多量子比特核磁共振体系的实验操控技术

随着量子信息与量子计算科学的发展,量子信息处理器被广泛地用于量子计算、量子模拟、量子度量等方面的研究.为了能在实验上实现这些日益复杂的方案,将量子计算机的潜能转化成现实,需要不断提高可操控的量子体系比特位数,实现更复杂的量子操控.核磁共振自旋体系作为一个优秀的量子实验测试平台,提供了丰富而又精密的量子操控手段.近几年来在此平台上进行了不少的多量子比特实验,发展并积累了一系列的多量子比特实验技术.本文首先阐述了核磁共振体系多量子比特实验中的实验困难,然后结合7量子比特标记赝纯态制备以及其他有关实验,对多比特实验过程中应用到的实验技术进行介绍.最后对核磁共振体系多量子比特实验技术方向的进一步研究进行了总结和展望.     

基于激光共聚焦显微拉曼技术的藻种鉴别研究

微藻种类的鉴别和分类是研究微藻生理生化特性的基础和前提。微藻细胞中主要包含五种生物分子,包括蛋白质、糖类、油脂、核酸和色素,在不同藻种会有不同的比例含量,常常作为藻种鉴别的一种依据。文章探讨了采用激光共聚焦显微拉曼技术快速鉴别普通小球藻(Chlorella sp.)、莱茵衣藻(Chlamydomonas sp.)两种不同藻种的可行性。通过在相同光照时间、强度和相同培养基的条件下培养的两种微藻,利用琼脂固定法固定微藻细胞,在514.5nm的激光下采集了不同藻种及其不同生长时期的拉曼光谱曲线,并通过rolling circle filter(RCF)算法去除荧光背景,然后采用去基线、卷积平滑等预处理方法得到两种藻种各40个样本的曲线。从80个样本中随机抽取50个样本训练建模,剩下的30个样本作为独立的验证集。对光谱数据采取不同的预处理方法,采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)全波段建模建立光谱响应特征与普通小球藻、莱茵衣藻的关系模型,比较了不同预处理程度的效果。结果表明:利用激光共聚焦显微拉曼技术,基于不同藻种色素含量比的差异,同时结合化学计量学方法,可以快速、有效地将两种藻种鉴别出来。所提出的最大谱峰比值标准化法处理样本,当阈值为±0.5时,预测正确率达到100%,当阈值为±0.2时,预测正确率达到86.67%,表明所提出的新方法能在藻种鉴别和分类领域具有较高的可行性。     

核磁共振中的量子控制

近年来, 随着量子信息科学的发展, 对由量子力学原理描述的微观世界的主动调控已成为重要的前沿研究领域. 为构造实际的量子信息处理器, 一个关键的挑战是: 如何对处于噪声环境下的量子体系实现一系列高精度的任意操作, 以完成目标量子信息处理任务. 为此, 人们将经典系统控制论的思想方法延伸到量子体系的领域, 提出了大量的量子控制方法以及相关的数值技术(如量子优化控制、量子反馈控制等), 并取得了丰富的研究成果. 核磁共振自旋体系具备成熟的系统理论和操控技术, 为量子控制方法的实用性研究提供了优秀的实验测试平台. 因此, 基于核磁共振的量子控制成为量子控制领域的重要方向. 本文简要介绍了量子控制的基本概念和方法; 从系统控制论的角度对核磁共振自旋体系的基本原理和重要控制任务做了阐述; 介绍了近些年来在该领域发展的相关控制方法及其应用; 对基于核磁共振体系的量子控制的进一步的研究做了几点展望.     

基于显微拉曼对氮胁迫下微藻油脂变化的研究

利用共聚焦显微拉曼光谱仪获取生长在三种氮营养条件下(氮胁迫、氮正常、氮饱和)培养的蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)的拉曼光谱,通过拉曼散射光谱信息对微藻在不同氮胁迫下生长情况及油脂变化进行研究。对油脂拉曼特征峰值比值作气泡图以直观表达油脂积累量,该气泡图与尼罗红荧光图像具有良好的相关性。光谱信号经预处理后,利用主成分分析(PCA)对全波段进行分析,获得相应的主成分变量,通过线性判别分析(LDA)建立分类模型。利用PCA获取的主成分变量建立的LDA预测模型对三种氮营养条件的预测正确率分别是80%,93.3%,86.7%。基于油脂特征位移(RS)处的比率建立的LDA分类模型对三种氮营养条件的分类正确率最高达到86.7%。研究结果表明,利用拉曼技术对微藻生长的不同氮胁迫条件鉴别是可行的,且随着氮胁迫影响的时间增加,油脂的积累差异就越大。     

基于显微拉曼检测蛋白核小球藻鉴别丁草胺及草甘膦

以蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)作为鉴别载体,利用共聚焦显微拉曼光谱仪分别获取生长在除草剂草甘膦、丁草胺污染水体以及正常水体的蛋白核小球藻β-胡萝卜素的拉曼光谱信息,对2种除草剂进行了鉴别.利用预处理后的光谱信号,建立偏最小二乘回归(PLS)预测模型及线性判别分析(LDA)分类模型.当阈值为±0.3时,全波段建立的PLS模型对草甘膦和丁草胺的预测正确率高达83.33%,特征峰建立的LDA分类模型对2种除草剂的分类正确率均达到了100%.结果表明,利用蛋白核小球藻为载体对丁草胺和草甘膦2种除草剂进行鉴别是可行的,且LDA分类模型更适合除草剂的分类研究.     

小净距公路隧道稳定性数值模拟分析

常(德)-吉(首)高速公路上的阿娜隧道是因隧道净距小,双洞间影响较大,故应用二维弹塑性有限元分析方法对其稳定性进行分析研究,计算了衬砌和围岩的内力与位移,进行了变形性状的分析,为高速公路类似的小净距隧道工程设计、施工提供一定的科学依据和参考价值。     

浸入式可见/近红外光谱技术的藻种鉴别研究

对藻类的识别分类及其生化分析已成为海洋生物学的研究热点之一。以普通小球藻、蛋白核小球藻、微绿球藻、莱茵衣藻为样品,通过便携式USB4000微型光纤光谱仪、Y形光纤和探针,卤素光源构建的光谱采集系统对不同浓度梯度的120个微藻样本进行浸入式可见/近红外透射光谱的原位采集,比较去基线、卷积平滑等光谱预处理方法的效果,并基于连续投影算法(SPA)筛选特征波长,通过偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和极限学习机(ELM)进行建模,探讨采用透射光谱原位快速鉴别四种不同藻种的可行性。结果表明:卷积平滑的处理效果较为理想,有效波长可用于代替原始光谱建立微藻种类判别分析模型。SPA-LV-SVM和SPA-ELM的预测效果显著高于SPA-PLS,三者的平均预测正确率分别是80%,85%,65%。浸入式可见/近红外光谱技术和便携式光纤探针结合的藻种鉴别方法,有效实现了对四种微藻的鉴别,为藻种鉴别和藻种分类研究领域提供了一种新思路。     

关于声速测量实验的讨论

对声速测量实验现象提出新的理解途径,认为声压是发射和接收端之间声波无限次反射叠加的结果.在考虑空气中传播损耗,换能器界面反射能损及相位半波损失的情况下,给出接收端测量的声压振动和声波位移振动两者关系,最后得出接收端声压信号随发射、接收端间距变化的具体关系,与具体实验现象符合.     

利用FieldPoint简化LIA测控系统结构

简述了NI公司的FieldPoint测控模块的特点。分析了已建成的直线感应加速器(LIA)测控系统与使用FieldPoint模块组成的测控系统的差别；说明了使用FieldPoint模块的特点。利用这种模块设计了功能相同、结构简化的测控系统平台。     

浸入式可见/近红外光谱的雨生红球藻叶绿素含量研究

探讨了采用浸入式可见/近红外光谱技术对雨生红球藻叶绿素含量快速检测的可行性。通过选择最优的预处理方法,比较全波段偏最小二乘回归(PLS)建模和连续投影算法(SPA)提取特征波长后PLS建模的结果,选出最优模型。SPA-PLS模型对叶绿素a与叶绿素b含量预测效果均优于全波段PLS模型,叶绿素a,b的RPD值分别达到2.946 1和1.902 3。表明,光谱在预处理后结合建模算法能够实现叶绿素a,b含量较好的预测,叶绿素a的预测效果要好于叶绿素b。