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![arXiv:2102.02370v1 [quant-ph] 2021 年 2 月 4 日](/simg/5\537ed4534dc97b5ccf6dca4a062c098a0fb8c6f8.webp)
arXiv:2102.02370v1 [quant-ph] 2021 年 2 月 4 日
绝热捷径 (STA) 是一种加速绝热量子协议的通用方法，在量子信息处理中具有许多潜在应用。不幸的是，为具有复杂相互作用和多个能级的系统解析地构建 STA 是一项艰巨的任务。这通常通过假设理想化的汉密尔顿量（例如，仅保留有限的能级子集，并进行旋转波近似 (RWA)）来克服。在这里，我们开发了一种解析方法，可以让人们超越这些限制。我们的方法是通用的，可以得到解析得出的脉冲形状，可以纠正非绝热误差和非 RWA 误差。我们还表明，与传统的非绝热协议相比，我们的方法可以产生需要更小驱动功率的脉冲。我们详细展示了如何使用我们的想法在现实的超导通量子比特中解析地设计高保真单量子比特“三脚架”门。
语音耦合的高谐波生成，用于探索非绝热电子 - 光子相互作用
高谐波产生（HHG）已引起了对材料特性和超快动态的探索的极大关注。然而，缺乏对HHG和其他准颗粒（例如声子）之间耦合的考虑，一直阻碍对HHG中多体相互作用的理解。在这里，我们通过研究非绝热（NA）相干偶联的HHG来揭示了Quasiparticle耦合的强场动力学中多体电子载体机制。相干的声子被揭示出通过声子变形效应引起的绝热带调制以及多个山谷中光载体的Na和非平衡分布有效地影响HHG。绝热和NA机制通过影响声子周期和HHG强度振荡的相位延迟而离开指纹，这两者在实验上都是可测量的。对这些数量的研究可以直接探测材料中电子相互作用。
一种有条不紊的方法设计绝热波导耦合器，用于异质综合光子学
硅光子学在过去十年中已成为未来应用的有前途的解决方案，例如5G Fronthaul，工业自动化，自动驾驶汽车，数据中心，计算机记忆分解和超越[1]的高速光学互连。通过利用互补的金属 - 氧化物 - 塞体导体（CMOS）制造技术先前是为电子工业开发的，已经开发了各种高速主动的光学组件，例如调制器和光电遗传学器[2，3]。此外，在各种FAB中，已优化了被动光学组件（例如光栅耦合器[4]和波导[5]）的生产方法。为了进一步增强从/到光子积分电路（PIC）的被动组件和活动组件之间的光学连接，互连波导的正确设计和形状起着至关重要的作用。随着新的光子构建块的引入，例如硅芯片上III – V光源的异质整合，需要连续改进。有三种通用方法可以在两个波导之间实现光耦合：对接耦合，方向耦合和绝热耦合。对接耦合方法是指直接连接的两个波导的模式曲线匹配。通过最大化模式字段重叠来优化其耦合效率。因此，对于异质整合，在彼此之间需要在不同的组件之间耦合光，对接耦合不是首选选项。此外，定向耦合器的带宽有限，因为节拍长度取决于波长。在定向耦合方法中，当输入波导处的模式耦合到耦合区域的超级模型的叠加时，光耦合在两个平行波导之间。该模式以半节拍的长度从一个波导到另一个波导完全耦合，而节拍长度可以设计为短[6]。但是，在实践中很难精确确定确切的节拍长度，从而使功率传输效率和设备性能不确定。在绝热耦合方法中，
有限时间双自旋量子奥托引擎：绝热性与不可逆性的捷径
我们想要强调的是，只有当压缩和膨胀冲程以绝热方式进行时，才能获得上述循环在功输出和效率方面的最高性能，正如所述。然而，只有当 λ t 变化非常缓慢时才能满足这一条件，而这反过来会导致发动机的功率输出因循环时间过长而消失。本文的一个主要目标是通过引入 STA 方案来提出一种克服这一困难的方法，以便人们可以在有限的时间内模拟工质的绝热动力学，从而产生有限的功率。此外，我们还将考虑在系统上不施加任何控制的有限时间驱动，这将导致能级之间的非绝热激发，从而导致工质功输出的不可逆损失。
![arXiv:1904.09915v2 [quant-ph] 2020 年 6 月 17 日 - MPG.PuRe](/simg/4\439459367d76ad5be15d8a574b59536dfc429df6.webp)
arXiv:1904.09915v2 [quant-ph] 2020 年 6 月 17 日 - MPG.PuRe
绝热通道技术用于将系统从一个量子态驱动到另一个量子态，在物理和化学中得到广泛应用。我们专注于在强耦合系统上空间传输量子振幅的技术，例如模拟拉曼绝热通道 (STIRAP) 和绝热通道相干隧穿 (CTAP)。先前的结果表明，该技术在某些图上有效，例如线性链、方格和三角格以及支链。我们证明，类似的协议在一大类 (半) 二分图中更普遍地起作用。特别是在随机耦合下，绝热传输在允许完美匹配的图上是可能的，无论是在发送方被移除时还是在接收方被移除时。STIRAP/CTAP 的许多有利稳定性特性都是继承的，我们的结果很容易应用于多个潜在发送方和接收方之间的传输。我们用数字测试了树叶之间的传输，发现传输出奇地准确，尤其是在使用跨接时。我们的研究结果可能应用于多台量子计算机之间的短距离通信，并在图论中提出一个关于 0 值附近谱间隙的新问题。
使用量子退火解决车辆路由问题及其变体
绝热量子计算机：“首先，发现（潜在复杂的）哈密顿量的基态描述了感兴趣问题的解决方案。接下来，准备一个具有简单哈密顿量的系统并初始化为基态。最后，简单的哈密顿量已成为所需的复杂哈密顿式的。通过绝热定理，系统保持基态，因此系统的状态描述了解决问题的解决方案。” （来源：https：//en.wikipedia.org/wiki/quantum_annealing）
受最优状态转移启发的组合优化快速量子方法
在组合优化问题中，例如 MAX-CUT 或 TRAVELLING-SALESPERSON [ 1 ]，目标是从某个初始状态演化到编码优化问题解的最终状态。一种方法可能是绝热演化，将每个初始状态和最终状态编码为某个汉密尔顿量的基态，并在它们之间足够缓慢地插值。在实践中，这种方法受到插值汉密尔顿量的最小谱隙的限制 [ 2 , 3 ]。这种方法被称为绝热量子优化 (AQO) [ 4 – 8 ]。在缺乏成熟硬件的情况下，AQO 依靠绝热原理作为指导设计原则。反过来，AQO 导致了量子退火 (QA)。与 AQO 类似，QA 试图在初始和最终汉密尔顿量之间连续插值。QA 表示一种更广泛的
可再生能源存储
CAES 有一些地理限制，但潜在的位置遍布世界各地。它有两种版本：绝热（传统）和绝热（如 Storelectric）。将空气压缩到典型的 70 bar（~30 倍汽车轮胎压力）会使其加热 ~605oC，但必须将空气储存在接近环境温度的温度下，因为它储存在地下盐穴中（没有其他足够大或足够便宜的盐穴；尽管未来会有其他地质条件可用），而地质条件需要它。将其膨胀以再生电能会将其冷却到 -150oC 以下。传统的 CAES 通过燃烧气体将热量放回：效率低下（往返 42-50%）且污染严重（排放量为同等大小的 CCGT 的 50-70%）。绝热 CAES 提取压缩热，单独储存并在膨胀期间将其放回，从而将效率提高到 60-70% 并消除排放；混合技术是可能的。
物理513量子计算的应用
课程说明此类将在可用的量子计算硬件以及各个功能原理，可用软件和算法上进行一个学期的研究生培训。我们将专注于栅极模型IBM和绝热D波。此外，学生将有机会编程量子计算机并运行样本问题。一些课程将使用自己的笔记本电脑包括动手教程。将在课堂上提供用于获得量子计算机凭据的信息。学习目标量子硬件现在可供云上的用户使用，其中包括绝热量子优化器和栅极逻辑设备。出于计算机编程而不是理论开发的目的，将在操作层面上引入不同的操作原理。在第一个介绍性周之后，该课程将分为两部分，分别在栅极逻辑量子计算机和绝热量子计算机上。最后一周将用于描述预计将在不久的将来发布的其他量子计算机，或者将其中一个应用程序加深。栅极逻辑量子计算。现有设备将以量子类型和量子连接性来表征。然后，我们将考虑一四分之一的门。将说明现有软件。该课程的一部分将用于量子计算机上的量子动力学。绝热量子计算。审查了量子绝热定理后，将概述D-Wave可用设备。建议准备：入门量子力学。然后，我们将考虑可以解决这些量子设备并利用这些量子设备的问题类别，我们将在该级别上教量子化学，量子动态和机器学习的基础知识，以准备学生在现有硬件上为这些类似的问题编程可用的软件，从而利用可用的软件和未来生成硬件和软件。我们将描述在D-Wave上编程的含义，并查看可用的软件。然后，我们将考虑可以解决并利用绝热量子优化器的问题类别。我们将教授针对多个线性回归的优化问题，在D波上实施量子化学，以及将图和网络映射到二次无约束的二进制优化（QUBO）表单上。最终，学生将能够在可用的量子硬件上编程和运行至少几种上述问题类型。共同提取：EE 520。
机器学习和糖尿病
问题是由于参考量子计算的高复杂性，状态的高密度以及预测性质在状态交叉和圆锥形相交附近的事实并不平滑。3，我们在这里解决了激发态性能低平滑度的影响。特征函数和特征值对应于所谓的绝热表示。国家通过其电子能量对每种核构型进行排序，从而导致势能表面（PESS）。虽然绝热状态可能会退化，但如果它们具有相同的多重性，它们永远不会真正跨越。电子能量和其他特性是高度弯曲和无差异的。绝热基础的低平滑度是ML回归的主要问题。使用允许状态交叉的平滑绝热基础，似乎是一种自然解决方案，如何提高ML效率。两个代表通过几何学的统一转换连接。不幸的是，找到无生命的基础本身就是一个重大问题。虽然仅通过对角度化就可以从绝热的基础上获得绝热基础，但逆程序是高度复杂的，因为没有唯一的定义糖尿病基础。即使是拟合4-6的过程，甚至是最新的方法，通常都需要有关系统以及大量手动工作和昂贵计算的专家知识。基于