我们考虑了读出误差和相干误差(即确定性相位旋转)对表面代码的综合影响。我们使用一种最近开发的数值方法,通过将物理量子位映射到马约拉纳费米子。我们展示了如何在存在读出误差的情况下使用这种方法,在现象学层面上进行处理:完美的投影测量,可能记录错误的结果,以及多次重复的测量。我们发现这种错误组合的阈值,其错误率接近相应非相干错误通道(随机 Pauli-Z 和读出误差)的阈值。使用最坏情况保真度作为逻辑错误的度量,阈值错误率的值为 2.6%。低于阈值,扩大代码会导致逻辑级错误的相干性迅速丧失,但错误率高于相应非相干错误通道的错误率。我们还分别改变了相干和读出误差率,发现表面代码对相干误差比对读出误差更敏感。我们的工作将最近关于完美读出的相干误差的结果扩展到实验上更现实的情况,即读出误差也会发生的情况。
反射波用于从地壳到人脑等各种扩散介质中的传感和成像。将光源和探测器分开会增加光的穿透深度,但信号强度会迅速下降,导致信噪比较差。本文,我们通过实验和数值表明,对入射到扩散样品上的激光束进行波前整形可以使反射率在高达 10 个传输平均自由程的深度处提高一个数量级。我们开发了一个预测最大反射率增强的理论模型。我们的分析表明,反射波对扩散介质深处局部吸收变化的灵敏度有显著提高。这项工作说明了相干波前控制在非侵入式扩散波成像应用(如扩散光学断层扫描和功能性近红外光谱)中的潜力。
完全去极化的量子通道始终输出完全混合态,因此无法传输任何信息。然而,在最近的一封信 [D. Ebler et al. , Phys. Rev. Lett. 120, 120502 (2018) ] 中,却表明如果量子态通过两个具有不同阶量子叠加的通道(这种装置称为“量子开关”),则信息仍然可以通过这些通道传输。在这里,我们表明,当人们相干地控制通过两个相同的去极化通道之一发送目标系统时,可以获得类似的效果。虽然人们很容易将量子开关中的这种效应归因于通道之间不确定的因果顺序,但因果不确定性在这种新场景中不起作用。这引发了人们对其在量子开关相应效应中的作用的质疑。我们详细研究了这一新场景,发现当量子信道被相干控制时,有关其具体实现的信息可以在联合控制目标系统的输出状态中访问。这允许区分通常被认为是同一信道的两种不同实现。更一般地,我们发现,要完整描述相干控制量子信道的作用,不仅需要指定信道的描述(例如,以 Kraus 算子的形式),还需要根据其实现指定一个额外的“变换矩阵”。
连贯的通信正在数据中心域中出现,以支持Traffim的增长。尽管将连贯的通信用于较短的链路距离的优势显而易见,但尚无明确的途径来降低通常与连贯的长途通信相关的成本。由于成本是数据中心互连(DCIS)的主要驱动因素,因此显然需要降低成本解决方案,以解决未来的连贯DCI通信链接。继续使用C波段相干光子学对内部/间的DCI似乎是一个自然的步骤,因为C波段相干链接是长途通信中唯一可行的选择。但是,鉴于它们对色散(CD)的固有敏感性和补偿过滤器的缺点,需要评估替代方法。另一种选择是O波段连贯链接的部署,
摘要 — 神经形态计算被誉为现有和新兴数据处理应用的游戏规则改变者。朝着这个方向,人工神经网络实现已成为研究的重点。将神经网络推进到光学领域具有多种优势,例如在飞行时间推理延迟下具有高数据吞吐量。本研究提出了相干突触互连作为通往无滤波器神经网络的途径,具有更高的路由灵活性。实验研究并评估了具有集成称重功能的相干突触受体,用于 1 GHz 130 ps 宽尖峰序列。通过使用光学注入锁定本地振荡器来实现零差检测,同时利用其相位和共积分光电二极管的响应度在接收传入的光尖峰时实现可调权重。此外,还显示了检测权重的符号切换,支持将突触分配扩展到波长和时间维度的可行性。索引词——光信号检测、神经网络硬件、电吸收调制激光器、神经形态学
因此这里 ρ A 00 = c 00 c ∗ 00 = | α | 2 = p,ρ A 11 = c 11 c ∗ 11 = | β | 2 = 1 − p 且 ρ A 01 = ρ A 10 = 0。因此我们有
对于 N 的数据集,结果表明 F/F S 的比率必须具有等效比率 k 0 /N,该比率为有理数。如果不满足此条件,则会出现频率区间的模糊。DAS 系统剩下三个选项。首先,它可以使用窗口补偿非相干采样引起的频率伪影。但是,如果 DAS 系统的寄存器和计算能力有限,则非相干采样的补偿只能是微不足道的。第二种选择是让 DAS 系统固定系统的采样频率,计算连续波的频率,从而得到等效比率 F/F S = k 0 /N,该比率为有理数,然后将输入连续波调整到计算出的频率。第三种选择是让 DAS 系统固定连续波频率,计算系统的采样频率,得到合理的等效比 F/F S = k 0 /N,并将采样频率调整为计算出的频率。后两种选择是大多数 DAS 系统的实用方法。
由于Lidar已成为传感器世界中的热门话题,这主要是由于ADA和自动驾驶领域的努力,因此已经出现了关于直接检测(或飞行时间)还是相干(例如,频率调制连续波,例如)光子检测是最佳的辩论。实际上,“最佳”在很大程度上取决于应用程序。LIDAR用于从交通管理,驾驶员援助和自动驾驶,地面映射到气象应用的各种应用中。不同的激光雷达性能指标的重要性 - 最大范围,准确性,干扰免疫,成本等。- 因应用程序而异。即使在同一应用程序中,某些系统选择也可能偏向一个或另一个参数的重要性。本文旨在讨论直接和连贯检测的不同特征,以教育对LiDAR感兴趣的人并允许他们做出知情的系统选择。