Квантовый гибрид: Новый подход к сложным вычислениям

от

Для реализации метода осуществляется подготовка диабатического состояния на квантовом компьютере, формирующего направляющее состояние, после чего выполняется измерение ансамбля состояний, образующих подпространство, оптимизируемое классическими алгоритмами.

Исследователи представили гибридный алгоритм VQE-CVQE, использующий диабатическую подготовку состояний, для повышения точности и эффективности квантовых вычислений на современных устройствах.

Квантовые нейросети на службе нефтегазовых месторождений

от

Новый подход, объединяющий квантовые и классические вычисления, позволяет более эффективно моделировать потоки в пористых средах и прогнозировать поведение нефтегазовых пластов.

Квантовые прогулки и гармонические осцилляторы: неожиданное единство

от

Новое исследование демонстрирует прямую эквивалентность динамики квантовых прогулок и связанных классических осцилляторов, открывая новые перспективы в понимании их вычислительных возможностей.

Квантовое моделирование турбулентности: новые горизонты и ограничения

от

Исследователи разработали квантовый алгоритм для симуляции динамики жидкостей, использующий уравнение Больцмана-Латтиса, но столкнулись с ограничениями в потенциальном квантовом преимуществе при высоких числах Рейнольдса.

Укрощение Квантового Хаоса: Новый Метод Оценки Управляющих Импульсов

от

Предлагаемый подход к обучению гладких управляющих импульсов основан на концептуальном отображении аналоговой функции в кусочно-постоянное представление, последующем обучении и реконструкции посредством сплайн-интерполяции, что позволяет, используя экспериментально собранные унитарные матрицы и QSP-методы, получать итоговую оценку аналогового импульса.

Исследователи разработали инновационный подход к характеризации непрерывных управляющих импульсов в аналоговых квантовых симуляторах, объединяя цифровые инструменты обучения и структурированную обработку сигналов.

Нейросети будущего: Слияние спайковых и квантовых технологий

от

В исследовании сравнивалась дисперсия среднего градиента $⟨∂θ_{1,1}E⟩^2$ для квантовых схем, реализованных с использованием варианта SQDR-CNN, при различных методах инициализации, демонстрируя, что увеличение числа кубитов коррелирует с повышением данной метрики, что свидетельствует о потенциальном улучшении производительности схемы.

В новой работе исследователи представили инновационную архитектуру, объединяющую спайковые нейронные сети и квантовые вычисления для повышения эффективности и снижения вычислительных затрат.