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Vol.74 No.8
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Vol.74 No.7
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Vol.74 No.5
2025年03月05日
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摘要 +
量子近似优化算法(QAOA)作为含噪的中等规模量子(NISQ)计算时代的重要算法, 在最大割问题上展现了极大的优势和潜力. 然而由于缺乏量子纠错的支持, 在NISQ体系中计算的可靠性会随着算法的线路深度增加而急剧下降. 这样, 如何针对最大割问题设计高效的浅层低复杂度QAOA, 是当前NISQ时代展现量子计算优势所面临的一个重要挑战. 本文在标准QAOA算法解决最大割问题的目标哈密顿量线路中引入泡利Y旋转门, 通过提高量子试探函数在单次迭代中的操控灵活性和希尔伯特空间的检索效率, 显著提升了QAOA在最大割问题上的性能表现. 基于MindSpore Quantum平台的模拟实验表明, 与标准QAOA及当前其主流变体MA-QAOA和QAOA+等相比, 本文提出的QAOA新变体——RY层辅助QAOA在可降低线路深度、减少CNOT双比特量子逻辑门数量的同时, 依然可达到更优的逼近率, 具备更高可靠性的潜力.
2025, 74 (8): 080401.
出版时间: 2025-04-20
摘要 +
星载超高精度惯性传感器是空间引力波探测任务的核心载荷之一. 运行环境差异、卫星工质消耗和电子器件老化会导致惯性传感器主要在轨工作参数与地面定标结果不一致, 影响数据产品精度, 进而影响科学数据质量, 需开展惯性传感器工作参数在轨标定工作. 本文针对空间引力波探测太极计划残余加速度噪声优于3×10–15 m/(s2·Hz1/2)@3 mHz的超高精度指标要求, 结合太极计划惯性传感器设计布局以及实际噪声模型, 设计了惯性传感器标度因数和质心偏差矢量参数在轨定标方案, 并通过仿真实验验证了方案的可行性. 仿真结果表明, 标度因数的在轨定标相对误差小于0.03%, 质心偏差在轨定标单轴误差$ < 75\;{\text{μm} }$, 满足太极计划惯性传感器工作参数在轨定标精度要求.
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金刚石是一种用途极为广泛的极限功能材料, 本研究在6.5 GPa压力条件下, 利用温度梯度法研究了合成腔体中添加三硫化二硼(B2S3)时金刚石大单晶的合成. 随着B2S3的添加, 所合成金刚石的颜色由典型的黄色变为了浅蓝色, 而且金刚石的生长速率也随之降低. 拉曼(Raman)测试表明所制备样品为单一的sp3杂化金刚石相, 但对应的Raman特征峰均趋于向低波数移动. 借助傅里叶显微红外光谱(FTIR)测试结果, 分析发现金刚石内部氮杂质浓度逐渐降低. 此外, 利用霍尔效应测试表征了所合成金刚石的电输运性能, 结果表明B2S3可将(111)晶向金刚石电阻率降低至45.4 Ω·cm. 然而, 当合成体系中同时添加0.002 g B2S3和除氮剂时, 对应金刚石晶体的电阻率锐减至0.43 Ω·cm, 该研究为金刚石在半导体领域中的应用提供了重要的实验依据.
摘要 +
量子力学中量子态演化的幺正性同广义相对论中的绝对性概念之间的冲突, 是量子引力理论必须面对的关键难题. 本文首先回顾了芝诺悖论的主要内容, 以及牛顿力学中“极限”和“速度”概念在解决这一悖论中所起的关键作用. 以此为类比, 研究了量子纠缠冯·诺伊曼熵作为Rényi熵的极限, 在黑洞蒸发过程中可被视为状态量, 而模哈密顿量可被视为守恒量. 由此出发, 详细探讨了黑洞蒸发过程中引力路径积分中的霍金鞍点和副本虫洞鞍点对副本参数n的依赖. 进一步指出副本技巧与量子不可克隆定理之间的关系, 指出需要引入一个新的物理量——n依赖的相对熵来描述黑洞蒸发过程中状态的变化. 在黑洞蒸发过程中, 系统从霍金鞍点过渡到虫洞鞍点时，其副本参数n依赖的相对熵呈现增长趋势. 这进一步揭示了在模空间中, 黑洞从霍金鞍点向副本虫洞鞍点的演化过程具有不可逆性.
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2025, 74 (8): 082501.
出版时间: 2025-04-20
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伽马单中子出射反应截面是核工程输运计算中的重要参数, 部分核素(γ, n)的反应测量因来自不同实验室而分歧明显. 本文基于变分自编码器方法, 针对原子核质量数在29—207区域的伽马单中子出射反应截面实验测量数据进行分析, 有效识别多家测量之间的离群点. 首先, 研究变分自编码器方法, 建立伽马单中子光核测量数据离群点识别网络; 其次, 对$^{29}\text{Si}$, $^{54}\text{Fe}$, $^{63}\text{Cu}$, $^{141}\text{Pr}$, $^{181}\text{Ta}$, $^{206}\text{Pb}$和$^{207}\text{Pb}$的29家多能点测量数据进行离群点识别; 最后, 计算离群点识别前后的实验数据与国际原子能机构光核评价数据库(IAEA-2019-PD)评价值之间的偏差, 检测变分自编码器的分析效果. 研究表明, 变分自编码器方法可以有效识别(γ, n)反应实验测量离群点, 其中$^{54}\text{Fe}$,$^{63}\text{Cu}$, $^{181}\text{Ta}$, $^{206}\text{Pb}$和$^{207}\text{Pb}$的伽马单中子出射反应截面与IAEA-2019-PD评价结果一致性更高, 验证了该方法在核数据研究中的应用潜力.
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少电子原子的精密光谱在基本物理理论验证、精细结构常数精确测定以及原子核性质深入探索等领域具有重要的应用价值. 随着精密测量物理学的快速发展, 人们对原子结构数据的需求已从最初的存在性确认, 转变为对高度准确性和精确性的持续追求. 为了满足精密光谱实验对高精度结构性质数据的迫切需求, 我们自主发展了一系列基于B-样条基组的高精度理论方法, 并将其成功应用于少电子原子的能级结构与外场响应性质的理论研究中. 具体而言, 实现了氦原子和类氦离子能谱的高精度确定, 为相关实验研究提供理论支撑; 实现了幻零波长的高精度理论预言, 为量子电动力学理论检验开辟了新方向; 提出了有效抑制光频移的理论方案, 为氦原子高精度光谱实验的开展提供了重要支持. 展望未来, 基于B-样条基组的高精度理论方法有望在量子态操控、核结构性质精确测定、超冷分子形成以及新物理探索等前沿领域得到广泛应用, 从而推动国内外精密测量物理领域的蓬勃发展.
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在室温铯原子气室中利用探测光(852 nm)与耦合光(510 nm)构建的里德伯阶梯型结构, 实现了基于射频场缀饰的直流电场Floquet-电磁诱导透明(Floquet-electromagnetically induced transparency, Floquet-EIT)光谱, 并研究了直流电场下的Floquet-EIT光谱特性. 实验发现, 仅射频电场作用时, EIT光谱只呈现偶数阶边带, 而当射频场与直流电场同时作用时, 实验观测到Floquet-EIT的一阶边带信号. 随着直流电场强度增大, 一阶边带幅值逐渐升高. 然而, 当直流电场增大到一定强度时, 强电场会导致边带间相互串扰, 使边带幅值下降, 但增大射频频率可以延缓直流电场对一阶边带的串扰影响. 最后对比Floquet-EIT光谱的边带幅值与DC-Stark光谱的频率偏移在微弱直流电场下的相对标准偏差, 发现前者在微弱电场下的测量精确度明显优于后者. 本文工作为直流电场和低频电场的量子传感测量提供了新思路.
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大气风场在全球气候研究和空间探测中具有重要作用, 多普勒差分干涉仪作为新型被动测风干涉仪, 其通过测量大气气辉谱线的多普勒频移引起的相位变化量来反演大气风速, 但环境温度波动会导致像面相对于干涉仪发生漂移, 从而影响风场测量结果. 本文提出一种在光栅上刻蚀周期性刻槽, 并对其成像图案进行建模与全局拟合以实现高精度成像漂移检测的方法. 对刻槽图像的信噪比及模型参数拟合误差对检测结果的影响进行仿真分析, 结果表明, 图像信噪比、刻槽数量拟合精度与刻槽宽度拟合精度是影响检测精度的关键因素, 而刻槽图像边缘的平滑度的拟合精度对检测结果影响较小. 在近红外多普勒差分干涉仪的热稳定实验中, 通过对实验所测数据人为施加漂移量, 并进行成像漂移监测, 结果表明该方法能够实现9.96 nm的检测精度. 此外, 经成像漂移校正后的干涉图相位的局部振荡显著减弱, 表明该方法能有效检测与校正成像漂移, 显著提升干涉图像相位稳定性, 为高精度风速测量提供了可靠保障.
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提出了一种基于物理驱动的融合注意力机制的新型卷积网络单像素成像方法. 通过将结合通道与空间注意力机制的模块集成到一个随机初始化的卷积网络中, 利用单像素成像的物理模型约束网络, 实现了高质量的图像重建. 具体来说, 将空间与通道两个维度的注意力机制集成为一个模块, 引入到多尺度U-net卷积网络的各层中, 通过这种方式, 不仅可以利用注意力机制在三维数据立方中提供的关键权重信息, 还充分结合了U-net网络在不同空间频率下强大的特征提取能力. 这一创新方法能够有效捕捉图像细节, 抑制背景噪声, 提升图像重建质量. 实验结果表明, 针对低采样率条件下的图像重建, 与传统非预训练网络相比, 融合注意力机制的方案不仅在直观上图像细节重建得更好, 而且在定量的评价指标(如峰值信噪比和结构相似性)上均表现出显著优势, 验证了其在单像素成像中的有效性与应用前景.
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针对目前深度学习算法难以实现快速高质量全息图的生成, 提出了一种注意力卷积神经网络算法(RTC-Holo), 在快速生成全息图的同时, 提高了全息图的生成质量. 整个网络由实值和复值卷积神经网络组成, 实值网络进行相位预测, 复值网络对空间光调制器(spatial light modulator, SLM)面的复振幅进行预测, 预测后得到的复振幅的相位用于全息编码和数值重建. 在相位预测模块的下采样阶段引入注意力机制, 增强相位预测模块下采样阶段的特征提取能力, 进而提升整个网络生成纯相位全息图的质量. 将精准的角谱衍射模型(angular spectrum method, ASM)嵌入到整个网络中, 以无监督的学习方式进行网络训练. 本文提出的算法能够在0.015 s内生成平均峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)高达32.12 dB的2K (即分辨率为1920×1072)全息图. 数值仿真和光学实验验证了该方法的可行性和有效性.
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