物理学-量子与经典

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本文系统研究了三维无序四极玻色-爱因斯坦凝聚体(BEC)的平衡和非平衡猝冷动力学特性。研究基于Bogoliubov-Huang-Meng近似(BHMA),探讨了猝冷相互作用、无序环境及激发对系统静态和动态性质的影响。首先,在平衡态下,作者推导了量子耗竭、凝聚体形变及状态方程的解析表达式,发现无序和四极相互作用(QQI)的复杂耦合增强了这些物理量,且热波动在较高温度下表现出与相互作用相关的特性,与偶极和非偶极BEC形成鲜明对比。其次,研究聚焦于通过突然改变相互作用强度引发的非平衡动力学,采用两种猝冷协议:从无相互作用到有相互作用的四极玻气,以及在任意两个散射长度之间的猝冷。利用时变Bogoliubov-Huang-Meng近似(TDBHMA),作者分析了量子耗竭和无序诱导的凝聚体形变随时间演化,发现短期内量子耗竭线性增加,长期内达到预热化稳态,而凝聚体形变呈现阻尼振荡,其幅度与无序相关长度和相对四极相互作用强度密切相关。研究还表明,非平衡稳态下的耗竭和形变量均高于平衡态对应值。数值模拟进一步揭示了预热化时间随QQI增强而延长,以及无序和QQI对凝聚体形变的筛选效应。作者最后指出,QQI的各向异性可能影响超流动性,并提出强无序和时变无序对动态凝聚体形变的影响值得进一步探索。

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本研究提出了一种基于InAs量子阱的混合金属-半导体量子点阵列作为量子模拟的新平台,旨在解决传统半导体量子点阵列在扩展性上的挑战。研究背景聚焦于通过可调谐的实验系统模拟复杂电子关联行为,以理解奇异材料中的相关电子态。由于金属部分的准连续能级谱,混合量子点阵列中的每个位点在电子学上几乎完全一致,克服了传统量子点中存在的谱指纹差异,同时半导体部分保留了位点间耦合的可调性,为研究由库仑相互作用驱动的相关基态提供了可扩展的平台。研究团队报告了混合金属-InAs量子点的制备与表征,器件包含一个亚微米金属岛,与通过栅极限制的InAs量子阱区域透明接触,并通过量子点接触(QPC)实现与宏观导体的可调耦合。在弱耦合极限下,器件表现为单电子晶体管,具有高度均匀的库仑峰,且库仑菱形中无明显激发谱。随着耦合强度向弹道极限增加,观察到从静态库仑阻塞到动态库仑阻塞的演变。实验结果显示,金属岛对最外层量子霍尔边缘模式的透明度超过99.2%,充电能量较GaAs平台提高了约四倍(达到100 μeV),且在宽传输范围内表现出对电荷波动的鲁棒性。研究还通过电荷噪声谱分析量化了两级波动器(TLF)的影响,发现1 Hz处的噪声为0.45 μeV2/Hz。结论表明,混合金属-InAs量子点是构建功能一致位点阵列的理想候选平台,可用于探索Kondo晶格模型和重费米子材料的晶格相干性,为量子模拟领域提供了重要工具。

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本研究介绍了一种基于Sn作为结超导体和InAs作为半导体弱链接的超导Transmon量子比特,探索了超越传统铝基约瑟夫森结的量子计算材料平台。研究背景在于超导量子比特是量子计算领域的主导架构,但现有铝-氧化铝结技术在退相干时间和扩展性方面存在局限性。通过使用InAs纳米线并在其上涂覆β-Sn超导壳层,研究团队实现了通过栅极电压调节约瑟夫森能量,从而在3 GHz范围内调整量子比特频率。主要方法包括器件设计、纳米线生长、器件制造以及量子比特光谱和相干性测量。关键发现包括:在最低量子比特频率下,能量弛豫时间T1达到最长27微秒,而在较高频率下,回波退相干时间T2达到最长1.8微秒。研究还评估了限制相干时间的可能因素,如材料缺陷、制造工艺和外部电路配置,并提出通过优化衬底、电路几何形状和纳米线生长工艺来提升性能的路径。结论指出,Sn基量子比特的性能与铝基混合量子比特相当,展示了Sn作为替代超导材料的潜力,并为探索超越铝的量子计算材料组合提供了重要参考。尽管当前指标尚未超越传统隧道结,但其相干时间达到数十微秒的范围,表明了未来改进的可能性和重要性。

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本文研究了凝聚态系统中不同自由度之间的相互作用如何引发丰富的涌现现象,特别是在具有非平凡量子几何的费米子系统中。作者提出了一种陈-西蒙斯(Chern-Simons, CS)型有效场论项,描述了电磁场与声子伪规范场之间的交叉相关,这种相关性依赖于谷陈数(Valley Chern Number)。研究表明,即使在总陈数为零的材料中,局域贝里曲率(Berry Curvature)仍可显著影响光学声子的光谱和动态特性。通过一个带隙Dirac模型,作者展示了局域贝里曲率如何导致手性声子分裂,并揭示了一种新的几何伯恩有效电荷(Born Effective Charge, BEC)机制,使得声子与光子直接耦合。这一机制为相干拉曼声子激发和量子几何探针提供了新的途径。研究还探讨了在石墨烯和过渡金属二硫化物(TMDs)等系统中,光学声子如何通过局域贝里曲率感知电子带的量子几何特性,并在外部电磁场驱动下表现出手性声子分裂和动态行为。关键发现包括:即使在拓扑平凡的系统中,时间反演对称性(TRS)破缺仍可诱导声子手性;通过THz驱动可实现线性偏振光下声子手性的调控。此外,作者提出这种交叉相关可能广泛存在于多种材料中,并可能涉及轨道和自旋自由度,为探索声子介导的拓扑现象和光子-声子相互作用提供了新的理论框架。

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本文研究了拓扑学和异常导致的边缘模式与临界体波动相互作用的边界临界性问题,聚焦于一个展示解禁量子临界点(DQCP)的模型,该模型在动态生成的量子自旋霍尔态(一种拓扑莫特绝缘体)与s波超导体之间转换。研究表明,在拓扑莫特绝缘体中,体内的Goldstone模式在螺旋Luttinger液体不动点处是无关紧要的。解禁量子临界点被认为是涌现异常的一个实例,在此点上观察到尖锐的局部边缘态,这种尖锐性与电子边缘模式与临界边缘玻色子波动解耦的普通相一致。在DQCP处,边缘电子的标度维数呈现跳跃,被认为是涌现异常的标志性特征。研究基于大规模辅助场量子蒙特卡洛模拟,同时对Kane-Mele-Hubbard模型进行了计算,以确认体临界点附近普通相和特殊对数相的光谱特征。文章还探讨了当体具有尺度不变波动或接近量子临界点时边缘态的命运,结合Kane-Mele-Hubbard模型和t-λ模型,分析了不同相图下的边缘态行为。研究结果表明,t-λ模型在DQCP处的边缘态未破坏SU(2)×U(1)对称性,这与其他DQCP实现方式形成对比。作者指出,尽管DQCP被认为是弱一级相变,但在有限晶格上仍可观察到伪临界行为,未来对边缘态的进一步研究具有重要意义。

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本研究通过磁性局域化景观(MLL)方法,探讨了整数量子霍尔效应(IQHE)中电子态的局域化特性。研究背景基于IQHE中霍尔电导的量子化现象,这种现象依赖于强磁场形成的朗道能级以及材料内部无序势导致的局域化态。作者采用连续薛定谔模型,结合无序静电势,提出了一种改进的景观函数(MLL),以捕捉磁场效应下的量子态局域化特征。MLL有效势揭示了空间限制区域,并能够预测本征态能量,尤其是在传统半经典近似失效的条件下。数值模拟表明,在临界能量以下,电子态围绕有效势的最小值局域化;而在临界能量以上,电子态则聚集在有效势的最大值附近,同时边界效应在边界附近变得显著。研究还发现,MLL不仅填补了半经典直觉与完整量子模型之间的空白,还为理解无序量子霍尔系统中的输运和局域化提供了一个稳健的框架,并将景观理论的应用扩展到了磁性系统。结论指出,MLL作为单一确定性函数,能够编码无序特异性行为,为二维无序磁性系统的局域化和输运分析提供了强大工具,同时为未来关于电导率和临界现象的研究奠定了基础。

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本研究提出了一种模型,用于描述小约瑟夫森结中量子(双重)和经典Shapiro台阶的形成机制。研究背景聚焦于约瑟夫森结作为超导电路核心元件的重要性,其非线性特性在量子现象研究和量子技术应用(如量子计算)中具有关键作用。Shapiro台阶是约瑟夫森结在微波辐射下电流-电压特性中的重要现象,经典台阶在高频高功率微波条件下形成,而量子台阶(双重Shapiro台阶)则在低频低功率条件下出现,且需要环境噪声的有效屏蔽。作者通过引入一个单一参数——环境的有效弛豫时间,控制了两种台阶之间的转换机制,并考虑了偏置电路中大电感的影响,这种电感在近期实验中用于保护结免受高频噪声干扰。研究方法包括构建一个包含Zener隧穿和电感效应的理论模型,并通过数值模拟(如随机微分方程求解)重现I-V曲线。关键发现表明,量子台阶在低偏置电流和微波功率下形成,而经典台阶在高偏置电流和功率下显现,且两种台阶可能在同一样本中通过调整微波频率和功率观察到。模型与近期实验数据的吻合度较高,尽管在某些参数(如临界电流较大时)下对量子台阶大小的预测存在高估。结论指出,该模型为定量描述小约瑟夫森结中的Shapiro台阶及相关量子现象迈出了重要一步,但高偏置电流或微波功率引起的加热效应可能限制两种台阶的同时观测。未来研究需进一步探索非正定速率对量子主方程的影响及更精确的数值方法。

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本研究深入探讨了无序Aubry-André-Harper (AAH) 模型在基态下的局域化转变和量子临界性,特别关注准周期势与无序势的混合效应。在无无序势的纯净极限下,AAH模型随着准周期势强度的变化,从扩展相经过中间临界相转变为局域化相。研究发现,交错势仅使临界点向较低值偏移,而Fibonacci和Thue-Morse势则立即诱导局域化,显示局域化行为对势结构复杂性的敏感性,局域化起始与序列复杂性相关,遵循由势复杂性定义的层级结构。此外,典型保真度感受性在局域化转变处呈现幂律标度行为,可靠提取临界指数。研究聚焦于Fibonacci势的AAH模型,因其有限尺寸效应最小。结果表明,带有Fibonacci势的无序AAH模型的临界指数不同于无无序AAH模型和Anderson模型。尽管局域化行为存在差异,交错势和Fibonacci势的无序AAH模型共享相同的关联长度临界指数(ν=1)。通过典型保真度感受性和能隙分析,确定了动态临界指数z=2,与无无序AAH模型和Anderson模型的部分结果一致。这些发现为理解准周期系统的局域化转变提供了统一框架,并可通过新兴实验技术(如冷原子光晶格和量子行走)进行验证。研究还指出,混合势模型为探索准周期系统的普适性提供了新机遇,临界指数的实验测定具有重要科学意义。

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本研究聚焦于在六方氮化硼(hBN)基底上通过微间距空气升华技术生长少层有机染料分子晶体PTCDI(苝四羧酸二酰亚胺)的过程与特性。研究背景在于二维(2D)分子晶体在量子技术、光电子学等领域具有广泛应用潜力,而传统的物理气相传输或真空升华技术虽然精确,但实验复杂且成本高昂。本文提出了一种简化的微间距空气升华方法,无需复杂真空系统即可制备高质量的PTCDI分子层。实验通过加热PTCDI染料储层并控制升华温度与暴露时间,在hBN基底上形成了具有长程有序的分子晶体层。原子力显微镜(AFM)表征显示分子层具有清晰的原子台阶形貌,层厚约为0.5纳米,表明形成了单层或少层结构。荧光偏振各向异性测试进一步证实了分子在hBN表面上的取向一致性,呈现出三重对称的偏振发射特性,与hBN的六方晶格结构相符。研究还结合密度泛函理论(DFT)和经典分子动力学(MD)模拟,揭示了PTCDI单层在hBN上的最可能形态为倾斜(canted)结构,并分析了分子吸附位点和氢键作用对稳定性的影响。结论表明,微间距空气升华技术在制备分子晶体方面具有成本效益和实验灵活性,可作为研究集体发射、电致发光及量子技术中光学可读量子比特的通用平台。本研究为简化2D分子晶体制备提供了新思路,并对分子吸附机制的理解和控制具有重要意义。

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本研究旨在量化在局部相互作用系统下生成非局域纠缠的物理代价。通过统一量子速度极限(Quantum Speed Limit, QSL)和Lieb-Robinson界限,作者提出了一种新的理论框架,建立了“能量-纠缠性能方程”。该方程通过引入可测量的复杂性代理,将理论计算复杂性与实验可观测量联系起来,揭示了“能量方差-纠缠乘积”、局部相互作用强度以及动态效率之间的性能权衡。研究背景聚焦于量子计算和信息处理中非局域纠缠生成的核心挑战,探讨了在局部性原则约束下,动态资源如何驱动系统演化以产生非局域关联。主要方法包括:首先,通过定义一对可测量的“动态效率因子”,将QSL和Lieb-Robinson界限整合为一个代数精确的性能方程;其次,引入状态复杂性代理,将理论复杂性与实验测量连接起来,确保框架的可验证性。关键发现包括:该方程不仅定义了一个受理论界限约束且可通过实验基准测试的“性能前沿”,还提供了一种诊断工具,用于识别量子过程的性能瓶颈。研究表明,纠缠生成作为一种物理资源,其产生遵循精确的资源权衡法则,非局域性的生成成本可以通过能量方差、复杂性和局部相互作用强度量化。此外,效率因子比率(ηLR/ηQSL)能够揭示性能瓶颈是源于内部动态资源利用不足还是外部纠缠传播受阻。结论指出,该框架为分析和设计复杂量子任务提供了新视角,并为未来研究(如长程相互作用和开放系统)奠定了基础,同时与复杂性理论和全息原理等前沿物理概念建立了联系。

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本文研究了三维U(1)量子二聚体模型(也称为量子链接模型)中的几何碎裂和异常热化现象,特别是在外加电场影响下的行为。研究背景聚焦于量子统计力学中热化过程的非常规情景,传统上非热化系统多为可积或无序系统,而本文探讨了具有平移不变性的物理系统如何因局部约束或高阶对称性避免热化。作者通过解析和数值方法结合,揭示了在高绕数扇区中出现的一类非热化态。当系统受到外电场作用时,动态通量的极化将激发限制在二维平面内,而垂直方向的高斯定律约束导致了新的守恒量的出现,进而引发系统的几何碎裂。研究表明,碎裂片段的数量随系统线性尺寸呈指数增长,属于弱碎裂类型。此外,作者识别出某些扇区中存在严重移动受限的分形子激发(fractons),并发现由分形子主导的片段的幺正演化与非分形子激发的演化在性质上显著不同。关键发现包括:几何碎裂源于二维层面的堆叠和层间通量的冻结,导致热化受阻;分形子片段表现出持续的熵和保真度振荡,显示出对热化的强烈抗性;非分形子片段虽无完全分形子主导,但仍展现非热化行为。结论指出,这种弱碎裂和分形子激发为理解强关联物质的非平衡物理提供了新视角,并为未来研究纯规范理论中的其他碎裂机制及动态电荷行为奠定了基础。

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本研究聚焦于跨蒙(transmon)量子比特在量子计算架构中的电荷噪声敏感性问题。尽管跨蒙量子比特通过设计实现了对电荷噪声的较低敏感性和较长的弛豫时间,但不同器件间以及同一器件上量子比特的退相时间(Tφ)仍表现出显著波动。传统观点认为跨蒙量子比特对电荷噪声不敏感,但本研究发现退相时间Tφ与电荷偏移存在相关性。电荷偏移波动较慢,而与电荷偏移相关的奇偶性切换是快速过程,可能在Ramsey实验中影响Tφ。为此,研究团队开发了一种单次测量方法,嵌入Ramsey测量中,用于检测奇偶性切换事件。实验结果表明,保持相同奇偶性状态的测量具有更高的T2时间,相比于混合奇偶性状态的平均测量值。此外,即使在Josephson能量与充电能量比(EJ/EC)约为50的条件下,跨蒙量子比特仍受电荷噪声限制。通过比较Ramsey和自旋回波实验,研究进一步揭示了奇偶性切换引发的低频噪声对退相时间的显著影响,而自旋回波技术能够有效缓解这种噪声效应。模拟结果也证实了电荷-奇偶性噪声是退相时间波动的主要来源。研究还发现,长期的T2漂移可能涉及其他未识别的机制。总之,本文强调了电荷-奇偶性噪声在跨蒙量子比特设计和表征中的重要性,提出奇偶性翻转率应作为器件表征的重要指标,并为优化量子比特相干性提供了新思路,如增加EJ/EC比或采用后处理技术。

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本文研究了复杂多体量子系统的热化动力学,提出了一种基于最大通道熵原理的建模方法,超越了传统对最终平衡态的研究。作者通过类比Jaynes最大熵原理,提出了一个新的基本原理,即在满足宏观约束条件(如输入输出相关性或平均能量守恒)的情况下,系统的动力学应由最大化通道熵的噪声量子通道T来描述。这种通道T被定义为热量子通道,并通过两种独立方法得到验证:一是基于最大通道熵原理的推导,二是对微正则系综推导的扩展,两种方法得出一致的T。研究背景聚焦于量子复杂多体系统的热化问题,近年来在量子混沌动力学、算子纠缠及随机矩阵理论等领域引起广泛关注。作者的主要方法包括对热量子通道的一般数学结构的推导、一个定制的后选择定理(将任意置换不变通道与近邻独立同分布通道相关联)以及针对非对易约束和任意输入态的量子通道典型性结果的新颖证明。关键发现表明,热量子通道不仅适用于描述完全热化,还能建模部分或局部热化动力学,例如在平均能量守恒下的热化。此外,作者提出了一种基于最大通道熵原理的量子通道学习算法,展示了其在热力学和复杂多体系统之外的广泛应用潜力。结论指出,热量子通道为理解和模拟保持初始状态记忆的热化过程提供了坚实的理论基础,并有望在量子信息理论、机器学习和量子算法中发挥重要作用。

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本文提出了一种混合量子-经典机器学习势能(HQC-MLP)方法,结合传统神经网络与在噪声中间规模量子(NISQ)硬件上运行的变分量子电路(VQC),用于预测液态硅的密度泛函理论(DFT)性质。研究背景聚焦于量子机器学习(QML)在材料科学中的潜力,特别是在模拟复杂分子系统时,传统从头算方法计算成本高昂,而经典机器学习势能(MLP)虽有进步,但仍受限于非局部相关性捕捉能力。作者通过构建HQC-MLP架构,将消息传递层中的每次读出操作替换为VQC,利用经典处理器完成大部分计算,量子处理器执行特定子任务以提供额外的非线性和表达能力。研究方法包括对液态硅在高温(2000K和3000K)下的分子动力学(MD)模拟,训练数据来源于从头算分子动力学(AIMD)模拟。关键发现表明,HQC-MLP在训练收敛速度上优于纯经典MLP模型,且在预测能量和力时达到与DFT参考值高度一致的精度,特别是在径向分布函数等结构性质的再现上表现出色。然而,研究也指出HQC-MLP模型易于过拟合,VQC架构设计(如纠缠门的选择)对泛化性能影响显著,其中基于控制-Z(CZ)门的模型表现最佳。此外,研究探讨了有限测量次数(shots)引入的统计噪声对模型性能的影响,指出实现化学精度需大量测量次数,并对力计算提出挑战。结论认为,HQC-MLP为材料建模提供了近期量子优势的可行路径,尽管仍需优化VQC设计和解决噪声问题以实现更广泛应用。

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本文探讨了量子电路复杂性(Quantum Circuit Complexity, QCC)在量子多体系统中拓扑序的无监督机器学习中的应用,旨在构建可解释且高效的学习方法。研究背景源于拓扑物质相的发现及其在现代物理中的重要性,特别是在缺乏先验标签的情况下,无监督学习对识别拓扑序具有实际意义。作者从Kolmogorov复杂性与无监督学习的紧密联系中获得灵感,提出以QCC作为衡量拓扑距离和构建核函数的核心工具,特别是在量子多体系统的拓扑等价性与浅层量子电路变换之间的对应关系基础上。研究提出了两个重要定理,将Nielsen的量子电路复杂性与保真度变化和纠缠生成联系起来,分别构建了基于保真度和纠缠的相似性度量(核函数)。这些核函数在实际实现中更为高效,并通过数值实验验证了其优越性能,实验对象包括键交替XXZ自旋链、Kitaev的环面码模型以及随机积态的拓扑相无监督聚类,结果显示出清晰的相区分能力。此外,研究还讨论了与经典阴影断层扫描和阴影核学习的关联,表明后者可自然从本文方法中推导得出。结论指出,本文方法在拓扑序的无监督学习中建立了量子电路计算、量子复杂性和机器学习之间的关键联系,为可解释和泛化理论奠定了基础,并展望了未来在有监督学习、量子机器学习及实验应用中的潜力。

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量子传输在基础物理和量子技术发展中扮演着核心角色。尽管在理解量子系统传输现象方面取得了显著进展,但优化复杂量子网络传输属性的方法仍然有限。本研究基于经典网络优化中的广义Doob变换的最新进展,提出了一种新颖的方法,将其扩展到量子网络中。通过对系统生成器进行单次对角化,该方法能够高效地调整哈密顿量和耗散贡献,从而优化传输观测量,如电流和活动性。研究通过广泛的数值探索验证了该方法的有效性,结果表明最优性能源于对相干和非相干动力学的非平凡修改。此外,研究还评估了在保持特定物理特性(如固定耗散结构和输入输出交互)约束下的优化鲁棒性,发现该方法在不同约束条件下仍能显著提升传输效率,其中85.81%的系统在仅修改哈密顿量的情况下得到改进,82.46%的系统在额外固定输入输出节点交互时仍获提升。研究进一步探讨了优化传输与中心对称性之间的联系,指出中心对称性与量子系统传输效率的增强密切相关,特别是在初始效率较低的系统中,优化后中心对称性显著提高。计算复杂性分析表明,该方法相比基于遗传算法的传统方法具有显著优势,仅需单次对角化即可完成优化。总之,本研究提出了一种高效且鲁棒的量子传输优化技术,为量子网络设计和量子器件开发提供了重要工具。

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本文研究了有限2-群G的规范理论及其在3+1维格子模型中的实现。作者首先利用Tannaka-Krein重构方法计算了有限2-群G的量子双D(G),将其表示为Hopf单幺范畴。随后,基于Dijkgraaf-Witten拓扑量子场论(TQFT)函子,构建了一个3+1维格子模型,推广了Kitaev的2+1维量子双模型。研究表明,该格子模型中的弦状局部算符构成了D(G)。特别地,当G取为Z2时,作者证明了3+1维toric code模型中的拓扑缺陷是D(Z2)上的模。此外,文章详细探讨了2-群规范理论的基本概念,包括平坦G-联络和规范变换,并构造了相应的TQFT函子和分区函数。研究还揭示了弦状拓扑缺陷作为D(G)模的性质,表明3+1维量子双模型中的弦状拓扑缺陷的2-范畴等价于Z1(2Rep(G))。通过对3+1维toric code模型的具体分析,作者进一步验证了弦状局部算符和拓扑缺陷之间的模块关系。结论指出,该研究为高维拓扑序和规范理论提供了重要的理论框架和具体实现,具有潜在的广泛应用前景。

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本文提出了一种新颖的方法,通过分析一维量子液滴中涌现的时间晶体频率来测量超冷量子系统的温度。研究对象为受驱动的准周期性光学晶格(QOL)约束下的二元玻色-爱因斯坦凝聚体(BEC),该系统包含排斥性平均场相互作用和吸引性超平均场相互作用。作者采用扩展的一维Gross-Pitaevskii方程(eGPE)推导出波函数的解析形式,并系统性地探讨了三种不同驱动协议下的液滴动力学:(i)固定频率下增加QOL深度,(ii)固定深度下改变驱动频率,(iii)正弦调制晶格深度。通过对密度振荡的傅里叶分析,揭示了具有谐波频率分量的时间晶体态的形成。关键发现是时间晶体频率与系统温度之间存在相关性,驱动频率的变化会诱导液滴有效负温度的振荡行为。数值稳定性分析进一步证实了时间晶体态的鲁棒性,表明其在实验中具有潜在的可观测性。此外,研究还通过密度-密度自相关函数分析确认了时间晶体行为的长期相干性,强调了晶格非均匀性在对称性破缺中的作用。研究结果为通过动态时间晶体特征探测量子多体系统的热力学性质开辟了新途径,并为非平衡量子系统的温度诊断提供了新的物理洞察。作者指出,未来的研究可进一步探索热波动和退相干对时间晶体相稳定性的影响,以超越平均场极限的限制。

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本文研究了一维空间中非均匀自由玻色子模型的基态纠缠熵。作者提出了一种基于非均匀势函数解析性质的强大方法,用于提取纠缠熵标度中的主导项。该方法适用于具有平滑空间非均匀性的一大类模型。研究背景源于纠缠作为量子现象的核心重要性,广泛应用于量子信息、统计力学、凝聚态物理和高能物理等领域,尤其在量子多体系统中对量子相变、拓扑相和非平衡动力学等复杂现象提供了关键见解。作者通过分析非均匀势函数,识别出理论中无质量的区域,并表征其有效大小在系统规模较大时的标度行为,进而推导出纠缠熵的对数发散行为及其有效中心电荷。具体而言,对于接触点位于无质量区域的子系统,纠缠熵随系统规模对数发散,而对于接触点位于有质量区域的子系统,纠缠熵则表现为常数。作为案例研究,作者将该方法应用于一类基于Askey方案正交多项式的精确可解模型,具体包括与Krawtchouk多项式和dual Hahn多项式相关的模型,并通过数值和解析方法验证了结果的一致性。此外,作者还探讨了一个参数化模型,展示了有效中心电荷的连续变化。研究结论表明,该方法不仅适用于非均匀玻色子系统,还为未来研究其他纠缠量和更高维系统提供了可能性,尽管在连续极限下非均匀性带来的技术挑战仍需进一步探索。

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本研究聚焦于量子资源理论中连续变量(CV)系统的连续主化理论,特别是在量子相空间中Wigner函数的主化关系。研究背景源于量子信息科学中对资源状态的比较和排序需求,旨在为Wigner正态状态和Wigner负态状态建立合适的预序关系。作者首先在N模情况下发展了Wigner正态状态的连续主化理论,证明了Van Herstraeten等人提出的关于N模高斯状态凸包的猜想,并给出了Uhlmann主化定理的相空间对应版本。主要方法包括利用连续主化数学理论,分析Wigner函数在高斯协议下的变换特性,并通过高斯通道研究输入与输出状态的主化关系。关键发现包括:对于Wigner正态状态,高斯状态的主化关系可通过协方差矩阵的行列式唯一确定;提出两种扩展至有限Wigner负态状态的连续主化定义,以及一种基于高斯通道的“ tautological preorder”预序。此外,研究表明Wigner对数负性在三种预序下均具有单调性,而Wigner Rényi熵在高斯通道下不具备单调性。结论指出,连续主化是量子相空间中资源理论的重要工具,尤其在非高斯性和Wigner负性资源理论中具有潜在应用价值,但其与高斯通道的相互作用仍需进一步探索。

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本研究提出了一种名为基础神经网络量子态(FNQS)的新框架,旨在通过单一神经网络架构研究量子多体系统。受机器学习中基础模型的启发,FNQS 结合了多模态输入处理能力,能够同时处理自旋配置和哈密顿量物理耦合参数,从而定义变分波函数。这种方法突破了传统神经网络量子态(NQS)针对特定哈密顿量定制的局限性,实现了对训练数据之外的物理哈密顿量的泛化能力。研究中,作者基于Transformer架构设计了FNQS,并通过改进的随机重构方法实现了多系统同时优化,显著降低了计算复杂度。FNQS 在多个量子系统中得到验证,包括一维横向场Ising模型、二维J1-J2-J3 Heisenberg模型以及无序系统,展示了其在精确计算地面态能量、探测量子相变(通过保真度易感性)以及高效估计无序平均可观测量方面的能力。关键发现包括:FNQS 能够在不增加计算成本的情况下同时优化多个系统;通过保真度易感性实现无监督量子相变检测,尤其在多耦合系统中表现突出;对无序系统的泛化能力显著优于传统方法。此外,预训练模型的公开可用性进一步提升了其在量子物理研究中的应用潜力。研究结论表明,FNQS 提供了一种统一且高效的框架,为量子多体系统的研究开辟了新方向,未来可扩展至费米子系统、分子系统及量子动力学等领域。

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本文提出了一种通过量子模拟器实验中的局部自由度快照来探测缺陷物理的简单协议,研究背景聚焦于缺陷在凝聚态物质和高温理论中对普适物理的重要作用。传统上,缺陷作为非局部算符在实验中难以直接测量,而本文创新性地利用量子模拟器中常规收集的局部快照数据,间接评估缺陷算符的期望值,无需显式引入缺陷。这种方法适用于多种缺陷类型,且同一数据集可用于分析不同缺陷的物理特性。具体方法包括通过时空旋转将空间缺陷映射为时间缺陷,并利用快照蒙特卡洛方法估算非局部算符的期望值。研究以一维量子伊辛临界点和Rydberg原子阵列为测试平台,展示了如何从局部自旋配置快照中提取缺陷熵(defect entropy)这一普适量,以及访问由弱测量改变的临界性(weak-measurement altered criticality)相关的有效缺陷共形场论(CFT)的固定点连续线。关键发现包括:缺陷熵作为普适量与理论预测高度一致,验证了方法的有效性;通过快照处理,成功观测到缺陷固定点线的标度维度随缺陷强度的连续变化,符合理论预期。作者还讨论了样本复杂性,指出即使在有限快照数量下(如10^4),仍可提取缺陷物理的定性特征。结论表明,该协议为量子模拟器平台提供了一种通用且高效的缺陷探测手段,并具有推广至更高维系统的潜力,对量子信息、测量诱导相变等领域具有重要意义。

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本研究在捕获离子和IBM超导量子计算机上实现了一种量子神经网络(QNN),用于分类MNIST图像,这是计算机视觉中的常见基准测试。研究背景源于神经网络与统计力学中自旋模型的深刻类比,通过将神经元和权重量化为量子比特和量子门,构建了量子神经网络。研究提出了一种名为基准量子神经网络(BQNN)的架构,具有可从经典到量子模式平滑调制的特性,并能在现有量子计算平台上部署。网络的前向传播涉及量子比特旋转,其角度依赖于前一层测量结果,训练通过经典模拟完成,而推理则在量子硬件上实验进行。通过引入插值参数控制经典到量子的过渡,研究发现适度增加量子不确定性(即插值参数的中间值)能提升网络性能,尤其是在经典神经网络分类失败的边界案例中,量子网络表现出更高的准确性。实验结果表明,物理噪声对性能的影响在清晰图像和模糊图像中表现不同,模糊图像对噪声更为敏感,有时甚至因噪声而提高分类准确率。此外,研究通过在电路中插入额外单量子比特和双量子比特门对来基准测试物理噪声的影响,发现适度噪声可能有益,但过高噪声会导致性能下降至随机猜测水平。研究结论指出,这种方法为在当前设备上构建更复杂的量子神经网络奠定了基础,尽管目前基于经典机器学习框架,但扩展后可能实现经典不可模拟的网络,为近期量子优势提供了潜在路径。实验还在不同硬件平台(超导和捕获离子)上进行了比较,验证了量子不确定性和物理噪声在某些机器学习任务中的潜在益处。

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本文提出了一种量子增强的混合量子-经典架构——量子时间融合变换器(QTFT),扩展了经典时间融合变换器(TFT)的能力,TFT是一种基于注意力机制的深度神经网络架构,专为多时间范围时间序列预测设计。研究背景源于多时间范围预测在医疗、金融和零售等领域的广泛应用需求,以及量子计算在解决复杂问题上的潜在优势。作者通过将经典TFT模型中的关键组件(如门控残差网络和可解释多头注意力机制)转化为基于变分量子算法(VQA)的量子对应组件,构建了QTFT模型。VQA的优点在于其能够在当前噪声中等规模量子(NISQ)设备上运行,不对量子比特数量或电路深度有严格要求。实验中,QTFT在多个时间序列预测数据集上进行训练,并在某些测试案例中表现出优于经典TFT的训练和测试损失,而在其他案例中性能相当。研究还通过数值模拟验证了模型在股票市场预测(如AXIS BANK数据)中的应用效果,显示出量子模型在损失收敛和预测精度上的潜力。作者指出,尽管当前量子硬件的限制(如噪声和量子比特数量)导致模型规模受限,但随着量子技术的发展,QTFT有望在未来展现更显著的优势。结论表明,QTFT是首次将大规模经典学习模型成功转化为量子学习模型的尝试,为量子机器学习在时间序列预测领域的应用开辟了新方向。

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本研究聚焦于量子纠错稳定码在实现大规模容错量子计算中的关键作用,提出了一种专门针对量子纠错(QEC)电路结构规律性的编译方案。研究背景在于,传统的通用编译方法无法充分利用QEC电路的特性(如二分连通图、仅包含可交换子电路等),导致执行过程中引入较高的物理错误,尤其是在模块化离子阱系统(如QCCD)中,因实现任意量子比特交互而插入了过多的移动操作。作者基于以下关键观察设计了新的编译策略:1)仅移动辅助量子比特或数据量子比特,而非两者同时移动;2)稳定子测量可以任意顺序执行,允许在每个周期动态调整电路执行;3)辅助量子比特无区别,任意选择一个即可开始稳定子测量并保持周期间的固定映射;4)QCCD硬件限制并行操作数量等于系统中陷阱数量,因此需要较少的辅助量子比特并可重复使用。研究提出的编译器在执行QEC电路时平均速度提升了3.38倍,并且在现实物理错误率下,逻辑错误率改善了高达两个数量级。结论表明,通过针对QEC电路特性的优化编译,可以显著降低物理错误,提升量子计算系统的整体性能,为容错量子计算的发展提供了重要支持。

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本文对新兴的量子-HPC平台进行了系统性调研,这些平台通过共址方式整合了量子计算机和高性能计算(HPC)系统。目前,尚不清楚此类平台是否能为近未来的工业应用带来切实的好处。为此,研究重点分析了共址对延迟降低、带宽提升以及高级任务调度的影响。此外,研究还评估了HPC级别的计算能力如何提升混合算法性能、支持大规模错误缓解,以及促进复杂的量子电路划分和优化。研究结果表明,量子与HPC系统的共址能够显著提高整体混合任务的吞吐量。同时,研究观察到,解决大规模现实世界问题时,执行混合算法往往需要HPC级别的计算资源。研究强调了共址平台在减少通信延迟和提升计算效率方面的潜力,尤其是在需要频繁交互的量子-经典混合计算场景中具有重要意义。作者还讨论了共址平台在工业应用中的潜在挑战,包括硬件集成、软件兼容性以及成本效益等问题,并指出未来的研究应聚焦于优化这些平台的架构设计和实际部署策略。总之,本文为量子-HPC共址平台的开发和应用提供了重要的理论依据和实践指导,揭示了其在推动量子计算实用化进程中的关键作用。

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随着量子计算机与传统高性能计算(HPC)基础设施的集成日益受到关注,量子计算机被期望作为特定计算任务的加速器。然而,将HPC与量子计算机结合面临诸多技术挑战,其中资源分配是一个关键问题。本文提出了一种基于可塑性(malleability)的新方法,并结合基于工作流的策略,以优化混合HPC-量子工作负载中的资源利用率。通过这两种方法,可以在计算任务卸载到量子计算机时释放经典资源,并在量子处理完成后重新分配这些资源。本研究通过一个混合HPC-量子用例的实验,验证了动态分配的优势,展示了这些解决方案的潜力。实验结果表明,动态资源分配能够显著提高资源利用效率,特别是在混合计算环境中。通过释放和重新分配经典资源,本方法有效减少了资源闲置时间,同时确保了计算任务的高效执行。此外,本文还讨论了这些方法在实际应用中的潜在挑战,例如量子计算的不确定性和与HPC系统的兼容性问题,并提出了可能的改进方向。总之,本研究为混合量子-HPC系统的资源管理提供了重要的理论和实践指导,为未来量子计算与经典计算的深度融合奠定了基础。作者强调,随着量子技术的不断发展,类似的动态分配策略将在优化计算资源和提升系统性能方面发挥越来越重要的作用。

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纠缠交换协议(ESP)是量子网络中实现远距离节点间量子关联分布的基本原语。近期研究表明,即便参与交换的量子比特对仅为部分纠缠态,仍可通过贝尔基测量实现纠缠的集中与传输。本研究将这一思想扩展至具有不同拓扑结构的量子网络,包括线性、星形及混合配置,分析了ESP在初始部分纠缠态下的应用。我们探讨了纠缠在这些协议下的演化过程,通过研究初始态的变换及评估输出端生成最大纠缠态的成功概率,揭示了纠缠分布的动态特性。研究结果表明,部分纠缠态在不同网络拓扑中的交换行为具有显著差异,线性拓扑在长距离传输中表现出较高的成功概率,而星形拓扑则在多节点连接中更具优势。此外,我们还讨论了在现实条件下(如噪声和损耗)中纠缠分布的鲁棒性,提出了优化量子通信策略的实用指导方针。本研究不仅深化了对量子网络中纠缠分布机制的理解,也为构建高效、可靠的量子通信系统提供了理论支持和实践依据。

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本研究提出了绝热量子功率流(AQPF)和绝热量子最优功率流(AQOPF)算法,分别用于解决功率流(PF)和最优功率流(OPF)问题。这些算法通过对经典PF和OPF问题进行新颖的组合优化重构,使其能够在Ising机器上实现,例如量子和量子启发式硬件。本研究在从4节点到1354节点的标准测试案例上进行了实验,使用的硬件包括D-Wave的Advantage系统(QA)、其混合量子-经典求解器(HA),以及富士通开发的第三代数字退火器(DAv3)和量子启发式集成优化软件(QIIO)。对退火器的评估基于以下三个方面:(i)完整和分区公式化,(ii)处理病态案例的能力,以及(iii)可扩展性。研究结果与牛顿-拉夫森数值方法(NR)进行了基准比较,结果表明AQPF和AQOPF可以作为有效的求解器或经典方法的补充工具,用于解决现代大规模电力系统中尚未解决的挑战。研究背景在于,随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加,传统的数值方法在计算效率和求解能力上逐渐显现出局限性,而量子计算技术的快速发展为解决此类问题提供了新的可能性。本文通过将量子优化技术与电力系统分析相结合,探索了量子计算在实际工程问题中的应用潜力。关键发现包括:量子和量子启发式方法在某些测试案例中表现出与经典方法相当甚至更优的性能,尤其是在处理大规模系统和病态案例时具有潜在优势。结论指出,尽管当前量子硬件仍存在一定局限性,但随着技术的进步,AQPF和AQOPF有望在未来成为电力系统优化领域的重要工具。

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随着量子计算机纠错技术的不断进步,目前已实现48个稳定的逻辑量子比特,量子计算机运行Shor算法的能力日益增强,对RSA和ECC等传统加密算法构成威胁。尽管能够破解这些算法的量子计算机开发时间表尚不确定,密码学界必须为过渡到抗量子算法做好准备。CRYSTALS-Kyber作为NIST于2022年标准化的领先后量子加密方案,成为备受关注的选择。然而,其广泛应用面临诸多挑战,类似SHA-1到SHA-2过渡的模式可能导致组织长期处于安全漏洞状态,带来显著的安全和经济后果。本研究通过对Kyber在多种实现方案下的性能测试,评估其实用性。测试仅利用标准内置处理器加速功能(如AES-NI和ASIMD),未使用任何专用硬件。研究结果表明,Kyber在对抗量子攻击方面提供了强大的安全保障,同时在大多数现代应用中保持了可接受的性能表现,仅依赖通用硬件和制造商提供的加速能力。这表明Kyber在后量子加密过渡中具有较高的实用价值,但其推广仍需解决性能优化和兼容性问题。研究还探讨了存储需求对实际部署的影响,指出在资源受限的环境中可能需要进一步优化。总体而言,本研究为Kyber作为RSA和ECC的替代方案提供了重要的性能和可行性参考,为后量子加密技术的应用奠定了基础。

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本文研究了伪随机量子态(PRS)及类伪随机函数量子态(PRFS)生成器,这些是伪随机生成器和伪随机函数的量子对应物。研究背景源于量子计算和量子密码学领域对安全性和计算复杂性的探索。作者指出,即使在BQP = QMA(相对于量子预言机)或P = NP(相对于经典预言机)的情况下,PRS和PRFS依然可以存在,而在这些条件下,单向函数可能无法存在。这表明PRS和PRFS可能是比量子安全的单向函数更弱的对象,而后者是量子密码学的基础。研究方法主要集中在理论分析和构造上,探讨了这些量子态的可扩展性以及自适应性,特别是在量子访问环境下的应用潜力。关键发现包括PRS和PRFS在特定计算模型下的存在性证明,以及它们与传统量子安全工具的差异性分析。作者还讨论了这些结构的潜在应用,例如在量子计算中作为替代安全原语的可能性。结论指出,PRS和PRFS为量子密码学提供了一种新的视角,尽管其安全性强度低于单向函数,但可能在某些特定场景下具有实用价值。本研究为量子信息科学中的安全性和复杂性问题提供了新的理论支持,同时也为未来量子计算设备的实际应用奠定了基础。

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本文研究了费米子场在循环量子引力框架中的描述及其与量子引力本质的关联。费米子场作为自然界的基本描述元素,与循环量子引力的理论框架高度契合。受到利用引力介导的物质纠缠作为量子引力本质见证的提议启发,本研究探讨了如何在循环量子引力中定义和研究这种纠缠现象。具体而言,作者聚焦于如何在循环量子引力中描述一对处于贝尔态的费米子。通过理论分析,本文探讨了费米子纠缠态在循环量子引力背景下的数学表达和物理意义,尝试揭示量子引力与物质纠缠之间的深层联系。研究方法包括对循环量子引力中费米子场的结构进行建模,并分析其在纠缠态下的行为特征。关键发现表明,循环量子引力提供了一种独特的视角来理解费米子纠缠,可能为验证引力的量子性质提供理论支持。作者还讨论了这种纠缠态在实际实验中的潜在应用及其对未来量子引力研究的启示。结论指出,尽管目前研究仍处于理论阶段,但费米子贝尔态在循环量子引力中的描述为探索引力的量子本质开辟了新的可能性,同时也为设计相关实验提供了理论基础。本文的研究为量子引力与量子信息科学的交叉领域提供了重要参考。

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本文提出了一种实验方案,用于探索量子叠加原理与由质量-能量等价性引发的引力时间膨胀之间的相互作用。该方案利用了最先进的原子干涉仪技术,这种技术能够在地球引力场中将原子长时间保持在高度叠加状态,时间可达分钟级别。研究建议在现有实验基础上增加两个额外的激光脉冲,以在高度叠加状态下设置一个时钟,从而读取相对论性固有时间的量子叠加态。作者开发了一种方法,将相对论修正纳入布洛赫振荡的描述中,用以解释干涉仪中受困部分的运动轨迹及相应的相位积累。研究进一步推导了干涉仪每个臂中的轨迹和相位,并展示了固有时间的叠加如何通过两种方式在干涉图样中显现:一是可见度的调制,二是原子共振频率的偏移。作者认为,后者可能通过当前技术得以观测。本研究为验证质量-能量等价性在量子力学和广义相对论交叉领域的效应提供了新的实验路径,并可能为未来探索量子引力理论奠定基础。研究结果表明,这种方法不仅能够深化我们对时间和引力本质的理解,还可能推动精密测量技术的发展。

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本文围绕当代物理学中的一个核心争论展开,即我们的宏观世界是自然地从量子力学中浮现,还是需要新的物理学理论来解释。作者支持后者,并提出了一种简单的引力自退相干机制。为此,作者假设存在一个海森堡分割(Heisenberg cut),使得质量远小于或远大于某一临界质量(约为普朗克质量)的粒子分别必须按照量子规则和经典规则处理。作者设计了一个有效模型,旨在捕捉自由量子粒子在质量接近临界质量时所经历的新物理现象。通过评估自由量子粒子的纯度损失,研究发现对于质量远小于临界质量的量子粒子,纯度损失非常低效;而对于质量接近临界质量的粒子,纯度损失则非常显著。其背后的物理图像是,相干性会从足够重的粒子中(轻易地)泄漏到(不可观测的)时空量子自由度中。最后,作者将这一模型与最先进的实验进行了对比,并展示了如何在未来的斯特恩-格拉赫(Stern-Gerlach)类实验中验证这一理论。该研究为量子到经典过渡的机制提供了新的视角,可能对理解宏观世界的量子起源具有重要意义。

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本文研究了强场量子电动力学(QED)理论在高功率激光和相对论电子束实验中的精度测试问题。随着实验技术的进步,科学家们即将能够对强场QED理论进行精确验证。然而,实验与理论的比较通常依赖于数值模拟,而目前缺乏对这些模拟的定量不确定性界限,导致无法明确辨别实验与理论之间差异的来源。本研究提出了一种模拟框架,能够为理论操作中固有的不确定性提供有意义的界限。通过分析,作者发现使用局部常数场近似(locally constant field approximation)会导致近期的实验中量子辐射反应信号的理论不确定性达到百分之几的水平。这一结果表明,即使在最先进的实验条件下,理论预测的不确定性仍然是一个不可忽视的因素。研究还探讨了如何通过改进模拟方法来减小这些不确定性,为未来实验设计和理论验证提供了重要参考。作者强调,明确理论不确定性界限对于正确解读实验结果、识别理论与实验之间的潜在差异至关重要。本文的框架和发现为强场QED的进一步研究奠定了基础,也为其他依赖数值模拟的物理领域提供了方法论启示。

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量子算法在高能物理领域展现出广阔的应用前景,特别是在解析多环费曼图的因果配置方面,通过将费曼传播子与量子比特对应,这一问题类似于图论中的有向无环图查询挑战。本文提出了一种最小团优化量子算法(MCA),该算法是一种自动化的量子算法,旨在高效查询环-树对偶性中的因果结构。MCA量子算法通过利用图论技术进行优化,具体而言,借鉴了最小团划分问题的思想。研究通过分析转译后的量子电路深度和量子电路面积,对MCA量子算法的性能进行了评估。结果表明,该算法在处理复杂的因果配置时具有较高的效率,能够显著减少计算资源的需求。MCA算法的设计充分利用了图论中的优化方法,将经典问题与量子计算相结合,为高能物理中的复杂计算问题提供了新的解决方案。关键发现包括:通过最小团划分的类比,MCA算法能够在量子环境中高效地识别和查询因果结构,尤其是在多环配置中表现出色。此外,量子电路的深度和面积分析表明,该算法在实际实现中具有可行性,为未来量子计算在高能物理中的应用奠定了基础。总之,本研究不仅推动了量子算法在物理学中的应用,也为图论与量子计算的交叉研究提供了新的思路。

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本文研究了如何从规范化的Wess-Zumino-Witten (WZW) 模型构建非相对论量子弦。研究基于这样一个事实:具有双不变伽利略结构的李群可以被视为广义Nappi-Witten群通过一个零中心子群的商得到的。作者通过手性零规范实现了这一商结构。具体而言,作者利用Nappi-Witten电流代数的特定自由场实现,计算了规范WZW模型的Virasoro BRST上同调,得到了一种闭弦理论。这种理论与玻色Gomis-Ooguri弦理论相似,但其谱在全纯和反全纯扇区之间略有不同。研究背景在于非相对论弦理论的发展,这一领域试图在非相对论极限下理解弦理论的基本性质,为探索量子引力和低能量物理提供新的视角。主要方法包括利用李群和代数结构的数学工具,通过规范化和BRST上同调计算精确描述量子弦的谱结构。关键发现是成功构建了一种非相对论闭弦理论,其谱特性揭示了全纯和反全纯扇区之间的微妙差异,这可能对理解非相对论弦理论的对称性和动力学行为具有重要意义。结论表明,这种方法为非相对论弦理论提供了一个新的理论框架,可能进一步推动相关领域的研究,尤其是在量子引力和其他低能量极限理论的交叉领域。

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本文提出了一种高效的经典算法,用于估算一类广泛的量子神经网络的神经切线核(Neural Tangent Kernel, NTK)。该类量子神经网络由属于Clifford群的任意酉算子与由Pauli群中任意哈密顿量生成的时间演化所定义的参数门交替组成。作者提出了一种关键见解:NTK定义中对初始化参数分布的平均可以精确地替换为仅对四个离散值的平均,这些值被选择为使得相应的参数门成为Clifford操作。这种简化使得电路的高效经典模拟成为可能。结合近期研究成果——宽量子神经网络与高斯过程的等价性(Girardi 等人,Comm. Math. Phys. 406, 92 (2025); Melchor Hernandez 等人,arXiv:2412.03182),本文的方法能够高效计算训练后的宽量子神经网络的预期输出,从而证明此类网络无法实现量子优势。研究背景在于量子神经网络作为量子机器学习的重要工具,其计算复杂性和潜在优势一直是研究热点。本文通过将复杂的量子计算问题转化为经典可计算问题,为量子神经网络的理论分析和实际应用提供了重要工具。关键发现表明,宽量子神经网络在特定条件下等价于经典模型,限制了其超越经典计算的能力。结论指出,尽管量子神经网络在某些场景下具有理论潜力,但在当前框架下,其优势受到显著限制。这一研究为量子机器学习的未来发展方向提供了重要启示。

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量子纠错(QEC)解码器的性能对于实现实用量子计算机至关重要。近年来,图神经网络(GNN)作为一种有前景的方法逐渐受到关注,但其训练方法尚未完全确立。通常认为,通过知识蒸馏技术将经典算法(如最小权重完美匹配,MWPM)的理论知识转移到GNN中,可以有效提升解码性能。本研究通过严格比较两种基于图注意力网络(GAT)架构的模型,检验了这一假设。两种模型均将时间信息作为节点特征,其中第一个模型为纯数据驱动的基线模型,仅基于真实标签进行训练;第二个模型则引入了基于MWPM理论错误概率的知识蒸馏损失函数。研究利用谷歌公开的实验数据进行评估,结果显示,知识蒸馏模型的最终测试精度与基线模型几乎相同,但其训练损失收敛速度较慢,训练时间增加了约五倍。这一结果表明,现代GNN架构具有很高的能力,可以直接从真实硬件数据中高效学习复杂的错误相关性,而无需依赖近似的理论模型指导。研究进一步揭示了GNN在量子纠错中的潜力,提示未来的研究可能更专注于数据驱动方法,而非依赖经典算法的知识转移。

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本文探讨了将近期的变分量子算法应用于动态卫星网络路由问题的潜力,并对两种主要方法进行了批判性评估:用于离线路径计算的静态量子优化器,如变分量子本征求解器(VQE)和量子近似优化算法(QAOA),以及用于在线决策的量子强化学习(QRL)方法。通过理想的无噪声模拟,研究发现这些算法面临显著挑战。具体而言,静态优化器无法解决即使在经典计算中较为简单的4节点最短路径问题,原因是优化景观的复杂性所导致的困难。同样,基于策略梯度的基本QRL智能体在动态8节点环境中未能学习到有效的路由策略,其表现与随机行动无异。这些负面结果凸显了量子算法在通信网络中提供实际优势之前必须解决的关键障碍。文章进一步分析了这些局限性的根本原因,包括贫瘠高原问题(barren plateaus)和学习不稳定性,并提出了克服这些问题的未来研究方向,如改进算法设计、优化参数初始化方法以及探索混合量子-经典框架的可能性。研究强调,尽管量子计算在理论上具有潜力,但在实际应用中仍需克服诸多技术难题,为量子算法在网络路由领域的实用化提供了重要的参考和警示。

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[基于标题推测] 本论文可能探讨了量子计算领域中的ZX演算(ZX-calculus)在退相干(decoherence)环境下的应用与理论发展。ZX演算是一种用于描述量子电路和量子信息的图形化语言,而退相干是量子系统与环境交互导致量子态丧失相干性的现象。论文可能研究了如何在退相干的影响下优化或修正ZX演算的规则,以适应真实的量子计算环境。此外,研究可能涉及退相干对量子计算准确性和效率的影响,并提出相应的理论模型或解决方案。这项工作对于理解量子计算在噪声环境下的行为以及开发更鲁棒的量子算法具有潜在价值。

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本研究评估了经典和量子启发序列模型在预测城市电信活动中单变量时间序列(SMS-in,即接收短信活动)的性能,数据来源于米兰电信活动数据集。由于数据完整性限制,研究仅聚焦于每个空间网格单元的SMS-in信号。研究比较了五种模型,包括LSTM(基准模型)、量子LSTM(QLSTM)、量子自适应自注意力模型(QASA)、量子接受加权键值模型(QRWKV)以及量子快速权重编程器(QFWP)。这些模型在不同输入序列长度(4、8、12、16、32和64)下的表现被测试,所有模型均被训练以基于给定序列窗口内的历史值预测未来10分钟的SMS-in值。研究结果表明,不同模型对序列长度的敏感性存在差异,量子增强并非普遍有利。相反,量子模块的有效性高度依赖于具体任务和架构设计,反映了模型规模、参数化策略和时间建模能力之间的固有权衡。研究揭示了量子模型在某些场景下可能优于经典模型,但在其他场景下则未必能展现出显著优势。这一发现为量子计算在时间序列预测领域的应用提供了重要参考,同时也指出了未来研究中需要进一步探索的模型设计和任务适配性问题。总体而言,本文为量子与经典模型在实际应用中的性能对比提供了有价值的见解,并强调了在引入量子技术时需谨慎考虑其适用性和局限性。

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本文提出了一种构建非局部非线性薛定谔方程(NLSE)解的方法,该方程包含一个反厄米项,解在半经典意义上局域于一个一维流形(曲线)上。研究中,曲线的演化由一组闭合的积分-微分方程描述,这些方程可视为具有非平凡几何结构的开放量子系统的‘经典’类比。通过该方法,作者探讨了特定模型NLSE描述的开放量子系统中涡旋态的演化。涡旋态的半经典阶段可被视为准稳态涡旋状态,研究表明该状态的行为在很大程度上由局域化曲线的几何性质决定。文章详细阐述了如何通过积分-微分方程系统来模拟曲线的动态演化,并分析了反厄米项对系统行为的影响。关键发现包括涡旋态在半经典局域化条件下的稳定性以及几何结构对量子系统演化的显著作用。结论指出,这种方法不仅适用于描述开放量子系统的动态行为,还为研究非局部非线性系统的半经典近似提供了新的理论工具。作者强调,局域化曲线的几何特性在决定系统长期行为方面具有重要意义,未来可进一步扩展到更复杂的流形和量子系统研究中。

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[基于标题推测] 本论文可能聚焦于量子信息理论中的强子加性不等式,探讨其在算子理论框架下的扩展形式。强子加性是量子熵理论中的核心概念,用于描述量子系统熵的不等式关系,而算子扩展可能涉及将这一不等式推广到更广泛的数学结构或物理场景中。研究可能包括理论推导、数学证明或数值模拟,旨在深化对量子系统信息特性的理解。此外,论文可能对量子计算、量子通信等领域具有潜在应用价值,特别是在优化量子信息处理协议或解决量子纠缠相关问题方面。通过重新审视这一经典问题,作者可能提出了新的视角或方法,为该领域的研究提供了新的启发。