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这个问题的问题探讨了LHC在高能量边界（P40）的前10年物理学的巨大影响，并在此期间听到了那些处于机器敏锐的末端的人和实验（P33）的声音。LHC的故事还有很长的路要走，它与Ligo有相似之处，并寻求检测引力波。在1987年，当CERN理事会成立的计划小组建议使用高幼体质子 - 普罗顿对撞机，质量为13-15 TEV时，Ligo刚刚成立为Caltech/MIT项目。LIGO的现场建设始于1994年，即LHC批准的那一年，二十年后，这两个基础设施使历史悠久，直接发现了Higgs Boson和重力波。现在，随着高光度LHC的升级和增强的高级LIGO“ Plus”，物理学家正在争夺建立Higgs工厂和第三代重力波干涉仪，以全面利用这些层状发现。对前者的计划一直是欧洲战略更新的讨论中心，即将得出结论，而正如我们在P53上报告的，欧洲的两个地点正在竞标主持爱因斯坦望远镜（ET）。干涉仪可能比对船员便宜，但是，正如前LIGO总监Barry Barish在我们对P61的采访中所解释的那样，像ET这样的项目需要专业管理，艰难的决策和健康的风险需求。
模拟Z晶格量规理论上的量子计算机
•世界是量子，我们很幸运，任何适合古典计算机的东西 - 大型量子计算机可以在HEP中处理计算，否则无法访问 - 这打开了新的边界并扩展了LHC，LIGO，LIGO，EIC和DUNE
冷原子量子技术探索基础物理学视野 ICTS 2022 年 11 月.pptx
“LIGO/Virgo 式”网络与合作，为英国领导层提供了一条道路。第一阶段目前由 QTFP 计划和其他来源资助了约 1000 万英镑，第二阶段可以放在 Boulby 或 Daresbury（英国）的国家设施，也可能放在 CERN（法国/瑞士）。
引力波 - ijrpr
探测引力波的挑战在于它们在时空中造成的极小扭曲，而这些扭曲很容易被环境噪声掩盖。克服这些挑战需要先进的技术来降低地震活动、热波动和其他来源的噪声（Abbott 等人，2016 年）。一些关键策略包括：首先，地震隔离：LIGO、Virgo 和 KAGRA 中的悬挂镜被设计为与地面振动隔离。多层悬挂系统（包括主动阻尼机制）有助于保护镜子免受地震干扰（Thorne，2017 年）；其次，真空系统：这些探测器中的激光束穿过长真空管，以防止空气分子散射，从而将噪声引入测量中。
定向搜索来自……的连续引力波
年轻的孤立中子星及其疑似位置是定向搜索连续引力波 (GWs) 的有希望的目标 [1]。即使没有从脉冲星的电磁观测中获得计时信息，这种搜索也可以以合理的计算成本实现有趣的灵敏度 [2]。包含候选非脉冲中子星的年轻超新星遗迹 (SNR) 是此类搜索的自然目标，即使在没有候选中子星的情况下，小型 SNR 或脉冲星风星云也是如此（只要 SNR 不是 Ia 型，即不会留下致密物体）。过去十年，已经发表了许多关于孤立、定位良好的中子星（除已知脉冲星外）的连续引力波的上限。它们使用的数据范围从初始 LIGO 运行到高级 LIGO 的第一次观测运行（O1）和第二次观测运行（O2）。大多数搜索都针对相对年轻的 SNR [3-11]。一些搜索瞄准了银河系中心等有希望的小区域 [4, 8, 11–13]。一项搜索瞄准了附近的球状星团，那里的多体相互作用可能会有效地使一颗老中子星恢复活力，从而产生连续的引力波 [14]。一些搜索使用了较短的相干时间和最初为随机引力波背景开发的快速、计算成本低的方法 [4, 8, 11]。大多数搜索速度较慢但灵敏度更高，使用较长的相干时间和基于匹配滤波和类似技术的针对连续波的专用方法。这里我们展示了对 12 个 SNR 的 O2 数据的首次搜索，使用完全相干的 F 统计量，该统计量是在代码流水线中实现的，该流水线源自首次发布的搜索 [3] 等 [5, 9] 中使用的代码流水线。由于 O2 噪声频谱并不比 O1 低很多，我们通过专注于与年轻脉冲星观测到的低频兼容的低频，加深了这些搜索（相对于 O1 搜索 [9]）。这一重点使我们能够增加相干时间，并获得显着的改进
量子信息处理的未来方向
量子力学定律产生了违反直觉的影响。量子信息处理器使用“量子怪异”来执行经典信息处理器无法执行的任务。量子计算机，该计算机将处理存储在原子，光学和固态系统上的信息：它们旨在使用诸如量子叠加和纠缠等反直觉效果的效果，以执行量子模拟，量子搜索，量子搜索和代码违反诸如在传统经典计算机上很难或不可能解决问题的问题。量子通信系统传输了用单个光子编码的信息：他们利用了这样一个事实，即量子测量不可避免地是随机性和破坏性的，以制定量子加密通信，其安全性由物理定律保证。量子传感器和测量设备以最大的敏感性和物理定律允许的精度运行：从磁力计到量子钟，再到高级引力干涉仪（例如LiGO），量子计量学提供了推动测量值到其最终限制所需的技术所需的技术。
EE515：量子传感：机器学习、推理……
EE515：量子传感：机器学习，推理和信息单位：4时间：星期一，星期一2：00-3：50pm，位置：KAP 165讲师：Quntao Zhuang Office：PHE 606办公室：TBA办公时间：QZHUANG@USC.EDU CATALOG量子，量子信息，量子的基础，量级机械，量子的基础，量子的基础，量子的基础，量子的基础，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子量，量子量，量子和机器的基础，量子和机器的量度，量子和机器的量度为基础。课程描述是介绍量子传感的基础知识的4个单元课程---推理，信息和机器学习的量子理论。量子信息科学和工程在在计算，沟通和传感方面取得优于古典性能方面表现出了巨大的希望。传感是一个竞技场，量子技术可以在短期内实现用于实际应用的经典感应技术的优势。量子传感和计量学研究非经典资源来增强各种传感应用的测量表现。作为一个突出的例子，激光干涉仪重力波观测站（LIGO）将非经典挤压光注射到其米歇尔森干涉仪中，以超过由于激光射击噪声而超过标准量子限制（SQL）。除了LIGO外，量子计量学还在目标检测，显微镜，生物传感和相跟踪中得到了利用。最近，量子传感已在机器学习任务中发现了应用，例如使用智能量子传感器网络。本课程将介绍量子传感的理论基础，并在不同的实践感应场景中提供量子优势的规范示例。课程始于基本的量子力学，包括量子系统和以谐波振荡器建模的量子光学系统。然后，我们将涵盖经典推理和古典机器学习的基础知识，这是对此之后的量子版本的初步。最后，我们将讨论一些用于量子传感的物理系统。本课程将介绍基本的工具和方法，以建模和分析量子传感协议，并将其应用于现实示例。针对具有复杂线性代数知识的学生，本课程为学生提供了最新的量子传感概述，并为他们做好准备以进一步研究该主题。学习目标结束时，学生将能够