网站地图 | 联系我们 | English | 意见反馈 | 主任信箱
 
首页 中心概况 新闻动态 科研进展 交流合作 人才培养 研究队伍 人才招聘 政策规章 数学交叉科学传播
科研进展
科研成果
研究专题
获奖
现在位置:首页 > 科研进展 > 科研成果
精密量子态层析研究取得进展
【打印】【关闭】

  2017-06-30 | 编辑:文/信息技术部

量子态层析,即通过大量相同的量子态的拷贝来估计一个未知的量子态,是量子信息的一个基本问题,也是进行量子信息处理的必要步骤。众所周知,量子系统遵循的规律与经典系统截然不同,巧妙利用量子系统独有的特性可以完成一些经典系统所无法完成的任务,而这需要对量子态进行精密的制备与调控。量子态层析已经成为验证量子操作是否有效完成的标准技术。量子态层析的本质困难在于量子态未知参数的个数随着量子系统个数的增加而指数爆炸。量子态的层析过程包含两个部分:信息获取以及层析算法。

信息获取中的核心问题是如何优化量子测量才能最有效的获取量子态的信息。理想的量子测量方案中涉及的量子测量操作要尽可能少,并且在实验中要易于实现。目前相互无偏基(mutually unbiased bases)的量子测量被广泛认为是有效的量子信息提取方式。但是相互无偏基的量子测量也有其局限,比如其中涉及到非局域测量,这在多比特量子实验中很难实现;此外,相互无偏基测量的存在性仍未完全解决。

第二部分层析算法中的核心问题是如何设计有效、快速、适用范围广的层析算法利用所获取的信息对量子态进行估计。现有的量子态层析算法或者计算量非常大,或者只是针对某一类特定结构的量子态才有效,并且鲜有层析算法能够指导我们选择最优的量子测量。

信息技术部齐波等在之前的工作中首次将经典的线性回归的思想融入到量子态层析中,提出了新的量子态层析算法:基于线性回归的量子态层析。该算法具有如下两个特点:1、算法的适用范围广,可以层析任何量子态;2、算法简单、快速、高效且易于实验实现。在该工作的基础上,他们从如下两方面进一步发展了该方法:

1、首次将并行计算的想法引入到量子态层析中。相较于已有方法,他们的算法在重构效率上有极大的提高。比如做了一个层析14-量子比特的仿真演示,相比于利用实验中最常用的极大似然估计方法重构8-量子比特的量子态需要几周的时间,利用新方法,他们可以在4小时内重构一个14-量子比特态。相关结果发表在:Zhibo Hou, Hanseng Zhong, Ye Tian, Daoyi Dong, Bo Qi, Li Li, Yuanlong Wang, Franco Nori, Guoyong Xiang, Chuangfeng Li and Guangcan Guo, Full reconstruction of a 14-qubit state within 4 hours, New Journal of Physics, 2016, 18, 083036.

2、结合前沿量子实验提出了自适应的量子态层析策略,利用他们提出的自适应测量方法,即使仅仅使用实验中最容易实现的局部测量也可以取得令人惊讶的重构效果,比如比之前被广泛认为高效的相互无偏基(包含非局部测量)的量子测量效果还要好。事实上,研究结果表明采用他们自适应的策略重构量子态的效果显著的优于采用非局部测量(即假定实验可以实现任何的量子测量)的任何静态策略以及现有的其它自适应的策略重构量子态的效果。该方法使得实验上实现多量子比特高精度的量子态重构成为可能,并且通过实验验证了该方法的实用性,相关实验由中国科学技术大学李传锋、项国勇研究组完成。相关结果发表在: Bo Qi, Zhibo Hou, Yuanlong Wang, Daoyi Dong, Hansen Zhong, Li Li, Guoyong Xiang, Howard Wiseman, Chuangfeng Li and Guangcan Guo, Adaptive quantum state tomography via linear regression estimation: Theory and two-qubit experiment, NPJ Quantum Information,(2017)3:19;doi:10.1038/s41534-017-0016-4.

 

 

欢迎访问国家数学与交叉科学中心 
地址:北京海淀区中关村东路55号 邮编:100190 电话: 86-10-62613242 Fax: 86-10-62616840 邮箱: ncmis@amss.ac.cn