近期
，国际物理学期刊《Physical Review Letters》颁发了理学院物理系易昌浩讲师与美国新墨西哥大学Milad Marvian教授团队共同钻研的最新钻研成就：“Faster Randomized Dynamical Decoupling”, Physical Review Letters 136, 010601 (2026)。该钻研提出了一种新型序列随机化动态解耦（dynamical decoupling）和谈
，显著提升了现有确定性规划对有关噪声的抑造机能
，突破了传统确定性步骤的误差缩放极限
，为量子信息
；ず土孔蛹际醴⒄固峁┝烁咝迈杈。

该钻研成就的实现得益于团队在量子节造与噪声抑造领域的深刻堆集。理学院易昌浩讲师为论文第一作者
，新墨西哥大学电气与推算机工程系Leeseok Kim博士为论文通讯作者。该工作由易昌浩讲师、Leeseok Kim博士和Milad Marvian教授合作实现。

持久以来
，动态解耦作为抑造量子系统退有关的关键技术
，已宽泛利用于超导量子比特、囚禁离子和固态自旋等平台
，但传统确定性规划在脉冲数增长时对误差的改善有限
，且对有关噪声的抑造效能受限。这次钻研团队提出了一种序列随机化步骤
，通过在现有确定性序列基础上随机选择并批改天堑脉冲
，从而齐全解除与系统-环境耦合强度J成线性的误差项
，实现误差从O(J)到O(J?)的跃升。数值仿照进一步证实
，在尝试有关的参数下
，随机化和谈可比宽泛使用的高阶确定性规划（如级联动态解耦）实现多个数量级的机能提升
，并大幅削减单个周期所需脉冲数。

钻研批注随机化的步骤能够显著改进现有的动态解耦规划
，且成效在弱耦合区域尤其显著。这一发现不仅挑战了对传统高阶动态解耦最优性的认知
，还为实现更靠得住的量子推算、量子传感和噪声谱学提供了单一且高效的候选规划。

论文详情可见：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/fk7j-y1vl