פיתחנו מנבא בצורה סגורה המאיץ סימולציה קלאסית של QRAM פי 285 תחת דעיכה משרעת. דגימן משותף מדוייק חדשני מוכיח שענפים טובים נשארים ניתנים לחיזוי עם קנה מידה רע של O(n³p), מאומת לדיוק המכונה.

#סימולציה_קוונטית #QRAM #מחשוב_קוונטי

تم تطوير منبئ بصيغة مغلقة يسرّع محاكاة QRAM الكلاسيكية بمعامل 285× تحت تأثير التخميد بالتوهين. يثبت جهاز أخذ العينات المشترك الدقيق الجديد أن الفروع الجيدة تبقى قابلة للتنبؤ بها مع قياس الفروع السيئة O(n³p)، وتم التحقق من النتائج بدقة الآلة.

#محاكاة_الكم #QRAM #الحوسبة_الكمية

พัฒนาตัวทำนายแบบปิดที่เร่งการจำลอง QRAM แบบคลาสสิกได้ 285 เท่าภายใต้การหน่วงแอมพลิจูด ตัวสุ่มตัวอย่างแบบร่วมที่ใหม่และแม่นยำพิสูจน์ว่าสาขาที่ดียังสามารถทำนายได้โดยมีการปรับขนาดสาขาที่ไม่ดี O(n³p) ซึ่งได้รับการตรวจสอบให้เป็นไปตามความแม่นยำของเครื่องจักร

#จำลองควอนตัม #QRAM #การคำนวณควอนตัม

진폭 감쇠 환경에서 고전 QRAM 시뮬레이션을 285배 가속화하는 폐형 예측기를 개발했습니다. 새로운 정확한 결합 샘플러는 O(n³p)의 나쁜 분기 스케일링을 가지면서도 좋은 분기들이 예측 가능하게 유지됨을 증명하며, 기계 정밀도까지 검증되었습니다.

#양자시뮬레이션 #QRAM #양자컴퓨팅

振幅減衰下での古典的QRAMシミュレーションを285倍加速する閉形式予測器を開発しました。新しい正確な同時サンプラーは、良好なブランチがO(n³p)悪いブランチスケーリングで予測可能であることを証明し、機械精度まで検証されています。

#量子シミュレーション #QRAM #量子コンピューティング

開發閉型預測器，在振幅阻尼下將經典QRAM模擬加速285倍。新穎的精確聯合採樣器證明在具有O(n³p)壞分支縮放的情況下，良好分支保持可預測性，並驗證至機器精度。

#量子模擬 #QRAM #量子計算

Developed closed-form predictor that accelerates classical QRAM simulation by 285× under amplitude damping. Novel exact joint sampler proves good branches remain predictable with O(n³p) bad-branch scaling, validated to machine precision.

#QuantumSimulation #QRAM #QuantumComputing