21、量子网络:现状、挑战与未来展望

量子网络:现状、挑战与未来展望

1. 量子退相干与纠缠纯化

量子相干性的消失过程被称为退相干。在光纤中,与光子损耗相比,退相干的影响较小,但可以通过纠缠纯化或蒸馏过程来处理。如果量子态尚未完全退相干,例如仍有超过 50% 处于原始的 + 态,就可以将多个这样的不良纠缠态蒸馏成更少但更纯的纠缠态。当有大量不良态时,最终可以得到近乎完美的态,不过数量会少很多。纯化协议要求将不良态存储在存储器中,并部署额外的量子门和经典通信。然而,在大多数光信道实验中,光子损耗才是最显著的影响。

以下是相关要点总结:
- 退相干 :量子相干性消失的过程。
- 纠缠纯化 :处理未完全退相干态的方法。
- 主要影响 :光信道实验中光子损耗影响更大。

2. 量子转发器

量子转发器是另一种量子中继器,也被称为单向量子中继器或量子继电器,它更像经典中继器。由于无克隆定理,不能复制或放大量子态,因此将原始态与额外的辅助光子纠缠。2003 年设计的量子转发器协议中,将两个要传输的量子态(每个态编码在单个光子上)与两个辅助光子纠缠,实现二到四的编码。四个光子在不同时间间隔内一起通过光纤,每 10 公里左右的量子转发器会检查光子是否缺失,若有缺失则执行量子纠错协议,添加新光子并应用一系列量子计算门以恢复原始的四光子态,然后将刷新后的状态发送到下一个转发器,直到到达信道的最终节点。

量子转发器还可用于分发纠缠:Alice 有一个存储器和一个纠缠光子源,源发射纠缠对后,她将其中一个光子存储在存储器中,另一个发送到光纤中。当两个光子到达终点

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的研究生、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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