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World File Search System物理量
多传感器数据融合，以改善物理量的估计和预测
最重要的是，我对全能的真主表示最深切的感谢，他的无限怜悯和无限的恩典在整个旅程中引导了我。我还要对我的主管教授扬·伦德格伦（Jan Lundgren）教授和共同裁员马蒂亚斯·奥尼尔斯（Mattias O'Nils）教授的坚定支持，指导和鼓励。他们的指导一直在我从工程师转变为研究人员的转变中发挥了作用，使我有能力以有意义的方式为社会做出贡献。我对孟加特·奥尔曼（Bengt Oelmann）的审查并提供了宝贵的反馈。我衷心感谢我在该部门的同事们的持续支持，协作精神和表现的行政援助。最后，对我的父母做了无数牺牲以支持我的旅程。您应该得到一切，我很自豪地说您是世界上最好的父母。对我的妻子和两个男孩，他们对我的爱与信仰是我最大的力量。在我们分享的每一刻，我都非常感谢。愿这些记忆是时间的标记，共同度过了良好的时间。
论文：利用原子、分子和光学平台进行基础物理量子传感
原子、分子和光学 (AMO) 物理学一直处于量子科学发展的前沿，同时为现代技术奠定了基础。随着对许多原子进行量子控制以实现工程多体状态和量子纠缠的能力不断增强，一个关键问题出现了：第二次量子革命以及无处不在的纠缠应用将对基础物理学产生什么关键影响？在本文中，我们认为，基础物理学和新应用的一个引人注目的长期愿景是利用量子信息科学的快速发展来定义和推进测量物理学的前沿，为基础发现提供强大的潜力。随着容错量子计算和纠缠量子传感器网络等量子技术变得比今天的实现更加先进，我们想知道这些工具可以打开哪些基础科学的大门。我们预计，一些最有趣和最具挑战性的问题，如引力的量子方面、基本对称性或超出最小标准模型的新物理学，将在新兴的量子测量前沿得到解决。
通过物理量的演化估计量子计算机上的能级
计算汉密尔顿量的能谱是量子力学中的一个重要问题。量子计算机的最新发展使人们认识到它们是解决这一问题的有力工具。量子相位估计 (QPE) 算法是确定汉密尔顿量特征值的算法之一 [1, 2, 3, 4, 5, 6]。该算法最初由 Kitaev、Lloyd 和 Abrams [1, 2, 3] 提出。该算法基于寻找特征值 λ = e iφ 或幺正算子的相位 φ。当幺正算子是量子系统演化的算子时，相位 φ 与汉密尔顿量的特征值相关。关于这个问题的简短综述可以在 [7] 中找到。在 [8] 中，提出了一种基于稳健相位估计算法估计跃迁能量的方法。此外，还已知可以检查能级的混合经典量子算法。其中包括量子近似优化算法（它识别出基态能量并用于解决优化问题 [9, 10, 11, 12]），变分量子特征值求解器（它识别出获得跃迁能量 [13, 14, 15, 16]）。在 [17] 中，作者提出了一种有效的方法，用于根据演化算子期望值的时间依赖性来估计汉密尔顿函数的特征值。最初这个想法是在 [18] 中提出的。在 [19] 中，变分量子特征值求解器采用了量子比特有效的电路架构，并介绍了在量子计算机上研究量子多体系统基态特性的量子比特有效方案。在 [20] 中，描述了量子算法（量子 Lanczos，最小纠缠典型热态的量子类似物，最小纠缠典型热态的量子类似物），这些算法使得在量子计算机上检测基态、激发态和热态成为可能。在本文中，我们表明，研究物理量平均值的时间依赖性可以提取量子系统的跃迁能量。在物理量的算符与
