摘要
本发明提供了模式可分辨的热态囚禁离子的测温方法,涉及量子计算和量子通信领域。本发明的测温方法包括:构造并训练深度神经网络模型;测量囚禁离子在特定模式下各阶边带的上态布居,输入深度神经网络模型,获得囚禁离子在特定模式下的平均声子数;对各特定模式下的平均声子数进行加权求合,获取囚禁离子的等效温度。本发明提供的技术方案通过构造深度神经网络模型,建立特定模式下各阶边带的布居和平均声子数的映射关系,不仅实现了模式可分辨的热态囚禁离子的平均声子数的精确测量,而且由于不需要增加额外的实验设备以及不需要进行额外的后处理,降低了现有技术的系统复杂度,增强了扩展性。
技术关键词
深度神经网络模型
测温方法
轴向振动频率
训练深度神经网络
生成训练数据
声光调制器
离子阱
射频电极
模式
测温系统
深度网络模型
训练集
激光
样本
频率调谐
芯片
噪声
复杂度
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阻力预测方法
点云深度学习
船舶
网格
深度神经网络模型
教师
概率密度函数
学生
无标签数据
损失函数设计
超表面结构
相位调制参数
深度神经网络模型
图像分类方法
图像分类装置
时间序列预测模型
神经网络参数
调峰方法
历史运行数据
新能源电动车辆
声纹鉴定方法
深度神经网络模型
多模型
高维特征向量
语音