量子态的精确测量与分辨实验研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11574291
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    73.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A22.光学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

With the development of quantum information and quantum metrology and their aim to practicality, we need more and more precise quantum state preparation, operator and measurement, which should be based on measuring and discriminating quantum state with high precision. Here we propose to simplify the methods of quantum state measurement and discrimination and improve the precision of it. We will use the matrix product state to realize the first quantum state tomography with that the measurement bases are increased linearly with number of qubits. We will try to reduce the complexity of quantum state reconstruction and reconstruct the density matrix of the maximum number of qubits. We will optimize the choice of measurement bases and distribution of quantum resource by using adaptive measurement and quantum feedback control to improve precision, and try to propose and realize the first adaptive quantum state tomography scheme for two qubits states. We will use quantum feedback control and quantum random walk to discriminate.quantum signals with precision beating standard quantum limit or more precisely. We will investigate how the basic principle of quantum mechanics affects the precision of measurement and discrimination of quantum state, and demonstrate the lower bound of multi-parameter. The success finish of this project will promote the development of quantum information and quantum metrology.
伴随着量子信息和量子计量学的实用化发展,更精确的量子态制备、操控和测量越来越重要,而这些都需要精确的量子态的测量与分辨技术作为基础。本项目将围绕如何实现量子态的测量与分辨方法的简化或者精度的提高等方面开展实验研究。利用矩阵直积态等方法在实验上首次实现测量复杂度随着比特数线性增长的量子态层析方法;改进量子态层析方法中现有重构算法,降低计算复杂度;结合自适应测量和反馈控制的方法,利用已知的部分信息优化下一次测量基的选择和资源的分配方式来提高测量精度,试图完成世界上首个两比特量子态的自适应测量实验研究。利用反馈控制和量子随机行走等方式实现量子态的精确分辨。探讨量子物理学基本原理对量子态精密测量与分辨中多参数估计精度的影响,并实验验证相关精度下界。本项目围绕量子信息和量子计量学前沿重要问题展开研究,其成果必将推动量子信息和量子计量学的进一步发展。

结项摘要

伴随着量子信息和量子计量学的实用化发展,更精确的量子态制备、操控和测量越来越重要,而这些都需要精确的量子态的测量与分辨技术作为基础。本项目围绕如何实现量子态和信道的测量与分辨方法的简化或者精度的提高,量子相干性资源理论等方面开展实验研究。项目取得的主要成果有:1. 将现有方法重构14量子比特需要以年为的重构时间减少到3.35小时;2. 利用两步自适应反馈控制方法实现了达到Gill-Massar下界的单量子比特态的自适应层析测量;3. 实现测量精度随所采用的量子态备份数N 成反比(1/N)的在线反馈控制的量子态层析;4. 利用线性回归算法首次完成了两量子比特态的自适应量子层析测量;5. 提出并在实验上验证了一种量子滤波的方法实现了两类四比特量子态的区分;6. 设计实现了20年前提出的一种全新的量子测量方法——量子集体测量,并应用在量子比特态测量中,展现出了量子集体测量的优势;7. 利用自适应测量和贝叶斯估计反馈方法实现了量子态传输过程中改变点的测量;8. 利用量子集体测量方法设计实现了减小测量对量子热力学过程的影响; 9. 利用不确定性关系提出的不等式实现了噪声信道下量子纠缠探测; 10. 利用量子控制的方法实现非对易量子信道中单参数的海森堡极限精度测量。项目执行期间在Nature communications,Science Advances,Physical Review Letters共发表论文等国际著名期刊发表SCI论文19篇。培养博士毕业生五名。受邀在重要国际会议做邀请报告,口头报告,张贴报告20余次。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Experimentally reducing the quantum measurement back action in work distributions by a collective measurement
通过集体测量实验性地减少工作分配中的量子测量反作用
  • DOI:
    10.1126/sciadv.aav4944
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Science Advances
  • 影响因子:
    13.6
  • 作者:
    Wu Kang Da;Yuan Yuan;Xiang Guo Yong;Li Chuan Feng;Guo Guang Can;Perarnau Llobet Marti
  • 通讯作者:
    Perarnau Llobet Marti
Experimental retrodiction of trajectories of single photons in double interferometers
双干涉仪中单光子轨迹的实验还原
  • DOI:
    10.1103/physreva.97.062115
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Yuan Yuan;Hou Zhibo;Wu Kang-Da;Xiang Guo-Yong;Li Chuan-Feng;Guo Guang-Can
  • 通讯作者:
    Guo Guang-Can
Experimentally obtaining maximal coherence via assisted distillation process
通过辅助蒸馏过程实验获得最大的相干性
  • DOI:
    10.1364/optica.4.000454
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Optica
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Wu Kang-Da;Hou Zhibo;Zhong Han-Sen;Yuan Yuan;Xiang Guo-Yong;Li Chuan-Feng;Guo Guang-Can
  • 通讯作者:
    Guo Guang-Can
Experimental Optimal Orienteering via Parallel and Antiparallel Spins
通过平行和反平行旋转进行实验最优定向
  • DOI:
    10.1103/physrevlett.124.060502
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW LETTERS
  • 影响因子:
    8.6
  • 作者:
    Jun-Feng Tang;Zhibo Hou;Jiangwei Shang;Huangjun Zhu;Guo-Yong Xiang;Chuan-Feng Li;Guangcan Guo
  • 通讯作者:
    Guangcan Guo
Experimentally detecting a quantum change point via the Bayesian inference
通过贝叶斯推理实验检测量子变化点
  • DOI:
    10.1002/essoar.10511877.1
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Yu Shang;Huang Chang-Jiang;Tang Jian-Shun;Jia Zhih-Ahn;Wang Yi-Tao;Ke Zhi-Jin;Liu Wei;Liu Xiao;Zhou Zong-Quan;Cheng Ze-Di;Xu Jin-Shi;Wu Yu-Chun;Zhao Yuan-Yuan;Xiang Guo-Yong;Li Chuan-Feng;Guo Guang-Can;Sentis Gael;Munoz-Tapia Ramon
  • 通讯作者:
    Munoz-Tapia Ramon

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量子信息技术纵览
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周正威;陈巍;孙方稳;项国勇;李传锋
  • 通讯作者:
    李传锋
Robust high-fidelity teleportation of an atomic state through the detection of cavity decay
通过检测空腔衰变实现原子态的鲁棒高保真隐形传态
  • DOI:
    10.1103/physreva.70.014302
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    喻擘;周正威;张勇;项国勇;郭光灿
  • 通讯作者:
    郭光灿

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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