量子计算是一个快速发展的领域。然而，最常用的量子比特需要在低温条件下运行，这增加了成本并限制了规模扩展。常温固态量子比特为实现大规模应用提供了替代方案。金刚石中的氮-空位（NV）中心是室温固态量子计算架构的主要候选…

毫米波正逐渐成为连接和增强不同量子平台（如里德堡原子、光力学系统和超导量子比特）的关键技术。该工作研究了毫米波光子与传统transmon量子比特间的相互作用，特别针对量子比特读出应用。研究人员构建了一个电路量子电动…

部分容错量子计算（FTQC）近期崭露头角，成为执行百万级逻辑门操作（megaquop规模）电路的一种前景广阔的方法。该工作通过基于超导处理器的实际硬件参数，对时空高效的模拟旋转（STAR）架构进行量子资源估算（QR…

基于钽的超导量子比特（Transmon）是构建大规模量子处理器的理想平台。目前这类量子比特仅采用α相钽薄膜（α-Ta）制备。β相钽（β-Ta）在室温下即可成核生长，具有规模化制备优势，但学界普遍认为其超导临界温度低…

该研究团队从理论上探究了一种基于单磁通量子（SFQ，即fluxon）在约瑟夫森传输线（JTL）中传播时延的超导量子位态读取方案。研究人员具体分析了基于transmon量子位与JTL之间电容耦合的时延读取机制，并评估…

交通运输工程领域具有显著受益于量子计算的潜力。随着智能交通系统、自动驾驶汽车和物联网的兴起，对高效信息处理和计算优化的需求达到了前所未有的高度。为此，交通工程师与科学家们不断探索量子计算机日益提升的算力以应对这一需…

该研究团队建立了具有无条件安全性的量子不可克隆加密方案，能够防止两个互不通信的敌手同时解密同一密文——即使二者都获得了密钥。该方案在不依赖任何假设的情况下，实现了安全性以指数级小量逼近理想极限的速率。研究人员通过量…

在现代电力系统中，边缘设备作为本地枢纽，承担着数据采集、现场计算、电气参数感知、执行控制指令以及与相邻边缘设备通信等功能，构成大电网的有机组成部分。然而随着监控节点和控制回路数量的增长，传统边缘设备暴露出严重局限：…

量子深度学习（QDL）致力于探索如何利用量子及量子启发的资源，在特定资源约束条件下增强深度学习的核心能力，包括表达能力、泛化性和可扩展性。与更广泛的量子机器学习不同，QDL强调流程层面的组合深度，以及在端到端工作流…

量子密钥分发（QKD）通过利用量子力学原理提供了理论上不可破解的安全性。然而实际应用中，环境脆弱性、噪声和硬件缺陷等问题带来了挑战。近期，机器学习（ML）已成为解决这些局限性、提升QKD系统现实可行性的有力工具。本…