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墨西哥北部深水湾的停泊通量和耗散估计
摘要：提出了沿着墨西哥湾北部大陆斜率评估边界混合过程的试点计划的结果。我们报告了一种新颖的尝试，以在常规系泊台上利用湍流传感器。这些数据记录了分层EKMAN层的许多特征：高度上的浮力异常，而不是毫无形式的Ekman层的浮力异常，并且具有深度的速度向量的增强转向。湍流应力估计值具有适当的幅度，并与近底速度载体对齐。但是，Ekman层是取决于惯性时间尺度的时间。交叉斜率动量和温度频道具有该频带的显着贡献。共处的湍流动能耗散和温度方差耗散估计意味着耗散比为0.14，与剪切不稳定性的规范值无明显不同（0.2）。这种混合签名与内部波带中的生产有关，而不是与湍流剪切产生相关的频率。我们的结果表明，在涡流变异性的幌子中，对准平台强迫的准平台响应的期望是天真的，边界层结构不支持有关边界混合的一维模型的最新理论假设。
一种基于潜在的FDTD的耗散理论，用于无损不均匀媒体
I.涉及差异时间域（FDTD）算法[1]，[2]被广泛用于求解麦克斯韦方程。最近，将FDTD与量子模型整合[3] - [8]的兴趣增加了。电磁信号与量子状态之间的相互作用在被考虑的量子计算的许多结构中起着至关重要的作用[9]，呼吁可以共同模拟量子和电磁现象的算法。量子粒子相互作用的量子模型通常涉及电势，而不是传统的FDTD中计算的字段。对量子建模中电势知识的要求使电势成为量子应用中FDTD未知数的自然选择[7]，[8]。早些时候，已经研究了基于电位的FDTD（P-FDTD）制剂，例如，作为减少计算要求的手段[10]，[11]。p-FDTD方法仍然缺乏针对基于领域的FDTD提出的许多进步，包括子生产[12]，模型订单降低[13]等。创建此类新方案的困难之一是确保稳定性的复杂性。对于基于传统的FDTD的情况，需要选择下方的时间步长以下
观察微腔激光器中的增益小针耗散孤子
我们展示了一种在半导体微腔激光器中创建空间局部状态的实验方法。特别是，我们塑造了具有非共振的，脉冲的光泵的准二维微腔激光器的空间增益曲线，以创建由于增益和非线性损耗的平衡而存在的空间局部结构，称为增益拟散的孤子。我们直接探测了这些局部结构的超快形成动力学和衰减，表明它们是在比索秒时尺度上创建的，比激光腔孤子更快的数量级。使用复杂的Ginzburg – Landau模型来重建所有实验观察到的特征和动力学，该模型明确考虑了半导体中的载体密度动力学。
耗散超导量子比特中退相干引起的异常点
与环境相互作用的开放量子系统表现出由耗散和相干哈密顿量演化相结合描述的动力学。总之，这些效应由刘维尔超算子捕获。刘维尔（一般非厄米）的退化是异常点，当系统接近稳定状态时，它们与临界动力学有关。我们使用与工程环境耦合的超导传输电路来观察两种不同类型的刘维尔异常点，它们要么是由能量损失和退相干的相互作用引起的，要么纯粹是由于退相干引起的。通过实时动态调整刘维尔超算子，我们观察到非厄米性引起的手性状态转移。我们的研究从刘维尔异常点的角度激发了对开放量子系统动力学的新认识，使非厄米动力学能够应用于开放量子系统的理解和控制。
具有耗散量子的大规模量子中继器网络模拟的图解技术
我们详细介绍了最近在 [VV Kuzmin et. al. , npj Quantum Information 5, 115 (2019)] 中设计的用于半解析描述大规模量子中继器网络的图解技术。该技术考虑了所有基本的实验缺陷，包括网络量子存储器的连续耗散刘维尔动力学和经典通信延迟。使用半解析方法获得的结果与精确的蒙特卡洛模拟相符，而所需的计算资源仅与网络规模成线性关系，因此可以对受到相关现实缺陷影响的大规模量子网络进行精确的比较和优化。我们通过针对一系列网络规模和存储器相干时间优化 1D 和 2D 量子网络中的密钥速率来说明该方法的潜力。所提出的方法为未来量子网络的开发和有效优化开辟了新的可能性。
与一组耗散量子发射器的完美光子不可区分性
摘要：由于存在强烈的失相过程，基于半导体量子点 (QD) 平台的单光子源 (SPS) 仅限于低温 (T) 操作。尽管 QD 在光腔中的集成可以增强其发射特性，但在高 T 下保持高不可区分性 (I) 的技术要求仍然超出了当前技术水平。最近，新的理论方法通过实现双偶极耦合发射系统已经显示出有希望的结果。在这里，我们提出了一个基于优化的五偶极耦合发射系统平台，该系统耦合到腔体，可在高 T 下实现完美的 I。在我们的方案中，使用完善的光子平台可以实现具有耗散 QD 的完美 I 单光子发射。对于优化过程，我们开发了一种新颖的机器学习方法，该方法可以显着减少高要求优化算法的计算时间。我们的策略为优化不同光子结构用于量子信息应用开辟了有趣的可能性，例如减少耦合的两级量子系统簇中的量子退相干。
耗散量子 - 步行动力学中光谱几何形状的自动加速度
物理系统的动态行为通常源自其光谱特性。在开放系统中，有效的非炎症描述可以在复杂平面中获得丰富的光谱结构，因此伴随的动态非常丰富，而基本连接的识别和构成很具有挑战性。在这里，我们实验证明了局部激发的瞬时自我加速与使用有损耗的光子量子步道的非热谱拓扑之间的对应关系。首先将重点放在一维量子步行上，我们表明，测得的波函数的短时加速度与特征光谱所包围的区域成正比。然后，我们在二维量子步行中揭示了类似的对应关系，其中自动加速与复杂参数空间中特征光谱包含的体积成正比。在两个维度中，瞬态自动加速度越过长期行为，在漂移速度下以恒定流动为主。我们的结果揭示了频谱拓扑与瞬态动力学之间的通用对应关系，并为非光谱几何形状源自光谱系统的现象提供了敏感的探针。
论量子轨迹中对称性破缺和耗散冻结的普遍性
最近，几项涉及具有强对称性的开放量子系统的研究发现，主方程的蒙特卡罗解法中的每一条轨迹都会动态地选择一个特定的对称扇区，在长期极限内“冻结”在其中。这种现象被称为“耗散冻结”，在本文中，我们通过介绍该问题的几个简单的数学观点，认为这是开放系统中存在强对称性的普遍结果，只有少数例外。我们使用许多示例系统来说明这些论点，揭示了非对角对称扇区中刘维尔谱特性与冻结发生所需时间之间的明确关系。在这些扇区中出现纯虚特征值的特征模式的极限情况下，冻结不会发生。此类模式表明系统对称扇区之间信息和相干性的保存，并可能导致非平稳性和同步等现象。单个量子轨迹水平上没有冻结现象，这为识别这些无迹模式提供了一种简单、计算有效的方法。
超导电路中的工程多光子耗散用于量子错误校正
1简介2 1.1量子信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2量子误差校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2.1经典误差校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2.2位较高校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3古典计算机记忆。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>81。1.31动态RAM。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 91。1.3.2静态RAM。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10 1.3.3.3结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>81。1.31动态RAM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>91。1.3.2静态RAM。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10 1.3.3.3结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>91。1.3.2静态RAM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 1.3.3.3结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.4经典力学中的双态系统。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.1驱动振荡器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4.2参数振荡器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.5超导电路。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6大纲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
耗散双量子比特量子信道的稳态及其在量子机器学习中的应用
纠缠态的制备和保存是任何量子信息平台的基石。然而，量子信息科学中最强大的对手是不必要的环境影响，例如退相干和耗散。在这里，我们讨论如何控制和利用系统与环境耦合产生的耗散，为量子机器学习提供静止的纠缠态。为此，我们设计了一个耗散量子通道，即与压缩真空场库相互作用的双量子比特系统，并通过求解相应的主方程来研究通道的输出状态，特别是在小压缩范围内。我们表明，通道的时间相关输出状态是所谓的双量子比特 X 状态，它可以概括许多纠缠的双量子比特状态系列。此外，通过将一般的贝尔对角态视为系统的初始状态，我们发现这种耗散通道在稳态状态下会产生两类众所周知的纠缠混合态和类沃纳态。此外，该通道提供了一种有效的方法来确定给定的初始状态是否会导致静止纠缠态。最后，我们研究了设计的双量子比特通道在量子机器学习中的潜在应用。将双量子比特通道的非幺正变换与并行处理的神经计算相结合，建立了有意义的量子神经网络的要求。关键词：耗散双量子比特通道；量子机器学习，静止纠缠态；压缩水库