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高维量子纠缠研究进展
量子信息的基本单位是量子比特，它是一个双态系统。然而，大自然却使用四个字母的字母表来表示可以说是最重要的信息存储系统——DNA。尽管我们仍不清楚为何进化会形成四个字母的系统 1 ，但它的存在可能给我们一个启示，那就是我们还应该寻找比量子比特更复杂的系统。事实上，在量子通信中，基于更大字母表的协议具有某些优势：更高的信息容量和更强的抗噪能力，这对于应用来说非常重要 2 , 3 。在对大自然的基本检验中，例如违反局部现实理论，高维系统具有优势，因为它们允许的检测效率低于量子比特 4 。有多种物理系统允许对高维量子信息进行编码。这些系统涵盖了里德堡原子、捕获离子 5 、极性分子 6 、冷原子集合 7、8 、由超导相量子形成的人造原子 9 ，以及固态 10 或光子系统中的缺陷。在光子系统中，有两种完全不同的信息编码方法。连续变量 11、12 量子信息处理方法基于相干态或压缩态，而离散变量方法基于单光子福克态。连续变量和离散变量方法在光子数
在相空间中设计任意汉密尔顿量
简介。— 生成非经典玻色子态 [1 – 3]，例如压缩光、福克态和薛定谔猫态，不仅对量子力学的基础研究很重要，而且对量子技术的应用也很重要 [2,4 – 6]。例如，相空间中具有离散平移或旋转对称性的玻色子态 [7 – 14] 已被提议用于编码量子信息 [15 – 20]，为硬件高效的量子纠错铺平了道路 [21 – 24]。可以通过例如交错的选择性数字相关任意相位 (SNAP) 和位移门 [25 – 27] 来制备和稳定玻色子代码态以防止耗散。最近的一系列研究 [28 – 31] 指出了一种基于汉密尔顿工程的替代被动控制方法，该方法可用于促进容错操作，例如通过抑制相位翻转错误 [28]、动态抑制与环境的耦合 [30] 以及加速代码字的状态准备 [31] 。汉密尔顿工程的另一个感兴趣领域是拓扑。由于相空间的非交换性质，在封闭的相空间环上移动的量子粒子获得类似于磁场中粒子的 Aharonov-Bohm 相的几何相。因此，相空间中的带隙格子汉密尔顿可以支持非平凡的陈数 [16,32 – 40] 。这是一个很有吸引力的特性，因为在具有物理边界的系统中，它将导致拓扑稳健的边缘传输。虽然已经展示了如何生成
量子和经典贡献费尔米金和玻色子高斯系统的熵产生
如前所述，熵产生（表征热力学过程的不可逆性的关键数量）与系统自由度及其热环境之间的相关程度的产生有关。这就提出了一个问题，即这种相关性是否具有分类或量子性质，即，是否可以通过对相关自由度的局部测量来访问它们。我们通过考虑费米子和玻色症高斯系统来解决这个问题。我们表明，对于费米子，熵产生主要是量子的，这是由于均衡超选择规则限制了一组物理允许的测量值，从而显着限制了经典可访问的相关性的数量。相比之下，在骨髓系统中，可以通过高斯测量访问更多的相关性。特别是在低温下量子的贡献可能很重要，但在高温限制中，熵产生对应于纯粹的经典位置 - 摩托明相关性。我们的结果表明，在熵产生的显微镜公式中，费米子和骨系统之间存在着关于存在量子到古典跨性别的重要区别。他们还表明，即使在弱耦合极限中，熵产生也可能主要是由量子相关性引起的，该耦合极限在状态种群的经典速率方程方面以及在低粒子密度极限中的描述，其中玻色子的传输性能和费米子的运输特性将其转化为经典颗粒的粒子。
A.MarkFort，A.Baranov，T.Conneely，A.Duran，J.Lapington，J ...
fermionic系统的简化平均场描述依赖于Hartree-Fock-Bogoliubov（HFB）方法，其中两个粒子的相互作用分解为三个不同的通道。这种方法的一个主要问题是，通道之间的分离有些任意。根据要描述的身体状况，不同的渠道很重要。在此海报中，我们提出了一种自称为普遍的平均场理论，该理论基于为每个通道引入一个单独的加权因子。这个Ansatz通过为其最佳分区提供极端原理来消除渠道分离的任意性。通过考虑两个与接触相互作用的未偏光效率物种的示例来说明我们技术的力量。在这种情况下，Fock的贡献消失了，我们获得了Hartree和Bogoliubov通道之间的耦合。这仅在均值场上已经超出平均场校正[1,2]，但也会在平均场上降低粒子孔波动的定性一致性的临界温度[3]。由于通道耦合的非扰动性质，我们还获得了仅在一个通道中任何波动理论捕获的结果。这需要引入有效的相互作用范围作为新的长度尺度，并且应该与足够大的密度相关。我们的形式主义在超低原子气体中的费米子超流量与凝结物理学的超导性以及核和中子物质领域之间建立了自然的理论桥梁。
量子傅里叶光学基础
摘要 全量子信号处理技术是大多数信息量子技术成功发展的核心。本文开发了连贯而全面的方法和数学模型，以全量子术语描述任何输入光量子态的傅里叶光信号处理。本文首先介绍光子的空间二维量子态，该量子态与其波前相关，可表示为二维创建算子。然后，通过将傅里叶光学处理装置分解为其关键组件，我们努力获得二维创建算子的量子幺正变换或输入/输出量子关系。随后，我们利用上述结果开发并获得一些基本傅里叶光学装置的量子类似物，例如通过 4f 处理系统的量子卷积和具有周期性瞳孔的量子 4f 处理系统。此外，由于光脉冲整形在各种光通信和光学科学领域的重要性和广泛应用，我们还提出了一个全量子术语的类似系统，即具有 8f 处理系统的量子脉冲整形。最后，我们将结果应用于光量子态的两个极端示例。一个基于相干（Glauber）状态，另一个基于上述每个光学系统的单光子数（Fock）状态。我们相信本文开发的方案和数学模型可以影响量子光信号处理、量子全息术、量子通信、量子雷达和多输入/多输出天线的许多领域，以及量子成像、量子计算和量子机器学习算法中的更多应用。
多层超导电路中编码的量子比特的高保真测量
量子比特测量是量子信息处理的核心。在超导量子比特领域，标准读出技术不仅受信噪比的限制，还受测量过程中状态弛豫的限制。在这项工作中，我们证明，通过使用超导电路的多层希尔伯特空间，可以抑制由于弛豫而导致的限制：在多级编码中，只有当出现多个错误时，测量才会被破坏。利用这种技术，我们表明，我们可以直接解决 10 3 分之一级别的 transmon 门错误。扩展了这个想法，我们将相同的原理应用于以玻色子模式编码并用 transmon ancilla 检测的逻辑量子比特的测量，实现了 Hann 等人的提议 [ Phys. Rev. A 98 , 022305 (2018) ]。量子比特状态分配基于一系列重复读出，进一步降低了整体不保真度。这种方法非常通用，并且研究了几种编码；当码字之间的距离相对于光子损失增加时，码字更容易区分。探索了多次读出和状态弛豫之间的权衡，并表明其与光子损失模型一致。我们报告了基于 Fock 的编码的逻辑分配不保真度为 5 . 8 × 10 − 5，量子纠错码（S = 2 ，N = 1 二项式码）的逻辑分配不保真度为 4 . 2 × 10 − 3。我们的结果不仅提高了量子信息应用的保真度，而且还能够更精确地表征过程或门错误。
介质量子热力学：实验物理学的新领域
在过去的十年中，实验者已经证明了他们在量子镜中控制机械模式的令人印象深刻的能力，直到量子水平：现在有可能创建机械的fock状态，从不同的物体中纠缠机械模式，存储量子信息或将其从一个量子位转移到另一个量子位，并在当今的文献中发现的许多可能性。的确是量子，就像旋转或电磁自由度一样。，所有这些尤其被称为量子技术的新工程资源。，但除了这一功利主义方面，还有更多的东西：援引布拉金斯基和洞穴的原始讨论，其中量子振荡器被认为是经典场的量子检测器，即引力波，也是量子量的独特感应能力。研究主题是机械模式与之耦合的浴室，让它们在自然界中是已知或未知的。这封信是关于这种新的潜力的，它解决了随机热力学的问题，可能是量子版本，搜索最近在最近的理论中假定的基本基础（随机）领域，这些字体可以与波浪功能崩溃模型的类别相吻合，以及呈现出浓缩模型的更为开放的问题，以及在所有机制中都具有两种含义的对象，并且在两个机构中都具有两种方式）。但是，这些研究比使用几种量子力学模式要大得多：必须确定所有已知的浴缸，必须对实验进行实验，而“机械师”一词必须通过在适当的驱动式音调时进行实质性地进行实质性的能力来构成实质性的能力。
测量机器学习力场中的可传递性问题：与线性电势的金铁相互作用的示例
原子建模通常分为两种不同类型的模拟。一方面，包括Hartree -Fock和密度功能理论（DFT）方法在内的量子方法被认为是最准确的，几乎用于任何类型的化学物种[1，2]。另一方面，经典力场用于执行精度较低的大规模和长期模拟[3，4]。但是，仍然很难连接这两种方法，直到现在，人们几乎无法执行涉及数百万个原子的纳秒原子的模拟，同时保留量子方法的准确性。在这种情况下，近年来已经提出了机器学习互动电位（MLIP），并显示出实现此类模拟的巨大潜力[5-7]。目前考虑了许多方法，包括人工神经网络[8]，高斯近似方法[9]，线性电位[10，11]，频谱邻域分析电位[12]，对称梯度域机器学习[13，14]和矩张量张量的电位[15]。这些技术的成功得到了成功解决的各种材料的认可：纯属金属[16-20]，有机分子[21-24]，氧化物[25，26]，水[27 - 31]，无定形材料[32 - 37]和HYBRIDPEROVSKITES [32 - 37]和HYBRIDERIDPEROVSKITES [38]。对于所有这些技术，主要过程包括对力场使用非常通用的分析公式，然后将其进行参数化以匹配DFT计算数据库，包括总能量，力和应力张量。但是，人们承认MLIP有时会显示出对学习数据库中未包含的系统的可传递性。在最坏的情况下，MLIP SO-WELL拟合到其学习数据库中，可以在其外观察到非物理行为。为了解决此问题，主要建议是定期检查电位的准确性，因为进行了机器学习分子动力学模拟并改善MLIP“ fly the Fly” [38 - 40]。，据我们所知，这种方法的这种缺陷从未经过定量调查，而在被用户和开发人员承认的同时。
纠缠退化作为检测引力改变特征的工具
我们研究量子修正黑洞附近的纠缠退化。我们考虑一个双粒子系统 (Alice-Rob)，其中 Alice 自由 (径向) 落入量子修正黑洞的事件视界，而 Rob 位于黑洞事件视界附近。我们考虑一个最大纠缠态 (在 Fock 基中)，并从 Rob 是匀加速观察者的基本假设开始。然后，我们对涉及闵可夫斯基真空态和林德勒数态的关系进行了教学分析。按照 Martín-Martínez 等人 [ Phys. Rev. D 82 , 064006 (2010) ] 中给出的类比，我们从闵可夫斯基-林德勒关系中建立了哈特尔-霍金真空态与 Boulware 和反 Bouware 数态之间的关系。然后，我们利用近视界近似以适当的形式写出量子修正黑洞度量。接下来，我们得到对数负性和互信息的解析形式，并绘制为 Rob 与 r = 0 点距离的函数。我们观察到，纠缠退化减慢，这是因为通过在史瓦西黑洞中加入量子引力修正，度量的失效函数发生了结构变化。至关重要的是要理解，任何改变度量结构的修正引力理论都会导致不同的纠缠退化速率。在视界半径处，无论底层理论如何，纠缠退化始终是完全的。这一观察结果可能导致在未来一代先进的观测场景中识别出修正引力理论的特征。这种修改可能来自更高的曲率修正、更高维度的引力理论、量子引力修正等。我们还可以将此效应解释为一个噪声量子通道，其算子和表示为完全正的和迹保持映射。然后，我们最终使用此算子和表示获得纠缠保真度。
动态量子记忆如何忘记
最近有人争辩说，低维（甚至是一维）量子系统，将局部电路与局部测量结果混合在一起，可以充当量子记忆[1-7]。如果记录了测量结果的结果，则此过程可以保护非平凡的量子信息。在这里，我们研究了此过程的长期动态，以了解系统最终如何“忘记”，即，是否使用系统来存储量子信息，以及这些测量结果一定如何丢失信息。为了研究这种长时间的动态，我们忽略了空间结构。该系统仅由一个高尺寸n的单个希尔伯特空间组成，n均为n。我们的模型包括交替进行两个不同的步骤：第一，一个单一的演变，然后测量单个信息1，由等级N/ 2投影仪表示。我们还可以选择通过单一结合测量结果，因此可以通过在每个步骤中测量单个信息来描述模型，每次测量基础都会改变。因此，如果我们通过统一u 1演变，则测量投影仪P 1，然后按单位u 2进化，然后测量投影仪P 2，这是等效的，直至总体统一，以测量投影仪u†1 p 1 u 1，然后测量投影仪u†1 u†1 u†1 u†2 p 2 u 2 u 2 u 1。我们通过写下测量结果来跟踪量子轨迹，因此尤其是纯状态总是沿着此类轨迹演变为纯状态。我们考虑两个不同的情况，即我们称“多体”和“自由费米昂”。在多体案例中，被选为随机的单位。术语“多体”有点误称：我们有一些固定的高维希尔伯特空间，也许是通过张紧许多量子的量形成的，因此更好的术语可能是“高维单体”。尽管如此，我们仍然坚持使用多体一词。特别是，人们可能希望可以通过我们的HAAR随机测量值对张量的张量产物的足够深的量子电路进行[8-10]。在自由效率的情况下，希尔伯特空间是费米子的一个小空间，只允许测量为fermion biinears。