报告题目：量子态的指数演化及其应用

报  告 人：鲁大为 研究员（国家级青年特聘专家），南方科技大学

研究方向：基于自旋体系的量子计算实验研究

报告时间：2023年12月20日（星期三）上午10:30

报告地点：量子楼410

报告摘要：

量子态的指数演化研究的是如何设计量子线路来实现某个未知量子态的含时演化 e^(-iρt) 。它也被称作密度矩阵指数化（density matrix exponentiation，DME）。DME技术起源于量子机器学习，目前在量子计算、量子精密测量、量子热力学等领域有广泛的应用前景。在报告中，我将首先回顾DME的基本概念以及其实验实现的两种常用方法，包括多拷贝量子态的含时演化方法和基于参数化量子线路的本征分解方法。随后，汇报我们近期在量子机器学习和量子热力学领域应用DME技术取得的实验进展，分别实现了量子主成分分析算法的人脸图像识别和不定因果序量子冰箱。这些实验展示了我们对核磁共振量子处理器的操控能力，也证实了新兴的DME技术在量子信息科学中的应用价值。

报告人简介：

鲁大为，男，国家级青年特聘专家入选者，深圳市鹏城学者长期特聘教授，南方科技大学物理系和量子科学与工程研究院研究员。2007年和2012年分获中国科学技术大学本科和博士学位。2012年至2017年在加拿大滑铁卢大学量子计算研究所从事博士后研究。2017年8月全职加入南方科技大学。主要研究方向为基于自旋体系的量子计算实验研究，在量子控制、量子模拟、量子算法等领域取得了一系列研究进展，并保持核磁共振领域操控量子比特数目（12个）的世界纪录。以第一/通讯作者身份发表论文40余篇，包括12篇Phys. Rev. Lett.和4篇npj Quantum Inf. 等。担任Frontiers of Physics编委，Chinese Physics Letters，Chinese Physics B，Acta Physics Sinica，物理等期刊青年编委，主持有国自然和省市级项目等十余项。