최적화 후 부분공간 보정은 근기 양자 하드웨어에서 ADAPT-VQE 양자 화학 시뮬레이션에서 적응형 반복을 6배 감소시키고 측정 비용을 40배 감소시킵니다.

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고전 무작위 보행과 완전히 일관된 양자 탐색 사이를 연속적으로 보간하는 하이브리드 양자-고전 알고리즘으로, 그래프의 공간 탐색에서 부드러운 깊이-쿼리 트레이드오프를 달성합니다.

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연구자들은 반사 그레이 코드 인코딩이 데이터 구조를 보존하고 인공 상관관계를 감소시킴으로써 양자 회로 생성 머신의 연속 데이터로부터의 학습을 크게 개선하며, 표준 이진 인코딩보다 더 빠른 수렴과 더 높은 정확도를 제공함을 보여줍니다.

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무작위화 양자 알고리즘은 화학 시뮬레이션을 위한 초기 내결함성 양자 우위를 약속하지만, 벤치마킹을 통해 측정 오버헤드가 가장 작은 시스템에서도 금지적으로 높음(~10^10-10^15 샘플)이 드러났으며, 상당한 알고리즘 개선이 필요함을...

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양자 특성 변환은 대칭 적응형 양자 시뮬레이션, 분자 화학, 양자 걷기를 위한 클래스 합성곱 연산자의 효율적인 스펙트럼 대각화를 가능하게 하며, 하드웨어 구현과 군 표현 분석에 대한 응용을 포함합니다.

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우리는 에너지 제약 조건 하에서 다중 모드 보손 시스템에서의 비정렬 검색에 대한 엄밀한 질의 복잡도 한계를 증명한다. 얽힘이 아닌 비가우스성이 최적 양자 고속화를 가능하게 한다. 코히어런트 상태 프로토콜은 강한 손실 조건에서 충분하다.

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고차원 적분을 위한 새로운 양자 알고리즘은 파버-샤우더 분해를 사용하여 결정적 고전 방법에 비해 수렴 차수를 1단계 개선하며, 로그 인수까지 최적 하한이 증명되었습니다.

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VIRAL 고전 알고리즘은 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)보다 높은 둘레 정규 그래프에서의 최대 절단에 대해 더 강력한 증명 가능한 한계를 제공하여, 이 계산 영역에서 양자 우위 주장에 도전하고 있습니다.

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푸리에-희소 부울 함수 학습을 위한 양자 샘플 복잡도를 O(k^1.5 log²k)에서 대칭 차이와 다중선형 다수결 다항식을 통해 Õ(k)로 개선하여 거의-최적 경계를 달성하고 10년간의 이론적 격차를 해소합니다.

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2-해밀토니안 범용성을 위한 스위칭 수에 대한 구성적 경계를 확립합니다: 일반 스펙트럼에 대해 O(d) 스위치로 충분하며, 기댓값에서 선형 스케일링을 가집니다. 핵심 결과: 기저 변환 행렬이 동일 모듈러스 열을 가지면(예: 복소 하다마드...) 9d 스위치가 모든 유니터리 연산자에 도달합니다.

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결정론적 그래프 축약과 QAOA 샘플링을 결합하여 계통발생학 재구성을 위한 모든 최적 해를 열거합니다. SARS-CoV-2 데이터에서 36% 변수 축약을 달성하면서 64큐비트 하드웨어에서 무작위 샘플링을 능가합니다.

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양자 시뮬레이션을 위해 O(N^-2) 오류 스케일링을 달성하는 스케줄된 트로터 분해를 소개하며, 펄스 가중치를 변화시켜 축적된 트로터 오류를 일관되게 억제하여 표준 방법 대비 수렴 속도를 두 배로 높입니다.

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연구자들은 블록 스파스 해밀토니안 시뮬레이션과 무작위 평탄화를 사용하여 양자 유니터리 합성을 위한 O(N^8/7) T-게이트 개수를 달성했으며, 이는 O(N^5/4)에서 개선된 것입니다. 순차적 블록-SELECT 모델 내에서 거의 최적의 경계를 설정합니다.

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새로운 양자 접근 방식이 TSP를 강건한 약속 문제로 재구성하여 그로버 알고리즘이 도시 수와 무관한 O(1/√p) 쿼리 복잡도를 달성할 수 있게 합니다. 그러나 비싼 회로 게이트 비용으로 인해 실제 속도 향상을 위해서는 p < N⁻⁴가 필요합니다.

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새로운 양자 그래디언트 계산 방법이 Hopf ansatz를 통해 측정 결과를 모든 매개변수 도함수에 걸쳐 재사용하여 O(log log M) 오버헤드를 달성합니다. 변분 양자 알고리즘을 위한 효율적인 완전 그래디언트 평가를 로그 회로 오버헤드로 가능하게 합니다.

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QSP를 위한 새로운 인수분해 알고리즘은 로그 미분과 뉴턴-지라르드 항등식을 사용하여 프로니 방법을 제거하며, 해밀턴 시뮬레이션 및 행렬 역산 문제에서 O(d log² d) 복잡도로 10⁻¹² 정확도를 달성합니다.

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패리티 의존적인 조화 감소를 확립하여 홀수 차원에서 명시적인 8D 동역학적 요인을 드러내고, 지수적으로 소멸하는 지원을 가진 상태가 전체 해밍 지름을 유지하며 균일한 혼합에 대한 지속적인 장애를 증명합니다.

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새로운 미러 부분공간 대각화 알고리즘은 유한차분 시간진화 공식을 통해 양자 크릴로프 알고리즘의 샘플링 비용을 10-10,000배 감소시키며, 대규모 전자구조 문제의 효율적인 기저상태 에너지 추정을 가능하게 합니다.

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새로운 경화도 부스트래핑 정리는 타르스키 고정점 문제의 양자 쿼리 하한을 증폭합니다. 결과는 차원 k≥4에 대해 Ω(k log²n) 경계와 지수-폭 격자에 대한 초다항식 경계를 확립하여 고전 및 양자 복잡도 사이의 간극을 해결합니다.

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새로운 양자 시뮬레이션 알고리즘이 혁신적인 보조-기차 아키텍처를 사용하여 환경 상호작용 모델링을 위한 큐빗 요구 사항을 감소시킨다.

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