b'与 ED 一样,对于一般的混合态,EC 也很难计算,而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是,对于纯态,例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态,EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ,等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术:(i)量子隐形传态,我们在一开始就介绍过,它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态,以及(ii)量子数据压缩[12],它的基本意思是,一个由 n 个量子比特组成的大消息,每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述,可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特;而且只要 n 足够大,就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具,爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 (总共 2 n 个量子比特)在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特,然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob,并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特,这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此,Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义,即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态,EC = ED [7],这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态,这两个量都很难计算。尽管如此,预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 ),即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而,正如我们现在所解释的,有一个 EC 的修改,通过对纯态的 EC 取平均值获得,它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ,尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
•我们基于Xilinx的ZCU216开发了QICK2。与ZCU208兼容。•MKIDS:8K频道/板。•它不需要外部模拟搅拌机。•它覆盖了多达10GHz的频谱,并在数字域中生成I-Q音调。•这是我们在U.Chicago(D. Schuster's Lab),Princeton(A。Houck's Lab),匹兹堡(Hatlab)合作的QIS系统的默认设置。•我们正在制作包括放大器,过滤器和步进功率衰减器的同伴RF板。•对于8K频道,费用为$ 2/kid。•50万个频道100万美元。
控制由行进量子场携带的飞行量子比特 (qubits) 对于量子网络中的相干信息传输至关重要。在本文中,我们基于描述由驻留量子系统驱动的输入输出过程的量子随机微分方程 (QSDE) 开发了一个用于对飞行量子比特的控制进行建模的通用框架。在连续时间有序光子数基础上,无限维 QSDE 被简化为驻留量子系统非幺正状态演化的低维确定性微分方程,并且传出的飞行量子比特状态可以以随机发生的量子跳跃的形式表示。正如飞行量子比特生成和变换的例子所证明的那样,这使得分析激发数不保留的一般情况成为可能。所提出的框架为飞行量子比特控制系统的设计奠定了基础,可以将先进的控制技术融入实际应用中。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
量子计算利用量子力学进行计算,超导量子比特是目前实现量子计算机的更成熟的技术。在本文中,我们描述了量子处理器单元 (QPU) 的实现,该单元用于通过使用信号发生器在超导量子比特设备上以微波脉冲的形式执行指令并执行量子比特读出。我们进一步扩展 QPU 作为执行量子比特表征任务(例如光谱和退相干测量)的平台,以确定和优化执行量子门操作的工作参数。我们还展示了 QPU 在执行量子比特实验中的用途,例如高斯和因式分解以确定整数的因数和贝尔不等式测试以检查一对量子比特之间的纠缠强度。我们在将量子电路编译成微波脉冲序列以供 QPU 执行时弥合了量子计算和量子比特硬件之间的鸿沟。讨论了编译过程以及硬件限制和编译前优化程序。最后,我们展示了一个执行变分量子算法的示例,并将该示例分解为从用户提供的量子电路到将在 QPU 上执行的脉冲序列的所有层。
在本讲座中,我们将研究量子计算电路模型的基础。这引入了量子位,量子门和其他组件与经典计算中的概念密切相似,并为我们提供了开始研究量子计算机是否可以超越经典计算机的工具。对于这些讲义,我们部分依赖参考文献的材料。[Nielsen和Chuang,2000年,Aaronson,2018年,Kockum和Nori,2019年]。该讲座已从2019年的Chalmers Technology课程中的“量子计算”课程中的首次讲座改编为博士课程(请参阅课程中的完整讲座以及这些讲座的视频),并在2020年和2021年作为大师级课程(请参阅此YouTube Playlist for the YouTube Playlist for the YouTube Playlist for the YouTube playlist for the 2021 lect of 2021 in the YouTube playlist of 2021 for the Youtube playlist of the Lect playlist。
量子互联网连接远程量子处理器,这些处理器需要通过光子通道进行长距离交互和交换量子信号。然而,这些量子节点的工作波长范围并不适合长距离传输。因此,量子波长转换为电信波段对于基于光纤的长距离量子网络至关重要。在这里,我们提出了使用连续变量量子隐形传态的单光子偏振量子比特波长转换器,它可以有效地在近红外(适合与原子量子节点交互的 780/795 nm)和电信波长(适合长距离传输的 1300-1500 nm)之间转换量子比特。隐形传态使用纠缠光子场(即非简并双模压缩态),可以通过铷原子气体中的四波混合产生,使用原子跃迁的菱形配置。纠缠场可以以两个正交偏振态发射,相对相位锁定,特别适合与单光子偏振量子比特接口。我们的工作可能为实现长距离量子网络铺平道路。
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量子比特的高保真控制对于量子算法的可靠执行和实现容错(即在错误发生前更快地纠正错误的能力)至关重要 1 。容错的核心要求用错误阈值来表示。虽然实际阈值取决于许多细节,但一个共同的目标是众所周知的表面码的约 1% 的错误阈值 2,3 。达到 99% 以上的双量子比特门保真度一直是半导体自旋量子比特的长期主要目标。这些量子比特有望实现扩展,因为它们可以利用先进的半导体技术 4 。这里我们报告了一种基于自旋的硅量子处理器,具有从门集断层扫描中提取的单量子比特和双量子比特门保真度,所有保真度均超过 99.5%。当包括相邻量子比特上的串扰和空闲错误时,平均单量子比特门保真度仍保持在 99% 以上。利用这组高保真门,我们利用变分量子特征值求解算法 5 执行了计算分子基态能量的艰巨任务。半导体量子比特已经突破了双量子比特门保真度 99% 的障碍,在实现容错以及在嘈杂的中型量子设备时代可能的应用方面处于有利地位。
我们需要知道实现 Shor 算法所需的量子计算资源。有了这些知识,量子计算机开发人员就可以设定目标,确定哪些领域值得进一步关注,而加密行业可以估计多久可以开发出能够抵御量子计算攻击的加密系统。实际大规模量子计算所需的量子资源和预期性能已经得到研究 [5-8]。然而,由于这些分析的结果因基本假设的不同而有很大差异,因此有必要分析不同条件下所需的资源。我们按照图 1 所示进行资源分析;其结构类似于典型的资源分析结构,但也有一些不同。与其他研究的相似之处如下。为了实现低门错误率,使用了 QEC 代码。因此,该算法被分解为通用门。为了确定要使用的距离,我们分析了算法中基本门步骤的数量 Q,并且由于使用了 T 门,我们确认了用于魔态蒸馏的额外量子比特的数量。此外,通过获取同时使用的 T 门数量,可以确定要准备多少个 T 门工厂。不同之处在于:我们假设逻辑量子比特之间存在全对全连接。为了减少物理量子比特的数量,我们使用旋转平面代码。由于此代码在执行 CNOT 操作时需要进行晶格手术,因此我们对 CNOT 门使用了额外的辅助量子比特。我们还使用了 Fowler 和 Gidney 的魔法状态蒸馏协议 [ 9 ]。