中国科学技术高校第二回完结能量循环型量子高精密衡量

  本报讯(通讯员刘爱华)中国科学技术大学中科院量子信息重点实验室李传锋研究组与量子弱测量理论奠基人之一———以色列教授Vaidman的研究组合作,日前开发出新型量子弱测量技术,首次利用廉价的商用发光二极管白光源实现量子高精密测量,时间测量的精度达到阿秒量级(1阿秒=10-18秒),相应距离的测量精度达到0.1纳米,即可以分辨出一个原子大小的位置移动。同时,探测装置简单实用且性能稳定,不受环境消相干的影响。研究成果日前发表于《物理评论快报》。

我校郭光灿院士团队再创量子精密测量领域最高测量精度,该团队李传锋、陈耕等人与南京大学合作者优化量子弱测量的测量方法,把单光子克尔效应测量精度再次提升接近一个量级,实验结果首次逼近了最优海森堡极限。该研究成果8月8日发表在国际权威期刊《物理评论快报》上。

中国科大首次实现能量循环型量子高精密测量

  精密测量是基础科学的重要领域,与基本物理问题的研究息息相关。干涉仪是标准的精密测量工具,需要好的相干光源,且精度受到量子噪声限制。为了抑制量子噪声的影响,人们发展出了量子计量技术。白光源的相干性最差,一般认为是不能用于高精密测量的。然而李传锋等人前期的理论文章研究表明,利用量子弱测量技术是可以把白光源用于高精密测量的。

利用有限的资源实现更高的测量精度是科学发展的重要需求,量子精密测量是近年来在此需求驱动下兴起的量子信息领域的新方向。量子精密测量的重要目标是使测量精度反比于单次测量所使用的光子或原子等的数目n,即达到海森堡极限精度。而经典测量方法的精度只能达到反比于根号下n,即所谓的标准量子极限。显然,当n较大时量子精密测量的精度将远优于经典测量方法的精度。已有量子精密测量方法普遍需要利用纠缠态或压缩态等量子资源,受限于现有技术,而且这些方法尚不具备实用性。李传锋研究组在此前工作中独辟蹊径,将混态探针和虚部弱测量技术相结合,实现了海森堡极限精度的单光子克尔效应测量,当时探针光子的利用率为16%[Nature
Communications 9, 93
]。在本工作中,研究组进一步优化测量方法,对单光子进行投影测量以提取更多的信息,从而把探针光子的利用率提升到83%(即测量精度约为1.2/n),首次逼近了最优海森堡极限。实验上测得的单光子克尔效应强度约为6E-8弧度,测量精度与该研究组上一个实验相比提升近一个量级,达到了9.5E-11弧度。测量装置也变得更加简单,用普通的激光脉冲即可完成实验。

中国科学技术大学郭光灿院士领导的中科院量子信息重点实验室在量子精密测量方向取得重要进展,该实验室李传锋、唐建顺等人将弱测量技术与能量循环技术相结合,实验上首次实现了超越经典测量精度极限的能量循环型弱测量,展示了量子弱测量技术在高精密测量领域的显著优势。该研究成果11月29日发表在国际权威期刊《物理评论快报》上。
量子弱测量的概念最早由著名物理学家Aharonov、Albert和Vaidman于1988年提出,已被广泛应用于各类高精密测量中。现在利用量子弱测量技术已经可以把微弱信号放大上万倍,然而关于量子弱测量的精度问题却一直充满争议。以光学实验为例,一方面通过设置光子合适的前选择态和后选择态,量子弱测量可以实现对微弱信号的放大,提高测量响应度;另一方面弱测量中的后选择过程会导致仅有少量光子被利用,其余光子全被丢弃掉。而随着有用的光子数减少,量子涨落所引起的散粒噪声(shotnoise)会导致测量精度下降。量子弱测量的精度能否超越经典测量精度极限已成为近年来研究热点。
李传锋研究组在实验上利用光腔技术使弱测量中被丢弃的光子重新返回测量装置,实现测量光子的循环利用,从而巧妙地将能量循环技术与弱测量技术结合在一起。他们在保持探测装置不变的条件下,实验上分别采用经典测量方案、标准量子弱测量方案以及能量循环型量子弱测量方案对同一光束的微小偏折角度进行精密测量。实验结果表明,标准弱测量的精度确实无法突破经典测量精度极限,而能量循环型量子弱测量在使测量信号强度提高到标准弱测量信号强度的2.4倍的同时,其测量精度却能达到经典测量精度极限的1.5倍。
本研究成果表明,在测量探针得到循环利用的情况下,量子弱测量相比经典测量方案可以达到更高的测量精度。本工作为量子计算学及精密测量技术的发展提供了新的方向。
文章第一作者为博士研究生王轶韬。该工作得到了科技部、国家自然科学基金委、中科院和量子信息与量子科技前沿协同创新中心的资助。
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  据介绍,弱测量指测量过程中待测系统与探针的耦合较弱,通过巧妙的设计,一方面保留量子相干性,另一方面把冗余的信息扔掉,实现信号放大功能的过程。弱测量过程中有个特征量叫做弱值,是个虚数,有实部和虚部两部分。

本成果展现了量子精密测量在实际测量任务中的优越性,为量子精密测量及量子弱测量发展提供了新的思路。本实验考虑的是单光子克尔效应这一特定任务,如何把这种高效的实验方法推广到各种重要的实际应用场景将是研究组进一步探索的问题。

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