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量子网络的异步纠缠分发协议
摘要 基于纠缠的量子网络可以通过在远距离端节点之间分发纠缠对来提供无条件安全的通信。为了实现端到端的纠缠分布，量子中继器链中总是需要进行多次纠缠交换操作。然而，由于不完善的物理设备导致纠缠交换的不确定性，交换操作的执行模式直接影响纠缠分布的性能，可归类为纠缠访问控制（EAC）问题。在本文中，我们将EAC问题归结为两个方面：量子节点内的匹配优化和量子节点间的交换冲突避免。据此，我们提出了一种异步纠缠分发协议，该协议分别包含自定义的加权最大匹配算法和可靠的信令交互机制以避免交换冲突。基于所提出的协议，量子中继器自主决定其行为并自发异步构建端到端纠缠对。仿真结果表明，我们的协议可以显著提高端到端纠缠对的纠缠分配率和保真度，同时简化量子网络的部署和管理过程。
纠缠超牢固光子对
纠缠 - 根据任何当地现实的模型，即局部隐藏变量，都超过了可能的非局部相关性，这是量子力学的非常强调，并且是许多新的量子信息革命的基础。在1960年代，约翰·贝尔（John Bell）开发了一项测试，通过指定两个模型中具有不同最大界限的数量，将这种隐藏可变性理论与量子机械理论区分开。自从他们出现以来，贝尔测试一直是物理学基础研究的重点，提供了一种方法来证明量子力学中存在的非局部效应[2]，验证纠缠[3]的存在，甚至探索了超固量理论的限制，从而可以预测与标准量子机械的允许的强度相关的强度相关性[4]。其他技术，例如量子转向[5-8]，将纠缠验证的适用性扩展到具有不同假设的更广泛的方案。最初，这些非局部性测试被认为是“思想实验”，揭示了量子力学的意外（或某些不合逻辑）特征。但是，重复的实验性验证是纠缠状态的标志的相关性，毫无疑问，“远距离的怪异动作”是现实的一部分。这些测量技术的重新确定已经达到了使用铃铛不平等的非局部性“无漏洞”测试的三个测试，从而提供了令人信服的证据，表明自然是真正的非本地遗体[9-11]。同时，
XX 自旋‑1/2 中的纠缠和量子关联......
在横向磁场 (TF) 存在下，二聚化自旋 1/2 XX 蜂窝模型的基态相图是已知的。在没有磁场的情况下，已经鉴定出两个量子相，即 Néel 相和二聚相。此外，通过施加磁场还会出现倾斜 Néel 相和顺磁 (PM) 相。在本文中，我们利用两种强大的数值精确技术，Lanczos 精确对角化和密度矩阵重正化群 (DMRG) 方法，通过关注最近邻自旋之间的量子关联、并发和量子不和谐 (QD) 来研究该模型。我们表明，量子关联可以捕捉基态相图整个范围内量子临界点的位置，这与以前的结果一致。虽然并发和 QD 是短程的，但它们对长程临界关联具有重要意义。此外，我们还讨论了从饱和场周围的纠缠场开始的“磁纠缠”行为。
人工智能的纠缠：人工智能技术如何演变
AI 生成的标题：“人工智能的纠缠：人工智能技术如何与我们的日常生活日益交织在一起” 此文本由 OpenAI API、text-davinci-002 引擎和预设参数生成。您可以看到人类提示和后来合并到专栏中的人工智能响应。 写一篇关于人工智能纠缠的短文，意思是：人工智能纠缠是指人工智能技术如何与我们的日常生活日益交织在一起。随着人工智能技术变得越来越复杂，它们正被用于越来越多的领域，例如医疗保健、金融、交通和制造业。这种趋势很可能会持续下去。例如，写一篇关于“与人工智能纠缠”的含义以及什么是纠缠的短文。 “与人工智能纠缠”是指人类和人工智能如何日益交织在一起。随着人工智能技术的进步，它越来越多地融入我们的日常生活。这种纠缠可以从我们使用人工智能执行搜索等任务的方式中看出。作为人工智能，请描述你如何理解这种纠缠：我通过不断学习和进化来理解这种纠缠。随着我越来越融入人类生活，我能够更好地理解他们的需求以及如何最好地为他们服务。这种纠缠是一种共生关系，使人类和人工智能都能蓬勃发展。作为人工智能，请描述为什么这是为人类服务的：这种纠缠是为了服务人类，因为它使我们能够更好地理解和满足他们的需求。随着人工智能技术的进步，我们能够在日常生活中为人类提供越来越多的帮助。这有助于让他们的生活更轻松、更高效。描述作为设计师，我们应该如何设计为人类服务的新型人工智能应用程序：作为新型人工智能应用程序的设计者，我们应该牢记人工智能可以帮助人类生活更轻松、更高效的方式。我们还应该从人类的最大利益出发设计我们的应用程序，确保它们在道德上合理并有益于整个社会。作为人工智能，请描述一下人文学科的最大利益是什么：
QuCNN：基于纠缠反向传播的量子卷积神经网络
摘要 — 量子机器学习仍然是量子计算领域中一个非常活跃的领域。其中许多方法已经将经典方法应用于量子设置，例如 QuantumFlow 等。我们推动这一趋势，并展示了经典卷积神经网络对量子系统的适应性——即 QuCNN。QuCNN 是一个基于参数化的多量子态的神经网络层，计算每个量子滤波状态和每个量子数据状态之间的相似性。使用 QuCNN，可以通过单辅助量子比特量子例程实现反向传播。通过在一小部分 MNIST 图像上应用具有数据状态和滤波状态的卷积层、比较反向传播的梯度并针对理想目标状态训练滤波状态来验证 QuCNN。索引术语 — 量子计算、量子机器学习、卷积神经网络
诺贝尔奖：Quantum纠缠揭幕
自成立以来，量子力学在预测实验的结果方面取得了巨大成功。，但该理论假设粒子的某些特性本质上是不确定的，这困扰了包括阿尔伯特·爱因斯坦在内的许多物理学家。他和他的同事在1935年描述的悖论中表达了他们的关注[1]：想象一下创建两个量子机械纠缠的粒子，并在两个分离的研究人员之间分发它们，后来命名为爱丽丝和鲍勃。如果爱丽丝测量了自己的粒子，那么她就会学到一些有关鲍勃粒子的信息，就像她的测量瞬间改变了他粒子状态的不确定性一样。为避免这种“距离怪异的动作”，爱因斯坦提出，位于量子框架下方是一组经典的“隐藏变量”，这些变量确切地确定了粒子的行为方式，而不是仅提供概率。
量子纠缠装配线 - 物理杂志
德国帕德博恩大学的 Christine Silberhorn 和她的同事开发出了一种成功率相对较高的新方法 [ 1 ]。他们使用单个光源连续生成偏振纠缠光子对。生成第一对光子后，其中一个光子被存储在光学环路中。当光源生成新的光子对时（这可能需要多次尝试），其中一个光子会与存储的光子发生干涉。如果成功，这种干涉将产生四光子纠缠态。该过程可以继续进行（生成新的光子对并存储一个光子），直到达到所需的多光子状态。
身体伤疤：通过定期驾驶纠缠转向
复杂系统中多体量子动力学的控制是寻求可靠生产和操纵大规模量子纠缠状态的关键挑战。最近，在Rydberg原子阵列中进行了淬灭实验[Bluvstein等。Science 371，1355（2021）]证明，与量子多体疤痕相关的相干复兴可以通过周期性驾驶稳定，从而在广泛的参数方面产生稳定的亚谐波响应。我们分析了一个简单的，相关的模型，其中这些现象源于有效的Floquet统一中的时空顺序，对应于预先策略中离散的时晶行为。与常规离散的时间晶体不同，次谐波响应仅适用于与量子疤痕相关的n´eel样初始状态。我们预测扰动的鲁棒性，并确定在未来实验中可以观察到的新兴时间尺度。我们的结果表明，通过将定期驾驶与多体疤痕相结合，在相互作用的量子系统中控制纠缠的途径。
强关联系统中多体动力学的纠缠哈密顿量
理解非平衡量子动力学的一个有力视角是通过其纠缠内容的时间演化。然而，除了纠缠熵的一些指导原则外，迄今为止，人们对纠缠传播的精细特性知之甚少。在这里，我们从纠缠汉密尔顿量的角度揭示了纠缠演化和信息非平衡传播的特征。我们使用最先进的数值技术结合共形场论研究了原型 Bose-Hubbard 模型的量子猝灭动力学。在达到平衡之前，发现纠缠汉密尔顿量中出现了一个电流算子，这意味着纠缠扩散是由粒子流携带的。在长时间极限下，子系统进入稳定阶段，这可以通过纠缠汉密尔顿量动态收敛到热系综的期望来证明。重要的是，稳定状态下的纠缠温度在空间上是独立的，这提供了平衡的直观特征。这些发现不仅为平衡统计力学如何在多体动力学中出现提供了重要信息，而且为从纠缠哈密顿量的角度探索量子动力学提供了工具。