量子计算机被认为是目前正在开发的最有前途的技术之一,它将有助于扩展科学发现的范围。这可以通过量子模拟[1]来实现,该量子模拟利用量子处理单元(QPU)的特性来模拟自然发生的量子力学系统。近任期设备范围内最流行的算法之一是变异量子eigensolver(VQE)[2-7]。该算法属于更一般的算法类别,称为混合变异量子算法[8-14]。这些算法的一般原理是使用量子和分类计算机之间的反馈回路来最大程度地减少预定的成本函数。该方法已应用于理论[15 - 27]和实验[2、3、5、12、28-31]的各种量化系统。在VQE的情况下,预定的函数是模拟汉密尔顿相对于QPU状态的期望值。此外,还可以使用多种技术来发现此类系统的更高激发态[6,32,33]。由于提出的噪声弹性,这些变异算法通常在近期设备中特别感兴趣。值得注意的是,参考。[4]证明了针对连贯错误和参考的噪声弹性。[34]证明了噪声弹性
•QKD是量子信息科学的主要应用•实际实现易受噪声•噪声阻碍:1。可实现的关键费率2。传输距离•提高噪声阻力是剩余的关键挑战之一•我们通过将信息编码为𝑑-
基准测试是如何确定计算系统的性能。令人惊讶的是,即使对于古典计算机来说,这也不是一个简单的过程。必须选择适当的基准和指标来提取有意义的结果。不同的基准测试以不同的方式测试系统,每个单独的指标可能会或可能不是感兴趣的。选择适当的方法很棘手。对于量子计算机来说,情况更加开放,那里的硬件范围更大,建立的指南更少和其他复杂因素。值得注意的是,量子噪声会显着影响性能,并且难以准确建模。在这里,我们从计算机体系结构的角度讨论量子计算机的基准测试,并提供数值模拟,突出了暗示谨慎的挑战。
真核细胞导航混乱的环境,其中随机细胞过程会收敛以产生细胞表型。从混乱中出现,基因表达的精确协调模式支持诸如组织稳态和发育模式等细胞行为。经过细胞的转换后,尽管内部和外部干扰,细胞在长期内保持稳定的身份。细胞种群如何保持稳定性,同时保留足够的可塑性以应对外部提示和侮辱?缓冲和线束反式十字噪声的内源性机制正在成为赋予稳定性和可塑性的调节系统。虽然当前的合成回路主要围绕基因表达的平均水平而设计,但通过研究转录调控而获得的见解表明,刺激转录噪声具有对工程真核细胞和组织的有望。
受在线交替方向乘法器方法 (OADM) 的启发,本文提出了一种高效的在线量子态估计 (QSE) 算法 (QSE-OADM) 用于恢复时变量子态。具体而言,在 QSE-OADM 中,密度矩阵恢复子问题和测量噪声最小化子问题被分开并分别求解,而无需迭代运行算法,这使得所提出的方法比所有先前的工作都更高效。在数值实验中,对于 4 量子比特系统,所提出的算法在 71 个样本后可以达到超过 97.57% (保真度) 的估计准确率,每次估计的平均运行时间为 (4.19±0.41)×10-4 秒,与现有的在线处理算法相比,其性能更为优越。
[Schumacher '96;舒马赫,尼尔森'96;劳埃德'97; Shor '02; Devetak '05;渡边'12; Cubitt '15]
量子通信通道在随后的使用之间存在相关性的情况下,最近引起了很多关注。最初在经典信息传输的背景下研究了相关的量子渠道,这表明,对于某些相关强度的范围,随后的使用之间的纠缠产生是有益的,可以增强传播信息的量[1]。Interesting features then emerged in the study of quantum memory (or correlated) channels by modeling of rel- evant physical examples, including depolarizing channels [ 2 ], Pauli channels [ 3 – 5 ], dephasing channels [ 6 – 10 ], amplitude damping channels [ 11 ], Gaussian channels [ 12 ], lossy bosonic channels [ 13 , 14 ], spin chains [ 15 ], collision models [ 16 ], and a MicroMaser模型[17](有关具有内存效果的量子通道的最新综述,请参见参考文献[18])。Quantum channels can be characterized completely by means of quantum process tomography [ 19 ], a well- established technique that requires a number of measurement settings (in an entanglement-based scenario or otherwise a number of measurement settings times number of state prepa- rations in a single system scenario) that scales as d 4 , where d is the arbitrary finite dimension of the quantum system which is sent through the communication channel [ 20 – 22 ].最近提出了具有许多测量设置缩放为d 2的较便宜的程序,以检测不需要完整表征的量子通道的特定特性,例如,其纠缠破坏性属性[23]或其非马克维亚角色[24]。量化通道能力
我们考虑了在系统中存在非均匀噪声时,在最简单的量子密钥分发协议(即 BB84 和六状态协议)中实现的渐近密钥速率。我们首先观察到较高的量子比特错误率并不一定意味着较低的密钥速率。其次,我们考虑具有优势蒸馏的协议,并表明使用具有较高量子比特错误率的基础来生成密钥会很有优势。然后,我们讨论了优势蒸馏和纠缠蒸馏协议之间的关系。我们表明,将优势蒸馏应用于由具有较高量子比特错误率的基础中的测量结果形成的比特串与 Deutsch-Ekert-Jozsa-Macchiavello-Popescu-Sanpera [ Phys. Rev. Lett. 77, 2818 (1996) ] 的二对一纠缠蒸馏协议密切相关。最后,我们讨论了这些结果对量子密钥分发实现的意义。
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对于估计任意量子过程相位的基本任务,设计了一种基于傅里叶的量子相位估计变体,它使用多个纠缠量子比特的探测信号。对于简单的实际实现,每个探测量子比特都可以单独应用和测量。当量子比特最佳纠缠时,可以获得海森堡增强的估计效率缩放。相位估计协议可以在存在量子相位噪声的情况下同样应用。这使我们能够研究一般量子相位噪声对基于傅里叶的相位估计性能的影响。特别是,它揭示了在没有噪声的情况下发现的最佳策略随着噪声的增加逐渐失去其最优性。此外,与无噪声情况相比,在有噪声的情况下,纠缠的存在不再一致有利于估计;存在一个最佳纠缠量来最大化效率,超过该纠缠量就会变得有害。该结果有助于更好地了解量子噪声和纠缠,从而实现量子信号和信息处理。