基于可编程光量子芯片系统的量子漫步模拟及算法实现

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AI项目解读

基本信息

项目摘要

Quantum walk is an important theoretical model in the field of quantum information processing. It is an important framework and tool for designing quantum algorithms and it possesses great potentials for quantum computation, quantum simulation, quantum chemistry and biology applications. Integrated quantum photonics devices which are based on integrated optics technologies, have high integration density and great stability and thus are ideal platforms for implementing quantum walk experiments and also it is an important approach for realizing quantum walk devices for practical applications. This protocol aims to design and implement reconfigurable integrated quantum photonics device for simulating quantum walks, where single-photon sources and universal quantum walk implementation units are integrated on a single chip. This would realize a high-integration, highly stable and universal experimental platform for quantum walks. Using this quantum walk platform, we will study the quantum walks on complex graphs, the behaviors of multiple-particle quantum walks for different kinds of particles and the performance of typical quantum walk algorithms and also experimentally demonstrate the theoretical results. This protocol for quantum walk integrated photonics device will also be beneficial for implementing future complex integrated quantum photonics devices for quantum information processing.
量子漫步是量子信息技术领域的重要理论模型,是设计量子算法的重要框架和工具,它在量子计算、量子模拟、量子化学及生物学等领域具有巨大的应用潜力。基于集成光学技术的光量子芯片因其集成度高、稳定性好,是量子漫步物理实现的理想系统,也是实现实用化量子漫步系统及算法应用的重要途径。本项目拟基于集成光量子芯片技术,设计并研制可编程的量子漫步光量子芯片,在单个芯片上同时集成单光子源及通用量子漫步实现网络,从而实现高集成度、高稳定性及通用性的量子漫步实验平台。基于该量子漫步实验系统,对复杂图上的量子漫步、不同属性的多粒子量子漫步以及典型的量子漫步算法进行理论研究和实验实现。该量子漫步模拟芯片研究也将为后续复杂集成光量子计算芯片的设计研制奠定理论和技术基础。

结项摘要

量子漫步是量子计算领域的重要理论模型,是量子算法设计开发的重要框架和工具,具有巨大的应用潜力。集成光学量子芯片技术具有集成度高、稳定性好、可扩展等优势,是量子漫步物理实现的理想途径。本项目基于硅基集成光学技术,对集成光量子芯片系统上连续时间量子漫步及典型量子漫步算法的理论模拟和物理实现开展系统性研究:(1)创新提出了基于光子纠缠操控与可编程光学网络的通用多粒子量子漫步模拟光量子芯片架构,芯片架构易于扩展,可通过提升芯片上的光子数目及可配置光学网络的维度进行计算能力扩展;(2)研制实现了国际首个硅基可编程通用量子漫步模拟光量子芯片,芯片集成纠缠光子源、可编程光学网络等上百个光量子元器件,通过电学调控片上器件实现对片上光量子态的产生及操控,可实现量子漫步哈密顿量、演化时间、粒子全同性、粒子交换特性等要素完全调控,进行不同参数的量子漫步过程模拟;(3)构建完成了软硬件一体的通用多粒子量子漫步模拟原型实验系统,并基于系统开展了量子漫步理论及算法的研究与验证,包括属性可调的多粒子量子漫步演化模拟、复杂图上量子漫步动态演化特性模拟、量子漫步图顶点搜索算法、量子漫步图同构判定算法以及量子漫步网络节点排序算法等。同时,本项目以硅基可编程通用量子漫步模拟光量子芯片研制为核心,对大规模可编程光量子芯片的设计、研制、标定与测试技术,以及软硬件一体集成光学量子计算系统的设计与实现等关键技术取得了突破,这为未来设计研制面向实际应用的大规模硅基可编程专用光量子计算芯片系统奠定技术基础。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Implementing graph-theoretic quantum algorithms on a silicon photonic quantum walk processor.
在硅光子量子行走处理器上实现图论量子算法
  • DOI:
    10.1126/sciadv.abb8375
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
    Science advances
  • 影响因子:
    13.6
  • 作者:
    Qiang X;Wang Y;Xue S;Ge R;Chen L;Liu Y;Huang A;Fu X;Xu P;Yi T;Xu F;Deng M;Wang JB;Meinecke JDA;Matthews JCF;Cai X;Yang X;Wu J
  • 通讯作者:
    Wu J
Variational quantum circuits for quantum state tomography
用于量子态断层扫描的变分量子电路
  • DOI:
    10.1103/physreva.101.052316
  • 发表时间:
    2020-05-11
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Liu, Yong;Wang, Dongyang;Wu, Junjie
  • 通讯作者:
    Wu, Junjie

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其他文献

基于量子漫步的图形匹配算法进展与展望
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    强晓刚;吴俊杰;周海芳
  • 通讯作者:
    周海芳

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

强晓刚的其他基金

集成光学高维量子计算技术研究
  • 批准号:
    62075243
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    63 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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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