在过去的几十年中,概括的物质理论家预测了超导体的三个不同的动态阶段,可以在演变时进行体验。在第一阶段,超导性的强度迅速衰减至零。相比之下,II期代表预先提供超导性的稳态。但是,先前未观察到的第三阶段是最吸引人的。“第三阶段的想法是,超副本的强度具有持续的振荡,没有阻尼,” Jila研究生和联合首先是Auther Anjun chu解释说。“在第三阶段的制度中,多体相互作用,而不是抑制振荡,可以导致自我生成的周期性驱动器并稳定振荡。观察这种外来行为需要精确控制实验条件。”
摘要 新兴量子技术需要对日益复杂的量子系统进行精确控制。金刚石中的缺陷,特别是带负电的氮空位 (NV) 中心,是一个有前途的平台,有潜力实现从超灵敏纳米级量子传感器到长距离量子网络的量子中继器、多体量子系统中复杂动态过程的模拟器到可扩展的量子计算机等技术。虽然这些进步在很大程度上归功于金刚石独特的材料特性,但这种材料的独特性也带来了困难,而且人们越来越需要用于表征、生长、缺陷控制和制造的新型材料科学技术,以实现金刚石的量子应用。在这篇评论中
摘要:本文提出了一种方法,该方法可导致高度准确的电荷依赖性多阶段恒定电流(MCC)充电算法用于电动自行车电池,以减少充电时间,而不会通过避免使用Li-Plpling来加速老化。首先,通过三电极测量值对当前速率,最新电荷和Li-Plating之间的关系进行了实验分析。因此,提出了一种依赖社会的充电算法。其次,在MATLAB/SIMULINK中开发了基于扩展的Kalman滤波器的SOC估计算法,以进行高精度SOC估计并精确控制充电算法。实验的结果表明,SOC估计的均方根误差(RMSE)为1.08%,并且从0%到80%SOC的充电时间降低了30%。
精确控制系统参数和广泛的优化在实现量子信息技术方面发挥着至关重要的作用。另一个挑战是,当针对实际可制造系统时,组件制造差异的存在需要对每个系统进行单独优化。为了应对这一挑战,我们开发了一个基于深度强化学习 (RL) 的通用优化框架。通过将我们的方法应用于基于光注入锁定 (OIL) 的现实世界量子发射器,我们证明了我们的 RL 代理可以自主识别最佳操作区域,并将其知识推广到相同类型的新量子发射器。这项工作为使用现代 RL 算法有效优化复杂系统提供了一条新途径。
摘要。对单个量子系统(例如单个光子、原子或离子)的精确控制为一系列量子技术打开了大门。这一概念的目标是创建能够利用量子效应解决数据处理和安全信息传输问题以及比现有方法更有效地对周围世界参数进行高精度测量的设备。量子技术出现的关键一步是二十世纪下半叶的开创性工作,它首先展示了量子力学对自然的描述的矛盾性和正确性,其次,奠定并引入了成为现代量子技术基础的基本实验方法。2022 年诺贝尔物理学奖授予了 Alain Aspect、John Clauser 和 Anton Zeilinger,以表彰他们对纠缠光子的实验、建立贝尔不等式的违反以及开创量子信息科学。
在通信和其他电路中,通常需要产生一个精确的参考信号,其频率和相位可以实时精确控制。数控振荡器 (NCO) 非常适合此目的。对于某些应用,输出参考信号是方波,因此倾向于仅使用 NCO 输出的 MSB。这在电机控制器等低频应用中很有用,但对于大多数通信任务而言是不够的。这是因为该信号的零交叉可以在一个脉冲与下一个脉冲之间相差一个输入时钟周期,这会在输出中产生不可接受的抖动量。例如,如果 NCO 的时钟频率为 30MHz,则抖动为 33ns。对于 1MHz 方波,这会导致 12 o 的相位抖动。最直接的解决方案是使用 NCO,其性能要高得多
本论文主要研究量子信息和量子计算,以及它们在研究量子多体系统中的应用。过去几十年来,计算机科学和量子物理学之间的显著相互作用表明,对相互作用的量子系统的精确控制和操纵使我们能够处理信息并执行超出传统数字计算机能力范围的计算。这种新颖的信息处理形式还产生了一种概念上全新的工具包,用于解决量子多体系统物理学的基本问题。本论文通过计算复杂性和信息论的视角研究了相互作用量子系统的新特征。我们将看到如何利用这些新特征反过来让我们开发出有效的经典和量子算法来学习、测试和模拟量子多体系统。以下是本论文的主要结果: