利用自旋系统进行量子模拟的实验研究

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基本信息

  • 批准号：
    10975124
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    48.0万
  • 负责人：
    彭新华
  • 依托单位：
    中国科学技术大学
  • 学科分类：
    A2502.量子物理与量子信息
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

对量子多体系统实施有效的量子模拟是量子计算机的一项重要应用，成为了近期量子计算实验的研究重点和热点。本项目将在基于磁共振的自旋体系上开展量子模拟的实验研究，主要内容包括：针对候选的样品分子，进行实验的分析和测定，确定其作为量子寄存器的可行性；选择被模拟的物理和化学问题，设计可行性量子模拟方案；运用平均哈密顿量理论，确立实现量子模拟的多脉冲序列；通过最优控制理论发展进行高精度、低噪声、自容错的量子相干控制技术；在这些基础上实验实现量子模拟任务，如量子相变，分子能量计算和化学动力学模拟等。我们试图通过这些实验的研究增进人们对量子力学基础和量子体系的静态和动态过程的认识，同时也加速量子信息技术的研究和发展，为进一步实现量子计算的规模化提供实验基础和经验。

结项摘要

本项目基于磁共振的自旋体系开展了一系列量子模拟的实验研究，主要内容包括：对不同的样品进行实验测定和分析，选择合适的样品作为量子寄存器；对一定被模拟的物理和化学问题，设计可行性量子模拟方案；运用平均哈密顿量理论和其他方法，获得实现量子模拟的多脉冲序列；通过最优控制理论提高量子相干控制技术的精度；在这些基础上我们实验实现了一系列关于量子相变，分子能量计算和化学动力学模拟等领域的量子模拟与量子计算任务，取得了多项有意义的成果，共发表SCI论文17篇，其中Nature子刊Scientific Reports 2篇, PRL 6篇，PRA 6篇，EPL 1篇，JCP 1篇。主要研究成果如下：.1.在核磁共振模拟器上模拟氢分子体系，计算出氢分子的基态能量，实现了量子化学的静态模拟计算 [Phys. Rev. Lett. 104, 030502 (2010)]。.2.利用量子模拟手段，实验上第一次观测了XY模型基态几何相，揭示该模型的能级特征及量子相变现象 [Phys. Rev. Lett. 105, 240405 (2010)]。.3.在核磁共振模拟器中实验模拟了Heisenberg系统，解决了该体系的基态能级问题 [Scientific Reports 1,88 (2011)]。.4.以量子化学中的异构反应为例，将该化学反应涉及到的动能、势能、外加驱动场等各要素全部在核磁共振量子计算机上重现，成功实现了动力学反应的量子模拟 [Phys. Rev. Lett. 107, 020501 (2011)]。.5.首次利用核磁共振量子模拟器实验演示量子态的概率克隆过程 [Phys. Rev. Lett. 106, 180404 (2011)]。.6.提出了大数质因子分解绝热量子算法的改进方案，在核磁共振量子模拟器首次成功实现了三位数143的分解 [Phys. Rev. Lett.108, 130501 (2012)]。.7.提出了一种高效确定的量子算法用来解决寻找大整数的无平方因子数这个问题 [scientific reports 2，260 (2012)]。.8.其他关于量子算法和模拟及基本问题的相关研究。 .这些研究利用量子信息技术来仿真凝聚态物理学及量子化学领域的重要问题，对多体系统的量子调控和量子计算在相关领域的应用具有重大意义，为进一步实现量子模拟的规模化提供实验基础和经验。

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）
Experimental implementation of a quantum random-walk search algorithm using strongly dipolar coupled spins
使用强偶极耦合自旋的量子随机游走搜索算法的实验实现
  • DOI：
    10.1103/physreva.81.022308
  • 发表时间：
    2010-02
  • 期刊：
    Physical Review A
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Lu, Dawei;Zhu, Jing;Zou, Ping;Peng, Xinhua;Yu, Yihua;Zhang, Shanmin;Chen, Qun;Du, Jiangfeng
  • 通讯作者：
    Du, Jiangfeng
Solving Quantum Ground-State Problems with Nuclear Magnetic Resonance
用核磁共振解决量子基态问题
  • DOI：
    10.1038/srep00088
  • 发表时间：
    2011-09-09
  • 期刊：
    SCIENTIFIC REPORTS
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Li, Zhaokai;Yung, Man-Hong;Du, Jiangfeng
  • 通讯作者：
    Du, Jiangfeng
Experimental demonstration of deterministic one-way quantum computation on a NMR quantum computer
核磁共振量子计算机上确定性单向量子计算的实验演示
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Physical Review A
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Ju, Chenyong;Zhu, Jing;Peng, Xinhua;Chong, Bo;Zhou, Xianyi;Du, Jiangfeng
  • 通讯作者：
    Du, Jiangfeng
Quantum Factorization of 143 on a Dipolar-Coupling Nuclear Magnetic Resonance System
偶极耦合核磁共振系统上 143 的量子分解
  • DOI：
    10.1103/physrevlett.108.130501
  • 发表时间：
    2012-03-30
  • 期刊：
    PHYSICAL REVIEW LETTERS
  • 影响因子：
    8.6
  • 作者：
    Xu, Nanyang;Zhu, Jing;Du, Jiangfeng
  • 通讯作者：
    Du, Jiangfeng
Experimental demonstration of the Deutsch-Jozsa algorithm in homonuclear multispin systems
同核多自旋系统中 Deutsch-Jozsa 算法的实验演示
  • DOI：
    10.1103/physreva.84.042312
  • 发表时间：
    2011-10
  • 期刊：
    Physical Review A
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Zhen Wu;Jun Li;Wenqiang Zheng;Jun Luo;Mang Feng;Xinhua Peng
  • 通讯作者：
    Xinhua Peng

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  • 通讯作者：
    彭新华

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基于核自旋量子传感器的低能区轴子暗物质实验搜寻
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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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