浏览高维寻宝图以发现量子金
全息图编码点缀（左），例如在实验过程中拍摄的照片（右）。
研究人员通过利用机器学习来有效导航20维量子宝藏图，从而打出了量子黄金，并创造了一个新词。
昆士兰大学ARC工程量子系统卓越中心（EQUS）的物理学家Markus Rambach博士说，该团队能够使用一种称为自导层析成像技术，更快，更准确地发现未知的量子态。
团队还推出了“ quvigint”，它类似于qubit（经典位的量子版本，取值“ 0”或“ 1”），但取值不是两个，而是20个可能的值。
Rambach博士说，高维量子态（例如quvigints）是安全存储和发送大量信息的理想选择。然而，在更高的维度上寻找未知状态变得越来越困难，因为赋予量子器件其能力的相同缩放也限制了我们描述它们的能力。
他说，这个问题类似于导航高维量子宝藏地图。
拉姆巴赫博士说：“我们知道我们在哪里，那里有很多宝藏，但我们不知道该去哪一种方式。”“使用标准层析成像技术，首先确定需要查看的方向以确保覆盖整个地图，然后收集和存储所有相关数据，最后处理数据以找到宝藏，即可解决此问题。
“相反，我们使用自导层析成像技术，随机选择两个方向，对两个方向都进行尝试，然后根据机器学习算法的线索，选择一个使我们更接近宝藏的方向，然后重复进行直至达到目标为止。
“这项技术节省了大量的时间和精力，这意味着我们可以更快，更轻松地找到宝藏-未知的古维格酒。”
导航高维量子宝藏地图，从绿色点开始到红色点结束（宝藏！）
为了说明这项技术，研究小组模拟了一种在大气中传播的量子点，就像它被用来在地球上两点之间或向卫星发送量子信息时一样。
随着奎维京特的行进，它被大气湍流所改变。
标准断层扫描非常容易受到此类噪声的影响，但是通过使用自导式断层扫描，该团队能够以较高的精度重建原始曲折线。
同样在EQUS和UQ任职的Jacqui Romero博士说，自导断层扫描不同于其他用于发现未知量子态的方法。
罗梅罗博士说：“自导断层扫描技术高效，准确，抗噪能力强，并且可以轻松扩展到诸如vigvigints这样的高尺寸。”“自导层析成像技术是一种可靠的层析成像方法，与物理系统无关，因此它也可以应用于其他系统，例如原子或离子。”
结果发表在《物理评论快报》上。
参考：Markus Rambach，Mahdi Qaryan，Michael Kewming，Christopher Ferrie，Andrew G.White和Jacquiline Romero的“稳健而高效的高维量子态层析成像”，2021年3月10日，《物理评论快报》。
10.1103 / PhysRevLett.126.100402
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