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量子计算意义范文1
观点一：按照《企业会计准则应用指南》规定，企业购入证券，如果作为交易性金融资产，应当按公允价值计价。每期期末，企业应将交易性金融资产的账面价值调整到公允价值，公允价值与账面价值之间的差额，通过借或贷记“公允价值变动损益”账户，计人当期损益。出售交易性金融资产时，以前计入“公允价值变动损益”账户的公允价值变动损益转入投资收益。
[例]某公司2007年12月6日购入股票1000股，每股市价5.10元，手续费50元；2007年12月31日每股市价5.50元；公司于2008年1月23日出售此股票，每股售价5.60元。不考虑其他因素，该项交易性金融资产从购入到处置的会计处理为：
2007年12月6日购入时：
借：交易性金融资产――成本 5100
投资收益 50
贷：银行存款 5150
2007年12月31日，确定公允价值变动损益时：
借：交易性金融资产――公允价值变动 400
贷：公允价值变动损益 400
2007年12月31日，公允价值变动损益转出到“本年利润”：
借：公允价值变动损益 400
贷：本年利润 400
2008年1月23日出售时：
借：银行存款 5600
贷：交易性金融资产――成本 5100
交易性金融资产――公允价值变动 400
投资收益 100
同时，转出以前确认的公允价值变动损益：
借：公允价值变动损益 400
贷：投资收益 400
观点二：按照《企业会计准则应用指南》规定进行账务处理，“公允价值变动损益”账户不能准确反映各会计期间(年)的公允价值变动损益，建议增设“公允价值变动损益转销”损益类账户，同时在利润表中增设“以前期间公允价值变动损益因实现而转销的金额”项目。依前例，最后一个分录改为：
借：公允价值变动损益转销 400
贷：投资收益 400
“公允价值变动损益转销”账户是损益类账户，在期末结平。“公允价值变动损益转销”账户在期末结平前如果是借方余额，在利润表上“以前期间公允价值变动损益因实现而转销的金额”项目的金额填负数(依前例填-400元)，表示以前期间已计入利润表的公允价值变动收益因实现而通过“投资收益”账户计人了本期利润，为避免重复计算，需要通过本项目扣除本期利润的金额(依前例扣除400元)。反之亦然。
观点三，公允价值变动损益是企业未实现的损益，列入利润表造成虚增利润，增加企业税负；以前年度已转入“本年利润”的公允价值变动损益，在出售交易性金融资产时，又将其转入投资收益，使得同一项业务所引起的损益要在利润表上重复操作，而且可能影响利润表上相关信息的明晰性，为此提出两个改进方法。一是将“公允价值变动损益”账户改为“公允价值变动”账户，且不作为损益类账户使用。依前例，第二个分录改为：
借：交易性金融资产――公允价值变动 400
贷：公允价值变动 400
第三个分录不编，最后两个分录改为：
借：银行存款 5600
公允价值变动 400
贷：交易性金融资产――成本 5100
交易性金融资产――公允价值变动 400
投资收益 500
二是交易性金融资产期末不计量。依前例，即不编第二、第三个分录，最后两个分录改为：
借：银行存款 5600
贷：交易性金融资产――成本 5100
投资收益 500
观点四，有些教科书或考证的辅导教材将出售交易性金融资产的业务只编一笔分录，依前例，即最后两个分录合并为：
借：银行存款 5600
公允价值变动损益 400
贷：交易性金融资产――成本 5100
交易性金融资产――公允价值变动 400
投资收益 500
上述观点普遍存在的问题是科目使用错误。有关法规规定，个人或单位在证券市场买卖证券，要在证券营业部开立资金账户和证券账户，买卖证券实质是资金账户和证券账户的此增彼减，资金账户的资金对单位投资者来说，属于其他货币资金(存出投资款)。因此，交易性金融资产的买卖应通过“其他货币资金――存出投资款”核算。
观点一的处理，虽不影响准确反映企业各年损益，但使经济业务复杂化(体现在第五个分录多余)，同时该分录虽不影响利润表的营业利润，但影响利润表有关项目的准确列报，在本例中，2008年利润表中将虚增当期投资收益400元，虚减公允价值变动收益400元。特别是这样的处理似乎是想通过该分录强调反映一笔投资的整体投资收益500元，但实际未能达到此目的，因为这笔投资的整体投资收益应为450元(500-50)。观点二的处理方法繁琐，不仅增加了会计科目，而且使利润表更加复杂。对观点三，笔者质疑“公允价值变动”账户的性质，其期末余额在资产负债表中该如何列示；同时如果交易性金融资产期末不进行公允价值计量将影响资产负债表的准确编报。对观点四，笔者认为，只编一笔分录使账户对应关系不清。
上述争议的焦点是如何在利润表中正确反映各期投资收益和公允价值变动收益，实质是会计信息质量要求问题，具体是如何贯彻重要性原则、相关性原则。笔者认为，如果公允价值变动损益和投资收益对企业来说不重要，则简化核算，按下列方法一核算；如果企业管理需要财务会计报告准确提供整体投资收益情况，则按下列方法二核算；如果企业管理需要财务会计报告准确提供会计期间公允价值变动收益，也可按方法一核算。
方法一，从简化核算考虑，平常月末公允价值变动不进行账务处理，年末进行账务处理，且出售时只编一笔分录。依前例，出售时的账务处理为：
借：其他货币资金――存出投资款 5600
贷：交易性金融资产――成本 5100
交易性金融资产――公允价值变动 400
投资收益 100
方法二，如果管理上要求较准确反映投资的整体投资收益，则出售时编两笔分录。依前例，2008年1月23日出售时：
借：其他货币资金―存出投资款 5600
贷：交易性金融资产――成本 5100
交易性金融资产――公允价值变动 400
投资收益 100
同时，转出以前确认的公允价值变动损益：
量子计算意义范文2
关键词： 过电压识别； 支持向量机； 输电线路； 遗传算法
中图分类号： TN911?34； TM863 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）19?0136?04
Abstract： In order to improve the overvoltage recognition accuracy and quicken the recognition speed， an overvoltage identification method with genetic algorithm optimizing support vector machine is proposed. Since the single feature information is difficult to obtain the high overvoltage recognition rate， the combined features of time domain waveform， wave head and time?frequency spectrum are taken as the recognition features of overvoltage respectively， and then the training samples of overvoltage are used to study the support vector machine. The classifier of overvoltage identification is established， and the adaptive genetic algorithm is introduced to optimize the parameters of support vector machine. The performance of an overvoltage recognition instance was performed for simulation analysis. The results show that the average overvoltage recognition rate of the proposed method can reach up to 95%， far exceeds the practical application requirements of 85%， and the recognition result is superior to other overvoltage identification methods.
Keywords： overvoltage identification； support vector machine； transmission line； genetic algorithm
0 引 言
雷电是一种无法预测的自然现象，会对输电线路产生干扰，引起输电线路故障，而仅对输电线路添加防雷保护难以保证输电线路的正常工作，过电压识别可以反映输电线路的工作状态，为电力系统管理人员提供有价值的参考意见，因此提高过电压的识别率具有重要的实际应用价值[1?2]。
针对过电压识别问题，学者们从理论、方法以及技术等方面进行深入的分析，提出了许多有效的过电压识别方法[3]。最初过电压识别通过专家系统进行，过电压由于类型多、产生原因复杂，专家系统识别率低，而且识别结果具有盲目性，难以应用于实际过电压识别[4]。
随着机器学习技术研究的不断深入，机器学习算法被学者们引入到了过电压识别的建模中，将过电压识别看作是一种多分类问题，根据特征对样本进行处理，建立过电压识别的分类器，以区别出各种类型的过电压，在过电压识别中应用最为广泛[5?7]。特征提取是过电压识别的基础，对后续过电压识别结果影响大，当前特征主要有：电流变化幅值、时域波形、暂态电流特征等[8?10]，单一特征只能描述过电压类型的部分、片段信息，难以获得正确率高的过电压识别结果，通用性较差；当前过电压识别基于神经网络、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）等建模，神经网络虽然具有自学习、非线性分类能力，但要求过电压识别的训练样本数量大，而过电压识别是一种典型小样本的多分类问题，易得到“过拟合”的过电压识别结果[11]。
SVM是一种小样本的机器学习算法，不存在神经网络要求样本大、过拟合的缺陷，其参数直接影响过电压识别的结果[12]。
为了提高过电压识别的准确性，提出一种基于自适应遗传算法优化支持向量机的过电压识别方法（GA?SVM）。首先提取时域波形、波头、时频谱作为过电压识别特征，然后采用支持向量机建立过电压识别的分类器，并采用自适应遗传算法对支持向量机参数进行优化，实例结果表明，本文方法的过电压平均识别率达到95%以上，识别性能要优于当前经典过电压识别方法。
1 雷击过电压识别的特征
采用时域波形、波头、时频谱对输电线路的雷击过电压状态进行特征提取，具体见表1。
建立性能优异的过电压识别模型，需要选择一定算法对过电压类型与特征之间的关系进行准确拟合，即以过电压特征作为输入量，过电压类型作为期望输出，组成训练样本和测试样本，本文选择支持向量机建立输电线路的雷击过电压识别模型，并采用自适应遗传算法对支持向量机参数进行优化。
2 自适应遗传算法优化支持向量机的过电压识别
2.1 支持向量机
采用标准Benchmark函数：Griewank对标准遗传算法（GA）和自适应遗传算法（AGA）进行对比研究，结果如图2所示。从图2可知，AGA的收敛速度要快于GA，而且获得更高的收敛精度，求解结果更加稳定。
2.3 AGA?SVM的过电压识别步骤
（1） 收集过电压数据，并对特征值进行归一化处理。
（2） 产生遗传算法的初始种群。
（3） 将过电压训练样本输入到支持向量机学习，计算每个个体的适应度值。
（4） 判断是否达到终止条件，若达到要求则输出最优个体，进入步骤（6）。
（5） 进行选择、自适应交叉和变异操作，产生新的种群。
（6） 计算新种群中每个个体的适应度值。
（7） 最优个体得到支持向量机参数，建立过电压识别模型。
3 过电压识别的应用实例
对于每种类型雷击过电压状态，均收集50个样本数据，40个样本用于训练支持向量机，构建过电压识别模型，其余10个样本对过电压识别效果进行测试和分析。短路故障过电压、感应雷击过电压、直击雷击过电压、绕击雷击过电压、反击雷击过电压的标签编号分别为1，2，3，4，5。
为了使AGA?SVM的雷击过电压识别结果具有可比性，选择GA?SVM的雷击过电压识别模型进行对比实验，实验结果如图3～图5所示。通过对比图3和图4中GA?SVM和AGA?SVM的雷击过电压识别准确率可知，AGA?SVM的识别准确率平均达到95%以上，比GA?SVM的识别准确率提高了5.25%，这主要是由于AGA采用了自适应的交叉变异机制，较好地解决了GA陷入局部最优解，找到了更优的SVM参数，建立了正确率更高的雷击过电压识别模型。
同时从图5可以看出，AGA?SVM的雷击过电压识别时间更少，主要是因为AGA加快了SVM参数的寻优效率，进化代数明显减少，加快了雷击过电压识别的建模速度，提高了雷击过电压识别的效率，实际应用范围更加广泛。
4 结 语
为了减少输电线路的过电压识别错误率，提出一种AGA?SVM的过电压识别方法。首先提取多种过电压的特征，然后采用自适应遗传算法优化支持向量机拟合过电压类别与特征之间的变化关系，最后采用具体数据进行仿真实验，结果表明，本文方法是一种速度快、正确率高的雷击过电压识别方法。
参考文献
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量子计算意义范文3
关键词：贝叶斯网；结构学习；量子遗传算法；K2算法；拓扑序列；量子计算
中图分类号：TP181
0引言
不确定性问题知识表示和推理是人工智能领域中的一个研究热点，贝叶斯网（BayesianNetwork，BN）是处理该问题的一个非常重要的理论模型。近年来，随着搜索技术的发展和数据挖掘的兴起，贝叶斯网结构的学习引起了国内外学者的广泛兴趣。到目前为止，人们已经提出了一些学习贝叶斯网结构的方法，其中基于蚁群算法[1]、遗传算法[2-4]和粒子群算法[5]的贝叶斯网结构学习是比较新的一些实用而有效的方法。例如，基于蚁群算法的贝叶斯网结构学习算法I ACO B[1]首先用0阶条件独立性测试发现一些潜在的条件——独立知识并用之压缩搜索空间，然后利用改进的启发函数使蚁群算法的搜索能力得到提高。文献[5]提出了一种新的基于粒子群的学习贝叶斯网结构的算法——C PSO B，该算法利用定义的规则链模型度量拓扑序列优劣，有利于发现较高质量的拓扑序列；然后通过给粒子位置可选择更新的粒子群优化算法加上动态权重系数，提高了算法的搜索性能。这两种算法都取得了比较好的成果，但是它们在学习贝叶斯网结构时仍存在求解精度不高、收敛速度慢等不足。
量子计算是20世纪90年代被提出的。由于它是以微观世界为物理研究基础，所以量子计算具有了经典计算无可比拟的优越性。在量子理论中，量子信息的丰富性、量子计算的并行性和量子态的叠加性等特性，使量子计算具有了明显的优势。将经典的搜索算法与量子计算相结合是改善上述不足的一种研究思路。到目前为止，已出现了一些与量子相结合的搜索算法[6-11]，如量子进化算法[6-7]、量子遗传算法[8-10]和量子粒子群算法[11]等。本文提出了一种基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习算法（BayesianNetworkStructureLearningAlgorithmbasedonTopologicalOrderandQuantumGeneticAlgorithm，T&QGA B）。为了提高搜索的效率，新算法首先利用量子计算的优势，设计出基于量子染色体的拓扑序列生成策略；然后通过采用带上下界的自适应量子变异策略，增强了种群的多样性。实验结果表明，与新近提出的I ACO B算法[1]和C PSO B算法[5]相比，新算法在求解精度和收敛速度两方面都有明显提高。
量子计算意义范文4
关键词：量子阱 界面声子 色散关系 电声相互作用
我们知道在室温和较高的温度下，电子与光学声子作用对半导体的电学特性具有重要的作用。在量子异质结中，电声相互作用影响其他主要的性质，象热电子的驰豫率，子带迁移率，室温激子的寿命等。纤锌矿量子异质结中的光学特性和输运特性也会被电声相互作用所影响。所以研究纤锌矿半导体异质结中的电子与声子相互作用，具有重要的物理意义。
1、纤锌矿结构量子阱中的电子-界面声子相互作用哈密顿
电子与声子相互作用的Fr？觟hlich哈密顿可以通过把在r处的电子与声子相互作的能量量子化得到。对于界面光学声子的电声相互作用的哈密顿，我们可以通过标准的量子化过程，得到电子与界面声子相互作用的Fr？觟hlich哈密顿
以上的方程具有普遍的意义，我们可以用来研究任意层纤锌矿结构多异质结、量子阱中的界面声子与电子的相互作用，对进一步研究纤锌矿结构多量子阱中的极化子效应、激子与声子的相互作用具有重要的意义
2、计算结果与讨论
在介电连续模型和单轴晶体模型传递矩阵的方法下，我们将界面光学声子场量子化，得到量子化的界面光学声子场，得出了任意多层纤锌矿结构量子阱中界面光学声子的电声相互作用的哈密顿。为了更清楚地了解电声相互作用的耦合强度，我们分别计算了纤锌矿结构单量子阱GaN/ZnO/GaN（厚度为∞/5nm/∞）和耦合量子阱ZnO/GaN/ZnO/GaN（厚度为∞/5nm/3nm/5nm/∞）中的电子与界面声子的耦合强度。计算中所用GaN和ZnO的参数见下表。
4 主要结论
通过了解纤锌矿量子阱中的界面声子与电子相互作用，计算了纤锌矿结构的单量子阱GaN/ZnO/GaN和耦合量子阱ZnO/GaN/ZnO/GaN中的电声相互作用。结果表明：随着波数的变化不同的界面声子对电声相互作用的贡献不同；低频界面声子的电声相互作用是大于高频界面声子的，且电声相互作用中长波界面声子有更大的贡献。我们的结论对进一步研究研究纤锌矿量子阱中的电声相互作用、极化子、激子与LO声子的相互作用具有重要的意义。
参考文献
量子计算意义范文5
关键词：计算机网络；改进量子进化算法；路由选择
当今社会是一个数据化时代，计算机网络技术已经应用到社会的各个领域。对于在已知网络的各个节点的通信需求下，怎样选择计算机通信网链路的高效路由，这一受到多个条件约束的杂乱非线性规划问题，在传统的数学理论中尚未得到有效的解决方法。面对这个问题，传统的算法都存在一定的局限性，计算也比较复杂，在很多条件限制下都难以发挥其作用，无法给出满意的解决方案。本文主要是对改进量子进化算法在计算机网络路由选择上的应用进行探究。
一、计算机网络路由选择意义
传统的计算机网络路由的选择方式主要有爬山法、梯度法、模拟退算法以及列表寻优法，但其都具有很大程度上的局限性，受到的限制条件也比较多，不能有效地发挥其作用。网络路由选择的定义主要有：在已有的计算机网络拓扑和网链路通信容量以及各个节点需求的情况下，对各节点的网络路由进行确定，以最大限度缩小互联网的时延性。这种路由选择方式，可在选择过程中采取一些简化工作，假设网络通信节点的数据包完好无缺，不受通信容量影响，报文长度则以实际指数分布为基准，来进行路由选择。
二、计算机网络路由选择中改进量子进化算法的应用
（一）量子进化算法的概述及算法流程
量子进化算法是由量子计算和进化算法结合而来，其运算方式为，在确定量子矢量的情况下，用量子算法的比特编码来表示染色体，并以旋转门和量子非门来进行染色体的更新，据此让目标得到最优解答。
在进行计算中，可以采用矩形阵表示量子染色体，设其长度为m
量子进化算法流程主要有以下几个步骤：
首先，将种群Q（t）初始化，设t=0，并测量种群中的每个个体，得到种群的状态P（t）；其次，对P（t）的适应度进行评估，将最佳个体状态和适应值进行记录；最后，采用
While非结束状态do，
begin
1、t=t+1；
2、对种群进行测量Q（t-1），其状态为P（t）；
3、进行P（t）的适应度评估；
4、对Q（t）采用量子门进行更新换代，记录后代种群Q（t+1）；
5、对每个个体的最佳状态以及适应值进行记录。
End
End
（二）旋转角的优化调整
（三）函数调整优化
采用租户优化的办法可以知道各基因间的相关性不大，基于这一特点对量子位进行定义：
表1 优化方案
分析表1的内容可以知道，这种旋转方案能够让搜索结构逐渐走向最优化，收敛速度也得到提高，在此表中只列出了第一象限内的 ，其他象限内的 情况可由此进行推断。
（四）仿真测试
以仿真实验的方式对以上的分析进行检验，与传统的量子进化算法为比较对象，证明改进量子进化算法在计算机网络路由的选择性能存在优越性。仿真实验的结果如图1；
图1 改进算法和传统算法的对比
根据此图能够看到，改进量子进化算法在寻优性和收敛性上明显优于传统的量子进化算法，在计算机网络路由选择的应用中，改进量子进化算法的综合性能也比传统的量子进化算法优秀。
结束语
计算机网络路由选择的改进量子进化算法，是在传统的量子进化算法的基础上进行改进的，通过仿真测试可以知道，经过改进的量子进化算法在寻优搜索和收敛速度上存在一定优势，很好的解决了互联网计算机路由在选择上面临的约束条件多、杂乱非线性规划等问题，很大程度上为互联网通信网链路的最佳路由选择提供了帮助。
参考文献
[1]宋明红，俞华锋，陈海燕.改进量子进化算法在计算机网络路由选择中的应用研究[J].科技通报，2014（01）：170-173.
[2]赵荣香.改进量子进化算法在计算机网络路由选择中的应用探究[J].科技传播，2014（24）：148+152.
量子计算意义范文6
关键词 囚禁离子；量子计算；富勒烯理论模型
中图分类号 O4-0 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）161-0119-02
1 国内外研究现状分析
量子计算与量子信息，是当今一项富有挑战意义的科学前沿课题。众所周知，量子计算就是利用量子效应和量子算法来实现的超级并行计算机，拥有比经典计算机更强大的计算能力。目前的工作热点是量子模拟和量子计量；固态系统是解决量子计算的最佳途径。目前有希望实现量子计算的系统主要有：离子阱、核磁共振、量子点和富勒烯等，其中富勒烯的应用前景引人注目。由于化学性质和形成机理相似性，不难将富勒烯分子嵌入单壁碳纳米管。这种单壁碳纳米管内嵌富勒烯系统不但可以形成特定自旋链结构，而且因为处于碳纳米管中，相干性保持就大为提高。单壁碳纳米管富勒烯系统中的量子纠缠产生，量子态传输以及单自旋测量等量子信息过程实现，是实现真正意义的规模量子计算必须要解决的难题。
当今国际上有很多研究小组针对富勒烯做了深入研究，设计了很多量子计算方案，包括电子自旋实现方案，核自旋实现方案，原胞自动机实现方案等。我国在富勒烯基础研究方面开展工作的有中国科学院物理研究所、武汉数学与物理研究所、北京大学等，并取得一些实质性进展，如富勒烯合成，量子信息逻辑操作、单自旋测量和量子态读出。尽管理论上已有不少研究，但从实验上实现富勒烯系统量子计算是极其困难的。至今几乎没有富勒烯量子计算实验的报道。这主要在于对富勒烯中内嵌的电子自旋的操作和探测极其困难。量子模拟是解决这种在实验上实现困难的一个有效途径。量子模拟是用一个可控的量子体系去模拟另一个难以控制的量子体系，这也是费曼当年提出量子计算这一思想的本意。相对于量子计算，量子模拟对量子资源的要求较低，在极少的量子比特上完成的量子操作可以是很好的量子模拟的工作。
囚禁在电磁势阱中的超冷离子是目前在冷却、囚禁和量子操控等方面最稳定的体系之一，理论工作包括在线型离子阱中实现量子纠缠，量子算法、量子纠错以及远距传态。最近完成的量子模拟的实验工作包括模拟Dirac方程和相对论效应、自旋体系的阻挫现象等。在这些工作中，超冷离子体系的干净和近乎孤立的环境以及快速、精确的相干操作保证了高品质量子计算操作的完成。所以科研人员就很自然地想到用离子阱来模拟其它体系的动力学行为，利用现有的成熟理论和技术，模拟实现目前在理论上相当成熟而实验上难于控制的系统。这是目前比较热门的研究方向之一。
中国科学院武汉物理与数学研究所已经建成了一台专门用于量子信息处理研究的线型离子阱，已经成功束缚了40Ca离子，获得了离子的云态和1-4个离子的晶态，离子冷却温度已接近多普勒冷却的极限。我们拟利用超冷离子模拟富勒烯自旋链，模拟该体系的量子纠缠、信息传输和测量，研究外磁场、各种耦合参数和退相干对量子纠缠、量子态传输以及单自旋测量的影响。用囚禁离子来做量子模拟主要缘于富勒烯系统和囚禁离子系统具备的很多相似性和相通性，这种天然的优势使得我们利用囚禁离子来模拟富勒烯系统成为可能。
碳纳米管不仅给富勒烯串的形成创造了有利条件，同时还给富勒烯串提供了严格保护，使其基本不受外部环境的干扰。内嵌富勒烯原子实际上成为一个近乎完美的人造原子；超冷离子体系的干净和近乎孤立的环境可以与内嵌富勒烯原子媲美。二者都是基于自旋偶极相互作用来实现量子逻辑门，而超冷离子之间能很方便地产生这样的相互作用。二者在系统调控方面也都一样，都可以利用梯度磁场来实现自旋阵列的独立寻址，都利用外磁场、微波或射频脉冲来对系统进行调控和完成逻辑门操作；对两系统的理论近似处理方法也一样，都可利用强场近似、强耦合近似、旋波近似、平均场方法和密度泛函方法等。同时离子阱优于富勒烯系统在于对量子信息地读出相对容易。
本人从事过Heiseberg交换模型的相关问题研究，主要是构建特定型富勒烯串理论模型。利用密度泛函方法（DFT）、LSDA方法，针对富勒烯系统构建一个Heiseberg自旋链模型，例如Hubbard-Anderson模型，通过一些近似手段、采用解析求解和数值模拟的方法对系统进行分析。借助前面的理论基础，本人拟开展对富勒烯量子比特相互作用的量子模拟，本研究旨在探讨多量子比特的固态量子信息处理；最核心的问题是如何有效地压制退相干、提高量子操控效率和提高传输保真度，将有助于验证基于富勒烯量子信息处理的各种方案。将探讨外磁场和各种耦合因素以及各种退相干因素的联合效应在纠缠、信息传输和测量中的表现，得出量子纠缠度、传输保真度和量子测量极化强度以及对耦合参数、外磁场、时间的依赖关系。
2 研究的研究目标、研究内容和拟解决的关键问题
1）研究的目标：（1）研究富勒烯系统的囚禁离子量子模拟。模拟富勒烯系统中多体纠缠、量子信息传输和测量等量子力学过程；（2）为真正实验上实现富勒烯量子计算和发展基于富勒烯系统的的新型量子器件提供理论和实验参考。2）研究的内容：（1）单壁碳纳米管中富勒烯系统理论简化模型的建立和求解，用Heiseberg交换作用来描述富勒烯之间的耦合，实现高保真度量子态在自旋链中的传输；（2）囚禁离子量子模拟富勒烯系统的方案探讨。探讨利用梯度磁场实现阵列中各个离子的独立寻址；利用射频脉冲结合激光完成逻辑门操作；模拟富勒烯的电子自旋偶极相互作用。探讨如何完成信息传输。3）拟解决的关键问题是富勒烯链理论模型的建立和囚禁离子的量子模拟。富勒烯链理论模型的建立：构建模型，给出系统的具体数学描述；对系统哈密顿量进行简化和求解（包括解析和数值求解）；计算体系的纠缠、信息传输的保真度和极化强度等。囚禁离子的量子模拟：囚禁离子模拟富勒烯的实现方案；探讨梯度磁场下的离子耦合；探讨射频脉冲结合激光完成逻辑门操作和高保真的量子态（单粒子态和多粒子量子纠缠态）的制备等。
3 拟采取的研究方法
该研究工作主要分为3个步骤，并采用了相应的研究方法。第一步，给出合理的物理模型。对于单壁碳纳米管定型富勒烯Heisenberg自旋链式结构，利用密度泛函方法和拓扑斯理论以及平均场方法、旋波近似等，得到合适的系统Hamiltonian，进行解析求解和数值模拟；第二步， 计算各种特征物理量。根据真实的物理条件和量子信息处理的需要，对系统进行适当的简化，计算体系的纠缠、信息传输的保真度和极化强度等物理量；第三步，提出离子阱量子模拟富勒烯串的方案。设计量子逻辑操作的激光脉冲和重聚束脉冲，探索模拟系统的量子力学基础问题（如纠缠、信息传输、测量等），研究纠缠对环境涨落等多重退相干机制的压制。
4 研究步骤
第一阶段，利用密度泛函理论、计算系统中电荷与自旋分布。在强磁场和弱射频脉冲下，基于旋波近似和平均场近似，导出简化模型，并对系统进行解析求解和数值计算。研究系统中多体量子纠缠、信息传输和测量；第二阶段，完成离子阱对富勒烯串量子模拟，探讨利用梯度磁场实现阵列中各离子的独立寻址；利用射频脉冲结合激光完成逻辑门操作；模拟富勒烯的电子自旋偶极相互作用；第三阶段，在离子阱模拟系统中实现量子信息传输和测量。深入分析耦合参数，外磁场的联合效应在自旋量子态传输和测量效率中的表现并分析各种极限行为。研究纠缠对环境涨落等多重退相干机制的压制。找到实现最佳保真度以及宏观极化的磁化强度的最佳参数组合以及实现时间。
参考文献
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