基于算子理论的广义概率论框架下的量子关联研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11901421
  • 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:
    A0207.算子理论
  • 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

This project belongs to the intersection of operator algebra, operator theory , quantum information theory and Generalized Probability Theory(GPT)..In quantum communication, quantum correlations are important quantum resources. The projection is to use operator algebraic methods and techniques to discuss quantum correlations for multipartite continuous variable systems and in the frame of Generalized Probability Theory. The projection is to give some criteria of steering for states in continuous variable systems and further to search for the optimal criteria; study the quantum correlation dynamics properties . In addition, this project intends to further discuss the quantum correlation in terms of average distance between the reduced states under the local Gaussian positive operator-valued measurements(GPOVMs). Further, this project is to try to introduce the concept of quantum correlations in the framework of GPT, and to explore the criteria and measurement functions to detect these correlations.
本项目是属于算子代数、算子理论与量子信息论、广义概率论的交叉研究课题。.在量子信息论中,量子关联是量子计算和量子信息的重要资源。本项目就是利用算子代数方法与技巧讨论多体连续变量系统量子态的量子关联以及广义概率论框架下的量子关联问题。本项目拟给出多体连续变量系统高斯态、非高斯态可操控性的若干判据;进而探寻最优可操控判据;讨论该量子关联动力学性质;讨论多体连续变量系统中由高斯正算子值测量诱导的用平均距离表示的量子关联问题;进而,在广义概率论(GPT)的框架下,合理引入若干量子关联的概念,并探寻检测这些量子关联的判据以及度量函数。

结项摘要

本项目属于算子理论与算子代数、量子信息领域的交叉研究课题,主要利用算子代数与算子理论中的方法与技巧,来研究有限维、无限维量子系统尤其是连续变量系统中的量子关联包括量子导引等相关问题。检测量子态是否具有某种量子关联、度量量子关联程度的大小以及刻画保持量子态的一些基本属性的量子信道或映射的结构是量子信息论的重要研究课题。首先,针对连续变量系统高斯态,我们提出了检测量子导引的witness,讨论了两个导引witness可比较的充要条件以及最优导引witness的判别;讨论了不同witness可以检测共同的高斯态的条件。其次,针对有限维系统,借助于纠缠的思想,提出了一种实用的检测量子态可导引的非线性判据和度量。第三, 对k-体多模连续变量系统,基于高斯正算子值测量诱导的两种量子关联 ,构造出一种易于计算的刻画多体高斯非乘积态的关联度量 。并且,针对无限维量子系统,分别刻画了所有保正迹类算子Sandwiched Rényi相对熵、 α-z-Rényi相对熵以及α-z-Bures–Wasserstein散度的映射结构;刻画了所有保具有忠实有限迹的一般C*代数中正可逆算子全体的α-z-Bures–Wasserstein散度的映射结构。本项目结果从新的层面加深了对算子代数结构的理解,也为量子关联的后续研究提供了一定的理论依据。

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)
˛-z-Rényi relative entropy related quantities and their preservers
Ë-z-Rényi 相对熵相关量及其守恒
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Banach J. Math. Anal.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ting Zhang;Xiaofei Qi
  • 通讯作者:
    Xiaofei Qi
Sandwiched Renyi relative entropy on density operators
密度算子上的夹心 Renyi 相对熵
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Journal of Quantum Information
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Ting Zhang;Xiaofei Qi
  • 通讯作者:
    Xiaofei Qi
关于量子导引的一些刻画
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    山西大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马瑞芬;闫桃桃;吴丹彤;黄丽
  • 通讯作者:
    黄丽
Steering Witness and Steering Criterion of Gaussian States
高斯态的导向见证和导向准则
  • DOI:
    10.3390/e24010062
  • 发表时间:
    2021-12-29
  • 期刊:
    Entropy
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Ma R;Yan T;Wu D;Qi X
  • 通讯作者:
    Qi X
Quantum Algorithm for K-Nearest Neighbors Classification Based on the Categorical Tensor Network States
基于分类张量网络状态的K近邻分类量子算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    International Journal of Theoretical Physics
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Yan-zhu Ma;Hong-fei Song;Jun Zhang
  • 通讯作者:
    Jun Zhang

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其他文献

石羊河上游净生态系统生产力研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    干旱区研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐春华;张华;马瑞芬
  • 通讯作者:
    马瑞芬
Bergman型空间到Bloch型空间上的一类算子
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    四川大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马瑞芬;江治杰
  • 通讯作者:
    江治杰
连续变量系统高斯态的量子关联
  • DOI:
    10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.02.10.001
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    山西大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马瑞芬;齐霄霏
  • 通讯作者:
    齐霄霏
益生菌Lactobacillus plantarum P-8连续传代1000~2000代期间表型特征稳定性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国食品学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孔亚楠;马瑞芬;张文羿;张和平
  • 通讯作者:
    张和平

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

        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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