基于超导电路量子电动力学系统的非线性测量研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11404113
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2205.光量子物理和量子光学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Quantum measurements always disturb the system being measured and induce decoherence. According to the theory of open quantum system, both the evolution of the quantum state and its decoherence depend on the system-apparatus coupling strength and the basis in which the system is measured. Among measurement apparatus, superconducting Josephson junction circuits have great advantages because these are simultaneously nonlinear and non-dissipative. These types of circuits provide several simple high-fidelity qubit readout mechanisms, such as state-dependent dispersive-shift measurements and nonlinear measurements. This circuit is not only an excellent test-bed for studying the fundamental properties of quantum measurements, but it is also well suited for quantum control, especially quantum feedback control. First, superconducting qubits are localized and there is a high degree of electrical control over them. Second, the strong coupling between qubits and the resonator allows for a well-controlled atom-field interaction. Finally, the feedback control can be applied to either the qubits or the microwave resonator mode. This proposed project focuses on designing an effective nonlinear measurement setup with signal amplification and measurement-based feedback control, which are essential ingredients in future implementations of on-chip technologies. We expect the results of this work to be of considerable interest not only to the quantum control and quantum information community, but also to experimentalists who are involved in realizing control in mesoscopic systems. Further, this work is aimed at providing methods that allow the demonstration of measurement-based feedback control that can be readily implemented with present experimental technology, and thus should be especially relevant to experimentalists working with superconducting circuits.
有效地测量与反馈量子系统是量子技术走向实用化的本质问题之一。超导电路量子电动力学系统不仅具有非线性的测量放大等性质,更是实行量子反馈控制的良好载体。对于电路量子电动力学系统目前已有外置电场、控制耦合系数、以及利用辅助耦合系统进行控制等控制手段。本项目着重于考虑超导电路量子电动力学系统的kerr非线性测量以及反馈控制。我们将定量化刻画该系统有效的非线性区域,在该区域中进一步定量刻画测量的反作用以及分析系统稳定性的参数依赖关系。从而进一步分析量子信息读取与测量反作用的博弈,以及提升信息提取的信噪比SNR. 最后,利用超导电路量子电动力学系统的可延拓性进行混杂系统的信息存储和信息传输等方面的研究。

结项摘要

量子测量与估计是量子计算以及量子调控的基础. 其中量子态估计一般分为量子态层析, 即对未知量子态(或过程的初态)进行估计, 以及量子滤波, 即对量子态进行实时的估计。本项目研究了基于连续弱测量对量子态进行实时估计的贝叶斯方法, 并分析了贝叶斯估计的适用情形. 进一步, 通过仿真实现了量子贝叶斯估计, 并精确地实时追踪量子态的演化. 同时,还研究了量子系统的参数估计.基于量子随机主方程给出的计算Fisher信息的一个有效算法,并考虑了Kerr非线性机制进行量子参数估计比线性机制带来的优点,并用多目标优化方法考虑了量子参数估计精度与测量带来的量子态变形之间的博弈,给出了多目标优化的最优解. 基于本项目资助,发表或接受发表7篇论文,另有3篇在投稿中,申请发明专利1项,论文被多个国际权威研究组引用。研究工作为量子反馈控制以及量子自适应控制打下良好的基础。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(1)
A high-fidelity memory scheme for quantum data buses
量子数据总线的高保真存储方案
  • DOI:
    10.1088/1674-1056/26/9/090303
  • 发表时间:
    2017-08
  • 期刊:
    CHINESE PHYSICS B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Liu Bo-Yang;Cui Wei;Dai Hong-Yi;Chen Xi;Zhang Ming
  • 通讯作者:
    Zhang Ming
Multi-objective optimization in quantum parameter estimation
量子参数估计中的多目标优化
  • DOI:
    10.1007/s11433-017-9139-6
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    SCIENCE CHINA Physics, Mechanics & Astronomy
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Beili Gong;Wei Cui
  • 通讯作者:
    Wei Cui
Real-time quantum state estimation in circuit QED via the Bayesian approach
通过贝叶斯方法进行电路 QED 中的实时量子态估计
  • DOI:
    10.1103/physreva.97.012119
  • 发表时间:
    2017-11
  • 期刊:
    Phys. Rev. A
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yang yang;Beili Gong;Wei Cui
  • 通讯作者:
    Wei Cui

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其他文献

补体介导的肿瘤免疫逃逸及其在免疫检查点抑制剂治疗中的应用
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    崔巍
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    10.19476/j.ysxb.1004.0609.2019.04.14
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    2019
  • 期刊:
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  • 作者:
    路强;杨晓静;崔巍;高伟
  • 通讯作者:
    高伟

其他文献

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崔巍的其他基金

线性方程组量子求解算法(HHL算法)的精确受控旋转研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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