Dec, 2008

优化的动力学解耦在模型量子存储器中的应用

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TL;DR通过优化动力学解耦脉冲序列的应用，我们在模型量子系统上进行了实验测量，证明了我们能够显著抑制量子位的错误率。我们通过实时反馈找到新的序列，并将这些序列与已有的序列进行比较，证明了这些本地优化的脉冲序列在测试中表现优于其他所有序列。
发现论文，激发创造
  • 稳健动力学解耦

    本文回顾了量子计算机中一种被称为动力学解耦的提高量子信息寿命的方法，并比较了不同的脉冲序列。我们证明了脉冲不完美会限制动力学解耦的性能，但可以通过脉冲和序列的设计来消除脉冲误差带来的干扰并显著提高系统的相干时间。

    Oct, 2011

  • 用于量子计算和量子存储的鲁棒动力学解耦

    本文介绍了一种新的动力学解偶序列，可用于量子计算和量子存储，以探究如何使 DD 序列抵抗不同类型的实验误差的影响，同时保持良好的解偶效率在不稳定的环境中。

    Mar, 2011

  • 遗传算法优化动力学解耦

    利用遗传算法优化去耦合序列，在脉冲误差下实现单量子位系统的鲁棒性。

    Oct, 2012

  • 使用循环神经网络优化动力解耦量子存储

    利用基于循环神经网络的机器学习模型来优化动力解耦（DD）序列，通过对比实验结果表明该方法能够提高量子存储器的性能和噪声抑制，且易于在实验中执行。

    Apr, 2016

  • 单个固态自旋通用动力学解耦出自旋浴

    通过双轴动力学解耦，在钻石中单个自旋和环境之间的相互作用得到了极大的抑制，并且发现弛豫时间的增强遵循解耦脉冲数量的普适标度。这些结果揭示了实验量子科学的新领域，并允许克服实现量子信息协议的主要障碍。

    Aug, 2010

  • 动力学退耦中时间反演对称性的影响

    本研究探讨了动力学解耦技术在量子计算中的应用，使用时间对称性的构建块来改善序列的性能，并通过量子态重构分析了减少保真度的机制，提出了一种适当的解耦脉冲构建方式。

    Oct, 2011

  • 开放量子系统的动力学解耦

    提出了一种用于控制开放式量子系统的新型动力学方法，可以过滤掉不需要的系统 - 环境相互作用的影响并结合保持开放式量子系统的有效动力学演化控制。该方法在实现量子信息处理方面具有潜在的应用价值。

    Sep, 1998

  • 最优低深度量子信号处理相位估计

    基于量子信号处理的相位估计算法能够克服时间相关性错误和量子衰减等挑战，实现超导二比特实验中对不需要的交换角度的估计精度达到前所未有的标准差精度（10^-4 radians），是现有方法进步了两个数量级。

    Jun, 2024

  • 深度学习增强自旋量子比特环境的噪声谱学

    本论文实验结果表明，使用神经网络重建近邻 NV 中心中的碳杂质集合的功率谱密度，可以提高噪声光谱学的准确性，同时需要比标准动力解耦技术更少的动力解耦序列。

    Jan, 2023

  • 多体量子系统动力学的最优控制技术

    该研究提出了一种有效的策略来控制量子多体一维非可积系统，可以与密度矩阵重整化群等张量网络模拟方法相结合，通过该策略可以把超流体气体转化为莫特绝缘体的时间缩短两个数量级，并减少缺陷。最后，研究表明最优脉冲对原子数的波动具有鲁棒性。

    Mar, 2010