8、双量子点中的核自旋动力学:多稳定性、动态极化、临界性与纠缠

双量子点中的核自旋动力学:多稳定性、动态极化、临界性与纠缠

1. 背景与动机

量子信息处理(QIP)设备的构建前景引发了在各种物理环境中实现可控双能级量子系统(量子比特)的激烈竞争。在固态领域,电定义半导体量子点中受限的电子自旋成为了QIP的有前景平台,诸如初始化、单-shot读出、通用量子门以及最近的纠缠等关键要素已在实验中得到验证。

然而,周围半导体环境中的核自旋既被视为电子自旋退相干的主要来源,又可能成为量子记忆或量子计算的资源。为了实现这些应用,需要新的方法来理解和操纵核自旋的动力学。此外,耗散作为一种控制量子系统、创建纠缠态或执行量子计算任务的新方法,已在不同的QIP架构中得到实验验证。

2. 主要研究内容

2.1 方案概述

我们提出了一种在泡利阻塞(Pauli-blockade)机制下,在电定义双量子点(DQD)中确定性生成两个空间分离的核自旋系综之间稳态纠缠的方案。该方案通过适当地设计有效的电子环境,确保电子和核的集体耦合,使得两个具有共同纠缠稳态的超精细诱导过程占主导地位。

2.2 系统描述

2.2.1 微观模型

考虑一个处于泡利阻塞机制下的电定义DQD,基于两位置安德森哈密顿量进行分析。左右量子点各支持一个轨道能级,在磁场中可发生塞曼分裂,最多可容纳两个电子形成局域自旋单态。

全局系统的哈密顿量可分解为:
[H = H_{DQD} + H_{B} + H_{T}]
其中,(H_{B}) 表示左右两个独立的非相互作用电子库,(H_{T}) 表示DQD与电子库的耦合隧道哈密顿量。

(H_{DQ

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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