量子信息启发的量子态操纵基本问题

量子信息启发的量子态操纵

基本问题

Fundamental issues of quantum manipulation inspirited by

quantum information

在过去的30年里，量子物理学发展经历一个蓬勃发展的新阶段。不仅量子力学自身有一些深刻的观念的提出而且量子观念的重要性从微观世界的外推到宏观世界，许多宏观量子效应在实验上得以证实。高技术的发展使得人们成功地实现了各种人工结构和物质形态，清晰地展示了极端条件下的各种新奇量子效应。基本理论重要的发展还包括人们关于量子理论与时空结构引力理论结合的许多尝试。这方面的努力引伸了量子测量和量子退相干的研究内涵，如黑洞的信息损失问题。特别是量子理论与信息和计算机科学交叉，产生了新兴的交叉领域—量子信息物理学(physics of quantum information)。向实用化推进，量子信息学的实用化有可能引发新的技术革命，最终克服摩尔定律描述的芯片尺度极限对计算机科学发展的本质限制。

由于这些在量子信息和纳米微结构方面的发展要求，人们需要在不同的空间尺度、时间尺度和能量尺度上对量子态进行人工的相干操控。现有的信息处理系统——计算机的传统构架发展也要求人们对各种复杂人工系统的量子态知识有更加深入的了解，发展复杂结构的波函数工程，在各种尺度上对微观、介观乃至宏观结构的形态与演化进行量子控制。

从实验角度看：①由于在各种人工空间结构(如光学晶格)上实现了原子系统玻色-爱因斯坦凝聚，人们能够展示和检验过去在自然物质材料中不能清楚展现的各种量子效应，如Mott绝缘体相变和参量下转换效应。对于这样一个宏观的人工量子系统，人们可以通过Feshbah共振控制原子间的相互作用，从而展现出丰富的量子效应。②在介观层次上，人们可以制备纳米结构，并探测其GHz的高频振荡，从而可以在实验上考察经典-量子过渡，如实验上观测到了纳米共振器件的量子跃

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迁。重要的是人们可以把这和高频振荡的纳米器件与单自旋或其他量子比特系统耦合起来，作为一种量子传感器。③在量子计算、特别是在固态量子计算方面，人们已经成功地实现了量子比特的可控相干耦合，如NEC研究小组最近实现两个电荷量子比特的逻辑门操作；Yale大学研究小组完成超导传输线与电荷量子比特的强耦合，形成所谓的(circuit QED)。这些介观器件相干耦合实验原则上为实现可规模化量子计算系统奠定了基础。

以上这些实验表明，人们已经能够跨尺度地制备新的量子结构，并在一定程度上控制它们的量子状态。伴随着技术的进步，这些实验方面的新结果不仅佐证量子物理学过去的预言，而且为基础物理研究提出了新的课题：

(1) 人们究竟能够在多大的时空和能量尺度上制备和操纵量子态？

(2) 人们对量子态控制的精度是什么？原理上是否存在的量子控制极限？

(3) 针对具体系统，通过量子态进行量子信息处理(逻辑门操作，量子信息的存贮与传输等)是否也有原理的极限?

(4) 关于能量(或能级结构)是传统量子物理耳熟能详的课题，但能量与信息的关系如何？可否通过信息的提取，改进各种人工系统对外做功的能力？

围绕以上的问题，就具体的物理系统，建议开展以下四个方面的研究

1. 人工原子的腔QED 与量子比特集成

由于固态体系量子计算发展的迫切需求，近年来利用超导约瑟夫森结量子电路实现二能级人工原子——超导量子比特的研究，在实验和理论方面均取得了引人瞩目的进展。关于超导量子器件的宏观量子特性，各类超导量子比特(包括电荷量子比特、磁通量子比特位和相量子比特)的实验，本质上展示了宏观尺度上人工原子结构的存在。

为了进一步揭示这种宏观人工原子所展现的新奇量子现象，并把它们应用于量子计算的物理实现研究，人们探索了这种人工原子与微波电磁场、超导传输线(superconducting transmission line)以及纳米机械谐振器件(nano-mechanical resonator)实现强耦合的可能性。一旦能够实现各种玻色子模式与超导人工原子的强耦合，人们便实现了一种崭新的、甚至是全固态的腔量子电动力学(cavity QED)结构。从而,不仅可以在更广泛的范围内探索真空物理效应等场量子化现象，而可以在固态系统中实现以此类玻色子模式为数据总线(data bus)的量子信息传输。

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在过去两年里，这方面研究取得了突飞猛进的进展。实验上已经成功地观测到超导传输线与电荷量子比特强耦合导致的真空Rabi 劈裂和应的交流Stark 效应(或Lamb 移动)。其中，超导线电压分布量子化相当于一个平面上的量子微腔，与微腔和光学腔的区别是它能实现与约瑟夫森量子比特的强耦合。一方面，这些重要进展证实了量子光学和微腔QED 结构的普适性：人工原子与场的相互作用和自然原子具有相同的物理特性；另一方面，它会启发人们去探索在固体系统中人工原子所特有的新奇的量子光学现象，深入讨论基于超导人工原子的强耦合量子光学结构形成的物理机制。在高技术方面，由此发展各种新型的量子操纵技术，为量子计算机的最终实现奠定基础。

另外，超导约瑟夫森量子比特可以看成是一个人工原子，类似的人工原子会有与传统自然原子完全不同的性质。如一个非临界外磁通驱动下的三结约瑟夫森环，由于对称性破缺，会出现△原子结构。而自然原子由于SO (3)和SO (4)对称性，只有V 型、Ξ 型和∧型结构。对于这种人工△原子进行量子绝热操纵，理论上可以产生持续的可控单光子，形成所谓单光子腔。这里有诸多的理论问题有待进一步探讨，如平面超导电势分布的量子化条件及其向经典过渡的物理机制、半经典效应对产生量子纠缠的影响。

在纳米机械共振器件[1] (NAMR)方面，自旋共振力显微镜[2]相关的理论问题与量子传感器的研究有关。目前实验上已经实现了Q 值为104传统的原子腔QED 研究可以用作全固态的腔量子电动力学结构的理论分析工具，至少形式上是充分的，但固态或机械器件噪音结构有其独特的性质。如1/f 的低频噪音起着关键作用，其根本机制现在人们还极不清楚。最近日本NEC 关于电荷量子比特的实验展现了1/f 噪音对超导约瑟夫森量子计算系统的支配性。目前人们设想可以利用“b ang-bang”脉冲和自旋回波的办法克服噪声，但由于机制不清楚，、频率为GHz ，达到标准量子极限的NAMR ，它恰好可以和约瑟夫森结量子比特相耦合，因此可以作为量子计算的一种“数据总线”，也可以用来检验微腔QED 的一些新奇物理现象，如渐进的量子退相干(progressive decoherece)。自旋力“显微镜”的原理也与NAMR 类似，它是一个纳米尺度的臂，有一个带磁矩的针尖，与铁磁性样品中的单个自旋耦合。这些介观尺度上的纳米器件，充分展示了从量子世界到经典世界过渡中绚丽多姿的新奇物理现象，为实用量子比特的实现提供了各种可以在实验上检验的候选者。

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因而不能算根本地解决了问题。今后需要理论和实验研究的共同努力，才能彻底理解低频噪音的起源，并克服低频噪音对固体量子计算的影响。

2. 量子态传输与量子信息存储的基础物理问题[3]

为了在物理上实现有实际用途的量子计算机，需要把普适的量子逻辑门有机地集成起来，保持量子比特间的量子纠缠，并能对它们加以操控。随着集成量子比特数目N的增多，量子相干性损失(或称量子退相干，quantum decoherence)会变得越来越大，有时甚至呈e指数增长关系。最近有研究表明，单粒子的量子相干性的损失呈e指数衰变，但用concurrence表征的量子纠缠却会在有限的时间内丧失殆尽。这些结果表明了多量子比特简单集成后的量子相干性更加脆弱，原则上对目前的理论和实验提出挑战。

实用化可集成的量子计算机通常应当构筑于具有稳定量子相干性的固态系统。但固态系统的空间量子关联是有限的。例如，在常温下我们可以利用一个具有强关联特征的“数据总线”把两个固态量子比特连接起来，为了使处于基态的数据总线只能传递信息而不破坏量子比特系统的能量，就必须要求它有能隙的存在。当这个能隙远远超过量子比特的能级差(满足大失谐条件)，则它可以诱导出两个比特的有效耦合，而不引起它们的能量衰变。然而，对一个固体系统而言，存在能隙意味着量子关联的长度是有限的。直观地看，量子信息传输要求数据总线存在能隙和长距离传输是有矛盾的。因此，固体系统，能隙的存在导致有限的关联长度是量子信息长距离传输的一个理论上的障碍。量子纠缠和量子关联之间的关系是需要深入探讨的一个关键问题。

克服困难的途径有二：①对实际问题，可以有针对性的进行优化，使得信息传输的任务在所要求的目标下得以尽可能的实现。但这只是一种权宜之计，不得已而为之。②我们可以采用具有强关联的自旋系统。其中自旋-自旋耦合的强度是可以调节的。这样可以在更长距离上，保持量子纠缠，得到空间上足够长的量子关联，完成近乎理想的量子信息传输。最近研究发现，对于一个能谱有共度的量子系统，在特定条件下，实际演化算子可以变成一个空间反演算子，从而可以把在数据总线一端的波包变为在另一端对称的波包。可以证明，一个光学格点上的玻色-爱因斯坦凝聚原子体系或一个三维硬核玻色子系统可以实现这样的能谱结构，完成近乎完美的量子信息传输。

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实现完美的量子信息传输另外一种可能性是采用量子自旋梯子作为传输自旋态量子信息的中间介质，并使得与梯子两端有两个弱耦合的自旋。这种设计，使得我们能够较好地优化量子信息传输系统：一方面，充分利用能隙的有限性使得自旋梯子的基态成为传输量子信息的稳定通道；另一方面，又使得信息传输是一个没有对数据总线激发的虚过程，从而部分地克服了量子关联长度是有限的这一弱点。

3. 量子计算中的量子控制问题[4]

量子计算原则上是一个由基本量子逻辑门构成的普适量子网络，其中的每一个量子逻辑门操作原则上是一个量子控制过程：从给定的初态出发，通过选择和改变体系的哈密顿量，使体系演化的末态达到预想的目标态。

与经典控制一样，量子控制可分为开环(open loop)和闭环(close loop)控制。前者是一个初态给定、相互作用给定的自动演化过程，而后者则包含了对临时输出的测量与反馈。但不管是何种类型的量子控制，真正的量子控制要求控制器本身应该是一个量子系统，由它提供的控制变量不再是一个人为给定变化规律的经典变量。在量子控制过程中，控制变量的变化是应当由其自身运动和相互作用导致的动力学决定。因此，控制器对被控系统的反作用是不可忽略的。特别是当考虑到有反馈的闭环量子控制，反馈的过程要求从被控系统的输出提取信息，而提取信息的过程相当于量子测量。众所周知，量子力学中的量子测量会引起波包坍缩，从而导致被测系统致命的状态改变。为了克服这种量子反馈的困难，一种可能性是部分地提取信息，优化逼近目标的时间演化。

量子控制的另一个研究方向是环境噪音控制。虽然目前人们对噪音源的结构和起源不甚清楚，但人们通过加入适当的周期脉冲，压低噪音引起的量子态演化对目标的偏离。这种方法被期望用来克服低频噪音，并且与量子Zeno效应与反Zeno 效应等基本物理现象相联系。

4.信息处理的物理极限与量子热力学[5]

Landauer原理本质上预言了任何计算过程一定存在物理极限。在计算机发展的过程中，有各种各样“那么不基本”的物理条件制约计算技术本身。这些制约是从物理技术的层面考虑问题的，而Landauer和Bennett 的工作主要强调了计算原理上的物理限制。总之，除了在微观的层面给出“麦克斯韦妖”佯谬的一个解决方案，Landauer原理的另一个意义就是预言了信息处理的物理极限存在。Landauer原理

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的直接结果是导致了所谓的摩尔定律(Learn More, 1965)的终结。根据Landauer 原理，擦出一个比特信息就要消耗能量kT ln2。由于普适的计算过程必然包括初始化过程，而初始化意味着信息擦出，也就意味着必然要消耗一定的能量，是一种典型的物理不可逆过程。Bennett 进一步证明：对计算系统进行测量的“麦克斯韦妖”，自身首先必须制备在一个“标准态”上，而测量过程伴随着它的熵转移到环境中去，而环境的熵增加正好补偿这种熵减少。因而，当把“麦克斯韦妖”和系统放在一起，进行整体的考虑，普适计算的循环过程可视之为一个热力学可逆循环。因此，在量子的层次研究热力学循环和量子热机，是普适量子计算研究的必然要求。

量子热力学研究的另一个重要方面，与相对论和量子非定域性矛盾有关。大家知道，量子的纠缠观念对时空结构的认识赋予了崭新的内容。弯曲时空背景上，物质场会表现出十分奇异的量子特性。由于时空奇异性和视界的存在，真空有可能具有内禀的量子纠缠特征，产生霍金辐射等重要物理现象。另一方面，为了阐解释引力场量子化如何自洽地给出经典世界的经典物理，人们需要应用“量子退相干历史”的观念。这些观念植根于量子力学的测量问题和量子开系统的一般理论，密切联系奇异时空结构导致量子信息损失的物理现象。与传统时空结构有关的量子纠缠问题本质上是一种半经典理论。一个全量子的理论应当包含时空背景场的量子化——这就是所谓的量子引力。量子力学与引力的成功结合，可能是解决20世纪物理学许多悬而未决问题的开端：对于整个宇宙而言，通常不存在外部的观察者(仪器)和环境，为什么观察到的宇宙是经典的？另外既然经典力学是量子力学的极限，量子力学本身会不会是某种更精确理论的极限？

参考文献

[1]LaHaye M D, et al. Science, 2004, 304 : 74.

[2]Rugar D, Budakian R, Mamin H J et al. Nature, 2004, 430: 329.

[3]Quan H T, Song Z, Liu X F, et al. Phys. Rev. Lett. 2006, 96:

[4]Fu H C, Dong Hui, Liu X F, Sun C P. 140604.

Phys. Rev. A 2007, 75: [5]Quan H T, Wang Y D, Liu Yu-xi et al.052317.

Phys. Rev. Lett. 2006, 97:

撰稿人：孙昌璞

中国科学院理论物理研究所

180402.

量子计算的发展讲解学习

量子计算的发展

量子计算的发展 摘要：量子计算是量子力学的新进展,它是一种和传统的计算方式迥然不同的新型计算.其概念是全新的,它将使计算技术进入一种前所未有的新境界。对于某些问题,量子计算机可以达到常规计算机不能达到的解题速度.量子计算机可以解决常规计算机不能解决的某些问题量子计算由于其强大的并行计算能力和可以有效的模拟量子行为的能力而日益受到人们的关注。本文介绍了量子计算的含义及其基本原理，以及对于未来量子计算的发展前景。 关键词：量子计算；量子计算机；量子位

目录 引言 (4) 1基本概念 (4) 1.1量子计算 (4) 1.2量子计算机 (4) 1.3量子位 (5) 2.量子计算的原理 (6) 2.1量子叠加性 (6) 2.2量子纠缠 (7) 3.量子计算的发展 (7) 3.1中期发展 (7) 3.2发展前景 (8)

量子计算的发展 引言 自MaxPlanck在1900年提出量子假说以来,量子力学给人类生活带来翻天覆地的变化,改变了经典物理学对世界的认知方式。量子计算和量子计算机概念起源于著名物理学家Feynman，是他在1982年研究用经典计算机模拟量子力学系统时提出的。1985年Deutsch提出第一个量子计算模型即图灵机，量子计算才开始具备了数学的基本型式。由此,量子计算迅速吸引了全世界研究者的注意并成为一门具有巨大潜力的新学科。 1. 基本概念 1.1量子计算 量子计算是应用量子力学原理来进行有效计算的新颖计算模式,它利用量子叠加性、纠缠性和量子的相干性实现量子的并行计算。量子计算从本质上改变了传统的计算理念。 1.2.量子计算机

量子克隆进化算法

量子克隆进化算法 刘　芳,李阳阳 (西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071) 摘　要:　本文在量子进化算法的基础上结合基于克隆选择学说的克隆算子,提出了改进的进化算法———量子克 隆进化策略算法(QCES ).它既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子来代替其中的变异和选择操作,以增加种群的多样性,避免了早熟,且收敛速度快.本文不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了此算法的优越性. 关键词:　克隆算子;进化算法;量子克隆进化策略中图分类号:　T N957 文献标识码:　A 文章编号:　037222112(2003)12A 22066205 Quantum Clonal Evolutionary Algorithms LI U Fang ,LI Y ang 2yang (Institute o f Computer ,Xidian University ,Xi ’an ,Shaanxi 710071,China ) Abstract :　Based on the combining of the quantum ev olutionary alg orithms (QE A )with the main mechanisms of clone ,an im 2proved ev olutionary alg orithm —quantum clonal ev olutionary strategies (QCES )was proposed in this paper.By adopting the high 2effec 2tive parallelism of QE A and replacing clone operator by mutation and selection of the classical ev olutionary alg orithms (CE A ),it has better diversity and the converging speed than CE A and av oided prematurity.The convergence of the QCES is proved and its superiori 2ty is shown by experiments in this paper. K ey words :　clone operator ;ev olutionary alg orithm ;quantum clonal ev olutionary strategies 1　引言 计算是人类思维能力的最重要的方面之一,计算能力的提高与人类文明进步息息相关.从古老的算盘到现代的超级计算机,人类的计算技术实现了革命性的突破.综观当今,计算机的广泛应用已经并且仍在继续改变着我们的世界.一方面,人们为计算机的神奇能力所倾倒.另一方面,人们也为它无力完全满足实际的需要而烦恼.因此,加速计算机的运算速度以提高计算机的运算能力成为计算机科学的中心任务之一. 如何加快计算机的运算能力呢?这一问题大体可以从两个方面着手解决.一是制造更为先进的计算机硬件,另一则是设计恰当的计算机运算流程,后者可以称之为“算法”.一类模拟生物进化过程与机制来求解问题的自组织、自适应人工智能技术即进化计算(包括用于机器学习问题的遗传算法,优化模型系统的进化规划和用于数值优化问题的进化策略)的出现为我们寻找快速算法提供了新思路.进化计算是一种仿生计算,依照达尔文的自然选择和孟德尔的遗传变异理论,生物的进化是通过繁殖、变异、竞争、选择来实现的,进化算法就是建立在上述生物模型基础上的随机搜索技术.我们所熟悉的 遗传算法(G enetic alg orithms )[1],它通过模拟达尔文的“优胜劣汰,适者生存”的原理鼓励好的个体,通过模拟孟德尔的遗传变异理论在进化过程中保持好的个体,同时寻找更好的个体,由此来模仿一切生命与智能的产生与进化过程.理论上已经证明:进化算法能从概率的意义上以随机的方式寻求到问题的最优解;但在实际应用当中随着问题的复杂和海量的数据量,也出现了一些不尽人意的情况,主要表现在:计算后期解的多样性差即易造成早熟,收敛速度慢等缺点.因此,为克服上述缺点关键是构造性能良好的进化算法. 在改进的进化算法中,有些是将传统寻优算法与遗传算法相结合提出了混合遗传算法[2,3],有些则另辟蹊径提出了新颖的学习算法———量子进化算法[4]和免疫进化算法[5],量子力学是20世纪物理学最惊心动魄的发现之一,量子计算是物理理论与计算机的成功结合,在量子体系中,一位的信息位不在是经典的1比特,而是由两个本征态的任意叠加态所构成即称之为量子比特位(qubit ),例如一个n 位二进制的串在量子体系中就可同时表示2n 个信息,而量子计算机对每个叠加分量(本征态)实现的变换相当于一种经典计算,所有这些经典计算同时完成,并按一定的概率振幅叠加起来,给出量子计算的结果,这种计算称之为量子并行计算[6].正是量子的 收稿日期:2003209210;修回日期:2003212210 基金项目:国家自然科学基金(N o.60133010);国家高技术研究发展计划(863计划)(N o.2002AA135080) 　 第12A 期2003年12月 电 子 学 报 ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.31　N o.12A Dec.　2003

量子程序设计研究进展

量子程序设计研究进展 丁圣超 2005年10月11日 0引言 正式量子计算的研究应该认为从1982年R. Feynman的论文《Simulating Physics with Computers》[1]开始，在这篇开创性的论文中，Feynman认为构造基于量子机制的计算机可能能够有效模拟量子系统或其他物理系统，而这种模拟对于传统计算机来说是相当困难的。在1985年，Deutsch[2]讨论了量子计算机可能的计算能力，并相对于经典图灵机提出了量子图灵机(Quantum Turing Machine, QTM)的概念。随后，在20世纪90年代中期，发现了Shor[3]量子因子分解算法和Grover[4]量子搜索算法，这两类算法展示了量子计算从根本上超越经典计算机计算能力和在信息处理方面的巨大潜力。与此同时，量子计算机和量子信息处理装置的物理实现的研究，成为继并行计算、生物计算之后的又一研究热点。另一量子计算研究领域的热点是量子密码技术，但不是我们感兴趣的。这里关注的是量子程序设计的相关技术的研究。 一般认为，量子计算的几个基本要求是[5]： 鲁棒地表示量子信息 完成酉变换的通用性族 制备基准初态 测量输出结果 事实上，目前量子计算机的物理实现相当有限，最多的是IBM在实验室实现的7个量子位的量子设备。然而，对于量子程序设计的前瞻性研究还是很有必要的，至少这样做可以摆脱缺乏严格的理论基础的尴尬，在传统计算机上的程序设计就曾广泛存在这样的问题。 我认为量子程序设计的相关研究领域可以大致分为如下几个方面： 量子计算机体系结构 量子程序设计语言的研究 语法语义的研究 量子程序编译 量子计算模拟 而且这些方面彼此之间有关联，或是有部分重叠。 1 量子计算机体系结构 1.1 QRAM(Quantum Random Access Machine) 由Knill[6]提出，在这篇论文中作者没有给出QRAM形式化的定义，但是作者指出QRAM是一种主从式机器，应由量子寄存器组成，由传统计算机进行的传统计算，对量子计算进行预处理，并控制量子寄存器的状态演化，最后获得量子系统的测量结果，而且该机器具有在量子寄存器上进行状态制备、酉转换和测量等量子操作的能力。 1.2 SQRAM(Sequential Quantum Random Access Machine) [7]在QRAM的基础上提出了一种量子计算SQRAM体系结构。这种结构是一个传统计算机和量子计算机的混合体。作者描述了一个合适的指令集，实现了量子门的一个通用集，

差分进化算法-入门

基本差分进化算法 1基本差分进化算法的基本思想 DE 算法是一种基于实数编码的用于优化函数最小值的进化算法，是在求解有关切比雪夫多项式的问题时提出来的，是基于群体差异的进化计算方法。它的整体结构类似于遗传算法，一样都存在变异、交叉和选择操作，但是它又不同于遗传算法。与基本遗传算法的主要区别在于变异操作上，如： 1、传统的遗传算法采用二进制编码，而差分进化算法采用实数编码。 2、在遗传算法过两个父代个体的交叉产生两个子个体，而在差分进化算法过第两个或几个个体的差分矢量做扰动来产生新个体。 3、在传统的遗传算法中，子代个体以一定概率取代其父代个体，而在差分进化中新产生的个体只有当它比种群中的个体优良时才替换种群中的个体。 变异是DE 算法的主要操作，它是基于群体的差异向量来修正各个体的值，其基本原理是通过把种群中两个个体的向量差加权后，按一定的规划与第三个个体求和来产生新个体，然后将新个体与当代种群中某个预先决定的个体相比较，如果新个体的目标值优于与之相比较的个体的目标值，则在下一代中就用新个体取代，否则，旧个体仍保存下来。 差分进化算法其基本思想是：首先由父代个体间的变异操作构成变异个体；接着按一定的概率，父代个体与变异个体之间进行交叉操作，生成一试验个体；然后在父代个体与试验个体之间根据适应度的大小进行贪婪选择操作，保留较优者，实现种群的进化。 2 差分进化算法的基本操作 设当前进化代数为t ，群体规模为NP ，空间维数为D ，当前种群为 {}12(),, ,t t t NP X t x x x =，()12,, ,T t t t t i i i iD x x x x =为种群中的第i 个个体。在进化过程 中，对于每个个体t i x 依次进行下面三种操作。 2.1 变异操作 对于每个个体t i x 按下式产生变异个体12(,, ,)t t t t T i i i iD v v v v =，则 123() 1,2, ,D t t t t ij r j r j r j v x F x x j =+-= (1) 其中111112(,,,)t t t t T r r r r D x x x x =，222212(,,,)t t t t T r r r r D x x x x =和333312(,, ,)t t t t T r r r r D x x x x =是群 体中随机选择的三个个体，并且123r r r i ≠≠≠；1t r j x ，2t r j x 和3t r j x 分别为个体1r ，2r 和3r 的第j 维分量；F 为变异因子，一般取值于[0,2]。这样就得到了变异个体t i v 。

量子文献检索

《文献检索与科技论文写作》作业 学生姓名 年级专业 班级学号 指导教师职称

目录 第一部分文献查阅练习 (1) 第二部分文献总结练习 (7) 第三部分科技论文图表练习 (8) 第四部分心得体会 (11)

第一部分文献查阅练习 [1] 谭翠燕,梁汝强,阮康成.量子点在生命科学中的应用.生物化学与生物物理学报,2002 ,34(1):1-5. 摘要:近年来,量子点(半导体纳米微晶体)的研究引起国内外研究者的广泛兴趣 ,其研究内容涉及物理、化学、材料等多学科,已成为一门新兴的交叉学科。虽然量子点在生物学中的应用才刚刚起步,但是已经取得了有意义的进展，成为人们极为注意的一个热点。现就量子点的光学特性、制备方法以及在生物学中的研究进展和应用前景作一简要综述。 关键词：量子点；荧光光谱；蛋白质组学；生物大分子；生物芯片 [2] 张大鹏,黄丛林,王学臣,娄成后.葡萄叶片光合速率与量子效率日变化的研究及 利用.植物学报,1995,37(1):25—33. 摘要：在土壤供水充足的自然条件下,葡萄( VitisviniferaL.)光合子效率在上午最高、尔后下降 ,出现“中午降低”现象。上午光能截留高的叶片的光合量子效率较高 ,中午减叶片光能截留有利于缩小“中午降低”的幅度。一天中始终处于强光照射下的叶片的光合量子效率“中午降低”明显而持久 ,且在下午得不到恢复。光合速率与量子效率的日变化与叶肉对CO2阻力的变化密切相关 ,而与气孔下腔细胞间隙中CO2浓度变化关系不大。在人工气候室中土壤水分、空气湿度、叶温、CO2 浓度等环境因素稳定而适宜的条件下 ,饱和光强以上的光(1200μ mol · m- 2· s- 1)持续照射使葡萄叶片出现“光抑制”;用亚饱和光(1200μ mol · m- 2· s- 1) 和低光(200 μ mol · m- 2· s- 1)持续照射一定时间后,也使叶片光合量子效率比照射开始时随照射时间的持续而不断降低,出现类似于“光抑制”的现象。稍高于补偿光强的弱光(1 00 μ mol ·m- 2· s- 1) 持续照射下叶片光合量子效率稳定不变。讨论了“类似光抑制”现象。实验结果还认为葡萄叶片一天中叶肉阻力的变化与“光抑制”部分地相联。分析调控葡萄光合速率与量子效率日变化的内外因素,指出南北行向叶幕是改善葡萄群体光能利用最理想的受光面系统。 关键词：葡萄；光合量子效率；叶肉阻力；低光下光抑制；光合中午降低⒇ [3] 朱维良,蒋华良,陈凯先,嵇汝运.分子间相互作用的量子化学研究方法.化学进展,19 99年8月,第11卷第3期.

量子计算发展现状的研究与应用

量子计算发展现状的研究与应用 （关亚琴11201131399276 西南大学） 摘要：本文对量子计算的最新研究方向进行了介绍，简述了量子计算和量子信息技术的重要应用领域。分析了量子计算机与经典计算机相比所具有的优点和目前制约量子计算机应用发展的主要因素，强调发展大规模的量子计算和实现强关联多系统的量子模拟，是当前量子计算的主流。文章主体部分主要介绍了量子计算机硬件研究方面的进展。最后展望了量子计算的未来发展趋势。 关键字：量子计算量子计算机量子算法

目录 1引言 (3) 2量子计算的研究进程 (4) 3量子计算机的优势 (5) 4量子计算的应用 (5) 4.1 保密通信 (5) 4.2 量子算法 (5) 4.3 量子计算机技术发展 (6) 4.4 量子计算机的优点 (6) 4.4.1 存储量大、速度高 (6) 4.4.2 可以实现量子平行态 (6) 4.5 量子计算机发展现状和未来趋势 (6) 4.5.1 量子计算机实现的技术障碍 (6) 4.5.2 量子计算机的现状 (7) 4.5.3 量子计算机的未来 (7) 5制约量子计算机发展的因素 (7) 6结语 (7) 7参考文献: (8)

1引言 众所周知，信息科学在推动人类社会文明进步和提高人类生活方面发挥着重大作用,然而，在人类迈入二十一世纪的今天,信息科学也面临着新的挑战。经典计算机随着电子元器件发展空间接近于极限值，其运算速度也将接近于极限值。另外，计算机能否实现不可破译？不可窃听的保密通信？这些问题都是近年来数学家和电子技术方面的专家们关注的主要课题。如今，随着量子理论和信息科学的相结合，为这些问题的解开辟了新的方向，从而也使得量子计算机成为了当今科研方面研究的热题。

实数编码量子进化算法

第23卷第1期 Vol.23No.1 控　制　与　决　策 Cont rol and Decision 2008年1月 J an.2008 收稿日期:2006210211;修回日期:2007201224. 基金项目:交通部西部交通建设科技项目(200431882053). 作者简介:高辉(1969—),男,吉林松源人,博士生,从事智能控制、智能交通系统等研究;徐光辉(1964— ),男,辽宁锦州人,副教授,博士,从事城市轨道交通和交通系统动力学的研究. 文章编号:100120920(2008)0120087204 实数编码量子进化算法 高　辉1,徐光辉1,张　锐2,王哲人1 (1.哈尔滨工业大学交通科学与工程学院,哈尔滨150090;2.哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨150080) 摘　要:为求解复杂函数优化问题,基于量子计算的相关概念和原理,提出一种实数编码量子进化算法.首先构造了由自变量向量的一个分量和量子比特的一对概率幅为等位基因的三倍体染色体,增加了解的多样性;然后利用量子旋转门和依据量子比特概率幅满足归一化条件设计的互补双变异算子进化染色体,实现局部搜索和全局搜索的平衡.标准函数仿真表明,该算法适合求解复杂函数优化问题,具有收敛速度快、全局搜索能力强和稳定性好的优点.关键词:量子计算;量子进化算法;实数编码量子进化算法;函数优化中图分类号:TP18 文献标识码:A R eal 2coded qu antum evolutionary algorithm GA O H ui 1 ,X U Guan g 2hui 1 ,Z H A N G R ui 2 ,W A N G Zhe 2ren 1 (1.School of Communication Science and Engineering ,Harbin Institute of Technology ,Harbin 150090,China ;2.School of Automation ,Harbin University of Science and Technology ,Harbin 150080,China.Correspondent :GAO Hui ,E 2mail :zr_gh @https://www.sodocs.net/doc/687784590.html, ) Abstract :In order to optimize the complex f unctions ,a real 2coded quantum evolutionary algorithm is proposed based on the relational concepts and principles of quantum computing.Real 2coded triploid chromosomes ,whose alleles are composed of a component of the independent variable vector and a pair of probability amplitudes of the corresponding states of a qubit ,are constructed to keep the population diversity.The complementary double mutation operator ,which is designed according to the probability amplitudes of a qubit f ulfilling the normalization conditions ,and the quantum rotation gate are used to update chromosomes and realize a good balance between exploration and exploitation.Simulation results on benchmark functions show that the algorithm is well suitable for the complex function optimization ,and has the characteristics of rapider convergence ,more powerf ul global search capability and better stability. K ey w ords :Quantum computing ;Quantum evolutionary algorithm ;Real 2coded quantum evolutionary algorithm ;Function optimization 1　引 言 进化算法在求解复杂函数优化和组合优化问题中得到广泛应用,但仍存在“早熟”和“停滞”现象.为解决这些问题,借鉴量子计算的概念和原理,人们提 出了量子进化算法(Q EA )[123].Q EA 采用基于量子比特概念构造的量子染色体,增加解的多样性,以克服“早熟”现象;并利用当前最优染色体信息,使用量子旋转门更新量子染色体,确保进化的方向性,以避免“停滞”现象.然而大量研究表明[426],尽管Q EA 在求解组合优化问题时比传统进化算法表现出更优良的性能,但不适合求解复杂函数优化问题.为此, 本文提出一种实数编码量子进化算法(RCQ EA ).RCQ EA 利用待求解复杂函数自变量向量的一个分 量和量子比特的一对概率幅组成染色体的等位基因,进而构造实数编码三倍体染色体,以增加解的多样性,并利用量子旋转门和依据量子比特概率幅满足归一化条件而设计的基于高斯变异的互补双变异算子一起进化染色体,实现算法局部搜索和全局搜索的平衡.标准函数仿真表明,RCQ EA 求解复杂函数优化问题具有很好的性能. 2　量子进化算法(QEA) 在Q EA 中[5],用一个具有n 个量子比特的量子

基本差分进化算法

基本差分进化算法 基本模拟退火算法概述 DE 算法是一种基于群体进化的算法，其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。由于DE 算法操作简单，寻优能力强，自提出以来引起了国内外学者的高度关注，目前已在电力系统优化调度、配网重构等领域得到了应用。1、算法原理 DE 算法首先在N 维可行解空间随机生成初始种群，其中P 000 1[,,]N =X x x L ，为DE 种群规模。DE 算法的核心思想在于采取变异和交叉操 000T 1[,,]i i iN x x =x L p N 作生成试验种群，然后对试验种群进行适应度评估，再通过贪婪思想的选择机制，将原种群和试验种群进行一对一比较，择优进入下一代。 基本DE 算法主要包括变异、交叉和选择三个操作。首先，在种群中随机选取三个个体，进行变异操作： 1123() t t t t i r r r F +=+-v x x x 其中表示变异后得到的种群，表示种群代数，为缩放因子，一般取(0,2]，1t i +v t F 它的大小可以决定种群分布情况，使种群在全局范围内进行搜索；、、 1t r x 2t r x 为从种群中随机抽取的三个不同的个体。 3t r x 然后，将变异种群和原种群进行交叉操作： 1 ,R 1 ,,R () or () () and () t i j t i j t i j v rand j C j randn i u x rand j C j randn i ++?≤=?=?>≠??其中表示交叉后得到的种群，为[0,1]之间的随机数，表示个体的第 t 1,i j u +()rand j j 个分量，为交叉概率，为之间的随机量，用于保证新个体至 j R C ()randn i [1,,]N L 少有一维分量由变异个体贡献。 最后，DE 算法通过贪婪选择模式，从原种群和试验种群中选择适应度更高的个体进入下一代： 11t 11 ()() ()() t t t i i i i t t t i i i f f f f ++++?<=?≥?u u x x x u x 、分别为和的适应度。当试验个体的适应度优于时， 1()t i f +u ()t i f x 1t i +u t i x 1t i +u t i x

腔量子电动力学系统相干完全吸收与非经典态制备

腔量子电动力学系统相干完全吸收与非经典态制备光吸收是光与物质相互作用的效应之一,如何实现光的完全吸收一直是科学研究者们十分关注的问题。为实现这一目的,人们不断地用天然材料、人造材料(结构)尝试。 2010年Chong等人运用时间反演、反激光等物理思想:将谐振腔内的增益介质替换成耗散介质,然后用两束振幅相同、频率相同、传播方向相反的激光从两侧驱动腔,选择合适系统参数后,实现了相干完全吸收。这一技术的实现,引发了广大研究者们的兴趣,随后他们在光腔、波导、一维光子结构、超薄结构、等离子体、石墨烯、超材料等结构和材料中实现了相干完全吸收。 相干完全吸收的实现,为制作全光学开关、传感器、调谐器、滤波器等提供了理论和技术基础,并部分己在实验室实现了。考虑到量子效应,量子区域的相干完全吸收会有一些新颖的特性。 本文基于全量子理论研究了腔量子电动力学系统的相干完全吸收及其非经典态制备,以及多个光力系统的机械振子GHZ态和cluster态的制备。首先考虑一个腔内放置了单个原子或量子点的腔量子电动力学系统,用两束相同的激光分别从左右两侧驱动腔。 由于强耦合导致的光子阻塞效应,系统可近似到单光子空间内演化。通过全量子理论分析,得到了非线性区域的相干完全吸收条件。 在量子非线性系统中,原子耗散和腔耗散等非相干损耗过程会使得腔内光子的纯度降低。在相干完全吸收情况下,腔内场始终表现出正交压缩特性,由于量子涨落,还存在极少量的双光子和多光子的输出场,该输出场处于高阶亚泊松分布。 其次,在该系统中增加了一块光学参量振荡器(OPO晶体)和一束倍频激光,

后者用于驱动腔。倍频腔光子经过OPO晶体后分解成两个低频光子,系统近似到双光子空间演化。 通过选择系统参数,得到了深度的相干完全吸收:腔输出场的单光子振幅为零,双光子振幅同时也为零。此外,还选择了适当的系统参数使得单光子输出不为零,而双光子输出为零。 此时的输出场仅剩下单光子态和极少部分的多光子态,输出场可看作为较理想的单光子场。最后,提出了一个有效方案用于在多个腔光力系统中制备机械振子的GHZ态和cluster态。 在此方案中,每个光力腔由一个蓝失谐脉冲驱动,从而在腔输出场和机械振子间建立量子引导关联,然后将腔输出场注入到一个具有不同透射率的光分束器阵列上,通过测量光分束器阵列上的输出场的幅度正交分量和相位正交分量,进而得到了机械振子的GHZ态和cluster态。所获得的机械振子的GHZ态和cluster 态可以看作是由一个有效的机械振子-分束器阵列的输出场和处在压缩态的机械振子输入场的叠加态。

量子克隆遗传算法

https://www.sodocs.net/doc/687784590.html, 量子克隆遗传算法1 李阳阳1，焦李成1 1西安电子科技大学电子工程学院，西安(710071) E-mail: lyy_111@https://www.sodocs.net/doc/687784590.html, 摘要：遗传算法是解决优化问题的一种有效方法。但在实际应用中也存在着收敛速度慢，早熟等问题，使得其结果极不稳定。本文将遗传算法和量子理论相结合并利用免疫系统中所特有的克隆算子，针对0/1背包问题，提出了一种改进的进化算法——量子克隆遗传算法(QCA)。它能有效的避免早熟，且具有收敛速度快的特点。 关键词：遗传算法量子克隆遗传算法 0/1背包 中图分类号：TN957 1.引言 进化计算是一种仿生计算，依照达尔文的自然选择和孟德尔的遗传变异理论，生物的进化是通过繁殖、变异、竞争、选择来实现的，进化算法就是建立在上述生物模型基础上的随机搜索技术。我们所熟悉的遗传算法(Genetic Algorithms)[1]，它通过模拟达尔文的“优胜劣汰，适者生存”的原理鼓励好的个体，通过模拟孟德尔的遗传变异理论在进化过程中保持好的个体，同时寻找更好的个体，由此来模仿一切生命与智能的产生与进化过程[2][3]。理论上已经证明：进化算法能从概率的意义上以随机的方式寻求到问题的最优解；但在实际应用当中随着问题的复杂和海量的数据量，也出现了一些不尽人意的情况，主要表现在：计算后期解的多样性差即易造成早熟，收敛速度慢等缺点。因此，为克服上述缺点关键是构造性能良好的进化算法。 量子力学是20世纪物理学最惊心动魄的发现之一，量子计算是物理理论与计算机的成功结合，在量子体系中，一位的信息位不在是经典的1比特，而是由两个本征态的任意叠加态所构成即称之为量子比特位(qubit)，例如一个n位二进制的串在量子体系中就可同时表示n 2个信息,而量子计算机对每个叠加分量(本征态)实现的变换相当于一种经典计算,所有这些经典计算同时完成,并按一定的概率振幅叠加起来,给出量子计算的结果,这种计算称之为量子并行计算[4]。正是量子的并行性使得原来传统计算机无法解决的复杂问题以惊人的速度得以解决,但在量子计算机尚未构成的情况下，为了充分利用量子计算的高效并行性，本文借用了量子计算中的量子编码，继承了免疫克隆策略[5]中的克隆算子将二者相结合，提出了量子克隆遗传算法，并将其应用于0/1被包问题上，与传统进化算法相比较,它具有收敛速度快、寻优能力强的特点。 1本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金（项目编号：20030701013）资助。 - 1 -

量子计算机的现状及发展趋势

量子计算机的现状及发展趋势 2017年2月21日下午，《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）2017年全球十大突破性技术”中国大陆地区首发，其中量子计算机技术入选其中，量子计算机技术是一个充满魅力的科学领域，同时也是一门具有挑战性和研究性的课程，这就是许多科学家被它所吸引的原因之一。量子计算机能够分析的科学多种多样，对各个学科的分析详细到位，需要用到量子计算机的课程一般是物理学、材料分析学、信息科学、生物学等，所以量子计算机所涉及的领域很广，值得科学家们去开发和进一步研究。 量子计算机的特点包括运行快、处理信息的能力强、适用的范围广等。相比普通的计算机而言，信息的处理量越多对量子计算机的运算就越有利，更能保证运算的精确性，而普通的计算机对于信息的处理速度就比较慢，难于满足人们的需求。量子计算机的发展速度目前虽然比普通的计算机缓慢，但是明显比普通计算机更能引起人们的注意，最大的原因就是其拥有很强的适用性，能够提高人民的生活水平，改善人们的生活方式。 量子计算机和许多计算机一样都是由许多硬件和软件组成的，软件方面包括量子算法、量子编码等，在硬件方面包括量子晶体管、量子储存器、量子效应器等。量子晶体管就是通过电子高速运动来突破物理的能量界限，从而实现晶体管的开关作用，这种晶体管控制开关的速度很快，晶体管比起普通的芯片运算能力强很多，而且对使用的环境条件适应能力很强，所以在未来的发展中，晶体管是量子计算机不可缺少的一部分。量子储存器是一种储存信息效率很高的储存器，它能够在非常短时间里对任何计算信息进行赋值，是量子计算机不可缺少的组成部分，也是量子计算机最重要的部分之一。量子计算机的效应器就是一个大型的控制系统，能够控制各部件的运行。这些组成在量子计算机的发展中占领着主要的地位，发挥着重要的运用。 量子计算机相比普通的计算机拥有很明显的优势，量子计算机的计算速度快、计算更准确，所拥有分析信息的功能更强大，能够同时进行的运算多；它能够轻易战胜目前的RSA 公钥密码体系，在拥有这么强大的运算能力的背后不仅仅是以往0 和 1 信息单元的储存能力和运算能力的运行，而是0 和 1 的升

量子纠缠态的制备

量子纠缠态的制备 摘要：量子纠缠是量子信息中最重要、也最为神奇的一个课题.量子纠缠是一种有用的信息“资源”，在量子隐形传态、量子密集编码、量子密钥分配以及在量子计算的加速、量子纠错、防错等方面都起着关键作用.在量子信息中，信息的处理离不开量子态及其演化.而量子纠缠态毫无疑问是各种量子态中最为重要的一种.它可用于检验量子力学的基本原理，而且也是实现量子通信的重要信道.所以，纠缠态的制备和操作就显得尤为重要，文章简要介绍量子纠缠态的定义、量子纠缠态的度量及分类、量子纠缠态的制备，并介绍纠缠态的一些应用. 关键字：量子纠缠;腔QED;离子阱;生成纠缠；蒸馏纠缠

Quantum Pestering Condition Preparation Abs trac t: T he q uantum entanglement is o ne o f the most impo rtant subject, and also the supernatural part of q uantum informatio n sc ienc e. As an important quantum resource, the entangled states are p laying the key ro le in many sorts of quantum informatio n process, for examp le, quantum t e le p o r t a t io n,q u a n t u m d e n s e c o d in g,a n d q u a n t u m k e y d is t- rib utio n as we ll as q uantum co mp utatio n acc elerat io n, the q uantum correct-erro r, guard-error and so on. In q uantum informatio n sc ience, informatio n process ing cannot leave the quantum state and it’s the ev- olution. But quantum entanglement cond itio n is witho ut a doubt in each kind o f q uantum s tate the mos t imp o rtant o ne kind. It may us e in examining the q uantum mec hanics the b as ic p rinc ip le, mo reo ver also realizes the quantum correspondence important channel. T herefore, the pes tering co nd itio n p rep aratio n and the op eratio n app ears esp ec ia lly impo rtantly, artic le brief int roductio n quantum entanglement cond ition definit io n, q uantum entanglement co nd it io n meas ure and c lass ified, q u a n t u m e n t a n g le me n t c o nd it io n p r ep a r a t io n, a nd in t r o d u c t io n e n t a n g l e m e n t c o n d i t i o n s o m e a p p l i c a t i o n s. Key word: Quantum entanglement; Cavity QED; Ion trap；Formation of entanglement；Disillation of entanglement

移动无线信道中Hata模型的仿真分析

移动无线信道中Hata 模型的仿真分析 宋卫星 潘 和 过宝宝 胡仲羽 （陕西理工学院，陕西 汉中 723001） 【摘 要】移动无线信道模型的建立及仿真实验对移动通信的研究具有重要意义，文章详细分析了移动无线信道中的Hata 模型，并对路径损耗进行了仿真，为进行无线通信工程的设计、仿真和规划提供参考。 【关键词】无线信道；Hata 模型；仿真 【中图分类号】TN911 【文献标识码】A 【文章编号】1008-1151(2011)01-0021-01 （一）引言 无线信道建模是其他无线通信技术设计的基础，无线信道是任何一个无线通信系统中电波传播过程中必不可少的组成部分，它是连接发射机和接收机的媒介，其特性决定了信息论的容量，即无线通信系统的最终性能限制。由于电磁波在无线信道中受到反射、绕射、散射、多径传播等多种因素的影响，导致无线信道不像有线信道那样固定且容易预测，也给无线信道中电磁信号的传播特性分析过程带来了很大的不确定性。因此无线信道的建模是无线通信系统研究中的难点和重点，而无线信道的传播特性对于无线系统的设计、仿 真和规划却有着十分重要的作用。 在无线通信系统中，电波传播经常在不规则地区。在估 计预测路径损耗时，要考虑特定地区的地形地貌，包括简单 的曲线形状和多山地区以及障碍物等因素的影响。在无线通 信系统的工程设计中，常采用电波传播损耗模型来计算无线路径的传播损耗，建立这些模型的目的是为了预测特定点或 特定区域的信号场强。本文对移动无线信道中的Hata 模型进行了详细的分析，并对其路径损耗进行了仿真模拟。 （二）Hata 模型的基本原理 1.Okumura 模型 Okumura 模型是预测城区信号是使用最广泛的模型之一，它使适用的频率范围为150～1925MHz，适用的距离是1～100km，模型要求的基站高度为30～1000m。模型的路径损耗可表示为： 50)(,)()(f m u te re A R E A L L A f d G h G h G =+???， （1） 其中50L 为传播路径损耗值的50%， f L 为自由空间传播损耗， mu A 为自由空间中值损耗，()te G h 为基站天线高度增益因子，()re G h 为移动台天线高度增益因子，AREA G 为环境类型的增益。mu A 和AREA G 是频率的函数，Okumura 给出了相应的曲线，可直 接使用。()te G h ，()re G h 根据下面的公式计算 ()20lg(/200), 301000()10lg(/3) 3()20lg(/3) 310te te re re re re G h h m h m te G h h h m re G h h m h m re =<<=<=<< （2） Okumura完全基于测试数据，在许多情况下，通过外推曲线来获得测试范围以外的值。通常预测和测试路径损耗的偏差为10dB到14dB。 2.Hata 模型 Hata 模型是广泛使用的一种中值路径损耗预测的传播模型，适用于宏蜂窝的路径损耗预测，根据应用频率的不同，Hata 模型分为Okumura-Hata 模型和COST-231Hata 模型，Okumura-Hata 模型适用的频率范围为150MHz～1500MHz，主要用于900MHz；COST-231Hata 模型，是COST-231工作委员会提出的将频率扩展到2GHz 的Hata 模型扩展版本。 Okumura-Hata 模型是根据测试数据统计分析（Okumura 曲线图）得出所作的经验公式。以市区传播损耗为标准，其他地区在此基础上进行修正。Okumura-Hata 模型路径损耗 50()L dB 计算的经验公式为： 5069.5526.16lg 13.82lg 44.9 6.55lg lg ()()()c te re te cell terrain L dB f h h h d C C α=+??+?++， （3） 其中c f 为传输频率(MHz)；te h 为发射有效天线高度；re h 为接收有效天线高度；d 为收发之间的水平距离，单位为km；()re h α为有效天线修正因子，是覆盖区大小的函数。 对于中、小城市，有效天线修正因子为： ()(1.11lg 0.7)(1.56lg 0.8)re c re c h f h f dB α=???，（4） 对于大城市、郊区、乡村，有效天线修正因子为： ()8.29(lg1.54) 1.1() 3.2(lg11.75) 4.97300300re re c h h dB h h dB f MHz re re f MHz c αα=?<=?≥，，， （5） cell C 为小区类型校正因子，不同环境下其取值不同。 城市：0cell C ＝；郊区：()22lg /28 5.4cell C f =??； 乡村：24.78(lg f )18.33lg 40.98cell c c C f =???。 terrain C 为地形校正因子，它反映一些重要的地形环境因素 对路径损耗的影响，合理的地形校正因子取值可以通过传播模型的测试和校正得到，也可以人为的设定。 在d 超过1km 时Hata 模型的预测结果与Okumura 模型非常接近，该模型适用于大区制移动通信系统，但不适合小区半径为lkm 左右的个人通信系统。 科学和技术研究欧洲协会将hata 模型扩展到2GHz，COST-231 Hata 模型路径损耗50()L dB 计算的经验模型公式为： 5046.333.9lg 13.82lg ()(44.9 6.55lg )lg c te re te cell terrain M L f h h h d C C C α=+??+?+++，（6） 式(6)中M C 为大城市中心校正因子，对于中（下转第31页） 【收稿日期】2010-11-12 【作者简介】宋卫星（1958－），男，河南孟州人，陕西理工学院物理系高级实验师，从事电子技术研究。

量子纠缠态的制备

量子纠缠态的制备 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

量子纠缠态的制备 摘要：量子纠缠是量子信息中最重要、也最为神奇的一个课题.量子纠缠是一种有用 的信息“资源”，在量子隐形传态、量子密集编码、量子密钥分配以及在量子计算的 加速、量子纠错、防错等方面都起着关键作用.在量子信息中，信息的处理离不开量 子态及其演化.而量子纠缠态毫无疑问是各种量子态中最为重要的一种.它可用于检验 量子力学的基本原理，而且也是实现量子通信的重要信道.所以，纠缠态的制备和操 作就显得尤为重要，文章简要介绍量子纠缠态的定义、量子纠缠态的度量及分类、量 子纠缠态的制备，并介绍纠缠态的一些应用. 关键字：量子纠缠;腔QED;离子阱;生成纠缠；蒸馏纠缠 Quantum Pestering Condition Preparation Abstract: The quantum entanglement is one of the most important subject, and also the supernatural part of quantum information science. As an important quantum resource, the entangled states are playing the key role in many sorts of quantum information p r o c e s s,f o r e x a m p l e,q u a n t u m t e l e p o r t a t i o n,q u a n t u m d e n s e coding, and quantum key dist- ribution as well as quantum computation acceleration, the quantum correct-error, guard-error a n d s o o n.I n q u a n t u m i n f o r m a t i o n s c i e n c e,i n f o r m a t i o n p r o c e s s i n g c a n n o t l e a v e t h e q u a n t u m s t a t e a n d i t’s t h e e v-