MTBL 알고리즘은 행렬곱 상태를 이용하여 여러 양자 고유상태를 동시에 찾을 때 3-7 자릿수의 정확도 향상을 달성하며, 120-사이트 시스템의 확장 가능한 시뮬레이션을 실현한다.

#텐서네트워크 #양자시뮬레이션 #전산물리학

AQCtensor는 높은 충실도를 유지하면서 80-큐비트 하드웨어에서 회로 깊이를 45.9% 감소시킵니다. 압축 난이도는 해밀턴 중첩 교환자 강도와 상관관계가 있으며, 이는 트로터 오차 이론을 변분 회로 최적화와 연결합니다.

#양자회로압축 #텐서네트워크 #양자시뮬레이션

연구는 2차원 텐서 네트워크 상태의 비안정화가능성 계산이 #P-hard이고 안정화자 소속성이 C=P-완전임을 증명하며, 상수 본드 차원에서도 양자 상태 분석을 위한 근본적인 계산 장벽을 확립합니다.

#양자복잡성 #텐서네트워크 #연구

연구는 가중 그래프 상태에 대한 텐서 네트워크 표현 자유도에 관한 근본적인 질문을 해결합니다. 정확한 정리는 어떤 매개변수가 중복되고 상태가 도달할 수 있는 물리적 방향이 무엇인지를 특징지으며, 측정 기반 양자 계산에 대한 함의를 갖습니다.

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LETTA는 장거리 상관관계를 효율적으로 인코딩하는 레그-결합 텐서 네트워크를 소개합니다. 동일한 매개변수를 사용하여 10배 더 큰 계산의 정확도를 달성하여 실질적으로 더 강력한 양자 다체 시뮬레이션을 가능하게 합니다.

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획기적인 양자 학습 알고리즘: 미지의 상태가 모델 클래스에 속한다고 가정하지 않으면서 압축 및 동적 프로그래밍을 사용하여 데이터로부터 낮은 결합 차원의 양자 상태를 다항식 복잡도로 효율적으로 학습합니다.

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연구에 따르면 프로세서 기하학이 고전 양자 회로 시뮬레이션 가능성에 중대한 영향을 미칩니다. Google Willow는 시스템 특성에 영향을 미치는 빠른 루프 상관관계를 나타내고, IBM heavy-hex는 최소한의 상관관계 축적을 보여주며, 이는 기하학의 중심적 역할을 입증합니다.

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텐서 네트워크 압축에 대한 최적 경계는 양자 진화를 나타내는 데 필요한 최소 정보를 드러낸다. 정적 시스템은 √log(1/ε) 스케일링이 필요하며, 임의의 구동은 L^(2/3)로 상향된다. 서로 다른 레니 얽힘 구조가 나타난다.

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보소닉 텐서 네트워크는 매개변수 없는 정밀도로 사인-고든 연속체 이론을 검증합니다. 정확한 솔리톤 질량과 분산 관계와 1% 미만의 일치도를 달성했으며, 양자 시뮬레이션 플랫폼을 위한 고전 벤치마크를 제공합니다.

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연구자들이 여러 작은 프로세서에 걸쳐 분산 텐서 네트워크를 사용하여 양자 시뮬레이션에서 30% 오류 감소를 달성했으며, 재료 과학 및 신약 개발 응용을 진전시키고 있습니다.

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연구원들은 텐서 네트워크에 전역 정규화 조건을 추가하여 MNIST에서 94.7%의 정확도를 달성하면서 불안정성 문제를 해결했습니다. 이는 양자 물리학과 머신러닝을 연결하며, 원래 물리 시스템 시뮬레이션에 사용되던 DMRG를 적응시켜 유효한 양자...

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정준 양자화와 위상 텐서 네트워크를 물질과 함께 사용하여 양자 극값 표면 공식을 유도한다. 무작위 물질 상태에서 표면 자르기에 대해 엔트로피가 최소화되며, 시간 대칭 시공간을 넘어 Ryu-Takayanagi 결과를 확장한다.

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우리는 2차원 양자 임계 시스템에서 코너 얽힘 엔트로피를 추출하기 위한 PEPS 기반 방법을 개발하고, 상관 길이와의 보편적 스케일링을 보여주며, 유한 얽힘 스케일링 예측을 검증합니다.

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새로운 소인 알고리즘은 상태와 관측량 근사를 결합하여 최적화함으로써 동역학적 기댓값 추정 오차를 2-3 자릿수 감소시켜 양자 시뮬레이션 효율성을 향상시킵니다.

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고정 순위 텐서 서로게이트를 사용한 인증된 양자 제어 프레임워크는 지수적으로 감소하는 최적성 갭을 달성합니다. 순위 종속 오차 한계는 증명된 성능 보장으로 다체 양자 시스템의 효율적인 제어를 가능하게 합니다.

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비에르미트 양자 다체 시스템의 시뮬레이션을 위한 쌍직교 TDVP를 개발했으며, 행렬자유 전파를 통해 효율적인 실시간 동역학을 가능하게 하고 동적 양자 상전이를 해결합니다. 이는 허수 필드가 임계 시간을 어떻게 이동시키는지 보여줍니다.

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양자 시뮬레이션을 위한 참신한 몬테카를로 방법으로, 절단 오차를 계산 가능한 통계 오차로 대체하여, 얽힘이 풍부한 시스템에서 표준 TEBD 접근법을 능가하면서 편향되지 않은 기댓값을 유지한다.

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양자 시뮬레이션에서 텐서 네트워크 상태를 최적화하기 위한 gradBEA 알고리즘을 소개합니다. 2D 격자 모형 및 Fe4S4 클러스터에서 이전 방법들보다 한 자릿수 더 빠른 수렴과 더 낮은 바닥 상태 에너지를 달성합니다.

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고정된 본드 차원 텐서 네트워크 방법을 양자 오류 완화를 위해 개발하여 2D 초전도 아키텍처로 임계값 계산을 확장하고, 이론적 예측을 검증하며 근기 양자 시스템의 완화 한계를 탐색하기 위한 실용적 기법을 수립했습니다.

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다변량 함수의 효율적인 양자 상태 준비를 가능하게 하는 최적의 텐서 네트워크 구조를 발견하기 위한 SCENT 알고리즘을 소개하며, 기존 방법 대비 수 배수의 성능 향상을 보여줍니다. 20개 변수의 확률 분포를 20...

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