因此,量子干扰素通过来自密度操作机的非对角线元素的存在。在最佳检测器的情况下,从测量过程中逐渐加成了异构元素。如果可以交换密度运算符和最佳检测运算符的符号,那么我们可以解释出最佳检测操作员的物理含义是量子干扰。
摘要 - 在本文中,我们考虑了对构建测量的问题,以区分可能非正交量子状态的集合。我们考虑了纯状态的集合,并寻求一个积极的操作员评估措施(POVM),该措施由排名一的运算符组成,其中最接近平方标准的符号向量。我们将我们的结果与佩雷斯(Peres and Wootters)[11]和Hausladen等人提出的先前测量结果进行了比较。[10],我们将后者称为平方根测量(SRM)。我们获得了SRM的新特征,并证明它在最小二乘意义上是最佳的。此外,我们表明,对于几何均匀的状态,SRM设置了SRM最小化检测误差的可能性。这概括了Ban等人的类似结果。[7]。
对化学和生物检测灵敏度提高的需求正在迅速增长。质谱法是最有效的生物测量方法之一,全球每天进行数百万次测量。超导量子干涉装置 (SQUID) 在克服该技术的噪声限制方面表现出巨大潜力,可将信噪比提高十倍。电子显微镜与 X 射线光谱法相结合通常用于可视化材料内元素的分布,将其与过渡边缘传感器 (TES) 和 SQUID 相结合可以将灵敏度提高 100 倍。这种检测方面的改进不仅将极大地造福生命科学领域的许多领域,而且还将彻底改变航空航天、电动汽车、卫星和半导体行业等许多高科技领域的化学分析。
对化学和生物检测灵敏度提高的需求正在蓬勃发展。质谱法是最强大的生物测量方法之一,全球每天进行数百万次测量。超导量子干涉装置 (SQUID) 在克服该技术的噪声限制方面表现出巨大潜力,可以将信噪比提高十倍。电子显微镜与 X 射线光谱法相结合通常用于可视化材料内元素的分布,将其与过渡边缘传感器 (TES) 和 SQUID 相结合可以将灵敏度提高 100 倍。这种检测方面的改进不仅会极大地造福生命科学领域的许多领域,而且还会彻底改变许多高科技领域的化学分析,例如航空航天、电动汽车、卫星和半导体行业。
抽象机器学习分类模型学习输入作为特征和输出作为类的关系,以预测新给定输入的类。几项研究工作证明了机器学习算法的有效性,但最新的算法基于概率和逻辑的经典理论。量子力学(QM)已经在许多领域显示其有效性,研究人员提出了几个有趣的结果,这些结果无法通过经典理论获得。近年来,研究人员一直在尝试调查QM是否可以帮助改善经典的机器学习算法。认为,如果正确实施QM理论也可能会激发有效的算法。从这种灵感中,我们提出了量子启发的二进制分类器,该分类基于量子检测理论。我们使用文本语料库和图像库来探索我们提出的模型的效果。我们提出的模型在20个新闻组文本语料库中的几个主题(类别)方面优于最先进的模型。当使用MNIST手写图像数据集时,我们所提出的模型在召回方面优于所有基准。对于大多数类别而言,F量也更高,对于某些类别,精度也更高。我们提出的模型表明,使用量子检测理论可以实现二元分类效果。特别是,我们发现我们的量子启发的二进制分类器可以增加分类的精度,回忆和f量表,而最先进的方法不能。
摘要:现代光通信技术可以实现大规模多级(或M元)光信号,研究这种大规模M元光信号的量子力学性质对于统一量子信息科学和光通信技术的理解至关重要。本文针对纯量子态集合的量子力学非正交性,提出了一种基于量子检测理论中最小二乘误差准则的非正交性指标。首先,定义线性无关信号的指标,并通过数值模拟对所提出的指标进行分析。接下来,将该指标应用于超大规模M元相移键控(PSK)相干态信号。此外,将该指标与PSK信号的纯状态信道容量进行了比较。结果表明,即使信号传输功率很高,超大规模M元PSK相干态信号仍然表现出量子性质。因此,基于所提出的指数对高度大规模M元相干态信号的理论表征将是更好地理解量子流密码Y00等尖端光通信技术的第一步。