• 中國科大在實用化量子度量方案實現上取得重要進展

    發布時間:2020-07-20來源:中國科大新聞網

    中國科學技術大學杜江峰院士領導的中科院微觀磁共振重點實驗室在實用化量子度量方案的實現上取得重要進展。該室彭新華教授與理論合作者新加坡南洋理工大學Mile Gu教授提出并驗證了一種實用化的量子度量探針態優化方案,為實現大尺度量子系統中最優探針態的制備提供了一種可擴展的方法。該研究成果以“Probeoptimization for quantum metrology via closed-loop learning control”為題,于2020年7月16日在線發表在國際學術期刊《npj Quantum Information》上[npj Quantum Information 6, 62 (2020)]。

    量子度量是量子技術中最具潛力的應用方向之一,相較于經典方式,它可以實現對待測參數測量精度的大幅提升,因而獲得了廣泛的研究和關注。其一般流程是首先制備一定的探針態,然后與編碼動力學進行耦合,最后對末態進行測量以讀出參數。然而在實際應用中,探針態的制備面臨著諸多挑戰。首先,由于量子系統維度隨著比特數指數增長,將導致驅動多比特糾纏的探針態非常困難,也使得對候選探針態功效的評估耗費指數增長的資源。其次,如何用給定實驗體系中的有限的物理操作去合成最優的探針態也是十分具有挑戰性的。最后,控制過程中存在著許多不可避免的擾動,這會使得我們設計出來的控制在具體實施中偏離預期的結果。

    為了應對這些挑戰,本工作的研究人員利用純度損失可給出量子費舍爾信息下界的關系,在實驗上通過對純度損失的便捷測量,避免了因需要態重構而極耗資源的量子費舍爾信息的估計,從而實現了對候選探針態的有效評估。另外,研究人員使用閉環學習控制方法,在實驗上自適應地搜尋制備最優探針態的控制方式,自動地包含了實驗中的各類擾動。在自旋鏈模型中,研究人員對所提出的方案進行了數值模擬和實驗驗證,結果表明該方案確實能夠有效地搜尋到最優的探針態。

    上圖:利用閉環學習控制進行量子度量探針態優化的流程。下圖:實驗中實現量子度量探針態優化的線路。


    這項工作巧妙借助量子模擬器自身的演化以及純度測量的策略,克服了極耗資源的量子系統經典模擬及控制目標評估這兩個難題,節省了大量的實驗資源。另外,這項工作所使用的閉環學習控制方法能夠自動地包含實驗中的各種擾動,且能自動搜尋最優的量子探針態。因此,這是一種可擴展的、實用化的量子度量探針態優化方法,對大尺度量子系統中的量子度量應用很有價值。

    中國科學院微觀磁共振重點實驗室博士研究生楊曉東為該工作第一作者。彭新華教授和Mile Gu教授為共同通訊作者。此項研究得到了科技部、國家自然科學基金委和安徽省的資助。


    論文鏈接:https://doi.org/10.1038/s41534-020-00292-z


    (中科院微觀磁共振重點實驗室、物理學院、合肥微尺度物質科學國家研究中心、中科院量子信息與量子科技創新研究院、科研部)

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