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World File Search System量子信息与控制
北京大学量子材料科学中心
在原子尺度上设计和表征量子多体系统对于理解强关联物理和量子信息处理至关重要。最近，将电子自旋共振 (ESR) 与扫描隧道显微镜 (STM) 相结合，可以高精度地探索表面上相互作用的自旋 [1]。ESR-STM 的亚埃空间分辨率和超高能量分辨率使我们能够测量单个原子之间的磁相互作用、检测单个核自旋以及探索工程自旋阵列中的量子涨落。在本次演讲中，我将介绍我们最近使用 ESR-STM 从绝缘膜上的原子自旋构建拓扑量子磁体的努力 [2]。这些拓扑量子磁体包括自旋 1/2 链和二维自旋 1/2 阵列。我们设计了量子自旋模型的拓扑相和平凡相，从而实现了一阶和二阶拓扑量子磁体。它们的多体激发由能量分辨率优于 100 neV 的单原子 ESR 探测。我们进一步可视化了各种多体拓扑束缚模式，包括拓扑边缘态和高阶角模式。这些结果为模拟相互作用自旋的量子多体相提供了一种重要的自下而上的方法来模拟。[1] K. Yang 等人。Nat. Commun. 12, 993 (2021) [2] H. Wang 等人。Nat. Nanotechnol. (2024) https://doi.org/10.1038/s41565-024-01775-2
基于测量的量子计算研究进展
图4。利用相关性的计算模型。经典控制计算机将K Measurement设置之一提供为相关资源状态中每个方的经典输入（蓝色箭头），并收到可能的测量结果之一（红色箭头）作为输出。
基于多传感信息融合的移动机器人定位与环境感知技术
本文重点介绍了位置准确性低的问题和在复杂环境中移动机器人的不良环境感知性能。它基于IMU和GP的机器人姿势信息和环境知觉信息进行了关键的技术研究，以检测机器人自己的姿势信息，以及激光雷达和3D摄像头，以感知环境信息。在“姿势信息融合层”中，粒子群处理算法用于优化BP神经网络。没有偏见的卡尔曼过滤，并实现了未经意识的卡尔曼滤波器，以实现INS-GPS松散耦合导航，从而减少了INS组件IMU的偏见和噪声。此外，当GPS信号丢失发生时，训练有素的神经网络可用于输出预测信息，以进行惯性导航系统的错误校正，提供更准确的速度，并将信息作为绝对位置约束。在环境感知融合层中，补偿的IMU预一整合性调查分别与次要水平分别与视觉探光仪和激光镜探测融合。这使机器人的实时精确定位和环境图的更精细结构。最后，使用实际收集的轨迹来验证算法，以进行multi传感器信息的两级融合。实验结果表明，该算法提高了机器人的定位准确性和环境感知性能。机器人运动轨迹和原始真实轨迹之间的最大误差为1.46 m单位，而最小误差为0.04 m单位，平均误差为0.60 m。
量子计算研究现状与未来发展
量子计算是利用量子叠加、量子纠缠等资源对信息进行编码和处理，在一些重大科学与工程问题上被证明比经典计算具有显著优势，其潜在应用将对未来信息技术及其他相关领域产生深远而重大的影响。本文简要回顾了量子计算的发展历史，包括其基本思想和概念的产生、重要理论和算法的发展，讨论了该领域几条具有代表性的技术路线的现状与发展前景，包括超导量子计算、分布式超导量子计算、光子量子计算、离子阱量子计算、硅基量子计算等系统。通过分析各路线面临的一些共同问题，对我国未来量子计算的发展提出了一些思考与建议，特别强调加强国家层面的战略规划，建立高水平的研究团队，加强相关基础研究、核心技术与关键仪器的开发。 关键词：量子计算；量子算法；量子计算控制系统；量子软件；超导量子计算；分布式量子计算；离子阱量子计算; 硅基量子计算; 光子量子计算; 中性原子量子计算; 金刚石氮空位色心; 核磁共振量子计算; 自旋波量子计算; 拓扑量子计算
北京大学量子材料科学中心 - 幻灯片 1
量子厅效应的发现已确立了拓扑凝结物理学领域的基础。对现在在量子计量学中所采用的霍尔电导的精确量化，由于其拓扑保护而在任何合理的扰动中都是稳定的。相反，后者暗示了一种审查形式，通过向观察者隐瞒任何当地信息。量子厅系统中电流的空间分布就是这样的信息，由于最近的进步，该信息现在已成为实验探针的访问。是一个古老的问题，是否原始的和直观地引人注目的电流理论图片沿着样品边缘流动在狭窄的通道中，是物理上正确的。是由最近在Chern绝缘子中量化电流的局部成像的动机[Rosen等，Phys。修订版Lett。 129，246602（2022）; Ferguson等，Nat。 mater。 22，1100-1105（2023）]，从理论上讲，我们证明了一个宽阔的“边缘状态”的可能性，通常从样品边界深入到大块的样品边界上。 此外，我们表明，通过改变实验参数，人们可以在边缘状态狭窄和蜿蜒通道之间连续调整，一直到主要发生的电荷运输。 这说明了在实验中观察到的各种特征和不同的特征。 参考：PNAS，121号 39 E2410703121（2024）Lett。129，246602（2022）; Ferguson等，Nat。mater。22，1100-1105（2023）]，从理论上讲，我们证明了一个宽阔的“边缘状态”的可能性，通常从样品边界深入到大块的样品边界上。此外，我们表明，通过改变实验参数，人们可以在边缘状态狭窄和蜿蜒通道之间连续调整，一直到主要发生的电荷运输。这说明了在实验中观察到的各种特征和不同的特征。参考：PNAS，121号39 E2410703121（2024）总的来说，我们的发现强调了拓扑凝结物理学的鲁棒性，但也揭示了现象学的丰富性，直到最近被拓扑审查制度隐藏了，我们认为其中大多数仍然有待发现。
量子计算与量子模拟中离子阱结构研究进展 - 物理学报
图 6. 带有集成光学腔的离子阱：（a）因斯布鲁克大学的集成光学腔阱 [ 93 ]。从离子发射的 854nm 光子的 50% 可被腔收集，并转换为 1550nm 的通信波长。（b）萨塞克斯大学的集成光学腔阱。该阱展示了离子和腔模式之间的第一个强耦合。（c）奥胡斯大学的离子阱。腔镜 (CM) 沿轴向，径向泵浦光束用于将离子泵回多普勒冷却循环。这些离子可在 CCD 上成像。压电换能器 (PZT) 用于主动锁定光学腔与 RP 激光器共振。（d）当径向 RP 激光器开启时，大约 100 个离子的整个晶体都是明亮的。 （d）当径向RP关闭时，只有腔内的离子是亮态，腔外的离子处于暗态[144]。
基于四元数和动态逆的无人机精确航迹控制
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船舶操控台控制界面人机工程设计标准研究
控制器等方面提出了工效学设计要求。 从国外组织来看，国外涉及船舶驾驶室操控界面的标准主要包括：国际海事组织IMO 于2000 年制定的标准《船桥设备和布局的工效学指南》（ MSC/ Circ.982 ） [16] ，内容涉及船桥（包括驾驶室）布置、 作业环境、工作站布置、报警、控制界面、信息显示、 交互控制等7 个方面的驾驶室人机界面设计要求。国际海上人命安全公约SOLAS 于2007 年制定的标准《船桥设计、设备布局和程序》（ SOLAS V/15 ） [17] ， 内容涉及驾驶室功能设计、航海系统及设备设计、布置、船桥程序等，其显着特点是对于驾驶室团队管理作出相关要求，包括船桥程序、船员培训等。 从各个国家来看，美、英等西方国家在军事系 统工效学方面的研究已具有较大的规模，也制定了 一系列军用标准。美国军方军事系统的人机工程学设计准则包括“ 人机工程系统的分析数据” （ MIL.H.sl444 ） [118] ， “ 军事系统人机工程学设计准则” （ MIL.STD.1472F ） [19] ，以及1999 年修订的“ 人机工程过程和程序标准” （ MIL.STD.46855A ） [20] 。 MIL-STD-1472 的第一版发布于20 世纪60 年代（ 1968 年），在第二次世界大战期间，当时各交战国竞相发展新的高性能武器装备，但由于人机界面设计上的不合理，人难以掌握这些新性能的武器，导致发生了许许多多事故。因此，二次大战结束后，首先美国陆航部队（以后成为美国空军）和美国海军建立了工程心理学实验室，进行了大量的控制器、显示器等的人因素研究，获得了大量的数据，并开始将这些研究成果汇编成手册或制订成各种有关人类工程学的标准或规范。 MIL-STD-1472 就是在这样的时代背景下产生 的。该标准是为军用系统、子系统、设备和设施制定通用人类工程学设计准则，由美国陆军、海军和空军等多个单位评审，美国国防部批准，并强制性要求美国国防部所有单位和机构使用，具有较广泛的影响。 该标准在控制 - 显示综合和控制器章节有针对控制器 通用设计规则的阐述。 美国在船舶人机工程领域的投入力度也较大，不但开展了一系列的船舶人机工程专项试验，而且颁布了多项船舶人机工程设计标准和文件，主要侧重于研究人机环境对船舶的战斗力的影响。其中， ASTMF 1166—88 海军系统装备和设施的人因素工程设计标准是一个通用型标准，涵盖了控制、显示和告警、楼梯和台阶、标识和计算机、工作空间布局等海军设计的所有元素[21 ] 。 英国国防部于2005 年组织建立的船舶SRDs 系统，对船舶人机界面涉及的多方面问题进行梳理和整合，将人机界面研究作为船舶系统设计的一个重要环节，以提高人机界面设计在船舶项目中的优先级别。 英国国防部 2009 年的 MARS 项目计划，将早期人机 界面设计干预纳入到舰艇设计系统中，并委任专业公
LED 驱动控制/键盘扫描专用集成电路TM1650
接口和TM1650 通信，在输入数据时当SCL 是高电平时，SDA 上的信号必须保持不变；只有SCL 上的 时钟信号为低电平时，SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时，SDA 由高变
杂交量子古典物理信息信息信息，用于解决量子最佳控制问题
摘要 - 本文提出了一种集成的量子经典方法，该方法将量子计算动力学与经典计算方法合并，该方法量身定制，该方法是根据Pontryagin的最低原理（PINN）框架来解决基于Pontryagin的最低原理来解决问题的。通过利用结合高斯和非高斯大门的动态量子电路，该研究展示了一种创新的量子，以优化量子状态操作。提出的混合模型有效地应用了机器学习技术来解决最佳控制问题。通过设计和实现混合PINN网络来说明这一点，以在两个和三级系统中解决量子状态过渡问题，从而突出了其在各种量子计算应用程序中的潜力。索引术语 - Quantum神经网络，量子控制，物理信息信息网络，最佳控制