Levy-Meixner场的交互作用Fock表示及量子Levy-Meixner过程

本文利用Gamma分布的n阶矩与半不变量之间的组合关系,在Fock空间的一个稠子空间上定义了一个新的内积,按此内积完备化得到交互作用Fock空间.在此交互作用Fock空间上重新定义了增生,保守,湮灭算子.最后考虑了由三种算子的线性组合所构成的量子Levy-Meixner过程.

模糊量子遗传算法及其在热工过程模型辨识中的应用

针对量子遗传算法(QGA)中旋转变异角相对固定的缺点,将模糊自适应的思想引入QGA,提出了模糊量子遗传算法(FQGA)。对典型函数测试表明:该方法有效地提高了量子遗传算法的计算精度和收敛速度。同时利用这种模糊量子遗传算法设计了一种通用的热工对象模型辨识算法,并编制了专用的模型识别软件,对典型热工过程进行辨识,取得了令人满意的效果。最后对某电厂循环流化床锅炉一次风对床温的传递函数进行辨识,结果表明该方法是一种简单易行的辨识算法,具有实用价值。

简并拉曼过程中量子保真度的演化

保真度是量子光学和信息光学中的一个重要概念,保真度的研究对量子通信和量子计算领域的发展有重要意义。运用全量子理论研究了考虑斯塔克位移的简并拉曼耦合模型中,斯塔克参数和平均光子数对量子态保真度和保真度振幅的影响,并对这种影响做出解释。结果表明,斯塔克常数越小,原子和光场的关联就越弱,系统、光场和原子的保真度就越大;平均光子数越大,原子和光场的相互作用就越强,系统和原子的保真度就越小。

量子混合蛙跳算法在过程神经网络优化中的应用

针对基于正交基展开的过程神经元网络参数较多,基函数展开项数和网络结构难以确定,传统BP算法不易收敛的问题,结合量子理论提出一种量子混合蛙跳算法,用于过程神经元网络的训练。该算法利用量子位的Bloch球面坐标将网络结构、网络参数和展开项数统一编码,提出沿球面上经过两点间的劣弧路径进行旋转的方法来同时更新三个优化解,并利用Hadamard门完成个体变异避免早熟,进而有效扩展解空间的搜索范围。以抽油机故障诊断和网络流量预测为例,验证了算法的有效性。

基于过程神经网络和量子遗传算法的油藏采收率参量逆向求解

对于多输入多输出系统,针对如何根据系统模型和期望输出反求系统输入的问题,提出了一种基于过程神经网络和量子遗传算法相结合的方法,并给出了具体的实现方法。首先根据实际系统的领域知识和学习样本集,建立满足系统实际输入输出映射关系的正向过程神经网络;然后按照系统在过程区间的某一期望输出,用过程神经网络的输出误差构造适应度函数,用量子遗传算法逆向确定系统的过程输入信号,使该输入信号满足已建立的正向过程映射关系,从而完成系统的逆向过程控制。油藏采收率参量的逆向求解结果证明了该方法的有效性。

基于过程神经网络和量子免疫算法的油气评价

为评价我国目前油气资源的可持续发展能力,提出了一种将过程神经元网络与量子免疫算法相结合的评价方法。首先,在构建油气资源可持续发展能力评价指标体系的基础上,采用过程神经元网络建立评价指标体系与评价结果之间的映射关系;然后采用量子免疫算法完成网络的训练;最后,以2004年～2006年的油气资源经济可持续发展评价为例,验证了方法的有效性和可行性。

双光子过程耦合腔系统中光场的量子特性

本文研究了双光子过程原子与耦合腔相互作用系统中腔场的压缩效应和反聚束效应.考虑系统总激发数等于2的情况,利用数值计算方法讨论了腔场间的耦合强度变化和原子与腔场间耦合强度变化对反聚束效应的影响.研究结果表明:腔场不呈现出压缩效应;腔场的反聚束效应与原子与腔场的耦合系数之间,以及与腔场间的耦合系数之间都存在着非线性关系.

从信息传输看量子测量过程

量子测量难题的解决中对于量子测量过程的分析是必不可少的。本文从量子测量过程中的信息传输入手,在区分实在信息与意识信息的基础之上分别分析了测量的实在过程和测量的表征过程,进而认为量子测量是实在信息的转化和传递过程,也是意识信息的转化过程,并从破坏性与非破坏性的统一引出一种客观的信息保持性测量———量子非破坏测量。

基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练

针对过程神经元网络现有学习算法复杂度高、对初值敏感的问题,提出了一种基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练方法。将过程神经元网络的训练转换为等价非线性方程组的优化求解问题,用量子比特构成染色体,采用实数对染色体进行编码,同时引入拟牛顿算法作局部搜索。该算法可发挥量子遗传算法的群体搜索能力和全局收敛性,以及拟牛顿法较快的收敛速度,同时有效克服了拟牛顿算法对初值敏感的问题。训练结果表明,此算法具有较好的稳定性和有效性。

利用绝热过程实现量子信息转移

提出一种利用绝热过程实现量子信息转移的方案.Λ型原子和经典场、单模腔场发生相互作用,系统的绝热演化在暗态中进行.利用这种绝热演化可实现Λ型原子间的所有量子信息的转移.用相似的方法还可实现腔场间的量子信息转移.本方案可有效地抑制原子的自发辐射,成功地实现量子信息转移.

量子力学中的测量过程是否必须有“主观介入”?(上)

本文介绍了量子力学测量理论的新进展,指出在量子力学研究中所以广泛流行在测量过程中必须有“主观介入”的观点的“科学”基础,是来自诺依曼的测量定理。但由于测量过程是熵增加的过程,是不能在薛定格方程范围内推导出来的,因而诺依曼的“证明”实质上是由错误的前提而得出的错误的结论。本文还介绍了格林探测器,丹尼耳、朗格等人的测量理论,指出格林等人的理论已能较完整地回答量子测量过程中的一些疑难。最后,本文将格林等的人测量理论用来探讨爱因斯坦等人提出的EPR“佯谬”,指出所谓量子力学和“定域性准则”相矛盾的困难将能在新的测量理论中获得解决。

关于量子电动力学中若干问题的讨论(3)——给定外场中的量子过程

对量子电动力学中的‘传播过程’和‘发散困难’(紫外)等有关内容进行了讨论,对其中存在的问题给出一种解决的办法,以排除量子电动力学理论因这些问题而面临的尴尬和无奈.文中同时给出例子证明:对于有意义的量子过程可更简洁地处理并得出同样令人满意的结果.

虚光子过程对J-C模型中量子态保真度的影响

研究了在旋波近似和非旋波近似下J -C模型中的量子态保真度随时间的演化 。

双光子过程原子与耦合腔相互作用中的量子失协

研究原子与耦合腔相互作用系统,考虑每个腔囚禁一个二能级原子,原子与腔场发生共振相互作用,腔场也相互耦合的情况;采用量子失协几何度量方法—几何量子失协,来度量两个子系统间的量子失协.利用数值计算方法给出了量子失协的演化曲线,讨论了腔场间耦合系数变化对量子失协的影响.研究结果表明:随腔场间耦合系数增大,两原子间量子失协增大,而原子与腔场间或两腔场间的量子失协却减小.

连续变量二类倍频过程中的量子信息操控

从Ⅱ类匹配倍频过程的半经典运动方程出发,讨论了阈值以下三共振Ⅱ类倍频过程中两个非简并基频光模为振幅压缩光场时产生的谐振倍频光场的量子起伏特性。通过对输入基频光场的振幅压缩调节来实现对倍频光场压缩度的控制。结果表明在这个系统中基频光场的量子起伏直接控制着倍频光场的量子起伏。这种以非线性过程实现的量子信息调控在量子通讯及量子网络中具有重要的意义。

利用绝热过程实现量子信息转移

基于绝热过程,仅需一个真空腔即可分别实现未知单原子态、双原子纠缠态及GHZ态的转移。在这些方案中,量子信息都存储在原子的基态,且系统仅在暗态空间中演化,原子激发态上无布居,这使得原子的自发辐射效应大大受到抑制。相比之前的方案,这些方案所需资源更少,操作更简单。另外,还讨论了其在实验上实现的可行性。

0^3＋与H2碰撞中解离电子俘获过程的全量子计算

利用全量子的分子轨道强耦舍方法。我们研究了基态的O^3（2s^22p^2P）与氢分子碰撞的解南电荷转移过程．分子轨道强耦合计算中采用了自旋耦合价带理论计算的三原子分子势能面和径向耦合矩阵元．对氢分子的自身转动，我们采用无限阶的冲量近似方法，在入射离子能量为0．1 eV／u到500 eV／u的能量区间。我们得到了非解离碰撞过程的振动态选择单电子俘获截面和解离碰撞过程的单电子俘获微分截面，发现解离碰撞截面大约占非解离过程的10％．这表明在实际的应用中。必须包含解离俘获过程的贡献．

自发参量过程中量子成像的分辨率

利用飞秒脉冲泵浦自发参量下转换过程产生的纠缠光子对，实验上实现了量子鬼态成像。讨论了飞秒脉冲谱宽对成像分辨率的影响，并将分析结果与实验进行了对比，给出了泵浦脉冲的谱宽会限制成像分辨率的提高的定量关系。

基于双链量子遗传算法的过程神经元网络训练

基于函数正交基展开的过程神经元网络训练,由于参数较多BP算法不易收敛。针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案。首先按权值参数的个数确定染色体上的基因数,完成种群编码,然后通过染色体评估获得当前最优染色体,以该染色体为目标,用量子旋转门完成种群中个体的更新,用量子非门实现个体变异增加种群多样性。在该方法中,每条染色体携带两条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程。以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强。

AlGaAs/GaAs多量子阱光激发载流子弛豫过程的研究

当激发光子能量大于多量子阱中势垒层的能带隙时,自由载流子同时可以在势垒层以及势阱层产生,对这些载流子的弛豫过程的研究不论对其基本的物理过程的认识,还是对新的光电子器件的研制和应用都有着重要的意义。 本文首先采用飞秒(10-15秒)饱和吸收光谱技术研究了Al0.3Ga0.7As（100?）/GaAs（60?）11层量子阱样品受激载流子的初始弛豫过程。飞秒激光脉冲是由对碰脉冲锁模环形染料激光器（CPM）产生的,脉冲的时间宽度为 58fs。