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World File Search System量子态
数学中的量子态辨别
非正交量子态鉴别 (QSD) 在量子信息和量子通信中起着重要作用。此外，与厄米量子系统相比，宇称时间 (PT) 对称非厄米量子系统表现出新现象并引起了广泛关注。在这里，我们通过有损线性光学装置中量子态在 PT 对称哈密顿量下演化，实验证明了 PT 对称系统中的 QSD（即 PT 对称 QSD）。我们观察到两个最初非正交的状态可以快速演化为正交状态，并且只要哈密顿量的矩阵元素变得足够大，所需的演化时间甚至可以为零。我们还观察到这种鉴别的代价是量子态消散到环境中。此外，通过将 PT 对称 QSD 与厄米系统中的最优策略进行比较，我们发现在临界值下，PT 对称 QSD 等同于厄米系统中的最佳明确状态鉴别。我们还将PT对称量子态散射推广到区分三个非正交态的情况。PT对称系统中的量子态散射为量子态区分打开了一扇新的大门，在量子计算、量子密码和量子通信中有着重要的应用。
多粒子量子态的多拷贝计量
1 巴斯克大学理论物理学系 (UPV/EHU)，西班牙毕尔巴鄂 2 圣塞瓦斯蒂安国际物理中心 (DIPC)，西班牙圣塞瓦斯蒂安 3 维格纳物理研究中心，匈牙利布达佩斯 4 杜伦大学数学科学系，英国杜伦 5 格但斯克大学国际量子技术理论中心，波兰格但斯克 6 格但斯克理工大学国家量子信息中心应用物理与数学学院，波兰格但斯克 7 匈牙利科学院核研究所，匈牙利德布勒森 8 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，西班牙毕尔巴鄂
光学神经网络量子态断层扫描
摘要：量子态层析成像 (QST) 是实验量子信息处理几乎所有方面的关键要素。作为量子环境中“成像”技术的类似物，QST 天生就是一个数据科学问题，机器学习技术（尤其是神经网络）已得到广泛应用。我们构建并演示了用于光子偏振量子比特 QST 的光学神经网络 (ONN)。ONN 配备了基于电磁感应透明性的内置光学非线性激活函数。实验结果表明，我们的 ONN 可以准确确定量子比特状态的相位参数。由于光学对于量子互连非常有需求，我们的 ONN-QST 可能有助于实现光量子网络，并启发将人工智能与量子信息研究相结合的想法。
二维空间中 skyrmion 的量子态......
Skyrmion 从高能物理进入材料科学 1 ，在那里它们被引入来模拟原子核 2-4 。它们是拓扑保护磁存储器的潜在候选者 5-7 。 Skyrmion 的拓扑稳定性源于连续场在连续几何空间上映射的离散同伦类，例如，将三分量恒长自旋场映射到磁性薄膜的二维空间。它依赖于二维海森堡模型的平移（准确地说是共形）不变性。一旦这种不变性被晶格破坏，skyrmion 就会变得不稳定，不会坍缩 8 ，必须通过额外的相互作用来稳定，比如 Dzyaloshiskii-Moriya、磁各向异性、塞曼等。在典型的实验中，skyrmion 的大小由磁场控制。当尺寸低于一定值时，交换相互作用总是占上风，而 skyrmion 会坍缩 9。观察到的 skyrmion 纹理通常包含数千个自旋。即使是实验中最小的纳米级 skyrmion 也包含数百个自旋。此类 skyrmion 由 Lorentz 透射电子显微镜 10 成像，通常被视为经典物体。然而，随着 skyrmion 变得越来越小，人们必须预料到量子力学在某个时候会发挥作用。这项工作的动机是观察到 skyrmion 经典坍缩为晶格的一个点与量子力学相矛盾。它与不确定性原理相矛盾，就像电子坍缩到质子上一样。然而，当前的问题比氢原子的问题要困难得多。skyrmion 拥有的大量自旋自由度类似于多电子原子的问题，对于多电子原子，无法对其进行量子态的分析计算。过去，人们已经研究过 skyrmion 量子行为的某些方面。基于 Thiele 动力学与磁场中带电粒子运动的类比，人们研究了 skyrmion 在钉扎势中的量子运动 11 。人们通过从自旋场的拉格朗日量推导出 Bolgoliubov-de Gennes 哈密顿量，解决了手性磁体中的磁振子-skyrmion 散射 12 。通过开发
双稀疏量子态制备
状态准备算法可分为精确算法 [2, 3, 4, 5, 6] 和近似算法 [7, 8, 9, 10]。本文主要研究精确状态准备算法。精确状态准备可分为两类：i）准备量子态的算法，将每个模式逐一加载到量子叠加中，计算成本与振幅和量子比特的数量有关 [2, 5, 6]；ii）使用量子态分解来准备状态的算法，计算成本与所需状态的量子比特数呈指数关系 [11, 4, 12]。与量子比特数和输入模式数有关且计算成本呈指数关系的算法效率不高，只能用于生成具有少量量子比特的量子态。计算成本为 O（nM）的算法需要大量 CNOT，不适合 NISQ 设备。本文旨在开发一种算法，将稀疏数据传输到量子设备，经典计算机构建量子电路的计算成本为 O（Mlog（M）+ nM），与文献中以前的算法相比，该算法生成的量子电路具有较少的 CNOT 算子数量。为了实现这一目标，我们优化了连续值 QRAM [6]，定义了 D 中数据呈现的部分顺序。与最近在 [13] 中提出的稀疏量子态准备算法相比，后者使用经典计算机构建量子电路的计算成本为 O（M2 + nM），我们的方法在双稀疏情况下（关于振幅和状态中 1 的数量的稀疏）生成的电路具有较少的 CNOT 门数量。这项工作的其余部分分为 5 个部分。第 2 节介绍了这项工作中使用的量子算子。第 3 节介绍了 CV-QRAM 算法 [6]。第 4 节介绍了本文提出的 CVO-QRAM 算法。第 5 节介绍了实验结果并展示了所提算法所取得的改进。最后，第 6 节是结论。
量子态的哪些部分可以说明整体
2 数学工具箱 5 2.1 简介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 13 2.5 纠缠....................................................................................................................................................................................................................................................................14 2.5.1 二体纠缠....................................................................................................................................................................................................................................................14 2.5.2 多体纠缠....................................................................................................................................................................................................................................................16 2.5.3 纠缠度量....................................................................................................................................................................................................16 2.5.3 . ... ... . . . . . 22 2 . 6 . 1 Kraus 表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
灵魂和心灵作为嵌入式量子态......
1 摘要：人体系统是灵魂、心灵和身体的三位一体，由各种综合器官系统组成。灵魂和心灵是控制人体生理和精神过程的主要能量来源，其中大脑被视为微处理器并与心灵一起工作。灵魂被视为身体中的超级控制器和普遍意识能量状态。本研究旨在了解嵌入式人体系统中灵魂和心灵的量子态及其关系。使用能带理论和反馈电路说明了能量的量子态和流动。还分析了瑜伽、冥想和灵性的作用、影响和关系。研究发现，灵魂是正能量的最终来源，调节身体的心灵和生理功能，并有助于与灵性建立安全的沟通。心灵既有正能量，也有负能量，在控制身体的生理过程方面发挥着重要作用。瑜伽、冥想和灵性为身体、心灵和灵魂提供正能量，有助于消除嵌入式人体各部分产生的负能量。本研究对灵魂、心灵和身体之间的关系、相互作用和协调提供了深刻的见解。我们希望本研究能够为理解内部能量和信息知识的科学基础提供支持，以弥合现代科学和吠陀科学在人类系统整体综合多维功能方面的差距。关键词：灵魂、心灵、人体、灵性、吠陀、冥想、量子态、嵌入式系统
使用决策图近似量子态
摘要 — 量子计算机的计算能力对新设计工具提出了重大挑战，因为表示纯量子态通常需要指数级的大内存。如前所述，决策图可以通过利用冗余来减少这些内存需求。在这项工作中，我们通过允许量子态表示中的微小误差来进一步减少内存需求。这种不准确性是合理的，因为量子计算机本身会经历门和测量误差，并且量子算法在某种程度上可以抵抗误差（即使没有误差校正）。我们开发了四种专门的方案来利用这些观察结果并有效地近似决策图所表示的量子态。我们通过经验表明，所提出的方案将决策图的大小减少了几个数量级，同时控制了近似量子态表示的保真度。