量子力学、热力学和信息科学的交叉学科研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11405093
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 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:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Quantum mechanics, thermodynamics, and information science are three different areas of science, but they are not completely independent. The overlaps of these areas, namely, quantum thermodynamics, quantum information science, and information thermodynamics, have been constantly producing exciting results, pushing forward the development of both physics and information science. Applicant plans to take one step further by investigating the “common” overlap of all these three areas, exploiting the latest knowledge developed in quantum information science. The plan is divided into two parts: 1. understand information science from quantum mechanics, and 2. understand quantum mechanics from information science. The former focuses on the question “how to utilize the current knowledge of quantum mechanics to explore the intrinsic nature of information and the ultimate limits of various information processing tasks, including thermodynamic processes”. The later is to obtain new understanding of quantum mechanics and quantum systems from the point of view of information theory. This proposal plans to solve several key science questions, including 1. how do quantum coherence and quantum entanglement influence information-to-energy conversion and its limits. 2. The roles played by Shannon entropy and von Neumann entropy in thermodynamics. 3. The meaning of quantum algorithmic cooling. The goals are to study the physical limits of various thermodynamic processes, find new applications, and understand the information aspect of quantum mechanics from the point of view of computational complexity.
量子力学、热力学、和信息科学是三个独立但互相有关联的领域。在过去,它们之间的交叉领域:量子热力学、量子信息学、和信息热力学,不断产生新让人鼓舞的的结果,带动了物理学和信息科学的共同发展。申请人计划利用前沿的量子信息的知识,对这三个领域 “同时” 重叠的地方进行更近一步的探究。具体计划分为两部分:1. 从量子力学看信息科学、2.从信息科学看量子力学。前者针对如何利用我们已有的量子力学的知识,去探索信息的本质和各种信息处理的极限,包括热力学过程。后者要从信息理论的角度去从新认识量子力学与量子系统的性质。本项目拟解决的关键科学问题包括:1. 量子相干性和量子纠缠如何影响“信息与能量转化”的极限、2. 香农熵和冯诺依曼熵两者在热力学中所扮演的角色、3. 量子算法冷却在热力学上的意义。 目标是研究出基于量子信息的各种热力学过程的极限和新的应用,及透过分析量子系统的计算复杂性去理解量子力学的信息性质。

结项摘要

量子力学、热力学、和信息科学的交叉科学广泛的应用到量子信息处理以及量子力学系统的特性研究上。本项目基于不同的物理系统,分别在理论和实验上探究了时间反演和电荷共轭、完美量子态转移、退相干操控和分子震荡谱方面,并做出了一系列重要的贡献:(1)通过量子动力学的嵌入,我们展现了在具有多个电子能级的单个离子系统中的时间反演和电荷共轭的实验量子模拟。这一方法提供了把非物理操作添加到量子模拟工具箱的可能,并且提供了一条有效计算诸如纠缠单调性等物理量的有效途径;(2)我们实验实现了对处于不同位置的纠缠两光子量子比特的完美量子态转移方案。结果展现了完美量子态转移的重要准则,并提供了量子计算系统数据转移的有效途径;(3)在金刚石氮-空穴色心系统中,我们发展了一系列新的操控金刚石氮-空穴的不同相干时间的脉冲序列, 包括Trotter分解和解耦脉冲。此脉冲序列在开放的氮-空穴色心系统中具有潜在的应用价值。数值模拟表明此方案可以在很大程度上抑制系统的退相干,从而控制环境与系统的热动力学行为;(4)多种版本的玻色采样具有相似的计算复杂度,而具有温度效应的分子问题与之紧密相连。基于此,我们给出了表征这一关系的整体描述。更为重要的是,我们发现了一个展示多种玻色采样方案的等级关系。结果表明在任意温度下,分子震荡跃迁的每一个采样问题都可以被具有真空模式直积的高斯玻色采样所有效模拟。

项目成果

期刊论文数量(7)
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 study of Forrelation in nuclear spins
核自旋相关性的实验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Science Bulletin
  • 影响因子:
    18.9
  • 作者:
    Man-Hong Yung
  • 通讯作者:
    Man-Hong Yung
Experimental perfect state transfer of an entangled photonic qubit
纠缠光子量子位的实验完美状态转移
  • DOI:
    10.1038/ncomms11339
  • 发表时间:
    2016-04-18
  • 期刊:
    Nature Communication
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chapman RJ;Santandrea M;Huang Z;Corrielli G;Crespi A;Yung MH;Osellame R;Peruzzo A
  • 通讯作者:
    Peruzzo A
Time reversal and charge conjugation in an embedding quantum simulator
嵌入量子模拟器中的时间反转和电荷共轭
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Nature Communication
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Man-Hong Yung
  • 通讯作者:
    Man-Hong Yung
Quantum implementation of the unitary coupled cluster for simulating molecular electronic structure
用于模拟分子电子结构的酉耦合团簇的量子实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Man-Hong Yung
  • 通讯作者:
    Man-Hong Yung
Vibronic Boson Sampling: Generalized Gaussian Boson Sampling for Molecular Vibronic Spectra at Finite Temperature
振动玻色子采样:有限温度下分子振动波谱的广义高斯玻色子采样
  • DOI:
    10.1038/s41598-017-07770-z
  • 发表时间:
    2017-08-07
  • 期刊:
    Scientific Reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Huh J;Yung MH
  • 通讯作者:
    Yung MH

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其他文献

其他文献

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量子模拟的计算复杂性研究
  • 批准号:
    11875160
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

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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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