Квантовый Ход: Новый Алгоритм для Решения Сложных Уравнений

от

Посредством последовательных гомотопических деформаций поля скоростей, вычисленных с помощью классического прямого численного моделирования, и последующего приближения квантовым гомотопическим алгоритмом, решение нелинейного уравнения в частных производных разлагается на начальное приближение [latex]\bar{u}_{0}[/latex] и сумму поправкок высшего порядка [latex]\sum_{p=1}^{M}\bar{u}_{p}[/latex], при этом временной горизонт [latex]t_{NS}[/latex], определяемый требуемой точностью [latex]\varepsilon[/latex] и сложностью алгоритма, ограничивает область сходимости решения.

Исследователи предлагают инновационный квантовый алгоритм, сочетающий методы гомотопического анализа и квантовых вычислений для эффективного моделирования нелинейных дифференциальных уравнений.

Квантовая оптимизация без ограничений: Новый подход к масштабируемым алгоритмам

от

Алгоритм квантовой аппроксимации оптимизации с фиксированным числом параметров (FPC-QAOA) использует кубическую интерполяцию Эрмита для восстановления трех обучаемых монотонных функций расписания, что позволяет генерировать параметры углов для начального, проблемного и вспомогательного гамильтонианов на каждом шаге Троттера, при этом общее число обучаемых параметров остается независимым от количества шагов Троттера, обеспечивая повышение точности цифрового моделирования без увеличения размерности решаемой классической задачи оптимизации.

Исследователи разработали усовершенствованный квантовый алгоритм, позволяющий повысить эффективность оптимизации на перспективных квантовых устройствах.

Квантовая оптимизация с обратной связью: новый подход

от

В статье представлен инновационный метод квантовой оптимизации, использующий итеративные слабые измерения и классическую обратную связь для повышения эффективности поиска решений.

Укрощение квантовой неопределенности: новый подход к моделированию

от

Уменьшение размерности расширенных систем позволяет эффективно моделировать линейные немарковские квантовые системы, открывая путь к более простому и вычислительно эффективному анализу их сложного поведения.

В статье представлен эффективный метод снижения размерности моделей немарковских квантовых систем, позволяющий упростить расчеты без потери ключевых физических свойств.

Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний

от

Алгоритм оптимизации спектра Шмидта (SSO) итеративно упрощает матричное произведение состояний (MPS), используя градиентный спуск для минимизации целевой функции $f(\vec{\lambda}\_{j})=\vec{\lambda}\_{1,j}^{2}+\vec{\lambda}\_{2,j}^{2}$ и, таким образом, достигает постепенного разделения запутанности в системе.

В статье представлен инновационный алгоритм, позволяющий эффективно формировать сложные квантовые состояния с использованием оптимизации спектральных характеристик.

Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности

от

Предварительные предположения о вероятности $p$, равные 0.05 (с консервативным значением $t=60$), 0.15 ($t=20$) и 0.25 ($t=12$), демонстрируют различную скорость достижения высокой точности обучения, подчеркивая, что даже незначительные изменения в априорных убеждениях могут существенно влиять на динамику обучения модели.

Новое исследование предлагает эффективные методы для сертификации нижней границы точности квантовых алгоритмов машинного обучения, открывая путь к более быстрой оценке возможностей NISQ-устройств.

Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям

от

Диссипативные протоколы подготовки возбужденных состояний, включающие линдбладовскую динамику, механизмы, основанные на симметрии, подход со

Исследователи предлагают инновационный метод подготовки возбужденных электронных состояний в квантовой химии, основанный на диссипативной динамике и открытых квантовых системах.

Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений

от

В ходе моделирования кванственного отжига для расширенного набора кандидатов в лекарственные препараты $\mathcal{D}$, оптимальные гиперпараметры ($\gamma^{\<i>},\beta^{\</i>}$) позволили выявить комбинации, соответствующие известным синергетическим эффектам (обозначены зеленым), и предсказать новые перспективные комбинации для лечения таких заболеваний, как диабет, ревматоидный артрит, астма и новообразования головного мозга, основываясь на анализе частотного распределения $1024$ симуляций для $10$ самых низких энергий QUBO.

Новый подход использует квантовый отжиг для выявления перспективных комбинаций лекарственных препаратов, основанный на анализе сетей взаимодействия белков.

Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных

от

Границы принятия решений различных моделей классификации - Q-RBF, C-RBF, многослойного персептрона и гауссовской SVM - определяются путем построения сетки точек в пространстве признаков и прогнозирования классов обученными моделями, что наглядно демонстрирует способность каждой из них к разграничению данных.

Исследователи предлагают гибридный квантово-классический алгоритм, использующий квантовые ядра для повышения эффективности задач классификации и интерполяции.

Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений

от

Физическая нейронная сеть, реализованная в квантовом сенсоре, позволяет преобразовывать входной сигнал, представленный обучающей выборкой, в квантовое состояние посредством параметризованного запутывающего супероператора $ \mathcal{U}\_{\rm{en}}(\bm{\theta\_{\rm en}}) $, после чего декодирование состояния с помощью параметризованного преобразования $ \mathcal{U}\_{\rm{de}}(\bm{\theta\_{\rm de}}) $ и проективные измерения формируют оценку целевой функции, оптимизируя как внутренние параметры квантовой схемы, так и сам алгоритм оценки, что позволяет обучать всю систему сенсорирования без ограничений на форму используемых квантовых операций.

В новой работе представлена схема данных для квантового зондирования, которая позволяет значительно повысить производительность в условиях ограниченного количества измерений.