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![arXiv:2412.14918v2 [quant-ph] 2024 年 12 月 20 日](/simg/d\da779fc500fb56ae436b8d12fc790a7e7e3a05af.webp)
arXiv:2412.14918v2 [quant-ph] 2024 年 12 月 20 日
量子点中的仅交换 (EO) 自旋量子比特为构建可扩展的设备布局提供了广阔的设计前景。到目前为止，对涉及六个量子点中的六个电子的双 EO 量子比特操作的研究仅限于少数可能的配置，以前的研究缺乏对设计考虑和量子纠错影响的分析。使用一种简单快速的优化方法，我们在 450 个独特的平面六点拓扑上为 CX、CZ、iSWAP、泄漏控制 CX 和泄漏控制 CZ 双量子比特门生成完整的脉冲序列，并分析了不同拓扑类之间的序列长度差异（最多可减少 43%）。此外，我们表明，放宽对操作后自旋位置的限制可以进一步缩短序列长度；相反，以特定方式约束这些位置会生成一个 CXSWAP 操作，与标准 CX 相比，其额外成本最小。我们将此脉冲库集成到英特尔量子堆栈中，并通过实验验证 Tunnel Falls 芯片上的脉冲序列，以在线性连接设备中进行不同的操作，以确认它们按预期工作。最后，我们探索了这些结果对量子误差校正的架构影响。我们的工作为可扩展量子点架构的未来实现提供了硬件和软件设计选择指导。
吸引运动相关的脑振荡以抑制Tourette综合征的抽动
Tourette综合征（TS）是一种神经精神疾病，其特征是发声和运动抽动的发生。tics是在回合中发生的非自愿，重复的运动和发声，通常在一天内很多次，并且通常是在强烈的渴望之前，被称为预先渴望（PU）。TS is associated with the following: dysfunction within cortical-striatal-thalamic-cortical (CSTC) brain circuits implicated in the selection of movements, impaired operation of GABA signaling within the striatum, and hy- per-excitability of cortical sensorimotor regions that might contribute to the occurrence of tics.传递到皮质运动区域的非侵入性脑刺激可以调节皮质运动兴奋性，夹带脑部渗透性并减少TS中的抽动。但是，这些技术对于诊所以外的治疗不是最佳的。我们调查了中位神经刺激（MN）的节奏脉冲是否会夹带与抑制运动和TS中TIC的启动有关的脑振荡。我们证明，以12 Hz的速度传递的有节奏的MNS脉冲序列，吸收了感觉运动MU波段振荡，而心律不齐MNS的脉冲序列没有。此外，我们证明，尽管有节奏的MU刺激对意志运动的启动具有显着性但很小的影响，并且对注意力认知任务的执着的影响没有明显的影响，但它仍然导致TIC Freemention和TIC强度的大幅度降低，而TIC中的人数很大。我们认为，这种方法具有相当大的潜力，可以发展成为一种适合在诊所外使用的治疗装置，以抑制TIC和PU。
利用流动表面声波声子进行量子通信 1
图 2. 声子介导的量子态转移和过程层析成像。a 测量的 Q 1 激发态群体 PQ 1 e 与时间和 Q 1 裸频率的关系，耦合器 G 1 处于中间耦合 κ 1 / 2 π = 2.4 MHz（在 3.976 GHz 处测量），G 2 设置为零耦合。在这种配置中，Q 1 的能量弛豫主要由通过 UDT 1 的声子发射主导，其次是行进声子动力学。白色和红色虚线分别表示单向和双向工作频率（见正文）；插图显示量子位激发和测量脉冲序列。b 通过行进声子在单向（左）和双向（右）工作频率下进行量子态转移。与单向传输相比，双向传输的 Q 2 的最终群体要小 4.5 倍，这与模拟结果一致。绿色实线来自主方程模拟。插图：脉冲序列。对于任一过程，Q 1 的发射率均设为 κ uni | bi c / 2 π = 10 | 6 MHz，对应于 81 | 138 ns 的半峰全宽 (FWHM) 声子波包。c 单向和双向区域的量子过程层析成像，过程保真度分别为 F uni = Tr ( χ exp · χ ideal ) = 82 ± 0 . 3 % 和 F bi = 39 ± 0 . 3 %。红色实线显示理想传输的预期值；黑色虚线显示主方程模拟，其中考虑了有限量子比特相干性和声子通道损耗。不确定性是相对于平均值的标准偏差。
闭环可回收和不持久的聚乙烯 -
检测从Terahertz到可见光谱结构域的光脉冲的电场波形提供了平均场波形的完整特征，并具有量子光学的巨大潜力，时间域（包括频率bomb）光谱镜，高谐波，高谐波，高旋转性生成和Attosecond Science，可举几例。可以使用电磁抽样进行场分辨的测量，其中激光脉冲通过与另一个较短持续时间的另一个脉冲的相互作用来表征。测得的脉冲序列必须由相同的脉冲组成，包括其相等的载体 - eNvelope相（CEP）。由于宽带激光增益介质的覆盖率有限，在中红外创建CEP稳定的脉冲序列通常需要非线性频率转换，例如差异频率产生，光学参数放大或光学整流。这些技术以单次通道的几何形状运行，通常会限制效率。在这项工作中，我们展示了对谐振系统（光学参数振荡器（OPO））中产生的脉冲的现场分解分析。由于固有的反馈，该设备在给定的输入功率水平上表现出相对较高的转换效率。通过电磁抽样，我们证明了用CEP稳定的几个周期纤维激光脉冲泵送的亚谐波OPO会产生CEP稳定的中红外输出。完整的振幅和相信息使色散控制直接控制。我们还直接在时间域中直接确认了Opo的外来“翻转”状态，在时域中，连续脉冲的电场具有相反的符号。
可能实现的量子计算机
技术进步开始将一个以前只是学术性的问题变为现实：计算的基本物理极限是什么？兰道尔的结论 (1) 是，唯一必然需要耗散的逻辑运算是不可逆运算，这一结论促成了可逆、无耗散逻辑器件的设计 (2)，促成了仅使用可逆逻辑即可进行计算的发现 (3-4)，并促成了计算机的提案，在计算机中，比特（信息的基本量子）由真正的量子力学量子（如自旋）记录 (5-10)。到目前为止，量子力学计算机的提案依赖于“设计汉密尔顿算子”，这些算子是专门为允许计算而构建的，不一定与任何物理系统相对应。相比之下，本报告提出了一类实际上可能可构建的量子计算机。拟议的计算机由弱耦合量子系统阵列组成。计算是通过将阵列置于电磁脉冲序列中来实现的，这些脉冲序列会在局部定义的量子态之间引起跃迁。例如，在一维空间中，计算机可能由聚合物中的局部电子态组成；在二维空间中，计算机可能由半导体中的量子点组成；在三维空间中，计算机可能由晶格中的核自旋组成。在兰道尔极限下运行，只需要耗散即可进行纠错，这里详述的系统是 Deutsch 设想的真正的量子计算机 (6)：位可以放置在 0 和 1 的叠加中，量子不确定性可用于生成随机数，并且可以创建表现出纯量子力学相关性的状态 (5-10)。利用量子效应构建分子级计算机的想法并不新鲜 (11-13)。这里详述的提议依赖于共振的选择性驱动，这是 Haddon 和 Stillinger (11) 用来在分子中诱导逻辑的方法，
https://eprints.gla.ac.uk/218975/
摘要：我们基于现场可编程门阵列 (FPGA) 平台开发了一种用于超导量子比特 (qubits) 实验的多功能集成控制和读出仪器。利用该平台，我们执行基于测量的闭环反馈操作，平台延迟为 428 纳秒。反馈能力有助于在比其能量弛豫时间 T 1 短得多的时间内将量子比特主动复位初始化到基态。我们展示了实验结果，证明使用大约 1.5 µs 长的读出和驱动脉冲序列，以 99.4% 的保真度复位了锇量子比特。与通过热化进行被动基态初始化（时间常数为 T 1 = 80 µs）相比，使用基于 FPGA 的平台使我们能够将量子比特初始化的保真度和时间提高一个数量级。
4c.BNL - 定制量子任意波形发生器后端软件堆栈的开发_V5 -Radhika.cdr
量子计算正在迅速发展，需要复杂的控制机制来精确操纵量子比特 - 量子位。量子位是量子计算中量子信息的基本单位，精确控制其状态对于实现量子门和执行量子算法至关重要。任意波形发生器 (AWG) 用于产生用户定义的、精确的和定制的 RF 波形来操纵量子位的状态。量子算法是使用量子门序列实现的。AWG 支持创建可定制的脉冲序列，从而实现量子位校准、量子实验和量子电路的实现。为了让用户能够使用量子计算机并实现量子应用程序的开发，需要一个量子软件堆栈。本文介绍了 Qiskit 量子堆栈与 AWG 的集成。
相干光谱 1 拉比振荡
在 PC IV 中，您已经学习了布洛赫方程、拉比振荡和脉冲序列，它们是基于核或电子自旋与无线电波之间的相干相互作用来提取有关物质结构和动力学特性的有用信息的方法。原则上，这些方法可以转移到光谱学领域以达到相同的目的。不幸的是，在光频率下，人们必须处理不同的、更快的松弛过程，这些过程会破坏相干性。例如，在 NMR 中，由于 ν 3 缩放（其中 ν 是发射频率），自发辐射非常慢，以至于它对使自旋系统达到热平衡的贡献可以忽略不计。相反，在光频率下，自发辐射是最重要的退相干源之一。尽管如此，激光源和技术的进步为原子和分子的相干操控提供了大量可能性，如今这些可能性在量子信息科学和飞秒化学等不同领域都有重要应用。
机器学习在局部放电中的应用......
局部放电测量是最重要的诊断方法之一，在交流电压下得到了深入研究。此外，机器学习已经建立，并已成功用于自动识别局部放电缺陷多年。对于交流电压，有几种诊断方法和解释工具。在直流电压领域情况并非如此，因此需要重要的工具来解释结果。本文研究了 HVDC GIS/GIL 的典型局部放电缺陷，但这些方法也可以用于其他高压设备。机器学习技术是用 MATLAB 和 WEKA 实现的。从局部放电脉冲序列中得出的统计参数被用作特征。对特征进行了层次聚类，以分析局部放电缺陷之间的可分离性。使用三种流行算法（SVM、k-NN、ANN）进行分类。这些算法的参数各不相同，并相互比较。SVM 明显优于其他分类器。
刺激介导的静默神经网络逆向工程
从单细胞活动中重建神经元网络连接对于理解大脑功能至关重要，但从大量静默神经元中破译连接这一难题在很大程度上尚未解决。我们展示了一种使用刺激结合监督学习算法来获取模拟静默神经元网络连接的协议，该协议能够高精度地推断连接权重，并高精度地预测单脉冲和单细胞水平的脉冲序列。我们将我们的方法应用于大鼠皮层记录，这些记录通过异质连接的漏积分和放电神经元电路馈送，这些神经元以典型的对数正态分布发声，并证明在刺激多个亚群期间性能有所提高。这些关于所需刺激数量和协议的可测试预测有望增强未来获取神经元连接的努力，并推动新的实验以更好地理解大脑功能。