15、连续变量纠缠理论

连续变量纠缠理论

1. 引言

在研究量子力学系统的纠缠理论时,有很多理由让我们关注由连续变量描述的态的纠缠。分析纠缠的连续变量态看似是一项非常微妙的任务,因为这些态定义在无限维的希尔伯特空间中。不过,对于一类特殊的纠缠连续变量态——高斯纠缠态,其理论描述会大大简化。

高斯纠缠态不仅描述相对简单,还是量子信息应用中最实用的资源之一。例如,在玻色模式中,只需相对适度的二次相互作用就能产生这种高斯纠缠。在高斯态的框架下,可以探索许多有趣的纠缠理论话题,如纠缠见证、束缚纠缠、多体纠缠和非定域性等。本文将重点关注两方(二分)高斯态的纠缠,包括纯态和混合态。

纠缠的概念最早于1935年明确出现在文献中,远早于量子信息这一相对年轻领域的兴起,且最初的讨论并未涉及离散变量的量子比特态。爱因斯坦、波多尔斯基和罗森(EPR)在1935年的论文中讨论的纠缠态是两粒子在位置和动量上具有量子力学关联的态。EPR考虑的位置波函数为 $\psi(x_1, x_2) = C \delta(x_1 - x_2 - u)$,对应的量子态为:
[
|EPR\rangle = \int dx_1dx_2 \psi(x_1, x_2) |x_1, x_2\rangle \propto \int dx |x, x - u\rangle
]
该态描述了完全相关的位置($x_1 - x_2 = u$)和动量($p_1 + p_2 = 0$)。虽然EPR态是不可归一化的非物理态,但可以将其视为正则化版本的极限情况,例如双模压缩态就是一种正则化的EPR态。

双模压缩真空态的位置和动量波函数分别为:
[
\psi_{TMSS}(x_1, x_2) = \sqrt

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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