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在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11
量子通信技术
量子通信主要涉及量子密钥分配( QKD)、量子安全直接通信(QSDC) 、量子秘密共享( QSS) 等3个方面。通信双方以量子态为信息载体，基于量子力学相关原理及量子特性，利用量子信道，在通信收发双方之间安全地、无泄漏地直接传输有效信息，特别是机密信息的通信技术。量子秘密共享旨在对重要的密钥进行安全保护，使即便部分或全部密钥被第三方窃取也难以恢复出真实的密钥。
东南大学
2021-04-11
量子纠缠光源
提出一种如下图所示能克服光子侧向和背向泄露且能极大提高光子前向出射的新型微纳“射灯”结构，其单光子理论收集效率在较大的带宽中超过90%、最高可达95%。 该“射灯”结构量子光源的实验制备难度极大，因为它要求三大核心微纳制备技术：厚度160nm左右且内有量子点的薄膜转移技术；定位精度小于10nm的量子点光学精确定位技术；环形槽宽度制备精度小于5nm的高质量牛眼微纳结构制备技术。为实验制备出这一性能优越的量子光源，王雪华教授团队自2013年开始，从零起步，坚持不懈，不断探索，先后发展和掌握了上述三大核心微纳制备技术，在国际上率先制备出综合性能俱佳的“三高”量子纠缠光子对源
中山大学
2021-04-13
量子保密通信
中国科学技术大学潘建伟及其同事徐飞虎、张强，与清华大学马雄峰、多伦多大学Hoi-Kwong Lo等，应邀在囯际物理学权威综述期刊、美国物理学会的《现代物理评论》上发表题为“基于现实器件的安全量子密钥分发”的长篇综述论文。该论文系统阐述了量子密码的原理、理论和实验技术，并指出，经过全球学术界三十余年的共同努力，现实条件下量子密码的安全性已经建立起来，尤其是测量器件无关等量子密钥分发协议的提出，彻底关闭了量子密码在物理实现过程中可能出现的安全性风险，为实
中国科学技术大学
2021-01-12
量子相变研究
研究了二维二聚化量子自旋系统，通过理论分析和高精度的量子蒙特卡洛方法，发现在交错状二聚化量子海森堡模型中，相变临界指数具有新奇的非单调尺寸标度行为。他们通过在有限尺寸标度理论中引入两个驱动场，同时进行大尺寸的计算分析，成功地解释了非单调的量子蒙特卡洛结果，从根源上指出二维二聚化量子自旋系统的相变仍然属于O（3）普适类，适用于量子-经典对应理论。他们的研究表明，在量子相变中可能存在多个驱动场导致的新奇标度行为，需要采用正确的标度理论才会得到正确的结果。在论文中，他们还创造性地提出多参数联动-高阶拟合方法，能极大地提高数据准确度，可以用在不同体系的数据分析中。
中山大学
2021-04-13
物理支架
产品详细介绍
四川省射洪中学教仪厂
2021-08-23
物理支架
产品详细介绍
四川省射洪中学教仪厂
2021-08-23
物理支架
产品详细介绍
福建省古田县教学器材厂
2021-08-23
物理准备
产品详细介绍物理准备(可根据要求定制）规格：长2400mm 宽1100mm 高780mm
华强科教设备有限公司
2021-08-23
物理支架
产品详细介绍
天津市东丽教学仪器厂
2021-08-23