Tanggal dan TRL menurut catatan penerbit. Akhir periode dan target bukan bukti hasil riset.
Teknologi · CC BY 4.0 · Sumber data
Apa tujuan dan pendekatan risetnya?
Teori informasi kuantum serta optimasi akan dipakai merancang dan menganalisis rekonstruksi atau klasifikasi keadaan dalam lingkungan bising. Riset juga menelaah pembelajaran langsung dari perangkat penyiapan keadaan dan kondisi saat metode dapat optimal. Batas kemampuan, efisiensi, serta ketangguhan menjadi sasaran analisis. Pendekatan ditujukan mendukung verifikasi perangkat dan algoritme kuantum, tanpa menyatakan derau telah sepenuhnya dihilangkan.
Profil ini merangkum ruang lingkup proyek yang dipublikasikan National Science Foundation (NSF). Sumber diakses . Uraian pendekatan dan manfaat menyatakan tujuan pengembangan, kecuali sumber secara khusus melaporkan hasil.
Baca uraian penerbitKonteks pengembangan
- Institusi penerima pada catatan
- Virginia Polytechnic Institute and State University
- Program
- FET-Fndtns of Emerging Tech
- Periode pendanaan tercatat
- 2026-04-01 → 2031-03-31
Proyek kolaboratif beberapa institusi diwakili oleh satu catatan penghargaan. Institusi di atas adalah penerima pada catatan tersebut.
Klasifikasi NSF
- Directorate for Computer and Information Science and Engineering
- Software & Systems Foundations
Label penerbit dipertahankan sebagai konteks. Bidang katalog merupakan pengelompokan editorial.
Apa yang diketahui tentang statusnya?
Catatan NSF tidak melaporkan tingkat kesiapan teknologi (TRL). Status pendanaan aktif atau berakhir bukan bukti keberhasilan riset.
Batas informasi
Profil merangkum tujuan dan pendekatan dalam abstrak pendanaan NSF. Status pendanaan tidak membuktikan keberhasilan riset, kesiapan teknologi, atau ketersediaan produk. Hasil dan performa belum diverifikasi secara independen; tinjauan ahli belum dilakukan.
Dasar profil
- NSF Award: CAREER: Learning Quantum States: Robustness, Noise, and Novel Algorithms ↗
National Science Foundation (NSF) · Amendemen tercatat 03/30/2026
Diakses 2026-10-14. Metadata penghargaan dan abstrak publik NSF menjadi dasar parafrasa editorial Indonesia. Dokumen dan aset lain mengikuti hak pemiliknya.