45、耦合量子点作为量子门的研究

耦合量子点作为量子门的研究

1. 引言

半导体量子点,有时被称为人造原子,是一种能在三维空间中限制电荷载流子的小型器件。通常通过电气门控和/或蚀刻技术,将其应用于二维电子气(2DEG)来实现这种限制。由于量子点的尺寸与费米波长相当,其电子光谱由离散的能级组成,这已在电导和光谱测量中得到了详细研究。在砷化镓(GaAs)异质结构中,量子点中的电子数量可以从零开始逐个改变。

典型的实验室磁场(B << 1 T)对应的磁长度约为10 nm,远大于真实原子的玻尔半径,但与人造原子的尺寸相当。因此,量子点的光谱强烈依赖于所施加的磁场。在耦合量子点中,即一定程度上可视为人造分子的系统中,已观察到库仑阻塞效应、磁化现象以及离域“分子态”的形成。

受集成电路快速小型化的推动,人们对由静电耦合量子点制成的经典逻辑器件一直保持着兴趣。近年来,基于量子力学的新计算原理的发现,引发了利用耦合量子点进行量子计算的想法。与其他一些基于量子点的方案不同,本文将电子自旋S视为量子比特(qubit),即量子计算机中的基本信息单元。这具有两个显著优势:一是由真实自旋 - 1/2表示的量子比特始终是定义明确的,二维希尔伯特空间是其全部可用空间,不存在量子比特状态“泄漏”到额外维度的问题;二是在量子计算过程中,需要保持量子比特的相位相干性。在GaAs中,真实自旋的退相时间可达微秒量级,而电荷自由度的退相时间通常短得多,约为纳秒量级。

除了定义明确的量子比特外,还需要一个可控的“纠缠源”,即一种能使两个指定量子比特在特定时刻发生纠缠的机制,以实现基本的量子异或(XOR)或受控非(controlled - NOT)门操作。这可以通过临时耦合两个自旋来实现。由于库仑相互作用和泡利不相容原理,两个

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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