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Explorando férmions de Majorana e seu papel em melhorar a confiabilidade da computação quântica.

Examinando os problemas de confiabilidade na computação quântica por causa dos efeitos da radiação.

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Pesquisas revelam novos estados quânticos em materiais através de dopagem eletrônica e padrões de moiré.

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O nitreto de boro hexagonal é vital pro futuro das tecnologias quânticas.

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Este artigo explora ajustes na hipótese de Onsager na física quântica.

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A Localização de Múltiplos Corpos melhora a eficiência do Eigensolver Quântico Variacional em circuitos quânticos.

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Novas ideias sobre as propriedades quânticas da luz através de redes quadraturais fotônicas.

Pesquisas revelam estados eletrônicos únicos em materiais MoTe/WSe empilhados em AB.

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Ferramentas de IA podem ajudar a tornar a educação em computação quântica mais acessível e eficaz.

Novos métodos para aprender operações Gaussianas e Matchgate melhoram a compreensão da tecnologia quântica.

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Pesquisas recentes mostram mais sobre condensados de polaritons e seu potencial em tecnologias quânticas.

O SHARC-VQE simplifica cálculos quânticos, melhorando simulações moleculares com custos e erros menores.

Explorando Autômatos Celulares Quânticos e sua importância na computação quântica.

CUAOA melhora a velocidade das simulações de otimização quântica, avançando as capacidades de pesquisa.

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Descubra como o aprendizado de máquina quântico tá mudando o cenário financeiro.

SeqHT otimiza simulações quânticas simplificando cálculos complexos pra melhores resultados.

Pesquisadores estão trabalhando pra aumentar a confiabilidade da computação quântica por meio da correção de erros.

Explorando os estados coerentes de Kerr e seu papel nas técnicas de aprendizado de máquina quântico.

Pesquisas revelam novas informações sobre isolantes de Chern fracionários em estruturas de grafeno em camadas.

Explorando a conexão entre redes fractais e isolantes topológicos.

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Cientistas descobrem comportamentos caóticos em sistemas quânticos por meio de modelos e estudos avançados.

VeriQR melhora a robustez em modelos de aprendizado de máquina quânticos contra ruídos.

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