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可饱和非线性诱导的光声学量子关联

机器学习 2025-11-04 v4 人工智能

摘要

我们提出一种方案,可在光声学系统中诱导量子关联。我们的基准系统由两个光学上耦合的光腔组成,这些腔体与一个共同机械振子相互作用。光腔内植入可饱和的非线性,触发其中每个腔的增益或损耗。若不具备这些非线性,系统中将不会产生量子关联,即纠缠和量子引导。当打开非线性后,增益和损耗被激活,从而实现对两种量子纠缠和量子引导的灵活生成。这些产生的量子关联似乎对诱导的增益不敏感,而通过饱和效应诱导的损耗则有效增强了量子关联。此外,在非线性饱和情形下,针对热力学波动的鲁棒性进一步得到提升。该工作表明,可利用非线性饱和效应即使在室温下也能工程化量子关联,这些关联在量子信息处理、量子计算任务及量子技术中具有重要应用价值。

关键词

引用

@article{arxiv.2506.10707,
  title  = {ConTextTab: A Semantics-Aware Tabular In-Context Learner},
  author = {Marco Spinaci and Marek Polewczyk and Maximilian Schambach and Sam Thelin},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2506.10707},
  year   = {2025}
}

备注

Accepted as spotlight at NeurIPS 2025