CN105912070B - 用于量子比特操控的数字波形调整方法 - Google Patents

用于量子比特操控的数字波形调整方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105912070B
CN105912070B CN201610218655.5A CN201610218655A CN105912070B CN 105912070 B CN105912070 B CN 105912070B CN 201610218655 A CN201610218655 A CN 201610218655A CN 105912070 B CN105912070 B CN 105912070B
Authority
CN
China
Prior art keywords
quantum bit
pulse
impulse
function
manipulation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610218655.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105912070A (zh
Inventor
娜希德·阿克塔
吴玉林
郑亚锐
邓辉
穆达萨·纳齐
黄克强
郭学仪
闫智广
宁鲁慧
金贻荣
朱晓波
郑东宁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute of Physics of CAS
Original Assignee
Institute of Physics of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute of Physics of CAS filed Critical Institute of Physics of CAS
Priority to CN201610218655.5A priority Critical patent/CN105912070B/zh
Publication of CN105912070A publication Critical patent/CN105912070A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105912070B publication Critical patent/CN105912070B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/02Digital function generators
    • G06F1/022Waveform generators, i.e. devices for generating periodical functions of time, e.g. direct digital synthesizers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Dc Digital Transmission (AREA)

Abstract

本发明提供了一种用于量子比特操控的数字波形调整方法,属于量子系统领域,量子比特的操控由一系列控制脉冲组成,数字波形调整方法包括:波形发生器产生控制脉冲;将所述控制脉冲分解为不同的脉冲函数关系;将分解出的所述脉冲函数进行预处理;将预处理后的所述脉冲函数关系合成并使用波形发生器产生控制脉冲,进行量子比特的操控。本发明提供的用于量子比特操控的数字波形调整方法,能够改善在对量子比特的操控中串扰、波形失真、噪音等因素引起的操作误差,从而提高对量子比特的操控精度。

Description

用于量子比特操控的数字波形调整方法
技术领域
本发明涉及量子系统领域,特别是涉及一种用于量子比特操控的数字波形调整方法。
背景技术
量子计算在大质数因子分解,全局搜索等数学问题的求解速度方面优于已知的经典计算算法。人们已经在多种不同的量子体系实现了一些简单的量子算法,超导量子比特系统是其中最有希望的系统之一。
超导量子计算机的发展受到多方面的制约:一方面,量子比特非常容易受到干扰,引起量子比特的退相干,存储于量子比特中的信息会慢慢流失;另一方面,在对量子比特的操控中,串扰,波形失真,噪音等都会引起操作误差。根据现有的量子纠错理论,对量子比特的操作精度需要达到一定的阈值,才能进行有效的纠错。对于量子比特如何进行操控调整,以减小上述因素造成的操作误差,改善某些情况下量子比特的操控精度是函待解决的问题。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种用于量子比特操控的数字波形调整方法,能够改善在对量子比特的操控中串扰、波形失真、噪音等因素引起的操作误差,从而提高对量子比特的操控精度。
特别地,本发明提供了一种用于量子比特操控的数字波形调整方法,量子比特的操控由一系列控制脉冲组成,其数字波形调整方法包括:
波形发生器产生控制脉冲;
将所述控制脉冲分解为不同的脉冲函数关系;
将分解出的所述脉冲函数进行预处理;
将预处理后的所述脉冲函数关系合成并使用波形发生器产生控制脉冲,进行量子比特的操控。
进一步地,所述波形发生器为任意波形发生器,
进一步地,所述波形发生器为可数字调频调幅的数字信号发生器。
进一步地,所述控制脉冲分解为不同的脉冲函数关系为:
f(t)=f1(t)*f2(t)
其中,f(t)为控制脉冲的函数,f1(t)和f2(t)为所述控制脉冲分解出的不同的脉冲函数,t为时间。
进一步地,所述f1(t)为余弦振荡函数,其函数关系式为:
f1(t)=A cos(ωt+θ)
其中,A为振幅,ω为频率,θ为初相位,t为时间。
进一步地,所述f2(t)为方波脉冲函数,其函数关系式为:
f2(t)=ε(t-t1)-ε(t-t2)
其中,ε(t)为阶跃函数,t、t1和t2为时间。
进一步地,将所述f2(t)的方波脉冲做平滑处理。
进一步地,所述平滑处理是对所述f2(t)方波脉冲的上升沿和/或下降沿进行处理,使上升沿和下降沿的斜率的绝对值的最大值与ω的乘积小于预定值。
进一步地,所述平滑处理是对所述f2(t)方波脉冲的上升沿和/或下降沿进行处理,使f2(t)在预定频谱范围所占比重超过预定的比例值。
进一步地,采用对脉冲波形的突变进行平滑处理进行量子比特的操控。
本发明提供的用于量子比特操控的数字波形调整方法,通过将控制脉冲分解为不同的脉冲函数关系后,将分解出的所述脉冲函数进行预处理,并采用预处理后的所述脉冲函数关系合成并使用波形发生器产生的控制脉冲,进行量子比特的操控,能够改善在对量子比特的操控中串扰、波形失真、噪音等因素引起脉冲波形的突变造成的操作误差,从而提高对量子比特的操控精度。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解,这些附图未必是按比例绘制的。附图中:
图1是根据本发明一个实施例的一种用于量子比特操控的数字波形调整方法的控制脉冲函数f(t)的波形示意图;
图2是根据图1所示的控制脉冲分解出的余弦振荡函数f1(t)的波形示意图;
图3是根据图1所示的控制脉冲分解出的方波脉冲函数f2(t)的波形示意图;
图4是根据本发明一个实施例的一种用于量子比特操控的数字波形调整方法经预处理后的控制脉冲函数的波形示意图。
具体实施方式
图1是根据本发明一个实施例的一种用于量子比特操控的数字波形调整方法的控制脉冲函数f(t)的波形示意图;图2是根据图1所示的控制脉冲分解出的余弦振荡函数f1(t)的波形示意图;图3是根据图1所示的控制脉冲分解出的方波脉冲函数f2(t)的波形示意图。
在大多数情况下,量子比特的操作由一系列控制脉冲组成。控制脉冲可以使用波形发生器(Arbitrary Waveform Generator,简称AWG)产生,而较低频段的控制脉冲(比如1GHz以下)可以使用任意波形发生器产生。控制脉冲可以用如图1所示的控制脉冲函数f(t)来描述,图1中横坐标为时间t,单位为纳秒(ns),纵坐标为控制脉冲函数f(t)的振幅。本发明的一种用于量子比特操控的数字波形调整方法,其步骤包括:波形发生器产生控制脉冲;将所述控制脉冲分解为不同的脉冲函数关系;将分解出的所述脉冲函数进行预处理;将预处理后的所述脉冲函数关系合成并使用波形发生器产生控制脉冲,进行量子比特的操控。
具体地,首先通过波形发生器产生控制脉冲,所述波形发生器为任意波形发生器,优选地,所述波形发生器为可数字调频调幅的数字信号发生器。然后将产生的控制脉冲分解为不同的脉冲函数关系:
f(t)=f1(t)*f2(t)
其中,f(t)为控制脉冲的函数,f1(t)和f2(t)为所述控制脉冲分解出的不同的脉冲函数,t为时间,单位为纳秒(ns)。
f1(t)为余弦振荡函数,如图2所示,其横坐标为相位,纵坐标为振幅,其函数关系式为:
f1(t)=A cos(ωt+θ)
其中,A为振幅,ω为频率,θ为初相位,t为时间,单位为纳秒(ns)。
f2(t)为方波脉冲函数,如图3所示,其横坐标为时间,纵坐标为振幅,其函数关系式为:
f2(t)=ε(t-t1)-ε(t-t2)
其中,ε(t)为阶跃函数,t、t1和t2为时间,单位为纳秒(ns)或者毫秒(ms)。
然后将分解出的所述脉冲函数进行预处理,预处理方法可以是对方波脉冲函数f2(t)的方波脉冲做平滑处理。在一个具体的实施方式中,所述平滑处理是对所述f2(t)方波脉冲的上升沿和/或下降沿进行处理,使得方波脉冲函数f2(t)的上升沿或下降沿处的脉冲信号由原来的突变变为平滑的脉冲信号。在一个优选的实施方式中,所述平滑处理是对所述f2(t)方波脉冲的上升沿和/或下降沿进行处理,使上升沿和下降沿的斜率的绝对值的最大值与ω的乘积小于预定值,预定值的大小可以根据实际需要进行调整确定。在另一个优选的实施方式中,所述平滑处理是对所述f2(t)方波脉冲的上升沿和/或下降沿进行处理,使f2(t)在预定频谱范围所占比重超过预定的比例值。在一个具体的实施例中,通过平滑处理后f2(t)在某一个频谱范围所占比重超过99.9%。当然地,平滑处理的方法也可以包括其他本领域技术人员在波形控制方面常用的处理方法,以达到能够使方波脉冲函数f2(t)的上升沿或下降沿处的脉冲信号由原来的突变变为平滑的脉冲信号即可。
再将预处理后的方波脉冲函数f2(t)和余弦振荡函数f1(t)以关系式:
f(t)=f1(t)*f2(t)
合成为处理后的控制脉冲函数,并使用波形发生器产生处理后的控制脉冲(如图4所示),从而进行量子比特的操控。图4是根据本发明一个实施例的一种用于量子比特操控的数字波形调整方法经预处理后的控制脉冲函数的波形示意图,图4中横坐标为时间t,单位为纳秒(ns),纵坐标为经预处理后的控制脉冲函数的振幅。
如图1所示,在控制脉冲的函数的脉冲边缘部分,经常会出现一个类似于阶跃函数的突变。从频谱上看,这种突变含有较大的高频分量,会对量子比特造成较大的操作误差。另外经过控制脉冲线缆和各个接头之后,这种突变往往会出现较大的波形失真,这也会带来一定的操作误差。经过对分解出的方波脉冲函数f2(t)进行预处理后,如图4所示,平滑处理之后的脉冲波形没有突变,可以大大降低操作误差。在一个具体的实施方式中,不经过对分解出的方波脉冲函数f2(t)进行预处理时,对量子比特施加了一个纵场控制脉冲,然后测量量子比特的退相干时间T1随纵场控制脉冲强度的变化,其结果会产生许多条纹状的信号。而在经过对分解出的方波脉冲函数f2(t)进行预处理后,再对量子比特施加了一个纵场控制脉冲,然后测量量子比特的退相干时间T1随纵场控制脉冲强度的变化,其结果之前产生的条纹状的信号消失了,极大地降低了在对量子比特的操控中串扰、波形失真、噪音等因素引起脉冲波形的突变造成的操作误差,从而提高对量子比特的操控精度。
本发明提供的一种用于量子比特操控的数字波形调整方法,采用对脉冲波形的突变进行平滑处理进行量子比特的操控。通过将控制脉冲分解为不同的脉冲函数关系后,将分解出的所述脉冲函数进行预处理,并采用预处理后的所述脉冲函数关系合成并使用波形发生器产生的控制脉冲,进行量子比特的操控,能够改善在对量子比特的操控中串扰、波形失真、噪音等因素引起脉冲波形的突变造成的操作误差,从而提高对量子比特的操控精度。
至此,本领域技术人员应认识到,虽然本文已详尽示出和描述了本发明的示例性实施例,但是,在不脱离本发明精神和范围的情况下,仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此,本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

Claims (8)

1.一种用于量子比特操控的数字波形调整方法,量子比特的操控由一系列控制脉冲组成,其特征在于,包括:
波形发生器产生控制脉冲;
将所述控制脉冲分解为不同的脉冲函数关系;
将分解出的所述脉冲函数进行预处理;
将预处理后的所述脉冲函数关系合成并使用波形发生器产生控制脉冲,进行量子比特的操控;
其中,所述控制脉冲分解为不同的脉冲函数关系为:
f(t)=f1(t)*f2(t)
其中,f(t)为控制脉冲的函数,f1(t)和f2(t)为所述控制脉冲分解出的不同的脉冲函数,t为时间,f2(t)为方波脉冲函数;
所述预处理为将所述f2(t)的方波脉冲做平滑处理。
2.根据权利要求1所述的数字波形调整方法,其特征在于,所述波形发生器为任意波形发生器。
3.根据权利要求2所述的数字波形调整方法,其特征在于,所述波形发生器为可数字调频调幅的数字信号发生器。
4.根据权利要求1所述的数字波形调整方法,其特征在于,所述f1(t)为余弦振荡函数,其函数关系式为:
f1(t)=Acos(ωt+θ)
其中,A为振幅,ω为频率,θ为初相位,t为时间。
5.根据权利要求1所述的数字波形调整方法,其特征在于,所述f2(t)的函数关系式为:
f2(t)=ε(t-t1)-ε(t-t2)
其中,ε(t)为阶跃函数,t、t1和t2为时间。
6.根据权利要求4所述的数字波形调整方法,其特征在于,所述平滑处理是对所述f2(t)方波脉冲的上升沿和下降沿进行处理,使上升沿和下降沿的斜率的绝对值的最大值与ω的乘积小于预定值。
7.根据权利要求4所述的数字波形调整方法,其特征在于,所述平滑处理是对所述f2(t)方波脉冲的上升沿和/或下降沿进行处理,使f2(t)在预定频谱范围所占比重超过预定的比例值。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的数字波形调整方法,其特征在于,采用对脉冲波形的突变进行平滑处理进行量子比特的操控。
CN201610218655.5A 2016-04-08 2016-04-08 用于量子比特操控的数字波形调整方法 Active CN105912070B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610218655.5A CN105912070B (zh) 2016-04-08 2016-04-08 用于量子比特操控的数字波形调整方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610218655.5A CN105912070B (zh) 2016-04-08 2016-04-08 用于量子比特操控的数字波形调整方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105912070A CN105912070A (zh) 2016-08-31
CN105912070B true CN105912070B (zh) 2019-02-15

Family

ID=56745839

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610218655.5A Active CN105912070B (zh) 2016-04-08 2016-04-08 用于量子比特操控的数字波形调整方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105912070B (zh)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10223643B1 (en) * 2017-09-29 2019-03-05 International Business Machines Corporation Reduction and/or mitigation of crosstalk in quantum bit gates
US10333503B1 (en) 2018-11-26 2019-06-25 Quantum Machines Quantum controller with modular and dynamic pulse generation and routing
US10454459B1 (en) 2019-01-14 2019-10-22 Quantum Machines Quantum controller with multiple pulse modes
US10505524B1 (en) 2019-03-06 2019-12-10 Quantum Machines Synchronization in a quantum controller with modular and dynamic pulse generation and routing
US11164100B2 (en) 2019-05-02 2021-11-02 Quantum Machines Modular and dynamic digital control in a quantum controller
US10931267B1 (en) 2019-07-31 2021-02-23 Quantum Machines Frequency generation in a quantum controller
US10862465B1 (en) 2019-09-02 2020-12-08 Quantum Machines Quantum controller architecture
US11245390B2 (en) 2019-09-02 2022-02-08 Quantum Machines Software-defined pulse orchestration platform
US11507873B1 (en) 2019-12-16 2022-11-22 Quantum Machines Highly scalable quantum control
US11126926B1 (en) 2020-03-09 2021-09-21 Quantum Machines Concurrent results processing in a quantum control system
US11043939B1 (en) 2020-08-05 2021-06-22 Quantum Machines Frequency management for quantum control
CN113033812B (zh) * 2021-04-01 2022-03-18 腾讯科技(深圳)有限公司 量子操作执行方法、装置及量子操作芯片
US11671180B2 (en) 2021-04-28 2023-06-06 Quantum Machines System and method for communication between quantum controller modules

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101201937A (zh) * 2007-09-18 2008-06-18 上海医疗器械厂有限公司 基于小波重构与分解的数字图像增强方法及其装置
CN101882964A (zh) * 2010-06-12 2010-11-10 桂林电子科技大学 瞬变电磁探测回波信号的降噪方法
CN102156963A (zh) * 2011-01-20 2011-08-17 中山大学 一种混合噪声图像去噪方法
CN102855644A (zh) * 2012-09-10 2013-01-02 北京航空航天大学 一种基于小波自反馈的大规模地形数据压缩和解压方法
CN103475986A (zh) * 2013-09-02 2013-12-25 南京邮电大学 基于多分辨率小波的数字助听器语音增强方法
CN103529256A (zh) * 2013-10-25 2014-01-22 国家电网公司 一种波形合成装置
US8817254B2 (en) * 2011-10-28 2014-08-26 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Entanglement process
CN104575470A (zh) * 2015-01-13 2015-04-29 唐明华 一种音乐导入仪

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101201937A (zh) * 2007-09-18 2008-06-18 上海医疗器械厂有限公司 基于小波重构与分解的数字图像增强方法及其装置
CN101882964A (zh) * 2010-06-12 2010-11-10 桂林电子科技大学 瞬变电磁探测回波信号的降噪方法
CN102156963A (zh) * 2011-01-20 2011-08-17 中山大学 一种混合噪声图像去噪方法
US8817254B2 (en) * 2011-10-28 2014-08-26 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Entanglement process
CN102855644A (zh) * 2012-09-10 2013-01-02 北京航空航天大学 一种基于小波自反馈的大规模地形数据压缩和解压方法
CN103475986A (zh) * 2013-09-02 2013-12-25 南京邮电大学 基于多分辨率小波的数字助听器语音增强方法
CN103529256A (zh) * 2013-10-25 2014-01-22 国家电网公司 一种波形合成装置
CN104575470A (zh) * 2015-01-13 2015-04-29 唐明华 一种音乐导入仪

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
核磁共振量子计算中的实验技术;朱晶;《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》;20110115;正文第1.4.5.3,3.3.2.4节 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN105912070A (zh) 2016-08-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105912070B (zh) 用于量子比特操控的数字波形调整方法
He et al. Dynamical properties and complexity in fractional-order diffusionless Lorenz system
CN106560800B (zh) 在雷达和声纳应用中调整定点快速傅立叶变换
CN105659547B (zh) 用于峰值均值功率比降低的方法和装置
Kim et al. Low computational enhancement of STFT-based parameter estimation
JP2001100980A (ja) ランダムな2値波形を生成する方法、物体の検出方法、及びランダムな2値波形を生成する装置
CN110187313B (zh) 基于分数阶Fourier变换的雷达信号分选识别方法及装置
Zachariah et al. Line spectrum estimation with probabilistic priors
CN104320157B (zh) 一种电力线双向工频通信上行信号检测方法
Yongshi et al. CNN-based modulation classification in the complicated communication channel
CN108268837A (zh) 基于小波熵和混沌特性的辐射源指纹特征提取方法
Washizawa et al. A flexible method for envelope estimation in empirical mode decomposition
Chan et al. Adaptive time-frequency synthesis for waveform discernment in wireless communications
Isaeva et al. Chaotic communication with robust hyperbolic transmitter and receiver
Selesnick et al. Doppler-streak attenuation via oscillatory-plus-transient decomposition of IQ data
Koronovskii et al. Chaotic phase synchronization studied by means of continuous wavelet transform
Lawnik Generation of numbers with the distribution close to uniform with the use of chaotic maps
CN104935541B (zh) 多普勒频移搜索方法及装置
Postnikov Wavelet phase synchronization and chaoticity
Lozi Engineering of mathematical chaotic circuits
Dubey et al. Blind modulation classification based on MLP and PNN
Quadri A review of noise cancellation techniques for cognitive radio
Manjula et al. Assessment of power quality events by empirical mode decomposition based neural network
Brylina et al. The dynamic characteristics of a multizone regulator with frequency–width–pulse modulation at harmonic modulation of a relay element’s switching thresholds
Deotare et al. Parameter Dependencies and Optimization of True Random Number Generator (TRNG) using Genetic Algorithm (GA)

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant