UCLA、Caltech、およびNVIDIAが分子量子ダイナミクスを学習するフーリエニューラルオペレータを開発し、トラップされた水素イオンで86.2%の状態準備忠実度を備えた10^7倍高速な量子制御パルスシーケンス設計を実現しました。

Anyon Computingの新しいオープンソース制御プレーンは、超伝導QPUをNVIDIA GPUとのコプロセッサノードとして統合し、エンタープライズデータセンターにおけるマイクロ秒スケール量子誤り訂正とハイブリッド量子古典機械学習を実現します。
主角度解析を通じた幾何学独立的エンコーディング最適化は、アナログシミュレータ上の量子状態準備忠実度を向上させ、ターゲットハミルトニアンとネイティブハードウェア制御間の構造的非互換性を解決し、デバイス固有の幾何学的設定の必要性を排除します...
研究者は、量子系が有限次元の説明に単純化できるかどうかに基づいて分類した。ガウス分布および条件付き運動量モーメント動力学は正確な縮約を可能にするが、一般的な非線形系は無限個の変数を必要とする。
UC Berkeleyがオックスフォード発スピンアウト企業QuantrolOxとRoger Herst Quantum Nexusでパートナーシップを組みます。機械学習駆動型Quantum EDGEソフトウェアを展開し、超伝導QPUの自動キャリブレーションとベンチマークを実施します。
量子ハードウェア上でのエンタングルメント破壊指数の初の実験的測定であり、認証済み熱衝突フィードバックループを使用している。パルス制御プロトコルが静的ベースラインに比べて20%の信号改善を達成し、厳密な区間演算証明書を備えている。
工学的に設計されたスピン・ハミルトニアンにより、静的で時間に依存しない制御のみを用いて、局在状態から対称的な配置への完全な量子状態転送が可能になります。シンボリック証明はN≥4の全システムサイズをカバーし、数値最適化は不要です。
非エルミート鎖間の局所的双局結合は、弱結合領域を超えたスケールフリーな臨界スキン状態を生成する。結合幾何学は固有状態のローカライゼーションを制御し、システム境界から内部結合位置へと顕著に再配置される。結合強度により...