从黑盒子到因果律:寻找量子物理的信息原理

自20世纪初期量子物理诞生以来,对它物理意义的争论就没有停止过。这种现象出现的一部分原因是量子物理的理论框架更多的是对其背后数学空间的描述,而并未向人们揭示数学描述背后的物理原理。近些年来,随着量子信息的发展与量子技术的逐渐成熟,量子物理在信息处理等方面展现出超越经典系统的优越性。在量子信息中,基于器件无关思想的黑盒模型成为了探索量子物理背后逻辑的重要工具,黑盒模型作为一种只考虑实验室输入输出信息的抽象概念,具有不受限于特定理论表达的特点。寻找量子物理的信息原理之路大致有两条岔道:一方面,对黑盒内部物理原理与机制的研究产生了广义概率论。广义概率论中的黑盒内部可能遵守经典概率论、量子理论甚至是超越量子理论的未知物理理论,但黑盒之间总是存在全局的因果关系。另一方面,如果确定黑盒内部的运行原理可以用经典或量子理论描述,但并不假设不同的黑盒之间遵守确定的因果关系,则可以得到遵守经典或量子理论的数学描述,却并不能用全局确定因果关系来解释的现象。纵观对量子物理的信息原理的探索,可以看出用符合物理直觉的原理重构量子理论并不是一件容易的事。厘清量子物理背后的逻辑也许既需要对黑盒内部的运行机理有准确的刻画,又要对黑盒输入输出组合的因果关系有新的理解。     

“菜鸟”也建网

在如今这个信息时代,家中养“机”的人越来越多,一栋楼里有好几户家中有“机”也没什么稀奇,“机主”大都是年轻人,总想连线打个游戏什么的,于是建网呼声日益高涨。 建网嘛,本来就不是一件容易事,把硬件装起来容易,让网络正常运行就不那么容易了。所以,为了降低难     

三维时间片最大纠缠态的最优检测

如何实现高维纠缠态的纠缠检测是量子科技理论和实验研究的一项重要内容。传统的基于保真度的纠缠见证并不能适用于检测所有种类的纠缠态,且其测量组合的数目也并非最优。通过在光子的时间片自由度上制备出两体三维最大纠缠态,在使用传统纠缠见证无法认定其纠缠性质的情况下,采用基于凸优化理论的纠缠检测方法对该量子态的纠缠维度进行检测。结果表明,凭借新方法可获得更有效的测量方案,能够高效准确地认证目标态的纠缠维度,并将传统纠缠见证实验所需的15组测量组合减少至6组。     

基于变分量子分类器的量子对抗攻击生成算法

量子分类器在扰动攻击下的脆弱性是量子机器学习中的基本理论问题之一。量子分类器的脆弱性是指其随着量子系统规模增大而更容易因为一些微小的扰动而分类错误的性质。这种微小扰动也被称为量子对抗攻击，而如何生成尽可能小的扰动使得量子分类器失效仍是一个开放问题。针对这一问题，提出了一种新的量子对抗攻击生成算法——量子混淆算法。该算法利用量子分类器关于输入数据的梯度信息来生成扰动，从而使得已训练好的量子分类器失效。数值仿真结果表明，与已有的量子对抗攻击方法相比，量子混淆算法可以通过更小的扰动实现对抗攻击，为理解分类器的有效性和脆弱性提供了新的思路。