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从具有光谱约束的ISING模型采样
在这里，我们确认了这种猜想，特别补充了已知的算法结果，通过显示NP硬度的结果，用于当γ> 1时进行大致计数和采样，并具有强大的不可Xibibibility保证。我们还为矩阵获得了更精致的硬度结果，其中只允许每行恒定的条目为非零。我们减少的主要观察结果是，对于γ> 1，由于基础分布中的双峰性，当相互作用都是正常和随机的常规图时，Glauber动力学对完整和随机的常规图进行了缓慢的混合。虽然铁磁相互作用通常排除了NP硬度的结果，但在这里，我们通过以适当的方式引入轻度抗铁磁磁性，使频谱大致在同一范围内。这使我们能够利用上述图的双峰性，并通过适当地适当地适当地针对反铁磁系统开发的以前的不XHIBIMISICE技术来显示目标NP硬度。
量子优势和培训iSing Born Machine
搜索近期量子设备的应用是广泛的。量子机学习被吹捧为对此类设备的潜在利用，尤其是那些无法触及的古典计算机模拟功能的设备。在这项工作中，我们研究了这种应用在生成建模中，重点是一类称为出生机器的量子电路。特别是，我们基于Ising Hamiltonians定义了该类别的子集，并表明在最坏情况下，在基于梯度的训练中遇到的电路无法从经典到乘法误差进行有效地采样。我们的基于梯度的培训方法使用成本功能，称为sindhorn差异和Stein差异，这些差异以前尚未用于基于量子电路的梯度培训，我们还将量子内核引入生成性建模。我们表明，这些方法的表现优于先前的标准方法，该方法使用最大平均差异（MMD）作为成本函数，并以最小的开销来实现这一目标。最后，我们讨论了模型学习硬分布并为“量子学习至高无上”提供正式定义的能力。我们还通过使用生成建模来执行量子电路汇编来体现本文的工作。
平面内的超导性通过交换相互作用
1。材料科学部，阿尔贡国家实验室，美国Lemont，美国2。美国布法罗大学布法罗大学物理与天文学系3.纳米级材料中心，Argonne National Laboratory，Lemont，USA纳米级材料中心，Argonne National Laboratory，Lemont，USA
advnf：减少使用对抗性学习的有条件归一流流程中的模式崩溃
我们研究了与指数α具有长距离铁磁相互作用衰减的量子图链的相图和临界特性，这是针对当前捕获的离子实验的直接利益的指数α的。使用大规模路径积分蒙特卡洛模拟，我们研究了地面状态和非零温度状态。我们确定铁磁相的相边界，并获得铁磁 - 磁磁过渡温度的准确估计。我们进一步确定了相应过渡的关键指数。我们的结果与某些关键指数中的相互作用指数α> 1的现有预测一致。我们还谈到了难以捉摸的α<1，我们发现地面状态和非零温度转变的通用类别与α= 0的平均值限制一致。我们的工作不仅有助于理解远程相互作用量子模型的平衡特性，而且对于解决基本的动力学方面，例如有关此类模型中的热量问题的问题也很重要。
针对大规模 Ising 问题的混合门和退火量子计算
量子计算应用的主要问题之一是解决实际问题所需的量子比特数量远远大于当今的量子硬件的数量。在本文中，我们引入了大系统采样近似 (LSSA) 算法，通过 N gb 量子比特基于门的量子计算机解决规模高达 N gb 2 N gb 的 Ising 问题，通过 N an 量子比特量子退火器和 N gb 量子比特基于门的量子计算机的混合计算架构解决规模高达 N an 2 N gb 的问题。通过将全系统问题划分为更小的子系统问题，LSSA 算法然后使用基于门的量子计算机或量子退火器解决子系统问题，并通过基于门的量子计算机上的变分量子特征求解器 (VQE) 优化不同子系统解与全问题哈密顿量的振幅贡献，以确定近似的基态配置。 LSSA 具有多项式时间复杂度，可以进一步扩展到更深层次的近似，计算开销随问题规模线性增长。在模拟器和真实硬件上研究了不同子系统规模、子系统数量和完整问题规模对 LSSA 性能的影响。混合门和退火量子计算架构的全新计算概念为研究大规模 Ising 问题和组合优化问题提供了广阔的可能性，使量子计算在不久的将来成为可能。
LSD 引起的伊辛温度升高和大脑动力学算法复杂性
1 巴塞罗那 Neuroelectrics，西班牙巴塞罗那，2 巴塞罗那 Starlab，西班牙巴塞罗那，3 哈斯金斯实验室，美国康涅狄格州纽黑文，4 萨塞克斯大学信息学系，英国布莱顿，5 伦敦帝国理工学院迷幻药研究中心（脑科学系），英国伦敦，6 伦敦帝国理工学院复杂性科学中心，英国伦敦，7 牛津大学幸福与人类繁荣中心，英国牛津，8 卡罗琳克萨研究所分子医学中心算法动力学实验室，瑞典斯德哥尔摩，9 卡罗琳克萨研究所肿瘤学和病理学系，瑞典斯德哥尔摩，10 庞培法布拉大学脑与认知中心（信息与通信技术系）计算神经科学组，西班牙巴塞罗那，11 牛津大学精神病学系，英国牛津，12丹麦奥胡斯大学临床医学系大脑音乐中心，13 美国加利福尼亚州旧金山加利福尼亚大学迷幻药分部 - Neuroscape，14 西班牙巴塞罗那庞贝法布拉大学加泰罗尼亚高等研究院 (ICREA)，15 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经心理学系，16 澳大利亚墨尔本莫纳什大学心理科学学院
加权最大割和Ising问题的通用量子算法
我们提出了一种混合量子经典算法来计算二元组合问题的近似解。我们采用浅深度量子电路来实现一个幺正算子和厄米算子，该算子对加权最大割或伊辛汉密尔顿量进行块编码。测量该算子对变分量子态的期望可得出量子系统的变分能量。通过使用归一化梯度下降优化一组角度，该系统被迫向问题汉密尔顿量的基态演化。实验表明，我们的算法在随机全连通图上的表现优于最先进的量子近似优化算法，并通过产生良好的近似解向 D-Wave 量子退火器发起挑战。源代码和数据文件可在 https://github.com/nkuetemeli/UQMaxCutAndIsing 下公开获取。
随机场 Floquet 量子 Ising 模型中的稳健谱 π 配对
受超导量子处理器实验的启发 [X. Mi et al. , Science 378 , 785 (2022). ]，我们研究了随机场 Floquet 量子 Ising 模型多体谱中的能级配对。在 Jordan-Wigner 费米子中写入自旋模型时，配对源自 Majorana 零模式和 π 模式。两种分裂都具有对数正态分布和随机横向场。相反，随机纵向场以截然不同的方式影响零和 π 分裂。虽然零配对迅速提升，但 π 配对非常稳健，甚至得到加强，直至无序强度大大增加。我们在自洽的 Floquet 微扰理论中解释我们的结果，并研究对边界自旋关联的意义。π 配对对纵向无序的稳健性可能对量子信息处理有用。
利用离子阱量子模拟器对长程伊辛模型进行量子近似优化
量子计算机和模拟器可能比经典计算机和模拟器具有显著的优势，它们可以洞悉量子多体系统，并可能提高解决优化和可满足性等指数级难题的性能。在这里，我们报告了使用模拟量子模拟器实现的低深度量子近似优化算法 (QAOA)。我们估计具有可调范围的长程相互作用的横向场伊辛模型的基态能量，并通过对 QAOA 输出进行高保真、单次、单独量子比特测量采样来优化相应的组合经典问题。我们通过穷举搜索和变分参数的闭环优化来执行算法，用最多 40 个捕获离子量子比特来近似基态能量。我们使用随系统大小多项式缩放的引导启发式方法对实验进行基准测试。我们观察到，与数值结果一致，随着系统规模的扩大，QAOA 性能不会显著下降，并且运行时间与量子比特的数量基本无关。最后，我们对系统中发生的错误进行了全面分析，这是将 QAOA 应用于更一般的问题实例的关键一步。
定量评估自旋波动在2D超导体NBSE2
准确确定全部动量依赖性自旋敏感性χ（Q）对于描述磁性和超导性非常重要。原则上，在线性响应密度函数理论（DFT）中计算χ（Q）的形式主义是良好的，几乎所有公开可用的代码都不包含此功能。在这里，我们描述了一种计算静态χ（Q）的替代方法，该方法可以应用于最常见的DFT代码而无需其他编程。该方法结合了χ（0）的标准固定旋转计数，并直接计算通过人工Hubbard Inter Action稳定自旋螺旋的能量。从这些计算中，可以通过反转RPA公式来提取χDFT（Q）。我们将此配方应用于NBSE 2单层中最近发现的ISING超导性，这是近年来SU过导性最令人兴奋的发现之一。有人提出，自旋波动可能会强烈影响顺序参数的奇偶校验。先前的估计表明靠近铁磁剂，i。e。，χ（q）在q =0。我们发现自旋波动的结构更为复杂，波动频谱在q≈（0。2，0）。这样的频谱将改变带间的相互作用，并极大地影响超导状态。