Algorithmic Cooling in Liquid State NMR
量子冷却是一种利用热化来提高量子比特纯化水平的方法，即它降低了量子比特系统的熵。利用梯度上升脉冲工程（GRAPE）这一最优控制算法，实现了液态核磁共振的算法冷却。将各种冷却算法应用于$^{13}$ C $_2$ -三氯乙烯的三个量子位，以几种不同的方式将系统冷却到香农熵界限之外。特别是，在一个实验中，碳量子比特被冷却了4.61倍。这项工作是一个潜在的整合工具的核磁共振量子计算到体内磁共振光谱学的一步。
2015-11-08 quant-ph
Trade-off between Cooling-Step Count and Geometric Implementation Cost in Non-Markovian Algorithmic Cooling
The University of Tokyo（东京大学）
该研究针对单量子比特热浴算法冷却，探究储能器记忆对冷却步数与几何实现成本权衡的影响，通过模拟和ibm_kawasaki Heron r2处理器实验，发现抑制储能器记忆会减少冷却步数但增加几何成本，为算法冷却的储能工程提供资源视角。
2026-09-01 quant-ph
Optimal Algorithmic Cooling of Spins
自旋的电磁冷却（AC）可能是量子计算设备在不久的将来的第一个应用。简单的量子算法结合新颖的熵操纵可以产生一种改进分子识别的方法。我们在这里介绍几个新的穷举冷却算法，如Tribonacci和k-bonacci算法。特别是，我们提出了“所有bonacci”算法，它似乎达到最大程度的冷却可获得的最佳AC方法。
2007-11-19 quant-ph
Prospects and Limitations of Algorithmic Cooling
自旋的热浴算法冷却（AC）是一种理论上强大的有效冷却方法，（理想情况下）冷却具有低极化的自旋比单独通过可逆熵操作冷却更好。在这里，我们探讨了AC的局限性和前景。对于非理想和半最优的AC，我们研究了有限弛豫时间的重置和计算自旋的影响，可实现的有效冷却。我们推导出，通过模拟，可达到的冷却水平，给定的弛豫时间的比例，使用两个半最佳的实用算法。我们希望这种分析是有价值的规划未来的实验。对于理想的和最佳的AC，我们利用所需的复位步骤的数量上的下限，基于熵的考虑，提出使用AC作为一种工具，用于改善信噪比在液态磁共振波谱的重要后果。我们讨论了AC用于非侵入性临床诊断和药物监测的潜在用途，与目前使用的方法相比，它可能具有显着较低的比吸收率（SAR）。
2014-04-27 quant-ph
The Asymptotic Cooling of Heat-Bath Algorithmic Cooling
量子态的纯度是许多量子应用的关键要求。提高纯度受到热力学基本热力学定律的限制。在这里，我们正在探索解决这个问题的自然方法的基本限制，即热浴算法冷却（HBAC）。Schulman等人在中证明了HBAC技术存在冷却极限，但在过去十年中，该极限仍然未知。在这里我们第一次发现了这个极限。在量子热力学的背景下，这对应于量子系统的最大可提取功。
2014-12-02 quant-ph
Novel Technique for Robust Optimal Algorithmic Cooling
热浴算法冷却（HBAC）提供了提高量子态纯度的算法方法。这些技术是复杂的迭代过程，从每次迭代到下一次迭代都会发生变化，这对实现这些算法构成了重大挑战。在这里，我们介绍了一种新技术，在基本层面上，表明可以在没有任何状态知识的情况下进行算法冷却甚至达到冷却极限，并且只使用单个固定操作，并且在实际层面上，为实现HBAC提供了一种更可行和更强大的替代方案。我们还表明，我们的新技术收敛到HBAC的渐近状态，冷却算法可以有效地实现，但是，饱和可能需要指数多次迭代，仍然不切实际。这使HBAC进入了可行性领域，并使其成为量子技术实际应用的可行选择。
2019-06-09 quant-ph
Algorithmic Cooling and Scalable NMR Quantum Computers
我们在这里提出算法冷却（通过极化热浴）-一个强大的方法，在有限的温度下，在液体核自旋系统中获得大量的高度极化的自旋。考虑到自旋半态代表（量子）比特，算法冷却通过采用一组快速热弛豫比特来清除数据压缩上香农界限之外的脏比特。这样的辅助位可以使用与环境快速进入热平衡的自旋来实现，电子自旋在不冷却环境的情况下将自旋冷却到非常低的温度可能会导致核磁共振实验的突破，我们的"自旋制冷“方法表明这是可能的。核磁共振系综计算机的尺度问题可能是构建有用的量子计算设备的主要障碍，我们的自旋制冷方法表明这个问题可以解决。
2001-06-18 quant-ph
Algorithmic cooling for resolving state preparation and measurement errors in quantum computing
状态准备和测量误差通常被认为是不可区分的。区分状态准备（SPAM）误差和测量误差的问题对于表征量子处理器的领域很重要。在这项工作中，我们提出了一种方法来分别表征垃圾邮件错误使用一种新型的算法冷却协议称为基于测量的算法冷却（MBAC）。MBAC假设能够对单个量子位执行（可能不完美的）投影测量，这在许多现代量子处理器上都可用。我们表明，MBAC可以显着减少状态准备误差在现实的假设下，与一个小的开销，可以由可测量的量的上限。因此，MBAC不仅可以成为衡量近期量子处理器的有价值的工具，而且还可以以算法的方式提高量子处理器的性能。
2022-03-15 quant-ph
Paramagnetic Materials and Practical Algorithmic Cooling for NMR Quantum Computing
核磁共振冷却是一种使用新的数据压缩技术和简单的量子计算设备来改进NMR光谱学的方法，并提供可扩展的NMR量子计算机。该算法递归地采用两个步骤。系统的计算量子位（qubit）的可逆熵压缩和通过一组快速达到热弛豫的重置量子位从系统到环境的不可逆热传递。是否有可能使用现有技术通过实验证明算法冷却？为了允许实验算法冷却，重置量子位的热化时间必须比计算量子位的热化时间短得多。然而，这样的热化时间比尚未被报道。我们在这里研究了顺磁盐对计算量子比特（碳）和重置量子比特（氢）的热化时间比的影响。我们发现，热化时间比提高了约三倍。基于这一结果，我们的团队和合作者目前正在进行热化和磁性离子算法冷却的实验演示。
2005-11-16 quant-ph
A spin based heat engine: demonstration of multiple rounds of algorithmic cooling
我们展示了在3量子位固态核磁共振量子信息处理器中演示多轮热浴算法冷却的实验结果。通过动态地将熵从感兴趣的系统中泵出并进入热浴，我们能够将单个量子比特纯化为热浴的1.69倍的偏振，从而超出了封闭系统冷却的香农界限。所实现的冷却算法需要高保真度相干控制和与环境的有意控制的交互。我们讨论了改进的控制，允许这种演示。这项实验工作表明，在具有足够大偏振的系统中，如果量子控制达到这种水平，那么应该可以实现几乎纯的量子比特。
2008-04-23 quant-ph
Heat Bath Algorithmic Cooled Quantum Otto Engines
我们建议替代量子奥托发动机，使用热浴算法冷却与伙伴配对算法，而不是等容冷却。将处于一个熵阱中的液态核磁共振系统视为工作流体。然后，详细分析了四冲程和二冲程量子奥托发动机的可提取功和热效率。在这些循环中，热浴算法冷却的作用是使用单个熵阱而不是两个。此外，这种冷却算法增加了发动机的功率，减少了一个循环所需的时间。
2019-01-04 quant-ph
Double-Bracket Algorithmic Cooling
本研究提出双括号算法冷却（DBAC）协议，通过模拟量子虚时演化抑制纯态量子相干性，其电路与输入态无关，可在无测量下拓展算法冷却目标，且更多输入量子比特能提升冷却性能，为量子热力学基础任务提供新路径。
2025-09-30 quant-ph
Algorithmic Cooling of a Quantum Simulator
受控量子力学设备提供了一种模拟更复杂量子系统的方法，其速度比经典计算机快得多。这种“量子模拟器”在很大程度上依赖于能够制备哈密顿量的基态，其性质可以用于计算关联函数，甚至是某些经典计算的解决方案。虽然绝热制备仍然是产生这种基态的主要手段，在这里，我们提供了一种不同的制备途径：通过模拟耗散冷却到基态。这与当代在量子系统中实现广义形式的模拟退火的努力直接类似。
2012-07-30 quant-ph
Breaking the limits of purification: Postselection enhances heat-bath algorithmic cooling
量子技术需要纯态，而这通常是由极端制冷产生的。热浴算法冷却是理论上最佳的制冷技术：它将熵从多粒子系统运送到热浴中，从而产生高纯度的量子态。在这里，我们展示了如何利用一个单一的二进制结果测量，超越这种迄今为止最佳的技术。我们的协议可以创建任意数量的纯量子态没有任何残余的混合使用最近发现的设备称为量子开关，把两个操作叠加，后选择证明完全纯化。
2023-02-09 quant-ph
Designing Minimalistic Variational Quantum Ansatz Inspired by Algorithmic Cooling
本文介绍了一种受算法冷却原理启发的新的最小变分量子计算方法。所提出的热交换算法冷却模拟器（HE模拟器）促进了有效的种群重新分布，而不需要浴重置，简化了在有噪声的中间尺度量子（NISQ）设备上的实现。与传统的硬件高效和QAOA算法相比，HE算法在完全网络\textsc{Maxcut}优化问题上实现了更高的逼近比。我们还提出了一种新的变分算法，该算法利用HE近似计算不纯耗散系统的基态变分量子本征求解器（dVQE），在计算一维含杂质海森堡链的基态能量时实现了亚$1\%$误差，并成功模拟了不纯自旋链的边缘效应，显示了其在量子多体物理中的应用潜力.这些结果强调了与硬件高效实现的兼容性，提供了一个可扩展的方法来解决复杂的量子问题，在无序和开放量子系统。
2025-01-28 quant-ph
Thermalization of finite complexity and its application to heat bath algorithmic cooling
本文提出基于碰撞模型的有限复杂度热操作，通过迭代协议实现亚浴温冷却，并通过引入量子比特机器提升冷却效率。
2025-05-15 quant-ph
'Algorithmic cooling' in a momentum state quantum computer
我们描述了一个量子计算机的基础上的二能级原子之间的离散一维动量态的相干操纵。短激光脉冲与依赖于动能的自由相位演化的组合可以对动量态的二进制表示中的任何量子比特执行逻辑反转、交换、CNOT和Hadamard操作，以及条件相位反转。这允许一个二元右旋转，这在一个单一的相干过程中的动量分布减半。因此，用于原子动量相干控制的场可以被设计为量子算法。
2002-10-14 quant-ph
State-independent robust heat-bath algorithmic cooling of nuclear spins
本研究在NMR量子处理器上实验实现了不依赖初始态、仅用单一固定操作的鲁棒热浴算法冷却，完成13C和15N自旋的高效冷却，首次在15N自旋上验证最优HBAC并探究退相干影响。
2023-03-16 quant-ph
Thermodynamic Analysis of Algorithmic Cooling Protocols: Efficiency Metrics and Improved Designs
本文从热力学视角系统分析算法冷却协议，统一冷却极限表达式，提出性能系数和朗道尔比两个效率度量，并设计出以更低功输入达到目标温度的改进协议。
2024-02-19 quant-ph
Hyperfine spin qubits in irradiated malonic acid: heat-bath algorithmic cooling
执行量子纠错的能力是可扩展的量子信息处理的显著障碍。多轮量子纠错的关键要求是从辅助量子比特动态提取熵的能力。热浴算法冷却是一种使用量子逻辑操作将熵从一个子系统移动到另一个子系统的方法，并允许将自旋量子位冷却到闭合系统（香农）界限以下。伽马辐照的、$^{13}$ C标记的丙二酸提供多达5个自旋量子位：1个自旋半电子和4个自旋半核。原子核是强烈的超精细耦合到电子，可以通过利用超精细相互作用的各向异性部分或通过使用脉冲电子-核双共振（ENDOR）技术来控制。电子将原子核连接到一个由电子的热自旋极化决定的更冷的有效温度的热浴中。通过准确地确定完整的自旋哈密顿量和进行现实的算法模拟，我们表明，实验演示的热浴算法冷却超过香农界是可行的，在这两个3量子比特和5量子比特的变体自旋系统。类似的技术可以用于极化分子或晶体系统中的原子核，其允许电子自旋的非平衡光学极化。
2015-05-13 quant-ph
Strong Algorithmic Cooling in Large Star-Topology Quantum Registers
将量子比特冷却到一个纯的初始态是实现容错量子信息处理的关键。在这里，我们设想了一个星型拓扑结构的重置和计算量子位为此目的。重置量子位通过在热浴算法冷却过程的帮助下将其熵转移到热浴来冷却或净化计算量子位。通过将标准NMR方法与强大的量子控制技术相结合，我们冷却了两个大的星形拓扑系统的中心量子比特，分别具有13和37个自旋。我们获得了超过24倍的极化增强，以及相关的自旋温度从298 K降低到12 K。利用计算量子比特的增强极化特性，我们制备了15阶的组合相干光。通过基准这些coherency的衰减，我们调查的基础噪声过程。此外，我们还冷却了一对计算量子比特，并随后将它们准备在一个有效的纯态。
2017-07-30 quant-ph
Heat-Bath Algorithmic Cooling with correlated qubit-environment interactions
高纯量子态的受控制备是量子信息科学实际应用的核心，从大多数量子算法的状态初始化到满足量子纠错容错阈值的辅助量子比特的可靠供应。热浴算法冷却已被证明可以通过熵的受控再分配和与浴的多次接触来纯化量子位，不仅适用于整体实现，而且适用于具有强但不完美测量的技术。然而，在以前的工作中已经假设了与浴的相互作用的隐含限制。在本文中，我们表明，更好的净化，可以通过消除限制。更具体地说，我们包括系统和浴之间的相关性，我们利用这些相关性将熵从系统泵入浴中。我们介绍了一种工具，冷却算法，我们称之为“状态重置”，当耦合到环境是广义的从个人量子位弛豫相关量子位弛豫。我们提出了改进的冷却算法，导致纯度的增加超出了所有以前的工作，并将我们的结果与核Overhauser效应。
2017-03-08 quant-ph
Experimental Heat-Bath Cooling of Spins
原子冷却（AC）是一种净化量子系统的方法，例如核自旋的集合，或光晶格中的冷原子。当应用于自旋时，AC产生高度极化的自旋的集合，这增强了核磁共振（NMR）中的信号强度。根据这种冷却方法，在恒定磁场中的自旋半核被认为是比特，或者更准确地说，量子比特，在已知的概率分布。然后使用普通的NMR量子计算工具将这些比特上的数学步骤翻译成专门设计的NMR脉冲序列。自旋的$algorithmic$冷却是通过交替地将可逆的、熵保持的操作（从数据压缩算法借用）与$selective$ $reset$（将熵从所选自旋转移到环境）相结合来实现的。理论上，将算法冷却应用于足够大的自旋系统可能会产生远远超出香农熵守恒极限的极化。在这里，只执行选择性重置步骤，因此我们更喜欢将此过程称为“热浴”冷却，而不是算法冷却。我们在这里实验性地实现了两个连续的选择性重置步骤，将熵从两个选定的自旋转移到环境中。我们用市售的标记分子在标准液态NMR光谱仪上进行了这样的冷却实验。我们的实验产生了$bypass$ $Shannon's$ $entropy$ - $conservation$ $bound$的极化，因此整个自旋系统被冷却。这篇论文最初于2005年提交，首先提交给《科学》杂志，然后提交给《美国国家科学院院刊》，并包括随后几年的其他结果（例如，2007年重新提交）。Postscriptum包含更多细节。
2014-04-28 quant-ph
Achievable polarization for Heat-Bath Algorithmic Cooling
纯量子态在量子信息的应用中起着核心作用，既可以作为许多算法的初始态，也可以作为量子纠错的资源。制备满足量子纠错阈值的高纯态仍然是一个挑战，不仅对于像NMR或ESR这样的系综实现，而且对于其他技术。热浴制冷是一种提高耦合到浴槽的量子位组的纯度的方法。我们通过分析不能提取更多熵时的状态来研究可实现的偏振。特别地，当量子比特的初态是完全混合的情况下，我们给出了纯化量子比特的最大极化和整个系统的相应态的解析形式。然而，当从具有更高偏振的其他状态开始时，可以达到更高的偏振，因此我们的结果提供了可实现的下限。我们还给出了一个上限的步骤，需要得到一定的所需的极化的数量。
2016-03-23 quant-ph
Heat-Bath Cooling of Spins in Two Amino Acids
热浴冷却是自旋的实用算法冷却的一个组成部分，这是一种可能对体内13 C光谱有用的方法，特别是对于其中离体超极化的底物无效的延长的代谢过程。我们将热浴冷却应用于1，2 - 13 C2-氨基酸，使用α质子将熵从选定的碳转移到环境中。对于谷氨酸和甘氨酸，两个碳原子都被冷却了约2.5倍，在其他实验中，C1的极化几乎加倍，而所有其他自旋都有平衡极化，表明总熵减少。研究了添加钆对比剂Magnevist对谷氨酸盐热浴冷却的影响。
2011-10-26 physics.chem-ph q-bio.BM quant-ph
Heat-Bath Algorithmic Cooling with optimal thermalization strategies
热浴制冷是一套通过利用周围的热浴和幺正相互作用来产生高纯量子系统的技术。这些技术最初使用的热环境仅在环境温度下完全热化的Ancillas。在这里，我们通过优化热化策略来扩展HBAC协议。我们发现，任何$d$维系统在任意的初始状态，可证明的最佳冷却协议，令人惊讶的简单结构和指数收敛到基态。与标准方案相比，这些方案可以使用更少或不使用辅助装置，并利用记忆效应来增强冷却。我们验证了最优协议是鲁棒的各种偏离理想的情况。对于单个目标量子比特，最佳协议可以很好地近似为系统与单个热玻色子模式之间的Jaynes-Cummings相互作用，用于广泛的环境温度。这承认一个实验实施接近设置的微脉塞，与领先的建议在文献中的性能竞争。拟议的协议提供了一个实验设置，说明如何利用非马尔可夫性来改善冷却。在技术方面，我们1。介绍了一类新的状态称为最大活跃状态，并讨论了其热力学意义的最优酉控制，2。引入一组新的热力学过程，称为$β$ -置换，其访问足以模拟通用热化过程，3.展示了如何使用在热力学资源理论方法中开发的抽象工具箱来执行具有挑战性的优化，同时将其与开放量子系统动力学工具相结合，以在物理现实的设置中近似最优解。
2019-11-11 quant-ph
Gaussian Thermal Operations and the Limits of Algorithmic Cooling
热操作的研究使人们能够研究量子态和纳米热机器的最终可能性。虽然相当普遍，这些结果通常不适用于连续变量系统，并没有考虑到，在许多实际相关的设置，系统与环境的相互作用是有效的双线性。在这里，我们解决这些问题的重点是高斯量子态和通道。我们提供了作用于任意数量的玻色子模式的最一般的高斯热操作的完整表征，这些玻色子模式都可以嵌入马尔可夫动力学中，并推导出单模情况下在这种操作下状态变换的必要和充分条件，包括能量本征基中具有非零相干性的状态（即，压缩状态）。我们的分析导致了算法冷却的技术相关任务的一个不可行的结果：我们表明，这是不可能减少耦合到高斯环境的系统的熵低于其自身或环境温度，通过一系列的高斯热操作穿插任意（甚至非高斯）幺正。这些发现建立了高斯资源的量子热力学过程的有用性的基本约束。
2020-01-20 quant-ph
Heat Bath Algorithmic Cooling with Spins: Review and Prospects
多轮量子纠错（QEC）的应用是构建可扩展量子信息处理器件的重要里程碑。然而，它的实验实现仍处于起步阶段。多轮QEC的要求是高控制保真度和从辅助量子位提取熵的能力。基于核磁共振（NMR）的量子器件已经证明了高达12个量子位的高控制保真度。另一方面，NMR QEC实验的主要挑战是在每轮QEC开始时有效地提供高纯状态的辅助量子比特。NMR或其他基于系综的量子系统中的量子位的纯化可以通过热浴制冷（HBAC）来完成。这是一种从与热浴相互作用的量子比特中提取熵的有效方法，允许冷却到浴温度以下。对于实际的HBAC，耦合的电子-核自旋系统比传统的NMR量子处理器更有前途，因为在相同的实验条件下，电子的自旋极化比质子的自旋极化大$10^3$倍。我们提供了一个概述的理论和实验方面的HBAC专注于自旋和磁共振为基础的系统，并讨论了利用电子-核耦合系统的HBAC和多轮QEC的实现前景。
2015-01-05 quant-ph
Thermodynamics of a minimal algorithmic cooling refrigerator
我们从理论和实验上研究了一种最小三量子位热浴算法冷却制冷机的热力学性能。我们分析计算的性能系数，冷却功率和极化的目标量子位为任意数量的周期，考虑到现实的实验缺陷。我们确定其基本上限在理想的可逆限制，并表明，这些值可以通过实验接近使用一个系统的三个量子位在金刚石中的氮空位中心。
2022-07-11 cond-mat.stat-mech quant-ph
Experimental Saturation of the Heat-Bath Algorithmic Cooling bound
热浴制冷（HBAC）技术提供了选择性地增强目标量子子系统的偏振的方法。然而，这些技术中的冷却是有限的。在这里，我们报告的HBAC冷却边界的第一个实验观察。我们使用HBAC来超分辨金刚石中的核自旋。使用两个碳核自旋作为极化源（复位）和14 N核自旋作为计算位，我们证明，重复一个单一的冷却步骤增加了超过初始复位极化的极化，并达到HBAC的冷却极限。我们基准的性能，我们的实验在一个范围内的可变复位极化。由于能够将重置自旋转换为不同的初始极化，我们设想所提出的模型可以作为量子热力学研究的测试平台。
2018-12-15 cond-mat.mes-hall quant-ph
Improving Quantum Machine Learning via Heat-Bath Algorithmic Cooling
Atominstitut, Technische Universität Wien（维也纳技术大学原子研究所）；Miller Institute for Basic Research in Science, University of California Berkeley（加州大学伯克利分校米勒基础科学研究所）；Yonsei University（延世大学）
本文将量子监督学习建模为热力学冷却过程，提出受热浴算法冷却启发的量子制冷机协议，通过熵压缩与热化交替提升 QML 采样效率并降低分类分数及梯度估计开销。
2025-01-05 cs.LG quant-ph
Algorithmic Cooling of Nuclear Spin Pairs using a Long-Lived Singlet State
制冷方法操纵开放量子系统，以便将其温度降低到环境温度以下。我们表明，显着的冷却是通过利用长寿命的核单重态，这是一个反对称的量子叠加的“上”和“下”量子比特状态的自旋对系统的合奏。这种效应是通过对含有一对近等效13 C核的分子系统进行核磁共振（NMR）实验来证明的。系统的种群受到由松弛间隔分隔的循环排列的重复序列的影响。长寿命核单重态顺序被泵浦到幺正极限之外，并且相对于其热平衡值，核磁化增强了21%。据我们所知，这是第一次使用量子叠加态来演示算法冷却，并且没有区分快速和缓慢松弛的量子位。
2019-12-31 physics.app-ph physics.chem-ph quant-ph
Demon-like Algorithmic Quantum Cooling and its Realization with Quantum Optics
多体系统低温特性的模拟一直是量子信息科学理论和实验研究的主要挑战之一。我们提出并通过实验证明了一种通用的冷却方法，该方法适用于任何可以由量子计算机模拟的物理系统。这种方法允许我们提取和消除量子态的热分量，即，量子麦克斯韦恶魔实验实现与量子光网络，结果是完全符合理论预测（保真度高于0.978）。这些结果为模拟经典方法难以解决的物理和化学体系的低温性质开辟了一条新的途径。
2012-08-10 physics.optics quant-ph
Universal quantum algorithmic cooling on a quantum computer
量子冷却是一种确定性的过程，它将任何态驱动到最低本征态，从化学和凝聚态量子物理的基态性质的研究到一般的优化问题，量子冷却都有着广泛的应用。然而，冷却过程通常是非幺正的，因此它在量子计算机上的实现要么需要深电路，要么假设具有变分电路的特定输入状态。在这里，我们提出了克服这些限制的通用量子冷却算法。利用衰减函数的双相表示，我们展示了如何普遍地和确定性地实现一般的冷却过程与浅量子线路。我们展示了它在冷却任意输入态与已知的基态能量，对应于令人满意的，线性代数任务，和量子态编译任务，并准备未知的本征值和本征态，对应于量子多体问题的应用。与量子相位估计相比，我们的方法只使用一个辅助量子比特和更浅的电路，显示出相对于最终状态失真的电路复杂度的指数级改善。我们数值基准算法的$8$ -量子比特海森堡模型，并验证其可行性，准确地找到本征能量和获得本征态测量。我们的工作为近期和通用容错量子设备的高效和通用量子算法冷却铺平了道路。
2022-06-03 cond-mat.stat-mech cond-mat.str-el quant-ph
Orbital excitation blockade and algorithmic cooling in quantum gases
当受限少体系统中的强相互作用阻止粒子占据否则可到达的量子态时，发生相互作用阻断。封锁现象揭示了量子系统的潜在颗粒性质，并允许检测和操纵组成粒子，无论它们是电子，自旋，原子还是光子。从基于电子库仑阻塞的单电子晶体管到里德伯原子中的量子逻辑门，其应用范围非常广泛。在光晶格中，我们观察到一种新的相互作用阻塞，即超冷原子在轨道间的转移。在这个系统中，原子在相同的晶格位置进行相干碰撞所描述的接触相互作用的强度强烈依赖于原子的轨道波函数。我们诱导相干轨道激发通过调制的晶格深度和观察阶梯型的激发行为，因为我们通过调谐调制频率跨越相互作用分裂共振。作为轨道激发阻断（OEB）的应用，我们提出了一种新的量子气体冷却算法。我们实现的算法冷却利用了一系列可逆的基于OEB的量子操作，这些操作将熵隔离在系统的一部分中，然后是一个不可逆的步骤，从气体中去除熵。这项工作打开了将量子气体冷却到超低熵的大门，并对发展可以在光晶格中模拟的强关联电子系统的微观理解产生了影响。此外，OEB和里德伯原子中的偶极阻塞之间的密切相似性为在具有自然可扩展性的量子计算架构中实现双量子比特门提供了路线图。
2011-10-07 cond-mat.quant-gas quant-ph
Algorithmic Ground-state Cooling of Weakly-Coupled Oscillators using Quantum Logic
大多数离子缺乏直接激光冷却所必需的快速循环跃迁。在大多数情况下，它们仍然可以通过与第二个限制在相同电势中的可冷却离子物种的库仑相互作用而被同情地冷却。如果两种离子类型的荷质比太不匹配，则某些运动自由度的冷却变得困难。这限制了量子门可实现的保真度和光谱精度。在这里，我们介绍了一种新的算法冷却协议，用于将声子从较差的冷却模式转移到有效的冷却模式。我们通过同时使Be $^{+}$ -Ar $^{13+}$混合库仑晶体的两个运动模接近它们的零点能量来证明它，尽管离子之间的耦合很弱。我们达到最低温度报告的高电荷离子，只有$T\lesssim200~\mathrm{μK}$在两种模式中的每一个，对应于一个剩余的平均运动声子数$\langle n \rangle \lesssim 0.4$的剩余温度。结合射频离子阱中观察到的最低电场噪声，这些值使得能够实现基于高度带电离子的光学时钟，其分数系统不确定性低于$10^{-18}$水平。我们的方案也适用于（反）质子，分子离子，宏观带电粒子，和其他高电荷的离子物种，使其运动的量子基态的陷阱可靠的准备。
2021-02-25 physics.atom-ph quant-ph
Cooling limits of coherent refrigerators
该研究利用相干虚拟量子比特突破现有非相干制冷界限，推导普适相干制冷极限并给出可达协议，还提出优于非相干方案的广义算法冷却协议。
2024-10-23 quant-ph
Experimental Heat-Bath Cooling of Spins
磁致冷是一种产生高极化自旋系综的新技术，它可以显著提高核磁共振（NMR）谱的信号强度。它结合了可逆的（熵保持）操纵和不可逆的控制与环境的相互作用，使用简单的量子计算技术，以增加自旋极化远远超过香农熵守恒界限。值得注意的是，热化被有利地用作冷却方案的组成部分，与其通常的破坏性影响相反。我们报告的第一个冷却实验绕过香农的熵守恒约束，在一个标准的液态NMR光谱仪上进行。我们相信，这一实验成功可以为量子计算设备的首次应用铺平道路。
2005-11-16 quant-ph
Sub-Bath Cooling in Bosonic Systems: Gaussian Constraints and Non-Gaussian Enhancements
本研究提出了一种通用框架，用于冷却连续变量系统，揭示了高斯操作的约束和非高斯相互作用的增强作用，并展示了非高斯资源在冷却极限提升中的关键作用。
2025-12-11 quant-ph
Cooling a Qubit using n Others
通过分析机器结构对冷却能力的影响，提出基于二分图完美匹配的冷却协议优化方法，建立量子冷却的新理论框架。
2025-12-20 quant-ph
Exponential improvement for quantum cooling through finite-memory effects
量子技术的实际应用需要制备高纯度的态，或者用热力学术语来说，需要非常低的温度。给定有限的资源，热力学第三定律禁止完美冷却;尽管如此，已经推导出了与量子热机重复相互作用的系统的渐近基态人口的可达到上限。这些界限适用于无记忆（马尔可夫）设置，其中每个制冷步骤独立于先前的步骤进行。在这里，我们扩展这个框架来研究记忆对量子冷却的影响。通过引入一个记忆机制，通过广义碰撞模型，允许马尔可夫嵌入，我们推导出可实现的界限，提供了一个指数优势的无记忆的情况下。对于量子比特，我们的界限与热浴算法冷却的界限一致，我们的框架将其推广到任意维度。最后，我们描述了自适应逐步优化协议，优于所有标准程序。
2020-11-05 quant-ph
Demonstration of system-bath physics on a gate-based quantum computer
本研究开发了一种利用 qubit 固有噪声实现非幺正操作和算法冷却的方法，通过模拟辅助自旋浴耗散将系统冷却至基态，在 IBM-Q 设备上验证了系统自旋的铁磁/反铁磁有序弛豫与稳定化，为近期量子计算机的多体量子模拟提供了新途径。
2025-02-05 quant-ph
High-fidelity operation and algorithmic initialisation of spin qubits above one kelvin
本文针对量子比特在毫开尔文温度下热负载超限的问题，在 1 开尔文以上实现硅自旋量子比特的高保真操作，通过算法初始化协议和射频读出达到容错所需保真度，并演示了高保真单、双量子比特门。
2023-08-18 quant-ph
Gate-based Readout and Cooling of Neutral Atoms
California Institute of Technology（加州理工学院）
本研究提出了一种基于辅助原子的工具箱，通过高保真性Rydberg纠缠门和辅助原子缓解中性原子阵列中的硬件限制，实现了多次辅助原子读取、量子信息转换和算法冷却。
2026-03-23 quant-ph
Exploring Noisy Quantum Thermodynamical Processes via the Depolarizing-Channel Approximation
Technische Universität Wien（维也纳工业大学）；Vienna Center for Quantum Science and Technology (VCQ)（维也纳量子科学与技术中心）；University of Vienna（维也纳大学）；RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences (iTHEMS)（理化学研究所跨学科理论与数学科学中心）；RIKEN Center for Computational Science (R-CCS)（理化学研究所计算科学中心）；Institute for Quantum Optics and Quantum Information - IQOQI Vienna, Austrian Academy of Sciences（奥地利科学院维也纳量子光学与量子信息研究所）
通过去极化通道近似分析噪声对量子热力学冷却协议的影响，推导出在噪声存在下的渐近冷却极限和基态人口界限。
2026-01-22 quant-ph
Optimal Manipulation Of Correlations And Temperature In Quantum Thermodynamics
本论文致力于研究两个任务：制冷和相关性的创建。在制冷部分，两种不同的范式的冷却，即相干和非相干，被定义。这些范例与其他现有的制冷技术，如热浴算法冷却（HBAC），量子热力学的资源理论方法，自主冷却的连接。每一个范式，然后调查自己。这特别允许导出一般的和可达到的界限。这个界限在其简单性方面是惊人的：它取决于用于冷却感兴趣的系统的环境/机器的单个参数。相关性的创建部分致力于定量研究对于给定的能量可以创建多少相关性。在精确地制定了感兴趣的问题，我们解决它的任意有限维二分系统消失的背景温度。对于不为零的背景温度，问题的对称性被打破，使其更难处理。当两个系统是彼此的副本时，足够的对称性被恢复以制定对所有（有限）维系统有效的上限，并证明其在3维和4维的可达性。此外，我们推测，以及显示的证据，在任何维度的约束是可达到的。
2020-12-08 quant-ph
Unifying paradigms of quantum refrigeration: fundamental limits of cooling and associated work costs
在经典热力学中，控制的功成本通常可以忽略不计。相反，在量子热力学中，控制成本构成了总功成本的基本贡献。在这里，我们专注于量子制冷，研究控制水平如何决定冷却的基本限制以及在相应的过程中花费了多少工作。\jona{We compare two extremal levels of control. First coherent operations, where the entropy of the resource is left unchanged, and second incoherent operations, where only energy at maximum entropy (i.e. heat) is extracted from the resource. For minimal machines, we find that the lowest achievable temperature and associated work cost depend strongly on the type of control, in both single-cycle and asymptotic regimes. We also extend our analysis to general machines.}我们的工作提供了一个统一的图片不同的方法来量子制冷文献中开…
2019-03-12 cond-mat.mes-hall quant-ph
Bang-Bang Optimal Control of Large Spin Systems: Enhancement of $^{13}$C-$^{13}$C Singlet-Order at Natural Abundance
利用Bang-Bang最优控制（BB）技术，我们将大量高$γ$核的极化直接转换为单重态。这种方法类似于在量子态纯化中使用的算法冷却（AC）过程。具体地说，我们应用这种方法来提高单重态顺序在一个自然丰富的$^{13}$ C- $^{13}$ C自旋对使用一组9个等价的质子的11自旋系统。与不涉及极化转移的标准方法相比，我们发现单重态阶数提高了约三倍。此外，由于单线态磁化是由更快的弛豫质子贡献的，因此再循环延迟减半。因此，我们有效地观察到灵敏度提高了4.2倍，或者整体实验时间减少了18倍。我们还讨论了AC的可能扩展，称为热浴算法冷却（HBAC）。
2017-06-30 physics.chem-ph physics.comp-ph quant-ph
Optimal purification of a spin ensemble by quantum-algorithmic feedback
将量子粒子的高温系综纯化到已知状态是利用量子多体效应的关键要求。将系统带到其基态的被动冷却的替代方案是基于反馈以使系统主动地稳定在目标状态附近。这种替代方案，如果实现的话，为量子态的设计提供了额外的控制能力。在这里，我们提出了一个量子反馈算法能够稳定的集体状态的合奏从无限温度状态的限制，单量子。我们在半导体量子点中的~ 50，000个原子核上实现了这一点，并表明核自旋波动减少了83倍，降至10个自旋宏观态。虽然我们的算法可以净化单个宏状态，但系统特定的不均匀性会阻止达到此限制。我们的反馈算法进一步工程师经典相关的系综状态，通过宏观状态调谐，加权双峰，晶格多稳态，构成了一个前体对量子相关的宏观状态。
2021-11-08 cond-mat.mes-hall quant-ph
Study of Multiple Rounds of Error Correction in Solid State NMR QIP
控制误差的方法对量子信息处理至关重要。人们普遍认为，容错量子纠错是实现这一目标的主要竞争者。虽然容错量子纠错的理论已经很好地理解，但实验实现一直滞后。研究了在固态核磁共振（NMR）中利用刷新的辅助环实现多轮量子纠错的可行性。特别是，我们研究的过程中提出的提取熵，包括两个阶段;一个纠错码优化功能在有限的温度下，和实施的热浴算法冷却刷新的辅助量子位。提出了实现该方法的两种算法，一种用于在4个量子比特上执行测试，另一种用于在6个量子比特上实际实现。在错误校正和刷新阶段检查不完善的实施的影响。
2011-03-22 quant-ph
Thermodynamics of quantum feedback cooling
在纯态中初始化量子寄存器的能力是量子技术的许多应用的核心，从感测到量子信息处理和计算。在本文中，我们解决的问题，通过联合相干操作，涉及到辅助自旋和能量耗散到外部热浴的第二个合奏的两级寄存器自旋的合奏增加的偏振偏置。我们用量子反馈控制的通用语言制定了这种自旋制冷协议，类似于算法冷却，并确定了所涉及的相关热力学变量。我们的分析是双重的：一方面，我们通过合适的优值评估协议的最佳性，同时考虑其工作成本和有效性;另一方面，我们分析了登记册和附属系统之间建立的相关性的性质。特别是，我们观察到，无论是经典相关的数量，也没有量子纠缠似乎是关键成分，推动我们的自旋制冷协议。相反，我们报告说，一个更一般的指标量子纠缠之外，所谓的量子不和谐，是密切相关的冷却性能。
2016-02-05 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
An all silicon quantum computer
提出了一种完全由硅组成的量子计算机的固态实现。量子位是Si-29核自旋，其在Si-28（自旋-0）矩阵中排列为链，具有由大磁场梯度分离的拉莫尔频率。不需要杂质掺杂剂或电接触。光泵浦，算法冷却，和伪纯态技术完成。磁共振力显微镜用于读出。该方案利用了溶液NMR量子计算的许多成功方面，包括系综测量，RF控制和长退相干时间，但它允许更多的量子位和改进的初始化。
2001-09-07 cond-mat quant-ph
Asymmetries of thermal processes in open quantum systems
本文研究开放量子系统弛豫到热平衡时加热与冷却路径的不对称性，基于信息几何的热运动学理论，通过二能级系统、谐振子和量子布朗粒子三个例子证明在适当条件下加热比冷却更快，并利用刘维尔算符谱分解给出一般性解释。
2025-04-07 cond-mat.stat-mech quant-ph
