一文读懂光量子技术

图片

量子力学理论是在二十世纪初提出的,目的是为了更好地解释原子发出的光的光谱。当时,许多人认为物理学几乎已被完全理解,只剩下一些异常现象有待“解决”。

量子力学完整理论的出现完全出乎人们的意料:它从根本上描述了自然界。它描绘了一个从根本上讲是概率性的世界,在这个世界里,一个物体可以同时出现在两个地方——叠加,两个远处的物体可以瞬间相连——纠缠。

这些不寻常的特性已被观测到,就其预测的精确性而言,量子力学仍然是有史以来最成功的理论。今天,我们正在学习如何利用这些令人惊讶的量子效应来实现崭新的量子技术。

量子信息科学是在过去几十年中兴起的,旨在解决这样一个问题:我们能否通过存储、处理和传输固有量子力学系统中编码的信息,利用量子力学效应获得新的功能和能量?

幸运的是,答案是肯定的。量子信息既是一门基础科学,也是新技术的发源地。目前,已有几种商用量子密钥分发(QKD)系统,通过传输量子系统编码的信息来增强安全性。预计这些系统将扩展到量子通信网络、提供基于量子力学定律的安全性。

量子计算机或许是未来最深远(也是最遥远)的预期技术,它有望以指数级的速度完成特定任务:如因式分解、搜索数据库和模拟重要的量子系统。量子计量学旨在利用测量过程中的量子效应,达到自然界允许的最高精度,而量子光刻技术则利用光的量子态对小于所用光波长的特征进行成像。

为开发这些未来技术,有许多物理系统正在接受研究,但涉及光量子态的系统似乎可能会发挥核心作用。光是量子通信、计量和光刻技术的合理选择,也是量子信息处理(QIP)的主要方法。

光量子技术起源于量子光学基础科学,而量子光学本身就是量子信息科学思想的试验场。例如,20世纪70年代和80年代初,利用原子级联产生的光子对量子纠缠进行了实验测试。

后来,自发参量下变频(SPDC)的非线性过程被证明是一种方便的光子对来源,可用于此类基础实验和产生明亮激光束的量子态——“挤压态”。如今,SPDC已被用于许多基本量子信息任务,包括量子隐形传态。

同样,单光子与光腔中单个原子的相互作用——腔量子电动力学(QED),是一个丰富的基础科学领域,在光子量子技术中有着重要应用。

尽管我们还不清楚未来的量子技术将采取何种形式,但量子信息很可能将以光量子态的形式传输,并对这些态进行某种程度的信息处理。同样显而易见的是,如果我们要实现这些技术,就需要不断利用传统光子学领域的最新发展。

图片

光子的光速传输和低噪声特性使其在量子通信——可以简略地理解为将量子态从一个地方传输到另一个地方,中具有极高的价值。量子比特信息可以用偏振、空间模式和时间等多种不同的自由度进行编码。单光子层面的操纵通常非常简单;例如,在偏振编码的情况下使用双折射波片(birefringent waveplate)。

图片

在单个光子中编码和操作量子比特。a)一个量子比特可以使用单光子的水平(|H〉)和垂直(|V〉)偏振进行编码。b)一个量子比特的任意状态可以在布洛赫球(光学中称为庞加莱球)上表示。c)半波板(λ/2)可用于旋转量子比特的偏振。d)偏振编码的量子比特可通过偏振分光器(PBS)相互转换为路径编码的量子比特

这种在远程位置之间传输量子态的能力可用于大大提高通信安全性。对量子系统的任何测量都会对其造成干扰,我们可以利用这一基本事实可靠地探测到窃听者的存在。

一些商用QKD系统就是根据这一原理运行的。这些QKD系统目前依靠的是衰减激光脉冲而不是单光子——这种方法已被证明足以满足“点对点” 应用的需要。

然而,这些微弱的激光脉冲在光纤或自由空间中传输时会产生衰减,这就将此类系统的传输距离限制在数千公里以内。

现代通信系统的先进性在很大程度上要归功于掺铒光纤放大器,因为它能够在光信号通过光纤长距离传播时对其进行放大。遗憾的是,量子信号的放大并不那么简单,因为对信号量子态的测量会破坏信息(同样的干扰也能探测到窃听者)。

实现能够存储量子信息并实施纠缠测量的量子中继器是一大挑战。最终,复杂的量子网络很可能需要拥有小型量子信息处理器的节点。

图片

实现量子计算机的要求是相互矛盾的:可扩展的量子比特——双态量子系统,必须与环境很好地隔离,但它们也必须被初始化、测量和可控地相互作用,以实现一套通用的量子逻辑门。

尽管面临如此巨大的挑战,许多物理实现方法仍在研究之中,包括基于核磁共振、离子、原子、空腔量子电动力学以及固态和超导材料的系统。

在过去几年中,单光子已成为一种主要方法。

光学量子信息处理(QIP)的一大难题是实现双量子比特纠缠逻辑门。典型的例子是受控-非(CNOT)门,它只有在控制量子比特处于“1”状态时才会翻转目标量子比特的状态。这是经典XOR门的量子类似物。

图片

光学CNOT门。a)光学CNOT门的可能实现示意图,如果控制光子处于“1”态,则需要控制光子对目标光子产生π相移。b)实现无光学非线性CNOT门的KLM方案示意图。控制和目标量子比特与辅助光子在由反射镜和分光镜组成的线性光学网络中结合在一起。然后将CNOT操作应用于控制和目标量子比特,条件是每个探测器都能检测到单个光子。c)两个光子同时到达一个分光镜(左),由于在A和B检测到光子的概率振幅会发生破坏性干涉(右),因此这两个光子肯定会以相同的输出模式离开。

上图概述了光子难以进行这种操作的原因。对目标量子比特进行编码的两条光路在一个反射率为50%的分束器上组合,然后在第二个分束器上组合输出,形成一个马赫-曾德尔干涉仪。

这种干涉仪本身的逻辑操作是让光子保持不变,因为单光子在干涉仪中的经典干涉会导致目标光子以与进入时相同的状态离开,即|0〉→|0〉;|1〉→|1〉。然而,如果在干涉仪内部应用π相移(例如|0〉+ |1〉 ↔ |0〉 - |1〉),目标量子比特就会发生“比特翻转”或NOT操作 |0〉 ↔ |1〉。

因此,如果控制光子处于“1”路径,CNOT栅极必须实现这种相移。但遗憾的是,目前还没有一种已知或预测的非线性光学材料具有足够强的非线性来实现这种条件相移,尽管在高精细度(high-finesse)光学腔中使用单原子的研究已经取得了进展,电磁诱导透明也被认为是一种可能的方案。

2001年,一项惊人的突破表明,只需使用单光子源和探测器以及线性光学网络,就可以实现可扩展的量子计算;也就是说,不需要光学非线性。

图片

论文链接:

https://www.nature.com/articles/35051009

该方案使用额外的辅助(或ancilla)光子,这些光子不属于计算的一部分,但能使CNOT门发挥作用。控制量子比特和目标量子比特以及两个辅助光子进入一个分光镜光学网络——本质上是一个多路径嵌套干涉仪;在这里,四个光子的路径结合在一起,从而发生量子干涉。

控制光子和目标光子在该网络的输出端出现,它们的状态已应用CNOT逻辑运算,条件是两个探测器都能检测到单个光子。这种检测事件发生的概率 P < 1 :其余时间记录的是不同的检测模式,门会失效。这种非确定性CNOT门的成功概率可以通过量子隐形传态提升到接近统一的水平。其原理是,只有在成功检测事件表明非确定门(non-deterministic gate)已经成功之后,才将控制和目标量子比特传送到非确定门的输出端。

尽管这种KLM方案在原理上是可行的,但由于非确定性相互作用产生的大量资源开销,以及控制光子以光速运动的难度,使得实际应用令人望而生畏。

这种情况在过去几年里已经发生了变化,这得益于双量子比特和三量子比特门、简单纠错码和小规模量子算法的实验性原理验证,以及通过应用以前抽象的簇态(或基于测量的)量子计算理念而显著减少大量资源开销的理论方案及其实验性验证。

即使取得了这些进展,与非确定性门相关的资源开销仍然很高。另一种方法是通过原子腔系统(atom–cavity system)进行确定性光子交互,该系统可配置为实现任意确定性交互。

不过,在资源开销和容易出错之间可能会有一个权衡。无论选择哪种方法,实现多个高保真确定性单光子源仍然是一项重大挑战。

图片

所有科学技术都建立在测量的基础上,精度的提高不仅带来了更详细的知识,也带来了新的基本认识——对实现越来越精确测量的追求提出了是否存在基本极限的问题。

由于测量是一个物理过程,人们可能会期望物理定律能强制执行这种限制。事实的确如此;而且事实证明,要达到这些极限,需要明确的量子力学系统。

干涉仪在许多科技领域都有应用,从宇宙学(引力波探测)到纳米技术(相位对比显微镜),因为它们在测量光学相位φ时具有亚波长精度。然而,由于能量或光子数量等资源有限,相位灵敏度受到统计不确定性的限制。研究表明,使用半经典探针(例如相干激光)可将Δφ的灵敏度限制在标准量子极限 (SQL) 内,即 Δφ ∼ 1/√N,其中N是所用光子的平均数量。

使用量子探针(例如光子的纠缠态)可以达到更基本的海森堡极限,即Δφ ∼ 1/N——这被称为量子计量学。

图片

马赫-曾德尔干涉仪(左)。单个光子入射到第一个分光器上,然后在干涉仪的两条路径上叠加。施加相移ϕ,光子以模式E离开的概率PE仅取决于该相移(右图)。测量相移的灵敏度与干涉条纹的梯度有关

海森堡极限和SQL可参考上图加以说明。在这里,我们用量子态 |10〉AB来表示在模式A中有一个光子,而在模式B中没有光子。在第一个分光器之后,这个光子处于干涉仪两个路径的量子力学叠加状态:(|10〉CD + |01〉CD)/√2。

在模式D中发生φ相移后,该叠加状态演化为 (|10〉CD + eiφ|01〉CD)/√2。在第二个分光镜处重组后,检测到模式E中单光子的概率为PE = (1 - sinφ)/2(这只是单光子层面的经典干涉)。如果该实验重复N次,则该估计值的不确定性为Δφ ∼ 1/√N - SQL,该不确定性由泊松比统计分布引起(使用明亮激光和强度检测器时可获得相同的极限)。

如果我们不逐个使用光子,而是在干涉仪中准备最大纠缠 N 光子“NOON”状态(|N0〉CD + |0N〉CD)/√2,那么在经过φ相移后,该状态将演化为(|N0〉CD + eiNφ|0N〉 CD)/√2。根据这种状态,我们可以估算出相位,其不确定性为 Δφ ∼ 1/N (海森堡极限),比SQL提高了 1/√N。

击败SQL即为相位超灵敏度。使用双光子态、三光子态和四光子态进行的干涉实验已经得到证实,其探测概率为P ∝ sin(Nφ)。对于波长为λ的光,这种λ/N条纹的周期比传统干涉仪短N倍,对这种条纹的观测被称为相位超分辨率。

不过,事实证明,只需使用半经典资源就能观测到相位超分辨率。因此,观测λ/N边缘并不能保证量子增强的相位灵敏度,因此需要精确计算资源。

与之密切相关的量子光刻技术是利用光的量子态(如NOON态),利用“缩小的德布罗格利波长”来光刻出λ/2N大小的特征。重大挑战包括实现任意二维图案和实现N光子敏感光刻胶。

图片

SPDC中使用的非线性晶体可用于确定性地创建明亮激光束的量子态。光束的广义振幅x和相位p的差异受量子不确定性关系ΔxΔp ≥ ħ/2的约束。激光的输出为Δx = Δp,而光的“挤压”态为 Δx ≠ Δp。

挤压态由光束和纠缠的双模挤压真空组成,光束是偶数光子的叠加。这种挤压态可以用来替代上述离散的两级量子比特编码。与单光子一样,用于CV光量子技术的量子纠缠也可以在光的几个自由度中产生:最常见的是振幅和相位四次方,但其他方法涉及偏振和空间模式。

连续可变量子通信可视为传统相干通信的量子类似物,即在光的相干状态(激光)中对信息进行编码。连续可变量子通信的本质是一种“最佳测量”,它将编码状态投射到某些纠缠基态上,从而以最佳经典(传统)编码实现信道容量。

这种测量的实现可视为QIP,因此,CV量子通信与QIP密不可分。此外,由于处理过程必须包括相干光态,因此这种测量也是CV QIP。使用自适应同调测量(adaptive homodyne measurement)的量子计量方案也已得到验证。这种“量子反馈与控制”正在成为量子计量的有力工具。

CV光量子技术最基本的组成部分是CV量子隐形传态。CV隐形传态的保真度F由量子纠缠资源的挤压量r直接决定,因此F ≤ (1 + e-2r)-1。挤压通常以被挤压变量的噪声水平降低到低于未被挤压的发射噪声值来量化,测量单位为分贝。实现强挤压在实验上具有挑战性,因为损耗会破坏偶数光子的性质,还因为无限水平的挤压在物理上是不可能的,因为这需要无限量的能量(即无限数量的光子)。

2006年,利用周期性极化KTiOPO4作为阈下光参量振荡器腔中的非线性介质,实现了7dB的挤压,打破了6dB的长期记录。通过提高同源测量中的相位稳定性,这一记录提高到了9dB。2008年,利用单片氧化镁:氧化铌锂光参量振荡器实现了10分贝,相当于0.91的隐形传态保真度。在实际的隐形传态实验中,保真度达到了0.8366,相当于7dB的有效挤压。

使用单光子量子比特的QIP的优势在于操作的保真度“接近单位”(near-unit);然而,由于单光子层面缺乏强光学非线性,这意味着必须在处理之后选择成功事件(如上所述),从而使这种方法变得缓慢。

相比之下,使用CV的QIP的优势在于处理的确定性或无条件性,但其主要缺点是处理的非单元保真度,因为不可能实现无限量的挤压。因此,为实现具有单位保真度(unitary fidelity)和高成功率的QIP,最好在光子QIP中混合使用量子比特和CV。

图片

量子隐形传态的概念已扩展到量子比特和CV态的广义量子隐形传态,可应用于离线QIP(输入模式不被直接处理)。

图片

广义量子隐形传态及其应用 。a)广义量子隐形传态。上模中的输入|ψ〉被“传送”到下模。在这里,该门既可用作量子比特的CNOT门,也可用作CV的量子非拆除(QND)门。b)使用广义量子隐形传态的离线量子信息处理。其包含了所需的操作Û,并以Û|ψ〉的形式出现在输出端。c)将广义量子隐形传态应用于具有簇态的单向量子计算,测量泛化为Û†p̂Û

上图显示了输入|ψ〉和一个辅助子之间预先存在的纠缠,然后是测量和前馈(即基于测量结果的简单操作)。其中的辅助状态是一个特定的状态Û|c〉,而单元操作Û就是我们希望应用于输入的操作。

该方案的关键优势在于,操作难度仅限于辅助态的状态准备,因为隐形传态本身的保真度相当高。因此,不需要进行单元操作,只需将算子应用于特定的状态|c〉即可,这比任意输入的情况要容易得多。有两个重要的量子门利用了这一方案:通用挤压器(universal squeezer)和立方相位门(cubic phase gate) ,其中的附属物分别是挤压态和立方相位态。在这里,量子非破坏性纠缠门(quantum non-demolition entangling gate,QND)是CNOT门的CV版本,这对于CV QIP也非常重要。

广义量子隐形传态的另一个关键应用是在量子比特和CV态下利用簇态进行单向量子计算,该方案的本质是“广义测量”。

图片

单向量子计算与簇态。a)三种级联远传操作Û1、Û2和Û3中的三模线性簇态。b)实验创建的CV簇态。这些是正交稳定器发生器(orthogonal stabilizer generator)的同时特征态

在这种情况下,可以制备出许多光束的特殊纠缠态,这被称为簇态。根据所需的操作对每种模式(光束)的Ûi†p̂Ûi 进行测量,并将结果向前反馈,就能实现所需的Û3Û2Û1|ψ〉输出状态。

因此,对Ûi†p̂Ûi的测量类似于软件只需改变这些测量值,就能实现所需的输出。

图片

我们产生、控制和探测光的能力一直受到从通信到医学等所有人类活动领域的推动,现在已渗透到这些领域。与标准激光束相比,光量子状态(包括单光子和挤压状态)的产生、检测和操纵更具挑战性,但许多技术仍可从丰富的光子学领域加以改造。

量子光学电路也面临两大挑战。首先,单光子产生过程中的缺陷会降低两个或多个光子的量子干涉能力。其次,在单光子层面,光学非线性通常很小或可以忽略不计,因此,很难实现两个光子之间的相互作用(而这是非平凡non-trivial双量子比特门所需要的)。

上述令人印象深刻的光量子技术原理验证演示大多依赖于大型光学元件(如分光镜和反射镜),这些元件安装在房间大小的光学台上,光子在空气中传播。

此外,单光子量子比特方法也依赖于不可扩展的单光子源和探测器。对于单光子比特和明亮CV方法,现在都需要开发高性能的光源、探测器和光路,并将其理想地集成在单个光学芯片上。对于单光子方法来说,在单光子层面实现强光学非线性也是可取的,而对于CV方法来说,集成高带宽挤压器也是可取的。

这些任务处于量子光学、设备制造和光子学的交界处。在这方面,成熟的光子学领域可以为相对年轻的光量子技术领域提供很多帮助。

目前已有一些重要实例,包括硅芯片上的光量子电路、高效光子数分辨探测器、半导体腔量子点单光子源和基于光子晶体量子点的单光子非线性。

下面,我们将简要介绍这些领域的最新发展。

1)集成量子光学电路

图片

硅基硅光子量子电路。a)光在波导中的引导方式与在光纤中非常相似,如横向强度曲线模拟所示;b)硅基硅波导结构示意图,显示了核心(蓝色)和硅包层;c)波导马赫-曾德尔干涉仪,其中波导定向耦合器可以取代体光学器件(分光器)。在干涉仪的一个波导中,一个金属元件充当电阻加热器,局部改变折射率,从而改变相位

实现光量子电路微型化和规模化的一个可行方法是使用片上集成波导,这种波导主要是为电信行业开发的,但已在1,550nm波长的QKD演示中用于稳定的time-bin干涉仪(time-bin interferometers)。

这种方法有望提高性能,因为空间模式匹配对经典和量子干涉都至关重要,而在这种结构中,空间模式匹配应近乎完美。最近,人们制造出了硅基波导量子电路,并利用它实现了高保真量子逻辑门。

另一种基于激光直接写入的制造技术已经得到证实。它可以快速制作原型,在不适合传统光刻技术的材料系统中制造高密度三维器件,还能很好地控制横向空间模式,这对于低损耗耦合到源和探测器非常重要。利用紫外激光器直接写入的混合制造方法也已得到证实;波导挤压器已被用于为CV系统制造纠缠光束。

不过,现在还有许多挑战有待解决,包括与光源、探测器和光学非线性的低损耗接口,进一步微型化,快速开关和可重构电路(例如通过电光效应)。


2)探测器

由于光电二极管在可见光和近红外波段的量子效率接近100%,因此带光电二极管的平衡同调探测器是CV系统近乎理想的量子探测器。

然而,众所周知,仅使用光的挤压态、线性光学和同调探测是不可能实现通用量子计算的。要实现CV QIP(以及量子比特QIP)的普遍性,我们需要一种更高阶的非线性,这种非线性可以通过上文所述的测量诱导非线性获得,其中光子计数对CV和量子比特都至关重要。

此外,利用量子反馈和控制“合成”强大的非线性测量也是可能的。因此,很显然,量子比特、CV和混合方法都需要单光子探测器。市场上销售的硅雪崩光电二极管在800纳米波长下的本征量子效率为70%,但与光电倍增管一样,无法分辨脉冲中的光子数量,而这正是许多QIP应用的关键要求。

迄今为止,基于超导纳米线、雪崩光电探测器和其他技术的高效光子数分辨探测器的开发已取得重大进展,但这些探测器的开发仍是纳米光子学的关键挑战。

3)基于半导体的单光子源

许多量子技术(包括QKD和基于光量子比特的量子计算和网络)都需要按需提供单光子源。理想情况下,这样的光子源应具有较高的效率(即在每个激发周期内都能发射和收集一个光子),每个脉冲发射一个以上光子的概率非常小(以二阶相干函数衡量),并且在其输出端产生不可区分的光子。

这三个参数几乎对所有QIP应用都至关重要,尽管某些QKD协议(如BB84)并不要求不可分辨的光子。

按需生成单光子的基本思路非常简单:用脉冲源激发单量子发射器(如量子点、原子、分子、金刚石中的氮空位中心或半导体中的杂质),然后进行光谱过滤,在输出端分离出具有所需特性的单光子。

例如,光脉冲或电脉冲会在量子点内产生载流子——电子和空穴;由于量子点内的量子约束和库仑相互作用,这些载流子只能占据离散的能级。当这些载流子重新结合时,它们会产生多个不同频率的光子,而光谱滤波可用于分离出单个光子。

虽然使用上述方法激发的单个孤立量子发射器的多光子概率抑制已经很小,但单光子效率和不可分辨性却很差,因为光子在空间的发射方向是随机的,而且消相机制很强。

然而,通过将量子发射器嵌入具有高Q因子和小模式体积的空腔中,可以提高效率和不可分辨性,由于发射器与空腔模式的耦合(称为珀塞尔效应),发射器的自发辐射率相对于其在体腔(或自由空间)中的值会有所提高。

在这种情况下,通过增加耦合到空腔模式的光子重定向到特定输出端并被收集的比例,外部外耦合效率得以提高。此外,由于Purcell效应,辐射寿命大大缩短,低于消相时间,从而提高了发射光子的不可分性和光源的可能重复率。

只要辐射寿命远高于载流子在高阶激发态和第一激发态之间的弛豫时间(自组装InAs/GaAs量子点中的“抖动时间”约为10-30ps),这种改善就会发生。通过这种方法,对微柱腔中的量子点进行光学和电学激发,可产生效率高达81%的单光子。

这种非相干激发技术通过利用珀塞尔效应调整抖动和去相位时间之间的辐射寿命,其最大不可分辨度可达90%左右。最近有报道称,基于单量子点与微柱状腔体弱耦合的共振光激发的单光子源的不可分辨度达到90%。在这种情况下,由于绕过了高阶态的载流子弛豫,因此克服了抖动时间的限制,但去相位仍会影响光源的性能。

然而,实现量子计算所需的完美无差别性仍是一项挑战。为了克服这一难题,可以使用腔量子电动力学(QED)和强耦合量子点-腔系统的共振激励。

近年来,固态空腔量子电动力学领域经历了指数式增长,在不久的将来,我们极有可能看到具有完美无差别性的固态单光子源。

4)芯片上的强单光子非线性

光子QIP面临的最大挑战之一是实现两个光子之间的非线性相互作用,而这正是非平凡双量子比特量子门和光子数量子非破坏性测量所需要的。

——这是因为单光子层面的光学非线性非常小。过去,最大的非线性是通过与谐振器和原子团强耦合的单原子实现的。然而,固态空腔QED领域近来进展迅速,包括证明了光致发光中的强耦合机制,以及强耦合量子点-空腔系统的相干探测。

最近的研究还表明,在片上配置的强耦合量子点-纳米腔系统中也能实现相同程度的非线性:在含有强耦合量子点的光子晶体纳米腔内,目前可以在单光子水平上实现两种光模式之间的可控相位(高达π/4)和振幅(高达50%)调制。

最后,光子诱导的隧穿和封锁也在固态系统中得到了证实,这使得固态空腔QED系统在可实现的相互作用强度方面可与原子物理学中的同类系统相媲美。

图片

基本光子晶体量子电路。a)该装置由一个光子晶体腔和一个光子晶体波导组成,波导末端有一个光栅输出耦合器。腔体中包含一个量子点,并与之强耦合。为实现局部温度控制,腔体紧靠一个金属垫,可使用外部激光束对其进行加热。为了增加结构的隔热性,在光子晶体波导中插入了一个箭脊波导链路。b)光栅外耦合器放大图

与原子空腔QED系统相比,固态空腔QED系统具有许多优势,包括可扩展性、片上结构、微型化、更小的模式体积带来更高的速度,以及无需捕获量子发射器。尽管有这些优势,但固态发射器的不均匀拓宽以及在低温条件下处理这些发射器仍然是一项挑战。

针对这些问题已经提出了几种解决方案,例如光子晶体谐振器的对准技术,以随机分布自组装量子点;通过数字蚀刻或气体凝结(gas condensation)对整个芯片的空腔进行调谐;通过光折射对空腔进行局部调谐;以及通过温度或电场对量子点进行局部调谐。

许多研究小组还在研究金刚石中的氮空位,以实现室温操作,但它们与光子结构的耦合具有挑战性,因此尚未实现强耦合机制。

研究人员还在研究与电信波长工作兼容的量子发射器,但与工作在较短波长的发射器(量子点或氮空位中心)相比,其中许多发射器的性能较差。因此,近年来有人提出并开发了单光子级频率转换技术,包括在周期性轮询铌酸锂波导几何中的片上演示。

另一方面,原子系统也在向芯片级实现迈进,例如基于二氧化硅微陀螺几何结构的实现。光子方法不仅能更紧凑地实现QIP方案,还能实现更小的空腔模式体积,以及发射器与空腔场之间更高的耦合强度,从而实现比以前更大尺寸谐振器更强的耦合机制(从而实现更高的运行速度)。

图片

几十年来,科技巨头们利用光子的力量,通过光纤甚至海底电缆在地理位置遥远的数据中心之间传输数据。

但是,它们也越来越多地利用光在巨大的数据中心内移动数据,在数以万计的服务器机架之间传输数据。为此,他们正在利用可直接插入交换机的光网络模块,将光转换为电,反之亦然。

光似乎注定要在未来的量子技术中发挥核心作用,包括在安全网络和QIP中。迄今为止,量子比特和CV QIP在很大程度上是分开研究的——各自都取得了很大进展,但在实现通用QIP的最终目标之前,还必须克服许多障碍。

将这些方法结合起来,或许能让我们同时利用这两种机制的优势,尤其是在基于量子隐形传态的离线方案方面。

正如我们所看到的,光量子技术的方法开始采用光子学领域最先进的发展成果。在不久的将来,我们很可能会看到光量子技术的发展推动光子学本身的发展

固态光量子技术仍面临许多挑战。如上所述,按需提供不可分辨的单光子尚未得到证实,但由于最近在固态空腔QED方面取得的突破,我们可以期待这一领域在不久的将来有所发展。

此外,虽然已经在单光子层面上证明了两束光之间的可控相移,但要实现完全的π相移,我们必须增强空腔QED效应,并将已证明的几个要素整合在一起。最后,要将这些“构件”用于功能性量子计算机和中继器,我们可能还需要本地量子存储器节点。

因此,将已演示的高效光子构件与固态量子比特操作技术相结合至关重要。

参考链接:

[1]https://www.nature.com/articles/nphoton.2009.229

[2]https://physicsworld.com/a/the-promise-of-silicon-photonics/

[3]https://www.electronicdesign.com/technologies/embedded/article/21239005/electronic-design-globalfoundries-its-time-for-silicon-photonics-to-shine

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/259173.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

python+torch线性回归模型机器学习

程序示例精选 pythontorch线性回归模型机器学习 如需安装运行环境或远程调试&#xff0c;见文章底部个人QQ名片&#xff0c;由专业技术人员远程协助&#xff01; 前言 这篇博客针对《pythontorch线性回归模型机器学习》编写代码&#xff0c;代码整洁&#xff0c;规则&#xf…

[CVPR-23] PointAvatar: Deformable Point-based Head Avatars from Videos

[paper | code | proj] 本文的形变方法被成为&#xff1a;Forward DeformationPointAvatar基于点云表征动态场景。目标是根据给定的一段单目相机视频&#xff0c;重建目标的数字人&#xff0c;并且数字人可驱动&#xff1b;通过标定空间&#xff08;canonical space&#xff09…

域架构下的功能安全思考

来源&#xff1a;联合电子 随着整车电子电气架构的发展&#xff0c;功能域控架构向整车集中式区域控制演进。新的区域控制架构下&#xff0c;车身控制模块(BCM)&#xff0c;整车控制单元&#xff08;VCU&#xff09;&#xff0c;热管理系统&#xff08;TMS&#xff09;和动力底…

机器学习笔记:支持向量机回归SVR

1 主要思想 主要思路类似于机器学习笔记&#xff1a;支持向量机SVM_支撑向量学习-CSDN博客 和SVM的区别主要有 解法和SVM区别不大&#xff0c;也是KKT 2 和线性回归的区别 对SVR&#xff0c;如果f(x)和y之间的差距小于阈值ε【也即落在两条间隔带之间】&#xff0c;则不计算…

Text2SQL学习整理(三)SQLNet与TypeSQL模型

导语 上篇博客&#xff1a;Text2SQL学习整理&#xff08;二&#xff09;&#xff1a;WikiSQL数据集介绍简要介绍了WikiSQL数据集的一些统计特性和数据集特点&#xff0c;同时简要概括了该数据集上一个baseline&#xff1a;seq2sql模型。本文将介绍seq2SQL模型后一个比较知名的…

盲盒电商:万物皆可盲盒

随着社会的进步和消费观念的改变&#xff0c;盲盒已经成为了年轻人喜爱的消费方式之一。从玩具、文具到美妆、服饰&#xff0c;甚至是旅行、餐饮等领域&#xff0c;盲盒的形态和内容也在不断变化和丰富。今天&#xff0c;我们就来聊聊这个充满惊喜和未知的盲盒世界。 一、盲盒的…

JDK bug:ciObjectFactory::create_new_metadata:原因完全解析

文章目录 1、问题2.详细日志2.关键日志3.结论4.JDK&#xff1a;bug最终bug链接&#xff1a; 京东遇到过类似bug各位大佬如果有更详细的解答可以留言。 1、问题 服务不通&#xff0c;接口404&#xff0c;查看日志有一下截图&#xff0c;还有一个更详细的日志 2.详细日志 # #…

Missing artifact org.wltea.analyzer:ik-analyzer:jar:5.0

没有找到【org.wltea.analyzer】 找到了【org.wltea.ik-analyzer】 https://github.com/wks/ik-analyzer https://github.com/wks/ik-analyzer.git https://code.google.com/archive/p/ik-analyzer/downloads?page2 C:\Users\Administrator\Desktop\ik-analyzer-master>m…

java实现回文数算法

判断一个数是否为回文数可以使用以下算法&#xff1a; 将数字转化为字符串&#xff1b;初始化左右两个指针&#xff0c;分别指向字符串的首尾&#xff1b;循环比较左右指针指向的字符&#xff0c;如果相等则继续比较&#xff0c;直到左右指针相遇或者发现不相等的字符为止&…

《opencv实用探索·二十一》人脸识别

Haar级联分类器 在OpenCV中主要使用了两种特征&#xff08;即两种方法&#xff09;进行人脸检测&#xff0c;Haar特征和LBP特征。用的最多的是Haar特征人脸检测。 Haar级联分类器是一种用于目标检测的机器学习方法&#xff0c;它是一种基于机器学习的特征选择方法&#xff0c;…

【halcon深度学习】create_dl_model_detection

基本介绍 create_dl_model_detection 不是一个封装的库函数&#xff0c;是一个算子。用于创建用于目标检测或实例分割任务的深度学习模型。 输入参数&#xff1a; Backbone (input_control): 指定用作背骨网络的深度学习分类器&#xff0c;充当模型的基础。用户可以选择不同的…

python+pytest接口自动化之测试函数、测试类/测试方法的封装

前言 今天呢&#xff0c;笔者想和大家聊聊pythonpytest接口自动化中将代码进行封装&#xff0c;只有将测试代码进行封装&#xff0c;才能被测试框架识别执行。 例如单个接口的请求代码如下&#xff1a; import requestsheaders {"user-agent": "Mozilla/5.0…

国标28181平台只能连接视频监控吗?

在一些视频监控项目中&#xff0c;国标28181平台成为了必不可少的工具。这个平台的主要作用在于将分布在不同区域的视频监控录像机、摄像头等设备进行联网管理&#xff0c;同时还能将视频监控连接到上一级的国标监控平台。 可以说&#xff0c;国标监控平台是一个非常重要的承上…

【QT】解决QTableView修改合并单元格内容无法修改到合并范围内的单元格

问题:修改合并单元格的内容 修改合并单元格的内容时,希望直接修改到合并范围内的单元格,Qt没有实现这个功能,需要自己写出 Delegate来实现 方案:Delegate class EditDelegate : public QStyledItemDelegate {public:EditDelegate(QTableView *view): tableView(view){}pu…

【Spring Security】让你的项目更加安全的框架

&#x1f389;&#x1f389;欢迎来到我的CSDN主页&#xff01;&#x1f389;&#x1f389; &#x1f3c5;我是Java方文山&#xff0c;一个在CSDN分享笔记的博主。&#x1f4da;&#x1f4da; &#x1f31f;推荐给大家我的专栏《MyBatis-Plus》。&#x1f3af;&#x1f3af; &am…

【halcon深度学习之那些封装好的库函数】determine_dl_model_detection_param

determine_dl_model_detection_param 目标检测的数据准备过程中的有一个库函数determine_dl_model_detection_param “determine_dl_model_detection_param” 直译为 “确定深度学习模型检测参数”。 这个过程会自动针对给定数据集估算模型的某些高级参数&#xff0c;强烈建议…

kafka offset sasl加密连接

kafka-tool&#xff08;offset&#xff09; 进行SCRAM连接&#xff0c;直接上图 填写jaas的认证&#xff08;账密 引用包&#xff09;

【Java】网络编程-UDP字典服务器客户端简单代码编写

上文讲了UDP回响服务器客户端简单代码编写 本文将讲述UDP字典服务器客户端简单代码编写。所谓回显&#xff0c;就是指客户端向服务器发送一个报文&#xff0c;从服务器那里得到一条一模一样的回响报文 而我们的字典功能呢&#xff0c;则是实现了输入中文&#xff0c;得到对应…

力扣 面试经典150算法题

1合并两个有序数组88. 合并两个有序数组-CSDN博客简单23

Backend - Django 项目创建 运行

目录 一、配置环境 二、创建 Django 项目 &#xff08;一&#xff09;新建文件夹 &#xff08;二&#xff09;打开文件夹 &#xff08;三&#xff09;打开运行终端 &#xff08;四&#xff09;创建基础项目 &#xff08;五&#xff09;创建app 1. 安装Django &#xf…