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通过偶极相互作用实现稳健的核自旋纠缠...
超冷极性分子在量子模拟、计量和信息处理方面具有巨大潜力，因为它们具有强电偶极 (ED) 相互作用，这种相互作用既长距离，又各向异性，更重要的是，可调 [1 – 16] 。将它们用于这些目标的必要条件是能够利用其固有的 ED 相互作用来创建高度纠缠和长寿命的分子状态，这些状态对环境退相干具有鲁棒性，例如用于增强传感的自旋压缩态 [17 – 19] ，或用于基于测量的量子计算的簇状态 [20 – 25] 。到目前为止，简单的双碱分子（如 KRb）的旋转态已被提议作为编码量子比特的主要主力和自然自由度 [1 – 12] 。这是因为长寿命旋转态可以通过长程电致发光相互作用直接耦合，并由微波 (mw) 场操纵 [26,27] 。然而，旋转态具有重要的局限性，阻碍了它们用于纠缠生成：(1) 在不同旋转状态下制备的超冷分子通常会经历不同的捕获势，因此容易受到不良退相干的影响，导致相干时间短 [28 – 30] ； (2) 多体哈密顿参数的微调需要使用强大且控制良好的直流电场 E [1,11] 。由于这些场需要时间来切换和变化，因此使用旋转态之间的长程电致发光相互作用按需生成纠缠仍然是一项重大的实验挑战。为了克服这些重要的限制，我们在此提出利用超冷极性分子中可访问的更大的内部能级集，其中包括核和/或电子自旋能级以及它们的旋转结构。总的来说，这些能级可以用作按需纠缠生成的强大资源。通过将有效自旋-1 = 2 编码为一组核自旋和旋转分子能级，我们利用了长
通过偶极相互作用实现稳健的核自旋纠缠...
超冷极性分子在量子模拟、计量和信息处理方面具有巨大潜力，因为它们具有强电偶极 (ED) 相互作用，这种相互作用既长距离，又各向异性，更重要的是，可调 [1 – 16] 。将它们用于这些目标的必要条件是能够利用其固有的 ED 相互作用来创建高度纠缠和长寿命的分子状态，这些状态对环境退相干具有鲁棒性，例如用于增强传感的自旋压缩态 [17 – 19] ，或用于基于测量的量子计算的簇状态 [20 – 25] 。到目前为止，简单的双碱分子（如 KRb）的旋转态已被提议作为编码量子比特的主要主力和自然自由度 [1 – 12] 。这是因为长寿命旋转态可以通过长程电致发光相互作用直接耦合，并由微波 (mw) 场操纵 [26,27] 。然而，旋转态具有重要的局限性，阻碍了它们用于纠缠生成：(1) 在不同旋转状态下制备的超冷分子通常会经历不同的捕获势，因此容易受到不良退相干的影响，导致相干时间短 [28 – 30] ； (2) 多体哈密顿参数的微调需要使用强大且控制良好的直流电场 E [1,11] 。由于这些场需要时间来切换和变化，因此使用旋转态之间的长程电致发光相互作用按需生成纠缠仍然是一项重大的实验挑战。为了克服这些重要的限制，我们在此提出利用超冷极性分子中可访问的更大的内部能级集，其中包括核和/或电子自旋能级以及它们的旋转结构。总的来说，这些能级可以用作按需纠缠生成的强大资源。通过将有效自旋-1 = 2 编码为一组核自旋和旋转分子能级，我们利用了长
水果的遗传纠缠
脱氧核糖核酸或DNA是一种双螺旋化合物，大多数人体都包含在细胞核的所有染色体中。DNA是遗传密码，该DNA的某些部分称为基因，这些基因传递了用于制造蛋白质的信息，这就是构成您的性状的原因。现在，核糖核酸（RNA）基本上是单链DNA，并且有3种不同类型的DNA都用于读取DNA。它从RNA聚合酶开始，该聚合酶沿着DNA的链移动，并使用核中剩余的游离核苷酸创建信使RNA，这是转录中的这一过程。在DNA核苷酸中成对称为碱基对；腺嘌呤与胸腺嘧啶，鸟嘌呤与胞嘧啶。当RNA聚合酶读取DNA时，它将其分为一半（打破碱基对），并添加新的，相应的核苷酸，对于胞嘧啶，它会添加鸟嘌呤，对于鸟嘌呤，它会添加胞嘧啶，为胸腺氨酸添加腺嘌呤，添加腺嘌呤，最后添加腺嘌呤，以添加Uracine。uracil是一种新化合物，用于构建RNA，但是DNA不包括它，就像RNA不包含胸腺素一样，换句话说，它们相互替代。所有这些后，使信使RNA准备转变为蛋白质，它必须从细胞中的细胞核和核糖体扫描它的细胞质中传播。在核糖体中，有称为转移RNA分子的分子，一旦读取了信使RNA，一次3个核苷酸，这些分子以链的形式释放氨基酸。这条氨基酸形成了复杂的形状，形成蛋白质，从而使其具有某些生物特征。
为何会纠缠？
在这篇面向大众的文章中，我们提出了一种量子纠缠机制。关键因素是人们熟悉的统计现象，即对撞机偏差或伯克森偏差。在因果模型的语言中，对撞机是一个受两个或多个其他变量因果影响的变量。对撞机进行条件化通常会在其促成因素之间产生非因果关联，即使它们实际上是独立的。很容易证明，在合适的后选集合中，这种现象可以产生类似于贝尔相关性的关联。如果对撞机受到“约束”（例如，受未来边界条件约束），那么这种对撞机伪影也可能成为类似于因果关系的真实联系。我们在量子力学的逆因果模型背景下考虑这些点的时间反转类似物。逆因果关系在 EPR-Bell 粒子对的源头处产生对撞机，在这种情况下，通过正常的实验准备方法可以对对撞机进行约束。由此可见，从实验的一个分支到另一个分支，在这样的对撞机之间可能会出现类似因果关系的联系。我们的假设是，这种受约束的逆因果对撞机偏差是纠缠的起源。这篇文章基于我们在 arXiv:2101.05370v4 [quant-ph] 中首次提出的建议。
通过量子ZENO动力学和一种用于优化Zeno Evolution
摘要：如果节点缺少它们共享的纠缠铃对中的信息，则量子网络节点之间共享的任意数量的纠缠可能是不可证实的。使这样的系统可蒸馏（称为绑定纠缠（BE）的超激活）被证明是通过节点之间的系统量子传送，需要用节点数量来实现受控的gates缩放。在这项工作中，我们在两种情况下表明，如果节点仅基于单个量子旋转和简单的阈值测量值实施了提出的局部量子Zeno策略，则可能会产生超级激活。在我们考虑的第一种情况下，我们像原始的超级激活建议一样，获得了一个两分的可蒸馏纠缠系统。在第二种情况下，我们表明可以在五个节点中的八个量子位网络中实现超激活。除了获得全粒子可蒸馏的纠缠外，还增加了系统的总体纠缠，而两部分切割的总和也增加了。我们还设计了一种具有可变贪婪的一般算法，以优化QZD演化任务。在第二种情况下实施我们的算法，我们表明可以通过将初始BE系统驱动到最大的纠结状态来获得显着的改进。我们认为，我们的工作从实践和基本观点中都促进了量子技术，从而弥合了非局部性，绑定的纠缠以及量子Zeno的动力学之间的量子技术。
量子网络的自适应、连续纠缠生成
摘要 —量子网络能够实现量子信息的长距离传输，有望在通信、计算、安全和计量等许多领域提供令人兴奋的好处和新的可能性。这些网络依靠远距离节点的量子比特之间的纠缠来传输信息；然而，这些量子链接的创建并不依赖于要传输的信息。研究人员已经探索了连续生成纠缠的方案，其中网络节点可以在接收用户请求之前生成纠缠链接。在本文中，我们提出了一种自适应方案，该方案使用来自先前请求的信息来更好地指导在接收未来请求之前随机生成的量子链接的选择。我们分析了这种方案可能提供好处的参数空间，并观察到在单瓶颈和自治系统网络上，与其他连续方案相比，性能提高了 75%。我们还针对其他参数选择测试了该方案，并观察到高达 95% 的持续好处。我们的自适应方案在随机请求队列上的强大功能在单瓶颈拓扑上得到了展示。我们还探讨了量子内存分配场景，其中延迟性能的差异意味着量子网络资源优化分配的必要性。索引术语 — 量子网络、纠缠生成、量子隐形传态、自适应协议
量子网络的纠缠路由：一种深度强化学习方法
摘要 — 量子通信在广泛领域中的应用发展势头迅猛，尤其是那些需要高安全性数据传输的领域。另一方面，机器学习在包括网络在内的各种应用领域取得了许多突破性的成功。然而，目前，机器学习在量子网络中的应用并不像在其他领域那么广泛。出于这样的动机，我们提出了一种由机器学习驱动的量子网络纠缠路由方案，旨在在一个时间窗口内满足最大数量的需求（源-目的地对）。更具体地说，我们提出了一种深度强化路由方案，称为深度量子路由代理 (DQRA)。简而言之，DQRA 利用经验设计的深度神经网络来观察当前网络状态来调度网络的需求，然后通过保留量子位的最短路径算法进行路由。DQRA 通过使用明确设计的奖励函数来训练，以实现最大化每个路由窗口中已解析请求的数量的目标。我们的实验研究表明，在量子比特受限的网格网络中，DQRA 平均能够将成功路由请求的比率保持在 80% 以上，在极端条件下则保持在 60% 左右，即每个节点在一个窗口内只能充当一次中继器。此外，我们表明，就量子网络的大小而言，DQRA 的复杂性和计算时间是多项式的。索引术语 — 量子网络路由、深度强化学习、量子网络、深度学习。
纠缠增强的光原子时钟
原子物理学的最新发展使多体纠缠状态的实验生成能够提高量子传感器的性能，超过标准量子极限（SQL）。该极限是由量子调查的固有投影噪声施加的。在本角度文章中，我们描述了常用的实验方法，以创建多体纠缠状态以操作SQL以外的量子传感器。特别是，我们专注于将量子纠缠应用于最新的光原子时钟的潜力。此外，我们提出了最近开发的时间反转协议，这些方案使用具有高量子渔民信息的复杂状态，而无需子-SQL测量分辨率。我们讨论了基于此类协议的量子限制量子计量学的前景。