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第五讲：利用电路进行计算
状态 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 称为基态，上述方程的状态为：任何长度为 1 的基态的线性组合都是有效状态。在谈论状态长度时，我们将其视为矢量。请记住，这对应于量子力学的第一公设。重要的是，给定状态 | ψ ⟩ = α | 0 ⟩ + β | 1 ⟩ 的物理量子比特，不可能找出 α、β。我们只能测量量子比特。让我们举一个测量的例子。如果我们在标准基础上进行测量，基态为 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ ，那么我们将有 | α | 2 的概率观察到状态 | 0 ⟩ ，并以 | β | 2 的概率得到状态 | 1 ⟩ 。这为为什么状态的范数应该为 1 提供了更多理由。与经典计算的情况一样，我们使用多个量子比特在量子计算机中存储数据。两个量子比特的可能状态是什么？基态应该是 | 0 ⟩| 0 ⟩ 、 | 0 ⟩| 1 ⟩ 、 | 1 ⟩| 0 ⟩ 和 | 1 ⟩| 1 ⟩ 。我们将状态 | 0 ⟩| 0 ⟩ 与状态 | 00 ⟩ 等同，其他基态也类似。和以前一样，我们会说这些状态的任何线性组合都是有效状态。
集成电路的开源设计
摘要 本文介绍了使用 SKY130 开源 PDK 设计自时钟 12 位非二进制全差分 SAR-ADC。整个混合信号电路设计和布局均采用免费开源软件创建。ADC 在 1.8V 电源下达到高达 1.44MS/s 的采样率，同时在 0.175mm 2 的小面积上消耗 703 μW 的功率。可配置抽取滤波器可以在使用 256 的过采样因子时将 ADC 分辨率提高到 16 位。使用 448aF 华夫饼电容器的 9 位温度计编码和 3 位二进制编码 DAC 矩阵导致每个输入的总电容为 1.83pF。使用 SKY130 高密度标准单元的形式来实现可配置的模拟功能，允许使用硬件描述语言对模拟电路进行参数化，并在有意数字化的工作流程中强化宏。
超导电路中的量子光学
首先，我们在实验中测量的强光子 - 光子相互作用，如巨型跨kerr效应所示。在这项工作中，在单个光子水平的两个相干领域之间测量了每个光子约20度的条件相移。鉴于这种强烈的相互作用，我们提出并分析了基于跨凯尔效应的级联设置，以检测巡回微波炉光子，这是一个长期的杰出问题，只有最近的实验实现。我们表明，对于很少的级联传输，可以对微波光子进行无损检测。超导量子干扰装置（squid）的片上可调性被利用在下一个呈现的实验工作中创建可调超导谐振器。最后，我们表明，通过将原子放在传输线的末端，可以有效地生成微波光子。我们还提出了一个可以在任意波数据包中生成光子的设置。
用于硅光子电路的设计测试
硅光子学领域的研究努力和商业企业都显着增加。这在很大程度上是由光子元素的有效性以及过去十年中光子整合的规模和复杂性的提高所驱动的。硅光子学特别适合需要高带宽，具有成本效益和远程互连能力的应用。这一趋势进一步强调了数字经济中数据的指数扩展，推动了计算，存储和网络技术的创新[1]，[2]，[3]。The adoption of silicon for photonics is underpinned by sev- eral pivotal factors, with a notable emphasis on the high refrac- tive index contrast between silicon and silicon oxide, which allows strong light confinement and a compact waveguide footprint in the silicon-on-insulator (SOI) layer.此外，通过载体注入或提取产生的高速调节的可用性使硅光子学吸引了将切换元素嵌入路由/通信织物中的嵌入开关元素，从而带来了计算和连接的融合 - 在光学神经网络[4]，光学逻辑[4]等应用中。这些有利的特性通过固定的CMOS生态系统固有的制造过程进一步受益，CMOS生态系统可以很容易地用于硅PIC制造[6]，[7]。以及优势，Si-Photonics还带来了一些挑战。但是
基于 Quine-McCluskey 的从可逆量子电路生成最佳组合逻辑电路的方法
专为量子计算机设计的算法已经开发出来。在量子电路中，使用 Feynman、Toffoli 和 Fredkin 门代替组合逻辑门中的传统输入，例如 AND、OR、NAND、NOR、XOR 和 XNOR。将量子电路转换为组合逻辑电路或反之亦然的能力至关重要。本论文研究（或论文）旨在展示从可逆量子电路派生组合逻辑电路的过程。为此，利用 Quine-McCluskey 技术以及从量子电路生成的状态表来获得最佳逻辑表达式，作为构建组合逻辑电路的基础。在 MATLAB Simulink 环境中实现了由此得到的组合逻辑电路，并获得了状态表。对从量子电路和组合电路派生的状态表进行了比较，获得了成功的结果。
优化量子电路通常很困难
为了使量子计算尽可能高效地完成，优化底层量子电路中使用的门数量非常重要。在本文中，我们发现许多近似通用量子电路的门优化问题都是 NP 难的。具体来说，我们通过将问题简化为布尔可满足性，证明了优化 Clifford+T 电路中的 T 计数或 T 深度（它们是执行容错量子计算的计算成本的重要指标）是 NP 难的。通过类似的论证，我们证明了优化 Clifford+T 电路中的 CNOT 门或 Hadamard 门的数量也是 NP 难的。同样改变相同的论证，我们还确定了优化可逆经典电路中 Toffoli 门数量的难度。我们找到了 NP NQP 的 T 计数和 Toffoli 计数问题的上限。最后，我们还证明，对于任何非 Clifford 门 G，在 Clifford+ G 门集上优化 G 计数是 NP 难题，其中我们只需要在运算符范数中的某个小距离内匹配目标单元。
光子集成电路的稳健表征
关键词：可编程光子集成电路、相位恢复、稳健表征 摘要：光子集成电路 (PIC) 提供超宽光学带宽，可为信号处理应用提供前所未有的数据吞吐量。动态可重构性可以补偿制造缺陷和波动的外部环境，调整自适应均衡和训练光学神经网络。PIC 重构的初始步骤需要测量其动态性能，通常由其频率响应描述。虽然测量幅度响应很简单，例如使用可调激光器和光功率计，但由于各种因素（包括测试连接中的相位变化和仪器限制），测量相位响应存在挑战。为了应对这些挑战，提出了一种通用且稳健的表征技术，该技术使用耦合到信号处理核心 (SPC) 的片上参考路径，其延迟大于或小于信号处理路径上的总延迟。芯片功率响应的傅里叶变换揭示了 SPC 的脉冲响应。该方法对低参考路径功率和不精确的延迟更具鲁棒性。使用有限脉冲响应 (FIR) 结构的实验证明了快速 SPC 训练，克服了热串扰和设备缺陷。这种方法为 PIC 特性提供了一种有前途的解决方案，有助于加快物理参数训练，以用于通信和光学神经网络中的高级应用。