Optimising graph codes for measurement-based loss tolerance
图码在光子量子技术中发挥着重要作用，因为它们提供了对量子比特丢失的显着保护，这是一种占主导地位的噪声机制。在这里，我们开发的方法来分析和优化基于测量的容忍任意图形代码的量子位丢失和计算错误。使用这些工具，我们可以识别最多12个量子位的优化代码和渐近大的模块化结构。所开发的方法使各种光子量子技术的显着好处，因为我们说明与新的全光子量子中继器状态的量子通信和高阈值融合为基础的计划，容错量子计算。
2022-12-09 quant-ph
Optimised fast gates for quantum computing with trapped ions
我们提出了一种有效的方法来优化脉冲序列，实现快速纠缠的两量子比特门的捕获离子量子信息处理器。我们采用了两个阶段的程序优化门保真度，我们证明了多离子系统中的线性保罗陷阱和微陷阱架构。第一阶段涉及到一个全球性的优化计算成本低廉的成本函数下强近似的门动态构造。第二阶段涉及局部优化，利用更精确的ODE描述的门动态，它捕获的库仑相互作用的非线性和有限的激光重复率的影响。我们提出了两种新的门方案，是与这种方法兼容，我们证明，他们优于现有的方案，在可行的激光重复率的可实现的门速度和保真度。在优化亚微秒门的微陷阱架构，所提出的计划实现了数量级更高的并行性比以前的建议。最后，我们调查的影响，脉冲的不完美性门保真度和评估误差范围的门速度。
2020-03-05 quant-ph
Experimental quantum computational chemistry with optimised unitary coupled cluster ansatz
本文通过优化酉耦合簇拟设并结合硬件增强与误差缓解技术，将VQE实验扩展到12量子比特，实现误差抑制约两个数量级，在H₂和LiH分子上达到化学精度，展示了可扩展电子结构计算的可行路径。
2024-06-17 quant-ph
Qrisp Implementation and Resource Analysis of a T-Count-Optimised Non-Restoring Quantum Square-Root Circuit
AGH University of Krakow（克拉科夫AGH科技大学）
本文使用Qrisp量子编程框架首次完整实现了T计数优化的非恢复型量子平方根算法，验证了理论资源估计，并展示了资源优化量子算术算法的实际可行性。
2025-07-16 quant-ph
Quantum annealing with more than one hundred qubits
量子技术正在成熟到量子设备，如量子通信系统，量子随机数发生器和量子模拟器，可以建立超过经典计算机的能力。特别地，量子退火器通过将非零温度下的已知初始配置朝向编码给定问题的哈密顿量的基态演化来解决困难的优化问题。在这里，我们介绍了基于超导通量量子位的108量子位D-Wave One设备的实验结果。与设备和经典退火或经典自旋动力学之间的弱相关性相比，设备和模拟量子退火机之间的强相关性表明设备执行量子退火。我们发现了额外的证据，量子退火的形式小间隙避免水平交叉表征的困难的问题。为了评估设备的计算能力，我们将其与优化的经典算法进行比较。
2013-07-21 quant-ph
Experimental exploration of five-qubit quantum error correcting code with superconducting qubits
量子纠错是实现通用量子计算的重要组成部分。尽管在量子纠错的研究中做出了巨大的实验努力，但迄今为止，还没有证明实现通用量子纠错码，随后验证所有关键特征，包括识别任意物理错误，横向操纵逻辑状态的能力和状态解码。为了解决这一挑战，我们通过实验实现了$[\![5,1,3]\!]$代码，这是所谓的最小完美代码，允许纠正一般的单量子位错误。在实验中，优化了编码电路，我们采用超导量子位阵列来实现几个典型的逻辑状态，包括魔术状态，一个不可或缺的资源，实现非克利福德门的$[\![5,1,3]\!]$代码。以平均保真度$57.1(3)\%$准备编码状态，同时在代码空间中以高保真度$98.6(1)\%$准备编码状态。然后，通过测量稳定器来识别人工引入的任意单量子比特错误。我们进一步实现逻辑泡利操作的保真度$97.2(2)\%$内的代码空间。最后，我们实现了解码电路，并恢复输入状态的整体保真度为$74.5(6)\%$，总的$92$门。我们的工作演示了$[\![5,1,3]\!]$码的每个关键方面，并验证了实验实现超导量子比特的量子纠错码的可行性。
2021-01-24 quant-ph
Practical Quantum Error Mitigation for Near-Future Applications
至关重要的是，要尽量减少错误对不久的将来量子设备的影响，因为这些设备将缺乏完全容错的资源。最近引入了两种量子误差缓解（QEM）技术，即误差外推[Li2017，Temme2017]和准概率分解[Temme2017]。为了使这些想法的实际实施，在这里，我们占不可避免的缺陷，在实验主义者的知识的错误模型本身。我们描述了一个协议，系统地测量误差的影响，以设计高效的QEM电路。我们发现，局部马尔可夫误差的影响可以完全消除插入或替换某些门与某些单量子比特克利福德门和测量。最后，在引入了外推方法的指数变体之后，我们在“SWAP测试”电路的上下文中使用高达19个量子位的精确数值模拟来对比QEM技术。我们的优化方法大大降低了电路的输出误差，而不会增加量子位数或时间要求。
2018-05-27 quant-ph
Quantum CISC Compilation by Optimal Control and Scalable Assembly of Complex Instruction Sets beyond Two-Qubit Gates
我们提出了一个量子CISC编译器，并展示了如何组装复杂的指令集在一个可扩展的方式。通过优化复杂的多量子位指令集来扩大通用门的工具箱，从而为现实设置的退相干铺平了道路。将一个量子模块编译成机器代码来操纵一个具体的量子硬件设备，这使得它可以通过最优量子控制来解决。为此，有两种相反的方法：（i）可以使用通用单量子位门和双量子位门的受限指令集（RISC）的分解，这反过来又具有到机器代码的预制翻译，或者（ii）可以更喜欢直接通过可用控制的复杂指令集（CISC）生成整个目标模块。在这里，我们提倡直接编译到一个经典的高性能并行计算机集群可以合理处理的系统大小的限制。为了超越这些限制，即对于大型系统，我们提出了一种组合方式，即（iii）递归使用量子CISC编译器意义上的最优控制生成的中型构建块。在并行集群HLRB-II（总LINPACK性能为63.3 TFlops/s）上，针对量子傅里叶变换、间接SWAP门以及乘法控制CNOT门，探索了该方法相对于标准RISC编译成单量子位和双量子位通用门的优势。上限的时间复杂度的影响也来自。
2008-12-22 quant-ph
Optimal Control-Based Efficient Synthesis of Building Blocks of Quantum Algorithms Seen in Perspective from Network Complexity towards Time Complexity
在本文中，我们证明了最优控制算法可以用来加快实现模块的量子算法或量子模拟在网络的耦合量子比特。这种增益在现实情况下最为显著，因为量子位并不都是相互耦合的。因此，获得的最短时间取决于耦合拓扑以及局部控制{ \em vs}非局部（{ \em，即}）的时间尺度的特征比。耦合）在特定实验设置中的演变。将这些最小时间与量子比特的数量联系起来，给出了量子模块的实际时间复杂度的最严格的已知上限。正如将要显示的，时间复杂度是比通常的门复杂度更现实的实验成本的度量。在快速本地控制的限制下（例如{ \em}在NMR中），示出了在$n$量子位的各种耦合拓扑中的量子傅里叶变换（QFT）和多重控制的{ \sc not}门（{ \sc c $^{n-1}$ not}）的时间优化实现。速度的提升是实质性的：在六个量子比特的链中，迄今为止通过最佳控制获得的量子傅立叶变换比标准分解成受控相位、Hadamard和{ \sc交换}门快八倍以上，而用于六个量子比特的完全耦合网络的{ \sc交换$^{n-1}$非}门快近七倍。
2005-02-16 quant-ph
First quantum machine learning applications on an on-site room-temperature quantum computer
本研究首次在现场室温双量子比特计算机上实现QML算法应用，基于数据重上传框架的单比特模型经理想模拟器训练后部署，分类准确率与理想模拟相当。
2023-12-18 quant-ph
A Silicon Surface Code Architecture Resilient Against Leakage Errors
硅量子点中的自旋量子位由于其高量子位密度和与现有半导体技术的兼容性而成为大规模量子计算机最有前途的构建模块之一。高保真单量子比特门已经超过了像表面码这样的纠错码的阈值，而双量子比特门已经达到了98%的保真度，并且正在迅速改进。然而，还有其他类型的错误-如电荷泄漏和传播-可能发生在量子点阵列中，并且不能被量子纠错码纠正，使得它们即使在概率很小的情况下也具有潜在的破坏性。我们提出了一种硅量子点自旋量子比特的表面码结构，通过引入多电子介体点，该结构对泄漏错误具有鲁棒性。量子位点中的电荷泄漏通过电荷弛豫过程转移到介体点，然后使用连接到介体的电荷库来去除。然后，针对我们的硬件进行优化的稳定器检查周期可以消除残留物理误差之间的相关性。通过模拟，我们得到的电荷泄漏错误的表面码阈值，并表明，在我们的架构中，由于电荷泄漏错误的损害减少到一个类似的水平，通常的去极化栅极噪声。在我们的架构中，自旋泄漏错误仅限于辅助量子位，并且可以在量子纠错期间通过辅助量子位的重新初始化来移除，这也确保了我们的架构对自旋泄漏的鲁棒性。我们使用一个细长的介体点在整个量子点阵列中为电荷库、测量设备和控制栅极创建空间，从而提供设计中的可扩展性。
2019-12-02 quant-ph
Limits on atomic qubit control from laser noise
激光系统中存在的技术噪声可能会限制它们对原子量子比特进行高保真量子控制的能力。用激光辐射驱动的原子量子比特的最终保真度下限是由于来自激发能级的自发发射。目标是将来自激光源的技术噪声抑制到低于自发发射下限，使得其不再是限制因素。它已被证明，控制噪声的光谱结构可以有一个很大的影响，可实现的控制精度，而以前的研究激光噪声的贡献已被限制到噪声幅度。在这里，我们研究了激光噪声的独特光谱结构，并引入了一个新的度量，该度量确定了稳定的激光源何时被优化用于原子量子比特的量子控制。我们发现稳定带宽的要求，可以是数量级高于那些需要简单地缩小激光器的线宽。我们介绍了一个新的度量，$χ$分离线，提供了一个工具，用于研究和工程的激光源的量子控制原子量子比特以下的自发发射地板。
2021-12-09 physics.atom-ph physics.optics quant-ph
Protecting quantum memories using coherent parity check codes
相干奇偶校验（CPC）码是用于构造量子纠错码的新框架，该量子纠错码对每个逻辑块的多个量子比特进行编码。CPC码具有规范结构，其涉及连续轮的位和相位奇偶校验，并辅以交叉校验以固定码距离。在本文中，我们提供了一个详细的介绍CPC码使用传统的量子线路符号。我们通过为IBM 5 Q超导量子比特设备设计[[4，2，2]]检测代码，展示了CPC代码在真实硬件上的实现。虽然IBM设备上的单个门错误率太高，无法实现容错量子检测码，但我们的研究结果表明，来自[[4，2，2]] CPC码的完整编码-解码周期的综合征信息可用于通过后选择来增加输出状态保真度。在此之后，我们将CPC代码推广到其他量子技术，表明它们的结构允许它们使用任何实验现实的原生双量子位门进行有效编译。我们介绍了一个三阶段的CPC设计过程的硬件优化的量子存储器的建设。作为一个概念验证的例子，我们将我们的设计过程应用于理想化的线性七量子位离子阱。在这个过程的第一阶段，我们使用穷举搜索方法来找到一个大的[[7，3，3]]代码集，这些代码使量子汉明界限饱和7个量子位。然后，我们对发现的代码集进行优化，以满足离子阱设备的硬件和布局需求。我们还讨论了CPC设计过程将如何推广到更大规模的代码和其他量子比特技术。
2018-05-22 quant-ph
phase2: Full-State Vector Simulation of Quantum Time Evolution at Scale
Quantum for Life Centre, Department of Mathematical Sciences, University of Copenhagen（哥本哈根大学数学科学系量子生活中心）；QuSoft and CWI（QuSoft和CWI）；Nano-Science Center and Department of Chemistry, University of Copenhagen（哥本哈根大学化学系纳米科学中心）；NNF Quantum Computing Programme, Niels Bohr Institute, University of Copenhagen（哥本哈根大学尼尔斯·玻尔研究所NNF量子计算项目）；Institute for Molecular Physical Science, Department of Chemistry and Applied Biosciences, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院化学与应用生物学系分子物理科学研究所）
本文提出了一种大规模量子时间演化模拟方法，利用分布式计算实现高效全状态向量模拟，展示了在多GPU环境下的高性能表现，并用于研究量子化学问题中的Trotter误差。
2026-07-17 quant-ph
Optyx: A ZX-based Python library for networked quantum architectures
Optyx是一种基于ZX的Python库，用于网络化量子架构，提供统一的语言来编程、模拟和原型设计混合系统，支持高效率的张量网络收缩和光子网络实验。
2025-12-10 quant-ph
Decision Diagrams for Quantum Measurements with Shallow Circuits
我们考虑的问题，估计量子观测量的量子比特的集合，给出了一个线性组合的泡利算子，浅量子线路组成的单量子比特旋转。我们介绍了基于随机测量的估计，使用决策图从测量基础上的概率分布进行采样。这种方法概括了以前已知的均匀和局部有偏的随机估计。决策图是在给定目标量子算子的情况下构建的，并且可以考虑不同的策略进行优化。我们数值计算表明，这里介绍的估计可以产生更精确的估计一些量子化学哈密顿量，相比以前已知的随机协议和泡利分组方法。
2021-05-17 cs.DS quant-ph
Time-Efficient Quantum Many-Body State Synthesis and its Optimization via Warm Start Strategies
University College London（伦敦大学学院）；Imperial College London（帝国理工学院）
该研究针对量子多体基态制备耗时且易退相干的问题，提出基于短时间演化的高效近似方法，结合热启动策略可优化$n$量子比特哈密顿量基态的制备缩放性能。
2026-08-04 quant-ph
Robust quantum gates for systems subject to decoherence via optimal control: Markovian vs non-Markovian dynamics
我们研究了一个，两个和三个量子位量子门的相互作用量子位使用最优控制的实现。不同的马尔可夫和非马尔可夫环境进行比较，并有效的优化算法，利用解析梯度表达式和拟牛顿更新的情况下。的算法的性能进行了分析，为一个大的问题，在所获得的qualities和所观察到的收敛行为。新的成功率和成功速度的概念被引入和密度图被用来研究关键参数的影响，如门操作时间，和随机变量，如所需的初始字段开始迭代算法。统计分析了最优场的核特征。马尔可夫和非马尔可夫环境中的控制和控制机制的可能性之间的实质性差异被发现。特别是，在马尔可夫的情况下，它被发现，不考虑环境得到的最佳领域不能大幅提高，通过考虑环境和所获得的性能主要是由门操作时间以及环境影响的整体强度确定。如果忽略退相干对场进行预优化，则可以节省计算时间。在非马尔可夫的情况下，另一方面，观察到的结晶度的大幅改善时，系统浴耦合的细节被考虑在内。在这种情况下，场泄漏被证明是一个重要的问题，它可以使高的门不可能获得，除非系统和噪声量子比特都得到完全控制。
2012-05-28 quant-ph
Constraint-native quantum control for fidelity--complexity trade-offs with inexact proximal ADMM
Jilin University（吉林大学）
本文提出一种近似Proximal-ADMM方法，结合门不忠最小化、L1稀疏性、总变分正则化、显式带限投影和盒约束，用于低复杂度脉冲合成，在单量子比特X门、易漏量子三态任务和双量子比特纠缠门上进行验证，展示了其在保真度-复杂度景观中的低复杂度前沿探索价值。
2026-07-14 physics.atom-ph quant-ph
Improving resilience of the Quantum Gravity Induced Entanglement of Masses (QGEM) to decoherence using 3 superpositions
本文提出在QGEM协议中引入第三个嵌入量子比特的质量形成3量子比特装置，发现当叠加平行时在5秒内纠缠生成率最高且对退相干更具弹性，并通过联合Pauli基测量优化减少所需测量次数，为实施QGEM实验提供了新途径。
2022-02-15 gr-qc quant-ph
Architecting Scalable Trapped Ion Quantum Computers using Surface Codes
University of Cambridge（剑桥大学）
本文研究如何在基于QCCD的系统上高效实现表面码量子纠错，提出一种拓扑感知编译方法，提升逻辑时钟速度，并发现小陷阱在性能和硬件效率上更优。
2026-04-30 cs.AR quant-ph
Realising and compressing quantum circuits with quantum reservoir computing
量子计算机需要对参数进行精确控制，并对底层物理系统进行精心设计。相比之下，神经网络已经进化到可以容忍不精确和不均匀。在这里，使用水库计算架构，我们展示了量子节点的随机网络如何可以用作量子计算的鲁棒硬件。我们的网络架构通过仅优化单层量子节点来诱导量子操作，这是传统神经网络的一个关键优势，因为传统神经网络必须优化多层神经元。我们演示了如何一个单一的网络可以诱导不同的量子门，包括一个通用的门集。此外，在几个量子比特的制度，我们表明，在量子线路中的多个量子门的序列可以被压缩与一个单一的操作，潜在地减少操作时间和复杂度。由于关键资源是节点的随机网络，没有特定的拓扑或结构，因此该架构是量子计算的硬件友好的替代范例。
2021-12-10 cond-mat.dis-nn quant-ph
