潘建伟 单光子量子计算机,量子计算获重要进展:潘建伟等实现高性能单光子源...

中科大潘建伟团队与国内外学者合作,首次提出并实验制备出同时满足高纯度、高全同性、高效率和确定性偏振的单光子源,突破关键技术难题,为量子霸权目标迈出关键一步。

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单光子源是光学量子信息技术的核心资源。近期,中科院院士、中国科学技术大学教授潘建伟与陆朝阳、霍永恒等人领衔,和多位国内及德国、丹麦学者合作,在国际上首次提出一种新型理论方案,在窄带和宽带两种微腔上成功实现了确定性偏振、高纯度、高全同性和高效率的单光子源,为光学量子计算机超越经典计算机奠定了重要的科学基础。国际权威学术期刊《自然·光子学》日前发表了该成果,评价其“解决了一个长期存在的挑战”。

光学量子信息技术所需要的完美单光子源,要同时满足确定性偏振、高纯度、高全同性和高效率这4个几乎相互矛盾的严苛条件。从2000年以来,美国加州大学等相继在单光子源研究方向取得进展,但其品质还不能满足实用化需要。

2013年以来,我国潘建伟、陆朝阳等人在国际上首创了量子点脉冲共振激发技术,开始引领高性能单光子源的发展。但要实现完美的单光子源,还有两个重大技术难题需要逾越:一是量子点会随机发射两种偏振的光子,二是共振激发需要消除背景激光。

近期,中科大潘建伟团队在国际上首次提出了椭圆微腔耦合实现确定性偏振单光子的理论方案。他们与中山大学余思远研究组、国家纳米科学中心戴庆研究组、德国维尔茨堡大学霍夫林研究组以及丹麦科技大学格里格森研究组合作,在实验上发展出垂直偏振无损消光技术,解决了上述两大难题。在此基础上,他们分别在窄带微柱和宽带靶眼微腔中,实验制备出同时满足确定性偏振、高纯度、高全同性和高效率的单光子源,再次刷新了单光子源综合性能的国际纪录,为实现超越传统经典计算机的“量子霸权”科学目标迈出重要一步。

据介绍,这项成果标志着我国在可扩展光学量子信息技术研究方面继续保持国际领跑。《自然·光子学》审稿人评价称,这项成果“解决了一个长期存在的挑战”“是巨大的一步”。

《编译原理》是计算机科学中一门极为重要的课程,主要探讨如何将高级程序设计语言转换成机器可执行的指令。清华大学的张素琴教授在这一领域有着深厚的学术造诣,其编译原理课后习题答案对于学习者而言是非常珍贵的资。这份压缩文件详细解析了课程中所涉及的概念、理论和方法的实践应用,目的是帮助学生更好地理解编译器设计的核心内容。 编译原理的核心知识点主要包括以下几点: 词法分析:作为编译过程的首要环节,词法分析器会扫描代码,识别出一个个称为“标记”(Token)的最小语法单位。通常借助正则表达式来定义各种标记的模式。 语法分析:基于词法分析产生的标记流,语法分析器依据文法规则构建语法树。上下文无关文法(CFG)是编译器设计中常用的一种形式化工具。 语义分析:这一步骤用于理解程序的意义,确保程序符合语言的语义规则。语义分析可分为静态语义分析和动态语义分析,前者主要检查类型匹配、变量声明等内容,后者则关注运行时的行为。 中间代码生成:编译器通常会生成一种高级的中间表示,如三地址码或抽象语法树,以便于后续的优化和目标代码生成。 代码优化:通过消除冗余计算、改进数据布局等方式提升程序的执行效率,同时不改变程序的语义。 目标代码生成:根据中间代码生成特定机器架构的目标代码,这一阶段需要考虑指令集体系结构、寄存器分配、跳转优化等问题。 链接:将编译后的模块进行合并,解决外部引用,最终形成一个可执行文件。 错误处理:在词法分析、语法分析和语义分析过程中,编译器需要能够检测并报告错误,例如语法错误、类型错误等。 张素琴教授的课后习题答案覆盖了上述所有核心知识点,并可能包含实际编程练习,比如实现简单的编译器或解释器,以及针对特定问题的解题策略。通过解答这些习题,学生可以加深对编译原理的理解,提升解决问题的能力,为今后参与编译器开发或软件工程实践奠定坚实的基础。这份资不仅是学习编译原理的有力辅助材料,也是
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是物流与运输领域中的一个重要优化问题,目标是规划一组最优车辆路线,确保所有客户点都被访问,同时使总行驶距离最小化。当引入时间窗约束(Time Windows)后,问题演变为带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW),其复杂性显著增加。在VRPTW中,每个客户点都有一个特定的服务时间窗口,车辆必须在该窗口内到达,否则无法满足客户需求。 本项目“VRPTW-ga”采用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)来解决这一问题。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法,通过模拟自然选择、基因重组和突变等过程,逐步生成近似最优解。在Python中实现遗传算法时,首先需要确定问题的编码方式。对于VRPTW,通常采用整数编码,每条路线用一串数字表示,数字的顺序对应车辆的访问顺序。接着,需要设计适应度函数(Fitness Function),用于评估每个个体(即一组路线)的优劣,通常以总行驶距离或总服务时间作为优化目标。遗传算法的基本流程如下:1. 初始化种群,随机生成一定数量的初始个体,代表不同的车辆路线;2. 适应度评估,计算每个个体的适应度值,适应度与总行驶距离成反比;3. 选择操作,根据适应度值选择个体,常用方法包括轮盘赌选择和锦标赛选择等;4. 交叉操作,选择两个个体进行基因交叉,生成新的个体,VRPTW中可采用部分匹配交叉或顺序交叉等策略;5. 变异操作,对部分个体进行随机变异,调整其访问顺序,以维持种群多样性;6. 检查终止条件,若达到预设的迭代次数或适应度阈值,则停止算法,否则返回第2步继续执行。 在“VRPTW-ga-master”项目中,可能包含以下关键文件:problem.py用于定义车辆路径问题的具体
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