基于半导体量子器件优化脉冲的抗噪量子门研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11905065
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2502.量子物理与量子信息
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Semiconductor quantum-dot system is promising to realize universal quantum computation. Due to the effect of the noise, the fidelity of the system remains only about 90% which is not sufficient for the fault-tolerant quantum computation. So that, the urgent problem for this system is to suppress the noise effect to get the high-fidelity quantum gate. In this project, we are using multiple theoretical tools to improve the problem including three main contents: First, we construct the dynamically corrected gates for the two-qubit gate based on the silicon system which can reduce the local noise substantially and we perform benchmarking to find out the effective spectrum of the noise for the dynamically corrected gates. Second, we design a three-level system which is feasible in the experiment such that we are able to construct the holonomic quantum gate and then we try to optimize the scheme to enhance the performance of the holonomic quantum gate by combining dynamically corrected gates. Third, we aim to measure the noise spectrum of the semiconductor quantum-dot system. Overall, this project shall be very useful for fault-tolerant quantum computation.
半导体量子点是实现通用量子计算的有竞争力的系统之一。目前,基于半导体量子点系统的两比特量子门的操作精度只有90%左右,还达不到容错量子计算的要求,而系统噪声被认为是制约量子门操作精度提高的关键因素。本项目拟应用多种理论工具对系统噪声进行优化控制以提高量子门的保真度。具体研究内容包括:(1)首先,从噪声的局部动力学特性出发,构造出对两比特量子门具有显著抗噪效果的动力学优化脉冲序列,并标记出优化脉冲序列在噪声谱内的高效工作范围。(2)其次,进一步考虑噪声的整体特性,利用几何相位对局部噪声的容错优势,设计一个实验上可行的三能级类Λ型结构来构建和乐量子门,并引入几何操作的优化方案来增强量子门的抗噪性能。(3)最后,测量出半导体量子器件的噪声谱分布为噪声优化方案提供支持。本项目将紧紧围绕实验需求,对半导体系统容错量子计算的实现具有积极促进作用。

结项摘要

半导体量子点量子器件被广泛认为是实现通用量子计算的重要候选平台,有望结合现代成熟的半导体工艺,实现量子比特的大规模扩展,因此,半导体量子点作为理想的通用量子计算的候选载体受到广泛关注。另一方面,在半导体量子点器件中,量子门极易受到环境噪声干扰,本项目聚焦噪声优化这一核心问题,探索量子门的噪声优化机理。在本项目中,我们的研究对象主要面向半导体量子点中的电荷量子比特以及自旋量子比特系统。我们研究了砷化镓基电荷量子比特系统下单比特量子门的鲁棒量子调控机制,探索了电荷量子比特与超导量子电路的耦合机制并设计高效的动力学及几何量子门。同时,我们也研究了硅基自旋量子比特系统,提出了抗噪几何量子门的实现方案,并用随机标记技术标定出量子门的有效作用范围,进一步引进几何量子门的动力学优化,提升量子门性能。我们总计完成6篇论文的发表,其中包括4篇Physical Review A,1篇Advanced Quantum Technology,1篇ANNALEN DER PHYSIK。项目负责人均为第一或通讯作者。本项目有力促进了半导体量子点容错量子计算。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Universal Singlet-Triplet Qubits Implemented Near the Transverse Sweet Spot
在横向最佳点附近实现通用单重态-三重态量子位
  • DOI:
    10.1002/andp.202100054
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Annalen der Physik
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Xie Wen-Xin;Zhang Chengxian;Xue Zheng-Yuan
  • 通讯作者:
    Xue Zheng-Yuan
Fast high-fidelity geometric gates for singlet-triplet qubits
用于单线态-三线态量子位的快速高保真几何门
  • DOI:
    10.1103/physreva.105.022620
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Chen Mei-Ya;Zhang Chengxian;Xue Zheng-Yuan
  • 通讯作者:
    Xue Zheng-Yuan
High-fidelity geometric gate for silicon-based spin qubits
用于硅基自旋量子位的高保真几何门
  • DOI:
    10.1103/physreva.101.052302
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Zhang Chengxian;Chen Tao;Li Sai;Wang Xin;Xue Zheng-Yuan
  • 通讯作者:
    Xue Zheng-Yuan
Optimizing nonadiabatic geometric quantum gates against off-resonance error in a silicon-based spin qubit
针对硅基自旋量子位中的偏共振误差优化非绝热几何量子门
  • DOI:
    10.1103/physreva.107.012604
  • 发表时间:
    2022-07
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Liu-Jun Guo;Hai Xu;Zi-Yu Fang;Tao Chen;Kejin Wei;Chengxian Zhang
  • 通讯作者:
    Chengxian Zhang
Implementation of Geometric Quantum Gates on Microwave-Driven Semiconductor Charge Qubits
在微波驱动的半导体电荷量子位上实现几何量子门
  • DOI:
    10.1002/qute.202100011
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Advanced Quantum Technologies
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Zhang Chengxian;Chen Tao;Wang Xin;Xue Zheng-Yuan
  • 通讯作者:
    Xue Zheng-Yuan

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其他文献

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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

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          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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