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World File Search System微波脉冲
ICARUS‑Q：集成控制和读出单元，可扩展...
我们提出了一种基于 Xilinx 16 通道射频片上系统 (RFSoC) 设备的超导量子比特控制和测量装置。建议的装置由四部分组成：多个 RFSoC 板、用于跨多个板同步每个数模转换器 (DAC) 和模数转换器 (ADC) 通道的装置、用于调整量子比特频率的低噪声直流电源以及用于远程执行实验的云访问。我们还设计了没有物理混频器的装置。RFSoC 板使用高达第三奈奎斯特区的十六个 DAC 通道直接生成微波脉冲，这些微波脉冲由第五和第九个区域之间的八个 ADC 通道直接采样。由 AIP Publishing 独家出版。https://doi.org/10.1063/5.0081232
剖析对无人机核心系统的影响
发生器规格：•制造商：NCBJ（波兰）•发射器类型：基于磁控管的微波脉冲发生器•生成的频率：2.98 GHz•脉冲功率：3 MW•脉冲持续时间：0.5 – 3 μs•脉冲重复周期：从单个脉冲到 4 ms•上升前斜率时间：0.1-0.2 μs•下降后斜率时间：0.2-0.5 μs•集成：直接波导与定向天线的结合
量子点有机分子共轭物作为光生自旋量子比特对的载体
摘要：光生自旋关联自由基对固有的自旋极化使其成为量子计算和量子传感应用的有希望的候选者。可以使用电子顺磁共振波谱仪通过微波脉冲探测和操纵这些系统的自旋态。然而，到目前为止，还没有关于基于磁共振的量子点上光生自旋关联自由基对自旋测量的报道。在当前的工作中，我们制备了染料分子 - 无机量子点共轭物，并表明它们可以产生光生自旋极化态。选择染料分子 D131 是因为它能够进行有效的电荷分离，而选择纳米粒子材料 ZnO 量子点是因为它们有希望的自旋特性。对 ZnO 量子点 - D131 共轭物进行的瞬态和稳态光谱表明正在发生可逆的光生电荷分离。然后对光生自由基对进行瞬态和脉冲电子顺磁共振实验，结果表明：1）自由基对在中等温度下极化，现有理论可以很好地模拟；2）自旋状态可以通过微波脉冲获取和操控。这项工作为一种新型有前途的量子比特材料打开了大门，这种材料可以在极化状态下光生，并由高度可定制的无机纳米粒子承载。
离子时钟使处女航空航行
是将其定向到云中的，一些离子通过改变其能量状态而做出响应。改变状态的离子数与微波脉冲与正确频率的近距离相关。通过测量此数字，可以计算出频率误差并用于纠正集成到时钟滴答机制中的石英振荡器的频率。这项技术建立了几乎完美的40.5 GHz时钟“ tick”。设计避免了激光，低温或微波腔，从而实现了一种较小且健壮的设备，该设备消耗了少于50 W的功率。虽然基于地球的原子钟占用冰箱的空间，但DSAC时钟是烤面包机的大小。
脂肪组织间充质干细胞增殖率评估
（RPMs）对实验室大鼠 Wistar 股骨间充质干细胞增殖率的影响。影响采用以下参数进行：载波频率 9.4 GHz、脉冲重复率 22、25 Hz、50–100 个脉冲、峰值功率通量密度 (pPFD) 140 W/cm 2 、1 cm 深度处 50 个脉冲的吸收能量值为 699×10 -6 J/cm 3 。通过用不同暴露模式的 RPMs 单次照射后 24 和 72 小时培养物中细胞数量的变化来评估暴露效果。根据 RPM 的脉冲重复率和脉冲数，可以观察到细胞分裂率的增加。频率为 25 Hz 且脉冲数最少（50 个脉冲）的 RPM 可最明显地刺激细胞分裂加速，并且在 72 小时后记录到最大增殖。关键词：干细胞、脂肪组织、分裂率、增殖、纳秒微波脉冲、
sq-cars：可扩展的量子控制和读数系统
摘要 - Qubits是量子处理器的基本构建块，量子处理器需要Giga Hertz频率范围内的电磁脉冲和纳秒频率的延迟，以进行控制和读数。在本文中，我们解决了与用于控制和测量超导码头的室温电子相关的三个主要挑战：可伸缩性，直接Mi-crowave合成和一个固定的用户界面。为了应对这些挑战，我们开发了基于ZCU111评估套件的系统。SQ-CARS设计为可扩展，可配置和相位同步，提供多数控制和读数功能。该系统提供了交互式Python框架，使其对用户友好。通过确定多个通道的确定性同步来实现对较大Qubits的可伸缩性。该系统支持从4到9 GHz的第二个Nyquist区域技术直接合成任意矢量微波脉冲。它还具有板载数据处理，例如可调的低通滤波器和可配置的旋转块，可实现锁定检测和量子实验的低延迟活动反馈。通过板载Python框架可以访问所有控制和读数功能。为了验证SQ-CARS的性能，我们进行了各种时间域测量值，以表征超导式的Transmon Qubit。我们的结果与类似实验中常用的传统设置进行了比较。通过确定控制和读取通道的确定性同步，以及用于编程的开源方法，SQ-CARS为具有超导码头的高级实验铺平了道路。
量子编译器中的操作计划
I。尽管量子计算设备技术中的快速进展已大大增加了量子位（或量子位）的相干时间，但当前可用的量子计算机仍在所谓的嘈杂的中间尺度量子量子制度中[1]。对于嘈杂的量子计算机，重要的是要在Qubits上安排操作尽可能短，因为这增加了在任何量子装置之前完成所有操作的概率，从而获得了具有较高有限性的计算结果。即使对于容忍故障的量子计算机，缩短编译时间表的持续时间也会增加吞吐量。量子计算机（或量子编译器）的编译器采用量子电路，该电路是一系列量子操作，作为输入程序，并生成可在目标硬件上可执行的相应控制指令的顺序。例如，在使用超导码位的量子计算机的情况下，将量子操作汇编为多个控件（例如，微波脉冲），可以在一定时间段内进行。通常，任何给定的量子操作都有其自身的处理时间，并且在该持续时间内作为计算资源占据其代理量子。出于这个原因，调度，通过该调度在没有任何重叠的情况下确定每个量子操作的执行启动时间，是量子编译器中必不可少的任务。我们称此任务量子操作计划。在本文中，我们的目标是最大程度地减少总体执行时间。在跨多个资源（Qubits，对于量子操作计划的情况下）的调度任务的上下文中，第一个任务开始与
使用相位可调图像驱动器对量子相干性的实验保护
在开放的量子系统中，自旋速度的连贯性受自旋旋转相互作用，自旋扩散，静态和微波磁场1的含量和电荷噪声2的限制。使用不同的电子自旋共振（ESR）脉冲3 - 7，通过动态去耦（DD）量子量来实现相干时间的增加。然而，这种脉冲具有固有的缺陷和波动，因此需要自己的DD层，从而导致了倍增的量子。已提出了辅导DD 8、9的技术，用于氮空位（NV），中心至8、10-12的第二阶。在这里，我们演示了一种基于浮力模式的脉冲协议，该模式成功地增加了与量子的初始状态，在具有不同自旋的汉密尔顿和环境的材料中，与量子的初始状态无关，例如低和高旋转轨道耦合。我们使用非常弱的脉冲并改变了整个系统的动力学，而不是通过强烈的激发与浴缸的脱钩。对于我们的测量设置（在40 K左右）可以访问的短自旋松弛时间，可以与连贯性时间进行直接比较，我们演示了制度tr≈t1。在磁性稀释系统中t 1≫T 2，例如t 1，例如y 2 Sio 5：ER 3 + 13和y 2 Sio 5：Yb 3 + 14或28 Si：bi，具有可调的t 1千秒钟15。因此，我们的一般方法可以使用单个圆形极化图像脉冲导致很长的持久性狂欢振荡。这种方案将保护常规量子门之间的量子量的连贯性。已经提出了强烈的连续微波激励的使用作为保护量子位16、17的一种方式，尽管量子门需要正确的重新设计。在相关研究中，使用任意波形发生器的复杂脉冲设计在研究浮力拉曼转变18、19和氮气空位（NV）中心的两级系统20的量子指标中被证明至关重要。值得注意的是，在串联DD的情况下，第二阶（n = 2）激发的频率必须与第一个激发的Rabi频率匹配（n = 1）；同样，这两种激发是线性极化的，彼此垂直（该方法扩展到n中的较高阶）。在实验上，该协议在脉冲设计和频率稳定性方面很快变得复杂且要求，高于第二阶。我们的协议使用两种连贯的微波脉冲：主脉冲驱动量子狂犬动物，而低功率，圆形极化（图像）脉冲连续维持自旋运动。图像驱动器的频率靠近主驱动器，其幅度为1-2个数量级。以这种方式，量子门可以由常规脉冲驱动，而无需图像脉冲，而门之间的时间间隔可以用整数使用我们的保护协议来填充整数的Rabi Nutations。我们注意到，两种脉冲之间的初始相位差可以通过增强（或减少）第二次敷料的浮标模式来调整自旋动力学。
量子计算和人工智能——引人注目的组合
2024 年有望成为量子计算的突破之年。我们即将看到量子和人工智能 (AI) 之间共生关系的出现。这具有巨大的潜力，可以推动这两个领域的进步，突破可能的界限。由于我们终于达到了摩尔定律的极限，我们需要替代方法来提高计算性能。将量子计算与人工智能结合起来正在开启一些令人兴奋的可能性。它是双向的。我们可以越来越多地使用人工智能来检测和补偿量子计算中的异常——目前阻碍其快速发展的因素——另一方面，利用量子计算来扩展人工智能的发展。我们能够利用量子系统的巨大计算能力只是时间问题——这将推动药物发现等领域的突破，并通过在眨眼间处理复杂算法的能力彻底改变金融市场。但一些专家表示，我们可能还需要 10 年才能达到这一点。尽管有可能比传统的硅基计算快很多倍，但这项技术仍然容易出错。用于量子计算的量子比特必须足够稳定才能产生有意义、准确的结果。如果它们不稳定，那么结果就不可靠。尽管我们在获得和保持量子系统稳定状态方面取得了进展，但进展仍然不够快。当然，启动和运行量子计算机比传统计算机要复杂一些。在超导量子比特技术中，量子比特使用微波进行控制和测量。它们本质上很脆弱，容易受到周围环境噪声的影响——这意味着它们会受到热噪声、电磁干扰和材料缺陷等因素的影响。即使是简单的操作或测量也会导致错误。这意味着量子计算必须始终在高性能计算系统上进行交叉检查——这一事实严重削弱了当前量子计算机的实用性。尽管 HPC 系统是世界上最强大的传统计算机，但在某些计算中，其速度比量子计算机慢很多倍。如今，为了微调量子比特，我们手动优化微波脉冲的形状——但规模有限，因为实际上，人类根本不可能同时对数十个量子比特进行这样的优化。这时，人工智能就可以发挥作用了。它可以学习如何优化微波脉冲，以便更好地同时控制多个量子比特，从而减少量子误差。除此之外，人工智能还可以用来识别哪些量子比特应该优先用于特定的量子计算。另一方面，更强大的量子计算将推动更快、更先进的人工智能系统的开发。而且，您无需成为量子专家即可了解这种组合为何如此令人兴奋。2024 年，我们还可能看到优化任务分配的发展。在这里，我们将改进 AI 驱动的计算代理来评估计算任务，并确定它们是否更适合量子计算机、传统计算机或混合组合。这是因为在许多任务中，高性能计算机 (HPC) 的速度仍然比量子计算机更快——例如，在乘法和加法等简单的数学函数中。随着我们利用 AI 算法来优化操纵量子位的方式，它可能会带来更稳定的量子操作：这是一项关键的突破，它将使我们能够迅速增加量子系统中可靠量子位的数量，超过我们今天达到的 100 个量子位。富士通正在与日本研究机构 RIKEN 合作，共同完成一项任务，通过增强硬件和软件功能将量子技术的使用率提高到 1,000 个量子位。该方法结合了 DMET（密度矩阵嵌入理论），该理论为在存在周围分子或本体环境的情况下处理有限片段提供了一个理论框架，即使片段之间存在很大的相关性