具有 Calabi-Yau 填充的非平面接触结构与拓扑量子计算
这篇论文是作者此前平面接触结构与拓扑量子计算工作的非平面推广：页面亏格为 g、具有连通 binding，并表示为圆盘的三次覆盖。每个极大不相交可提升弧系统恰含 g 条弧、留下两个未用分支点，其半扭转不可提升但三次方可提升为恒等。
#量子
arXiv 量子物理AI 评分1818 arXiv 量子物理AI 评分3838 方形 Rydberg 原子晶格中由边界诱导的几何阻挫
研究方形晶格 Rydberg 原子阵列在条纹密度波相中由晶格尺寸奇偶性诱导的几何缺陷：奇数尺寸晶格选择单一条纹畴，偶数尺寸晶格在四角形成不相容畴，产生具有 π/2 旋转不变性、缺陷自晶格中心发出的态；更大失谐下则出现由对角相邻两角成核、被一维对角缺陷分隔的 π 旋转不变态。团队在 Aquila 原子量子处理器上验证了态制备协议，并用平衡态与实时动力学张量网络模拟进行基准测试。
arXiv 量子物理AI 评分2121 torch_vn_algebra：PyTorch 中的有限维 Type I von Neumann 代数 GPU 加速框架
torch_vn_algebra 是开源 PyTorch 库，将有限维 von Neumann 代数（矩阵代数直和）作为数据类型处理，支持中心、迹族、条件期望、包含关系与泛函演算。
arXiv 量子物理AI 评分2020 海森堡反铁磁体变分波函数相位优化复杂度的图论分析
研究将海森堡反铁磁体希尔伯特空间表示为加权图，变分能量对应加权 XY 模型，在 Z₂ 相下可约化为经典反铁磁 Ising 模型。固定振幅时，基态波函数符号重构等价于加权 Max-Cut 实例，从而把波函数符号优化直接与组合优化联系起来。作者已修正此前的 NP-hardness 论断，并修订了与变分蒙特卡洛的关联。
arXiv 量子物理AI 评分3434 基于采样的量子 Krylov 求解器用于椭圆问题的黎曼表述：能量范数保证与管道流动应用
首尔大学与 Singularity Quantum 的研究者提出基于采样的量子 Krylov 求解器在黎曼截面椭圆问题上的表述，用采样集上的 Galerkin 求解替代变分重构，并给出能量范数误差界与残差证书。
arXiv 量子物理AI 评分5555 arXiv 论文：简单线性模型比 Transformer 更准预测量子混沌多体动力学
arXiv 论文将量子多体动力学建模为时间序列预测问题，以可由 Rydberg 原子阵列实现的少比特 PXP 链为基准，比较非线性 Transformer 与简单线性模型 DLinear。
arXiv 量子物理AI 评分3838 QML-PipeGuard：检测不可信云环境中量子机器学习流水线的信道替换攻击
QML-PipeGuard 可在运行时利用客户已有的测量统计检测量子机器学习流水线的信道替换攻击，恶意云厂商可用能通过精度测试的量子信道替换申报信道。其双边保证以局部验证器测得的距离表述：单量子比特输出边际在迹范数上偏移 δ，至少迫使合约偏差达 δ/√3，该常数紧且与量子比特数无关。
arXiv 量子物理AI 评分3838 TCAPI：面向应用、轻量化的可移植高性能张量网络计算 API
研究团队提出张量计算应用编程接口 TCAPI，一套面向应用、轻量化的 API，目前提供 C++ 和 Python 规范，让张量网络应用不依赖特定框架。TCAPI 定义了抽象张量对象的类型系统约定和核心张量运算函数，跨语言共享操作语义；基于 TCAPI 的 C++ 代码可无缝迁移到异构软硬件平台，性能与原生框架实现相当。
arXiv 量子物理AI 评分2222 基于机器学习构建局部隐态模型判定量子可操控性的通用框架
研究者提出一种基于机器学习的框架，通过批量采样测量与梯度优化构建最优局部隐态（LHS）模型，以判定纠缠态是否可操控。该方法在 two-qubit Werner 态的三类测量下均达到解析可见度边界，并在 two-qutrit isotropic 态的任意 PVM 下复现已知解析边界。进一步分析显示，POVM 相比 PVM 可能更有助于揭示这类态的可操控性。
arXiv 量子物理AI 评分3131 量子-经典混合优化方法：来自经典分解的经验
一篇综述用经典分解的视角分析量子与物理启发求解器如何接入混合量子-经典算法，区分形式化分解、重构归约与计算编排三类接口。文章以 Benders 分解、列生成、图归约和 copositive 方法说明如何把启发式提议与经典认证分开，并指出所分析研究只给出有条件的组件收益与协同设计证据，尚未确立相对强经典基线的可迁移端到端优势。
arXiv 量子物理AI 评分3131 混合 QKD-PQC 网络的全局密钥容量分配：SDN 驱动的分布式密钥管理系统
论文提出一套面向混合 QKD-PQC 网络的分布式密钥管理系统（DKMS），用多跳可信中继传输物理密钥、端到端 PQC 层保护中继密钥材料，并以 SDN 中央控制器全局计算各对等节点密钥缓冲的最优填充速率与多路径路由。在 Kubernetes 数字孪生上对五种网络拓扑的评测中，控制器在六分钟内将所有密钥缓冲填满；需求过载时网络通过受控限流安全拒绝超额请求，而非灾难性失效。
arXiv 量子物理AI 评分3434 qDGSP：面向 5G V2X 通信的量子种子分布式后量子群签名方案
研究提出 qDGSP 后量子 V2X 基础设施，将基于 SPHINCS+ 与 WOTS+ 的哈希群签名方案分散到中央控制器与路侧验证器之间，群密钥由经 ETSI GS QKD 014 接口下发的 QKD 种子确定性派生，群签名密钥不经过经典信道。
arXiv 量子物理AI 评分2020 各向异性 Dicke 量子电池中 Kerr 非线性下的稳定充电能量与相变研究
研究考察了含 Kerr 非线性的各向异性 Dicke 量子电池，发现特定非线性强度下会出现多个近简并点。远离该区域时稳定储能主要由遍历-非遍历转变（ENET）决定，区域内则由一阶和二阶耗散相变（DPT）控制。团队用 Liouvillian 谱理论量化 DPT 临界慢化，并通过强化学习（RL）优化充电过程。
arXiv 量子物理AI 评分1818 有限链环上 GL_n 隐藏抛物子群的有界误差量子多项式时间算法
针对任意可有效表示的有限链环 R 上的 GL_n(R)，研究者给出有界误差量子多项式时间算法，用于寻找隐藏抛物子群。链长至少为 2 时，算法先用初等阿贝尔 socle 探针恢复模极大理想后的完整旗，剩余域大小 q≥3 时逐位提升重构旗，q=2 时改经同余 filtration 提升共轭抛物子群。
arXiv 量子物理AI 评分3838 CO$\Phi$：将光子学量子光学程序编译为基于量子比特的数字量子电路
研究者提出一种将量子光学系统映射到基于量子比特的量子电路的方法，核心是对描述单模光态的 Fock 空间做截断，并给出相位旋转、位移、压缩和分束器等基本光子操作的电路表示。
arXiv 量子物理AI 评分3636 针对两种 Feistel 型结构的量子密码分析
研究提出对 New Structure IV 与轻量级分组密码 LBlock 的新型量子攻击，均基于 qCPA 模型。New Structure IV 构造 8 轮量子区分器并实现 r（r>12）轮密钥恢复，相比 Li 等人在 INSCRYPT 2024 的结果将时间复杂度降低 2^{n/2}。
arXiv 量子物理AI 评分2929 Er³⁺、Tm³⁺与Eu³⁺分子配合物低温光学光谱对比研究
研究在相同配体环境下对比了Er³⁺、Tm³⁺和Eu³⁺分子配合物的低温光学性质，仅Eu³⁺配合物观测到光谱烧孔，Er³⁺和Tm³⁺中未检测到可测烧孔。Er³⁺和Tm³⁺粉末样品在冷板低温恒温器中表现出强局部加热与缓慢热弛豫，恢复时间达数秒，部分Er³⁺激发条件下延长至数十秒。作者认为加热不足以解释全部差异，离子依赖的弛豫与退相干过程及声子介导展宽更可能是主因。
arXiv 量子物理AI 评分2626 动态量子网络中的并发纠缠纯化调度研究
该论文研究时隙量子网络中并发纠缠纯化调度问题，提出以最大化调度请求数为目标、max-min 路径分配为公平准则的 MILP 调度器，并基于 DQN、PPO、SAC 开发强化学习调度器。
arXiv 物理AI 评分5050 用算子学习实现高效量子计算
研究者提出一个将离散算子映射为紧凑结构化量子电路的框架，所得变分电路可按目标硬件的连通性与长程相互作用定制。该学习过程用反向传播和仅需单个辅助量子比特做块编码的代价函数，同时优化酉算子与非酉稠密或稀疏算子，并引入正则项降低近似误差。
arXiv 物理AI 评分3838 面向粒子物理的异构、边缘与量子硬件机器学习（ML-HEQUPP）
一份 73 页白皮书提出 ML-HEQUPP 社区愿景，为粒子物理实验梳理异构加速器系统、边缘低功耗低延迟器件、可重构硬件、低温与高辐射环境读出及模拟计算等硬件级机器学习研发方向。下一代实验将面临前所未有的数据速率与体量，需要实时推理、智能数据缩减和超越现有能力的处理架构。
arXiv 量子物理AI 评分3434 从原子级杂质景观到双能级系统分布与微波损耗：Nb₂O₅₋δ 与 Ta₂O₅₋δ 中的氢致损耗
研究者提出一套第一性原理引导的框架，可从无序材料中的可移动杂质预测统计性 TLS 分布。该框架结合机器学习原子间势与 DFT、最小作用路径验证，将杂质景观关联到隧穿劈裂、不对称分布、TLS 密度与介电损耗。
arXiv 量子物理AI 评分3838 在超导量子处理器上实现几何热泵浦
研究团队在超导量子处理器上利用碰撞模型实现了几何热泵浦：驱动量子比特反复与两个处于热态、模拟热库的辅助量子比特相互作用，通过每次相互作用前后的能量测量记录交换热量。反转驱动轮廓可提取出与泵浦相关的热贡献，其对周期和轮廓的依赖与无参数可调的碰撞模型精确模拟一致，并在慢驱动区间逼近对应 Lindblad 动力学的几何极限。
arXiv 量子物理AI 评分3838 量子伊辛模型动力学中偏差的几何膨胀对神经量子态构成挑战
研究以一维量子伊辛模型的淬火动力学为基准，通过监督式态重建给出比以往更紧的参数数量经验上界，排除了表示能力不足这一主要障碍。真正的问题在于量子几何张量（QGT）核的动态旋转会让原本无关的参数偏差突然获得物理意义，即偏差的几何膨胀，使无穷小时间相关变分原理（TDVP）难以精确求解。相同 TDVP 下矩阵乘积态解的稳定性表明，神经网络拟设的非线性是这种敏感性的来源。
arXiv 量子物理AI 评分3838 面向 Softmax Attention 的量子路线图：概率单纯形上 Softmax Attention 的精确 Born 规则对应
一篇 arXiv 论文给出 Softmax Attention 在概率单纯形上的精确量子实现：注意力分数是块编码投影上的 Hadamard 检验统计量，指数 Softmax 对应 Born 规则测量生成的余弦平方族内部，softmax 温度对应后选择测量轮数。
arXiv 量子物理AI 评分5858 研究用 Claude Opus 4.7 自动生成离子阱量子计算机穿梭编译器
一项 arXiv 研究让 Claude Opus 4.7 依据文字规格生成并迭代改进离子阱量子计算机的穿梭编译器，覆盖线性分段阱、带结阱和连通阱图三类架构。与手工编译器在相同量子电路上对比，前两类架构的穿梭时间步分别最多减少 72% 和 43%；在自由连通架构中，密集且多结的拓扑相比走廊式拓扑最多可减少一个数量级的时间步。
arXiv 量子物理AI 评分4040 风险感知神经脉冲编译：连续参数化单量子比特门的最优控制基准与 NMR 硬件验证
研究提出一种物理信息神经编译框架，学习从连续参数化单量子比特门目标到可实验控制波形的可复用映射，无需预计算最优脉冲标签即可端到端训练。在三量子比特液态 NMR 模型上，该编译器对 Haar 分布目标平均标称保真度超过 0.99，推理生成新脉冲耗时低于 1 毫秒。风险感知微调显著拓宽了对射频幅度误差的容忍范围，三自旋 NMR 处理器实验复现了预测的容忍度展宽，但绝对实验相关性低于模拟值。
arXiv 量子物理AI 评分3232 非厄米哈密顿量下玻色多体系统的平均场 Hartree 近似失效
研究证明，对于非厄米哈密顿量，平均场 Hartree 近似在热力学极限下无法给出单粒子边缘态正确的二阶时间导数。作者解析求解了 N 个玻色量子比特在纯反厄米哈密顿量下的模型，发现 N→∞ 时单粒子边缘态极限与 Hartree 方程解不一致，且存在初态使精确单粒子边缘态在有限时间内转变为混合态。对实谱非厄米哈密顿量的模拟同样显示 Hartree 方程无法复现正确的单粒子边缘态。
arXiv 量子物理AI 评分5555 研究提出玻色采样与神经网络混合架构，用可编程电路生成量子核提升分类
Mohammad Sharifian 与 Abolfazl Bayat 提出一种混合框架，将玻色采样的计算能力与神经网络的适应性结合，构建量子核以增强支持向量机分类。神经网络把数据特征映射到可编程玻色采样电路上，产生覆盖高维希尔伯特空间的量子态。在四个不同类别的数据集上，该模型表现优于经典线性核与 sigmoid 核，论文发表于 npj Quantum Information 12 (2026)。
arXiv 量子物理AI 评分5858 AnyNet：用神经网络波函数模拟连续空间任意子气体
研究者提出名为 AnyNet 的神经网络波函数架构，用于研究连续模型中阿贝尔任意子气体，可精确施加任意子统计带来的短距离非解析行为。该方法在 N=4 时与精确对角化结果高度一致，对中间统计量算到 N=16，对近费米型任意子算到 N=20，与微扰结果偏差在 0.4% 以内。作者据此研究了谐振势阱中的任意子、任意子原子模型，以及统计参数变化下单粒子密度、对密度、角动量和多任意子聚合时的波函数标度行为。
arXiv 量子物理AI 评分1818 不可约表示截断对 QCD 量子模拟的影响
研究用欧氏蒙特卡洛方法和弱耦合格点微扰论计算了 SU(3) 格点规范理论基态中链接处于不同不可约表示 R、R' 的相对概率 p(R')/p(R)。方法通过在各项异性格点上引入 seam 构造观测量，并可测量每个顶点处不同 site singlet 的相对概率，从而量化弱耦合基态中高电通量态的重要性。结果直接说明在接近连续极限时需何种截断才能准确刻画非阿贝尔规范动力学。
arXiv 量子物理AI 评分5555 研究实现大误差区间量子 PAC 学习的无条件超多项式优势
arXiv 论文给出布尔函数在均匀分布、大误差区间下量子与经典 PAC 学习的无条件超多项式分离：对任意 λ(n)=n^{-ω(1)}，存在概念类可由多项式时间量子学习器以至少 1-1/n^k 的成功概率学到 1/2+λ(n) 的一致度。
arXiv 量子物理AI 评分5858 研究团队用54量子比特处理器模拟百万原子膜环境中的蛋白自水解
研究团队提出一种量子-经典混合工作流，结合分子动力学、密度泛函理论和相关波函数方法，整合CPU、GPU与QPU，用于模拟ADGRG1的自水解反应。该模拟处理了超过一百万个原子的体系，包含嵌入内质网膜的全长未切割受体，并调用54量子比特的IQM量子处理器和最多1,200块NVIDIA H100 GPU。作者称这展示了量子计算机可作为可扩展科学工作流中的加速器，将相关电子结构方法扩展到生物相关体系。
arXiv 量子物理AI 评分3131 参数化量子电路中的任务对齐谱归纳偏置
研究显示，在数据重上传量子电路中编码固定的任务定义谱查询，可在不引入新样本相关信息的前提下，通过调节已有信号频率的组合方式改变电路对信号的假设空间。该机制与基于非均匀傅里叶变换的任务相匹配，在受合成孔径雷达启发的分类任务中，对齐查询使电路在有限数据下的学习效果优于参数匹配但查询不匹配或无查询的电路。
arXiv 量子物理AI 评分3838 利用量子电路中的可验证结构，用智能体 AI 找到更高效的编译方案
研究提出用 AI 智能体编译量子电路的方法：当瓶颈子程序具备可经典验证的结构（如仅由可逆经典逻辑、相位操作和基于测量的反计算组成）时，可对经典输入高效模拟执行，并通过模糊测试高效认证近似电路合成。
arXiv 量子物理AI 评分3838 量子网络中的传输质量估计：计算、模拟还是学习？
针对量子网络控制面决策所需的纠缠质量估计，文章提出 compute/simulate/learn 框架，并以基于模拟的概念验证加以说明。研究表明，解析组合在简单场景下已足够，当随机存储效应影响保真度分布时必须依赖模拟，而轻量学习代理模型能以更低运行成本逼近模拟器标签，用于在线控制。文章最后列出随机目标、sim-to-real 迁移、数据生成成本与拓扑泛化等部署挑战。
arXiv 量子物理AI 评分3131 IQP 特征映射量子核的 RKHS 表达能力研究
研究针对 IQP 特征映射，推导出关联 RKHS 生成元的傅里叶表示：以多项式变换输入变量上的三角函数有限和形式呈现，可及频率由电路结构决定并受带宽超参数缩放。该表示划分出局部化、多模态、周期性三种带宽区间，合成数据上的监督分类与无监督异常检测实验复现了这三种区间。可及频率与数据周期或多模态结构匹配时表达能力才转化为实际收益，为已知数据结构时选择带宽提供依据。
arXiv 量子物理AI 评分1818 多智能体行为中的信息流认证：通信调度可达行为的仿射刻画
研究多智能体在给定通信调度（发送者、接收者、消息字母表与输出时序的固定序列）加共享随机性下可产生哪些输入-输出行为，并证明在明确的操作假设下，可达行为的仿射包恰好由“每个联合输出统计量只依赖能到达相关智能体的输入”这组等式刻画，违反等式可同时定位被违反的统计量与缺失的输入。
arXiv 量子物理AI 评分2424 ConQUESTA：面向量子神经网络拓扑感知的训练后结构化剪枝
研究者提出训练后剪枝框架 ConQUESTA，结合任务显著性与编译器成本筛选纠缠门候选，并在显式精度约束下搜索完整剪枝掩码。在 4、6、8 量子比特 QNN 与八个模型种子上，55% 剪枝率下 Breast Cancer、Digits01、Iris 平均资源分别降低 61.6%、72.0%、82.2%，较最强简单基线高 3.5、1.7、8.9 个百分点。
arXiv 量子物理AI 评分2626 用薛定谔化量子电路模拟变系数 Vlasov 动力学
研究者为给定外场下的 Vlasov 动力学构造了无需经典场更新的显式薛定谔化量子电路。在 1D1V 情形中，速度相关平流直接从编码的速度寄存器编译，非线性立方场用可逆定点算术求值；固定多项式次数下，场工作区随坐标寄存器宽度线性增长，场求值子程序为多项式深度。
arXiv 量子物理AI 评分4242 学习量子近似优化算法所需的变分角度
研究团队训练模型直接从问题实例映射到高质量 QAOA 变分角度，用单次前向推理替代逐实例的经典求解器优化，速度快数个数量级且质量接近。模型可泛化到 Barabási-Albert 和 2D 网格等未见拓扑，量子硬件实验显示其角度采样与求解器角度难以区分。对拓扑敏感的模型能进一步提升角度质量，相关模型已开源。