41、小约瑟夫森结的量子操控

小约瑟夫森结的量子操控

1. 量子计算概述

量子计算近年来备受关注,量子算法在某些类型的计算上比经典计算机快得多。量子计算的基本概念包括对量子比特(qubits)的量子操作(门)以及寄存器(量子比特阵列)。一个量子比特可以是一个双能级系统,能被制备成其两个本征态(通常表示为 |0⟩ 和 |1⟩)的任意叠加态。量子计算需要“量子态工程”,即对这些量子态进行可控的制备和操控。对于量子寄存器,还需要构建“纠缠”的多量子比特态,这就需要不同量子比特之间的耦合。而一个严重的限制是,相位相干时间必须足够长,才能实现相干的量子操控。目前已经提出了几种物理系统作为量子比特,其中最先进的似乎是囚禁离子链。

2. 低电容约瑟夫森结系统

2.1 系统介绍

本文提出了一种由低电容约瑟夫森结组成的替代系统。库珀对的相干隧穿会混合不同的电荷态,通过控制栅极电压可以控制这种混合的强度。该系统中库珀对相干隧穿的物理原理之前已经确立。量子计算的算法引入了新的、明确的规则,其实验实现带来了新的挑战。

2.2 单比特系统

2.2.1 理想单比特系统模型

理想的单比特系统如图 1(a) 所示(R = 0 且 L = 0),它由两个通过隧道结连接的小超导晶粒组成,隧道结电容为 Cj,约瑟夫森耦合能为 Ej。一个理想电压源通过两个外部电容 C 连接到系统。假设 A 是问题中的最大能量,在低温下,准粒子隧穿被抑制。研究表明,在交叉温度 T 以下,超导态要么是完全配对的(当电子数为偶数时),要么恰好有一个准粒子(当电子数为奇数时),交叉温度 T = A/lnNeff,其中 Neff 是系统中靠近费米能级的电子数

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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