澳大利亚国立大学开发精确测量微观物体的量子技术

量子计算提升测量精度
澳大利亚国立大学科学家开发新技术,利用量子计算机实现更精确测量微观物体的共轭属性,有望应用于生物医学传感等领域。

(图片来源:网络)

澳大利亚国立大学(ANU)的科学家领导了一项新研究,提出了一种使用量子计算机实现更精确测量微观物体的方法,该方法可以应用在大量新技术中,如生物医学传感。相关研究论文已发表在《Nature Physics》上。

检测像汽车这样的宏观物体的各种属性相当简单,因为汽车具有明确的位置、颜色和速度。然而,要检测像光子这样的微观量子物质,难度要大得多。这是因为量子物质的某些属性是相互关联的,测量一个属性会干扰另一个属性。例如,测量电子的位置会影响其速度,反之亦然。

这些属性称为共轭属性。著名的海森堡不确定性原理指出:不可能同时精确测量量子物体的两种共轭性质。

论文的主要作者和ANU博士研究员Lorcan Conlon说:“这是发展量子力学的决定性挑战之一。我们能够设计一种测量方法,能更准确地检测量子物体的共轭特性。值得注意的是,在世界各地的各个实验室中,我们的合作者都能进行这种测量。更精确的测量至关重要,反过来可以为各种技术开辟新的可能性,包括生物医学传感,激光测距和量子通信。”

这项新技术利用了量子系统的纠缠特性。研究人员表示,通过纠缠两个相同的量子物质,并将它们在一起测量,科学家可以比单独测量它们更精确地确定它们的性质。

共同作者Syed Assad博士说:“通过纠缠两个相同的量子系统,我们可以获得更多的信息。测量量子系统的任何特性都会产生一些不可避免的噪声,通过将两者纠缠在一起,我们能够减少这种噪声,获得更准确的测量结果。”

从理论上讲,可以纠缠和测量三个或更多的量子系统以达到更好的精度,但在这种情况下,实验与理论不一致。尽管如此,作者相信未来的量子计算机将能够克服这些限制。Lorcan Conlon先生说:“将来,具有纠错量子比特的量子计算机将能用越来越多的纠缠系统进行有效测量。”

根据材料研究与工程研究所(IMRE)A * STAR首席量子科学家Ping Koy Lam教授说:“这项工作的关键优势之一是:在嘈杂的场景中仍然可以观察到量子增强。对于一些实际应用(如生物医学测量),重要的是,即使信号不可避免地嵌入到嘈杂的现实环境中,我们也可以看到优势。”

该研究由一些研究所和大学的研究人员合作进行,包括ARC量子计算和通信技术卓越中心(CQC2T)、A * STAR材料研究与工程研究所(IMRE)、耶拿大学、因斯布鲁克大学和麦考瑞大学。通过提供研究和架构支持,并使用Amazon Braket提供Rigetti Aspen-9设备,亚马逊云参与了协作。

在3个不同平台的19种不同的量子计算机上,研究人员测试了他们的理论研究路线:超导、离子阱和光量子计算机。这些领先的设备遍布欧洲和美国,可通过云访问,使来自世界各地的研究人员能够连接并开展重要的研究。

编译:卉可

编辑:慕一

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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