中科大实现光子比特与原子比特间的量子态隐形传输

中国科技大学微尺度物质科学国家实验室潘建伟研究小组在国际上首次实验实现了光子比特与原子比特之间的量子态隐形传输。光子是量子通信中最好的信息载体,但却难以存储;而原子态可用来存储量子态。在不破坏其量子特性的情况下,将飞行（光）量子比特所载信息传送到静止（原子）量子比特上．并在需要时成功读取原子量子比特内存储的信息,将是未来量子信息处理中的重要组成部分。研究人员利用极化光子态作为量子信息的载体,利用由大约100万铷原子构成的冷原子系综作为量子存储器．制备了光子与原子系综态之间的纠缠。通过这个光子-原子纠缠源,进行了光量子比特到远程原子比特的量子态隐形传输。传输到原子比特的量子信息在存储了8S后,被成功地转换为光量子态以作进一步的量子信息处理。     

二项式光场与负二项式光场对超导量子比特读出电流的影响

研究了二项式态光场和负二项式态光场与耦合超导量子比特相互作用下的超导电流的时间演化规律.研究结果显示:在确定的二项式态或负二项式态光场中,耦合超导量子比特的初始量子态对穿过自身的超导电流的动力学行为几乎没有影响;但光场的量子态,尤其是光场参数对超导电流的动力学行为具有调控作用.因此,通过测量超导量子比特的输出电流,能够探测量子光场的统计性质.     

基于低Q腔的集体旋转无退相干子空间中的量子信息处理

基于低Q腔的单光子输入输出过程实现量子信息处理任务.将2个光子的极化态编码为1个逻辑量子比特,编码方式对于集体旋转噪声免疫.提出了实现原子和逻辑量子比特之间的混合控制相位翻转门,2个逻辑量子比特之间的CNOT门,逻辑量子比特的纠缠制备,原子到逻辑量子比特的量子态转移等方案.     

用六量子比特团态实现两量子比特态秘密分享

本文提出了一个量子态分享方案用来分享两量子比特纯态。方案中,量子通道是六量子比特团态(cluster态)。通过两个贝尔态测量,发送者(Alice)可将任意两量子比特纯态平均地分配给两个远处的代理(Bob和Charlie),为了使Bob还原发送者的量子态,Charlie需执行两个单量子比特测量。在获知Alice和Charlie的测量结果后,Bob可以通过一个合适的两量子比特酉操作得到Alice所发送的两量子比特态。本文详细给出了对应于所有测量结果的Bob所需的操作。     

多比特量子纠缠态的隐形传送

在量子信息处理中,量子比特常常处于叠加态,围绕如何隐形传送多比特量子态提出了一种用N个EPR对隐形传送N比特量子态的传输方案,通过N次联合操作实现N比特量子态的传输.其操作为局域操作并且在目前技术条件下可以很容易实现,与单粒子量子态传输相比, 多比特量子态可以传送更多信息.     

基于d级量子系统相互无偏基的量子安全多方求和及其应用

本文提出一种新颖的基于d级量子系统相互无偏基的量子安全多方求和协议.n个秘密持有者通过变换操作将自己的秘密编码在相互无偏基量子态上,以环形模式将其进行传输.安全性分析表明,所提出的协议能抵抗外在攻击和参与者攻击.本文协议适用于d级量子系统,采用整数加整数技术计算模d和,相比于采用比特加比特计算的量子安全求和协议,会具有更高的计算效率;相比于求和模较小的量子安全求和协议,会具有更广泛的应用.而且,这个协议能被用于量子多方隐私比较和量子多方匿名投票.     

集体幅值阻尼信道上的量子安全直接通信

针对幅值阻尼信道,提出了一个高效的量子安全直接通信协议.协议利用两粒子量子态编码一个逻辑比特,从而可以抵抗集体幅值阻尼效应.消息分发者直接将秘密编码,接收者执行确定的测量解码消息,测量不存在测量基不匹配的情况.量子态传输过程利用非正交态不可区分性保证其安全性.此外,利用量子计算的基本操作构造了量子线路以实现信道编码和信息编码.     

利用V型三能级原子与相干态腔场的拉曼相互作用来传送N-qubit的未知原子态

实现量子态的隐形传送,尤其是多比特的量子态的隐形传送在量子信息领域中具有非常重要的作用。主要提出利用V型原子与单模│α）相干态腔场之间的Raman相互作用,实现N-qubit未知原子态的量子隐形传送。     

利用V型三能级原子传送N-qubit未知原子态

实现量子态的隐形传送,尤其是多比特的量子态的隐形传送在量子信息领域中具有非常重要的作用.利用全量子理论,对简并V型三能级原子与单模相干态的相反态腔场之间的Raman相互作用进行了详细研究.在此基础上,提出了利用简并V型三能级原子与腔场之间的Raman相互作用来隐形传送N-qubit未知原子态的新方案.     

利用偶极封锁实现量子态转移和量子交换门

基于囚禁在原子芯片上的原子系综,利用偶极封锁实现了量子态转移,并通过引入辅助量子比特实现量子交换门,同时还讨论了上述方案在实验上的可实现性.     

基于IBM Q平台的量子图像算法研究

为使量子图像处理算法在量子计算机上得到验证与发展,结合IBM量子实验平台(IBM Q)上量子计算操作与量子图像处理理论的研究,设计了一种基于IBM Q平台的量子图像分割方法.提出了一种基于新型强化量子图像表达式(NEQR)的改进型强化量子图像表达式(IEQR),并根据IEQR表达式初始化量子图像分割电路.该电路由量子比较器(QBSC)和受控旋转门(Cswap)构成.最终在IBM Q和本地经典计算机仿真两种平台下实现了2×2和4×4大小的量子图像分割,实验结果表明了该算法的可行性和有效性,并验证了量子计算机的优越性.     

利用位平面欧拉-熵向量的图像检索方法

首先将图像分解为8个位平面,选择前4个重要位平面,求出其灰度码表示,计算出每个灰度码位平面的欧拉数,组成欧拉向量;其次计算出每个灰度码位平面的信息熵,组成位平面熵向量;再把欧拉向量和位平面熵向量特征综合为一个新的图像特征,最后采用马氏距离计算图像间的相似度.实验结果表明本方法维数低,速度快,且避免了图像量化造成的误检,与比位平面熵算法和欧拉向量算法相比,检索效率高.     

量子信息安全技术

自从BB84量子密钥分配协议提出以来,量子加密技术得到了迅速发展,以加密技术为基础的量子信息安全技术也得到了快速发展。为了更全面地、系统地了解量子信息安全技术当前的发展状况和以后发展的趋势,文中通过资料查新,以量子加密技术为基础,阐述了量子密钥分配协议及其实现、量子身份认证和量子数字签名、量子比特承诺等多种基于量子特性的信息安全技术的新发展和新动向。     

基于深度卷积神经网络的水下偏色图像增强方法

针对水下图像在采集和传输过程中存在偏色、 模糊等问题, 提出一种基于深度卷积神经网络的水下偏色图像增强方法, 并给出该方法的收敛性分析. 首先, 在传统U-Net模型的基础上, 构建一种基于偏色图像的卷积神经网络模型, 不断学习输入图像与输出图像的色彩偏差; 其次, 通过引用结构相似性的损失函数, 使增强后的水下图像与输入的水下图像在内容结构细节上保持高度相似. 该方法解决了水下图像偏色、 失真的问题. 通过对大量的真实水下数据集进行验证, 并与其他算法进行对比实验, 实验结果表明, 用该方法增强后的水下图像不仅在视觉效果上得到了有效提高, 同时也保留了原始影像中蕴含的纹理结构, 证明该模型在水下图像增强领域实用性较强.     

一种位置置乱和交叉换位相结合的图像加密算法

提出了一种基于位置置乱和交叉换位相结合的加密算法,该算法首先利用新构造的位置置乱方法将二维矩阵中行和列映射到一维向量中,然后将一维向量中的亮度值转换为8位二进制数,按照交叉换位的方式将8位二进制数进行位置转换;最后交叉换位之后的8位二进制数重新组合成新的亮度值,同时将一维向量按顺序扫描方式还原成二维图像(图像大小可根据实际加密需要而定)。另外本文还将此构造的新算法扩展到彩色图像R、G、B三个分量中,实现了基于彩色图像像素位置和亮度值双重置乱效果。实验结果表明:该算法具有密钥空间大,加密后的图像直方图分布具有白噪声的特性,而且图像相邻像素的相关性更小,这样大大提高了抵抗不法攻击的能力,增加了图像的安全性。     

基于颜色布局的压缩图像检索研究

图像检索技术是多媒体应用中的关键技术.文章针对JPEG压缩图像,结合MPEG-7中建议的颜色布局描述符,提出一种带相关反馈的基于DCT域的快速图像检索方法;该方法只需要熵解码(部分解码),可提高图像特征提取的速度、节省存储空间;实验结果表明,此方法具有检索效率高、检索效果好的特点.     

一种简单而高效的彩色图象压缩方法

提出一种简单而高效的彩色图象压缩方法。一幅真彩色图象经编码后，其码率由２４ｂｉｔｓ／ｐｉｘｅｌ下降到１．７５ｂｉｔ／ｐｉｘｅｌ，重建图象仍能保持较好的视觉效果。实验结果表明此方法简单，效果良好     

基于小波的彩色图像公开水印技术

提出了一种新的彩色图像公开水印技术．首先计算彩色图像的红色与绿色分量的加权平均图，然后分别对加权图和蓝色分量图作小波分解，最后通过对这两者的粗尺度子图之差进行模运算将图案水印嵌入到蓝色分量图的低频带中(粗尺度子图)．实验结果表明，该方法具有很好的不可感知性以及对通常图像处理的稳健性，且其性能优于其他方法．     

一种真彩色图像客观质量评价方法

图像质量评价已成为图像科学的重要分支。从真彩色图像的角度分析,利用人眼对于颜色信息较为敏感这一特性,将颜色失真加入到图像质量评价中。分析了适合人眼视觉感知的HSI颜色空间,提出了一种度量颜色相似度的方法,及分别度量颜色的色度和亮度的相似度,使用带有空间距离作参数的指数函数模拟颜色降质。在此基础上,提出了基于结构和颜色相似度的客观质量评价算法CS_SSIM,将颜色相似性融合到结构相似性中,并详细描述了算法实现过程。实验表明,在真彩色图像上,CS_SSIM具有更好的单调性和一致性。     

基于显著性加权颜色和纹理的图像检索

显著性体现了图像中像素区域引起视觉注意的强弱程度,在图像检索中具有重要意义。本文提出的基于显著性加权的图像检索方法不需要分割出显著性区域,而以显著性加权的方式建立了新的颜色特征和纹理特征,从而增加了显著性区域的颜色与纹理特征的权重。通过对4种主要的显著图的实验比较发现该方法能有效提高检索效果。