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量子系统参数估计的最佳控制策略
使用量子特征进行参数估计的量子计量学最近引起了人们的注意，因为它可以胜过任何基于资源的经典测量方案[1-8]。尽管可以实现令人印象深刻的精确提高，但只有在优化协议的各个步骤时才能达到最终性能[4,9,10]。标准过程通常考虑最初以最佳初始状态制备的系统的自由演变。但是，在许多示例中，这种方法还不够，并且必须通过外部控制修改系统动力学，以实现给定实验约束的最高精度。控制设计通常由最佳控制理论（OCT）执行，该理论证明了其在许多量子应用中的有效性[6，11-14]。到目前为止，已经提出了不同的解决方案，以定义最佳控制问题。它们在固定的最后时间示意性地差异以最大化（或最小化）。除其他外，我们可以提到量子渔民信息（QFI）[10,15–30]，选择性控制方案[31-39]和指纹识别方法[40-43]的最大化。QFI基于与量子系统结合的cram'er-rao的概括[9,44,45]。对于纯状态，QFI与特定可观察的特定可观察的方差成正比，该方差与哈密顿量的部分衍生物相对于参数进行估计。通过最大化此数量，我们确保参数的小扰动会引起对系统动力学的显着修改，因此，这使我们能够减少测量过程中造成的误差。对于QFI，该信息在参数空间中是本地的，并且在控制问题的定义中没有明确的目标量子状态。本质上非本地的选择性控制过程并非如此。可以将它们视为以不同参数值为特征的系统的不同副本的同时状态对状态控制协议[33，34，36，46-46-50]。选择性控制已广泛用于核磁共振中[51-55]。在此框架中，目标是找到一个控制系统的控件，以达到系统的每个副本，以达到（可能尽可能快）的目标状态，并专门选择目标状态以最大程度地减少测量误差。指纹方法更加详尽，并结合了来自QFI和选择性协议的想法[40-43]。没有特定的目标状态，但目标是最大化一个或几个可观察到的时间演变之间的距离。在这种情况下，考虑了整个动态，而不仅仅是最终系统配置[43]。除了给定优点的最大化外，还可以包括其他约束来分析这些问题，例如控制时间或能量的最小化[56-59]。可以通过这些方法独立地获得不同的控制策略，例如，用于自旋系统的参数估计。自然出现的一个问题是在哪些条件下这些控制方案是等效的，更一般而言，不同技术之间的优点，相似性和差异。本文旨在朝这个方向迈出一步。据我们所知，只有指纹方法已短暂地连接到[60,61]中的Fisher信息，但是QFI和选择性方案之间的关系仍未得到探索。为了简化分析，我们专注于链接
所有量子系统都是奇怪的：对 Friston、Da Costa、Sakthivadivel、Heins、Pa 的“路径积分、特殊种类和奇怪的事物”的评论
等，2022）由自由能原理（FEP）诱导。除了是一项数学和物理上丰富的努力之外，该演讲还强调了 FEP 是一项重要的科学原理。我们将只关注这些含义之一，即 Friston 等人（2023）图 2 中呈现的定性不同系统类别的类型学。我们首先回顾所呈现的相关区别，即马尔可夫毯（MB）的感知和活动状态与内部和外部状态（即感兴趣的系统 A 的状态及其物理环境 B ）之间的因果关系。然后，我们考虑当经典 MB 被全息屏幕取代时会发生什么，全息屏幕在 FEP 的量子信息理论公式中充当 MB 的功能（Fields、Friston、Glazebrook & Levin，2022；Fields 等，2023）。经典 MB 与全息屏幕之间最明显的区别在于，MB 的状态是“宇宙”状态空间的元素，A 和 B 是其组成部分，而全息屏幕的状态是该空间的附属状态。我们将展示这种差异在质量上区分了 FEP 的经典和量子公式。特别是，当经典 MB 被全息屏幕取代时，Friston 等人 (2023) 的图 2 中所示的系统类别之间的区别就会消失。不仅所有量子系统都以图 2 中定义的意义活跃，而且所有量子系统都是奇异的，并且可以被视为“推断”自己的行为，我们将继续解释。
开放量子系统中的算子增长 - CDN
引言：传统上，量子多体系统的研究集中于预测少体可观测量，如局部相关函数。最近，受量子热化和混沌[1]、量子系统的经典模拟[2]和量子引力[3]中基本问题的启发，物理学家们转向了一项互补的研究：量化多体动力学本身的复杂性。这一研究的核心是量子信息扰乱的概念；在几乎所有相互作用的多体量子系统中，最初在局部算子中编码的信息会逐渐变得高度非局部[4-6]。值得注意的是，最近的实验进展使得直接测量扰乱成为可能——这项任务最常见的是利用时间倒退演化[7-14]，但也可以使用系统的多个副本[15-17]或随机测量[18,19]来执行。在这样的系统中，扰乱动力学、外部退相干和实验噪声之间的相互作用引发了一个基本问题：开放量子系统中量子信息扰乱的本质是什么[13,16,20 – 31]？在本文中，我们引入了一个基于算子尺寸分布的通用框架[32 – 35]，用于捕捉局部误差对扰乱动力学的影响。具体来说，我们推测混沌多体系统中误差的传播从根本上受时间演化算子的尺寸分布控制，与微观误差机制无关。我们的框架立即为 Loschmidt 回声[36 – 38] 和非时序相关 (OTOC) 函数 [39,40] 提供了预测。具体来说，我们预测 Loschmidt 回声的衰减（用于测量与时间向后演化相关的保真度）发生在
可扩展的电池备份子系统，可调节输出
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eecs 598/498 混合量子系统
4. 最终项目（占总成绩的 40%）： a. 项目提案（占总成绩的 5%）：每个团队都需要提交一份最终项目提案。项目范围从复制和扩展现有出版成果到研究与混合量子经典系统相关的新想法。在每种情况下，团队都应明确定义其成功标准。鼓励团队追求雄心勃勃的项目并与导师协调。 b. 项目实施（占总成绩的 25%）：每个团队都需要完成最终项目并撰写项目报告。每个实施都将根据团队项目提案中描述的成功标准进行评判。 c. 项目展示（占总成绩的 10%）：每个团队都需要在课堂上进行 20 分钟的最终项目展示。
微电子系统系 系主任
• 博士学位英语。 Marek Wójcikowski，教授PG（部门主管）• 博士（博士）英语。 Anna Pieterenko-Dąbrowska，教授PG（副系主任）• 教授工程博士Sławomir Kozieł，教授• 教授哈博士英语。 Stanislaw Szczepanski，教授• 博士学位英语。 Piotr Płotka，教授研究生 • 博士学位英语。 Grzegorz Blakiewicz，教授研究生 • 博士学位英语。 Jacek Jakusz，教授研究生 • 博士学位英语。 Waldemar Jendernalik，教授研究生 • 博士学位英语。 Bogdan Pankiewicz，教授研究生 • 博士学位英语。 Wieslaw Kordalski，教授PG • 工程博士。 Miron Kłosowski，助理教授 • 工程博士Maciej Kokot，助理教授 • 工程博士。 Piotr Kurgan，助理教授 • 博士Łukasz Gołuński，助理教授 • Justyna Barszcz，硕士，高级专家 • Tomasz Nowosad，独立技术官员
ECE 305 – 量子系统 I
概述 量子信息科学 (QIS) 是一个快速发展的领域，旨在彻底改变计算和通信技术。本课程介绍量子力学的基本原理及其在量子信息科学中的应用。量子力学的实验和数学概念以量子比特或量子位的形式介绍，学生将学习如何使用量子位进行计算和通信。主题包括：波粒二象性、干涉测量和量子传感、自旋系统、原子跃迁和 Rabi 振荡、bra/ket 符号、量子通信和纠缠、量子计算和算法以及连续系统。主要目标是为量子信息科学和纳米电子学的高级课程提供概念和定量基础。
hetarch：超导量子系统的异质微结构
本文通过引入Hetarch（用于设计异质量子系统的工具箱）来实现异质FTQC设计的挑战，并使用它来探索异性设计方案。使用分层方法，我们可以将量子算法分解为较小的操作（类似于经典应用程序内核），从而大大简化了设计空间和所得的权衡。专门针对超导系统，我们设计了由多种超导设备组成的优化异质硬件，将物理约束抽象成设计规则，使设备能够将设备组装到针对特定操作的标准单元中。最后，我们提供了一个异质的设计空间探索框架，该框架将模拟负担减少了10个或更多倍，并使我们能够将最佳的设计点提高。我们使用这些技术来设计用于纠缠蒸馏，误差校正和代码传送的超导量子模块，将错误率降低2。6×，10。7×和3。0×与均质系统相比。
单量子比特马尔可夫开放量子系统的数字模拟：教程
量子计算机的最初应用之一是量子系统的模拟。在过去的三十年中，模拟封闭量子系统和更复杂的开放量子系统的算法开发取得了长足的进步。在本教程中，我们介绍了用于模拟单量子比特马尔可夫开放量子系统的方法。它将各种现有符号组合成一个通用框架，可以扩展到更复杂的开放系统模拟问题。详细讨论了目前唯一可用于单量子比特开放量子系统数字模拟的算法。对更简单通道的实现进行了修改，消除了对经典随机采样的需求，从而使修改后的算法成为严格的量子算法。修改后的算法利用量子分叉来实现接近总通道的更简单通道。这避免了对具有大量 CNOT 门的量子电路的需求。Quanta 2023；12：131-163。
量子系统参数估计的最佳控制策略
使用量子特征进行参数估计的量子计量学最近引起了人们的注意，因为它可以胜过任何基于资源的经典测量方案[1-8]。尽管可以实现令人印象深刻的精确提高，但只有在优化协议的各个步骤时才能达到最终性能[4,9,10]。标准过程通常考虑最初以最佳初始状态制备的系统的自由演变。但是，在许多示例中，此方法不足以齐奏，必须通过外部控制来修改系统动力学，以实现给定实验约束的最高精度。控制设计通常由最佳控制理论（OCT）执行，该理论证明了其在许多量子应用中的效果[6,11-14]。到目前为止，已经提出了不同的解决方案，以定义最佳控制问题。它们在固定的最终时间时示意性地将要最大化（或最小化）的数量差异。除其他外，我们可以提及量子Fisher信息的最大化（QFI）[10,15-29] ::::::::::::::: [10,15–30]，选择性控制协议[31-39]和fingerprinting方法[40-43]。QFI基于与量子系统结合的cram'er-rao的概括[9,44,45]。对于纯状态，QFI与可观察到的特定观察值的方差成正比，该方差与哈密顿的部分衍生物相对于参数估算的部分衍生物。通过最大化此数量，我们确保参数的少量扰动会引起系统动力学的显着修改，因此，这使我们能够减少测量过程中造成的误差。对于QFI，该信息在参数空间中是局部的，并且在控制问题的定义中没有明确的目标量子状态。本质上非本地的选择性控制过程并非如此。可以将它们视为同时的状态到状态控制协议，用于以参数的不同值为特征的系统的不同副本[33，34，36，46-46-50]。选择性控制已广泛用于核磁共振中[51-55]。在此框架中，目标是找到一个控件，该控件使我们能够（可能尽可能快）为系统的每个副本达到目标状态，并专门选择目标状态以最大程度地减少测量误差。填充方法更加详尽，并结合了来自QFI和选择性协议的想法[40-43]。没有特定的目标状态，但目标是最大化一个或几个可观察到的时间演变之间的距离。在这种情况下，考虑了整个动态，而不仅仅是最终系统配置[43]。除了给定功绩的最大化外，还可以包括其他约束来分析这些问题，例如最小化控制时间或能量[56-59]。不同的控制策略。自然出现的一个问题是在哪些条件下这些控制方案是等效的，更普遍地说，不同技术之间的优点，相似性和差异。本文旨在朝这个方向迈出一步。据我们所知，只有固定方法才与[60,61]中的Fisher信息连接起来，但是QFI与选择性协议之间的关系仍未得到探索。为了简化分析，我们专注于链接