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Enregistrement W4408363016 · doi:10.1126/science.ado6285

Beyond-classical computation in quantum simulation

2025· article· en· W4408363016 sur OpenAlexafffund
Andrew King, Alberto Nocera, Marek M. Rams, Jacek Dziarmaga, Roeland Wiersema, William Bernoudy, Jack Raymond, Nitin Kaushal, Niclas Heinsdorf, R. Harris, Kelly Boothby, Fabio Altomare, Mohsen Asad, A. J. Berkley, Martin Boschnak, Kevin Chern, Holly Christiani, Samantha Cibere, J. N. L. Connor, Martin H. Dehn, Rahul Deshpande, Sara Ejtemaee, Pau Farré, Kelsey Hamer, Emile Hoskinson, Shuiyuan Huang, Mark W. Johnson, Samuel Kortas, E. Ladizinsky, T. Lanting, Tony Lai, Ryan Li, Allison MacDonald, G. Marsden, Catherine C. McGeoch, Reza Molavi, Travis Oh, R. B. Neufeld, Mana Norouzpour, Joel Pasvolsky, Patrick F. Poitras, Gabriel Poulin-Lamarre, Thomas P. Prescott, Maurício Sedrez dos Reis, Chris Rich, Mohammad Samani, Benjamin Sheldan, Anatoly Yu. Smirnov, Edward Sterpka, Berta Trullas Clavera, Nicholas Tsai, Mark H. Volkmann, Alexander Whiticar, Jed D. Whittaker, Warren Wilkinson, Jason Yao, T. J. Yi, Anders W. Sandvik, Gonzalo A. Álvarez, Roger G. Melko, Juan Carrasquilla, Marcel Franz, M. H. S. Amin

Notice bibliographique

RevueScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityPerimeter InstituteUniversity of WaterlooD-Wave Systems (Canada)University of British ColumbiaVector Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchInstitut Périmètre de physique théoriqueOffice of ScienceCanada First Research Excellence FundGovernment of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésQuantum computerComputationQuantumQuantum entanglementScalingQuantum annealingComputer scienceStatistical physicsTensor productMatrix product stateApplied mathematicsPhysicsQuantum mechanicsAlgorithmMathematicsPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum computers hold the promise of solving certain problems that lie beyond the reach of conventional computers. However, establishing this capability, especially for impactful and meaningful problems, remains a central challenge. Here, we show that superconducting quantum annealing processors can rapidly generate samples in close agreement with solutions of the Schrödinger equation. We demonstrate area-law scaling of entanglement in the model quench dynamics of two-, three-, and infinite-dimensional spin glasses, supporting the observed stretched-exponential scaling of effort for matrix-product-state approaches. We show that several leading approximate methods based on tensor networks and neural networks cannot achieve the same accuracy as the quantum annealer within a reasonable time frame. Thus, quantum annealers can answer questions of practical importance that may remain out of reach for classical computation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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