开放系统中熵不确定度关系的研究及其应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61601002
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    王栋
  • 依托单位：
    安徽大学
  • 学科分类：
    F0110.量子通信与量子信息处理
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Entropy uncertainty relation (EUR) plays an important role in the field of quantum measurement, entanglement measurement, and data compression. Real quantum systems unavoidably suffer from noisy environments, which leads to quantum decoherence, thus it is important to consider the effect of practical environment on EUR during quantum information processing. This project will investigate EUR and its applications in open systems. First, we will explore the evolutions of EUR in various open systems. To be explicit, we will explore the influence of noisy environment on EUR in single-qubit systems and EUR in the presence of quantum memory. Second, we will optimize the steering of EUR via different technologies involving quantum weak measurement and local operations. Third, we will explore its technical applications in quantum information processing including remote state preparation, entanglement verification and quantum key security analysis. Our efforts could provide important theoretical support for quantum information processing, information extraction and quantum precise measurement under open systems.
熵不确定度关系在量子测量、纠缠度量、数据压缩中承担着重要角色。由于量子系统不可避免的受到外界噪声环境的影响，产生量子退相干效应，因此在量子信息处理中考虑实际环境对熵不确定度关系的影响具有重要意义。本课题拟开展开放系统中熵不确定度关系及其应用的研究：1. 探索开放系统的熵不确定度关系演化规律。分别研究噪声环境对于单比特系统熵不确定度关系的影响，以及在量子存储支撑下熵不确定度关系的影响。2. 优化熵不确定度的调控。基于量子弱测量、局域操作等技术，探索熵不确定度关系的优化调控。3. 研究熵不确定度关系在远程态制备、纠缠验证、量子秘钥安全分析等量子信息处理中的应用。此课题的研究将进一步为开放系统的量子信息处理、信息提取及量子精密测量提供理论支持。

结项摘要

在研究周期内，项目负责人及团队成员合作完成了有关本项目的内容概括如下：1、探索了马尔科夫和非马尔科夫热库环境对于腔-原子-热库模型下的熵不确定度的动力学规律，揭示了环境在测量不确定度中扮演的角色。此外，通过局域操作，实现了测量不确定度的调控，找到了降低测量不确定度的有效手段。2、研究了不同类型噪声对于熵不确定度关系的影响机制，并实现不确定度的优化调控。3、系统得研究了固态自旋系统下不确定度的动力学演化。具体揭示了温度、自旋间的耦合强度、外加磁场对于测量不确定度的影响。4、探索了不同物理体系下的量子关联。我们与高能实验组合作，探索了中微子振荡的量子非定域性、量子相干的非定域优势和量子导引。为可能的基于中微子振荡长距离通讯和信息处理奠定了一定的理论基础。5、基于全光的实验平台，实验验证了熵不确定度关系以及相干的不确定度关系。此研究将进一步加深人们对量子测量不确定度的认识和理解。在该项目基金的支持下，项目负责人与团队成员合作发表SCI论文24篇，其中《European Physical Journal C》1篇，《Physical Review A》4篇，“ESI高被引论文”1篇，申请人受邀在德国Annalen der Physik发表关于熵不确定关系的综述论文，以第二完成人获2019安徽省自然科学奖励三等奖。总体来说，较好地完成了预期的目标。

项目成果

期刊论文数量（24）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Exploring uncertainty relation and its connection with coherence under the Heisenberg spin model with the Dzyaloshinskii-Moriya interaction
利用 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用探索海森堡自旋模型下的不确定性关系及其与相干性的联系
  • DOI：
    10.1007/s11128-018-2038-z
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Quantum Information Processing
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    Ming Fei;Wang Dong;Shi Wei-Nan;Huang Ai-Jun;Du Ming-Ming;Sun Wen-Yang;Ye Liu
  • 通讯作者：
    Ye Liu
Quantification of quantumness in neutrino oscillations
中微子振荡量子性的量化
  • DOI：
    10.1140/epjc/s10052-020-7840-y
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    European Physical Journal C
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Fei Ming;Xue-Ke Song;Jiajie Ling;Liu Ye;Dong Wang
  • 通讯作者：
    Dong Wang
Experimental investigation of linear-entropy-based uncertainty relations in all-optical systems
全光系统中基于线性熵的不确定性关系的实验研究
  • DOI：
    10.1103/physreva.101.022116
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    PHYSICAL REVIEW A
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Ding Zhi-Yong;Yang Huan;Yuan Hao;Wang Dong;Yang Jie;Ye Liu
  • 通讯作者：
    Ye Liu
Steering quantum-memory-assisted entropic uncertainty under unital and nonunital noises via filtering operations
通过滤波操作控制单位和非单位噪声下的量子记忆辅助熵不确定性
  • DOI：
    10.1007/s11128-016-1503-9
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Quantum Information Processing
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    Huang Ai-Jun;Shi Jia-Dong;Wang Dong;Ye Liu
  • 通讯作者：
    Ye Liu
Quantum-Memory-Assisted Entropic Uncertainty Relations
量子记忆辅助熵不确定性关系
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Annalen der Physik
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    Dong Wang;Fei Ming;Ming-Liang Hu;Liu Ye
  • 通讯作者：
    Liu Ye

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  • 影响因子：
    --
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    狄增如

其他文献

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王栋的其他基金

噪声道下量子逻辑门的非局域实现
  • 批准号：
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相似国自然基金

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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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