深度解析 GPU 加速量子线路模拟：经验后端选择、门融合与自适应精度技术
本文深度解析了一种新型 GPU 加速量子模拟框架，该框架通过经验后端选择、DAG 门融合及自适应精度技术，在 A100 GPU 上实现了相较于传统 CPU 模拟最高 146 倍的加速，为 NISQ 时代的算法验证提供了高效工具。
量子化学模拟
量子引力抗磁性相互作用：线性化量子引力框架下的 r⁻¹¹ 吸引势深度解析
本文深度解析了线性化量子引力框架下，由真空引力场涨落诱导的量子引力抗磁性相互作用，揭示了其在全距离范围内遵循 r⁻¹¹ 吸引势的物理本质。
早期容错量子计算时代的化学精度 QPE：Fujitsu 与大阪大学的最新突破
本文深度解析 Fujitsu 与大阪大学的研究，探讨如何通过 Unitary Weight Concentration (UWC) 算法优化，在仅需 10^5 物理比特的早期容错量子设备上实现强关联分子体系的化学精度能级计算。
分布式量子计算的新突破：自适应算路编织（ACK）深度解析
本文深度解析 HPE Labs 提出的自适应算路编织（ACK）技术，该技术通过最小化子系统间的纠缠，将量子电路 knitting 的采样开销降低了四个数量级，为分布式量子模拟提供了切实可行的路径。