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可扩展量子网络节点中的混合纠缠与比特翻转误差校正

期刊:nature physicsDOI:10.1038/s41567-025-02831-x

这篇文档属于类型a,即报告了一项原创性研究的学术论文。以下是对该研究的详细报告:

主要作者及机构
本研究的主要作者包括Xiu-Ying Chang、Pan-Yu Hou、Wen-Gang Zhang、Xiang-Qian Meng、Ye-Fei Yu、Ya-Nan Lu、Yan-Qing Liu、Bin-Xiang Qi、Dong-Ling Deng和Lu-Ming Duan。他们分别来自清华大学交叉信息研究院量子信息中心、合肥国家实验室、北京量子信息科学研究院、上海启智研究所和新基石科学实验室。该研究于2025年4月发表在《Nature Physics》期刊上,DOI为10.1038/s41567-025-02831-x。

学术背景
本研究的主要科学领域是量子网络和量子信息处理。近年来,量子网络的发展取得了显著进展,量子信息可以在多个节点之间存储、传输和处理。然而,提升单个节点的能力仍然是一个关键挑战,特别是在多量子比特的精确和鲁棒控制方面。本研究旨在通过基于金刚石色心(diamond colour centre)的混合量子节点,展示相干控制能力,并实现比特翻转误差(bit-flip error)的实时校正。研究的目标是验证量子中继器(quantum repeater)在全功能量子网络中运行所需的关键功能。

研究流程
本研究分为以下几个主要步骤:
1. 混合量子节点的构建:研究团队构建了一个基于金刚石氮空位(NV)中心的混合量子网络节点。该节点包含三种量子比特:电子自旋作为接口量子比特(interface qubit)、核自旋作为长记忆时间量子比特(memory qubit),以及飞行光子量子比特(flying photonic qubit)。这些量子比特的频率跨越了从光学到射频的多个领域。
2. 多量子比特纠缠的生成:研究团队通过实验生成了一个Greenberger-Horne-Zeilinger(GHZ)型态,涉及电子自旋、核自旋和光子量子比特。该纠缠态的保真度超过0.83,证明了多量子比特的相干控制能力。
3. 逻辑量子比特的编码与纠缠:通过引入额外的核自旋,研究团队使用重复码(repetition code)将三个记忆量子比特编码为一个逻辑量子比特,并将其与光子量子比特纠缠。
4. 比特翻转误差的实时校正:研究团队通过接口量子比特反复读取记忆量子比特的误差综合征(error syndrome),并应用实时反馈操作来校正比特翻转误差。实验进行了多达12轮,结果显示校正后的逻辑-光子联合态比未校正的状态有显著改善。
5. 误差检测与后选择:研究团队还展示了通过后选择(postselecting)无误差的结果来进一步提高最终状态的方法。

主要结果
1. 多量子比特纠缠的生成:实验成功生成了GHZ型态,保真度超过0.83,证明了多量子比特的相干控制能力。
2. 逻辑量子比特的编码与纠缠:通过重复码,研究团队成功将三个核自旋编码为逻辑量子比特,并实现了其与光子量子比特的纠缠。
3. 比特翻转误差的实时校正:实验结果显示,通过实时反馈操作,比特翻转误差得到了有效抑制,逻辑-光子联合态的种群比未校正的状态有显著提升。
4. 误差检测与后选择:后选择无误差的结果进一步提高了最终状态的质量,展示了误差检测在量子网络中的潜在应用价值。

结论
本研究展示了基于金刚石NV中心的混合量子网络节点的相干和复杂控制能力。生成的混合纠缠态为量子信息在不同频率域之间的传输提供了关键资源。实时校正比特翻转误差的实验结果为量子中继器的实现提供了重要支持。此外,误差检测和后选择的方法进一步提高了量子网络的性能。这些成果为未来大规模量子网络的发展奠定了重要基础。

研究亮点
1. 多量子比特的相干控制:研究团队成功实现了涉及电子自旋、核自旋和光子量子比特的多量子比特纠缠,展示了复杂的量子控制能力。
2. 逻辑量子比特的编码与纠缠:通过重复码,研究团队实现了逻辑量子比特的编码,并展示了其与光子量子比特的纠缠。
3. 实时误差校正:研究团队首次在混合量子节点中实现了比特翻转误差的实时校正,为量子中继器的实现提供了重要支持。
4. 误差检测与后选择:通过后选择无误差的结果,研究团队进一步提高了最终状态的质量,展示了误差检测在量子网络中的潜在应用价值。

其他有价值的内容
研究团队还讨论了未来量子网络的可能应用,包括量子密钥分发(quantum key distribution)、分布式量子计算(distributed quantum computing)和非局域计量学(non-local metrology)等。此外,研究团队提出了通过技术升级或量子最优控制技术(quantum optimal control techniques)进一步提高误差校正能力的方法。这些讨论为未来研究提供了重要方向。

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