量子光学研究所でのほこりのレベルを測定して管理する方法を学ぼう。
Jonas Gottschalk, Simon Stellmer
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従来の回路で量子スイッチの挙動を再現する複雑さを調査中。
Jessica Bavaresco, Satoshi Yoshida, Tatsuki Odake
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TMDsにおけるボース・フェルミ混合物の性質と挙動に関する研究。
Caterina Zerba, Clemens Kuhlenkamp, Léo Mangeolle
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量子コンピュータの耐障害性を高める技術の概要。
Hasan Sayginel, Stergios Koutsioumpas, Mark Webster
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新しい技術が量子研究のための冷たい分子の捕獲を強化してるよ。
Grace K. Li, Christian Hallas, John M. Doyle
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研究者たちは量子デバイスで光子の偏光を制御する新しいアプローチを提案してるよ。
Yunning Lu, Zeyang Liao, Xue-hua Wang
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最近の量子アルゴリズムとハードウェアの進展は、効率性に大きな可能性を示してるよ。
Xiao-Wen Shang, Xuan Chen, Narendra N. Hegade
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量子システムにおけるウィグナー関数を使ったエンタングルメントの評価方法。
Shuheng Liu, Jiajie Guo, Qiongyi He
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量子リザーバーコンピューティングのデータ処理と分析への影響を探る。
Ana Palacios, Rodrigo Martínez-Peña, Miguel C. Soriano
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小さな粒子と誘電体表面の間の力についての考察。
Thorsten Emig
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新しい方法が量子もつれの検出を簡単にして、より良い技術を実現する。
Joshua Carlo A. Casapao, Eric A. Galapon
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量子無知転送プロトコルを使って、安全なコミュニケーションの新しい方法を探る。
David Reichmuth, Ittoop Vergheese Puthoor, Petros Wallden
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研究者たちは原子の動きとトポロジカルモデルを使って光の方向を操って、新しい光学デバイスを作ってるんだ。
Xiao Liu, Jiefei Wang, Ruosong Mao
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量子力学における六次ポテンシャルとモースポテンシャルの探求。
Alonso Contreras-Astorga, A. M. Escobar-Ruiz
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新しいアプローチは、量子力学の明確な洞察のために有限群を使用している。
V. V. Kornyak
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この研究は、LLMが開発者が量子アルゴリズムを効果的に理解するのをどう助けるかを探るものだよ。
Giordano d'Aloisio, Sophie Fortz, Carol Hanna
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量子技術の信頼性を確保するための形式手法を探求中。
Ittoop Vergheese Puthoor
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Quditは量子コンピュータの世界を変えて、より優れた情報処理を可能にしてるよ。
Tiago de Souza Farias, Lucas Friedrich, Jonas Maziero
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量子コンピュータをAIのニューラルネットワークに統合することを検討中。
Peiyong Wang, Casey. R. Myers, Lloyd C. L. Hollenberg
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研究によると、偏光自己回転による光の新しいパターンが明らかになった。
K. S. Manannikov, E. I. Mironova, A. S. Poliakov
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サブシステムのエントロピーが量子システムのエンタングルメントについて教えてくれる仕組みを探る。
Liangyu Chen, Anatoly Dymarsky, Jia Tian
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超流動ヘリウムのユニークな特性とその影響についての考察。
Phil Attard
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結合した量子調和振動子における絡み合いのパターンの研究。
Abdeldjalil Merdaci, Ahmed Jellal
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QCNNは量子力学と機械学習を組み合わせて、データ処理を強化するんだ。
Léo Monbroussou, Jonas Landman, Letao Wang
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量子システムは予測不可能な数字を生成する信頼できる方法を提供するよ。
Máté Farkas, Jurij Volčič, Sigurd A. L. Storgaard
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量子アプリケーションのために、ライディバーグ原子と自由電子の相互作用を調査中。
Adamantios P. Synanidis, P. A. D. Gonçalves, F. Javier García de Abajo
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機械学習が最小限のデータで量子システムのモデル化をどう改善するかを探ってみよう。
Kaustav Mukherjee, Johannes Schachenmayer, Shannon Whitlock
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量子測定精度を高めるための時間とエネルギーの役割を探る。
Wojciech Górecki, Francesco Albarelli, Simone Felicetti
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量子認知学習は、データの分析方法を変えて、ノイズをうまく処理するようにする。
Luca Candelori, Alexander G. Abanov, Jeffrey Berger
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この記事では、分子の振動が光異性化効率にどのように影響するかを調べているよ。
Siddharth Tiwary, Giovanni Spaventa, Susana F. Huelga
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新しい方法が量子メモリシステムのエラー訂正を強化する。
Kao-Yueh Kuo, Ching-Yi Lai
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研究者たちは、環境要因が量子システムの時間的周期性にどのように影響するかを調べている。
Steve Campbell, Jens Eisert, Giacomo Guarnieri
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研究者たちはボソン系の量子相転移をよりよく理解するために機械学習を応用している。
Iftekher S. Chowdhury, Binay Prakash Akhouri, Shah Haque
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混合量子状態とエンタングルメント研究における -可分性の概念を探る。
Harm Derksen, Nathaniel Johnston, Benjamin Lovitz
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新しい技術が量子システムのコヒーレンス時間を向上させて、パフォーマンスを良くしてるよ。
Alexander Hahn, Kazuya Yuasa, Daniel Burgarth
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MG-Netを紹介するよ、深層学習を通じて量子最適化技術を向上させるフレームワークなんだ。
Yang Qian, Xinbiao Wang, Yuxuan Du
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新しい方法がQUBO最適化におけるセンシティブなデータを守るよ。
Moyang Xie, Yuan Zhang, Sheng Zhong
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研究が量子鍵配送方法における重大なセキュリティリスクを明らかにした。
Jose R. Rosas-Bustos, Jesse Van Griensven Thé, Roydon Andrew Fraser
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研究者たちが常温で炭素13のスピン偏極を5%強化した。
Vladimir V. Kavtanyuk, Changjae Lee, Keunhong Jeong
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量子システムにおける完全ネットワーク非局所性の重要性を探る。
Sneha Munshi, A. K. Pan
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