Analisis Kinerja Estimasi Bayangan Multi-shot

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Laboratorium Kunci Ilmu Informasi Gelombang Elektromagnetik (Departemen Pendidikan), Universitas Fudan, Shanghai 200433, China

Apakah makalah ini menarik atau ingin dibahas? Scite atau tinggalkan komentar di SciRate.

Abstrak

Estimasi bayangan adalah metode yang efisien untuk memprediksi banyak keadaan kuantum yang dapat diamati dengan jaminan statistik. Dalam skenario multi-shot, seseorang melakukan pengukuran proyektif pada keadaan yang disiapkan secara berurutan untuk $K$ kali setelah evolusi kesatuan yang sama, dan mengulangi prosedur ini untuk putaran kesatuan sampel acak $M$. Akibatnya, ada total $MK$ kali pengukuran. Di sini kami menganalisis performa estimasi bayangan dalam skenario multi-shot ini, yang dicirikan oleh varian estimasi nilai ekspektasi dari beberapa $O$ yang dapat diamati. Kami menemukan bahwa selain norma bayangan $|O |_{mathrm{shadow}}$ diperkenalkan di [1], variannya juga terkait dengan norma lain, dan kami menyatakannya sebagai norma bayangan silang $|O |_{mathrm{Xshadow}}$. Untuk pengukuran Pauli dan Clifford acak, kami menganalisis dan menunjukkan batas atas $|O |_{mathrm{Xshadow}}$. Secara khusus, kami mencari tahu rumus varians yang tepat untuk Pauli yang dapat diamati dengan pengukuran Pauli acak. Pekerjaan kami memberikan panduan teoretis untuk penerapan estimasi bayangan multi-shot.

Analisis kinerja estimasi bayangan multi-shot PlatoBlockchain Data Intelligence. Pencarian Vertikal. Ai.

Gambar unggulan: Estimasi bayangan multi-shot: Untuk mengkompensasi biaya realisasi evolusi kesatuan acak, seseorang dapat melakukan pengukuran proyektif pada keadaan yang disiapkan secara berurutan selama K kali di bawah evolusi kesatuan yang sama, dan prosedur ini diulang untuk putaran M dari kesatuan sampel acak. Pekerjaan saat ini secara sistematis menganalisis kinerja statistik estimasi bayangan dalam skenario multi-shot ini, sebagai pelengkap estimasi bayangan asli [Huang et.al. Nat. Fisika. 2020] (K=1).

Ringkasan populer

Mempelajari sifat-sifat sistem kuantum adalah minat mendasar dan praktis.
Estimasi bayangan adalah pendekatan yang efisien untuk tugas ini melalui pengukuran acak. Untuk mengkompensasi biaya realisasi evolusi kesatuan acak, seseorang dapat melakukan estimasi bayangan multi-shot, di mana pengukuran proyektif dilakukan pada keadaan yang disiapkan secara berurutan berkali-kali di bawah evolusi kesatuan yang $ sama, dan prosedur ini diulang untuk beberapa putaran kesatuan sampel acak.

Pekerjaan saat ini secara sistematis menganalisis kinerja statistik estimasi bayangan dalam skenario multi-shot ini. Kami memperkenalkan kuantitas utama——norma bayangan silang, yang melengkapi norma bayangan asli. Untuk pengaturan pengukuran Pauli dan Clifford acak, kami menganalisis dan memberikan estimasi norma bayangan silang. Secara khusus, kami mencari tahu varian yang tepat untuk pengamatan Pauli di bawah pengukuran Pauli acak dan menemukan keuntungan dari kerangka kerja multi-shot ini. Sementara itu, kami mengindikasikan, dengan bantuan simulasi numerik, bahwa keunggulan multi-shot dalam pengukuran Clifford tidak signifikan.

Pekerjaan kami memberikan panduan teoretis untuk estimasi bayangan multi-shot, yang dapat diterapkan lebih lanjut ke berbagai tugas pembelajaran kuantum, dari kimia kuantum hingga fisika banyak benda kuantum.

► data BibTeX

@artikel{Zhou2023performanceanalysis, doi = {10.22331/q-2023-06-29-1044}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-06-29-1044}, title = {Analisis kinerja estimasi bayangan multi-shot}, penulis = {Zhou, You and Liu, Qing}, jurnal = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, penerbit = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, halaman = {1044}, bulan = juni, tahun = {2023} }

► Referensi

[1] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, and John Preskill. Memprediksi banyak properti sistem kuantum dari pengukuran yang sangat sedikit. Fisika Alam, 16 (10): 1050–1057, 2020. 10.1038/s41567-020-0932-7.
https://doi.org/10.1038/s41567-020-0932-7

[2] Jeongwan Haah, Aram W Harrow, Zhengfeng Ji, Xiaodi Wu, and Nengkun Yu. tomografi sampel-optimal dari keadaan kuantum. Transaksi IEEE tentang Teori Informasi, 63 (9): 5628–5641, 2017. 10.1109/TIT.2017.2719044.
https: / / doi.org/ 10.1109 / TIT.2017.2719044

[3] Steven T Flammia, David Gross, Yi-Kai Liu, dan Jens Eisert. Tomografi kuantum melalui penginderaan terkompresi: batas kesalahan, kompleksitas sampel, dan estimator efisien. Jurnal Fisika Baru, 14 (9): 095022, 2012. 10.1088/1367-2630/14/9/095022.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/14/9/095022

[4] Martin Kliesch dan Ingo Roth. Teori sertifikasi sistem kuantum. PRX Quantum, 2 (1): 010201, 2021. 10.1103/PRXQuantum.2.010201.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010201

[5] Ehud Altman, Kenneth R Brown, Giuseppe Carleo, Lincoln D Carr, Eugene Demler, Cheng Chin, Brian DeMarco, Sophia E Economou, Mark A Eriksson, Kai-Mei C Fu, dkk. Simulator kuantum: Arsitektur dan peluang. PRX Quantum, 2 (1): 017003, 2021. 10.1103/PRXQuantum.2.017003.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.017003

[6] Yuri Alexeev, Dave Bacon, Kenneth R Brown, Robert Calderbank, Lincoln D Carr, Frederic T Chong, Brian DeMarco, Dirk Englund, Edward Farhi, Bill Fefferman, dkk. Sistem komputer kuantum untuk penemuan ilmiah. PRX Quantum, 2 (1): 017001, 2021. 10.1103/PRXQuantum.2.017001.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.017001

[7] Andreas Elben, Steven T Flammia, Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, John Preskill, Benoı̂t Vermersch, and Peter Zoller. Kotak alat pengukuran acak. Ulasan Alam Fisika, 5 (1): 9–24, 2023. 10.1038/s42254-022-00535-2.
https://doi.org/10.1038/s42254-022-00535-2

[8] Scott Aaronson. Tomografi bayangan keadaan kuantum. SIAM Journal on Computing, 49 (5): STOC18–368, 2019. 10.1137/18M120275X.
https:///doi.org/10.1137/18M120275X

[9] Andreas Elben, Richard Kueng, Hsin-Yuan Robert Huang, Rick van Bijnen, Christian Kokail, Marcello Dalmonte, Pasquale Calabrese, Barbara Kraus, John Preskill, Peter Zoller, dkk. Keterikatan keadaan campuran dari pengukuran acak lokal. Surat Tinjauan Fisik, 125 (20): 200501, 2020. 10.1103/PhysRevLett.125.200501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.200501

[10] Aniket Rath, Cyril Branciard, Anna Minguzzi, and Benoı̂t Vermersch. Informasi nelayan kuantum dari pengukuran acak. Fisika. Rev Lett., 127: 260501, Des 2021. 10.1103/PhysRevLett.127.260501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.260501

[11] Zhenhuan Liu, Yifan Tang, Hao Dai, Pengyu Liu, Shu Chen, and Xiongfeng Ma. Mendeteksi keterikatan dalam sistem banyak benda kuantum melalui momen permutasi. Surat Tinjauan Fisik, 129 (26): 260501, 2022a. 10.1103/PhysRevLett.129.260501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.129.260501

[12] Roy J. Garcia, You Zhou, and Arthur Jaffe. Pengacakan kuantum dengan bayangan klasik. Fisika. Rev. Research, 3: 033155, Agustus 2021. 10.1103/PhysRevResearch.3.033155.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033155

[13] Max McGinley, Sebastian Leontica, Samuel J Garratt, Jovan Jovanovic, and Steven H Simon. Mengukur pengacakan informasi melalui tomografi bayangan klasik pada simulator kuantum yang dapat diprogram. Tinjauan Fisik A, 106 (1): 012441, 2022. 10.1103/PhysRevA.106.012441.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.106.012441

[14] Alireza Seif, Ze-Pei Cian, Sisi Zhou, Senrui Chen, and Liang Jiang. Distilasi bayangan: Mitigasi kesalahan kuantum dengan bayangan klasik untuk prosesor kuantum jangka pendek. PRX Quantum, 4 (1): 010303, 2023. 10.1103/PRXQuantum.4.010303.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.4.010303

[15] Hong-Ye Hu, Ryan LaRose, Yi-Zhuang You, Eleanor Rieffel, and Zhihui Wang. Tomografi bayangan logis: Estimasi yang efisien dari pengamatan yang dikurangi kesalahan. pracetak arXiv arXiv:2203.07263, 2022. 10.48550/arXiv.2203.07263.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2203.07263
arXiv: 2203.07263

[16] Hsin-Yuan Huang, Michael Broughton, Jordan Cotler, Sitan Chen, Jerry Li, Masoud Mohseni, Hartmut Neven, Ryan Babbush, Richard Kueng, John Preskill, dkk. Keuntungan kuantum dalam belajar dari percobaan. Sains, 376 (6598): 1182–1186, 2022a. 10.1126/science.abn7293.
https:///doi.org/10.1126/science.abn7293

[17] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, Giacomo Torlai, Victor V Albert, and John Preskill. Machine learning yang terbukti efisien untuk masalah banyak benda kuantum. Sains, 377 (6613): eabk3333, 2022b. 10.1126/science.abk3333.
https:///doi.org/10.1126/science.abk3333

[18] Stefan H. Sack, Raimel A. Medina, Alexios A. Michailidis, Richard Kueng, and Maksym Serbyn. Menghindari dataran tandus menggunakan bayangan klasik. PRX Quantum, 3: 020365, Juni 2022. 10.1103/PRXQuantum.3.020365.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.020365

[19] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, and John Preskill. Estimasi efisien pauli yang dapat diamati dengan derandomisasi. Surat tinjauan fisik, 127 (3): 030503, 2021. 10.1103/PhysRevLett.127.030503.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.030503

[20] Charles Hadfield, Sergey Bravyi, Rudy Raymond, dan Antonio Mezzacapo. Pengukuran hamiltonian kuantum dengan bayangan klasik bias lokal. Komunikasi dalam Fisika Matematika, 391 (3): 951–967, 2022. 10.1007/s00220-022-04343-8.
https://doi.org/10.1007/s00220-022-04343-8

[21] Bujiao Wu, Jinzhao Sun, Qi Huang, dan Xiao Yuan. Pengukuran pengelompokan yang tumpang tindih: Kerangka terpadu untuk mengukur keadaan kuantum. Quantum, 7: 896, 2023. 10.22331/q-2023-01-13-896.
https://doi.org/10.22331/q-2023-01-13-896

[22] You Zhou dan Zhenhuan Liu. Kerangka kerja hibrid untuk memperkirakan fungsi nonlinier keadaan kuantum. pracetak arXiv arXiv:2208.08416, 2022. 10.48550/arXiv.2208.08416.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2208.08416
arXiv: 2208.08416

[23] Stricker Romawi, Michael Meth, Lukas Postler, Claire Edmunds, Chris Ferrie, Rainer Blatt, Philipp Schindler, Thomas Monz, Richard Kueng, dan Martin Ringbauer. Tomografi keadaan kuantum pengaturan tunggal eksperimental. PRX Quantum, 3: 040310, Okt 2022. 10.1103/PRXQuantum.3.040310.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.040310

[24] H. Chau Nguyen, Jan Lennart Bönsel, Jonathan Steinberg, and Otfried Gühne. Mengoptimalkan tomografi bayangan dengan pengukuran umum. Fisika. Rev Lett., 129: 220502, Nov 2022. 10.1103/PhysRevLett.129.220502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.129.220502

[25] Hong-Ye Hu, Soonwon Choi, and Yi-Zhuang You. Tomografi bayangan klasik dengan dinamika kuantum acak lokal. Penelitian Tinjauan Fisik, 5 (2): 023027, 2023. 10.1103/PhysRevResearch.5.023027.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.5.023027

[26] Christian Bertoni, Jonas Haferkamp, Marcel Hinsche, Marios Ioannou, Jens Eisert, and Hakop Pahayan. Bayangan dangkal: Estimasi ekspektasi menggunakan sirkuit tebing acak kedalaman rendah. pracetak arXiv arXiv:2209.12924, 2022. 10.48550/arXiv.2209.12924.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2209.12924
arXiv: 2209.12924

[27] Mirko Arienzo, Markus Heinrich, Ingo Roth, dan Martin Kliesch. Ekspresi analitik bentuk tertutup untuk estimasi bayangan dengan sirkuit brickwork. pracetak arXiv arXiv:2211.09835, 2022. 10.48550/arXiv.2211.09835.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2211.09835
arXiv: 2211.09835

[28] Hong-Ye Hu dan Yi-Zhuang You. Tomografi bayangan yang digerakkan oleh Hamiltonian dari keadaan kuantum. Fisika. Rev. Research, 4: 013054, Jan 2022. 10.1103/PhysRevResearch.4.013054.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.4.013054

[29] Minh C Tran, Daniel K Mark, Wen Wei Ho, and Soonwon Choi. Mengukur sifat fisik arbitrer dalam simulasi kuantum analog. Tinjauan Fisik X, 13 (1): 011049, 2023. 10.1103/PhysRevX.13.011049.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.13.011049

[30] Max McGinley dan Michele Fava. Tomografi bayangan dari desain keadaan darurat dalam simulator kuantum analog. pracetak arXiv arXiv:2212.02543, 2022. 10.48550/arXiv.2212.02543.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2212.02543
arXiv: 2212.02543

[31] Katherine Van Kirk, Jordan Cotler, Hsin-Yuan Huang, and Mikhail D Lukin. Pembelajaran perangkat keras yang efisien dari keadaan banyak tubuh kuantum. pracetak arXiv arXiv:2212.06084, 2022. 10.48550/arXiv.2212.06084.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2212.06084
arXiv: 2212.06084

[32] Senrui Chen, Wenjun Yu, Pei Zeng, and Steven T. Flammia. Estimasi bayangan yang kuat. PRX Quantum, 2: 030348, Sep 2021. 10.1103/PRXQuantum.2.030348.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.030348

[33] Dax Enshan Koh dan Sabee Grewal. Bayangan klasik dengan noise. Quantum, 6: 776, 2022. 10.22331/q-2022-08-16-776.
https://doi.org/10.22331/q-2022-08-16-776

[34] Matthias Ohliger, Vincent Nesme, dan Jens Eisert. Tomografi keadaan yang efisien dan layak dari sistem banyak-tubuh kuantum. Jurnal Fisika Baru, 15 (1): 015024, 2013. 10.1088/1367-2630/15/1/015024.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/15/1/015024

[35] Ahmed A Akhtar, Hong-Ye Hu, and Yi-Zhuang You. Tomografi bayangan klasik yang dapat diskalakan dan fleksibel dengan jaringan tensor. Quantum, 7: 1026, 2023. 10.22331/q-2023-06-01-1026.
https://doi.org/10.22331/q-2023-06-01-1026

[36] Huangjun Zhu, Richard Kueng, Markus Grassl, and David Gross. Grup clifford gagal dengan anggun menjadi desain 4 kesatuan. arXiv:1609.08172, 2016/arXiv.10.48550.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1609.08172
arXiv: 1609.08172

[37] David Gross, Sepehr Nezami, dan Michael Walter. Dualitas Schur-weyl untuk grup clifford dengan aplikasi: Pengujian properti, teorema hudson yang kuat, dan representasi de finetti. Komunikasi dalam Fisika Matematika, 385 (3): 1325–1393, 2021. 10.1007/s00220-021-04118-7.
https://doi.org/10.1007/s00220-021-04118-7

[38] Sam McArdle, Suguru Endo, Alán Aspuru-Guzik, Simon C. Benjamin, dan Xiao Yuan. Kimia komputasi kuantum. Rev. Mod. Fis., 92: 015003, Mar 2020. 10.1103 / RevModPhys.92.015003.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.92.015003

[39] Srilekha Gandhari, Victor V Albert, Thomas Gerrits, Jacob M Taylor, and Michael J Gullans. Tomografi bayangan variabel kontinu. pracetak arXiv arXiv:2211.05149, 2022. 10.48550/arXiv.2211.05149.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2211.05149
arXiv: 2211.05149

[40] Simon Becker, Nilanjana Datta, Ludovico Lami, and Cambyse Rouzé. Tomografi bayangan klasik untuk sistem kuantum variabel kontinu. pracetak arXiv arXiv:2211.07578, 2022. 10.48550/arXiv.2211.07578.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2211.07578
arXiv: 2211.07578

[41] Tianren Gu, Xiao Yuan, dan Bujiao Wu. Skema pengukuran yang efisien untuk sistem bosonik. pracetak arXiv arXiv:2210.13585, 2022. 10.48550/arXiv.2210.13585.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2210.13585
arXiv: 2210.13585

[42] Andrew Zhao, Nicholas C. Rubin, dan Akimasa Miyake. Tomografi parsial fermionik melalui bayangan klasik. Fisika. Rev Lett., 127: 110504, Sep 2021. 10.1103/PhysRevLett.127.110504.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.110504

[43] Guang Hao Rendah. Bayangan klasik fermion dengan simetri nomor partikel. pracetak arXiv arXiv:2208.08964, 2022. 10.48550/arXiv.2208.08964.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2208.08964
arXiv: 2208.08964

[44] You Zhou, Pei Zeng, dan Zhenhuan Liu. Estimasi salinan tunggal dari kenegatifan keterikatan. Fisika. Lett., 125: 200502, Nov 2020. 10.1103/PhysRevLett.125.200502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.200502

[45] Andreas Ketterer, Nikolai Wyderka, and Otfried Gühne. Mencirikan keterikatan multipartit dengan momen korelasi acak. Fisika. Rev Lett., 122: 120505, Mar 2019. 10.1103/PhysRevLett.122.120505.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.120505

[46] Xiao-Dong Yu, Satoya Imai, and Otfried Gühne. Sertifikasi keterikatan optimal dari momen transpose parsial. Fisika. Lett., 127: 060504, Agustus 2021. 10.1103/PhysRevLett.127.060504.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.060504

[47] Zhenhuan Liu, Pei Zeng, You Zhou, dan Mile Gu. Mencirikan korelasi dalam sistem kuantum multipartit melalui pengukuran acak lokal. Fisika. Pdt. A, 105: 022407, Feb 2022b. 10.1103/PhysRevA.105.022407.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.105.022407

[48] Jonas Helsen dan Michael Walter. Estimasi bayangan hemat: menggunakan kembali sirkuit kuantum dan ekor yang melompat-lompat. pracetak arXiv arXiv:2212.06240, 2022. 10.48550/arXiv.2212.06240.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2212.06240
arXiv: 2212.06240

[49] Benoit Collins dan Piotr Sniady. Integrasi sehubungan dengan ukuran haar pada kelompok kesatuan, ortogonal dan simplektis. Komunikasi dalam Fisika Matematika, 264 (3): 773–795, 2006. ISSN 1432-0916. 10.1007/s00220-006-1554-3.
https://doi.org/10.1007/s00220-006-1554-3

[50] Daniel A. Roberts dan Beni Yoshida. Kekacauan dan kerumitan berdasarkan desain. Jurnal Fisika Energi Tinggi, 2017 (4): 121, 2017. ISSN 1029-8479. 10.1007/JHEP04(2017)121.
https: / / doi.org/ 10.1007 / JHEP04 (2017) 121

[51] I. Roth, R. Kueng, S. Kimmel, Y.-K. Liu, D.Gross, J.Eisert, dan M.Kliesch. Memulihkan gerbang kuantum dari beberapa kesetiaan gerbang rata-rata. Fisika. Lett., 121: 170502, Okt 2018. 10.1103/PhysRevLett.121.170502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.121.170502

[52] Lorenzo Leone, Salvatore FE Oliviero, You Zhou, and Alioscia Hamma. Kekacauan Kuantum adalah Kuantum. Quantum, 5: 453, Mei 2021. ISSN 2521-327X. 10.22331/q-2021-05-04-453.
https://doi.org/10.22331/q-2021-05-04-453

Dikutip oleh

[1] Christian Bertoni, Jonas Haferkamp, Marcel Hinsche, Marios Ioannou, Jens Eisert, dan Hakop Pahayan, “Bayangan dangkal: Estimasi ekspektasi menggunakan sirkuit Clifford acak kedalaman rendah”, arXiv: 2209.12924, (2022).

[2] Benoît Vermersch, Aniket Rath, Bharathan Sundar, Cyril Branciard, John Preskill, dan Andreas Elben, “Peningkatan estimasi properti kuantum dengan pengukuran acak umum”, arXiv: 2304.12292, (2023).

Kutipan di atas berasal dari SAO / NASA ADS (terakhir berhasil diperbarui, 2023-06-29 13:54:32). Daftar ini mungkin tidak lengkap karena tidak semua penerbit menyediakan data kutipan yang cocok dan lengkap.

Tidak dapat mengambil Crossref dikutip oleh data selama upaya terakhir 2023-06-29 13:54:30: Tidak dapat mengambil data yang dikutip oleh untuk 10.22331 / q-2023-06-29-1044 dari Crossref. Ini normal jika DOI terdaftar baru-baru ini.

Makalah ini diterbitkan dalam Quantum di bawah Creative Commons Attribution 4.0 Internasional (CC BY 4.0) lisensi. Hak cipta tetap berada pada pemegang hak cipta asli seperti penulis atau lembaganya.

Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
PlatoESG. Otomotif / EV, Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
BlockOffset. Modernisasi Kepemilikan Offset Lingkungan. Akses Di Sini.
Sumber: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-06-29-1044/

Stempel Waktu: Juni 29, 2023

Stempel Waktu: Februari 9, 2023

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Metode verifikasi bagi-dan-taklukkan untuk komputasi kuantum skala menengah yang bising

Saluran Peredam Amplitudo Bertingkat Resonan

Transmisi informasi dengan saluran penghapusan kuantum variabel kontinu

Kompleksitas mesin vektor dukungan kuantum

Ketimpangan kuantum umum Wielandt

Majorisasi berkelanjutan dalam ruang fase kuantum

Kompleksitas dan keterikatan dalam komputasi dan holografi non-lokal

Generalisasi hierarki kesatuan ganda

Pemecah Linear Kuantum Variasi

Prinsip Landauer waktu terbatas di luar kopling lemah

Memecahkan masalah detektor foton tunggal

Tentang Kami

Pencarian Vertikal & Ai

Platform

Tetap Berhubung

Akun