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关于先进 LDD-IFE 激光驱动器的 IFE 白皮书（最终版）
3. LDD-IFE 技术问题——有几种方法可以提供 LPI 抑制和辐射均匀性所需的带宽。每个激光源可能产生所需的全部带宽、部分带宽或跨越所需光谱的离散波长。宽带非相干系统因过大带宽导致的时间调制而引发激光损伤问题，而宽带频率上转换为紫外波长具有挑战性，因此在离散波长下工作的激光器应该更简单、更有优势，尽管考虑到 IFE 反应堆容器可用立体角的实际限制，可能需要光谱光束组合 [19] 将所有激光辐射传送到目标。基于 OPA 或激光的系统可以为 LDD-IFE 提供所需的宽带放大。
二维可重构非厄米规范激光阵列
光子非厄米系统中的拓扑效应近期引发了一系列非凡的发现，包括非互易激光、拓扑绝缘体激光器和拓扑超材料等等。这些效应虽然在非厄米系统中实现，但都源于其厄米分量。本文，我们通过实验证明了由二维激光阵列中的虚规范场引起的拓扑趋肤效应和边界敏感性，这与任何厄米拓扑效应有着根本的不同，并且是开放系统所固有的。通过选择性地和非对称地向系统中注入增益，我们在芯片上合成了一个虚规范场，它可以根据需要灵活地重新配置。我们不仅证明了非厄米拓扑特征在非线性非平衡系统中保持不变，而且还证明了可以利用它们来实现强度变形的持久相位锁定。我们的工作为具有强大可扩展性的动态可重构片上相干系统奠定了基础，对于构建具有任意强度分布的高亮度源具有吸引力。
利用深度强化学习构建量子控制动力学的时间相关最优场
逆问题持续引起人们的极大兴趣，特别是在量子控制动力学和量子计算应用领域。在此背景下，量子最优控制理论试图构建一个外部控制场 E(t)，使量子系统从已知的初始状态演化到目标最终状态。预测 E(t) 的时间形式对于控制量子计算 [1]、量子信息处理[2–4]、激光冷却[5, 6] 和超冷物理 [7, 8] 中的潜在动力学至关重要。在复杂的多体量子系统中，预测最优 E(t) 场为控制光捕获复合物和多体相干系统中所需的动力学效应提供了关键的初始条件 [9–13]。解决这些量子控制问题的传统方法是使用基于梯度的方法或其他数值密集型方法最大化所需的跃迁概率 [14–17]。这些方法包括量子轨迹上的随机梯度下降 [18]、Krotov 方法 [19]、梯度上升脉冲工程 (GRAPE) [20] 方法和斩波随机基算法 (CRAB) [21] 方法。虽然每种算法都有自己的目的和优势，但大多数方法都需要复杂的数值方法来求解最优控制场。此外，由于这些逆问题的非线性特性，这些算法中的迭代次数和浮点运算次数可能非常大，有时甚至会导致相对简单的一维问题的结果不收敛 [16, 22]）。为了解决前面提到的计算瓶颈，我们小组最近探索了使用监督机器学习来解决这些复杂的逆问题
大型系统的量子性有效标准...
量子技术 2.0 全面发展道路上的一个关键障碍 [ 1 ] 与最初刺激其发展的情况相同：用经典方法有效模拟足够大的量子相干结构根本不可能。实际上，“足够大”的系统是由一百个左右量子比特组成的，但这个数字仍然太小，不足以组成能够模拟其他“足够大”的量子系统的量子计算机。另一方面，由数千个量子比特组成的人工量子相干系统正在被制造出来 [ 2 ]，甚至得到成功应用，如商用量子退火炉 [ 3 , 4 ]。超导量子比特阵列也被认为是能够超越标准量子极限的微波探测器（例如，在搜索银河系轴子等应用中 [ 5 ]）。阵列的量子相干性是检测机制的关键要素。这种“量子容量差距” [6] 需要得到弥合，以便系统地开发量子技术 2.0 的全部潜力，例如有噪声的中型量子 (NISQ) 设备 [7] 和通用容错量子计算机。对大型量子系统进行有效的经典模拟并不是绝对不可能的，因为它涉及对这种系统的任意演化的模拟，即其状态向量可以到达其所有（指数高维）希尔伯特空间，并且可能在有限时间内做到这一点。Margolus-Levitin 定理及其推广 [8-13] 对这种演化的速度进行了限制，从而限制了在任何有限时间间隔内可访问希尔伯特空间的部分。这与 [14] 的证明相一致，即在系统尺寸呈多项式缩放的时间内，任意时间相关局部哈密顿量可以生成的所有量子多体态的流形在其希尔伯特空间中占据的体积呈指数级小。（这是一个字面上正确的表述，因为量子比特系统的希尔伯特空间是一个有限维复射影空间；也就是说，它是紧致的，而且它有一个酉不变的富比尼-施图迪度量 [15]）。数值和分析研究还表明，描述
QD-SOA的性能比较，QW-SOA，散装...
1。介绍解决对短期范围内域内和纳特纳德式容量的需求不断增长，具有较高敏感性和波长施用多路复用（WDM）的连贯收发器被视为增加总体容量并达到总体能力的关键候选者[1，2]。O波段传输的距离和接收灵敏度受到更高的光纤衰减因子的限制，而WDM系统会引入更多的被动损失，例如多路复用器。使用O波段中的光放大器允许更长的触手可及，并使高通道计数配置可部署[3]。但是，在O波段中，尚不清楚放大技术的选择，尤其是在连贯的传输领域内。半导体光放大器（SOA）已经被探索以进行强度调制和直接检测（IM/DD）系统，作为在接收器端提供足够信号功率的一种方式[4]。然而，已知大量SOA表现出高噪声图并产生非线性失真，这阻碍了它们用于光学信号扩增的使用。此外，SOA通常会诱发信号chirp，从而使连贯的信号更加降低。量子点（QD）技术的进步允许与量子孔（QW）和散装对应物相比，QD SOA会产生较低的失真和chirp [5]。这很重要，因为SOA是O波段数据中心间接连接空间的良好候选者，因为它们的占地面积较小，功耗较小，而较小的功耗比掺杂的纤维纤维放大器（PDFA），并且最重要的是，它们可以集成到光子集成电路中（PIC）。2。尽管如此，不同SOA技术提供的总体性能和非线性增益动力学尚未进行测试和比较，并在IM/DD和相干调制的情况下，以建立下一代图片所需的高波特速率与纤维放大器进行比较。这项经验研究对于简化了一定的系统拓扑（调制格式，波特率等）的放大器选择很重要。因此，在这一贡献中，我们首先考虑了QD，QW和BOLK SOA的比较，即考虑两个关键的表现参数，这些参数会影响波形振幅和相位，即增加恢复时间（GRT）和线宽增强因子（亨利或α -Factor）。接下来，重要的是，我们通过研究依赖于这种放大器和PDFA的IM/DD和相干系统的BER性能，将分析扩展到O波段的高速系统领域。我们在第3节中通过实验证明，QD-SOA以高波德速率和IM/DD的PDFA和其他SOA的表现高，并且能够扩大多-TBPS WDM系统。SOA在本节中的表征，我们比较了具有相似属性的散装和QW-Soas（Inphenix ip- sad1301）以及来自Innolume的QD-SOA中的一些相关特征。主要结果总结在图中1 a）。它们与文献得出的“典型”值相辅相成。公平的比较需要从饱和度中运行所有SOA。否则，较低的饱和功率SOA将遭受添加的非线性失真。图相应的饱和功率如图1 b）描绘了该参数，该参数是（CW）输入功率在SOA中的函数。1 a）（第一列）。QD-SOA表现出较高的输入饱和功率（3dB增益降低），P坐在。所有的肥皂都在其最大增益点偏见。测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。 SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。 因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。 图的第3列 1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。 除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。 QD-SOA展示测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。图1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。QD-SOA展示