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紧凑型离子陷阱量子计算
量子信息处理正在从纯粹的学术学科稳步发展，转向整个科学和行业的应用。从基于实验室的，概念验证实验过渡到量子信息处理硬件的稳健，集成的实现是此过程的重要一步。但是，传统实验室设置的性质并不容易扩大系统大小或允许在实验室级环境之外的应用。这种过渡需要克服工程和集成方面的挑战，而无需牺牲实验室实施的最先进绩效。在这里，我们提出了一个19英寸的机架量子计算演示器，基于线性保罗陷阱中的40个CA +光学Qubits，以应对许多此类挑战。我们概述了机械，光学和电气子系统。此外，我们描述了量子计算堆栈的自动化和远程访问组件。我们通过描述与量子计算相关的表征测量结果，包括站点分辨的单量相互作用，以及通过Mølmer-Sørensen相互作用通过两种不同的地址方法提供的Mølmer-Sørensen相互作用进行纠缠。使用此设置，我们生产最大的纠缠的Greenberger-Horne-Zeilinger状态，最多24个离子，而无需使用后选择或误差缓解技术；与公认的常规实验室设置相提并论。
用于量子计算和模拟的可扩展微潘宁阱阵列
我们建议使用二维 Penning 阱阵列作为量子模拟和量子计算的可扩展平台，以捕获原子离子。这种方法涉及将定义静态电四极子位置的微结构电极阵列放置在磁场中，每个位置捕获单个离子并通过库仑相互作用与相邻离子耦合。我们求解此类阵列中离子运动的正常模式，并推导出即使在存在陷阱缺陷的情况下也能实现稳定运动的广义多离子不变定理。我们使用这些技术来研究在固定离子晶格中进行量子模拟和量子计算的可行性。在均匀阵列中，我们表明可以实现足够密集的阵列，轴向、磁控管和回旋加速器运动表现出离子间偶极耦合，其速率明显高于预期的退相干。通过添加激光场，这些可以实现可调范围的相互作用自旋汉密尔顿量。我们还展示了局部电位控制如何隔离固定阵列中的少量离子，并可用于实现高保真门。使用静态捕获场意味着我们的方法不受系统尺寸增加时的功率要求限制，从而消除了标准射频陷阱中存在的重大缩放挑战。因此，这里提供的架构和方法似乎为捕获离子量子计算开辟了一条道路，以实现容错规模的设备。
集成光子QCCD设备中的Multizone捕获 - 离子量子控制
多路复用操作和对多个陷阱站点的扩展相干控制是大规模体系结构中陷阱离子处理器的基本要求。在这里，我们使用具有积分光子组件的表面电极陷阱来证明这些构建块，这些陷阱可扩展到大量区域。我们在两个区域中使用集成光实施了一个拉姆西序列，分别为375μm，在脉冲之间在200μs中从一个区域转移到另一个区域。为了在运输过程中实现低运动激励，我们开发了用于测量和减轻用于将集成光传递到离子的裸露介电表面的影响的技术。我们还证明了在具有低光学串扰的单独区域中对两个离子的同时控制，并使用它执行同时光谱，以将两个位点之间的场噪声相关联。我们的工作展示了集成光子离子陷阱系统中的第一个运输和连贯的多ZONE操作，这为在被困的离子量子量耦合器件架构中进一步扩展构成了基础。
微型制造的表面电极离子陷阱，具有3D-TSV集成，用于可伸缩量子计算
Micro-fabricated Surface Electrode Ion Trap with 3D-TSV Integration for Scalable Quantum Computing Jing Tao 1 , Luca Guidoni 2 , Hong Yu Li 3 , Lin Bu 3 , Nam Piau Chew 1 and Chuan Seng Tan 1* 1 School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798 2 Laboratoire Matériaux et Phénomènes Quantiques, Université Paris Diderot, France, 75205 3 Institute of Microelectronics, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore 117685 Email: tancs@ntu.edu.sg Abstract In this paper, 3D architecture for TSV integrated Si surface ion-trap is proposed, in which the TSV and microbump technology is used to connect the surface electrodes of ion trap到底部的Si插座。伪电位模拟用于确定“平面陷阱”和“ TSV陷阱”几何形状的捕获离子高度。在两种情况下均未观察到伪能力的显着偏差。初步的微型离子陷阱芯片是特征的。所提出的技术在形式和寄生降低微型表面离子陷阱方面有希望，用于可扩展的量子计算应用。（关键字：表面离子陷阱，3D TSV集成，量子计算）简介量子计算被广泛吹捧为维持对高性能计算未来需求的最有可能的技术之一。实现量子计算机的一种有希望的方法是将悬浮在真空中的原子离子用作量子位（Qubits）来执行量子操作[1]。离子被一组产生静态（DC）和射频（RF）电场的表面电极限制在自由空间中。具有适当波长的激光束用于将离子冷却到地面振动能状态，并通过解决离子的电子能态执行量子操作。现代离子陷阱芯片促进了在SI基板上制造的大量多段表面电极，以操纵高密度离子阵列或形成多个离子捕获区[2]。离子捕获技术的关键挑战之一是以可扩展的方式将不断增加的电极号互连到外部DC/RF电源。传统的电线键合方法需要在芯片表面积上设计耗尽空间的外围粘结垫设计，并且还具有从芯片外围到被困离子的激光障碍物的缺点。使用高级3D集成技术，提议将离子陷阱芯片垂直堆叠在Si插台上，在该插座机上，将通过（TSV）和微型凹凸在其中形成垂直互连以连接表面电极。图1显示了所提出的TSV积分离子陷阱模具的示意图，该陷阱堆叠在Si插孔器上，其中一个离子被困在陷阱芯片表面上方。提出的架构提供了一个微型离子陷阱系统，其优势具有高密度电极积分能力，较小的RC延迟，紧凑的外形尺寸和芯片表面激光束的清晰可访问性。
在未标记的相机陷阱图像中自动识别非洲豹子
摘要 - 本文介绍了一种解决现实世界动物识别问题的算法，即确定panthera提供的非标记的非洲豹图像数据集中的K单个动物数量未知数量。为了确定豹子的ID，我们提出了一种有效的自动化算法，该算法包括从图像中分割豹子体，对图像对之间的相似性和群集进行了分割，然后进行验证。要执行聚类，我们采用了修改的三元搜索，该搜索使用了新型的自适应K -Medoids ++聚类算法。最佳聚类是使用Silhouette分数的扩展定义确定的。使用新的聚类后验证程序用于进一步提高聚类的质量。使用Panthera数据集评估了该算法，该数据集由1555张图像中拍摄的677个单独的豹子组成，并通过基线K -Medoids ++聚类算法算法的0.864进行了调整后的共同信息评分，与0.864相比进行了聚类。
在 300 毫米玻璃晶圆上大规模制造表面离子阱
由于其优异的介电性能，玻璃可以作为表面离子阱制造中石英或蓝宝石的低成本替代材料。与高电阻率（5000 Ω·cm）硅衬底（20 MHz 时的典型损耗角正切为 1.5）相比[24]，本文采用的玻璃衬底（Corning SGW 8.5）在 5 GHz 时的损耗角正切为 0.025，体积电阻率为 10 10 Ω·cm（数据可从产品信息表获得）。这省去了硅阱所需的射频屏蔽层和绝缘层，并使制造程序变得更加简单。此外，透明玻璃（波长为 300 至 2400 nm 的透射率为 90%）可以使光的传输和收集更加灵活，例如，通过在下面放置光纤和/或光电探测器。 [25]与其他介电材料（如蓝宝石和石英）相比，玻璃不仅成本低，而且可制造性更先进，可以实现高可靠性的玻璃通孔、[26,27]阳极键合、[28]
离子阱量子信息测量方法
创建比常规方法效果更好的量子算法（例如大整数分解）使量子计算成为现代物理学的重点。在物理构建量子计算的各种方法中，Cirac 和 Zoller [ 1 ] 提出的离子阱方法尤为有前景。离子阱的有效性已通过大量实验得到证明，证实了其在实际量子计算中的潜力。离子阱是一种利用电场和/或磁场将带电粒子（离子）限制在特定空间区域的装置。这种限制允许对离子进行操纵和分析。事实上，精确控制单个离子的能力可以实现精确的量子操作，而捕获离子的长相干时间可确保复杂计算期间的稳定性 [ 2 ]。离子阱系统的可扩展性进一步使得构建更大的量子系统成为可能，高保真量子门可最大程度地减少操作错误。此外，离子阱有助于产生纠缠态，这对于量子通信和分布式计算至关重要。在这种情况下，离子阱中的势通常用谐振子来近似，这为分析离子的运动和相互作用提供了一个完善的框架，这对于实现量子门和其他必要的操作至关重要 [3]。阱内离子之间的相互作用（包括光学或电磁谐振器中的离子）可以建模为耦合的谐振子，这对于控制量子态和执行纠缠等量子操作至关重要。这些相互作用可以进入各种耦合状态——弱、强和超强——每一种耦合状态都在提高量子计算机的性能和可扩展性方面发挥着关键作用 [4,5]。在量子计算领域，特别是在囚禁离子系统的哈密顿动力学框架内，对各种量子度量的细致理解至关重要。例如，纠缠熵测量子系统之间的量子相关性，指示共享的信息量。这对于量子算法和协议（如纠错和加密）非常重要。另一个指标是计算复杂度，它评估量子计算所需的资源，包括量子比特的数量和量子电路的深度。这反映了量子操作的难度和算法的效率。高纠缠熵通常会导致计算复杂度增加，因为维持纠缠需要更复杂、更深的电路。另一方面，通过按顺序排列量子门，可以形成高效的量子算法，使量子计算机能够解决超出传统计算机能力的问题 1 。量子门与波函数相互作用的研究很重要；将参考状态 | ψ R ⟩ 转换为目标状态 | ψ T ⟩ 需要应用一个幺正变换 U ，这是通过一系列通用门实现的。优化这些门序列至关重要，因为通往同一目标状态的可能路径是无限的。电路深度，即连续操作的数量，与计算复杂度有关。
囚禁离子量子计算机上的最近质心分类
近年来，量子机器学习在理论和实践方面取得了长足的发展，已成为量子计算机在现实世界中应用的有希望的领域。为了实现这一目标，我们结合了最先进的算法和量子硬件，为量子机器学习应用提供了实验演示，并可证明其性能和效率。具体来说，我们设计了一个量子最近质心分类器，使用将经典数据高效加载到量子态并执行距离估计的技术，并在 11 量子比特离子阱量子机上进行了实验演示，其准确度与经典最近质心分类器的准确度相当，可用于 MNIST 手写数字数据集，并可实现 8 维合成数据的准确度高达 100%。
用于囚禁离子光寻址的光栅耦合器的设计与制作
量子计算利用量子比特的量子现象（叠加和纠缠）执行复杂的计算任务 [4]。在过去的几十年中，各种各样的量子比特已经被实现，包括超导量子比特 [2]，[5]，半导体量子点 [6]，[7] 和捕获离子量子比特 [8]。在上述量子比特中，捕获离子量子比特因其在量子纠缠中的高保真度而备受关注，因为捕获离子本质上是相同的 [9]。为了将捕获离子量子比特应用于量子计算设备，霍尼韦尔将 QCCD（量子电荷耦合器件）架构实现到可编程捕获离子量子计算机中。在 QCCD 中，捕获离子量子计算机可以通过将离子阱与用于量子比特光学寻址的光电元件集成到一个紧凑的独立设备中来实现。据报道，QCCD 实现了 2 4 的量子体积测量，并且几乎不存在串扰 [10]。