薄膜硅锂(TFLN)已成为实现高性能芯片尺度光学系统的有前途的平台,涵盖了从光学通信到微波光子学的一系列应用。此类应用程序依赖于将多个组件集成到单个平台上。然而,尽管其中许多组件已经在TFLN平台上进行了证明,但迄今为止,该平台的主要瓶颈是存在可调,高功率和狭窄的芯片激光器的存在。在这里,我们使用光子线粘结解决了这个问题,将光学放大器与薄膜锂锂反馈电路集成在一起,并证明了扩展的腔二极管激光器,产生了78 MW的高芯片上功率,侧模式抑制较大,大于60 dB,大于43 nm的宽波长可调节性。在短时间内的激光频率稳定性显示了550 Hz的超鼻中固有线宽,而长期记录表明,光子线键合激光器的高无源稳定性具有46小时的无模式跳动操作。这项工作将光子线粘结验证为用于高性能在芯片激光器上的可行集成解决方案,为系统级别的升级和瓦特级输出功率打开了路径。
稀有同位素梁(FRIB)的设施资源是科学用户设施的DOE办公室,根据奖励编号DE-SC0000661。这项工作得到了NSF PHY-11102511(NSCL),NSF PHY-103519(职业),NSF 1430152(Jina-Cee)(Jina-Cee),NNSA奖。
与费米尼类似物相比,当对角二二骨汉密顿人的对角线形式[3]时,会出现其他复杂性,这是由于必须小心保留玻色子通勤关系的事实而引起的。这特别意味着不能通过标准的统一转换对对角线进行对角线,而是通过满足t -1 p =ττz t†pτz的统一矩阵,而τz则是Nambu空间中的第三个Pauli矩阵。在参考文献中详细描述了对角度化此类汉密尔顿人的一般程序。[3]。简而言之,该过程如下:(1)在h sp = k†p k p的形式上写入Hamiltonian H SP,其中k p是遗传学上的上对角线矩阵。从数值上讲,可以通过cholesky的分解来实现此步骤。(2)通过某种标准数值方法对角线化Hermitian矩阵kPτz k†p。(3)在矢量e p =(ϵ lp,ϵ l -1,p,。。。,ϵ1 p,−ϵ1 p, - ϵ2 p,。。。, - ϵ lp),并将相应的2 L特征向量w ip存储为矩阵w p的列。(4)构造对角线矩阵D P = P
摘要:我们显然是第一次研究微纳米化等离激光激光的阈值条件,在H极化情况下,在其内部对称地放置在其内部的圆形量子激光。我们假设量子线是由非磁性增益材料制成的,其特征在复杂折射率的“主动”假想部分。激光综合等离激元效应的出现标志着当代光子学的重要趋势。在这里,石墨烯为贵金属提供了一种有希望的替代方法,因为它具有在红外线和Terahertz(THZ)光谱上维持等离子 - 孔龙天然表面波的能力。使用的创新方法是激光特征值问题(LEP),它是经典的电磁场边界值问题,适合于活性区域的存在。它是为交付特定于模式的发射频率而定制的,该发射频率纯粹是真实的,在阈值和活性区域的增益指数的值是使频率实现的必要条件。使用量子kubo形式主义表征石墨烯的电导率。,我们将所考虑的纳米剂的LEP减少到带状电流的超单向积分方程,并通过NyStrom-type方法对其进行离散。此方法是无网状的,并且在计算上是经济的。离散后,获得矩阵方程。所寻求的特定模式对{频率和阈值增益指数}对应于矩阵决定符的零。应注意,如果离散化顺序逐渐更大,则可以通过数学上确保与精确的LEP特征值的收敛性。识别和研究了两个模式的家族:量子线的模式,被石墨烯带的存在和条带的等离子体模式扰动。发现所有等离子体模式的频率和量子线的最低模式被发现通过改变石墨烯的化学潜力进行了充分的调整。用于等离子体模式频率和阈值的工程分析公式。我们认为,所提出的结果可用于创建单模可调微型和纳米层。
摘要。量子傅里叶变换是量子密码分析的基本工具。在对称密码分析中,依赖于 QFT 的隐藏移位算法(如 Simon 算法)已用于对某些非常特殊的分组密码进行结构攻击。傅里叶变换也用于经典密码分析,例如 Collard 等人引入的基于 FFT 的线性密钥恢复攻击(ICISC 2007)。此类技术是否可以适应量子环境至今仍是一个悬而未决的问题。在本文中,我们介绍了一种使用 QFT 进行量子线性密钥恢复攻击的新框架。这些攻击大致遵循 Collard 等人的经典方法,因为它们依赖于对关联状态的快速计算,其中实验关联不是直接可访问的,而是编码在量子态的振幅中。实验相关性是一种统计数据,对于好的密钥,该统计数据预计会更高,并且在某些情况下,增加的幅度会相对于对密钥的穷举搜索产生加速。同样的方法还产生了一系列新的结构攻击,以及使用经典已知明文查询的二次方以外的量子加速的新例子。
基于参数化量子电路的量子机器学习 (QML) 模型经常被誉为量子计算近期“杀手级应用”的候选模型。然而,对这些模型的经验和泛化性能的理解仍处于起步阶段。在本文中,我们研究了如何平衡由 Havl´ıˇcek 等人 [ 1 ] 以及 Schuld 和 Killoran [ 2 ] 提出的两个著名 QML 模型的训练准确度和泛化性能(也称为结构风险最小化)。首先,利用与易于理解的经典模型的关系,我们证明两个模型参数(即图像和的维数和模型使用的可观测量的 Frobenius 范数)密切控制着模型的复杂性,从而控制着其泛化性能。其次,利用受过程层析成像启发的思想,我们证明这些模型参数也密切控制着模型捕捉训练示例集中相关性的能力。总之,我们的结果为 QML 模型的结构风险最小化提供了新的选择。
摘要:模拟分子的响应特性对于解释实验光谱和加速材料设计至关重要。然而,对于传统计算机上的电子结构方法来说,这仍然是一个长期存在的计算挑战。虽然量子计算机有望在长期内更有效地解决这一问题,但现有的需要深度量子电路的量子算法对于近期的噪声量子处理器来说是不可行的。在此,我们引入了一种用于响应特性的实用变分量子响应 (VQR) 算法,从而无需深度量子电路。利用该算法,我们报告了在超导量子处理器上首次模拟分子的线性响应特性,包括动态极化率和吸收光谱。我们的结果表明,使用该算法结合合适的误差缓解技术,一大类重要的动态特性,如格林函数,在近期的量子硬件范围内。
摘要:求解线性方程组是经典辨识系统中最常见、最基本的问题之一。给定一个系数矩阵A和一个向量b,最终任务是寻找解x使得Ax=b。基于奇异值估计技术,该文提出一种改进的量子方案,对于一般的m×n维矩阵A,在O(κ2√rpolylog(mn)/ϵ)时间内得到线性方程组解对应的量子态|x⟩,该方案优于现有的量子算法,其中κ为条件数,r为矩阵A的秩,ϵ为精度参数。同时,我们还设计了一个针对齐次线性方程组的量子电路,并取得了指数级的提升。我们方案中的系数矩阵A是与稀疏性无关的非方阵,可以应用于更一般的场合。我们的研究提供了一个通用的量子线性系统求解器,可以丰富量子计算的研究范围。
变分量子算法在 NISQ 时代取得了成功,因为它们采用了量子-经典混合方法,可以缓解量子计算机中的噪声问题。在我们的研究中,我们在变分量子线性求解器中引入了动态假设,用于线性代数方程组。在这个改进的算法中,硬件高效假设电路的层数不断演变,从少量开始逐渐增加,直到达到解的收敛。我们展示了该算法与标准静态假设相比的优势,即在有和没有量子噪声的情况下,以及在系统矩阵的量子比特数或条件数增加的情况下,使用更少的量子资源和平均较小的量子深度。迭代次数和层数可以通过切换参数改变。该算法在使用量子资源方面的性能由新定义的指标量化。
摘要 — 离子阱量子比特是实用量子计算的领先技术。在这项工作中,我们对离子阱的线性磁带架构进行了架构分析。为了实现我们的研究,我们开发并评估了该架构的映射和调度算法。特别是,我们引入了 TILT,这是一种线性“图灵机式”架构,具有多激光控制“头”,其中线性离子链在激光头下来回移动。我们发现,与同等大小的量子电荷耦合器件 (QCCD) 架构相比,TILT 可以大大减少通信。我们还为 TILT 开发了两种重要的调度启发式方法。第一个启发式方法通过将沿相反方向传输的数据匹配为“反向交换”来减少交换操作的数量,并且还避免了跨头部宽度的最大交换距离,因为最大交换距离使得在一个头部位置调度多次交换变得困难。第二种启发式方法通过将磁带调度到每次移动时可执行操作最多的位置来最小化离子链运动。我们从模拟中提供了应用程序性能结果,这表明 TILT 在一系列 NISQ 应用程序中的成功率可以胜过 QCCD(平均高达 4.35 倍和 1.95 倍)。我们还讨论了使用 TILT 作为构建块来扩展现有的可扩展离子阱量子计算方案。索引术语 — 量子计算、离子阱架构、电路优化