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补充信息“通过绝热捷径加速量子感知器”
T F = 0的相应传输函数。15，其中虚线曲线代表2 = - 50，a 3 = - 3980。（b）对于t f = 0。15，在使用θ= p 3 i = 0 a i t i（固体蓝色）的情况下，使用θ= p 5 i = 0 a = 0 a i t i具有最佳参数a 2 = - 50，a 3 = -3980（dotted-y/ y/ y/ y/ f = 12 fur = fur = fure）， 15。在T min f = 0时最小的操作时间t f到达。 15用于c <0。 01。 数值计算证明，进一步设置更高的多项式ANSATZ（S> 5）并不能改善缩短t min f。 参考文献中介绍了STA与最佳控制理论之间的详细比较。 [1]，证明IE方法允许通过在多项式或三角分析中引入更多自由dom来从最佳控制理论中获得的性能。 在这里，我们通过将IE与多项式函数θ= p n i = 0 a i t i，三角函数θ= a 0 + a 1 t + p n i = 2 a i sin [（i-1）πt/t f]和指数函数θ= a 0 e e 1 e t + a 2 e e-t + a 2 25以及表I所示的Faquad，表明较高的多名ANSATZ提供了准最佳时间解决方案。15。在T min f = 0时最小的操作时间t f到达。15用于c <0。01。数值计算证明，进一步设置更高的多项式ANSATZ（S> 5）并不能改善缩短t min f。参考文献中介绍了STA与最佳控制理论之间的详细比较。[1]，证明IE方法允许通过在多项式或三角分析中引入更多自由dom来从最佳控制理论中获得的性能。在这里，我们通过将IE与多项式函数θ= p n i = 0 a i t i，三角函数θ= a 0 + a 1 t + p n i = 2 a i sin [（i-1）πt/t f]和指数函数θ= a 0 e e 1 e t + a 2 e e-t + a 2 25以及表I所示的Faquad，表明较高的多名ANSATZ提供了准最佳时间解决方案。
![arXiv:2005.00141v1 [nucl-th] 2020 年 4 月 30 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a5b363d8e69281e01fc1d4821276ef3826e7e046.webp)
arXiv:2005.00141v1 [nucl-th] 2020 年 4 月 30 日
电荷半径是原子核最基本的属性之一，用于描述其电荷分布。尽管 A 1 / 3 规则很好地描述了质量数函数的总体趋势，但一些精细结构（例如沿钙同位素链的演变和相应的奇偶交错）在密度泛函理论和从头算方法中都难以描述。在本文中，我们提出了一种描述钙同位素电荷半径的新假设，即在相对论平均场模型中计算的电荷半径上添加一个校正项，该校正项与库珀对的数量成比例，由 BCS 振幅和一个参数决定，并使用 BCS 方法处理配对相互作用。新假设的结果不仅与钙同位素的数据一致，而且与氧、氖、镁、铬、镍、锗、锆、镉、锡和铅等十种其他同位素链的数据也一致。值得注意的是，这个具有单一参数的假设可以描述整个周期表中的核电荷半径，特别是奇偶交错和抛物线行为。我们希望本研究可以激发更多关于其性质及其与用于解释电荷半径奇偶交错的其他效应的关系的讨论。
普福尔茨海姆大学的Nachhaltigkeit（an）
普福尔茨海姆大学是 Perspektivenwechsels 的大学。 “Führend durch Perspektivenwechsel” ist dabei ihre Vision。 Diese Vision übersetzt sich in das Leitbild der Hochschule, wonach sie einen besonderen interdisziplinären Ansatz verfolgt. Nach diesem Ansatz werden Zukunftsfragen innovativ、verantwortlich 和 ganzheitlich betrachtet。 Dabei bestimmen Nachhaltigkeit 和 ethische Verantwortung das Denken und Handeln von Akteuren und Studierenden。我是大学战略的发起人，它是一个综合性的科学战略，它是一种特殊的特雷伯和交通运输工具。 Nachhaltigkeitsfortschritte werden möglich durch konsequenten Perspektivenwechsel； Brille der Nachhaltigkeit wiederum forciert ihrerseits einen Perspektivenwechsel。 Dabei sind Nachhaltigkeit 和 Nachhaltige Entwicklung aber auch 规范性概念，die unterschiedlich 解释和定义 werden。普福尔茨海姆高等学校在学习和研究批判中进行了阐述。
使用功能层次张量
这项工作涉及解决高维fokker-planck方程的新观点，即可以根据其相关粒子动力学采样的轨迹将求解PDE求解为密度估计任务的独立实例。使用这种方法，一个回避误差积累是由于在参数化函数类上集成了PDE动力学而产生的。这种方法显着简单地简化了部署，因为人们没有基于不同方程的损失条款的挑战。特别是我们引入了一类新的高维函数，称为功能层次张量（FHT）。FHT ANSATZ利用了层次的低级别结构，从而相对于维度计数，具有线性可扩展的运行时和内存复杂性的优势。我们引入了一种基于草图的技术，该技术对与方程相关的粒子动力学模拟的粒子进行密度估计，从而根据我们的ANSATZ获得了Fokker-Planck解决方案的表示。我们将提出的方法成功地应用于具有数百个变量的三个具有挑战性的时间依赖的Ginzburg-Landau模型。
Opers、q-Langlands 对应和量子
摘要。Gaudin 模型的 Bethe 拟设方程解与具有额外结构的射影线上的算子联络之间的关系给出了几何朗兰兹对应关系的一个特例。在本文中，我们描述了 SL(N) 的这种对应关系的变形。我们引入了算子的差分方程版本，称为 q -算子，并证明了 XXZ 模型的 Bethe 拟设方程非退化解与射影线上具有正则奇点的非退化扭曲 q - 算子之间的 q -朗兰兹对应关系。我们表明，XXZ 自旋链和三角 Ruijsenaars-Schneider 模型之间的量子/经典对偶可以看作是 q -朗兰兹对应的一个特例。我们还描述了 q -算子在部分旗簇余切丛的等变量子 K 理论中的应用。
通过准二级，局部参数化优化的合同量子本质量的加速收敛
摘要：通过将其集成（或收缩）与两电子空间求解，合同的量子本素（CQE）为多电子schro方程找到了解决方案的解决方案。当将CQE迭代应用于CSE（ACSE）的抗赫米特部分时，CQE迭代优化了波函数，相对于一般产品ANSATZ的两体指数式统一变换，可以精确地求解Schro dinger dinger方程。在这项工作中，我们通过经典优化理论的工具加速了CQE及其波函数ANSATZ的收敛性。通过将CQE算法视为局部参数空间中的优化，我们可以应用准二级优化技术，例如准牛顿方法或非线性共轭梯度方法。实际上，这些算法会导致波函数的超线性收敛到ACSE的溶液。收敛加速度很重要，因为它既可以最大程度地减少近期中等规模量子（NISQ）计算机上噪声的积累，又可以在未来易受断层量子设备上实现高度准确的解决方案。我们演示了算法以及与减少成本考虑有关的一些启发式实现，与其他常见方法（例如变异量子eigensolvers）的比较以及CQE的无费用编码形式。
释放LLM量子计算的潜力
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）为对话AI的发展做出了明显的贡献，并且具有巨大的潜力，可以帮助各种AREAS的科学研究。本文试图解决以下问题：当前的生成预先训练的变压器（GPT）为嘈杂的中间规模量子（NISQ）技术的发展提供了哪些机会？此外，即将到来的GPT发电以推动耐断层量子计算（FTQC）中的研究边界具有哪些潜力？在本文中，我们实施了QGAS模型，该模型可以迅速提出有希望的Ansatz架构，并通过包括量子化学和量子融资任务在内的应用基准进行评估。我们的结果表明，经过有限数量的及时指南和迭代，我们可以获得高性能的ANSATZ，能够产生可比较的结果，这些结果通过最先进的量子体系结构搜索方法实现。这项研究提供了一个简单的概述，概述了GPT在支持量子计算研究方面的能力，同时强调了当前GPT的局限性。此外，我们在量子研究中讨论了LLM的未来派应用程序。索引术语 - LARGE语言模型，量子计算
交替分层变分量子电路可以利用经典阴影进行有效的经典优化
变分量子算法 (VQA) 是经典神经网络 (NN) 的量子模拟。VQA 由参数化量子电路 (PQC) 组成，该电路由多层假设（更简单的 PQC，与 NN 层类似）组成，这些假设仅在参数选择上有所不同。先前的研究已将交替分层假设确定为近期量子计算中潜在的新标准假设。事实上，浅层交替分层 VQA 易于实现，并且已被证明既可训练又富有表现力。在这项工作中，我们引入了一种训练算法，可指数级降低此类 VQA 的训练成本。此外，我们的算法使用量子输入数据的经典阴影，因此可以在具有严格性能保证的经典计算机上运行。我们证明了使用我们的算法在寻找状态准备电路和量子自动编码器的示例问题中将训练成本提高了 2-3 个数量级。
联合项目 NeuroQ
动机 大脑和计算机之间的通信接口（脑机接口，BCI）为瘫痪患者重新获得部分活动能力提供了绝佳机会，例如通过控制外骨骼。然而，当前实现 BCI 的方法并未达到必要的感知精度，或者不适合日常使用。 “NeuroQ”项目联盟正在研究一种方法，使用基于金刚石的量子传感器来克服这些弱点，从而使行动不便的人能够在日常条件下以比以前更高的精度控制外骨骼。因此，新方法可以对他们的社会融入和医疗康复做出重要贡献。
![arXiv:2408.09083v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 8 日 - CyI](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1ff69a8fc848debb986e4e7ecad0601da49e4af9.webp)
arXiv:2408.09083v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 8 日 - CyI
使用经典计算获得组合优化问题的精确解需要耗费大量的计算资源。该领域的现行原则是量子计算机可以更有效地解决这些问题。虽然有前景的算法需要容错量子硬件，但变分算法已经成为近期设备的可行候选者。这些算法的成功取决于多种因素，其中假设的设计至关重要。众所周知，量子近似优化算法（QAOA）和量子退火等流行方法存在绝热瓶颈，导致电路深度或演化时间更长。另一方面，虚时间演化的演化时间受哈密顿量的逆能隙所限制，对于大多数非关键物理系统来说，该能隙是常数。在这项工作中，我们提出了受量子虚时间演化的启发的虚哈密顿变分假设（i HVA）来解决 MaxCut 问题。我们引入了参数化量子门的树形排列，从而能够使用一轮 i HVA 精确解决任意树形图。对于随机生成的 D 正则图，我们通过数值证明 i HVA 以较小的常数轮数和亚线性深度解决了 MaxCut 问题，优于 QAOA，后者需要轮数随图大小而增加。此外，我们的假设可以精确解决最多 24 个节点且 D ≤ 5 的图的 MaxCut，而经典的近最优 Goemans-Williamson 算法只能得出近似解。我们通过硬件演示在具有 67 个节点的图上验证了我们的模拟结果。