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FAU 研究人员测试量子机器学习用于肺癌预测

佛罗里达大西洋大学（FAU）研究团队在有限训练数据下评估了量子机器学习方法用于肺癌预测。基于 D-Wave 量子退火机的量子支持向量机取得最高准确率，模拟中达 94.31%，量子硬件上达 91.90%。研究团队强调结果属初步，实验数据集经合成样本扩充，还需在独立临床数据集上进一步验证泛化能力。

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D-Wave@dwavequantum· 12:02AI 评分4343

佛罗里达大西洋大学研究人员在小训练数据条件下，用基于门型和退火型的量子机器学习方法进行肺癌预测研究，论文发表于 Springer Nature 旗下 Discover Quantum Science。其中基于 D-Wave 技术实现的量子支持向量机表现最佳，仿真中准确率达 94.31%，在 D-Wave Advantage 退火量子计算机上达 91.90%。

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阿德莱德大学研究人员开发出更简单的高灵敏量子传感器设计

阿德莱德大学量子工程师开发并实验验证了一种超导传感器设计，可识别零磁场同时保留最大灵敏度所需条件。该方案用不含约瑟夫森结的裸超导环路替代部分 SQUID 环路，使等尺寸环路表现得像包含不同尺寸环路的阵列，有望简化制造并降低成本。相关成果已发表于 Physical Review Applied，并申请国际专利，但商业化前仍需进一步测试。

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Los Alamos 与 QC Ware 在 IBM 硬件上用 SQD 模拟强关联铁氧化物

Los Alamos 国家实验室与 QC Ware 在预印本中提出混合工作流，在 IBM Quantum 的 ibm_miami 系统上用 Sample-based Quantum Diagonalization（SQD）模拟强关联铁氧化物，基准体系为 FeO 双原子分子（16 比特）和 Fe2O2 菱形二聚体（32 比特）。硬件仅用作 Fock 空间采样器，参数在经典模拟中优化以规避荒原。

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查尔姆斯大学通过寄生电容设计在硬件层抑制超导量子处理器微波串扰

查尔姆斯大学团队在预印本中展示了一种通过设计片上寄生电容来消除超导量子处理器中经典微波驱动串扰的布局方法。研究发现串扰抑制并非来自消除有效交换耦合（J eff = 0），而是源于驱动线、量子比特与可调耦合器之间寄生电容通道的多路径相消干涉。

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斯图加特大学在校园光纤部署量子点频率转换 BBM92 量子密钥分发链路

斯图加特大学联合萨尔大学与莱布尼茨 IFW 德累斯顿在预印本中演示了基于外延量子点光源的纠缠型 BBM92 量子密钥分发。系统经 Sagnac 频率转换把 779.8 nm 光子转到 1515 nm 电信 C 波段，在斯图加特-Vaihingen 校园 1.59 km 实际光纤链路上以 1 GHz 光激发速率运行，生成 14.2 Mbit 安全密钥用于一次一密图像加密。

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Sandia 与 Quantinuum 提出逻辑门集层析方法，在 H1-1 上映射容错逻辑量子比特噪声

Sandia 国家实验室与 Quantinuum 在 arXiv 联合发表 Logical Gate Set Tomography 研究，提出逻辑门集层析方法（Logical GST），并在 20 量子比特阱离子处理器 Quantinuum System Model H1-1 上完成最后一次实验运行。该方法对编码在 [[7,1,3]] Steane 码上的单个逻辑量子比特进行表征。

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Forschungszentrum Jülich 通过 R2D 多光子泄漏抑制实现 6.8 纳秒单比特门，保真度超 99.98%

Forschungszentrum Jülich 联合 RWTH Aachen University 和 University of Cologne 在 Nature Communications 发表研究，在超导 transmon 处理器上实现 6.8 纳秒单比特门，X 门平均保真度 99.981%，X/2 门 99.989%。团队提出 R2D（双递归 DRAG）脉冲整形方法。

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代尔夫特理工大学用 STM 探针实现对单个原子的直接核磁共振控制

代尔夫特理工大学 Kavli 纳米科学研究所的研究团队在 Nature Communications 发表研究，借助超低温 0.4 K 扫描隧道显微镜将 ENDOR 测量方案引入其中，实现对单个吸附在双层 MgO/Ag(100) 表面的 47Ti 原子的直接核磁共振控制，无需依赖电子-核自旋杂化。实验在 200 mT 至 1.4 T 磁场下验证了孤立核自旋可被 50–85 MHz 局部射频场直接驱动，GHz 电子通道提供读出，四极分裂（Q = −2.8 ± 0.8 MHz）支持核自旋子能级的独立寻址。该平台为原子尺度量子存储寄存器和高维 qudit 提供了路径，完整相干量子门控制还需脉冲波序列而非连续射频驱动。

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Alice & Bob 论文估算破解 RSA-2048 需 22,593 个物理猫量子比特、耗时 3.14 天

Alice & Bob 研究人员发表论文，估算在容错超导猫量子比特硬件上运行 Shor 算法破解 RSA-2048 需要 22,593 个物理量子比特、耗时 3.14 天；破解 256 位椭圆曲线离散对数问题（ECDLP-256）需要 29,588 个物理量子比特、61.8 分钟。该估算比 Google Quantum AI 的 Craig Gidney 2025 年估算少 40 倍物理量子比特。

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Pasqal 256 量子比特处理器在二维量子磁体中发现未预期的弛豫变慢行为

Pasqal 与 Flatiron Institute 等合作机构利用 256 量子比特中性原子处理器研究二维量子磁体，在系统突受扰动后的弛豫过程中观察到远慢于理论预测的变慢现象。该现象恰好出现在三种最先进经典模拟方法彼此分歧、也无法匹配实验结果的区域，团队建模设备噪声并交叉验证后确认其为真实物理效应而非机器误差，但尚无法解释。

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Jülich 等机构实现 6.8 纳秒单比特门，R2D 方法抑制多光子跃迁超 20 倍

Jülich、Aachen 和 Cologne 的研究团队在 6.8 纳秒内完成单比特量子操作，准确率超过 99.98%，论文发表于 Nature Communications。其 R2D 脉冲整形方法在既有的 DRAG 方法基础上，将多余的多光子跃迁概率降低 20 倍以上，单次操作跃迁概率低于 0.002%。

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代尔夫特理工大学团队用射频信号操控单原子核自旋

代尔夫特理工大学研究人员用射频信号操控单个原子核的磁性，成果发表于 Nature Communications，此前物理学界认为核自旋无法直接操控。团队改进双磁共振技术，可独立寻址电子自旋与核自旋，并在两者基本解缠时仍能翻转核自旋，这一结果出乎预料，驱动机制尚未明确。

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Pasqal 256 比特中性原子处理器在二维量子磁体动力学中观察到意外的弛豫减慢

Pasqal 联合 Flatiron Institute、奥格斯堡大学等机构，在 256 比特模拟中性原子处理器上演示了二维横场 Ising 模型的非平衡弛豫过程。实验在 h x / J ≈ 3.5 的中间场强发现意外的弛豫减慢，该区域三种经典张量网络算法（2DTN、MPS、TTN）彼此分歧并失去后期预测控制；SPAM 校正和 5×5 精确对角化确认该现象源于内禀多体物理而非退相干。

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EPB 与 IonQ 在 Forte Enterprise 上部署混合囚禁离子算法优化配电网拓扑

EPB 与 IonQ 在 NIST 400 万美元资助项目下发布三篇预印本，在查塔努加 EPB 量子中心的本地部署 IonQ Forte Enterprise 囚禁离子系统上测试配电网重构（DNR）优化算法。三种架构中，Q-DRL 在 IEEE 33-bus 系统实现 95.8% 参数缩减并得到精确最优解（0.1396 MW 损耗）。

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LANL 与康奈尔研究人员从凝聚态动力学模拟中提取量子信息结构

洛斯阿拉莫斯国家实验室（LANL）与康奈尔大学研究团队发布预印本，提出分析与数值框架，证明动力学量子模拟中制备的多体中间态可用于测算量子信息指标。研究在 50 自旋 XX 与 XXX（各向同性海森堡）链上发现，观测孔径从 k=1 扩展到 k=7 时 trace distance 与 Holevo 信息揭示局域响应函数消失后仍存在的多位点关联，并证明表示简单性不等于物理测量可及性。

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悉尼大学在 IBM Nighthawk r2 处理器上演示多逻辑比特纠缠与 170 轮稳定抑制

悉尼大学研究团队在 IBM 云端部署的 120 比特超导处理器 ibm_phoenix（方形晶格 Nighthawk r2 架构）上演示多逻辑比特容错操作，成果以 arXiv 预印本 arXiv:2610.32347 发布。实验验证了距离 3 和距离 5 旋转表面码存储。

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延世大学基于 Mamba 状态空间架构开发实时量子纠错神经解码器

延世大学研究团队在 npj Quantum Information 发表基于 Mamba 结构化状态空间架构的量子纠错（QEC）神经解码器，将解码计算复杂度从 O(d^4) 降至 O(d^2)。在 Google Quantum AI Sycamore 硬件数据集上，该解码器静态内存基准精度与 AlphaQubit 等 Transformer 模型相当；计入延迟噪声后。

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哥德堡大学与查尔姆斯团队开发模块化图神经网络解码器，用于表面码存储与格手术

哥德堡大学与查尔姆斯研究团队发布预印本，提出可跨硬件架构和噪声配置迁移的模块化神经解码器，用于表面码量子纠错。该架构受重整化群启发，参数量在 d=3 至 9 各距离下保持在约 200 万至 300 万，可在单张商用 GPU 上训练；在 IBM Nighthawk r1（ibm_berlin）数据上 d=3 时每轮逻辑错误率较 MWPM 减半（1.26% 对 2.60%）。

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BlueQubit 联合 EPFL 在 IBM Nighthawk r2 上完成 61 量子比特随机线路采样优越性实验

BlueQubit 与 EPFL、XPRIZE 基金会合作在预印本中报告，在 IBM Quantum 的 120 量子比特 ibm_phoenix 处理器（Nighthawk r2 方格架构）上运行 61 个活跃量子比特的随机线路采样，按基准拒绝采样假设，经典复现约需 110 年 exascale 算力。36 周期锚点深度下 F XEB 约 2.3×10⁻³。

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IBM 用四条超导电缆连接两颗 120 量子比特处理器，状态传输保真度达 99%

IBM 研究人员用四条约 80 厘米的超导同轴电缆连接两台各含 120 量子比特的 Nighthawk R1 超导处理器，实现平均 99% 的量子态传输保真度，并在跨芯片量子比特间执行 controlled-Z 门、生成跨越处理器的纠缠态。完整远程门操作平均保真度为 94.75%，最好达 96.42%；四比特和六比特纠缠态的测量保真度分别为 77.23% 和 67.67%。

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Quantum Art 发布几何量子算法预印本，声称绕开波传播模拟的条件数瓶颈

以色列离子阱量子计算公司 Quantum Art 发布预印本《Solving wave propagation problems via geometric quantum state preparation on dispersion manifolds》，阐述其波模拟框架的理论基础。该算法不再做矩阵求逆，而是在共振色散流形 k²=ω²/c² 上直接进行几何量子态制备。

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Quantum Art 提出更高效的量子波模拟方法

Quantum Art 发布新研究，利用已知波动物理直接构建物理允许的波态，避免现有量子方法在大规模波模拟中随建模区域扩大而丧失量子优势的问题。公司估计，需要 10¹⁸–10²¹ 个经典网格点的三维无线电波模拟，理论上可能只需约 100 个量子比特，但实际落地仍取决于多量子比特门等硬件的进一步进展。该方法可应用于电信、地震建模、结构工程和材料科学。

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研究提出用 Andreev qubit 自身超电流实现更简单的量子读出方法

圣保罗大学与北京理工大学团队在 Physical Review B Letters 提出通过 Andreev qubit 自身产生的振荡超电流读取其状态，用 SQUID 探测磁场变化重建 qubit 信息，可省去辅助量子比特 ancilla 及重复重置。模拟在加入噪声和探测线圈反馈后达到 99.52%、99.81% 和 99.85% 的重建精度，该振荡超电流无需外部电压即可产生。

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莱顿大学与 Riverlane 研究发现阈值以下相关解码损失表面码有效距离并提出正则化修正

莱顿大学与量子纠错公司 Riverlane 在 arXiv 预印本中指出，标准两步相关解码在电路级噪声、深低于阈值（p < 10^-3）时会导致距离-d 旋转表面码损失 1 单位有效码距，逻辑错误率高于预期，p=10^-5 时失败率比非相关基线高 4.4 倍。研究提出依赖错误率的正则化参数 α*(p)，恢复名义距离标度并将失败率降至基线的约 0.55 倍，且权重可在解码器初始化时预计算。

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查尔姆斯大学团队发布 TRIO 脉冲实现抗控制误差的单量子比特门

查尔姆斯大学 WACQT 团队联合 Université Bourgogne Europe 与 Aalto University 在 arXiv 发布并实验验证 TRIO 量子控制脉冲框架，用于抵抗控制幅度误差和频率失谐。在超导 transmon 处理器上，90 纳秒 TRIO X 门 IRB 保真度达 99.90%，在驱动幅度偏差 20% 和失谐 4 MHz 下保真度保持 99.5% 以上。

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SEEQC 将芯片级预解码器与 NVIDIA Ising 结合，量子纠错解码延迟和逻辑错误率约降 50%

SEEQC 宣布模拟结果显示，其芯片级预解码器与 NVIDIA Ising AI 模型组成的多级解码架构，相比单独使用 Ising 解码，解码延迟与逻辑错误率均降低约 50%。该架构通过 SEEQC Digital Link 和 NVIDIA NVQLink 实现量子处理器与 GPU 加速计算环境间的低延迟通信，下一步计划将已验证组件集成到连接 HPC 基础设施的量子处理器中。

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IBM 与罗格斯大学在 Heron 处理器上实现 100 量子比特的实时反馈控制

罗格斯大学、IBM Quantum 及合作机构在 Nature Physics 发表研究，在 156 量子比特的 IBM Heron 超导处理器 ibm_fez 上对 100 个线性连接的量子比特实现了实时量子反馈控制。实验执行了近 5000 个双比特纠缠门和近 5000 次基于中途测量的重置，通过让信息扰码操作与局部重置随机竞争。

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薛定谔未发表手稿显示他曾构建确定性模型反驳“量子随机性无法解释”论断

一项发表于 arXiv 的历史研究分析了薛定谔一份题为《Collapse of Determinism》的三页未发表手稿，显示他构建了确定性隐变量模型，作为反驳 Whittaker “不可能论证”的数学反例，重现了偏振测量的 Malus 定律预期结果。该手稿写于 1944 年 11 月 25 日 Nature 刊登一封信之后，现藏于维也纳大学 Erwin Schrödinger 档案馆。

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ChipAgents 与 NVIDIA 发布 Build-A-Chip-Bench 基准，评估 AI 智能体端到端芯片设计能力

ChipAgents 与 NVIDIA 联合开发 Build-A-Chip-Bench 基准，评估 AI 智能体从规格到 GDS 的端到端数字 IC 设计流程能力，覆盖架构、RTL、验证与物理实现，设计规模为 10 万至 500 万标准单元。结果中 Claude Fable 5.1 综合得分 16.6%，功能与 GDS 通过率分别为 65% 和 75%。

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研究：AI 或加速量子威胁，也可助力构建加密防御

Capitol Technology 大学研究人员在 Journal of Quantum Information Science 发文称，AI 既可能加速针对加密的量子威胁，也能帮助机构提前防御，并主张将两者视为同一网络安全挑战。文章指出“先窃取、后解密”风险：医疗记录等需多年保护的数据今天就可能被收集，等待未来量子计算机破解。

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Rutgers 与 IBM 在 100 比特规模上演示实时量子反馈控制

Rutgers、IBM 及合作机构在 Nature Physics 发表研究，在 156 比特 IBM Heron 处理器上选取最多 100 个量子比特链，演示运行中的实时反馈控制：系统交替执行信息扰乱与测量重置两类任务，共完成近 5000 次两比特操作和近 5000 次测量重置。当重置频率超过扰乱频率时，系统从混沌突然转变为可控的有序状态，出现相变，与理论预测一致。

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NVIDIA 与于利希中心在 JUPITER 超算上完成 104 量子比特魔态制备模拟

NVIDIA 与于利希超算中心在 GTC Berlin 2026 宣布，在欧洲首台百亿亿次超算 JUPITER 上完成 104 量子比特容错量子计算模拟，验证了魔态制备（magic state cultivation）协议，相比传统级联蒸馏工厂可将物理量子比特开销最多降低 90%。模拟使用 8192 块 NVIDIA GH200 超级芯片，45 比特编码态矢量追踪约 35.2 万亿个复振幅。

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NVIDIA 在 Jülich JUPITER 超算完成 104 量子比特容错量子计算模拟

NVIDIA 宣布在欧洲首台 E 级超算 JUPITER 上完成 104 量子比特的容错量子计算模拟，为迄今最大规模的容错量子处理器全面模拟。模拟验证了一种比以往方法少用 90% 物理量子比特的 magic state cultivation 容错方案，由 GH200 超级芯片运行、动用 8192 块 GPU，使用 cuQuantum 与 CUDA-Q 平台。

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Quantinuum 在 Helios 离子阱处理器上实现 99.9995% 逻辑记忆保真度

Quantinuum 在其 Helios 137Ba+ 离子阱量子计算机上报告量子纠错结果，distance-7 三角彩色码实现逻辑记忆保真度 99.9995%（每轮症状提取逻辑错误率 5×10⁻⁶）。实测错误抑制因子 Λ=12，code distance 每增加一档错误率降 12 倍；据此推算约 30,000 个物理量子比特可在 100 个逻辑量子比特上达到 10⁻¹² 逻辑错误率。

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Quantinuum 在 Helios 上实现 99.9995% 逻辑保真度，逻辑错误率降低 10 倍

Quantinuum 宣布在 Helios 商用量子计算机上使用 color code 实现 99.9995% 逻辑保真度，相当于每百万次操作仅 5 次错误，比其上月纪录再低 10 倍。测试显示逻辑错误率随码距增加呈指数下降，每次增加将剩余错误降低 12 倍；同硬件上 Helix 码每个逻辑量子比特用 10 个物理量子比特，color code 最多用 37 个但错误率更低。

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爱丁堡大学团队开发算法，用约5%算力在普通计算机上模拟光子量子器件

爱丁堡大学与 EPCC 团队开发出一种算法，让标准计算机只需此前超算所需约5%的算力即可运行此前仅能在顶级超算上完成的光子量子模拟。在 Gaussian boson sampling 测试中，使用该算法的经典计算机性能匹配甚至超过部分现有量子器件。

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RIKEN 实现五比特硅自旋量子比特高保真并行控制

RIKEN 团队在 Nature Physics 发表研究，通过单一共享微波线和成对相位校准方法，实现了五个硅自旋量子比特的高保真并行控制，并找出 AC Stark shift 是并行操作的主要误差来源。同时操作最多三个量子比特时保真度高于 99.99%，五比特并行时约为 99.9%；剩余退化来自同时驱动所需更高微波功率导致的量子相干损失，研究认为改进器件设计可缓解。

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新加坡管理大学综述评估 AI 与量子计算在自适应组合优化中的三种范式

新加坡管理大学 Hoong Chuin Lau 在 arXiv 发布综述《Beyond QAOA》，分析 AI 与量子计算在组合优化中的结合，共评估 119 篇论文并详细编码 67 篇，提出三范式分类和 M0–M5 证据分级。结论显示 AI 辅助量子优化在减少硬件调用和管理约束方面有明确收益，但量子辅助 AI 模型在当前硬件上尚未证明实际优势；52 篇核心研究中有 22 篇没有经典基线。

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RIKEN 联合团队在 Nature Physics 展示五比特硅自旋量子比特并行操控保真度超过 99.9% 容错阈值

RIKEN、台湾大学、ETH Zurich 与 TU Delft 研究人员在 Nature Physics 发表论文，用单一共享微波控制线在五比特硅（28Si/SiGe）量子点阵列上实现同步单比特门操作，全部五比特保真度 ≥99.9%，其中三比特同步驱动达到 >99.99%（如 Q4 为 99.9966%）。团队将并行驱动串扰归因于 AC-Stark 相移。

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