连续变量（精选三篇）
连续变量 篇1
1 量子通信的研究
量子信息学是量子力学与信息科学相结合的产物, 这一新兴学科揭示了量子力学在信息科学中的应用, 涉及了量子物理学、信息科学和计算机学等多种学科, 其潜在的应用价值和重大的科学意义, 为信息科学展示出美好的前景。量子通信是量子信息学的一个重要分支, 其理论是基于量子力学和经典通信, 即量子通信是量子力学和经典通信相结合的产物。对量子通信的研究是为了实现人们能够通过量子信道传递经典或量子信息, 并确保所传输的信息绝对安全的愿望早在1969年, 哥伦比亚大学的年轻学者Wiesner.S.就提出了采用量子物理的方法来保护信息安全的想法, 但由于技术手段实现的困难, 使得他的想法只是一个不太现实的设想。10年后的1979年, IBM公司的研究人员Bennett.C.H和加拿大蒙特利尔大学的研究人员Brassard.G认真研究了Wiesne.S.的观点, 认为可以将Wiesne.S.的设想用于传输信息。两人在1984年提出了著名的量子米要分法 (Quantum Key Distribution, Q.K.D) 的概念, 以及第一个量子密钥分发协议 (BB84协议) [1], 由此, 迎来了量子密码学的新时期, 同时标志着量子通信理论的诞生。
2 基于连续变量的量子通信
量子通信与量子计算是量子信息的两大主要研究领域, 都是最近20多年才发展起来的新型交叉学科。量子通信是量子论与信息论相结合的产物, 因而也是通信与信息领域研究的热点前沿。其主要研究领域包括量子密码术、量子远程传态、量子密集编码。其中量子密码术由包括量子密钥分配、量子秘密共享、量子认证、量子安全直接通信、量子比特承诺等。按量子通信的载体来分, 可分为基于分立变量的量子通信和基于连续变量的量子通信两大类。在量子通信的较早阶段, 人们研究的多是基于分立变量的量子通信, 这时通常是以单粒子或纠缠粒子的分立量子态作为信息的载体。目前正在广泛而深入地开展连续变量量子通信的研究, 以克服单光子通信中存在的问题。对于主要以单光子或纠缠光子对作为信息的载体的分立变量的量子通信来说, 其具体的物理实现存在着一系列难题制约着量子通信的有效性与安全性。一是, 尚缺乏理想高效的单光子源, 因而会带来信息的泄漏;二是, 单光子的传输距离有限, 目前在可接受的误码率下能传输的最远距离约为150Km;三是, 目前的单光子探测器, 其探测效率约为10%-20%, 其“Geiger”工作方式决定了其工作频率很难超过MHz的良机。这些难题的存在促使人们去研究新的实现方式, 特别是应用于量子通信领域中最有可能实用化的量子密要分配中。对于目前已有急于想干态、压缩态和纠缠态为基础的很多种量子密钥分配协议[2], 其安全性也得到了很好的证明[3]。这些协议编码所用的变量时刻连续取值的坐标、动量、振幅以及相位等。因为这些编码变量是连续变化的, 通常称为连续变量量子密钥分配协议。连续变量量子密钥分配所需光源发射频率高:使用多光子光源, 信号较强, 适合远距离的密钥传输:不需要复杂的单光子探测器而且采用零拍探测测量光强, 通常在室温提条件下进行, 而且几乎不受普通背景光噪声三影响, 测量频率可达数GHz, l量子效率高达99%, 克服了单光子探测器探测效率低的弊端, 可大幅度提升码率。因此连续变量量子密要分配将有可能取代基于粒子的分立量子态密钥分配。
目前已有的理论和实验证明, 采用压缩态和纠缠态相对于采用相干态, 能提供更好的安全性Hillery于2000年最早提出采用压缩态作为连续变量量子通信的光源。Gottesman则于2001年在理论上证明当量子通信道的噪音较弱只要压速率在2.51d B以上, 就可以保证量子通信道的绝对安全性。对于非压缩的相干态, 目前还没有无条件安全通信的理论证明。2002年, 澳大利亚Macquarie大学的T.Tyc和B.C Sanders首先提出了基于连续变量量子比特秘密共享体制的量子 (m.n门限方案[4]。2005年M.L.Andrew等人通过实验演示了基于三体纠缠的量子密码共享的方案还正在研究中, 相对于量子密钥分配而言, 还远未完善, 其主要问题可能在于进行多方量子秘密共享必须多体纠缠, 而多体纠缠的产生及保护还存在再技术方面的问题
3 我国科学家的贡献
中国科学家在长距离量子通信方面取得重大进展, 与一位传奇人物———中国科技大学合肥微尺度物质科学国家实验室的潘建伟教授分不开。现年39岁的潘建伟, 曾在奥地利维也纳大学攻读博士学位, 后留校从事研究工作。1997年12月, 潘建伟与奥地利物理学家安东尼?赛林格等人合作, 首次实现了“量子态的隐形传输”, 该成果被誉为“量子信息实验领域的突破性进展”, 欧洲物理学会将其评为世界物理学的该年度十大进展, 美国《科学》杂志将其列为该年度全球十大科技进展。1999年, 该研究的论文同德国物理学家伦琴发现X射线、爱因斯坦建立相对论等重大研究成果一起, 被英国《自然》杂志选为“百年物理学21篇经典论文”。2004年, 与潘建伟合作过的奥地利物理学家安东尼·赛林格, 在一次实验中使量子态隐形传输的距离达到600米, 这被认为是迄今为止的世界纪录。S
参考文献
[1]温巧燕, 郭奋卓, 朱甫臣.量子保密通信协议的设计与分析[M].北京:科学出版社, 2009:1-17.
[2]He Guangqiang, Zhu Jun, Zeng Guihua.Quantum secure communication using continuous variable Einstein-Podolsky-Rosen correlations[J].Phys.Rev.A, 73, 2006.012314-7
[3]Gottesman D, Preskill J, Secure quantum key distribution using squeezed states[J].Phys.Rev.A, 63, 2001.022309-18.
连续变量 篇2
关键词：二维随机变量;重积分;计算
一、引言
概率论中积分的计算是学生深感头疼的问题。对于一维连续型随机变量分布的积分基本没问题，但对于二维连续型随机变量的分布，很多学生就不知所措了。因此，本文对概率论中二维连续型随机变量中重积分的计算进行归纳整理，得出简单实用的计算方法。
二、二维连续型随机变量中积分的计算
1.二维连续型随机变量中概率的计算
命题1：设（X，Y）的联合概率密度为f（x，y），D为xoy平面上的区域，则（X，Y）落入D内的概率为P{（x，y）∈D}=■f（x，y）dxdy。
求上述概率的关键在于二重积分的计算。事实上，只需三步即可准确无误地计算出结果，第一步，画出f（x，y）的非零区域的图形，第二步，画出平面区域D与上述非零区域的公共部分区域;第三步，根据公共部分区域的形状定出x，y的积分限计算二次积分即可。
例1：设二维随机变量（X，Y）具有概率密度
f（x，y）2e-（2x+y） x>0，y>00 其他
求概率P{Y≤X}。
第一步，画出f（x，y）的非零区域的图形（第一象限整个区域）;第二步，画出区域D：Y≤X的图形与f（x，y）的非零区域的公共部分区域（第一象限的角平分线下方部分区域），第三步，根据其为X型区域，分别定出x，y的积分限为{0<x<+∞，0<y<x}。
2.二维连续型随机变量中边缘概率密度的计算
命题2：设（X，Y）的联合概率密度为f（x，y），则X和Y作为一维连续型随机变量，其边缘概率密度分别为fX（x）=■f（x，y）dy和fY（y）=■f（x，y）dx。
计算边缘概率密度的关键是计算上述积分，下面以例子来说明积分方法和步骤。
例2：设二维随机变量（X，Y）具有概率密度
f（x，y）=4.8y（2-x） 0≤x≤1，x≤y≤10 其他
求边缘概率密度fX（x），fY（y）。
第一步，画出f（x，y）的非零区域（第一象限的上三角形区域）;第二步，定积分限，作与积分变量相同的坐标轴（分别是x轴和y轴）的平行线去穿过上述非零区域，找出穿入点（分别为x和0）和穿出点（分别为1和y）即为积分的下限和上限。从而有fX（x）=■f（x，y）dy=■4.8y（2-x）dy 0≤x≤10 其他
=2.4（2-x）（1-x2） 0≤x≤10 其他
fY（y）=■f（x，y）dx=■4.8y（2-x）dx 0≤x≤10 其他
=2.4y（4y-y2） 0≤x≤10 其他
3.二维连续型随机变量函数的概率密度的计算
二维连续型随机变量函数的概率密度的求法是难点，难在重积分的计算，下面以二维连续型随机变量的和的分布为例介绍积分的方法和步骤。
命题3：设（X，Y）的联合概率密度为f（x，y），则Z=X+Y的概率密度为fZ（z）=■f（x，z-x）dx或fZ（z）=■f（z-y，y）dy;特别地当X和Y独立时，设X和Y的边缘概率密度分别为fX（x）和fY（y），则上面的公式可化为fZ（z）=■fX（x）fY（z-x）dx或fZ（z）=■fX（z-y）fY（y）dy。
上述命题给出了两个随机变量的和的概率密度计算公式，但要计算结果关键是掌握积分的方法。
例3：设随机变量X和Y独立，若X服从（0，1）上的均匀分布，Y服从参数为1的指数分布，求随机变量Z=X+Y的概率密度。
由于X～fX（x）=fX（x）=1 0<x<10 其他，Y～fY（Y）=e-y y>00 其他，
fZ（z）=■fX（x）fY（z-x）dx
=■e-（z-x）dx z>1■e-（z-x）dx 0<z≤1=e1-z-e-z z>11-e-z 0<z≤10 其他0 其他
其中的关键在于上述第二个等号的积分限如何确定：第一步，在zox坐标平面上画出被积函数的非零区域x>0z-x>0即x>0z>x;第二步，因为是对变量x积分，作平行于x轴的平行线去穿过该区域，穿入点和穿出点即为积分的上下限。
三、结束语
通过以上分析，在计算二维连续型随机变量的积分问题时，由上述介绍的方法，只要三步即画图、定限、计算，即可准确无误地计算出相应的积分，从而对二维连续型随机变量的积分问题得到很好解决，得出关于计算二维连续型随机变量积分的简单、实用的方法。
参考文献：
[1]徐安农，黄文韬，李郴良.概率论与数理统计（理工类）[M].北京：中国人民大学出版社，2010.
[2]盛骤，谢式千，潘承毅.概率论与数理统计（第三版）[M].北京：高等教育出版社，2001.
摘 要：本文主要讨论了概率论中二维连续型随机变量分布的积分计算问题，并给出了求解此类积分的步骤与简单实用的方法。
关键词：二维随机变量;重积分;计算
一、引言
概率论中积分的计算是学生深感头疼的问题。对于一维连续型随机变量分布的积分基本没问题，但对于二维连续型随机变量的分布，很多学生就不知所措了。因此，本文对概率论中二维连续型随机变量中重积分的计算进行归纳整理，得出简单实用的计算方法。
二、二维连续型随机变量中积分的计算
1.二维连续型随机变量中概率的计算
命题1：设（X，Y）的联合概率密度为f（x，y），D为xoy平面上的区域，则（X，Y）落入D内的概率为P{（x，y）∈D}=■f（x，y）dxdy。
求上述概率的关键在于二重积分的计算。事实上，只需三步即可准确无误地计算出结果，第一步，画出f（x，y）的非零区域的图形，第二步，画出平面区域D与上述非零区域的公共部分区域;第三步，根据公共部分区域的形状定出x，y的积分限计算二次积分即可。
例1：设二维随机变量（X，Y）具有概率密度
f（x，y）2e-（2x+y） x>0，y>00 其他
求概率P{Y≤X}。
第一步，画出f（x，y）的非零区域的图形（第一象限整个区域）;第二步，画出区域D：Y≤X的图形与f（x，y）的非零区域的公共部分区域（第一象限的角平分线下方部分区域），第三步，根据其为X型区域，分别定出x，y的积分限为{0<x<+∞，0<y<x}。
2.二维连续型随机变量中边缘概率密度的计算
命题2：设（X，Y）的联合概率密度为f（x，y），则X和Y作为一维连续型随机变量，其边缘概率密度分别为fX（x）=■f（x，y）dy和fY（y）=■f（x，y）dx。
计算边缘概率密度的关键是计算上述积分，下面以例子来说明积分方法和步骤。
例2：设二维随机变量（X，Y）具有概率密度
f（x，y）=4.8y（2-x） 0≤x≤1，x≤y≤10 其他
求边缘概率密度fX（x），fY（y）。
第一步，画出f（x，y）的非零区域（第一象限的上三角形区域）;第二步，定积分限，作与积分变量相同的坐标轴（分别是x轴和y轴）的平行线去穿过上述非零区域，找出穿入点（分别为x和0）和穿出点（分别为1和y）即为积分的下限和上限。从而有fX（x）=■f（x，y）dy=■4.8y（2-x）dy 0≤x≤10 其他
=2.4（2-x）（1-x2） 0≤x≤10 其他
fY（y）=■f（x，y）dx=■4.8y（2-x）dx 0≤x≤10 其他
=2.4y（4y-y2） 0≤x≤10 其他
3.二维连续型随机变量函数的概率密度的计算
二维连续型随机变量函数的概率密度的求法是难点，难在重积分的计算，下面以二维连续型随机变量的和的分布为例介绍积分的方法和步骤。
命题3：设（X，Y）的联合概率密度为f（x，y），则Z=X+Y的概率密度为fZ（z）=■f（x，z-x）dx或fZ（z）=■f（z-y，y）dy;特别地当X和Y独立时，设X和Y的边缘概率密度分别为fX（x）和fY（y），则上面的公式可化为fZ（z）=■fX（x）fY（z-x）dx或fZ（z）=■fX（z-y）fY（y）dy。
上述命题给出了两个随机变量的和的概率密度计算公式，但要计算结果关键是掌握积分的方法。
例3：设随机变量X和Y独立，若X服从（0，1）上的均匀分布，Y服从参数为1的指数分布，求随机变量Z=X+Y的概率密度。
由于X～fX（x）=fX（x）=1 0<x<10 其他，Y～fY（Y）=e-y y>00 其他，
fZ（z）=■fX（x）fY（z-x）dx
=■e-（z-x）dx z>1■e-（z-x）dx 0<z≤1=e1-z-e-z z>11-e-z 0<z≤10 其他0 其他
其中的关键在于上述第二个等号的积分限如何确定：第一步，在zox坐标平面上画出被积函数的非零区域x>0z-x>0即x>0z>x;第二步，因为是对变量x积分，作平行于x轴的平行线去穿过该区域，穿入点和穿出点即为积分的上下限。
三、结束语
通过以上分析，在计算二维连续型随机变量的积分问题时，由上述介绍的方法，只要三步即画图、定限、计算，即可准确无误地计算出相应的积分，从而对二维连续型随机变量的积分问题得到很好解决，得出关于计算二维连续型随机变量积分的简单、实用的方法。
参考文献：
[1]徐安农，黄文韬，李郴良.概率论与数理统计（理工类）[M].北京：中国人民大学出版社，2010.
[2]盛骤，谢式千，潘承毅.概率论与数理统计（第三版）[M].北京：高等教育出版社，2001.
摘 要：本文主要讨论了概率论中二维连续型随机变量分布的积分计算问题，并给出了求解此类积分的步骤与简单实用的方法。
关键词：二维随机变量;重积分;计算
一、引言
概率论中积分的计算是学生深感头疼的问题。对于一维连续型随机变量分布的积分基本没问题，但对于二维连续型随机变量的分布，很多学生就不知所措了。因此，本文对概率论中二维连续型随机变量中重积分的计算进行归纳整理，得出简单实用的计算方法。
二、二维连续型随机变量中积分的计算
1.二维连续型随机变量中概率的计算
命题1：设（X，Y）的联合概率密度为f（x，y），D为xoy平面上的区域，则（X，Y）落入D内的概率为P{（x，y）∈D}=■f（x，y）dxdy。
求上述概率的关键在于二重积分的计算。事实上，只需三步即可准确无误地计算出结果，第一步，画出f（x，y）的非零区域的图形，第二步，画出平面区域D与上述非零区域的公共部分区域;第三步，根据公共部分区域的形状定出x，y的积分限计算二次积分即可。
例1：设二维随机变量（X，Y）具有概率密度
f（x，y）2e-（2x+y） x>0，y>00 其他
求概率P{Y≤X}。
第一步，画出f（x，y）的非零区域的图形（第一象限整个区域）;第二步，画出区域D：Y≤X的图形与f（x，y）的非零区域的公共部分区域（第一象限的角平分线下方部分区域），第三步，根据其为X型区域，分别定出x，y的积分限为{0<x<+∞，0<y<x}。
2.二维连续型随机变量中边缘概率密度的计算
命题2：设（X，Y）的联合概率密度为f（x，y），则X和Y作为一维连续型随机变量，其边缘概率密度分别为fX（x）=■f（x，y）dy和fY（y）=■f（x，y）dx。
计算边缘概率密度的关键是计算上述积分，下面以例子来说明积分方法和步骤。
例2：设二维随机变量（X，Y）具有概率密度
f（x，y）=4.8y（2-x） 0≤x≤1，x≤y≤10 其他
求边缘概率密度fX（x），fY（y）。
第一步，画出f（x，y）的非零区域（第一象限的上三角形区域）;第二步，定积分限，作与积分变量相同的坐标轴（分别是x轴和y轴）的平行线去穿过上述非零区域，找出穿入点（分别为x和0）和穿出点（分别为1和y）即为积分的下限和上限。从而有fX（x）=■f（x，y）dy=■4.8y（2-x）dy 0≤x≤10 其他
=2.4（2-x）（1-x2） 0≤x≤10 其他
fY（y）=■f（x，y）dx=■4.8y（2-x）dx 0≤x≤10 其他
=2.4y（4y-y2） 0≤x≤10 其他
3.二维连续型随机变量函数的概率密度的计算
二维连续型随机变量函数的概率密度的求法是难点，难在重积分的计算，下面以二维连续型随机变量的和的分布为例介绍积分的方法和步骤。
命题3：设（X，Y）的联合概率密度为f（x，y），则Z=X+Y的概率密度为fZ（z）=■f（x，z-x）dx或fZ（z）=■f（z-y，y）dy;特别地当X和Y独立时，设X和Y的边缘概率密度分别为fX（x）和fY（y），则上面的公式可化为fZ（z）=■fX（x）fY（z-x）dx或fZ（z）=■fX（z-y）fY（y）dy。
上述命题给出了两个随机变量的和的概率密度计算公式，但要计算结果关键是掌握积分的方法。
例3：设随机变量X和Y独立，若X服从（0，1）上的均匀分布，Y服从参数为1的指数分布，求随机变量Z=X+Y的概率密度。
由于X～fX（x）=fX（x）=1 0<x<10 其他，Y～fY（Y）=e-y y>00 其他，
fZ（z）=■fX（x）fY（z-x）dx
=■e-（z-x）dx z>1■e-（z-x）dx 0<z≤1=e1-z-e-z z>11-e-z 0<z≤10 其他0 其他
其中的关键在于上述第二个等号的积分限如何确定：第一步，在zox坐标平面上画出被积函数的非零区域x>0z-x>0即x>0z>x;第二步，因为是对变量x积分，作平行于x轴的平行线去穿过该区域，穿入点和穿出点即为积分的上下限。
三、结束语
通过以上分析，在计算二维连续型随机变量的积分问题时，由上述介绍的方法，只要三步即画图、定限、计算，即可准确无误地计算出相应的积分，从而对二维连续型随机变量的积分问题得到很好解决，得出关于计算二维连续型随机变量积分的简单、实用的方法。
参考文献：
[1]徐安农，黄文韬，李郴良.概率论与数理统计（理工类）[M].北京：中国人民大学出版社，2010.
连续变量量子态的光学控制分析 篇3
关键词：连续变量,纠缠态,量子态,光学控制
随着我国社会现代化建设的不断发展, 我国的量子信息科学应用技术得到了卓有成就的发展, 多组份量子纠缠态的重要性更加凸显, 其能够为量子计算与量子网络通讯提供必要的技术支持, 当前, 我国量子学领域已经发现了多种类型的多组份量子纠缠态, 其具备多种不同物理结构, 因此对连续变量量子态的光学控制分析有着重要的实践意义与应用价值。
一、基于6.0d B连续变量EPR下纠缠态光场的产生
经过多次试验研究表明, 光学参变放大器能够作为提升纠缠态光场的最佳选择, 学者Qu对阈值下的NOPA输出的下转换真空模进行了验证, 结果显示其呈现出明显的EPR量子关联特性。另外为增强明亮EPR光束的实用性, 我国学者还对注入场不为0状态下的NOPA输出场特性进行了深入分析, 并在参变放大与反放大的作用下最终获得了振幅正关联与反关联情况。在EPR纠缠态光束测量过程中往往会产生正交振幅以及相对应的噪声功率谱, 具体见图1, 同时采用两台谱仪对2MHz位置频率的量子噪声极限 (QNL) 进行测量, 曲线1表示的是QNL, 正交振幅反关联与正交相位正关联均低于其所对应的QNL (6.08±0.18) d B以及 (6.22±0.16) d B, 并由此得出量子关联起伏的实际数据为〈δ (Xa+Xb) 〉= (7.30±0.18) d B, 〈δ (Xa-Xb) 〉= (7.50±0.16) d B, 根据上述可知EPR纠缠态光束能够满足〈δ (Xa+Xb) 〉+〈δ (Xa-Xb) 〉=0.463<2的不可分判据条件。
二、线性光学控制连续变量多组份纠缠态光场
作为实现连续变量量子信息网络以及计算的重要资源, 多组份纠缠态与ERP纠缠态往往是相对而言的, 单纯从实验方面来看已经实现了四光子Cluster、五光子GHZ偏振、六光子GHZ以及Cluster纠缠态, 其在连续变量方面也取得了鲜明的成效, 不仅能够借助光学分束器实现对单模压缩态光场的有效控制, 获得多个连续变量多组份纠缠态, 而且还能够将其运用到量子离物传送网络系统及量子通讯中[1]。有学者建立了正交压缩态光场连续变量四组份纠缠态光场实验, 并获取了Cluster与GHZ纠缠态, 结果符合连续变量多组份纠缠的不可分判据要求。同年还提出了与GHZ态、Cluster态明显不同的新型四组份纠缠态, 截至目前尚未形成与之对应的量子比特表达式, 且每个纠缠判据不等式分别包含了三组分正交振幅与正交相位组合, 又可以将其称为是连续变量TTPC纠缠态, 其具体结构见图2。
三、TTPV纠缠态光场下的量子通讯网络
通常, 在信息传输系统中, 经典信息往往是以0或1的二进制数据形式得以呈现, 若想使得2bit信息能够顺利传递, 必须确保通讯双方能够达到两次以上信息的传递。近年来, 科学界提出了量子信息的概念, 学者开始致力于通过量子力学提升传输信道容量的研究, 并取得了一定的研究成果[2]。学者Bennet所提出的纠缠粒子理念不仅打破了传统经典限制, 而且在一定程度上提升了量子密集编码, 其主要是通过对纠缠系统子系统的控制达到对2bit信息的有效传递。学者Mattle最早实现分离变量的量子密集编码, 并逐渐将其应用到连续变量领域中。我国山西大学光电研究所针对这一问题进行了EPR纠缠光束实验, 结果显示在通讯过程中采用量子密集编码能够极大提升信道容量, 进而使信息传输效率得到提升。本次研究构建了TTPC纠缠态下的四站量子密集编码通讯网络系统, 将b1、b2、b3、b4四个子模分别分发到与之相距较远的Alice、Bob、Claire以及Daisy四个通讯用户中, 其相邻用户的通讯情况见图3。Alice能够利用振幅调制器以及相位调制器将所要传递的信息调制于其子模b1上, 然后再发送到Bob, 为了有效获取Alice所传递的信息, Bob必须争取其他两个通讯用户的帮助, 然后再进行联合测量, 进而获得Alice传输信息。
四、压缩态与纠缠态光场的非线性控制
随着科学界对量子态研究的不断深入, 人们逐渐认识到在光学参变作用下, 一方面能够形成多种多样的非经典光场, 另一方面能够通过对参变过程的有效控制实现对非经典光场的放大及其他方面的控制操作[3]。国外学者Andersen于2005年首次实现了对相干态光场的非相敏放大, 并通过科学的控制对非经典光场进行任意放大。Agarwal通过多次试验研究, 证实了光学参变放大器对注入量子态的重要作用, 他认为在注入场以及下转换谐波场干扰作用下, 光谱很容易出现分裂现象。
4.1压缩态光场的非线性控制
真空压缩态控制试验可以通过三共振简并光学参变放大腔得以实现, 其具体试验方案见图4。通常, 经过激光器分离作用后, 将会产生出532与1064nm两道光束, 将1064nm光摄入到模清洁器中并使其处于锁定状态, 那么其出射的光将会呈现为两束, 一束作为本振光所需的模拟光, 另一束则可作为匹配所需要的模拟光[4]。而532nm则可以作为OPA以及OPO抽运光使用。可以在OPA中注入一定的OPO真空压缩光, 以此探究OPA对真空压缩光的控制作用。在未注入抽运光的OPA腔中注入真空压缩态光场, 并对其X分子量量子噪声进行测量, 结果显示OPO腔的压缩真空态光场的压缩度噪声明显低于散粒噪声;而在注入抽运光的OPA腔中输入真空压缩态光场后, 其X分量量子噪声与远失鞋噪声相比有明显增加, 可以判定在此条件下注入压缩真空态光场将会被压缩, 相应的X分子量噪声也会被压缩到一定水平, 而Y分量噪声则呈现明显增加趋势。
5.2纠缠态光场的非线性控制
阈值下的II类非简并光学参变还能够在一定程度上实现对纠缠态光场的控制, 研究在理论的基础上建立了相应的实验模型, 采用了两个非简并光学参变放大器, 分别用于产生初始EPR纠缠光束与对注入纠缠光束的控制, 结果显示当这两个放大器均应用于反放大操作时, 其纠缠态光场将会得到显著的提升, 而在工作状态下, 其纠缠关系也会发生明显的变化。
六、结束语
研究对量子态线性与非线性光学控制进行了深入分析, 并构建了连续变量多组份纠缠光场及量子通信网络化操作, 其能够在一定程度上提升光场压缩度与纠缠度, 为该领域研究提供了必要的参考。
另外, 在参变放大器的作用下, 压缩态光场与纠缠态光场能够得到明显的增强, 进而提高压缩度与关联度, 在通讯网络技术的支持下, 量子信息科学未来将逐渐实现实用化发展。
参考文献
[1]刘友明, 汪超, 黄端, 等.高速连续变量量子密钥分发系统同步技术研究[J].光学学报, 2015, 23 (1) :88-97.
[2]娄小平, 陈志刚, 邓小鸿, 等.基于量子连续变量EPR态的经典消息匿名通信方案[J].中南大学学报 (自然科学版) , 2014, 14 (9) :3043-3048.
[3]赵军军, 郭晓敏, 王旭阳, 等.铷原子吸收线波段双色连续变量纠缠态的实验制备[J].山西大学学报 (自然科学版) , 2013, 36 (2) :192-195.
[4]苏晓龙, 贾晓军, 彭堃墀.基于光场量子态的连续变量量子信息处理[J].物理学进展, 2016, 24 (4) :142-143.