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Information quantique : Polarisation et degrés de liberté

Explore la polarisation quantique, l'élasticité et la structure spatiale des fonctions d'onde.

Bits quantiques: Axiomes et exemples

Explore les bits quantiques, les axiomes, les exemples, l'algorithme de Shor, les mesures, l'espace Hilbert et la dynamique.

Liens photoniques pour Rydberg Atom Arrays: Quantum Networking

Couvre les progrès dans les liens photoniques pour les réseaux d'atomes de Rydberg dans le réseau quantique.

Le formalisme de l'opérateur de densité

Explique le formalisme de l'opérateur de densité et les observables dans les systèmes quantiques.

Physique computationnelle: Compréhension et optimisation

Explore l'optimisation des calculs de physique computationnelle et la relation entre les physiciens et les ordinateurs.

Théorie des systèmes quantiques ouverts

Couvre la théorie des systèmes quantiques ouverts et la dynamique des systèmes isolés.

Entropie quantique: Chaînes Markov et États de Bell

Explore l'entropie quantique dans les chaînes Markov et les états Bell, mettant l'accent sur l'enchevêtrement.

Théorie de l'information quantique: Principes fondamentaux et États quantiques

Couvre les bases de la théorie de l'information quantique, en se concentrant sur les états classiques et quantiques, les évolutions et les mesures.

Bites quantiques supraconductrices

Couvre les supraconducteurs, les paires Cooper, les facteurs de qualité du résonateur et les bits quantiques en électronique.

Von Neumann Entropie : Matrice mixte de l'état et de la densité

Explore Von Neumann Entropy dans des états mixtes et des matrices de densité, y compris des bits quantiques et des systèmes enchevêtrés.

Principes relatifs à l'information quantique

Couvre les principes mathématiques de la physique quantique, y compris les espaces Hilbert et les bits quantiques.

Méthodes numériques stochastiques pour les systèmes quantiques à plusieurs corps

Explore les méthodes stochastiques pour les systèmes quantiques, y compris la diagonalisation exacte, les méthodes variationnelles, les réseaux neuronaux et l'apprentissage automatique.

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