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基于噪声量子点的可见性基于Majorana Qubits的测量
Majorana零模式（MZM）被探讨为拓扑量化计算的有前途的平台[1-5]。作为其非本地性质的直接结果，原则上，基于majorana的量子比不容易折叠，并且与常规量子相比，可以提供更好的保护门。在过去十年中，通过观察零偏置率峰[6-12]，4π-周期的约瑟夫森效应[13-15]，在检测MZM的特征方面取得了许多实验进展[13-15]，能量分配的指数长度依赖性[16，17，17，17]和coherent Single procker offerents和Coherent Single corperstions和Coherent offermond offerents和Coherent Singlestrent Electrent [17]和Coherent Electres [18] [18] [18] [18] [18] [18] [18] [18] [18] [18] [18] [18] [18] [18] [18]尽管很有希望，但这些签名被证明是对系统中MZM的存在做出明确判断[19-26]的明确判断。因此，从实验和理论的角度来看，对拓扑主体量子的测量值引起了显着的关注。成功实施了拓扑量子的读数将标志着从研究拓扑阶段的特性到拓扑保护的量子信息处理的过渡。此外，由于当前的物理移动MZM [27]似乎实际上是具有挑战性的，基于测量的方案[28，29]成为最有可能操作基于Majorana的拓扑量子计算机的手段。
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。
在盒子里思考——用猫量子比特进行量子计算
十年后，当时就职于贝尔实验室的美国数学家彼得·肖尔 (Peter Shor) 设计出了最早的量子算法之一。对于传统（非量子）计算机来说，将两个数字相乘很容易，但执行逆运算（将数字分解为因数）却非常困难。事实上，随着数字越来越大，这个问题很快就会变得难以解决。这个问题非常困难，以至于现代数据加密利用了这种难解性来保护我们的信息。不幸的是，肖尔利用量子力学的特性发现了一种量子算法，可以大大加快这个逆问题的求解速度。一旦我们制造出足够强大的量子计算机来运行它，这一发现就会使当今的数据安全面临风险。
相干的超导量子矩形量子量
Josephson隧道连接是几乎所有超导电子电路（包括Qubits）的核心。典型地，使用阴影蒸发技术制造了量子位的连接处，以减少超导纤维界面的介电损耗贡献。近年来，亚微米量表重叠连接开始引起人们的注意。与阴影蒙版技术相比，不需要角度依赖性沉积，也不需要独立的桥梁或重叠，这对于晶圆尺度处理而言是显着的局限性。这是以在制造过程中打破真空的成本，但简化了在多层电路中的集成，实现截然不同的连接尺寸，并可以在工业标准的过程中更大规模地制造。在这项工作中，我们证明了减法过程用于制造重叠连接的可行性。在一系列测试接触中，我们发现6个月内平均正常状态阻力的低老化仅为1.6％。我们通过将它们用于超导式的transmon量子位来评估连贯性。在时间域实验中，我们发现，最好的设备的量子寿命和相干时间平均大于20µs。最后，我们讨论了我们技术的潜在改进。这项工作铺平了迈向更标准化的过程，并具有材料和生长过程，这是大规模制造超导量子电路的重要步骤。
脉冲Qubits的行为及其用于喂养前向网络的应用
在过去的二十年中，机器学习和量子计算的组合一直是一个不断增长的话题，但是到目前为止，量子计算硬件的局限性具有某种性的限制，这是什么限制了用于机器学习的复杂多量化操作。在本文中，我们利用在脉冲量子A上观察到的量子状态概率的周期性性质，以提出一个单品饲料向前块，其构建结构允许以类似于经典神经网络的方式使用经典参数。为此，我们调节脉冲令人兴奋的量子，以诱导Bloch球体周围的叠加旋转。此处介绍的方法具有每个块单个量子的优势。因此，它相对于块的数量是线性的，而不是与其他地方的大多数方法相比，与多项式相对于多项式。此外，由于它采用了经典参数，因此可以对培训中的大量迭代和更新进行培训，而无需居住，并且可以在必要时重复使用并存储梯度。我们还展示了如何使用正弦方的激活功能来绘制类比与神经网络的绘制，并说明了如何在启用脉冲量子计算机上使用和实现此处介绍的馈电块。
超导QUBITS中的电荷噪声和放松误差
我的博士学位的成功没有一个巨大的支持网络，我最大程度地赞赏和感激之情是不可能的。首先，我要感谢我的顾问罗伯特·麦克德莫特（Robert McDermott）教授，他在整个研究生生涯中指导我进行了几个项目，甚至对最细微的细节似乎无休止地了解了知识。一天，没有一个新想法或尝试测试的新理论。在他的领导下，我从对领域的几乎一无所知，到提出自己的问题并提出自己的理论进行测试。，当我们把他带出实验室时，罗伯特总是有一个有趣的故事来讲述诸如爆炸的低温恒温器或秘密俄罗斯掩体之类的事情。我还要感谢麦克德莫特实验室的其余成员在这些年中的工作和竞争。尤其要感谢Guilhem在我开始时将我带到他的翅膀上，因为他启动了我对Qubits，Ivan和Alex的理解，伊万和亚历克斯帮助我寻求更新实验室的软件基础架构，并为教会我所有关于噪音的教导。没有你们每个人，这里工作就不会一样。我的工作已经建立在实验室中其他每个学生的工作，无论是已经测试过的制造食谱还是低温器的设置和接线，为此，我非常感谢。我很幸运能在一路上有许多导师，这推动了我的物理职业发展。在大学里，有许多教授，学生和研究机会，我非常感谢您维持我对物理学的兴奋。Richardson先生首先让我对我的高中物理课上的物理学奇迹睁开了眼睛，教我们如何通过有趣，有趣的问题工作（几年后我以TA为ta！）。大学毕业后，我在西北国家实验室的Brent Vande-vender指导我。正是这种指导和经验影响了我去研究生并继续研究物理学的决定。当我介绍我物理生涯的这一章时，我对我的家人表示不足。当我还是个孩子的时候，我的父母向我提供了巡回演出和科学实验套件，并尽力回答我所有的“为什么？”我父亲总是非常支持我的想法，并鼓励我的批判性思维。我妈妈反复大喊：“我等不及要参加物理课！”事实证明，她对我对物理的热情是正确的。我的姐姐安娜，我的祖母和我的大家庭也充满了无休止的鼓励和爱。没有我的家人，这一切都是不可能的，我永远感谢他们不断的支持。研究生有时会令人沮丧，累人和令人生畏。我感谢我庞大而充满爱心的朋友网络，这些网络帮助我度过了艰难的时期，并为我的工作生活提供了平衡。对那些与我一起冒险的人，听了我，支持我，和我一起看日落或电影，和我一起玩飞盘，通常让我在这段旅程中保持理智，谢谢。
量子比特上的图形：演示量子计算机上的三种图形算法
用于数据库和数据管理的量子计算是一个新兴的研究领域，近年来取得了长足的发展 [35,46]。该领域旨在满足对更复杂的优化方法的需求，这些方法至关重要，因为数据量和复杂性继续以越来越快的速度增长。该领域的主要愿景是未来数据库的优化可能部分在量子计算机上进行。之前的大部分研究集中于利用各种二次无约束二元优化公式来优化关系数据库 [4、11、15、17、25、33、34、36、37、44、45、49、53]。第二种最常见的量子计算方法是用量子机器学习来解决数据库问题 [18、19、47、51、52]。尽管关系数据库中的许多优化问题从根本上来说都是图问题（例如，连接顺序选择），但该领域中图算法的全部功能尚未得到充分研究。为了对量子计算中现有的图算法进行更系统的研究和基准测试，
用于通量量子比特之间高保真门的可调电感耦合器
1 芝加哥大学詹姆斯弗兰克研究所，美国伊利诺伊州芝加哥 60637 2 芝加哥大学物理系，美国伊利诺伊州芝加哥 60637 3 斯坦福大学物理与应用物理系，美国加利福尼亚州斯坦福 94305 4 西北大学物理与天文系，美国伊利诺伊州埃文斯顿 60208 5 耶鲁大学耶鲁量子研究所，美国康涅狄格州纽黑文 06511 6 中国科学技术大学合肥国家微尺度物质科学研究中心和物理科学学院，中国合肥 230026 7 中国科学技术大学上海量子科学研究中心和中科院量子信息与量子物理卓越创新中心，上海 201315 8 普林斯顿大学物理系，美国新泽西州普林斯顿 08544 9 芝加哥大学普利兹克分子工程学院，美国伊利诺伊州芝加哥60637，美国
量子比特和连续变量量子库计算中非线性的分析证据
复杂网络是社会、生物、物理和工程系统中的重要范式，用于理解新兴行为、弹性、可控性、影响力和传输等多种现象 [1-11]。人们广泛关注的一个问题是复杂网络中的信息动力学，以了解传播、存储和处理等方面 [12]。经典系统中已经考虑了这些方面，突出的例子包括万维网、大脑和机器学习中的神经网络。近年来，人们还探索了基于量子系统设计网络的可能性 [13,14]。据报道，复杂网络在量子通信 [15,16]、量子生物学 [17-19] 和新兴量子现象 [20-25] 中都有应用。在这些情况下，网络链接可以通过 (量子) 节点之间的相干耦合 [ 26 – 32 ] 以及通过量子关联 [ 21 ， 33 ， 34 ] 或传输信号 [ 35 – 37 ] 来建立，重点是高效、安全的能量和信息传输以及新出现的复杂现象。最近，人们也开始探索量子网络处理信息的能力。通过结合神经网络的性质和量子领域独有的特征，量子神经网络有望比经典神经网络提供多种优势，例如有效维度更高、内存容量呈指数级增长，以及训练和学习速度更快 [ 38 ， 39 ]。在此背景下，最近还提出了基于量子比特网络将储存器计算 (RC) 扩展到量子领域的首个提案 [ 40 ]。 RC 是一种三层（循环）神经网络，特别适合解决时间任务 [41]。近年来，经典 RC [41-43] 的几种实现已在光子学、自旋电子学、力学和生物系统 [44-53] 中得到实现。众所周知，通过利用高维物理系统、内部存储器和非线性，RC 可以实现良好的性能 [41,54]。至于系统规模，可以在经典系统中考虑大型储存器网络，或者在量子系统中作为一种有前途的替代方案。事实上，对于量子网络，即使节点数量减少也能显示出巨大的希尔伯特空间，这是扩展 RC 的主要动机之一
一个低温CMOS芯片，用于生成多个Qubits的控制信号
问题1 - 5。但是，有用的量子计算机将需要大量的高保真量子台和控制界面6 - 14，该界面6 - 14通过经典（通常在室温下）和量子（通常在低温温度下）域之间传递信号（图1a）。与经典处理器不同，量子cir-cuits无法粉丝和扇出数据15、16，因此面临着重要的输入 - 输出瓶颈17。尤其是，量子计算机中的每个量子都由外部电路7、9、18单独控制，这为量子系统19增加了噪声和热量。蛮力的方法来管理这些信号（VIA）每量子的使用单个组件的使用 - 限制了这些系统的缩放潜力16。最近的最新实验说明了这种挑战，该实验需要大约200个宽带电缆，45个笨重的微波循环器和室温电子设备来控制53吨的室温（参考20）。在本文中，我们报告了一种基于芯片的低温含量金属 - 氧化物 - 氧化剂（CMOS）界面系统，该系统可以生成100 mk时多个Qubits的控制脉冲。我们的方法是基于具有超低功率分离并实现量子及其对照电路之间紧密整合的CMO芯片。我们的体系结构不需要控制系统和Qubits在同一基础21上的整体整合，也不需要从室温（或4 K）到每个量子11、13的单个电气连接。相反，我们的体系结构利用芯片到芯片互连22来管理输入 - 输出瓶颈，并有可能与各种基于半导体的Qubit平台相兼容，包括基于Majorana零模式（MZMS）23，Electron Spins 24或Gatemon 24或Gatemon设备25。