本文研究了广义量子态,即C ∗ -代数上的正线性泛函和归一化线性泛函。首先,我们研究了正常态,即用密度算子表示的状态,以及奇异态,即不能用密度算子表示的状态。利用GNS构造,即Gelfand,Neumark和Segal关于C ∗ -代数表示论和投影理论的基本结果,给出了将有界线性泛函分解为量子态的方法。其次,给出了它在量子信息论中的应用。我们研究了协变克隆子,即Heisenberg和Schr¨odinger图像中的量子信道,它们通过移位而协变,并证明了最优克隆子不能有奇异分量。最后,我们讨论了Gelfand-Pettis积分意义下的纯态表示。我们还在本文的不同部分给出了物理解释和例子。
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里,我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略,一种在二维方形晶格上,一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中,我们的安萨兹(Ansatz)以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中,这种符号结构是未知的,我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。
摘要 我们研究了具有多个非阿贝尔强对称性的开放量子系统的零空间退化。通过将这些对称性的希尔伯特空间表示分解为涉及多个交换不变子空间的直接和的不可约表示,我们推导出稳态退化的严格下限。我们将这些结果应用于开放量子多体系统,并给出了三个说明性示例:全连通量子网络、XXX Heisenberg 模型和 Hubbard 模型。我们发现,在 SU(2) 对称情况下,导出的边界在系统尺寸上至少以立方级缩放,通常是饱和的。此外,我们的工作为具有非阿贝尔对称性的 Liouvillian 的系统块分解提供了一种理论,从而降低了对这些对象进行对角化所涉及的计算难度,并将自然的物理结构暴露给稳定状态——我们在示例中观察到了这一点。
摘要 我们研究了具有多个非阿贝尔强对称性的开放量子系统的零空间退化。通过将这些对称性的希尔伯特空间表示分解为涉及多个交换不变子空间的直接和的不可约表示,我们推导出稳态退化的严格下限。我们将这些结果应用于开放量子多体系统,并给出了三个说明性示例:全连通量子网络、XXX Heisenberg 模型和 Hubbard 模型。我们发现,在 SU(2) 对称情况下,导出的边界在系统尺寸上至少以立方级缩放,通常是饱和的。此外,我们的工作为具有非阿贝尔对称性的 Liouvillian 的系统块分解提供了一种理论,从而降低了对这些对象进行对角化所涉及的计算难度,并将自然的物理结构暴露给稳定状态——我们在示例中观察到了这一点。
摘要 分布式传感协议使用局部传感节点网络来估计网络的全局特征,例如局部可检测参数的加权平均值。在无噪声情况下,节点共享的连续变量 (CV) 多体纠缠可以提高参数估计的精度,相对于没有共享纠缠的网络所能达到的精度;对于纠缠协议,均方根估计误差随传感节点的数量 M 而呈 1 / M 的比例变化,即所谓的海森堡缩放比例,而对于没有纠缠的协议,误差则呈 M 1 的比例变化。然而,在存在损耗和其他噪声源的情况下,虽然多体纠缠在感测位移和相位方面仍然具有一些优势,但精度随 M 的比例变化并不那么有利。在本文中,我们表明使用 CV 纠错码可以增强传感协议对缺陷的鲁棒性,并恢复海森堡缩放比例至中等 M 值。此外,之前的分布式传感协议只能测量单个正交,而我们构建了一个可以同时感测两个正交的协议。我们的工作证明了 CV 误差校正码在现实传感场景中的价值。
摘要 分布式传感协议使用局部传感节点网络来估计网络的全局特征,例如局部可检测参数的加权平均值。在无噪声情况下,节点共享的连续变量 (CV) 多体纠缠可以提高参数估计的精度,相对于没有共享纠缠的网络所能达到的精度;对于纠缠协议,均方根估计误差随传感节点的数量 M 而呈 1 / M 的比例变化,即所谓的海森堡缩放比例,而对于没有纠缠的协议,误差则呈 M 1 的比例变化。然而,在存在损耗和其他噪声源的情况下,虽然多体纠缠在感测位移和相位方面仍然具有一些优势,但精度随 M 的比例变化并不那么有利。在本文中,我们表明使用 CV 纠错码可以增强传感协议对缺陷的鲁棒性,并恢复海森堡缩放比例至中等 M 值。此外,之前的分布式传感协议只能测量单个正交,而我们构建了一个可以同时感测两个正交的协议。我们的工作证明了 CV 误差校正码在现实传感场景中的价值。
Matrices & Operators Observables, The Pauli Operators, Outer Products, The Closure Relation, Representation of operators using matrices, outer products & matrix representation, matrix representation of operators in two dimensional spaces, Pauli Matrix, Hermitian unitary and normal operator, Eigen values & Eigen Vectors, Spectral Decomposition, Trace of an operator, important properties of Trace, Expectation Value of Operator, Projection操作员,正算子,换向器代数,海森堡不确定性原理,极性分解和奇异值,量子力学的假设。
Bohr和Sommerfield原子模型,包括吸收发射光谱,Rydberg的方程及其应用,光谱系列及其极限,物质和辐射的双重行为,De-Broglie的关系,Heisenberg的不确定性原则,Orbit概念,Orbit b)量子数量:定量,定义,确定和fribes,de and s sheiss and s s s s s s s s sheisentip and de-broglie的关系,b)淋巴结,S-,P-和D原子轨道的方向。c)电子构型定义,在各种轨道中填充电子的规则:保利排除原理,Aufbau原理和Hund的最大多样性规则,其意义,一半和完全填充轨道的稳定性,交换能量,交换能量,各种原子轨道的相对能量,各种原子轨道,解剖学构型。2。元素的定期分类:
100 年前,哥廷根在创建我们今天所知的量子物理学方面发挥了核心作用。1925 年,当时担任哥廷根理论物理研究所助理的维尔纳·海森堡发表了他著名的文章《运动学和力学关系的量子理论重新解释》。这篇文章标志着量子力学的开始,因此联合国、德国物理学会 (DPG) 和世界各地的众多物理学会将 2025 年定为“量子科学和技术年”。
我们考虑统一量子通道的过程断层扫描。给定对作用于D维Qudit的未知统一通道的访问,我们旨在输出对ε-close的统一的经典描述,即ε-close的钻石规范中未知的统一。我们使用未知通道的O(D 2 /ε)应用来设计算法实现误差ε和仅一个Qudit。这改善了先前的结果,这些结果使用O(D 3 /ε2)[通过标准过程断层扫描]或O(D 2。< /div>)5 /ε)[Yang,Renner和Chiribella,Prl 2020]应用。为了显示此结果,我们引入了一种简单的技术来“引导”一种算法,该算法可以通过Heisenberg缩放来产生可以产生εError估计的恒定估计值。最后,我们证明了一个互补的下限,即使访问未知统一的逆版本或受控版本,估计也需要ω(D 2 /ε)应用。这表明我们的算法既具有最佳的查询复杂性又具有最佳空间复杂性。