适用于任意 stabilizer 码的横向综合征提取统一构造
University of Southern California 的 Miles D. Gorman 设计了用于一般横向电路的 ancilla stabilizer 态，构造出一族容错综合征提取 gadget，适用于任意 stabilizer 码（不限于 CSS 码），可在 Shor 与 Steane 方案之间插值，实现线路深度与宽度的可配置折衷。
全球物理动态
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今日 0 条arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4242 arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4747 通过信息混合与分层网络架构实现可扩展的神经网络波函数
加拿大渥太华大学的 Faith Oyedemi 和 Stefanie Czischek 提出以 MLP mixer 作为量子多体系统波函数拟设，通过全局与局部混合信息兼顾长程关联捕捉与低计算成本。在二维量子多体系统基态表示的基准测试中，该架构与 RNN、Transformer 等现有模型表现相当；其与 Transformer 的分层组合在大规模量子系统上优于现有架构。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3838 Lean-QuantumAlg：让 AI 代理生成可信赖量子算法的 Lean 4 框架
QudeLeap Research 与香港科技大学（广州）团队提出 Lean-QuantumAlg，一个 Lean 4 框架，用 Algorithm–Solves–Problem 契约把正确性、成功概率、借态恢复与量子/经典资源界绑定到单次执行。
Nature Physics 新闻AI 评分3030 超导量子处理器上表面码的隐形传态相变
浙江大学与香港科技大学（广州）团队在超导量子处理器上实现了表面码的隐形传态相变。研究由 Yiren Zou、Hong-Kuan Xia、Aosai Zhang 等人合作完成，工作单位包括浙江大学 ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center、浙江微纳量子芯片与量子控制重点实验室以及香港科技大学（广州）。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4545 Lévy 波包与分数阶不确定关系
华东师范大学 Zi-Xuan Li、Xiao-Dong Li 与 Towe Wang 重新审视了十年前关于分数阶不确定关系的争论，通过研究 Lévy 波包的位置-动量不确定度乘积，提出了分数量子力学中不确定关系的一个新下界。该下界随 Lévy 指数近似线性变化，并被文献中已有的精确可解解所满足。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4545 自主与周期驱动开放量子系统完全弛豫的代数判据
RIKEN 与 University of Nottingham 研究者针对有限维 Hilbert 空间上 GKSL 主方程，推导出保证开放量子系统动力学收敛到与初态无关的唯一长时态（完全弛豫）的充分代数判据。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4545 用 Combes-Thomas 估计重新证明 Lieb-Robinson 界
Braester、Luo、Peykanu 与 Solomakha 给出了量子自旋系统 Lieb-Robinson 界的一个新证明，改用带状矩阵预解式矩阵元的谱界——Combes-Thomas 估计，取代标准的路径计数论证。Lieb-Robinson 界指出量子自旋系统中信息以本质上有限的速度传播，有限程相互作用下自旋对远处自旋的影响在随时间线性增长的半径之外呈指数小。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4848 基于 NVIDIA GPU 的低延迟高吞吐量子纠错解码器工程实现
KTH Royal Institute of Technology 的 Stefano Markidis 等人设计并优化了面向 NVIDIA GPU 的量子纠错（QEC）解码器。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分2222 从量子系统动力学推导非线性动理学方程的方法
乌克兰国家科学院数学研究所 V.I. Gerasimenko 系统梳理了从量子多体系统演化方程推导动理学方程的方法，涵盖量子动理学方程的数学起源、基于可观测量演化的动理学框架，以及将量子动理学方程推广到不可分离初态的途径。文章讨论了演化方程层级、关联动力学、团簇展开与算符群累积量等关键数学工具。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4747 Quantum Science Center 审计 LLM 量子代码生成评测：排行榜分数不足以刻画进展
Oak Ridge National Laboratory 的 Quantum Science Center 团队评测了 15 个模型在 5 套共 530 项任务的量子代码生成基准上的表现，并提出含 96 项任务的新基准 QuantumBenchEval（QBE）。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4848 非厄米 Threefold Way 中的微观参数关联与谱刚性
King's College London 的 Yan V. Fyodorov 研究了非厄米高斯体态三大类（A、AI†、AII†）中两个邻近参数值之间的微观谱关联，用矩阵 Ornstein–Uhlenbeck 演化模拟参数依赖，微观时间尺度为 N⁻¹。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4646 纯退相干破坏双光子幅度而非非线性相位
Queen's University 的 M. Kozma 与 S. Hughes 推导出含纯退相干的双光子散射闭式解，并用 Fock 态主方程独立验证，发现手性耦合波导中两能级发射体的条件相位在所有退相干率下都精确钉在 π——退相干破坏的是携带非线性相位的幅度，而非旋转该相位。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3030 Yu, Lai, 和 Oh 的强化量子 Hamming 界猜想获证
Grishin 与 Zabokritskiy 证明了 Yu, Lai, 和 Oh 的猜想：其在 Hamming 型界与 Singleton 界之间插值的取整强化量子 Hamming 界族，对任意维数 K > 1 的精确量子子空间均成立，覆盖所有整数局域维数 p ≥ 2、t ≥ 1、距离 2t + 1 与 2t + 2 及插值参数 e ∈ {0, …, t}。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4747 高速率级联自对偶码中的并行通用容错逻辑：注入即所需
JPMorganChase 与 Quantinuum 研究人员提出一种量子架构，通过注入容错制备的逻辑 CSS 稳定子态与全局 magic 态，在高速率级联自对偶 CSS 码上实现可寻址并行的通用容错逻辑门。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4545 随机采样方法检验弱本征态热化假说（wETH）
Bryn Mawr College 与 Ursinus College 研究者提出一种随机采样方法，用于检验弱本征态热化假说（wETH），特别适用于大型稀疏哈密顿量。该方法在同时具有二体与三体偶极-偶极相互作用的 Rydberg 原子系统上得到验证，可研究的系统尺寸显著超出精确对角化的极限。结果显示本征态期望值的涨落按希尔伯特空间维度 D−1/2 衰减，与 wETH 及此前数值结果一致。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4141 一般多量子比特态的纠缠能带结构
Palermo 大学与 Université Paris Cité 的 Chon-Fai Kam 将 Majorana 的对称多量子比特态几何构造推广到一般量子比特态：对一般态仅投影一个量子比特，其余量子比特纠缠不变量构成非厄米矩阵的本征值，在 Bloch 球面上形成能带。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分1818 Hanbury Brown Twiss 与 Hong Ou Mandel 两粒子干涉实验的教学综述
Université Paris-Saclay 的 Christoph I. Westbrook 撰写教学章节，综述 Hanbury Brown Twiss 强度干涉与 Hong Ou Mandel 两个两粒子干涉实验，并论证二者密切相关。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4040 IBM Research 实现米尺度量子互连，连接大型量子处理器
IBM Research 团队实现了米尺度的量子互连，用于连接大型量子处理器。该工作来自 IBM Research, T. J. Watson Research Center，作者包括 Neereja M. Sundaresan 等人。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4747 超越稳定子码的横向对角门有限分类：((6, 2, 3)) 码中发现 15 类可实现对称性
The University of Texas at Dallas 与香港科技大学团队证明，距离不小于 2 的精确量子比特码上，横向对角门诱导的射影逻辑作用总可由有限阶物理门实现，且该阶数存在仅由码参数决定的上界。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3030 变分方法分析 QAOA 与 FALQON 量子优化算法的量子资源演化
巴西 Federal University of Santa Maria 团队用基于 Bures 度量和 Uhlmann 定理的变分资源量化框架，研究了 QAOA 和 FALQON 两种变分量子算法求解 Minimum Vertex Cover 问题时纠缠与相干性的演化，无需完整量子态层析即可量化 Bures 纠缠与 Bures 相干性。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4545 量子测量结果中的守恒成立吗？
E. Okon、D. Sudarsky 和 M. Wiedemann 分析了"在单次测量结果层面恢复守恒"的新提议，认为该机制缺乏充分论证，且并未如宣称那样在单次测量结果中建立守恒。该提议主张守恒量本征态的任何叠加都必须相对另一物理系统制备，制备者的变化恰好补偿被测系统的变化。作者指出这一方案面临重大概念困难。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4747 将玻色模式编码为量子比特以模拟玻色子-物质相互作用
TU Delft、QuSoft/CWI 与 Perimeter Institute 团队比较了将玻色模式编码为量子比特的多种方案（一元 Fock 编码、Dicke 编码、二进制正交编码），通过经典模拟评估其在位移操作与 Dicke 模型量子模拟中的精度与时空开销（量子比特数、线路深度、CNOT 数）。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分5454 Penning阱中二维和三维离子晶体EIT冷却的半经典分子动力学模拟
论文提出一种半经典分子动力学MD代码，同时演化离子内部量子态与经典运动以计算EIT激光瞬时作用力，模拟Penning阱中离子晶体的电磁诱导透明EIT冷却。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3838 量子 f-散度的逆向检验变分刻画：一个统一的经典变分原理
Francesco Buscemi（Nagoya University）推广了 Matsumoto 的逆向检验优化，引入参考先验态，通过最小化正向与逆向 prepare-and-measure 过程的统计可区分性，为量子 f-散度给出统一的经典变分原理。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分2525 五个四方正交乘积态的局域可区分性
山东科技大学等机构的研究给出了五个四方正交乘积态（OPSs）的局域可区分性结果，其中任意两态恰在一个子系统上正交。基于两两正交关系数向量，研究将五态集合分为九类，对应 371 种不同的正交图。其中 355 种情形可由局域操作与经典通信（LOCC）完美区分，其余 16 种不能被 LOCC 精确区分。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3131 环形波导中基于 BEC 分数复活的量子增强物质波干涉方案
Indian Institute of Technology Patna 的 Sriganapathy Raghav 和 Utpal Roy 提出一种基于环形波导中 Bose-Einstein 凝聚体（BEC）分数复活动力学与受控相互作用猝火的量子增强物质波干涉方案。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4848 基于 doubling 构造的短 qudit triorthogonal 码
Dayalbagh Educational Institute 的 Shiroman Prakash 和 K. L. Ramya 通过推广 doubling 构造出奇素数维度 qudit 的短 triorthogonal 码。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4545 量子信念的多炮等价刻画：n 炮等价与矩条件
Mingxuan Liu、Pavel Sekatski 与 Valerio Scarani 提出量子信念的多炮（multi-shot）等价概念，将一次更新得到的扩展后验作为下一次更新的先验，定义了 n 炮等价并给出相关命题。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3535 光子关联如何控制相干多维光谱中的量子 Fisher 信息
东京大学研究团队证明，在相干多维光谱中，光子数关联与双光子相干分别对分子响应的振幅与相位灵敏度进行编码：在弱发射与单 Schmidt 对近似下导出的正规序信息律中，联合光子数矩与双光子相干权重分别加权振幅与相位灵敏度。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分4545 Fermi 黄金规则下可达速率调制的界限
东京大学等机构的研究者将谱重叠黄金规则速率写成相互作用的二次型，推导出给定相互作用空间内速率调制的严格界限。以供体向光学腔耦合分子振动的能量转移为例，速率的增强与抑制同时取决于相互作用和腔失谐，固定相互作用下速率响应可连续反转。该方法或可用于激发能转移、非绝热电子转移、自发辐射等黄金规则过程的速率控制。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分2222 量子 Blahut-Arimoto 算法的收敛性分析与量子比特振幅阻尼信道的相对熵压缩系数
西安交通大学的研究证明，对退化信道且退化信道相对熵压缩系数严格小于 1 时，量子 Blahut-Arimoto 算法在足够多次迭代后以指数速率收敛，并在相关参数区间验证了量子比特振幅阻尼（AD）信道满足该条件。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3030 低秩核压缩与耦合稀释实现非马尔可夫开放量子系统的量子模拟
Hengzhun Chen 与 Zhenning Cai 提出一种误差可控的量子模拟框架，用于高斯环境下的非马尔可夫开放系统动力学，将浴的双时关联核做秩 N 近似得到 N 个含时耦合玻色模式，并通过截断到 d 个占据能级编码进量子比特。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3333 边界例外点驱动 Su-Schrieffer-Heeger 链拓扑边缘态的手性切换
Indian Institute of Science Education and Research Berhampur 的 Midya 与 Sahu 理论研究了边界非厄米势下的有限 Su-Schrieffer-Heeger 链，解析导出边界诱导例外点坐标 ΓEP=±ivN/wN−1，此时两个带隙中拓扑边缘态发生合并。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3333 PQ-Vault：面向未修改 Ethereum 的可证明量子安全资产托管方案
Hassan Khodaiemehr、Khadijeh Bagheri 与 Chen Feng 提出 PQ-Vault，为未修改的 Ethereum 提供可证明量子安全的资产托管系统，由量子安全金库、带紧凑证书的权益证明侧链和乐观争议协议组成。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分2222 量子退火求解联想记忆问题中存储态振幅的对齐
Kirensky Institute of Physics 的 V. E. Zobov 与 I. S. Pichkovskiy 提出用辅助哈密顿量对齐量子退火中存储态的振幅，以解决联想记忆问题，该哈密顿量在演化结束时关闭。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3636 量子核的读出相关参数可辨识性：Yonsei 团队给出精确刻画与秩上限
Yonsei 大学工业工程系团队研究了投影高斯量子核中电路参数的可辨识性，指出电路参数可能改变测量特征却不改变核值。他们用系数 Gram 矩阵刻画全输入核等价性，并在四比特精确族中发现：对角度量秩为 2，稠密度量可达 3 但无法超越，附加一个非线性标量坐标即可达到秩 4。在 54 组电路/读出设置中给出精确证书，并比较了有限采样下的灵敏度与编译开销。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3232 量子编译器配置选择的自顶向下范式：QuOptBench 基准与 QCompass 框架
香港中文大学团队提出量子编译器配置选择的自顶向下范式，构建了含 268 个量子线路穷举经验最优配置的基准 QuOptBench，并设计规则引导的轻量机器学习框架 QCompass，实现免迭代在线搜索的快速配置选择。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分2121 借助辅助比特评估大系统的量子 Fisher 信息
华中科技大学与海南大学研究团队提出一种基于辅助比特（ancilla）评估大系统量子 Fisher 信息（QFI）的方案，并给出该方案在理论上"完美"评估 QFI 的成立条件。作为演示，该方案被应用于量子电路，评估 Greenberger-Horne-Zeilinger 态的 QFI，为降低大系统 QFI 测量复杂度提供了可行途径。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分3535 基于超图的量子线路快速模板匹配方法
中国科学院软件研究所等机构提出基于超图（HG）的量子线路模板匹配方法，将可交换门折叠为单一超节点并保留局部连通性，使匹配可在局部扩展而无需重访整条线路。在随机与算术基准测试上，该 HG 匹配器相比 Qiskit 中基于有向无环图（DAG）的实现取得 11–606× 加速，同时保持同等优化质量，且加速随线路规模增大而提升。成果将发表于 DAC '26。
arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）AI 评分2727 基于 QUBO 与量子-经典混合优化的多构象配体建模：与 qFit-ligand MIQP 工作流的对比
Yonsei University 团队将配体构象选择重构为二次无约束二值优化（QUBO）问题，用量子-经典混合求解器求解，并在 83 组配对 X 射线配体数据上与基于混合整数二次规划（MIQP）的 qFit-ligand 工作流对比。