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文檔簡介
1、在近幾十年里,量子信息學(xué)獲得了廣泛的關(guān)注和快速的發(fā)展。量子度量學(xué)是量子信息的重要組成部分,它是量子力學(xué)和參數(shù)估計理論的結(jié)合。量子系統(tǒng)與外部環(huán)境的相互作用會導(dǎo)致退相干,這通常會對參數(shù)估計的精度產(chǎn)生負(fù)面影響。因此,如何抑制退相干在量子度量學(xué)中是一個重要課題。本論文中主要研究退耦合脈沖在抑制退相干和提高參數(shù)估計精度中的作用。
在第一章里,我們對量子信息做了一個簡單介紹。作為本文的基礎(chǔ),在第二章里,我們主要介紹了量子Fisher信息及
2、其基本性質(zhì)。量子Fisher信息在參數(shù)估計理論中具有非常重要的地位。這是因為,利用量子Fisher信息,可以得到參數(shù)估計精度的理論上界。
在第三章中,我們介紹了一個利用退耦合脈沖來提高參數(shù)估計精度的模型。該模型中,量子比特系統(tǒng)與其所處的熱庫相互作用導(dǎo)致退相干。為了抑制退相干,提高參數(shù)估計精度,加入周期性退耦合脈沖。該模型中估計的參數(shù)是一個與二能級系統(tǒng)的躍遷頻率相關(guān)的量。
在該模型的基礎(chǔ)上,我們在第四章中進一步考察了周
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