量子生成模型

近年来,很多基于生成模型的机器学习算法,如生成对抗网络、玻尔兹曼机、自编码器等,在数据生成、概率模拟等方面有广泛的应用.另一方面,融合量子计算和经典机器学习的量子机器学习算法也不断被提出.特别地,量子生成模型作为量子机器学习的分支,目前已有很多进展.量子生成算法是一类量子-经典混合算法,算法中引入参数量子线路,通过执行参数线路得到损失函数及其梯度,然后通过经典的优化算法来优化求解,从而完成对应的生成任务.与经典生成模型相比,量子生成模型通过参数线路将数据流映射到高维希尔伯特空间,在高维空间中学习数据的特征,从而在一些特定问题上超越经典生成模型.在中等规模含噪声的量子体系下,量子生成模型是一类有潜力实现量子优势的量子机器学习算法.     

核磁共振量子信息处理研究的新进展

过去的二十年中,量子信息相关研究取得了显著的进展,重要的理论和实验工作不断涌现.与其他量子信息处理系统相比,基于自旋动力学的核磁共振系统,不仅具有丰富而且成熟的控制技术,还拥有相干时间长、脉冲操控精确、保真度高等优点.这也是核磁共振体量子系统能够精确操控多达12比特的量子系统的原因.因此,核磁共振量子处理器在量子信息领域一直扮演着重要角色.本文介绍核磁共振量子计算的基本原理和一些新研究进展.研究的新进展主要包括量子噪声注入技术、量子机器学习在核磁共振平台上的实验演示、高能物理和拓扑序的量子模拟以及核磁共振量子云平台等.最后讨论了液态核磁共振的发展前景和发展瓶颈,并对未来发展方向提出展望.     

基于自旋体系的量子机器学习实验进展

机器学习因其在模式识别等问题上的优势已经被广泛应用到各个研究领域,然而其运算能力在一定程度上受到经典计算机算力的制约.近年来,随着量子技术的高速发展,量子计算加速的机器学习在诸多量子体系中进行了初步实验验证,并在某些特定问题上展示出了超越经典算法的优势.本文主要介绍两类典型的自旋体系—核磁共振体系和金刚石氮空位色心体系,并回顾近年来量子机器学习在这两类体系上的一些代表性实验工作.     

量子多址高斯信道的信息容量研究

与经典通信相类似,量子高斯噪声是一种重要的量子噪声模型.这里,"经典"是相对于"量子"而言的.讨论量子高斯信道传送经典信息时的信息容量,也称量子信道的经典容量,是量子通信的热点问题之一.文中在量子高斯态、高斯熵性质和Holevo界基础上,给出单用户量子高斯信道的经典容量,借助多址量子信道的经典容量区域定理,通过坐标系变换方法,从理论上推导得到多用户量子高斯信道的经典容量区域.为了计算简便且不失一般性,计算过程将采用两输入、单输出的量子多址信道模型进行说明,结论可类推到n个输入、单输出的多址信道.     

机器学习辅助绝热量子算法设计

量子计算在近十年取得了长足的进展.随着量子调控技术达到前所未有的高度,包括超导量子比特、光量子器件、原子系综等在内的量子实验平台都进入到了崭新的时代.目前在特定计算任务上超越经典的量子计算优势也已经被报道.其中一种可以有效运用可控量子器件的计算方案是采用绝热量子计算.绝热量子计算中算法的选择与研究至关重要,其将直接决定量子计算优势是否能够最大限度地被挖掘.本综述主要介绍近期机器学习在绝热量子算法设计方面的应用,并讲述该计算架构在3-SAT和Grover搜索等问题上的应用.通过与未经机器学习优化设计的绝热量子算法对比,研究表明机器学习方法的应用可以极大提高绝热量子算法的计算效率.     

量子关联

量子纠缠是量子信息处理过程中的重要资源,也是量子力学与经典力学本质区别的一个重要特征.最近随着量子信息理论的不断发展,人们发现可分态中也可以存在非经典的量子关联,量子纠缠只是量子关联的一部分.而且这种非纠缠的量子关联可能在一些量子信息处理过程中起到重要的作用.文章介绍了量子关联最近所取得的一些研究进展,特别是量子关联在各种消相干环境下的演化规律等.     

非绝热分子动力学的量子路径模拟

基于近期发展的经典-量子混合模拟非绝热分子动力学的量子路径方案,本文对5个典型势能面模型进行了模拟,包括单交叉模型、双交叉模型、拓展耦合模型、哑铃模型以及双弓模型.由于难以在严格意义上得到退相干速率,数值模拟中,我们比较了三个不同的退相干速率公式,包括冻结高斯波包近似退相干速率、能量分辨速率以及力分辨速率.在模拟过程中,我们恰当地处理了势能面跳跃时的能量守恒和力的反向问题.通过与全量子动力学模拟的精确结果进行对比发现,对于结构较简单的势能面模型,三种退相干速率都能得到较好的结果;然而对于较复杂的势能面模型,由于复杂量子干涉的原因,与其他混合经典-量子动力学方案类似,量子路径方案仍然难以得到较准确的结果.如何发展更加有效的混合经典-量子模拟方案,是未来研究的重要课题.     

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.     

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.     

融合主动学习的改进贝叶斯半监督分类算法研究

半监督学习是人工智能领域一个重要的研究内容;在半监督学习中,如何有效利用未标记样本来提高分类器的泛化性能,是机器学习研究的热点和难点;主动学习可解决未标记样本有效利用的问题,将主动学习引入到半监督分类中,并改进贝叶斯算法,提出了一种基于改进贝叶斯算法的主动学习与半监督学习结合算法;实验结果表明,该方法取得了较好的分类效果。     

微纳尺度稀土掺杂晶体的量子相干性能及其应用研究进展

稀土离子掺杂晶体具有稳定的固态物性和出色的能级跃迁相干特性,在量子信息应用研究,尤其是发展量子存储设备方面独具潜力.除了宏观的块状稀土离子单晶,微纳尺度稀土离子晶体在高度集成的杂化量子系统和微型化量子设备方面也具有广泛的应用前景,且其制备难度较低,在体积、形状和组分调控上更具灵活性.因此,开发高性能的微纳尺度稀土离子晶体系统,并对其量子态进行精密探测与操控,已成为量子信息领域的重要研究方向之一.本文结合稀土离子晶体的高分辨和相干光谱学表征技术,综述了近年来微纳尺度稀土离子晶体在材料制备加工、量子相干性能测量、物理机理探索以及量子器件开发等方面的研究进展,对其在量子存储、量子频率转换、量子单光子源以及量子逻辑门等方面取得的最新研究进展进行了总结.最后,对微纳尺度稀土晶体材料及其信息器件研究过程中可能的改进方向和策略进行了讨论.     

量子Turbo码

量子纠错编码技术在量子通信和量子计算领域起着非常重要的作用.构造量子纠错编码的主要方法是借鉴经典纠错编码技术,目前几乎所有经典纠错编码方案都已经被移植到量子领域中来,然而在经典编码领域纠错性能最杰出的Turbo码却至今没有量子对应.提出了一种利用量子寄存器网络构造量子递归系统卷积码的简单实现方案,同时利用量子SWAP门设计了一种高效的量子交织器门组网络方案.最后仿照经典Turbo码的设计原理提出串行级联的量子Turbo码,同时提出了可行的译码方法.量子Turbo码不仅丰富了量子纠错码研究的领域,同时为解释 关键词： 量子递归系统卷积码 量子Turbo码 量子纠错编码 量子信息     

量子Turbo乘积码

量子通信是经典通信和量子力学相结合的一门新兴交叉学科.量子纠错编码是实现量子通信的关键技术之一.构造量子纠错编码的主要方法是借鉴经典纠错编码技术,许多经典的编码技术在量子领域中都可以找到其对应的编码方法.针对经典纠错码中最好码之一的Turbo乘积码,提出一种以新构造的CSS型量子卷积码为稳定子码的量子Turbo乘积码.首先,运用群的理论及稳定子码的基本原理构造出新的CSS型量子卷积码稳定子码生成元,并描述了其编码网络.接着,利用量子置换SWAP门定义推导出量子Turbo乘积码的交织编码矩阵.最后,推导出量子Turbo乘积码的译码迹距离与经典Turbo乘积码的译码距离的对应关系,并提出量子Turbo乘积码的编译码实现方案.这种编译码方法具有高度结构化,设计思路简单,网络易于实施的特点. 关键词： CSS码 量子卷积码 量子Turbo乘积码 量子纠错编码     

Dicke模型的量子经典对应关系

非旋波近似条件下Dicke模型表现为量子混沌动力学特征.在详细考察Dicke模型经典相空间结构特点的基础上,采用经典-量子"一对多"的思想,即经典相空间中的一点对应于量子体系两个初始相干态的演化,利用对两个初态量子纠缠动力学演化取统计平均的方法,得到了与经典相空间对应非常好的量子相空间结构.数值计算结果表明:经典混沌有利地促进系统两体纠缠的产生,平均纠缠可以作为量子混沌的标识,利用平均纠缠可以得到一种较好的量子动力学与经典相空间的对应关系. 关键词： Dicke模型 非旋波近似 量子混沌 经典量子对应     

钻石中的量子达尔文主义

钻石的一些自旋揭示了物理学中一个最持久的谜团:经典物理是如何从隐晦且概率化的量子世界中演变出来的。最近当德国和美国的物理学家利用钻石上的氮空位(NV)中心证明了量子达尔文主义之后,这一论证浮出了水面,即只有"最适应"的系统状态才能在从量子世界到经典世界的过渡中"生存"与"繁衍"。     

弱光下的非线性效应

在弱光下的非线性效应研究是高度创新的多学科前沿交叉热点,它突破经典非线性光学的效率低、介质损伤、频率限制等局限,又具有量子纠缠量子信息等特点,在微弱信号检测、介质微观结构探测、新型激光量子器件研制等领域有重大意义。介绍了弱光下非线性效应的物理图像以及当前研究动态和应用前景。     

计算的量子飞跃

利用量子力学的迭加和纠缠等特性进行的量子计算是计算技术的巨大飞跃。它能够比经典计算远为有效地解决一些问题。例如最为著名的Ｓｈｏｒ的算法原则上能够以多项式的时间因子化大的合数,从而使得经典计算机难以计算的这一问题得以解决。文章介绍了至今所发现的主要量子算法的基本原理和步骤,并且概述了量子计算的优越性、现状和发展前景,同时讨论了量子计算在物理学上的应用和意义。     

量子噪音与量子Langevin方程

介绍了量子噪音和量子Langevin方程 ,并与经典噪音和经典Langevin方程进行了比较 .量子噪音来源于两种途径 ,第一种与经典噪音相似 ,第二种则起源于Heisengberg测不准原理 .同时 ,也简略给出了量子Langevin方程的推导.The properties of quantum noise and Langevin equation are discussed. Comparisons between the quantum noise and Langevin eqution and the classic one are presented. A brief derivation for quantum Langevin equation is showed. The quantum noise comes from two ways, namely, the way as same as that of classic noise and the Heisenberg uncertainty.     

量子态制备及其在量子机器学习中的前景

经典计算机的运算能力依赖于芯片单位面积上晶体管的数量,其发展符合摩尔定律.未来随着晶体管的间距接近工艺制造的物理极限,经典计算机的运算能力将面临发展瓶颈.另一方面,机器学习的发展对计算机的运算能力的需求却快速增长,计算机的运算能力和需求之间的矛盾日益突出.量子计算作为一种新的计算模式,比起经典计算,在一些特定算法上有着指数加速的能力,有望给机器学习提供足够的计算能力.用量子计算来处理机器学习任务时,首要的一个基本问题就是如何将经典数据有效地在量子体系中表示出来.这个问题称为态制备问题.本文回顾态制备的相关工作,介绍目前提出的多种态制备方案,描述这些方案的实现过程,总结并分析了这些方案的复杂度.最后对态制备这个方向的研究工作做了一些展望.     

超导量子计算系统中的容错技术

随着超导系统中的量子控制技术日益成熟,量子纠错技术也在不断发展。最近,已有一些平台实现了超越量子纠错盈亏平衡点的里程碑式突破。然而,要实现最终目标——容错量子计算,仍需要拓展系统的维度并进一步压制噪声。文章以超导量子系统为例,首先介绍了四种实现容错错误症状测量的思路;以此为基础,讨论了实现容错量子计算的三个关键阶段以及各阶段所面临的挑战,包括超越盈亏平衡点、达到容错阈值和实现完备逻辑门操作。为了实现这些目标,将按照连通性从低到高归纳三种可能的拓展系统规模的方案。此外,还总结了实验上纠错技术的进展以及对连通性的探索,最后讨论当前关键的研究问题。