低频噪声测量值(LFNM)的仪器是一种用于特征广泛的设备的工具[1]。它应用于许多技术,例如。g。,半导体[2,3],微电体材料[4-10],电化学设备[11],光电探测器[12-18]以及其他材料[19-21]。在这项研究中,广泛使用了一些特殊的放大器(超低噪声放大器 - 尺度)。他们的性能也用于检测技术[22,23](作为传感器信号调节中的前置放大器)或其他低噪声仪器的表征[24-27]。但是,这种放大器的设计需要对其组件进行噪声分析,并选择被动和主动元素的配置。首先,应做出双极连接晶体管(BJT)和效应晶体管(FET)技术之间的选择。bjts的特征是较低的电压噪声和高基本电流引起的较高电流噪声[26]。在这种情况下,BJT输入电流噪声随着在活动区域中设置晶体管工作点并获得高增益所需的基本电流而增加(电流增益系数也取决于基本电流)。使用这项技术,可以获得放大器输入的较低阻抗。但是,这些放大器需要在AC
低频噪声测量仪器 (LFNM) 是用于表征各种设备的工具 [1]。它应用于许多技术,例如半导体 [2, 3]、微电子材料 [4–10]、电化学设备 [11]、光电探测器 [12–18] 以及其他材料 [19–21]。在本研究中,一些特殊放大器 (超低噪声放大器 - ULNA) 被广泛使用。它们的性能还用于检测技术 [22, 23](作为传感器信号调节中的前置放大器)或其他低噪声仪器的特性分析 [24–27]。然而,这种放大器的设计需要对其组件进行噪声分析并选择无源和有源元件的配置。首先,应该在双极结型晶体管 (BJT) 和场效应晶体管 (FET) 技术之间进行选择。 BJT 的特点是电压噪声较低,电流噪声较高,这是由高基极电流引起的 [26]。在这种情况下,BJT 输入电流噪声随着基极电流的增加而增加,基极电流是将晶体管的工作点设置在有源区并获得高增益所必需的(电流增益系数也取决于基极电流)。使用这种技术,可以获得较低的放大器输入阻抗。然而,这些放大器需要在交流电中使用不稳定的电解电容器
量子角度生成器 (QAG) 是一种全新的全量子机器学习模型,旨在在电流噪声中间尺度 (NISQ) 量子设备上生成精确的图像。变分量子电路构成了 QAG 模型的核心,并评估了各种电路架构。结合所谓的 MERA 上采样架构,QAG 模型获得了出色的结果,我们对这些结果进行了详细的分析和评估。据我们所知,这是量子模型首次获得如此精确的结果。为了探索模型对噪声的稳健性,进行了广泛的量子噪声研究。本文证明了在物理量子设备上训练的模型可以学习硬件的噪声特性并生成出色的结果。经验证,即使训练期间量子硬件机器校准变化高达 8% 也可以很好地容忍。为了演示,该模型被用于高能物理学中不可或缺的模拟,以测量粒子能量,并最终在欧洲核子研究中心的大型强子对撞机上发现未知粒子。
