Criticality-Enhanced Quantum Sensing with a Parametric Superconducting Resonator
本文通过在超导参数谐振器中实现基于有限组分耗散相变的临界量子传感,证明了频率估计精度随系统尺寸呈二次方标度增长,从而在稳态下实现了超越经典线性极限的量子优势。
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本文通过在超导参数谐振器中实现基于有限组分耗散相变的临界量子传感,证明了频率估计精度随系统尺寸呈二次方标度增长,从而在稳态下实现了超越经典线性极限的量子优势。
本文提出了一种基于在经典比特序列中隐藏扩展 GHZ 态的量子性证明协议,在保持与 Brakerski 等人(2018)相同电路结构的同时,显著提高了对计算噪声的容错能力,并附带证明了有限阿贝尔群上的不确定性原理。
该研究利用准二维光力晶体克服了热机械噪声限制,成功实现了低噪声的单声子 - 光子转换,并验证了生成的单光子具有低热噪声、高纯度、良好的不可区分性及窄线宽特性,为构建多节点量子网络和实现混合纠缠奠定了基础。
本文利用修正的量子快门模型研究了共传播纠缠玻色子和费米子的瞬态动力学,推导了作为纠缠动态指标的瞬态并发度,揭示了其与联合概率密度干涉结构及 Hanbury-Brown-Twiss 效应的内在联系,并证明了在稳态极限下并发度与干涉可见度的一致性,从而建立了瞬态共传播系统中纠缠特征与干涉现象之间的理论桥梁。
该论文通过利用晶格规范理论基态作为强对称性混合态的纯化态,构建了多种强对称性自发破缺相及包含无能隙对称保护拓扑序的临界点,从而为研究混合量子态中的对称性破缺、新拓扑相及量子相变提供了通用框架。
该研究通过构建具有对称性的反极三重态叠加,在一类非可积自旋哈密顿量中实现了具有可调纠缠(从体积律到面积律)的精确零能量子多体疤痕态,为宏观尺度量子信息传输及非平衡量子物态的构建提供了新途径。
该论文建立了一个量子纠错码中语境性的严谨框架,证明了子系统稳定子码的语境性与其容错通用性之间的内在联系,确立了语境性作为区分通用容错协议的关键不变量,并统一了现有的语境性数学定义。
该论文提出了一种基于时间对称随机动力学和非经典概率理论的量子力学新诠释,主张波函数可视为描述非实数前后向随机运动的复概率密度,从而利用概率论推导玻恩定则、重新解释复数作用并挑战物理叠加概念,旨在通过结合概率论与随机隐变量视角来统一量子与经典行为。
本文利用 WKB 方法研究了外部势场中具有四次色散关系的准粒子束缚态,通过引入高阶艾里型函数及其超渐近展开解决了高阶微分方程在转折点处的波函数匹配问题,并导出了包含非微扰修正的广义玻尔 - 索末菲量子化条件。
该论文证明了利用耗散量子本征求解器(DQE)处理特定哈密顿量时,其基态制备的误差可随码距指数级抑制,从而在无需额外开销的情况下更接近容错,而耗散量子计算(DQC)在噪声鲁棒性上则并不优于标准量子电路模型。
该论文提出并实验验证了一种结合量子纠错码与逻辑动力学解耦(LDD)的混合策略,通过在 IBM 超导量子设备上对 [[4,2,2]] 编码的贝尔态进行逻辑错误检测与抑制,成功实现了高保真度的纠缠逻辑量子比特。
本文针对整数耦合的 Calogero 模型,构建了能够改变粒子数的“垂直” intertwining 算符,与已知的改变耦合常数的“水平”算符共同形成网格结构,从而通过迭代 intertwining 从自由动量幂和导出所有刘维尔积分,并给出了相应的递归公式及新非对称积分基。
该论文提出了一种不依赖输入状态信息的通用工作提取协议,证明了在量子热力学中,即使实验者完全未知量子态,也能在渐近极限下实现与已知状态时相同的最大自由能提取效率,并扩展至无限维系统。
该研究通过对比软件模拟的随机伊辛机(sIM)与标准 Metropolis-Hastings 算法在神经网络量子态模拟中的采样效率,发现尽管 sIM 的自相关时间较长,但其硬件的大规模并行特性仍有望为复杂量子系统的模拟带来 100 至 10000 倍的加速优势。
本文通过对比哈密顿量形式下的交错费米子与威尔逊费米子,阐明了前者无法在 (2+1) 维量子电动力学中诱导拓扑相而后者能实现包括陈绝缘体和量子自旋霍尔相在内的丰富拓扑相图,从而为未来基于量子计算架构模拟具有拓扑相的格点场论奠定了理论基础。
该研究通过结合磁振子打破时间反演对称性与光聚焦打破空间对称性,利用磁振子诱导的布里渊光散射与光自旋 - 轨道耦合的相互作用,实现了高斯光束到光学涡旋光束的非互易转换,证明了磁振子能够调控光的自旋和轨道角动量。
该研究首次展示了将超导量子比特集成于具有非平凡能带结构的准一维共面波导谐振器晶格中的器件,验证了在此高度多模环境中读取量子比特及观测光子介导的有效自旋相互作用的能力,从而为实现具有灵活连接性的驱动耗散自旋模型铺平了道路。
该论文提出并研究了非厄米量子计算模型,指出其通过引入非幺正门能高效解决 NP 及类问题,但这种超强计算能力源于实现该门所需的指数级物理资源。
本文通过将量子信号处理(QSP)重构为希尔伯特空间中的状态转换问题,利用敌手界限(adversary bound)不仅精确刻画了单变量 QSP 协议,还将其推广至多变量情形,证明了敌手界限的可行解存在性蕴含多变量 QSP 协议的存在性,并将最小空间协议的计算转化为秩最小化问题。
本文提出了一种结合参数化量子电路与经典神经网络、并引入能量守恒约束的量子物理信息神经网络(QPINN)框架,利用自研的 GPU 加速库 TorQ 高效求解二维时变麦克斯韦方程组,不仅通过优化电路结构缓解了“黑洞”式平坦盆地问题,还在参数量显著更少的情况下实现了比经典 PINN 高达 19% 的精度提升。