量子噪声及其减弱方法研究
量子计算机的性能优化技巧分享
量子计算机的性能优化技巧分享引言：随着科技的不断发展，量子计算机成为了未来计算领域的一颗明星。
量子计算机的特殊性质使得其在特定问题的求解上具有巨大的优势，但是现阶段量子计算机的性能仍然有限。
为了充分发挥量子计算机的优势，科学家们一直在探索各种性能优化技巧。
本文将分享一些目前可行的量子计算机性能优化技巧，希望能为读者在量子计算领域提供一些参考和启示。
一、量子纠错与错误消除量子计算机中的量子比特（qubit）常常遭受到干扰和错误，这使得计算结果的准确性和可靠性受到限制。
为了解决这个问题，科学家们提出了量子纠错和错误消除的方法。
量子纠错通过在量子门操作前后加入纠错机制来修复量子比特的错误。
错误消除则是在计算过程中通过重复多次计算并对结果取多数投票的方式来消除错误。
这些方法可以提高量子计算机的可靠性和稳定性，从而提高性能。
二、量子优化算法设计除了纠错和错误消除，还有一种更直接的方式来优化量子计算机的性能，那就是设计更高效的量子优化算法。
传统计算机的算法在量子计算机上并不能发挥出最佳性能，而量子计算机有自己的特点和优势。
因此，科学家们正在针对特定问题，设计出适合量子计算机的优化算法，以求得更优的解决方案。
例如，针对旅行商问题，已经有一些有效的量子优化算法被提出，并在实验中取得了较好的结果。
这种算法设计的创新和优化，将进一步提高量子计算机的性能。
三、智能编码与量子传输量子计算机中的量子比特数目通常较少，但是问题的规模往往很大，因此如何以更高效的方式来表示和传输信息是一个重要的问题。
智能编码是一种有效的手段，它可以将问题的复杂度降低并减少量子比特的使用。
通过合理设计编码方式，可以使得量子计算机在处理大规模问题时更高效。
另外，量子传输也是一项关键技术，它可以实现远距离量子信息的传递。
在量子计算领域，智能编码和量子传输的技术进步将有助于提高量子计算机的性能和扩展其应用范围。
四、噪声抑制与冷却技术量子计算机的性能也受到噪声的影响，而噪声主要来源于环境干扰、热漂移等因素。
量子电路设计中的噪声抑制方法研究
量子电路设计中的噪声抑制方法研究引言：量子计算作为一种新兴的计算模式，具有极高的计算速度和存储能力，被认为是未来计算科学的重要方向之一。
然而，在实际应用中，量子计算面临着一个重要的挑战，即噪声的干扰。
噪声是由于环境因素和器件本身的缺陷引起的，会导致量子比特的退相干和失真。
为了提高量子电路的可靠性和性能，研究人员不断探索各种噪声抑制方法。
一、量子电路中的噪声来源量子电路中的噪声来源主要包括以下几个方面：1. 环境噪声：来自温度、压力、电磁辐射等环境因素的干扰；2. 量子比特之间的交叉耦合：由于量子比特之间的相互作用引起的噪声；3. 量子比特的非理想性：由于器件本身的缺陷引起的噪声，如能级不均匀性、退相干等。
二、噪声抑制方法为了抑制量子电路中的噪声，研究人员提出了多种方法，下面将介绍其中几种常用的方法。
1. 动态噪声抑制动态噪声抑制是一种通过动态调整量子比特的操作来抑制噪声的方法。
通过在量子比特之间添加适当的操作序列，可以抵消噪声的影响。
例如，通过在两个量子比特之间交替应用π脉冲和π/2脉冲，可以有效抑制交叉耦合引起的噪声。
2. 量子纠错码量子纠错码是一种通过添加冗余比特来抵消噪声的方法。
通过在量子比特之间添加额外的比特，可以检测和纠正噪声引起的错误。
例如，通过使用三比特的量子纠错码，可以检测和纠正单比特翻转和相位翻转错误。
3. 动态解耦动态解耦是一种通过在量子比特之间交替应用控制脉冲和解耦脉冲来抑制噪声的方法。
通过在量子比特之间交替应用不同频率的脉冲，可以抵消交叉耦合引起的噪声。
例如，通过在两个量子比特之间交替应用控制脉冲和解耦脉冲，可以抵消交叉耦合引起的相位差。
4. 量子反馈控制量子反馈控制是一种通过实时测量和调整量子比特状态来抑制噪声的方法。
通过在量子比特之间添加测量装置和反馈电路，可以实时监测量子比特的状态，并根据测量结果调整量子比特的操作。
例如，通过实时测量量子比特的自旋方向，并根据测量结果调整磁场的方向和强度，可以抑制环境噪声引起的自旋退相干。
量子计算中的量子噪声
量子计算中的量子噪声量子计算作为一种全新的计算模式，正在逐渐引起人们的广泛关注。
然而，量子计算的发展面临一个重要的问题，那就是量子噪声的存在和影响。
本文将探讨量子计算中的量子噪声的来源、种类以及对计算结果的影响，并介绍一些减小量子噪声的方法。
1. 量子噪声的来源量子噪声是由于量子系统与外界环境相互作用导致的，其来源主要包括以下几个方面：1.1 热噪声：即来自于环境温度的影响。
由于量子计算需要在非常低的温度下进行，环境中的热噪声可能导致量子比特的能级受到扰动，影响计算的准确性。
1.2 磁性噪声：来自于周围磁场的变化。
磁性噪声可能导致量子比特之间的相互作用发生变化，从而干扰计算的结果。
1.3 电磁噪声：来自于周围的电磁辐射。
电磁噪声可能导致量子比特之间的耦合强度发生变化，影响计算的可靠性。
1.4 控制噪声：来自于量子计算系统自身的控制操作。
不完美的控制操作可能导致计算过程中的噪声累积，从而影响计算结果。
2. 量子噪声的种类根据噪声的性质和对量子比特的影响程度，可以将量子噪声分为以下几类：2.1 相干性噪声：这类噪声主要包括纠缠损失、退化失真等。
相干性噪声会导致量子系统的纯度降低，从而影响计算的可靠性。
2.2 非相干性噪声：这类噪声主要包括驰豫失真、脱相等。
非相干性噪声会导致量子比特的相位信息丢失，影响计算的精度和准确性。
2.3 非马尔可夫性噪声：这类噪声是指量子比特与外界环境的相互作用不符合马尔可夫过程的噪声。
非马尔可夫性噪声会导致量子比特之间的纠缠关系破坏，影响计算的稳定性。
3. 量子噪声对计算结果的影响量子噪声对计算结果的影响取决于噪声的强度和性质。
一方面，噪声可能导致量子比特的能级受到扰动，从而使得计算结果产生误差。
另一方面，噪声还可能导致量子比特之间的耦合关系发生变化，进而使得计算的过程变得不可控或不稳定。
此外，量子噪声还可能导致量子比特的寿命缩短，从而影响计算的可靠性和持久性。
由于量子计算系统中的量子比特数量通常较多，噪声的积累效应可能会导致整个计算系统的性能下降。
量子计算中的量子噪声抑制与消除
量子计算是当前科技领域的研究热点之一，由于量子比特（qubit）具有量子叠加态和量子纠缠态等特殊性质，使得量子计算在某些问题上具有比经典计算更优异的性能。
然而，在实际应用量子计算的过程中，受到各种因素的影响，例如环境噪声、干扰等，导致量子计算结果的误差增大，进而影响了量子计算的可靠性和实用性。
因此，如何抑制和消除量子噪声成为量子计算领域的重要研究课题。
量子噪声抑制和消除的方法主要包括以下几种：1. 优化量子比特结构：通过优化量子比特的物理结构，例如采用更高质量的材料、更精确的制造工艺等，可以提高量子比特的稳定性，减少环境噪声对量子比特的影响。
2. 引入辅助量子比特：在量子计算过程中，引入一些辅助量子比特来辅助主量子比特的计算过程，可以增加量子计算的鲁棒性，减少噪声对主量子比特的影响。
3. 利用量子纠错码：在量子计算中引入一些特定的编码策略，例如量子纠错码，可以对量子比特中的错误进行检测和纠正，从而提高量子计算的可靠性。
4. 采用机器学习方法：近年来，深度学习和人工智能技术在量子计算领域得到了广泛应用。
通过训练深度学习模型来学习量子噪声的特征和规律，从而对噪声进行抑制和消除。
5. 量子反馈控制技术：通过实时监测和控制量子比特的物理状态，可以有效地抑制和消除环境噪声对量子比特的影响。
这种技术需要精确的测量和控制技术，是目前量子计算领域的研究热点之一。
在实际应用中，这些方法并不是孤立的，而是需要根据具体的应用场景和需求进行综合应用。
例如，对于一些需要高精度和高速度的量子计算任务，可以采用优化量子比特结构、引入辅助量子比特和利用纠错码等方法来提高量子计算的可靠性；而对于一些对误差容忍度较高的应用场景，可以采用机器学习方法来抑制和消除噪声。
总之，抑制和消除量子噪声是实现可靠、实用化量子计算的关键之一。
随着量子计算技术的不断发展和完善，相信未来会有更多的方法和技术被应用到量子噪声抑制和消除中来，进一步提高量子计算的可靠性和实用性。
半导体器件噪声分析与抑制方法研究
半导体器件噪声分析与抑制方法研究随着科技的不断发展，半导体器件在各个领域中扮演着至关重要的角色。
然而，由于半导体器件的特性，噪声问题成为了制约其性能提升的主要瓶颈之一。
因此，对半导体器件噪声进行分析与抑制方法的研究显得尤为重要。
首先，我们需要了解半导体器件噪声的来源和特点。
半导体器件噪声主要来自于热噪声、1/f噪声和量子噪声等。
热噪声是由于器件内部电流和电压的热运动引起的，其大小与温度有关。
1/f噪声是一种低频噪声，其功率谱密度随频率的增加而降低。
量子噪声则是由于量子效应引起的，其大小与器件的量子效应有关。
针对不同噪声来源，我们可以采取不同的抑制方法。
首先，对于热噪声，我们可以通过降低器件的温度来减少热噪声的影响。
例如，在高温环境下使用冷却系统可以有效降低器件的热噪声。
另外，通过优化器件的结构和材料选择，也可以减少热噪声的产生。
例如，采用低噪声材料和减小器件尺寸可以降低热噪声的影响。
其次，对于1/f噪声，我们可以采用滤波器的方法进行抑制。
滤波器可以选择性地滤除1/f噪声的频率成分，从而减少其对器件性能的影响。
同时，通过优化器件的结构和工艺参数，也可以降低1/f噪声的产生。
例如，采用高质量的材料和精密的工艺可以减少1/f噪声的干扰。
最后，对于量子噪声，由于其与量子效应密切相关，抑制量子噪声的方法相对较为复杂。
一种常见的方法是通过优化器件的结构和材料选择，减少量子效应的影响。
例如，采用低噪声材料和减小器件尺寸可以降低量子噪声的产生。
另外，采用量子纠错技术也可以在一定程度上抑制量子噪声的影响。
除了上述方法，我们还可以通过信号处理的方法对半导体器件的噪声进行抑制。
例如，采用差分信号采集和处理技术可以减少噪声的干扰。
另外，通过优化信号处理算法，可以提高信号与噪声的比例，从而提高器件的性能。
综上所述，半导体器件噪声分析与抑制方法的研究对于提高器件性能具有重要意义。
通过了解噪声的来源和特点，并采取相应的抑制方法，可以有效降低噪声对器件性能的影响，从而提高器件的可靠性和稳定性。
量子光学中的量子噪声与应用
量子光学中的量子噪声与应用在探索微观世界的奇妙旅程中，量子光学宛如一座神秘的城堡，吸引着无数科学家的目光。
其中，量子噪声作为一个重要的研究领域，不仅蕴含着深刻的物理原理，还在众多实际应用中发挥着关键作用。
要理解量子噪声，首先得从量子力学的基本概念说起。
在量子世界里，粒子的行为常常是不确定的，这种不确定性反映在测量结果上就表现为噪声。
量子噪声并非是由于测量仪器的不完善或者外界干扰引起的，而是量子系统固有的属性。
量子噪声的表现形式多种多样。
其中一种常见的形式是散粒噪声，它源于光子或电子等粒子的离散性。
想象一下，一束光通过一个小孔，由于光子的到来是随机的，所以在测量通过小孔的光电流时，就会出现微小的波动，这就是散粒噪声。
另一种重要的量子噪声是真空涨落。
即使在看似空无一物的真空环境中，也存在着虚粒子的不断产生和湮灭，这种量子涨落会对实际的物理过程产生影响。
那么，量子噪声是不是只会给我们带来麻烦呢？答案并非如此。
在一些情况下，量子噪声反而能够为我们所用。
在量子通信中，量子噪声成为了保障信息安全的一道屏障。
量子密钥分发技术利用了量子力学的基本原理，使得任何对通信过程的窃听都会不可避免地引入额外的量子噪声，从而被通信双方察觉。
这种基于量子噪声的安全性是传统通信方式无法比拟的。
在量子计算领域，量子噪声虽然会对计算结果产生干扰，但科学家们通过巧妙的算法和纠错技术，能够在一定程度上克服噪声的影响，从而实现更高效的计算。
此外，量子噪声在高精度测量中也有独特的应用。
例如，在引力波探测中，极其微弱的引力波信号很容易被噪声所淹没。
但通过对量子噪声的深入研究和控制，科学家们能够提高测量的灵敏度，从而捕捉到来自宇宙深处的引力波信号。
为了更好地研究和控制量子噪声，科学家们不断探索新的方法和技术。
量子反馈控制是其中一种有效的手段，它通过实时监测量子系统的状态，并根据反馈信息进行调整，从而降低噪声的影响。
还有量子纠缠态的利用。
量子纠缠是一种奇特的量子现象，处于纠缠态的粒子之间存在着超越经典物理理解的关联。
量子力学中的量子力学中的量子涨落与量子噪声
量子力学中的量子力学中的量子涨落与量子噪声量子力学中的量子涨落与量子噪声量子力学是一门解释微观世界运动规律的重要学科，不仅在理论物理学中具有重要地位，而且在现代科技的发展中也起着关键作用。
在量子力学中，我们常常遇到量子涨落和量子噪声的概念，它们是研究量子系统行为的两个重要方面。
本文将详细探讨量子涨落和量子噪声，并探讨它们在各个领域中的应用。
一、量子涨落量子涨落是指量子系统在测量中会产生的随机性。
在经典物理学中，我们通常可以通过测量来得到系统的精确值，而在量子力学中，由于测量过程中的干扰，我们只能得到一个概率分布。
这种概率性的结果就是由量子涨落引起的。
量子涨落的存在是由海森堡的测不准原理所决定的。
根据测不准原理，如果我们测量一个粒子的位置，那么它的动量就无法被确定，反之亦然。
这意味着我们无法同时确定粒子的位置和动量，从而导致了测量结果的不确定性，进而带来量子涨落。
量子涨落在各个领域中都有重要应用。
在量子计算中，由于涨落的存在，我们需要采取一系列的校正和纠错方法，来保证计算结果的准确性。
在量子通信中，量子涨落会对传输的信息进行一定的扰动，我们需要通过编码和译码技术来最大程度地减小涨落的影响。
二、量子噪声量子噪声是指量子系统与外界环境相互作用所引起的不可逆过程。
在量子力学中，我们将系统看作闭合的，而实际上无法避免系统与外界环境的相互作用，这种相互作用会导致能量的交换和信息的流失，从而引起量子噪声。
量子噪声可以来源于各种各样的因素，如温度、辐射、杂散等。
这些噪声的存在会影响量子系统的稳定性和可靠性，从而干扰到我们对系统的观测和控制。
在实际应用中，我们常常需要对量子噪声进行补偿和控制。
在量子纠错中，我们采用的冗余编码技术可以减小量子噪声的影响，从而提高信息的传输可靠性。
在量子传感中，我们可以通过对噪声的统计特性进行测量，来获得更精确的测量结果。
三、量子涨落与量子噪声的应用量子涨落和量子噪声的研究不仅仅只是纯理论上的，它们也具有广泛的应用价值。
《基于量子噪声混沌激光时延特征抑制及熵含量增加的研究》范文
《基于量子噪声混沌激光时延特征抑制及熵含量增加的研究》篇一一、引言随着量子科技的发展，量子噪声混沌激光技术已成为当前研究的热点。
在量子信息处理和量子通信等领域，激光时延特征的准确检测与有效抑制是确保信息传递和通信安全的重中之重。
本论文基于对量子噪声混沌激光时延特征的深入研究，旨在提出一种抑制时延特征并增加熵含量的方法。
这不仅有助于优化和扩展激光技术在各种科学应用中的潜在价值，还能对现代密码学提供重要的安全保障。
二、研究背景及现状当前，混沌激光被广泛用于提高光信号的安全性和编码容量，尤其是在现代光纤通信和加密领域。
然而，混沌激光时延特征的普遍存在会对通信系统带来一定的影响。
其主要是因为受到环境干扰以及内部波动导致的时延和熵的下降，进一步可能引起信息的泄漏或数据损坏等问题。
为解决这一问题，科研人员正努力寻求有效的方法来抑制时延特征并增加熵含量。
目前，虽然有一些抑制量子噪声的方法，如反馈控制等，但它们对于在保证时延特征得到良好控制的同时，进一步提高熵含量的方法还存在着很大的探索空间。
特别是在解决高量子噪声和混沌激光复杂交互的问题上，尚缺乏有效的理论和方法。
因此，本研究将着重解决这一问题，以推动量子信息科学的发展。
三、研究内容本研究的核心是探索如何利用量子噪声混沌激光的特性来抑制时延特征并增加熵含量。
首先，我们将对量子噪声混沌激光的时延特征进行深入分析，理解其产生的原因和影响因素。
其次，我们将设计一种新型的算法或方法，通过调整激光的参数或引入外部控制机制来抑制时延特征。
最后，我们将通过实验验证这一方法的有效性，并评估其对熵含量的影响。
四、实验方法与结果我们采用了一种新型的算法来调整激光参数以抑制时延特征。
具体来说，我们通过引入外部控制机制和实时反馈机制来稳定激光系统的输出，同时我们设计了一个精确的数学模型来预测和控制激光系统的状态。
这一方法的优点在于可以实时地监测和控制系统的输出，并可以精确地预测未来状态的改变。
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量子噪声的减弱
近年来，在光探测领域，随着对探测精度要求的提高，量子噪声对光探测正在产生越来越重要的影响。
根据量子模型，对光的强度、振幅、相位等的测量都要受到量子噪声的限制。
因此，量子噪声为激光、传感、通信系统中的器件规定了一个极限。
而且，在量子极限附近，器件的性能有些时候会与远离极限处产生明显的变化，产生一些特有的性质。
如今，对量子噪声的研究主要集中在如何减弱量子噪声和量子噪声的相关检测方面。
什么是量子噪声
图一 对量子噪声的直接测量
如图一所示，图一（a ）为量子噪声的直接测量装置示意图，图一（b ）中的(i)和(ii)分别为激光器开启和关闭状态下测得的光谱图，从图中可以看出，激光器关闭时，噪声随频率的增加而增加，而且在5.5MHz 出现一个峰值，这是电子器件本身的性质引起的，一般称为暗噪声；激光器开启时，噪声谱显示为与频率无关的白噪声，此即量子噪声。
量子噪声反映了光强的涨落现象，这是激光和热光共有的内在的性质，这一现象在测量中使测量的精度受到限制，即标准量子噪声极限(QNL 或SQL)。
对量子噪声的三种解释
第一种解释认为，量子噪声的产生与光的量子化有关，即量子噪声是由描述光的算符的海森堡测不准关系决定的。
见公式（1）。
ϕ
ϕϕϕˆcos 21
ˆsin ˆˆsin 21ˆcos ˆ≥∆⋅∆≥∆⋅∆n n
（1）
其中，n、φ分别为振幅和相位算符。
另一种与之相关的模型是把量子噪声看作一群光子的统计性质，在这样的系统中，光子相互之间不发生作用，它们具有一定的随机性，满足泊松分布。
在实验中可验证出光电流满足泊松分布，因此，这种统计模型对解释光强的分布特性具有一定的优势，但是，对于解释光的其它性质，如相位和干涉等，就显得无能为力了。
第二种解释认为量子噪声是在光探测过程中产生的，是探测器的随机电流引起的。
但是近年来，在压缩态实验中，在探测器不受到外界的影响下，光的非线性过程会使量子噪声产生变化。
压缩态实验证明，量子噪声是光本身的性质，与探测器无关。
第三种解释把某频率处的量子噪声看作中心频率处的随机涨落。
经典波模型中，偏离中心频率处的振幅严格为零，而光的量子效应可看作在此之上加入了一定频段的随机涨落。
这种解释对与量子噪声有关的实验（如对分光镜、干涉仪等的解释）较为适用，具有一定的简单性和实用性。
量子噪声的减弱
为了消除量子噪声的影响，研究学者们做了多次不同方法的尝试。
第一次使用了差动放大的方法（图二），使用分光镜把光分成两路分别探测，得到的光电流具有强相关性。
通过差动放大的方法，可以大幅减弱普通的技术噪声。
但是，这种方法完全无法消除量子噪声。
而且，得到的噪声值接近两路的量子噪声的正交和，这等同于说，两路的量子噪声不相关。
图二差动放大检测
消除量子噪声的第二次尝试是采用了反馈控制的方法，如图三（a）所示，通过反馈控制，经典噪声能够近似完全消除[1]，但是，量子噪声仍然没有改变。
这个结果的一种解释是分光器对透射光和反馈光引入了随机选择，从而改变了经过该反馈系统的光的量子涨落信息。
图三（a）反馈控制降低噪音（b）电流反馈亚泊松分布的量子噪声测量
在消除量子噪声的第三次尝试中，放弃了分光镜，使用了亚泊松分布的泵浦源，泵浦发光二极管或半导体激光器，并通过电流反馈精确控制泵浦电流分布，Y. Yamamoto[2]研究组获得了低于标准量子噪声极限的量子噪声。
但是，这种方法仅适用于特定的光源，具有一定的局限性。
即便如此，减弱量子噪声的努力没有停止。
在实验中，振幅和相位都分别产生量子噪声。
根据海森堡测不准关系，相干态可以使振幅和相位不确定度的乘积达到最小值；而通过使用压缩态，振幅和相位的量子噪声呈现反比关系。
比如，如果增大相位的量子噪声，那么振幅的量子噪声就能得到减弱。
这种方法为打破标准量子噪声极限提供了理论依据（图四）。
图四通过压缩光减弱量子噪声的实验装置
1985年，R. E. Slusher 研究组[3]使用Na原子团的四波混频获得了压缩光，测量到的量子噪声低于标准量子噪声极限。
随后，利用光纤中的四波混频[4]效应和参量振荡[5]得到压缩光，其噪声也可低于标准极限。
于是，通过外部非线性效应产生亚泊松分布的压缩态光，作为低量子噪声的光源成为当今实验中较为行之有效的方法[6]。
近年来，压缩光在精密测量领域得到越来越多的应用。
传统的量子降噪实验集中在MHz 频段，2004年，压缩光实现了在50kHz频段突破标准量子噪声极限[7]，使压缩光获得了更广泛的应用。
2002年，Kimble研究组与其合作者提出通过更改输入和输出光，低噪声的压缩光可以应用于引力波的探测[8]，并对引力波探测工程LIGO—III提出了设计意见，如图五所示。
图五用于引力波探测的输入压缩态干涉仪和可变压缩态干涉仪[8]
另一方面，压缩光源的产生方法也进一步得到扩展，压缩态不仅能在宏观物体中产生，而且在分子、磁振子、自旋态中产生出来。
图六[9]表示自旋压缩态实验中测得的量子噪声，从图中可以看出，量子噪声明显低于标准噪声极限（SQL）。
低噪声的自旋压缩态在量子纠
缠、量子信息研究中具有较高的应用价值。
图六自旋压缩态实验使量子噪声低于标准噪声极限（SQL）[9]
结论
综上，量子噪声的减弱至今仍然是一个研究学者所努力克服的一个难题，而近年来的研究主要集中在使用不同种信号源的压缩态来突破标准量子噪声极限。
低噪声的信号源在精密探测、量子信息和通信等方面都具有较广的应用前景，因此，在量子光学领域，量子噪声仍然是研究工作一个重要方向。
参考文献
[1] J. Mertz, A. Heidmann, J. Opt. Soc. Am. B 10, 745 (1993).
[2] S. Machida, Y. Yamamoto, Opt. Lett. 14, 1045 (1989).
[3] R.E. Slusher, L. W. Hollberg, B. Yurke, J.C. Mertz, J. F. Valley, Phs. Rev. lett. 55, 2409 (1985).
[4] R. M. Shelby, M. D. Levenson, D. F. Walls, A. Aspect, G. J. Milburn, Phys. Rev. A 33, 4008 (1986).
[5] Ling-An Wu, Min Xiao, H. J. Kimble, J. Opt. Soc. Am. B 4, 1465 (1987).
[6] L. Davidovich, Rev. Mod. Phys. 68, 127 (1996).
[7] J. Laurat, T. Coudreau, G. Keller, N. Trep, C. Fabre, Phys. Rev. A 70, 042315 (2004).
[8] H. J. Kimble, Yuri Levin, Andrey B. Matsko, Kip S. Thorne, Sergey P. Vyatchanin
[9] A. Kuzmich, L. Mandel, N. P. Bigelow, Phys. Rev. Lett. 85, 1594 (2000).。