量子模拟的计算复杂性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11875160
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 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:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Due to the quantum parallelism, quantum devices outperform classical computers.However, the physical implementation of a quantum computer requires harsh technical conditions. Feynman proposed that quantum simulation, by building a controlled quantum system, can be used to study the physical systems which are otherwise impossible with current technology. Although quantum simulators are not as powerful as universal quantum computers, but they are sufficient to solve many-body problems in the quantum world. In this project, the absolute superiority of quantum simulation compared with classical methods will be verified by the researches of classification of the computational complexity in different physical and chemical quantum systems. The Boson sampling quantum simulator is also a tool to verify the superiority of quantum simulation. The correctness of digital simulation will be verified through the comparison of digital and analog simulation and the research of computational complexity classification, in order to ensure the quantum simulation is reliable and can accurately describe the quantum systems. In addition, the quantum effects in the open systems and the stability of quantum entanglement in these systems will also be included in this project.
量子计算机所固有的并行计算能力使得其计算能力远超经典计算机,但是量子计算机的物理实现所需要的技术条件也是非常严苛的。费曼主张利用量子模拟,通过构建可控的量子系统,用模拟的方式来研究在当前技术条件下难以研究的物理系统。量子模拟并不是通用的量子计算机,它的技术要求相对于量子计算机来说要低一些,但是已经可以用来解决量子多体问题。本项目将通过对不同物理和化学量子系统计算复杂性分类的研究,严格证明量子模拟与经典方法相比具有绝对的优越性。同时,波色子采样量子模拟器也是验证量子模拟优越性的有效工具。另外,本项目也将通过数字和类比模拟的比较和计算复杂性分类的研究验证数字模拟的正确性,以保证量子模拟是可靠的,可以准确地描述所研究的量子系统。除此之外,本项目也将研究开放系统中的量子效应,探索量子纠缠在这些系统中的稳定性。

结项摘要

信息时代的到来给现有的数据处理方法带来了巨大的挑战,而量子计算由于具有量子并行性,被认为是解决一些复杂问题的有希望的方法。为了找出量子计算的优势,可以采取多种方法,我们的重点是分析各种算法的复杂性及其分类。围绕上述内容,我们在量子计算的理论和实验验证方面进行了系统的研究,包括几何量子门的设计、量子态的非局域性、高斯波色采样、Landauer原理和引力的关联、量子计算复杂性的光学演示。有21篇论文发表在期刊上,包括《物理评论快报》 ,《量子》,《科学通报》,《自然通讯》,《光子学研究》。其中一些论文获得了上百次的引用。上述研究成果为拓宽量子计算的应用提供了理论和实验支持。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Cosmic censorship and the evolution of d-dimensional charged evaporating black holes
宇宙审查和 d 维带电蒸发黑洞的演化
  • DOI:
    10.1103/physrevd.101.064015
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Physical Review D
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Xu Hao;Ong Yen Chin;Yung Man-Hong
  • 通讯作者:
    Yung Man-Hong
Enhancement of magnon-magnon entanglement inside a cavity
空腔内磁振子-磁振子纠缠的增强
  • DOI:
    10.1103/physrevb.101.014419
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Physical Review B
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    H.Y.Yuan;Shasha Zheng;Zbigniew Ficek;Q.Y.He;Man-Hong Yung
  • 通讯作者:
    Man-Hong Yung
Error-resilient Floquet geometric quantum computation
容错Floquet几何量子计算
  • DOI:
    10.1103/physrevresearch.3.033010
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW RESEARCH
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yuan-Sheng Wang;Bao-Jie Liu;Shi-Lei Su;Man-Hong Yung
  • 通讯作者:
    Man-Hong Yung
Experimental Quantum Target Detection Approaching the Fundamental Helstrom Limit
接近赫尔斯特罗姆基本极限的实验量子目标检测
  • DOI:
    10.1103/physrevlett.127.040504
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Physical Review Letters
  • 影响因子:
    8.6
  • 作者:
    Feixiang Xu;Xiao-Ming Zhang;Liang Xu;Tao Jiang;Man-Hong Yung;Lijian Zhang
  • 通讯作者:
    Lijian Zhang
Necessity for quantum coherence of nondegeneracy in energy flow
能量流中非简并性量子相干性的必要性
  • DOI:
    10.1103/physreva.99.062303
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Teng Ma;Ming-Jing Zhao;Shao-Ming Fei;Man-Hong Yung
  • 通讯作者:
    Man-Hong Yung

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其他文献

其他文献

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AI项目思路

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量子力学、热力学和信息科学的交叉学科研究
  • 批准号:
    11405093
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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AI项目解读示例

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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