Transmon-Rekord: Millisekunden-Kohärenz verspricht stabilere Quantencomputer
:paragraph –> Finnische Physiker von der Aalto-Universität haben ein supraleitendes Transmon-Qubit entwickelt, das eine Echo-Kohärenzzeit von bis zu einer Millisekunde
Ultradünner Metasurface-Quantenchip erzeugt verschränkte Photonenpaare
Im Juli 2025 stellte ein Team der Harvard University unter der Leitung von Robert Zhu und Federico Capasso einen ultradünnen
Unbedingte Quantenbeschleunigung: Erster experimenteller Nachweis eines universellen Geschwindigkeitsvorteils
Die Suche in ungeordneten Datenbanken gehörtd gehört zu den klassischen Problemen der Informatik. Der Quantenalgorithmus von Grover bietet bereits einen
Quantum Daily Brief: Neue Quantenmaterie, Photonic Chips & ZSZ -Codes
Tageszusammenfassung: Forschende entdecken erstmals einen stabilen Exzitonen-Kondensat-Zustand, der spin-basierte Quantenhardware ermöglicht. Photonik-Chips aus dünnschichtigem Lithium-Niobat weisen niedrige Verluste auf. Neue ZSZ-Fehlerkorrekturcodes erhöhen mit geringem Overhead die Fehlerschwelle.
Anwendungen
Post-Quantum-Kryptografie: Sicherheit im Zeitalter der Quantencomputer
Dieser Artikel erläutert die Notwendigkeit post‑quantum‑sicherer Kryptografie, beschreibt gitterbasierte, hash‑, code‑ und multivariate Verfahren sowie den aktuellen Stand der NIST‑Standardisierung.
Hardware
Topologische Qubits: Majorana-Fermionen und die Zukunft fehlerresistenter Quantencomputer
Topologische Qubits nutzen Majorana-Fermionen und Braiding, um Quanteninformationen robust gegen lokale Störungen zu speichern. Der Beitrag erläutert die physikalischen Grundlagen, Vorteile und die derzeitigen Herausforderungen dieser vielversprechenden Hardware.
Grundlagen
Grover-Algorithmus: Quadratische Beschleunigung der Suche
Der Grover-Algorithmus ermöglicht es, in unsortierten Datenbanken eine quadratische Beschleunigung gegenüber klassischen Suchmethoden zu erreichen. Dieser Beitrag erklärt die Funktionsweise mit Amplitudenverstärkung, Anwendungsbeispiele und Grenzen.
Anwendungen
Quanten-Maschinelles Lernen: Algorithmische Ansätze und Anwendungen
Dieser Beitrag erläutert, wie Quanten-Maschinelles Lernen hybride variationale Algorithmen und Quantum Neural Networks nutzt, um Datenanalyse und Optimierung zu ermöglichen, und diskutiert aktuelle Forschungsanwendungen und Herausforderungen.
Grundlagen
NISQ-Ära: Herausforderungen und Chancen der rauschanfälligen Quantencomputer
Die NISQ-Ära steht für rauschanfällige Quantencomputer mit begrenzter Qubit-Zahl. Der Artikel erklärt, welche Herausforderungen (Rauschen, Dekohärenz) bestehen, wie Fehlermitigation statt vollständiger Fehlerkorrektur eingesetzt wird und wie variationale Algorithmen sowie neue Hardware den Weg zur Skalierung ebnen.