Jens Eisert

Nuovi metodi migliorano la verifica dei risultati di campionamento casuale quantistico usando sistemi a ioni intrappolati.

Una nuova libreria aiuta a simulare sistemi quantistici bidimensionali usando reti tensoriali.

Nuove scoperte rivelano come gli stati a bassa magia possano funzionare come quelli ad alta magia.

Esplorare il potenziale dei kernel quantistici per migliorare le tecniche di machine learning.

Esaminare il rapporto tra il quantum machine learning e gli algoritmi classici per migliorare le performance.

Esplorare l'interazione tra energia e informazione nei sistemi quantistici.

Esaminando l'impatto del rumore sui circuiti quantistici e come gestirlo.

Nuovo metodo migliora la comprensione degli stati e dei sistemi quantistici complessi.

I ricercatori studiano i liquidi quantistici di spin nei reticoli di rubino e foglia d'acero per capire meglio il comportamento magnetico.

Uno sguardo al codice ruby XYZ che migliora la correzione degli errori quantistici.

I ricercatori lavorano per migliorare l'affidabilità del calcolo quantistico attraverso la correzione degli errori.

Esplorando le sfide della complessità hamiltoniana nei sistemi quantistici.

Uno studio rivela i legami tra energia e informazione nei processi quantistici.

I ricercatori studiano come i fattori ambientali influenzano la periodicità temporale nei sistemi quantistici.

Esplorando i codici GKP e il loro impatto sulle misurazioni degli stati quantistici.

Uno sguardo alle complessità dell'addestramento dei modelli di machine learning quantistico e un nuovo approccio.

Esplora il mondo affascinante delle reti tensoriali e il loro ruolo nella fisica.

Scopri come le simulazioni della dinamica quantistica stanno plasmando il futuro della tecnologia.

Una panoramica delle sfide e delle scoperte nell'AI quantistica spiegabile.