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UNIT-III 3. 应用：纳米粒子，量子点，纳米线和薄膜在光子器件（LED，太阳能电池）中的应用。
单电子控制的基本概念：添加单个电子之前和之后的导电岛（a）。添加单个未补偿的电子电荷会产生电场 E，这可能会阻止添加以下电子。基于单电子转移的设备：a) 单电子盒：这是一种基于单电子转移的电子设备。图 (a) 显示了概念上最简单的设备，即“单电子盒”。该设备仅由一个小岛组成，小岛与较大的电极（“电子源”）之间通过隧道屏障隔开。可以使用另一个电极（“栅极”）将外部电场施加到岛上，该电极与岛之间通过较厚的绝缘体隔开，这不允许明显的隧穿。该场改变了岛的电化学电位，从而决定了电子隧穿的条件。图 (b) 显示了特定的几何结构，其中“外部电荷” Q e = C 0 U 可以很容易地可视化，(c) 显示了“库仑阶梯”，即平均电荷 Q = -ne 对栅极电压的阶梯式依赖性，适用于几个温度值。栅极电压 U 的增加会吸引越来越多的电子进入岛。电子通过低透明度屏障的传输的离散性必然使这种增加呈阶梯状。
量子退火实现单幅图像超分辨率
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率（SISR）问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而，该领域的现状是深度神经网络（DNN）已表现出远超传统方法的效果。不过，量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此，在本文中，我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式，即通用门量子计算和绝热量子计算（AQC）中，后者已成功应用于实际的计算机视觉问题，其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题，该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度，同时保持相当的 SISR 精度 1 。
跨越量子计算应用鸿沟
● DOE 花费数十亿 CPU 小时使用 TDDFT 计算停止能力 ● 仅我们的合作者每年就为此使用了 Trinity 超级计算机的 10%（约 2 亿美元） ● TDDFT 不太准确但别无选择 - 很难通过实验测量 ● 很难进行实验。只有 3 个数据集（即使是现在）处于热致密物质状态 ● 停止是聚变反应堆设计加热和建模的主要源项（准确性至关重要）
量子谢灵顿-柯克帕特里克模型基态的变分假设
简介 — 自旋玻璃是统计物理学中的一个重要范式。除了它们在描述无序经典磁体方面的相关性 [1,2] 之外，研究还表明，优化任务（例如旅行商问题）可以映射到求解自旋玻璃系统的基态 [1,3,4] 。通过引入横向场，可以将经典自旋玻璃提升为量子模型。由此产生的量子自旋玻璃本身就构成了研究无序和挫折与量子效应相互作用的重要场所 [5] 。此外，有证据表明，可以利用量子性来简化优化任务，例如通过量子退火 [6 – 10] 。量子自旋玻璃模型的教科书例子是量子 Sherrington-Kirkpatrick (QSK) 模型，它是经典 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型的推广 [11,12] 。QSK 模型已在文献中得到了广泛的分析研究 [12 – 18] 和数值研究 [19 – 30] 。虽然著名的 Parisi 解 [31,32] 为经典 SK 模型提供了完整的解，但量子 SK 模型仍有许多悬而未决的问题。
引力时间扩张作为量子传感的资源
量子力学改变了我们对物理世界的看法，在过去的二十年中，物理系统的量化特征也已成为技术不同分支的资源[1，2]。尤其是，当计量学遇到量子机械时，就可以使用整个新的新特征来提高物理测量的精度，并构想新颖的量子增强方案以表征信号和设备[3-5]。相对论也改变了物理的范例，并发现了相关的技术应用[6]。因此，是否可以共同利用相对论和量子机械性能以提高物理测量的精度。在本文中，我们遵循了这一想法，并证明了范式相对论特征，重力时间扩张确实可能代表了可以与量子叠加一起使用的资源，以证明重力常数的估计或其变化。
量子计算机开发的状态
图15.4：（a）两个双z切入点之间的逻辑CNOT操作的电路图，由双X式量子介导。在此过程中，测量目标量子位，并以|+⟩初始化了新的双z切割量子标式，以取代目标值。（b）描述执行三个CNOT步骤的孔的编织的描述：每个双Z（x） - cut量子值以一对黑色（蓝色）线表示，其中沿x轴显示孔的孔的移动。在初始化或测量量子线时，对应于同一量子的两个孔的两条线。（c）简化编织的表示形式，仅作为栅极的中间工具显示双X-Cut值。实际上，双Z切量盘根本不需要移动，并且可以在测得的旧目标的位置初始化新的目标量子定位。（d） - （f）在两个双X切位数之间间接cnot的等效表示。[FMMC12]。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。... 176
交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。
量子纠错简介
在第 1 章中，我们看到开放量子系统可以与环境相互作用，并且这种耦合可以将纯态转变为混合态。此过程将对任何量子计算产生不利影响，因为它可以减轻或破坏干扰效应，而干扰效应对于区分量子计算机和传统计算机至关重要。克服这种影响的问题称为退相干问题。从历史上看，克服退相干的问题被认为是构建量子计算机的主要障碍。然而，人们发现，在适当的条件下，退相干问题是可以克服的。实现这一目标的主要思想是通过量子误差校正 (QEC) 理论。在本章中，我们将介绍如何通过 QEC 方法克服退相干问题。值得注意的是，本介绍的范围并不全面，并且仅关注 QEC 的基础知识，而没有参考第 5 章中介绍的容错量子计算的概念。量子误差校正应该被视为这个更大的容错量子计算理论中的一个（主要）工具。
通过量子假设测试的量子分类的最佳可证明的鲁棒性
量子机学习模型与其经典同行相比，有可能提供加速和更好的预测精度。然而，这些量子算法与它们的经典算法一样，也已被证明也很容易受到输入扰动的影响，尤其是对于分类问题。这些可能是由于嘈杂的实现而引起的，也可以作为最坏的噪声类型的对抗性攻击。为了开发防御机制并更好地理解这些算法的可靠性，在存在自然噪声源或对抗性操纵的情况下了解其稳健性至关重要。从量子分类算法涉及的测量值是自然概率的，我们发现并形式化了二进制量子假设测试与可证明可证明可靠的量子分类之间的基本联系。此链接导致紧密的鲁棒性条件，该条件对分类器可以忍受的噪声量构成约束，而与噪声源是自然的还是对抗性的。基于此结果，我们开发了实用协议以最佳证明鲁棒性。最后，由于这是针对最坏情况类型的噪声类型的鲁棒条件，因此我们的结果自然扩展到已知噪声源的场景。因此，我们还提供了一个框架来研究量子分类方案的可靠性，超出了对抗性，最坏情况的噪声场景。