相隔10m的两个量子存储器间首次实现纠缠

正西班牙巴塞罗那光子科学研究所(ICFO)的研究人员首次在相隔10 m的两个多模固态量子存储器之间实现了量子纠缠,将一个单光子存储在这两个存储器中,时间最长达到25μs。研究人员认为,这是量子通信的重要里程碑,有助于开发出用于未来量子互联网的量子中继器。     

北京科技大学科研成果获2014国际埃尼奖提名

<正>北京科技大学新材料技术研究院副教授田建军有关"高性能量子点激子型太阳能电池材料"方面研究引起国际能源与环境界的关注,近日获得国际埃尼奖科学秘书处候选提名。光敏性量子点是一种三维尺寸极小的纳米级粉体,单个量子点在一个高能量光子作用下理论上能产生多个激子,所构筑的激子型太阳能电池可以突破传统P-N结太阳能电池的Shockley-Queisser极限模型(33%)。田建军针对量子点设计、合成及高效率太阳能电池的构建等方面展开深入研究,取得多项创新研究成果。     

CdSe/ZnS/SiO_2多层核壳结构量子点材料的制备

纳米粒子表面包覆二氧化硅层形成的核/壳结构能减少表面缺陷,改善发光性能,保护纳米粒子核不受外界环境的影响。本实验在液体石蜡-油酸介质中首先制备CdSe量子点,再通过直接在反应体系中加入硫源和锌源的方法,在CdSe量子点的表面原位组装ZnS纳米层,得到CdSe(核)/ZnS(壳)结构量子点材料;然后利用反相微乳液方法在CdSe(核)/ZnS(壳)复合量子点的表面继续包覆SiO2层,得到CdSe/ZnS/SiO2多层核壳结构量子点材料。化学性质稳定的ZnS及SiO2材料的包覆使CdSe量子点材料的毒副作用降低,且没有降低单纯CdSe的发光效率,这种CdSe/ZnS/SiO2多层核壳结构量子点材料在探索新型载体、生物传感器、生物医疗、肿瘤的早期诊断和治疗等方面有广泛的应用前景。     

我科学家研制成功新型可编程光量子计算芯片

研制具有实用价值的量子计算机,是量子计算领域最重要的发展目标。国防科技大学计算机学院QUANTA团队联合军事科学院、中山大学等国内外单位,研发成功新型可编程硅基光量子计算芯片,可实现多种图论问题的量子算法求解,有望未来在大数据处理等领域获得应用。量子比特数目少、有效量子操作深度浅,是现阶段量子技术水平存在的制约性问题。在这种受限条件下,如何最大化利用量子资源、设计可编程运行有实用前景量子算法的量子装置,是量子计算领域的重要挑战。     

纳米技术——涂料行业创新发展的“新大陆”

正近些年来,纳米材料的开发与应用成为研究热点,其中在涂料中的运用就是众多研究方向之一。纳米粒子由于具有表面效应、小尺寸效应、量子尺寸效应、宏观量子隧道效应等特殊性质,将其用于涂料中     

基于量子粒子群的定模动辊装备系统动力学优化

为提高定模动辊装备系统的安全性及加工精度，优化其各传动链零部件的性能参数，基于5个道次的定模动辊辊弯成形装备的运动过程，构建等效简化模型；以x向运动的动态响应加速度的最大值的绝对最小值为优化目标对其进行优化，提出量子粒子群优化算法的改进策略；利用改进后的量子粒子群优化算法进行求解，得到5个道次的定模动辊装备系统性能参数的最优方案。     

一种基于量子风驱动优化算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划过程中算法效率低、在复杂环境中自适应能力差、容易陷入局部最优的问题,将风驱动优化算法应用到路径规划中。首先使用包围点算法确定围绕关键障碍物的一组栅格点,在基于包围点算法生成初始路径后,使用量子风驱动算法对生成的路径进行优化。将风驱动优化算法与量子蝙蝠算法和量子粒子群算法分别在10张地图中进行测试,由测试数据可以看出量子风驱动算法在路径长度和算法效率上都优于其他两种算法。最后将3种算法应用到移动机器人中,风驱动优化算法的优势性与地图测试结果一致。     

一维量子反铁磁性材料研究简介

低维量子磁性材料蕴含着丰富的磁性基态特点和量子相变行为，其低维结构与材料内部电子自旋耦合会产生诸多新奇的磁性能，在量子存储和量子传输等方面有着广泛的应用前景，近年来迅速成为研究前沿和热点。一维量子磁性材料由于结构简单，是研究低维量子磁性材料磁学性能的最佳体系，因而首先得到重点关注和研究。自物理学家Haldane教授提出具有整数和半整数自旋的一维量子反铁磁性材料具有不同的量子无序基态的猜想，研究者们对该类材料展示出极大兴趣，并在实验上不断得到了验证。本文简单介绍了部分具有不同自旋数的一维量子反铁磁性材料的制备方法、晶体结构及磁学性能等相关研究工作，为进一步实验合成更多新型一维量子磁性材料提供一定的依据和思路。     

基于改进型支持向量机算法的轧机轧制力预测

考虑到基于神经网络算法建立的预测模型虽然具有较好的预测精度,但是神经网络模型需要大量的训练样本,另外会增加模型的复杂程度,研究了一种基于改进型支持向量机的轧机轧制力预测模型,建立基于RBF核函数和多项式核函数的最小二乘支持向量机,并使用协同量子粒子群算法对混合函数的参数进行寻优,以提高预测模型的预测性能。由协同量子粒子群算法优化得到了基于改进型支持向量机的轧机轧制力预测模型中的RBF核函数参数γ值、惩罚系数c值、多项式核函数参数q值和两个核函数的权重a值。通过实例研究表明:使用本文研究的改进型支持向量机的轧制力预测模型预测相对误差在4%～6%之间,多组数据的平均值误差为4. 83%。验证了本文研究的基于改进型支持向量机的轧机轧制力预测模型的可行性。本文研究的预测模型相比其他3种对比模型耗时更长,但是相比之下提高了预测准确率,更具有实际意义。     

它只用了200s就完成了超算6亿年的计算量

2020年12月4日,《科学》杂志公布中国"九章"计算机重大突破。这台由中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等学者研制的76个光子的量子计算原型机,求解"高斯玻色取样"这一问题只需200 s,而根据目前最优的经典算法估计,世界最快的超级计算机(以下简称超算)要用6亿年。200 s只是短短一瞬,6亿年早已是沧海桑田。在谷歌"悬铃木"之后,我国成为全球第二个实现"量子计算优越性"的国家。     

碳量子点及其功能化与银复合的催化性能研究

采用水热反应釜法制备碳量子点以及氯化亚砜功能化碳量子点,然后分别与用乙二醇还原的银纳米粒子进行复合,利用FTIR、TEM对样品进行表征,利用荧光分光光度计测试荧光谱,紫外-可见分光光度计测试吸收谱和甲基橙浓度。结果表明：碳量子点的平均粒径约3.5nm,类球形银纳米粒子的平均粒径约18nm。银纳米粒子和碳量子点复合催化剂能够使荧光猝灭,使可见光区的吸收增强。复合催化剂比单独的银纳米粒子和碳量子点的催化能力更好。银纳米粒子和碳量子点以1：2的比例复合时催化效率最高。氯化亚砜功能化的碳量子点与银纳米粒子复合能提高降解甲基橙的浓度和降解速率,12分钟内降解完50mL,50mg/L的甲基橙。     

量子傅里叶变换在齿轮模式识别中的应用

量子傅里叶变换是量子算法的基础,也是指数式效率的关键。提出了一种基于量子傅里叶变换的特征提取算法,该算法搭建了量子计算的运行路线;构建了实施量子傅里叶变换的特征提取步骤,并构造了峰值评价函数,用于评价提取出的特征值;利用该算法对齿轮的正常、齿面磨损、齿根裂纹和断齿等状态进行模式识别。实验结果验证了该算法的有效性和实用性。     

利用QPSO算法的装配式建筑项目工序优化方法

针对装配式建筑项目中工序的合理安排问题，提出一种基于量子粒子群优化(QPSO)的工序优化方法。首先对项目工序进行编码，使其能够以量子形式表示。然后，根据综合考虑施工工期和成本的目标函数，利用QPSO算法对工序方案其进行寻优，得到最优方案。另外，为了提高QPSO算法的收敛能力，融入了变异机制来避免其陷入局部最优。在一个装配式住宅项目案例中的实验结果表明：提出的方法能有效降低项目工期和成本，具有较高的实用价值。     

基于人工势场法的移动机器人路径规划研究

基于人工势场法的移动机器人路径规划具有目标不可达、在障碍物前振荡、存在局部极小值等问题。通过分析振荡现象产生的原因以及局部极小值点存在的原因,提出一种基于人工势场模型、采用量子粒子群算法来选择人工势场模型参数的算法,从而克服人工势场法的模型缺陷,实现路径的优化。仿真结果表明,该方法能有效地提高路径规划的性能。     

基于量子风驱动优化算法的机器人路径规划

针对传统的算法在移动机器人路径规划中容易产生早熟现象和安全性差的问题,提出了量子风驱动优化算法。该算法将量子计算与风驱动算法相结合,在风驱动算法的基础上使用量子行为来解决优化问题,提高机器人运动路径的安全性。最后通过实验与仿真分析证明:与蚁群算法和免疫遗传算法相比,量子风驱动优化算法减少了机器人在运动中不必要的转弯,缩短了路径长度,提高了安全性,可以快速找出最优路径。     

一种改进的量子遗传模拟退火算法及其在神经网络智能故障诊断中的应用

分析了模拟退火算法、遗传算法与普通量子遗传算法的优缺点,针对实数编码双链量子遗传算法的种群多样性和收敛快速性,将其与模拟退火算法相结合,在模拟天体宇宙演变的基础之上,提出实数编码双链量子遗传模拟退火算法,并用之改进BP神经网络的初始权值与阈值,并将改进后的BP神经网络运用于智能故障诊断中。仿真结果表明,该算法效果良好。     

基于QPSO的液压伺服系统PID参数的优化设计

根据液压系统的动力学模型,确定了PID控制器的控制对象,以综合控制性能为优化目标函数,运用量子粒子群算法对PID参数进行优化整定,优化实例的结果证明遗传算法这一全新的优化方法能快速、有效地得到全局优化解.     

基于改进量子算法的微小零件尺寸精确检测研究

针对微小零件尺寸检测精度要求高的问题,提出改进量子算法。首先量子旋转角进行自适应调整,旋转方向由当前最优量子比特确定,旋转角度大小由线性增大方法确定;接着量子旋转门通过镜像门、最大纠缠增量操作更新;然后确定检测系统,检测过程分别对清晰度评价函数、图像降噪、亚像素级边缘定位及拟合进行分析;最后给出了算法流程。实验测试结果显示文章算法测量相对误差小于0.0029%,偏差精度小于3μm,具有较高的精确度,同时测量不确定度值较低。     

铁磁性三维Ising模型精确解及时间的自发产生

本文综述在三维Ising模型精确解方面取得的研究进展。首先介绍作者构建的拓扑量子统计物理学，包括时间平均、Jordan-von Neumann-Wigner框架、拓扑结构对热力学性质的贡献等学术思想。然后介绍用Clifford代数方法和Riemann-Hilbert问题的方法证明作者提出的两个猜想，证明在两个猜想基础上推定的三维Ising精确解的正确性。在此基础上，探究了时间的本源，得出三维多体相互作用体系中粒子(自旋)间相互作用自发产生时间的结论。     

基于量子多目标优化算法的回焊炉炉温设计

电路板焊接中心点的温度走势间接地反映了焊接质量,炉温曲线的优化设计对提高电路板焊接质量有着举足轻重的作用.文中运用傅里叶定律和集总参数法,建立反映电路板焊接中心温度变化的非稳态导热模型,并在满足制程界限和工艺要求的约束条件下,以传送带过炉速度最优和加热因子最小为目标,采用量子多目标粒子群算法(quantum?multi...