量子计算入门 ppt课件

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(2024年)《量子计算机》课件pptx

(2024年)《量子计算机》课件pptx

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评估指标概述
量子计算机性能评估指标是衡量量子 计算机性能的重要标准,用于评估量 子计算机的运算速度、精度、稳定性 等方面的性能。
评估指标可以帮助我们了解量子计算 机的优势和局限性,为量子计算机的 设计、优化和应用提供指导。
2024/3/26
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评估指标具体内容
量子比特数
量子计算机中用于存储和处 理信息的基本单元,量子比 特数越多,量子计算机的运 算能力越强。
《量子计算机》课件 pptx
2024/3/26
1目录Leabharlann • 量子计算概述 • 量子计算机体系结构 • 量子算法与应用领域 • 量子编程与开发工具 • 量子计算机性能评估指标 • 未来展望与挑战
2024/3/26
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2024/3/26
01
量子计算概述
3
量子计算定义与原理
量子计算是利用量子力学中的原理来进行信息处理的新型计算模式。

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编写简单量子程序示例
使用Q#编写量子随机数生成器
通过Hadamard门和测量操作实现。
使用Quipper编写量子傅里叶变换
利用Quipper库中的函数和算子实现。
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使用QCompute编写变分量子本征求解器结合量子平台的资源和工具实现。18
05
量子计算机性能评估指标
2024/3/26
量子编程语言(Quantum Programming…
用于编写量子计算机程序的编程语言,如Q#、Quipper等。
2024/3/26
量子操作系统(Quantum Operating S…
管理量子计算机硬件和软件资源的系统,提供用户友好的界面和工具。

量子计算课件(2024)

量子计算课件(2024)

相比传统计算机,量子计算机具有更 高的计算速度、更强的数据处理能力 和更低的能耗。
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5
量子计算应用领域
量子计算具有广泛的应用前景,包括密 码学、化学模拟、优化问题求解、人工 智能等领域。
在人工智能领域,量子计算可以加速机 器学习和深度学习的训练过程,提高模 型的准确性和效率。
在优化问题求解领域,量子计算可以应 用于交通路线规划、电网优化等问题, 提高求解效率。
其他新型技术
如拓扑量子计算、光量子计算等, 为量子计算领域带来新的可能性和 挑战。
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拓扑保护和容错性设计思路分享
1 2
拓扑保护原理
通过设计特定的拓扑结构,使得量子比特免受环 境噪声的干扰,从而提高量子计算的稳定性。
容错性设计策略
采用纠错编码、动态解耦等技术,降低量子计算 中的错误率,提高计算结果的可靠性。
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05
量子计算机硬件实现技术探讨
2024/1/27
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超导量子计算机硬件架构剖析
01
02
03
超导量子比特设计
基于超导线圈和微波谐振 腔,实现量子比特的初始 化、操作和读取。
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低温环境控制系统
利用稀释制冷机等设备, 为超导量子芯片提供极低 温环境,确保量子比特稳 定运行。
控制与测量系统
通过高精度模拟和数字电 路,实现对超导量子芯片 的精确控制和测量。
20
离子阱和光学腔等新型技术展望
离子阱量子计算机
利用激光或微波场对离子进行精 确操控,实现量子计算。具有长
相干时间和高保真度等优点。
光学腔量子计算机
基于光学腔和原子或分子的相互作 用,实现量子信息的存储、传递和 处理。具有高速、低噪声等优点。

量子计算机课件(精)

量子计算机课件(精)
量子计算机课件(精)
2024/1/27
1
目录
2024/1/27
• 量子计算概述 • 量子比特与量子门 • 量子算法与应用举例 • 量子编程语言与工具介绍 • 经典-量子混合编程技术探讨 • 挑战、机遇与未来发展趋势
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01
量子计算概述
Chapter
2024/1/27
3
量子计算定义与原理
量子计算是利用量子力学中的原理来进行信息处理的新 型计算方式。
Qiskit
Cirq
QuTiP
IBM开发的开源量子计算工具 包,提供多种编程语言和工具 ,支持量子电路的设计、模拟 和优化。同时,Qiskit还提供 丰富的教程和文档,帮助用户 快速上手和深入学习。
Google开发的开源量子计算框 架,提供Python编程接口和多 种工具,支持量子电路的设计 、模拟和优化。Cirq还提供丰 富的示例和文档,方便用户学 习和使用。
量子比特是量子计算的基 本单元,与经典比特相似 ,但状态可以是0、1的叠 加态。
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量子比特性质
量子比特具有叠加性和纠 缠性,使得量子计算能够 处理经典计算无法解决的 问题。
量子比特表示方法
量子比特的状态可以用波 函数或密度矩阵表示,波 函数的模平方表示量子比 特处于某个状态的概率。
8
机器学习算法加速
利用量子计算机可以加速一些机器学习算法的训练和预测过程,如支持向量机、神经网络 等。其基本原理是将机器学习算法转化为量子线路模型,并通过量子计算加速得到模型的 参数和预测结果。
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04
量子编程语言与工具介绍
Chapter
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常见量子编程语言概述

量子计算机介绍(PPT)

量子计算机介绍(PPT)

大数据优化与搜索
组合优化
利用量子计算机的并行计算能力, 解决复杂的组合优化问题,如旅
行商问题、背包问题等。
数据库搜索
加速数据库搜索过程,提高数据 检索效率。
图像处理与识别
应用于图像处理和识别领域,提 高图像处理的准确性和效率。
人工智能与机器学习
量子神经网络
构建量子神经网络模型,用于解决复杂的模式识 别和分类问题。
PART 02
量子计算原理
REPORTING
WENKU DESIGN
量子比特
量子比特定义
量子比特是量子计算的基本单元,与 传统计算机中的比特类似,但具有叠 加态和纠缠态等特性。
叠加态
纠缠态
当两个或多个量子比特发生相互作用时,它 们会形成一种纠缠态,其中一个量子比特的 状态变化会立即影响到其他量子比特的状态 。
优点
精度高,可长时间保持相干性,可扩展性强。
应用
主要用于科研和量子模拟等领域。
光量子计算机
原理
利用光子作为量子比特,通过光学元 件(如分束器、反射镜等)实现量子 操作。
优点
速度快,并行度高,可扩展性强。
缺点
难以实现长时间存储和精确控制。
应用
主要用于通信、密码学、优化等领域。
PART 04
量子计算机软件与编程
Microsoft Azure Quantum
微软提供的量子计算云平台,支持多种量子编程语言和开 发工具,用户可通过云平台进行量子算法的开发和测试。
Google Quantum AI
Google提供的量子计算云平台,用户可通过云平台访问 Google的量子计算机,并使用Google开发的量子编程语 言和工具进行开发。

量子计算机PPT课件

量子计算机PPT课件

案例三
利用Q#模拟量子纠缠现象
案例四
在Q#中实现Shor的质因数分 解算法
04
量子算法与应用领域的应用
Shor算法原理
利用量子纠缠等特性,在多项式时间内完成大数质 因数分解,相比经典计算机具有指数级加速效果。
在密码学中的应用
Shor算法可破解RSA等公钥密码体系,对现有密码 安全构成威胁,推动密码学发展新的抗量子算法。
集成多种量子硬件后端, 如IonQ、Quantinuum 等
提供多种量子计算模拟器 ,包括全振幅模拟器和稀 疏模拟器
提供丰富的量子开发工具 ,如Q#编译器、调试器 和可视化工具
案例:使用Q#编写简单程序
01
02
03
04
案例一
编写Q#程序实现量子比特翻 转操作
案例二
使用Q#和Azure Quantum 解决旅行商问题
06
总结与展望
Chapter
本次课程重点内容回顾
量子计算基本概念
介绍了量子比特、量子门、量子 纠缠等基本概念,为后续学习打 下基础。
量子计算机硬件
介绍了量子计算机的硬件组成, 包括量子芯片、控制系统、低温 系统等,让学员对量子计算机有 更深入的了解。
01 02 03 04
量子算法
详细讲解了Shor算法、Grover 算法等经典量子算法的原理和实 现过程,展示了量子计算在特定 问题上的优势。
精度和效率。
量子优化算法
利用量子计算特性解决组合优化等 问题,如旅行商问题、背包问题等 ,相比经典算法具有更优性能。
量子机器学习算法
结合量子计算和机器学习技术,用 于数据分类、降维等任务,可处理 大规模高维数据并实现更高效的学 习过程。

量子计算机课件(精)

量子计算机课件(精)
量子纠缠的控制
03
如何将更多的量子比特集成到一台量子计算机中,并保持其性能和稳定性是一个巨大的挑战。
量子计算机的可扩展性
1
2
3
超导量子比特是实现量子计算最有前景的物理系统之一,它利用了约瑟夫森结来制备超导材料中的量子态。
超导量子比特
离子阱是一种将离子捕获在微米级电极中的技术,通过控制电极上的电压,可以实现离子的量子态操作。
量子计算机对现有基础设施的影响
由于量子计算机的运行方式和传统计算机不同,因此它可能会对现有的基础设施产生影响。例如,网络传输协议可能需要重新设计以适应量子信息的传输。
量子计算机的安全问题
由于量子计算机的高效计算能力,它可能会被用于进行恶意活动,例如破解密码、窃取机密信息等。因此,我们需要研究和开发安全措施以防止这些潜在的风险。
CHAPTER
量子计算基础知识
量子比特是量子计算中的基本单元,它与传统计算机中的比特有所不同。在量子计算机中,量子比特可以处于多种可能的状态叠加态,这使得量子计算机能够处理和存储更加复杂的信息。
量子比特的状态可以通过量子态进行描述,它是一个向量,其中的每个元素代表该量子比特处于不同状态的概率幅。
量子比特的状态可以通过量子测量进行确定,而在测量之前,它的状态是不确定的,处于一种叠加态。
量子纠缠是量子力学中的另一个重要概念,它表示两个或多个量子比特之间存在一种特殊的关联。
当两个量子比特处于纠缠状态时,它们的状态是相互依赖的,一旦测量其中一个量子比特,另一个量子比特的状态也会立即确定。
03
CHAPTER
量子算法介绍
总结词
高效分解大数
详细描述
Shor算法是一种基于量子并行性的算法,可以高效地分解大数,这对于密码学和网络安全具有重要意义。相比经典计算机需要指数级别的时间复杂度,Shor算法只需要多项式级别的时间复杂度。

量子计算机介绍(PPT)


玻姆(D. Bohm ) 也是主张 量子力学只给微观客体以统计 性描述是不完备的。1953 年他 提出, 有必要引入一附加变量 对微观客体作进一步的描述。 这就是隐变量(h iddenvariabl e) 理论。 1965 年, 贝尔(J. Bell) 在局域隐变量理论的基础上推 导出一个不等式, 人称Bell 不等式, 并发现此式与量子力 学的预言是不符的, 因而我们 有可能通过对此式的实验检验, 来判断哥本哈根学派对量子力 学的解释是否正确.
从EPR谈起
然而,自然界是否确实按照量子理论的规律运行? 量子力学的解释是否站得住脚, 自20 世纪20 年代量 子力学建立以来一直是颇有争议的。以爱因斯坦为代 表的一批科学家始终认定量子力学不是完备的理论, 而以玻尔为代表的哥本哈根学派则坚信量子理论的正 确性。 爱因斯坦等人构思了一个由两个粒子组成的一 维系统相互远离的思想实验, 用反证法对量子力学 的完备性提出质疑。
量子计算机的构造及实验方案
• 正如经典计算机建立在通用图灵机基础之上,量子计算机亦 可建立在量子图灵机基础上。量子图灵机可类比于经典计算机的 概率运算。上面提到的通用图灵机的操作是完全确定性的,用q 代表当前读写头的状态,s代表当前存储单元内容,d取值为L,R, N,分别代表读写头左移、右移或不动,则在确定性算法中,当q, s给定时,下一步的状态q',s'及读写头的运动d完全确定。我们 也可以考虑概率算法,即当q,s给定时,图灵机以一定的概率 (q,s,q,s”,d)变换到状态q',s'及实行运动d。概率函数 (q,s, q',s',d)为取值[0,1]的实数,它完全决定了概率图灵机的性质。 经典计算机理论证明,对解决某些问题,慨率算法比确定性算法 更为有效。 • 量子图灵机非常类似于上面描述的经典概率图灵机,现在q,s, q',s'相应地变成了量子态,而概率函数 (q,s,q',s',d)则变 成了取值为复数的概率振幅函数x(q,s,q',s',d),量子图灵机 的性质由概率振幅函数确定。正因为现在的运算结果不再按概率 叠加,而是按概率振幅叠加,所以量子相干性在量子图灵机中起 本质性的作用,这是实现量子并行计算的关键。

《量子计算机》PPT课件-2024鲜版

《量子计算机》PPT课件
2024/3/27
1

CONTENCT

2024/3/27
• 量子计算概述 • 量子计算机硬件实现 • 量子计算机软件与算法 • 量子计算机应用领域 • 当前挑战与未来发展趋势 • 总结回顾与课堂互动环节
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01
量子计算概述
2024/3/27
3
量子计算定义与原理
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03
量子计算机软件与算法
2024/3/27
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量子编程语言与工具
量子编程语言
Q#、Quipper、QCompute等
Q#
微软开发的量子编程语言,集成于Visual Studio 中,提供丰富的库和工具。
Quipper
基于Haskell的量子编程语言,提供高级的量子编 程功能。
2024/3/27
化学反应动力学模拟
模拟化学反应的动力学过程,揭示化 学反应的机理和路径。
2024/3/27
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优化问题求解
01
02
03
组合优化
利用量子计算解决复杂的 组合优化问题,如旅行商 问题、背包问题等。
2024/3/27
线性规划
通过量子计算加速线性规 划问题的求解,提高优化 算法的效率。
非线性优化
利用量子计算的并行性优 势,解决非线性优化问题, 如神经网络训练等。
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技术挑战及解决方案
2024/3/27
量子比特的稳定性和可控性
提高量子比特的相干时间和操控精度,通过优化量子芯片设计和 制造工艺,降低环境噪声对量子比特的影响。
量子纠缠的保持与传递
研究高效、稳定的量子纠缠产生和保持方法,探索量子纠缠在远距 离通信和分布式量子计算中的应用。

量子计算入门ppt课件

量子计算入门
Royea
1
量子计算
• 序言 • 量子力学基础 • 量子计算
2
序言
• 量子计算出现于过去十年间,其中最引人注目的算法是Shor提出 的大数因子分解算法,此算法可在量子计算机上以多项式时间实 现[1],它使NP问题变成P问题。算法的主要思想是将分解问题变 为寻找函数的周期问题。它首先使用量子并行性通过一步计算获 得所有函数值,然后通过测量函数值得到相关联的函数自变量的 叠加态,并对其进行量子付立叶变换。量子付立叶变换和经典付 立叶变换一样,实现函数时域到频域的转换,从而可以较高的概 率测量到产生函数周期的状态,最后利用函数周期对大数进行质 因子的分解。
X = | 0><1 | + | 1><0 |
它是交换| 0>和| 1>的变换。
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1-3 线性算子
▪ 算子是向量空间的一个重要概念。 ▪ 在量子力学中出现的算子大多为线性算子。 ▪ 一些重要算子的概念 定义1 设V 为向量空间,A 为函数,A:V→V。A称为V上的的线性算 子当且仅当下式成立
A( | A | ) A(| ) A(|) A | A |
• 从这个实验中我们可以看到,量子态可以是本征态,也可以是叠 加态。若将通过偏振片看作测量,你就会发现,量子态经过测量 会发生状态塌缩,由最初的状态塌缩到测量给出的状态上。
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态的叠加
如果我们使用两个基向量|↑>和|→>分别表示垂直 偏振方向和水平偏振方向,那么任意一个随机的偏振 方向(任意一个态ψ) 都可以用这两个基向量的线性组合 形式表示:
投影算子 。
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1-4 Schrödinger方程
• 封闭量子系统的演化由Schrödinger方程描述。该方程是量子系统 状态演化的基本规律,也是量子计算所遵循的基本规律。当量子

量子计算机课件(精)


速发展。
02
量子计算机在金融领域的应用
量子计算机的高效计算能力将有助于金融领域进行更准确的投资和风险
管理。
03
量子计算机在人工智能领域的应用
量子计算机可以加速机器学习等人工智能算法的训练过程,推动人工智
能的进一步发展。
谢谢您的聆听
THANKS
现有量子计算机平台介绍
离子阱量子计算机
利用离子在磁场中的能级 结构来实现量子比特。
光子量子计算机
利用光子的偏振或路径来 制备量子比特。
超导量子计算机
利用超导材料中的约瑟夫 森效应来制备量子比特。
拓扑量子计算机
利用拓扑材料的特性来实 现量子比特。
量子计算机的应用场景
因子分解
利用Shor算法对大数进行因子分
• 基本思想:利用量子并行性和量子干涉的特性,Grover算法通过构建一个“量子叠加态”,使得每个数据库中 的项都在同一个量子位上同时处于“存在”和“不存在”的状态,从而实现对数据库的高效搜索。
• 算法步骤:Grover算法主要包括两个步骤,一是构建“量子叠加态”;二是通过一系列的量子干涉和测量操作 ,将目标项从数据库中筛选出来。
量子比特的稳定性
量子比特极易受到环境噪声和干扰,导致 计算过程中出现误差。
量子纠缠的控制
对多个量子比特进行精确的纠缠控制是实 现量子计算的难点之一。
量子门的设计
量子门是实现量子计算的基础,设计具有 高保真度和可扩展性的量子门是关键。
量子纠错的实现
由于量子比特的脆弱性,计算过程中可能 会出现错误,因此需要进行错误纠正。
基本思想
利用量子计算机的并行性和干涉特性,量子模拟 算法可以高效地模拟自然界的物理现象和化学反 应。
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ppt课件
10
• 在A和C间插入偏振片B时,由于偏振片B的正交基可以表示为:
Hale Waihona Puke { (|↑1 > + | →>), (|↑1>- | →>)} (1.2)
ppt课件
9
• 现在我们用上述量子力学原理解释前面的偏振试验。插入偏振片 可以看成是对光子的量子态进行一次测量。在测量的两个正交基
中,一个与偏振片的偏振方向相同,而另一个与偏振片的偏振方
向垂直。该测量将改变光子的偏振方向。只有那些测量后的偏振
方向与偏振片的偏振方向一致的光子才能通过偏振片,而其它光 子被偏振片反射回去了。例如,偏振片A用基|→>来测量光子的量 子态,那么有的光子的量子态在测量后变成了|→>,有的光子的 量子态在测量后变成了|↑>,只有偏振方向为|→>的光子才能通过 偏振片A,而所有偏振方向为|↑>的光子则全被反射回去了。
图1 实验 1
• 实验可见偏振片A"过滤"掉了那些非水平偏振方向的光子,通 过的是偏振方向是水平方向的光子。由于偏振片A的入射光的偏
振方向是随机的,所以入射光中偏振方向是水平方向的光子数目
极少,如果偏振片A起"过滤"作用,则出射光的光强应该非常 弱,实际上不会是入射光的光强的一半。
ppt课件
6
• 现将垂直偏振片C插入到偏振片A和投影屏之间,如图2所示,可 见到垂直偏振片C的出射光的光强为零。“过滤”可以解释这一 现象,因为没有偏振方向为水平方向的光子能够通过偏振方向为 垂直的偏振片。
a |↑> + b |→>
(1.1)
• 其中,a和b表示复数,而且 + =1。在量子力学中,两个基向量 |↑>和|→>被称作本征态。
• 我们感兴趣的是光子的偏振方向,所以可以把一个光子的偏振状 态表示为上述形式。实际上,任意两个相互正交的非零单位向量 都可以作为状态空间的基。
• 对量子状态的测量要求把该状态分别投影到其对应的正交基上, 如图4所示。
ppt课件
8
• 对量子状态的测量要求把该状态分别投影到其对应的正交基上, 如图4所示。
图4 投影在基上的量子态的测量
• 对该状态进行测量的时候,观测到状态|↑>的概率为 ,而观测到状 态|→>的概率为 。由于测测量在相互正交的基上进行的,所以若 不特别说明的话,所有的基均指的是正交的。
• 另外,对量子态的测量还将使被测量的量子态改变为测量结果所 表示的态。也就是说,如果我们对量子态 |ψ> = a |↑> + b |→>进行 测量所得的结果是|↑>,那么量子态|ψ>就变成了 |↑>,如果再用相 同的基进行测量,测量结果一定还是态|↑>。由此可见,除非被测 量的量子态是被测力学量的一个本征态,否则任何测量都会改变 量子态,而且不能由改变后的量子态推知原来的量子态。
ppt课件
3
量子力学基础
❖ 量子力学对已知世界的描述是精确和完整 的,也是理解量子计算与量子信息的基础。
☆光子偏振实验 ☆狄拉克表示法 ☆线性算子线性
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4
1-1光子的偏振
基本实验原理
光子是我们可以直接观测到的唯一的微观粒子。下 面我们将通过解释光子及其偏振的简单实验说明量子力 学的某些原理。试验所需的装置有:一个强光源,投影 屏和偏振片。偏振片起“过滤”作用,即水平偏振片通 过的是偏振方向是水平方向的光子,而滤掉了那些非水 平偏振方向的光子;垂直偏振片滤掉了那些非垂直偏振 方向的光子。如果把垂直偏振片插入到水平偏振片和投 影屏之间,可见到垂直偏振片的出射光的光强为零。假 设入射光的偏振方向是随机的。
得所有函数值,然后通过测量函数值得到相关联的函数自变量的
叠加态,并对其进行量子付立叶变换。量子付立叶变换和经典付
立叶变换一样,实现函数时域到频域的转换,从而可以较高的概
率测量到产生函数周期的状态,最后利用函数周期对大数进行质 因子的分解。
• 另一个算法是Grover量子搜索算法[2]。以前对大部分没有确定结 构的问题,搜索求解的最好的办法是一个一个地去试,所以如果 搜索空间的大小为N,那么这种方法的复杂度就是O(N)。Grover 算法在量子计算机上对这类非结构化的问题使用了WalshHadamard变换和相位旋转变换,其求解的时间复杂度是O( ),即 该算法将数据的搜索速度从N提高到 ,它是一种对非结构化解空 间进行完全搜索的优化算法。
图2 实验 2 最后,我们在A和C间插入偏振方向为45º的偏振片B,如图3所示,可 看到投影屏上的一些微弱的光,它的光强正好是光源光强的1/8。
图3 实验 3
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2.1.2 实验解释
• 如果我们使用两个基向量 |↑>和|→>分别表示垂直偏振方向和水平 偏振方向,那么任意一个随机的偏振方向都可以用这两个基向量 的线性组合形式表示:
ppt课件
5
1-1-1偏振实验
• 光子是我们可以直接观测到的唯一的微观粒子。下面我们将通过 解释光子及其偏振的简单实验说明量子力学的某些原理。试验所 需的装置有:一个强光源,如一台激光光源,三个偏振片A、B和 C,其偏振方向分别是水平45º和垂直。
• 如图1所示,将一束光照射到投影屏上,假设入射光的偏振方向是 随机的。首先在光源和投影屏之间插入水平偏振片,可以看到透 过A后的出射光光强只有其入射光光强的一半,而且射出的光子 现在都变成了水平偏振。
• 假设光源产生的光子的偏振方向是随机的,各种偏振方向的光子 出现的概率相同,那么这些光子的量子态经过偏振片A后,光子 状态被偏振片A、B和C改变的概率为50%。所以,偏振方向变为 水平方向的光子占所有光子的50%,这些光子的量子态为|→>, 它们通过偏振片A。而偏振片C用基|↑>来对量子态为|→>的光子进 行测量,光子状态改变的概率为0,其量子态仍然保持|→>。所以 没有任何光子通过偏振片C,从而偏振片C的出射光强为0。
量子计算入门
Royea
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量子计算
• 序言 • 量子力学基础 • 量子计算
ppt课件
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序言
• 量子计算出现于过去十年间,其中最引人注目的算法是Shor提出 的大数因子分解算法,此算法可在量子计算机上以多项式时间实 现[1],它使NP问题变成P问题。算法的主要思想是将分解问题变 为寻找函数的周期问题。它首先使用量子并行性通过一步计算获
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