AtletIQ — приложение для бодибилдинга

600 упражнений, более 100 программ тренировок на массу, силу, рельеф для дома и тренажерного зала. Это фитнес-револиция!

Общая информация

Тип усилия

ДругоеЖимНетСтатическиеТяга

Вид упражнения

СиловоеРастяжкаКардиоПлиометрическоеStrongmanКроссфитПауэрлифтингТяжелая атлетикаСтрейчингово-силовое упражнениеЙогаДыханиеКалланетика

Тип упражнения

БазовоеИзолирующееНет

Сложность

НачинающийПрофессионалСредний

Целевые мышцы

Плечи

Сведение рук в кроссовере видео

Как делать упражнение

1. Отрегулируйте оборудование. Натянутые тросы должны быть закреплены выше вашей головы.
2. Займите исходную позицию: встаньте между стойками и в обе руки возьмите концы тросов.
3. Сомкните ладони перед собой, немного наклонитесь вперед.
4. Слегка согните локти – этот прием позволит избежать напряжения бицепсов.
5. На вдохе начинайте разводить руки по обе стороны от туловища до тех пор, пока ваши ладони не окажутся на уровне плеч. Во время выполнения упражнения вы должны почувствовать растяжение в области груди.
   
   Важно: напрягаться должны только мышцы плечевого пояса, а туловище и руки оставаться неподвижными.
6. На выдохе вернитесь в исходную позицию. Следите за поведением тросов: они должны двигаться по прежней траектории. На секунду задержитесь в исходном положении, затем продолжите тренировку.
7. Выполните упражнение нужное количество раз.

Фото с правильной техникой выполнения

Какие мышцы работают?

При соблюдении правильной техники выполнения упражнения «Сведение рук в кроссовере» работают следующие группы мышц: Грудь, а также задействуются вспомогательные мышцы: Плечи

Вес и количество повторений

Количество повторений и рабочий вес зависит от вашей цели и других параметров.

Сделать тренинг разнообразнее и эффективнее можно, если на каждой тренировке изменять количество повторений и вес снаряда. Важно при этом не выходить за определенные значения!

*Укажите вес снаряда и максимальное количество повторений, которое можете выполнить с этим весом.

Не хотите считать вручную? Установите приложение AtletIQ!

• Электронный дневник тренировок
• Помнит ваши рабочие веса
• Считает нагрузку под вас
• Контролирует время отдыха

Лучшие программы тренировок с этим упражнением

Среди программ тренировок, в которых используется упражнение «Сведение рук в кроссовере» одними из лучших по оценкам спортсменов являются эти программы:

Чем заменить?

Вы можете попробовать заменить упражнение «Сведение рук в кроссовере» одним из этих упражнений. Возможность замены определяется на основе задействуемых групп мышц.

Сведение рук в кроссовере Author: AtletIQ: on Сведение рук в кроссовере — польза упражнения, как правильно выполнять и сколько подходов делать.. Rating: 5

правильная техника выполнения и основные ошибки (фото/видео обучение)

Сведение рук в кроссовере на грудные мышцы позволяет качественно проработать уже достаточно развитую грудь. Упражнение является изолирующим и преследует цель скорее придать эстетичный вид мускулатуре и максимально наполнить ее кровью для больших объемов.

Профессиональные атлеты ставят занятия на данном тренажере обычно в конце тренировки и не используют непомерно большие веса.

Задача, которую они ставят обычно заключается в доработке области по всем направлениям.

Достоинства

Так как выполнение сведения рук в тренажере кроссовер является изолирующим упражнением, спортсмен улучшает контроль мозга над областью груди. Это означает, что регулярное выполнение позволит качественнее напрягать тренируемую область и в других упражнениях.

Кроме этого, небольшие веса позволяют сделать большое количество повторений. Это в свою очередь, позволяет проработать менее нагруженные в других походах пучки.

Бодибилдеры благодаря выполнению упражнения прорабатывают центральную область груди, и придают мускулатуре правильную форму и рельеф.

Сведение рук на кроссовере[править | править код]

Основные характеристики упражнения:

• Сведение рук на кроссовере — вспомогательное упражнение
• Изолирование одного сустава
• Тяговое движение
• Открытая кинетическая цепь
• Использование отягощения
• Для промежуточного и продвинутого уровня

Сведение рук выполняется на кроссовере. Первые образцы таких тренажеров появились в продаже в 1950-е годы. Их изобретателем был основоположник фитнеса в Америке Джек Лаленн.

Техника выполнения

Сведение рук в кроссовере стоя можно видоизменять для того, чтобы напрягать тренируемую область.

Но для того, чтобы получить максимальную пользу от упражнения, желательно начать освоение техники базового выполнения.

Классическое выполнение ориентировано на равномерное напряжение и растяжение крупной грудной мышцы.

Техника правильного выполнения:

• В каждую руку нужно взять по рукояти и встать так, чтобы разведенные в стороны руки были разведены максимально назад, и находились под напряжением.
• На выдохе они, не сгибаясь, сводятся одна к другой и заканчивают движение, когда одна кисть руки находится над другой.
• После этого на выдохе нужно медленно развести руки в начальное положение.

При выполнении нужно следить за тем, чтобы:

Руки имели небольшой и постоянный угол в локте. Они не должны сгибаться и разгибаться. Бицепс и трицепс, так же как и область предплечья выполняют стабилизирующую функцию, испытывая статическое напряжение.

Ноги должны стоять в удобном для занимающегося положении. Многие предпочитают выставлять одну ногу немного вперед. Это позволяет сохранять устойчивость при выполнении. Но можно также ставить их параллельно друг другу.

Положение корпуса относительно линий движения определяет нагружаемую область. Если движения перпендикулярны положению торса, то в работу включается одинаково вся группа.

Сведение рук в нижнем кроссовере направлено на проработку верхней части, оно в основном используется профессиональными бодибилдерами для придания эстетической форму мускулатуре.

Тренирующийся должен создавать статическое напряжение в прессе и ягодицах для придания устойчивости всему телу.

Чем меньше будут лишние движения, связанные с покачиванием и сгибанием посторонних суставов, те большая нагрузка ложится на грудь.

Сведение рук в верхнем кроссовере является удобным способом сделать рельефнее нижнюю часть грудных.

Можно дополнительно использовать скамью для того, чтобы перенести нагрузку верхнюю область. Для этого можно использовать обычную лавку для жима. Регулируя наклон плоскости можно задействовать любой пучок мышц.

ГЛАВНЫЕ ОШИБКИ

• Туловище раскачивается вверх-вниз в процессе упражнения, строго его зафиксируйте, таким образом, облегчаете упражнение, снимая

нагрузку с грудных мышц и плеч;

• Локтевые суставы сильно согнуты образуя угол 90о (плечо-локоть-запястье), локти должны быть немного согнуты;

• Использование слишком большого веса, выбирайте такой вес, чтобы техника не нарушалась, помните, это изолирующее, а не массонаборное упражнение;

• Быстрый темп движения, выполняйте движения вниз — вверх в умеренном, полностью подконтрольном темпе, быстрее не означает лучше, должны ощущать сокращение и растяжении мышечных тканей.

Противопоказания к выполнению упражнения

Техника выполнения сведения рук в кроссовере требует, чтобы вся нагрузка была направлена на область груди, но подвижным является плечо.

Это одни из самых травмоопасных суставов в человеческом теле, и поэтому нужно соблюдать технику безопасности.

Выполнять упражнения следует, если есть определенные достижения в обычном жиме. Базовое упражнение, в отличие от изолирующего позволяет развивать и второстепенные области, оказывающие фиксационное воздействие.

Кроме этого, жим лежа укрепляет весь плечевой пояс, что позволяет избегать большинства травм суставов.

Использовать упражнение желательно в конце тренировки. Это связано с тем, что к этому моменту все ткани достаточно растянулись и разогрелись.

Работать нужно с небольшими весами. Самым оптимальным количеством повторений считается 15-20 раз за подход.

В отличие от жима лежа, кроссовер не должен быть направлен на максимальное напряжение. Его задача это наполнение области кровью, растяжение и улучшение иннервации. Поэтому многоповторные подходы приветствуются в данном случае.

При наличии неприятных ощущений в суставах плеча нужно прекратить занятия.

Весь вес ложиться на один единственный сустав, которые под постоянным давлением будет оказывать повышенную нагрузку на суставную сумку, что в условиях травмы может привести к печальным событиям.

Анатомия задних дельт

Задний пучок дельтовидной мышцы берет начало от нижнего края ости лопатки и прикрепляется к дельтовидной бугристости плечевой кости.

Советуем почитать: Тренировка дельт на массу

Задняя дельта участвует в горизонтальном разгибании плеча. Таким образом, задний пучок является синергистом при жимах лежа или отжиманиях, где так же принимают участие малая круглая, подостная мышца. Еще задний пучок участвует в переразгибании плеча, где синергистом служит трицепс.

Задний пучок является самым большим по объему, поэтому на его проработку нужно много сил и времени.

Задняя дельта включается в работу во время отведения локтей назад. Именно по этой причине эта группа мышц задействована во время ряда упражнений на спину. Тем не менее, практически все базовые упражнения, такие как становая тяга или подъем штанги перед собой, никак не влияют на этот пучок дельт. Это еще одна причина, почему у многих атлетов данная группа мышц является отстающей.

Выполнение упражнения женщинами

Сведение рук в кроссовере для девушек является прекрасным средством для подтяжки всей фигуры. При его выполнении мышцы приходят в тонус, что улучшает осанку и самочувствие.

К тому же, многоповторные упражнения идеально подходят для сжигания лишних калорий и регулярных занятий, направленных на поддержание здоровья сердечно-сосудистой системы.

Прекрасному полу можно увеличить количество подходов до 30. При этом нужно также следовать технике выполнения, чтобы не получить травму.

Чем заменить упражнение?

Есть много желающих заниматься на данном тренажере. Особенно актуален этот вопрос для небольших полуподвальных залов, в которых места для лишней штанги нет, и тем более, для столь массивного тренажера.

Чем заменить сведение рук в кроссовере, если нет возможности поставить конструкцию в зале?

Некоторые называют разводку полноценной заменой. Но тут не все так просто.

Так как гантели являются свободным снарядом, спортсмен должен прикладывать дополнительные усилия для держания их в равновесии. Это сказывается на нервной связи, которая переключается с грудных на плечевые мышцы.

Хотя идет схожее с кроссовером движение, мышцы растягиваются не так качественно.

Занимающийся старается не уронить снаряды вниз, что не позволяет ему расслабить в достаточной степени волокна.

Существуют также многофункциональные тренажеры, на которых самым частым гостем является так называемая бабочка. Это пара вертикальных поверхностей, воздействуя на которые спортсмен своди локти вместе.

Этот тренажер позволяет акцентированее работать с изоляцией груди. Его недостаток заключается в недостаточной растяжке, которая из-за отсутствия статического напряжения в руках и плечах сильно снижается.

Однако заменить, хоть и не полноценно кроссовер можно. Для этого нужно использовать резиновые жгуты.

Прикрепив их к стене на расстоянии в 2 метра друг от друга, спортсмен может выполнять забивающие подходы в самом конце тренировки.

Недостатком является сложность изменения нагрузки. Однако это создает постоянное напряжение, схожее с профессиональными блоками.

Почему профессионалы выбирают кроссовер

Многоповторные упражнения позволяют делать жировую прослойку между отдельными группами меньше.

Великий Арнольд Шварценеггер выполнял подходы на блоках на каждой тренировке. Он понимал, что внушительными объемами в то время никого не удивишь.

Он выбрал путь увеличения эстетичности за счет прорисовки каждой отдельной группы. Благодаря этому, люди могли видеть каждую крупную мышцу его тела, ее напряжение и расслабление.

Многие считают что благодаря вниманию к таким деталям, бодибилдер и смог получить несколько титулов подряд.

Как накачать грудные мышцы? Комплекс упражнений с видео — Fitmarket.ru

Одна из основных групп мышц, которая играет огромную роль для построения атлетического телосложения – это грудные мышцы. Они важны как для парней, так и для девушек. Спортивная фигура начинается с красивой прокачанной груди. Именно поэтому для тренировки грудных мышц обычно выделяют целую тренировку. Есть целый комплекс упражнений, который можно делать поочередно. Упражнения для груди нельзя делать так называемым суперсетом, то есть без отдыха, чередуя все упражнения по одному подходу. Такая система чревата разрывами грудных мышц.       Жим штанги лежа на силовой скамье со стойками.                 Первое упражнение, которое следует делать сразу же после разминки – жим штанги. Для груди полезен как жим на прямой скамье, так и на наклонной. Последний вариант дает больше нагрузки на верхнюю часть грудных мышц. Лягте на силовую скамью для жима, возьмите штангу широким хватом. Опустите штангу так, чтоб гриф коснулся груди, затем верните в исходное положение на вытянутые руки. Следите за тем, чтоб в нижнем положения предплечья были перпендикулярны полу, именно такой хват называется широким. Упражнение необходимо выполнять с партнером. Даже на малом весе мышцы груди быстро устают, поэтому нужно, чтоб партнер стоял сзади и страховал на случай нехватки сил поднять штангу на стойку. Вес необходимо выбрать такой, чтоб вы легко могли выполнить десять повторений. Можно делать четыре-пять подходов, уменьшая количество повторений в каждом.   Жим гантелей лежа на силовой наклонной скамье.                 На те самые мышцы работает второе упражнение. Обычно их разносят в разные тренировки, но для хорошей прокачки грудных мышц можно выполнять подряд. Это жим гантелей на наклонной скамье. Лягте на скамью под углом 30-45 градусов, возьмите в руки гантели и толкайте их от плеч вверх. Важно, чтоб гриф гантелей оставался всегда параллельным полу. В верхней точке гантели можно сводить вместе, а в нижней – касаться плеч. Если вы выполняете это упражнение сразу после жима штанги на наклонной скамье, нужно уменьшить вес гантелей, ведь мышцы уже хорошо подгружены.   Сведение рук с гантелями лежа на силовой скамье.                 Следующее упражнение можно делать как на наклонной скамье, так и на прямой. Это разведение рук с гантелями. Очень важно, чтоб руки были лишь немного согнуты в локтях. Это поможет вам переместить основную нагрузку на верхнюю часть груди. Прямые руки могут повлечь растяжение мышц, а слишком согнутые превратят упражнение в жим гантелей. Разведите руки с гантелями так, чтоб предплечья были примерно параллельны полу, затем сведите гантели вверху. Разводить руки стоит очень медленно, старайтесь не терять при этом равновесия и делать все движения синхронно.   Сведение рук на тренажере кроссовер.               Кроссовер – упражнение со своеобразным названием. Это единственное изолирующее упражнение для грудных мышц, которое воздействует исключительно на нужную нам группу. Выполняется упражнение в специальном тренажере. Для начала необходимо выставить минимальный вес и выучить технику, здесь она вовсе не проста. Возьмитесь руками за ручки тренажера кроссовер, подтяните вес к груди. Одну ногу выставьте вперед и согните в колене, а вторую отставьте назад. В таком положении выполните скрещивание рук с выносом веса вперед, а затем опускайте вес, разводя в стороны локти. Желательно выполнять упражнение с поддержкой партнера. Он должен контролировать разгибание рук, ведь при большом весе и сильной усталости мышц вы можете не проконтролировать момент предельной усталости. Прекращать упражнение нужно аккуратно. Сначала опустите вес одной рукой, затем другой. Одновременное расслабление двух рук может привести к непредвиденным последствиям.   Жим на грузоблочном тренажере для грудных мышц.                 Жим на грузоблочном тренажере – это стандартное упражнение на грудь, которое используется как профессиональными спортсменами, так и любителями, так как изолирует именно те мышцы, для которых предназначен станок, а главное упражняться на таком агрегате можно безопасно и с большими весами (если предусмотрено в тренажере). Однако такие тренажеры довольно дорогие, поэтому не в каждом тренажерном зале есть соответствующее оборудование. Начинать вводить жим на специальном грузоблочном  тренажере рекомендуется после укрепления мышц описанными выше упражнениями, так как грузоблочный тренажер предназначен для изоляции мышцы и создания рельефа, а вот мышцы стабилизаторы практически не задействуются. Поэтому этот тренажер лучше оставить на будущее. Впрочем, он не воздействует ни на какие группы мышц, которые не были бы задействованы в описанной программе.   Жим штанги от груди на машине Смита.                 Последнее упражнение нужно выполнять только мужчинам, поскольку для женщин прокачиваемая здесь группа мышц ни к чему. Это жим штанги в тренажере машина Смита. Считается, что тренажер Смита – это просто усовершенствованный тренажер для жима штанги и приседания со штангой. На самом деле, это далеко не так. Упражнения на этом тренажере несут совершенно другой эффект, здесь работают другие группы мышц. Жим в тренажере можно выполнять как на прямой, так и на наклонной скамье. Особенностью тренажера является то, что гриф ходит по четко заданной вертикальной траектории, вы не можете ее изменить. Поэтому вес здесь нужен значительно меньший, чем в случае обычного жима на скамье. Преимуществом тренажера Смита является то, что вы можете выполнять любые упражнения без партнера. Достаточно просто зацепить штангу специальными зацепами – и вы не травмируетесь. Но приступать к этим упражнениям стоит только в том случае, если ваши грудные мышцы уже адаптированы к тренировкам.             Качать мышцы груди достаточно сложно. Формовать правильные линии, создавать хорошую поддержку – все это можно осуществить только с индивидуальной программой. Как видите, за написанием программы не обязательно обращаться к специалисту. Достаточно просто выбрать комплекс упражнений на все группы мышц и начать заниматься. Со временем вы сами поймете, какие упражнения лучше не выполнять, а на какие стоит увеличить количество подходов.

комплекс упражнений и техника выполнения

Здравствуйте, уважаемые почитатели здорового образа жизни! Сегодня будем разбираться в спортивных атрибутах. Знаете ли вы тренажер кроссовер?

Если нет, то сегодня будем с ним знакомиться и узнаем, для чего он нужен, какие мышцы с помощью его начинают работать и как, собственно, на нем тренироваться.

Переходное устройство

Кроссовер (с англ. crossover переходное или пограничное устройство) — это многофункциональный тренажер с грузовыми блоками.

Он предназначен для разных групп мышц. Кроссоверы бывают разных видов: силовой, угловой, для профессионалов, для любителей, с регулируемым турником и т.д.

Тренажер имеет грузовые тяговые блоки — верхний и нижний, их высота регулируется. Тренеры считают, что кроссовер — это неплохой силовой тренажер, который способен заменить более простые спортивные снаряжения.

С помощью кроссовера можно проработать мышцы спины, плечевого пояса, рук, ног, груди и ягодиц.

Для чего нужен

Кроссовер уместно приобретать только в тренажерные залы. Для дома он вряд ли подойдет (он достаточно громоздкий).

Конечно, если ваша жилая площадь позволяет, то можно и прикупить этот тренажер. В любом случае — полезный агрегат для мышц.

Кроссовером любят пользоваться мужчины для придания мышцам четкого рельефа. Также он в почете и у женщин: нижний блок тренажера прорабатывает мышцы ног и ягодиц.

Как пользоваться

Далее пойдет речь об основных и самых популярных упражнениях на этом тренажере.

Упражнения для плечевого пояса

Согласитесь, что важность плечевого пояса довольно-таки сложно переоценить? Для сильной половины человечества прокачанные плечи нужны, чтобы придать силуэт верхней части тела.

У женщин плечи подчеркивают женственность фигуры, помогая создать иллюзию тонкой талии.

• Разведение рук

Необходимо взять рукоятки тренажера в обе руки и отойти на небольшое расстояние (где начинается сопротивление кроссовера). Поднимаем руки перед собой.

Их держим прямо, параллельно полу и перпендикулярно туловищу. Ноги необходимо поставить на ширине плеч и плотно прижать к полу.

Делаем вдох, начинаем разводить руки в стороны и назад. Во время движения держим руки вытянутыми и параллельно пола.

Потом продолжаем движение в обратную сторону. Руки в конце не соприкасаем друг с другом.

• Махи рукой в сторону

Берем рукоятку тренажера в одну руку, отходим на небольшое расстояние. Рука немного согнута в локтевом суставе. Ноги плотно прижимаем к полу, поставим их на ширину плеч.

Делаем вдох и тянем руку в сторону. Локоть направлен немного назад и вверх. Плечо стараемся держать прямо, никуда не уводим и не поднимаем.

В этом видео показано, как правильно делать упражнение.

• Махи руками назад в наклоне

Встаем посередине тренажера. Берем рукоятки кроссовера в обе руки. Ноги ставим на ширине плеч. Прогибаем поясницу — делаем наклон вперед. Руки в локтях немного сгибаем.

Начинаем работать руками. Лопатками стараемся не дергать. Спину держим на месте. Локти в верхней точке должны смотреть в потолок.

Ознакомиться с этим упражнением можно здесь:

Упражнения для грудных мышц

• Сведение рук (или кроссовер)

Это самое популярное упражнение. Названо оно в честь тренажера. Существует множество вариантов выполнения упражнений.

Можно делать как с большими весами, так и с маленькими; как с двумя руками, так и поочередно; как стоя, так и лежа.

• Классический вариант:

Берем рукоятки тренажера в руки. Ноги — на ширине плеч.

Начинаем сводить руки вниз, а затем поднимать их вверх, при  этом разводя их на уровне плеч. Внизу задерживаемся на несколько секунд. Затем медленно поднимаемся вверх.

Важно следить за положением тела. Корпус должен быть ровным, локти не должны сгибаться под прямым углом.

Технику выполнения и все нюансы можно увидеть в этом видео:

• Разводка лежа

Необходимо подвинуть скамейку с регулируемым углом наклона 30-35 градусов. Таким образом будет прорабатываться середина грудных мышц. Это упражнение — аналог разводов лежа с гантелями.

Более подробно — здесь:

Упражнения для ног

• Отведение ноги в кроссовере

Нужно подойти к нижнему блоку тренажера и установить необходимый вес отягощения. Встаем боком к тренажеру. Одеваем манжету на лодыжку.

Ставим ноги вместе. Переносим вес тела на свободную ногу. Другую ногу отрываем от пола.

Делаем глубокий вдох. Отводим ногу с манжетой в сторону. Медленно возвращаем ногу к тренажеру, слегка скрещивая с другой ногой. То же самое делаем с другой ногой.

Это классическое упражнение. На самом деле существует очень много вариаций этого упражнения. Его можно выполнять лежа на скамье, на четвереньках, лицом и спиной к кроссоверу и т.д.

Предлагаю ознакомится с различными упражнениями вот в этом видео:

Что запомнить

Кроссовер — практически универсальный тренажер (для мужчин и женщин), с помощью которого можно проработать большинство мышц в нашем теле.

Этот тренажер не влияет на рост мышечной массы. Он лишь, наоборот, формирует мышцу.

С помощью кроссовера можно выполнять различные вариации упражнений на ту или иную группу мышц.

Важно выполнять упражнения качественно, предварительно внимательно изучив информацию о них или же воспользоваться советами тренера.

На этом я заканчиваю. До новых встреч на просторах моего блога!

Руки прочь в тренажере и работа в кроссовере

Красивая грудь – это заветная мечта не только женщин, но и мужчин, даже отдаленно связанных со спортом. Все мы видели на пляже накачанных парней с шикарными торсами, бодряще играющих грудными мышцами. Действительно, трудно устоять. Именно поэтому тренажеры типа «бабочка» занимают посетители спортивных залов — чтобы немного походить на пляжных красавиц.

Немного теории

Сведение рук в тренажере направлено на развитие крупных грудных мышц, которые придают груди объем.Однако веса на массу это упражнение не добавит — оно хорошо приводит мышцы в тонус, «подрезая» низ большого грудного и добавляя ему рельефности и четкости. Обычно рекомендуется для доработки уставших мышц. Помимо большой груди в упражнении сведение рук в тренажере задействуется еще несколько мышц. Как происходит процесс, мы расскажем далее.

Руки можно удерживать в тренажере стоя с помощью тренажера кроссовер и сидя — в тренажере «бабочка».

Упражнение в кроссовере

Кроссовер, или кросс-тяга — универсальный блочный тренажер, с успехом заменяющий несколько более простых снарядов — позволяет выполнять упражнения на многие группы мышц. Например, развивает мышцы ног, рук и спины, плечи, пресс и грудные мышцы.

Внешне симулятор напоминает средневековое орудие пыток. Он состоит из силовых рам, соединенных поперечиной. Упражнения выполняются тягой с прикрепленным тросом грузом с регулируемым весом.Прекрасно подходит для «шлифовки» крупных грудных мышц спортсменам, не имеющим проблем с массой.

Преимущество кроссоверов

Спортсмены любят кроссоверы не столько за их универсальность, сколько за преимущества, которые им дают тренировки:

• Постоянная активация больших грудных мышц;
• Безопасность для суставов, так как не используется большой вес;
• Позволяет минимизировать мышцы груди;
• Позволяет нагружать разные связки грудных мышц, изменяя наклон корпуса.

Техника выполнения — классический вариант

Сначала нужно правильно подобрать вес на тренажере. Естественно, с обеих сторон она не должна быть разной, что позволит совершать плавные движения без перекосов. Затем займите положение в тренажере (посередине): сильно не наклоняйтесь вперед, стопы на ширине плеч. Можно немного согнуть колени. Есть вариант исходного положения, при котором одна нога выставляется вперед для большей устойчивости.При этом нужно менять положение ног в подходах — это предотвратит асимметрию нагрузки на стороны.

Следующий шаг — взяться за ручки. Вы почувствуете растяжение мышц, слегка согните руки в локтях и не разгибайте их в течение всего упражнения.

Медленно, без рывков, на выдохе сведите руки перед собой внизу. Спинка не прогибается и не меняет угол наклона. Почувствуйте напряжение грудных мышц.Зафиксируйте это положение на пару секунд.

Принять исходное положение на вдохе.

Многие находят руки в тренажере сидя более удобными и простыми. Часто это упражнение дополняется работой в кроссовере, что приводит к лучшим результатам.

Тренировка на тренажере «бабочка»

Тренажер назван так из-за внешней схожести движений при тренировке с движениями крыльев бабочки. Сведение рук в тренажере «бабочка» под силу даже новичкам.Распространены два варианта тренажера: с упорами для предплечий и без, чаще встречаются первые.

Ниже приведена техника для первого варианта.

Техника выполнения «баттерфляй» с удержанием предплечий

Сначала нужно установить правильный вес (выполнять упражнение нужно без рывков). Затем займите положение в тренажере и плотно прижмите спину к спине, а предплечья – к упорам, локти должны быть внизу груди.На выдохе начните выполнять руки перед грудью на тренажере. Держите руки, пока ограничители не коснутся рычагов. Далее разведите руки на вдохе, но не до конца — так будут работать и дельтовидные мышцы.

Вот, собственно говоря, и все. Ничего сложного, если соблюдать технику и не пытаться сразу взять максимальный вес, иначе травм не избежать.

Тренировка в «баттерфляй» для девушек

В первую очередь необходимо оговориться, что девушка не сможет увеличить грудь, выполняя упражнения в баттерфляй, кроссовер или в другом месте.Задаем себе резонный вопрос: зачем тогда нужно выполнять сведение рук в тренажере? Все просто – упражнения на большую грудную мышцу способны привести ее в тонус, подтянуть и создать красивую линию бюста. Особенно это актуально после сильного похудения или родов.

Самое главное при выполнении упражнений в «баттерфляй» правильно поставить вес. Оно должно быть таким, чтобы последние несколько повторений вы делали с трудом. Если вы совместите работу в тренажере с отжиманиями от пола и жимами штанги, лежа на прямой или наклонной скамье, то вскоре сможете оценить результат.Главное – регулярность тренировок.

Лучшее кроссоверное решение эталонного монитора для микширования

Я хочу слушать любой источник, который я хочу воспроизвести, без необходимости постоянно запускать компьютер только для обработки динамиков.Хотя я достаточно часто слушаю компьютерный звук.

В прошлом году я получил драйверную стойку dbx, которая хорошо подходит для того, что мне нужно. Это очень весело. Не настолько портит звук, чтобы я мог слышать любые проблемы с моим оборудованием в моей комнате своими ушами. Может быть, это обидит кого-то еще. Это сбалансированный аналоговый вход и выход, который кажется достаточно чистым для моего использования. Какие бы шумы или искажения ни были, я обычно не слышу их на типичных 80 или 90 дБ c взвешенными уровнями прослушивания.

Прежде чем я купил стойку, я беспокоился, что она не будет иметь хорошей точности воспроизведения в тихих условиях ближнего поля. Многие хорошие живые звуковые устройства прошлого были построены прочно, но не все из них были такими чистыми и тихими, потому что в шумной живой среде любой thd + шум менее 1 процента полностью маскируется. Часто на живых выступлениях маскируется все, что меньше 5 процентов общего шума + шум. Таким образом, долговечность часто была более важным приоритетом, чем точность.

Но dbx оказался довольно чистым и тихим, насколько могут судить мои старые уши. Очень полезно настроить сабвуфер и тонкую настройку комнатного эквалайзера.

Постепенно обрабатывая помещение, потратил много времени на оптимизацию кроссовера сабвуфера под динамики и помещение.Переключите rew в режим rta и протестируйте многочисленные параметры кроссовера в dbx, чтобы найти наилучший компромисс. Нажатие кнопок на dbx — вполне удобная эргономика, простая и быстрая, но я в целом предпочитаю нажимать кнопки на аппаратных панелях.

Разделы parm eq и graphic eq, как auto eq, так и настройки ручной полировки после auto eq, были веселыми и эффективными.

Только с обработкой комнаты и настройками сабвуфера АЧХ комнаты стала довольно плоской, а консервативный эквалайзер сделал ее еще более плоской.

Может быть, некоторые люди должны иметь 24-битный цифровой сигнал от компьютера к динамику с безумно дорогим уровнем качества, но аналоговый сигнал через dbx, аналоговый сигнал к усилителям мощности для меня достаточно хорош, поэтому сомнительно, что я захочу все это вырвать. и начать все сначала в мыслимом будущем.

Может быть, что-то более причудливое, я бы услышал улучшение, если бы когда-нибудь его установил, но было бы неприятно идти на все эти расходы и проблемы, чтобы обнаружить, что комната звучит примерно так же, как она уже звучит.Он уже прилично плоский, с низким уровнем шума и низкими искажениями. Если бы я был достаточно глуп, чтобы включить его так громко, он бы уже играл чисто, преодолев болевой порог. Сомнительно, что комнату можно сделать намного более плоской, кроме как построив другую комнату, и не знаю, услышу ли я меньше шума или искажений.

Подход к построению вероятностной модели

Пеликан, М. (2002). Байесовский алгоритм оптимизации: от одного уровня к иерархии. Докторская диссертация

, Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн, Урбана, Иллинойс.Также отчет IlliGAL

№ 2002023.

Пеликан, М., и Голдберг, Д. Э. (2001, 7–11 июля). Побег из иерархических ловушек с компетентными

генетическими алгоритмами. In Spector, L., Goodman, ED, Wu, A., Langdon, WB, Voigt, H.-M.,

Gen, M., Sen, S., Dorigo, M., Pezeshk, S., Garzon , М. Х. и Берк, Э. (ред.), Труды конференции по генетическим и эволюционным вычислениям

(GECCO-2001) (стр. 511–518). Сан-Франциско,

, Калифорния: Морган Кауфманн.Также отчет IlliGAL № 2000020.

Пеликан, М., Голдберг, Д.Э., и Канту-Пас, Э. (1999). BOA: байесовский алгоритм оптимизации

ритм. В Banzhaf, W., & et al. (ред.), Материалы конференции по генетическим и эволюционным вычислениям GECCO-99 (стр. 525–532). Сан-Франциско, Калифорния: Морган Кауфманн. Также

Отчет IlliGAL № 99003.

Пеликан, М., Голдберг, Д.Э., и Канту-Пас, Э. (2000, 10-12 июля). Алгоритм байесовской оптимизации, размер популяции и время до сходимости.Ин Уитли Д., Голдберг Д., Канту-Пас,

Э., Спектор Л., Парми И. и Бейер Х.-Г. (ред.), Труды конференции по генетическим и эволюционным вычислениям (GECCO-2000) (стр. 275–282). Лас-Вегас, Невада: Морган

Кауфманн. Также отчет IlliGAL № 2000001.

Пеликан, М., Голдберг, Д.Э., и Лобо, Ф. (2002). Обзор оптимизации путем построения и

с использованием вероятностных моделей. Вычислительная оптимизация и приложения, 21 (1), 5–20.Также

Отчет IlliGAL № 99018.

Пеликан, М., и Састри, К. (2004). Наследование пригодности в байесовском алгоритме оптимизации. В

Деб, К.э. а. (Ред.), Труды конференции по генетическим и эволюционным вычислениям

(GECCO-2004), часть II, LNCS 3103 (стр. 48–59). Спрингер.

Пеликан, М., Састри, К., и Голдберг, Д. Э. (2003). Масштабируемость алгоритма байесовской оптимизации

. Международный журнал приблизительных рассуждений, 31 (3), 221–258.Также IlliGAL

Report No. 2002024.

Rechenberg, I. (1973). Evolutionsstrategie optimierung technischer systeme nach prinzipien der

биологической эволюции. Штутгарт-Бад-Каннштат: Friedrich Frommann Verlag.

Састри, К. (2001). Схемы оценки-релаксации для генетических и эволюционных алгоритмов. Магистерская диссертация

, Иллинойсский университет в Урбана-Шампейн, Урбана, Иллинойс. Также отчет IlliGAL

№ 2002004.

Sastry, K., Abbass, HA, & Goldberg, DE (2004). Подструктурные ниши в нестационарных средах

(Отчет IlliGAL № 2004035). Урбана, Иллинойс: Лаборатория генетических алгоритмов штата Иллинойс, лаборатория

, Университет штата Иллинойс в Урбана-Шампейн.

Састри, К., и Голдберг, Д.Э. (2004a). Разработка компетентных операторов мутаций с помощью построения вероятностной модели

окрестностей. В Deb, K., & et al. (редакторы), Труды конференции Genetic and

Evolutionary Computation (GECCO-2004), часть II, LNCS 3103 (стр.114–125).

Спрингер. Также отчет IlliGAL № 2004006.

Sastry, K., & Goldberg, D.E. (2004b). Давайте приготовимся к битве: Кроссовер против мутации

лицом к лицу. В Deb, K., & et al. (ред.), Труды конференции Genetic and Evolutionary

Computation (GECCO-2004), часть II, LNCS 3103 (стр. 126–137). Спрингер. Также

Отчет IlliGAL № 2004005.

Sastry, K., Pelikan, M., & Goldberg, D. E. (2004). Повышение эффективности генетических алгоритмов

посредством оценки пригодности по строительным блокам (отчет IlliGAL No.2004010). Urbana, IL: Illinois

19

Point Crossover — обзор

Аналогичным образом, слабая форма теоремы схемы становится: пропорциональный отбор, одноточечный кроссинговер с вероятностью p _xo и без мутации, и для любого фиксированного k > 0

(6)PrmH,t+1>Ma−kMa1−a|αH,t=a≥1 −1k2

где a — произвольное число из [0,1], а остальные символы имеют тот же смысл, что и в Теорема 1 .

Эта теорема обеспечивает вероятностную нижнюю связь для m ( H, t  + 1), действительную при предположении, что α ( H, t )  = a. Это можно преобразовать в:

Теорема 4 Теорема условно-вероятностной схемы (расширенная слабая форма)

Для схемы H при отборе, пропорциональном приспособленности, применяется одноточечный кроссовер с вероятностью p _xo и без мутации,

(7)PrmH,t+1>x1−pxomH,tMf¯t+pxoN−1M2f2t∑i=1N−1mLH,i,tfLH,i,tmRH,i,t≥α¯k,x,M≥1 −1k2

где

(8)α¯k,x,M=12Mk2+2x+kM2k2+4MxM−xMk2+M

Доказательство. Левая сторона уравнения 4 является непрерывным, дифференцируемым, всегда имеет положительную вторую производную относительно α и равен нулю для α  = 0 и α  =  k ² /( M + k ² ). Таким образом, его минимум находится между этими двумя значениями и, следовательно, является возрастающей функцией α для α ≥ k ² /( M + k ).

Нам действительно интересует только в том случае, когда α ≥ K ² / ( м + K ² ) с м ( ч, т + 1) ∈ { 0,1,…, M } ∀ H , ∀ t , при этом в уравнении 4 имеют смысл только неотрицательные значения x .Таким образом, л.х.с. уравнения обратимо (т. е. уравнение 4 может быть решено для x ), а его обратное (относительно x ) α¯k,x,M (см. уравнение 8) является непрерывно возрастающей функцией x. Это позволяет преобразовать уравнение 6 в

(9)PrmH,t+1>x|αH,t=α¯k,x,M≥1−1k2.

Из свойств α¯k,x,M следует, что ∀ϵ∈[0,1−α¯k,x,M∃δ такое, что α¯k,x,M+ϵ=α¯k,x +δ,М. Следовательно,

PrmH,t+1>x|αH,t=α¯k,x,M+ϵ≥PrmH,t+1>x+δ|αH,t=α¯k,x,M+ϵ= PrmH,t+1>x+δ|αH,t=α¯k,x+δ,M≥1−1k2

Так как это верно для всех допустимых значений ϵ, то

Pr{mH,t +1>x|1≥αH,t)≥α¯kxM≥1−1k2.

В этом уравнении условие 1 ≥ α ( H, t ) может быть опущено, поскольку a ( H, t ) представляет собой вероятность, и поэтому оно не может быть значимо больше 1.

доказательство завершается подстановкой уравнения 2 в предыдущее уравнение и учетом того, что при выборе, пропорциональном пригодности, pKt=mK,tMfK,tf¯t.

Какой импеданс для расчета кроссовера? Номинал, Тот, что в кроссовере или?

Я бы сказал, что это звучит разумно, но я не мог ответить на исходный вопрос.

Абсолютно, и в этом разница. Импеданс драйвера доставляет неудобства.

Очевидно, есть два решения проблемы, а не вопроса.

Проблема в том, что драйверы со звуковыми катушками плохо себя ведут в сочетании с пассивными кроссоверами из-за регулярных неравномерностей импеданса.

Первое решение состоит в том, чтобы применить сеть Цобеля и исправить кривую импеданса до уровня, при котором ее можно рассматривать как плоскую резистивную нагрузку. Затем мы можем выбрать добротность кроссовера по его свойствам, а также по крутизне склона. Очень просто, очень быстро и очень эффективно.
Такой подход спасает нас от опасностей, таящихся в «Я стою не меньше, чем весь черно-белый R&D!» и мы можем использовать наше программное обеспечение для моделирования, Mathcad, онлайн-ресурсы, тональные генераторы, измерители LC, микрофоны B&K, бывшие в употреблении системы Clio и т. д.для обучения, обратного нуля, полярного отклика, разности фронта к тылу в OB и т. д.

Второе решение — бросить вызов законам природы с оптимизацией, тратить время на намотку и размотку индуктивностей, прикинуться инженерами-акустиками, которые получают заплатили за создание идеального источника звука, за изменение добротности кроссоверов, делая вид, что мы никогда не видели импульсную характеристику кроссовера с высокой добротностью.

Что касается дифракции, принятой во внимание, дифракция является простым явлением, она имеет известный постоянный наклон ниже 1-го порядка, пик и плато 6 дБ в сторону высоких частот. Это можно решить без BSC в трехсторонней системе или в FAST. Я почти уверен, что у меня есть несколько сообщений по этому вопросу на этом форуме.
Дифракция зависит от перегородки и положения, а не от драйвера или кроссовера.

Но это все оффтоп, т.к. ветка не про проектирование динамиков, а про расчет параметров кроссовера.

Вы представляете все хобби как элитное занятие, предназначенное для людей с обширными знаниями, большим терпением и большим количеством свободного времени.
Нет, должны быть четкие и простые рекомендации по проектированию каждой части динамика.
Кто-то упомянул конструкцию двигателя. Помогает ли динамометрический стенд в процессе проектирования? — Вы ошибаетесь, это не так! это дополнительный инструмент доказательства. Dyno помогает нам настроить уже спроектированный двигатель. Настройка не равна вашей так называемой оптимизации. В двигателе ваша оптимизация будет равна фрезеровке профиля распределительного вала после его установки в двигатель.

А вы весь этот оффтоп ввели только для того, чтобы отказаться от обсуждения Q’ов и импедансов.

Может, мне перестать заходить сюда и ежедневно читать сайт Зафа, не повышая голоса?!

NetSquid, симулятор NETwork для квантовой информации с использованием дискретных событий

Вкратце о NetSquid

Моделирование квантовой сети с помощью NetSquid обычно выполняется в три этапа. Во-первых, сеть моделируется с использованием модульной структуры компонентов и физических моделей. Затем сетевым узлам назначаются протоколы для описания предполагаемого поведения. Наконец, симуляция обычно выполняется для большого количества независимых прогонов, чтобы собрать статистику, с помощью которой можно определить производительность сети.Чтобы объяснить эти шаги и связанные с ними функции, мы рассмотрим простой пример использования для иллюстрации. Для более подробного представления доступной функциональности и дизайна платформы NetSquid см. раздел «Дизайн и функциональность NetSquid» Методов.

Сценарий, который мы рассмотрим, представляет собой анализ протокола распределения запутанности в цепочке квантовых повторителей с тремя узлами. Целью анализа является оценка средней точности вывода распределенных запутанных пар.Протокол распределения запутанности изображен на рис. 1d, e. Это работает следующим образом. Во-первых, промежуточный узел генерирует две запутанные пары с каждым из соседних узлов. Генерация запутанности моделируется как стохастический процесс, который с определенной вероятностью завершается успешно при каждой попытке. Когда на одном из звеньев готовы две пары, запускается схема дистилляции запутывания DEJMPS ⁶⁷ для улучшения качества запутывания. Если это не удается, две ссылки отбрасываются, а исполняющие узлы перезапускают генерацию запутанности.Когда оба дистиллированных состояния готовы, промежуточный узел меняет запутанность местами, чтобы получить сквозную запутанность. Отметим, что уже этот простой протокол достаточно сложен для анализа.

Каждый подрисунок объясняет часть процесса моделирования и симуляции. Для большей ясности цифры не основаны на реальных данных моделирования. Показанный сценарий представляет собой квантовый повторитель, использующий дистилляцию запутанности (см. Основной текст). a Настройка квантовой сети с использованием компонентов узлов и соединений. b Увеличение, показывающее подкомпоненты компонента запутывающего соединения. Квантовые каналы описываются с использованием моделей задержки и потерь волокна. Квантовый источник производит выборку из запутанного двудольного пробоотборника состояния при внешнем запуске классическим каналом. c Увеличение позиций квантовой памяти в квантовом процессоре, иллюстрирующее топологию их физических вентилей. Физические однокубитные инструкции, возможные для каждой памяти в этом примере, это Паули ( X , Y , Z ), Адамара ( H ) и X -вращение ( R _X). ) ворота и измерения.Стрелки с синим пунктиром показывают положения и направление управления (где это применимо), для которых возможны двухкубитные инструкции, управляемые X (CNOT) и перестановка. Также назначаются модели шума и ошибок для памяти и вентилей. d Иллюстрация одного прогона моделирования. Время движется дискретно, переходя от события к событию, при этом новые события генерируются по мере продолжения моделирования. Кубиты представлены кружками, которые пронумерованы в соответствии с порядком их создания.Звезда показывает момент зарождения. Изогнутые линии между кубитами обозначают их запутанность, а цвет указывает на точность. Состояние каждого кубита обновляется по мере обращения к нему во время моделирования, например, для применения зависящего от времени шума от ожидания в памяти. e Увеличенный протокол дистилляции. Общие квантовые состояния кубитов объединяются на этапе запутывания, который затем сжимается по мере измерения двух кубитов. Выходные данные выбираются случайным образом, в результате чего симуляция выбирает один из двух путей, объявляя об успехе или неудаче. f График, иллюстрирующий стохастические траектории, за которыми следуют несколько независимых запусков симуляции с течением времени, помеченные их конечной сквозной точностью F _i . Синяя пунктирная линия соответствует серии, показанной на ( d ). Запуски обычно выполняются параллельно. Их результаты статистически анализируются для получения показателей производительности, таких как точность среднего результата и продолжительность выполнения.

Начнем с моделирования сети. Основным элементом модульной структуры NetSquid является «компонент».Он способен описывать состав физической модели, квантовые и классические коммуникационные порты и, рекурсивно, любые подкомпоненты. Все аппаратные элементы, включая саму сеть, представлены компонентами. Для этого примера нам потребуются три удаленных узла, связанных двумя квантовыми и двумя классическими соединениями, установка которых показана на рис.  1а. На рис. 1b, c выделена вложенная структура этих компонентов. Выбор физических моделей используется для описания потерь и задержек в оптоволоконных каналах, декогеренции квантовой памяти и ошибок квантовых вентилей.

Квантовая информация в NetSquid представлена ​​на уровне кубитов, которые рассматриваются как объекты, динамически делящие свои квантовые состояния. Эти внутренне общие состояния будут автоматически сливаться или «разделяться» — термин, который мы используем для обозначения разделения состояния тензорного произведения на два отдельных общих подсостояния — по мере того, как кубиты запутываются или измеряются, как показано в протоколе дистилляции на рис. 1e. . Состояния отслеживаются внутренне, т. е. скрыты от пользователей, по двум причинам: для поощрения ориентированного на узлы подхода к программированию сетевых протоколов и для обеспечения беспрепятственного переключения между различными представлениями квантового состояния.Представления, предлагаемые NetSquid, представляют собой кет-векторы, матрицы плотности, стабилизирующие таблицы и состояния графов с локальными Клиффордами, каждое из которых имеет компромиссы в моделирующей универсальности, скорости вычислений и масштабируемости сети (памяти) (см. подраздел «Быстрое и масштабируемое моделирование квантовой сети»). ниже и дополнительное примечание 1).

Дискретно-событийное моделирование, признанный метод моделирования классических сетевых систем ⁶⁸ , представляет собой парадигму моделирования, которая продвигается во времени путем пошагового прохождения последовательности событий — см. рис.2 для наглядного пояснения. Это позволяет механизму моделирования эффективно обрабатывать процессы управления и циклы обратной связи, характерные для квантовых сетевых систем, при этом отслеживая декогерентность квантового состояния на основе времени, прошедшего между событиями. Новым требованием для его применения в квантовых сетях является необходимость точного изменения состояния квантовой информации, присутствующей в сети, с течением времени. Этого можно достичь путем ретроактивного обновления квантовых состояний при доступе к связанным кубитам во время события.Хотя можно эффективно отслеживать матрицу плотности, квантовые операции, требующие единственного результата для классического принятия решений, например, квантовые измерения, должны выполняться вероятностно. Таким образом, один запуск симуляции состоит из последовательности случайных выборов, формирующих один из многих возможных путей. На рис. 1d мы показываем такой запуск для примера протокола повторителя, который демонстрирует возможности подхода дискретных событий для отслеживания декогерентности кубитов и обработки петель обратной связи.

При настройке имитации действия протокола определяются для выполнения при возникновении определенного события, как при настройке реальной системы. Вместо того, чтобы выполнять непрерывную эволюцию во времени, симуляция переходит к следующему событию, а затем автоматически выполняет действия, которые должны произойти, когда событие происходит. Любое действие может снова определить будущие события, которые будут инициированы по истечении определенного (стохастического) периода времени.Для конкретности показан упрощенный пример квантовой телепортации, где кубит, показанный оранжевым кругом со стрелкой, телепортируется между квантовыми воспоминаниями Алисы и Боба. Здесь запутывание создается с использованием абстрактного источника, отправляющего два кубита, показанные синими кружками со стрелками, Алисе и Бобу. Как только кубит пересекает волокно и достигает лаборатории Алисы, запускается событие, которое запускает симуляцию прибора Алисы для измерения состояния Белла (BSM). Механизм моделирования переходит от события к событию, определяемому следующим действием, которое обычно происходит с нерегулярными интервалами.Этот подход позволяет точно отслеживать зависящие от времени физические неидеальности, такие как квантовая декогеренция.

Показатели производительности симуляции определяются статистически на основе множества прогонов. Благодаря независимости каждого прогона моделирование можно массово распараллелить и, таким образом, эффективно выполнять на вычислительных кластерах. Для рассматриваемого примера мы выбираем в качестве метрик точность вывода и продолжительность выполнения. На рис. 1f выборка из рис. 1d, которая привела к идеальной точности, представлена ​​с точки зрения ее вероятности и продолжительности вместе с несколькими другими выборками, некоторые из которых менее успешны. Путем статистического усреднения всех выбранных прогонов можно оценить достоверность и продолжительность вывода.

В следующих разделах мы рассмотрим три варианта использования NetSquid: сначала квантовый переключатель, а затем моделирование квантовых повторителей на основе технологии азотных вакансий или памяти атомных ансамблей. Мы также проверим масштабируемость NetSquid как по размеру квантового состояния, так и по количеству узлов квантовой сети. Несмотря на то, что каждый из вариантов использования дает соответствующее представление о производительности изучаемого оборудования и протоколов, мы подчеркиваем, что NetSquid можно использовать для моделирования произвольных сетевых топологий.

Моделирование квантового сетевого коммутатора за пределами его аналитически известного режима

В качестве первого варианта использования, демонстрирующего возможности NetSquid, мы изучаем плоскость управления недавно введенного квантового коммутатора за пределами режима, для которого были получены аналитические результаты, включая его производительность. в условиях зависящего от времени шума памяти.

Коммутатор представляет собой узел, напрямую связанный с каждым из тыс. пользователей оптическим каналом. Коммуникационной задачей является распределение пар Белла и n -частных состояний Гринбергера-Хорна-Цайлингера (GHZ) ⁶⁹ между n  ≤  k пользователей.Коммутатор достигает этого, соединяя пары Белла, которые генерируются со случайными интервалами на каждом канале (см. рис. 3).

Коммутатор (центральный узел) подключен к группе пользователей (листовых узлов) через оптоволоконную линию, которая распределяет идеальные пары Белла в случайные моменты времени, следуя экспоненциальному распределению со средней скоростью μ  ∝  e ^{− β L} , где L обозначает расстояние линии связи, а β коэффициент затухания. С каждой ссылкой связан буфер, который может хранить B кубитов на каждой стороне ссылки. Как только становится доступным n пар колоколов с разными листьями, коммутатор выполняет измерение в n -частном базисе Гринбергера-Хорна-Цайлингера (ГГЦ), в результате чего получается n -частное состояние GHZ, совместно используемое листья. Измерение на основе ГГц состоит из: во-первых, управляемых вентилей X с тем же кубитом, что и управляющий; затем вентиль Адамара ( H ) на управляющем кубите; наконец, измерение всех кубитов по отдельности.На рисунке показаны четыре листовых узла, размер ГГц n  = 3 и размер буфера B  = 2. связывать. Даже с упрощенной физической моделью довольно сложно аналитически охарактеризовать вариант использования коммутатора ⁵⁶ .

Далее мы восстанавливаем с помощью моделирования ряд результатов Vardoyan et al. ⁵⁶ , которые изучали коммутатор как центральный узел звездообразной сети, и расширили их в двух направлениях. Во-первых, мы увеличиваем диапазон параметров, для которых мы можем оценить скорость запутывания, используя ту же модель, которая использовалась в работе Vardoyan et al. Во-вторых, моделирование позволяет нам исследовать более сложные модели, чем экспоненциально распределенный процесс стирания из их работы, в частности мы анализируем поведение переключателя в присутствии шума расфазировки памяти.

Протокол генерации целевых состояний n -partite GHZ прост.Генерация запутывания выполняется параллельно по всем k ссылкам. В случае успеха они приводят к двудольным состояниям Белла, которые сохраняются в квантовой памяти. Коммутатор ожидает, пока не будет сгенерировано 90 355 n 90 356 пар Bell, до выполнения измерения 90 355 n 90 356 GHz, которое преобразует пары в состояние, локально эквивалентное состоянию GHZ. Дополнительным ограничением является то, что коммутатор имеет конечный буфер B количества ячеек памяти, выделенных для каждого пользователя (см.3). Если количество пар, хранящихся в ссылке, равно B и создается новая пара, старая удаляется, а новая сохраняется.

Протокол можно преобразовать в цепь Маркова. Пространство состояний представлено вектором длиной k , где каждая запись связана со ссылкой, а ее значение обозначает количество сохраненных ссылок. Средняя пропускная способность переключателя, то есть количество состояний, создаваемых в секунду, может быть получено из установившегося состояния цепи Маркова ⁵⁶ .

Используя NetSquid, можно легко полностью воспроизвести предыдущую модель и изучить поведение сети без построения цепи Маркова (подробности можно найти в дополнительном примечании 3). На рис. 4а мы используем NetSquid для изучения пропускной способности сети коммутаторов, обслуживающей девять пользователей. На рисунке показана пропускная способность (количество произведенных GHZ-состояний в секунду), которую мы исследуем для трех вариантов использования. Сначала рассмотрим сеть коммутаторов, распределяющую двустороннюю запутанность. Во-вторых, мы рассматриваем также сеть-коммутатор, обслуживающую двудольную запутанность, но со скоростями генерации ссылок, которые не удовлетворяют условию устойчивости для цепи Маркова, если буфер B бесконечно велик, т.е.е. режим пока неразрешимый. В-третьих, мы рассматриваем коммутационную сеть, распределяющую четырехкомпонентную запутанность, в которой скорости создания каналов 90 355 μ 90 356 различаются для каждого пользователя (режим, который пока не изучался), и вычисляем пропускную способность.

a Емкость как функция размера буфера (количество квантовых запоминающих устройств, доступных коммутатору для каждого пользователя) для 2- или 4-кубитных состояний Гринбергера-Хорна-Цайлингера (GHZ).Для каждого сценария скорость генерации μ пар варьируется для каждого пользователя. Для синего сценария (2-частная запутанность, μ  = [1,9, 1,9, 1,9, 1, 1, 1, 1, 1, 1] МГц) пропускная способность была определена аналитически Vardoyan et al. с использованием методов цепи Маркова ⁵⁶ . Здесь мы расширяем это до 4-частной запутанности (оранжевый сценарий, те же мкс), для которых Vardoyan et al. нашли верхнюю границу (предполагая неограниченный буфер и каждые μ  = максимум исходных скоростей = 1.9 МГц), но нет точного аналитического выражения. Зеленый сценарий ( μ  = [15, 1,9, 1,9, 1, 1, 1, 1, 1, 1] МГц) не удовлетворяет условию устойчивости цепи Маркова при неограниченном размере буфера (скорость каждого листа < половина сумма всех скоростей), поэтому в этом случае установившаяся мощность не является четко определенной. Заметим, что независимо от размера буфера коммутатор имеет единственную ссылку на каждого пользователя, поэтому емкость не масштабируется линейно с размером буфера. b Средняя достоверность созданной запутанности на пользовательских узлах (результаты анализа неизвестны) с неограниченным размером буфера.Тот факт, что зеленая кривая имеет более низкую точность, чем синяя, в то время как у первой более высокие скорости, можно объяснить тем фактом, что протокол отдает приоритет запутыванию, которое имеет самое длительное время хранения (см. Дополнительное примечание 3). Каждая точка данных представляет собой среднее значение 40 запусков (каждый 0,1 мс в моделировании). Стандартное отклонение меньше размера точки.

Помимо скорости, важно понимать качество производимых состояний. Ответить на этот вопрос с помощью моделей цепей Маркова кажется сложной задачей.Чтобы проанализировать качество запутанности, мы вводим более сложную модель декогеренции, в которой воспоминания со временем разрушаются. В частности, мы моделируем декогерентность как экспоненциальный T ₂ шум, который влияет на качество состояния, выраженное в его точности с идеальным состоянием. На рис. 4b показано влияние шума памяти, зависящего от времени, на среднюю точность воспроизведения.

Анализ чувствительности для физического моделирования цепочки ретрансляторов большой дальности

Следующий вариант использования — распределение запутанности на большие расстояния через цепочку узлов квантовых ретрансляторов ^6,9 на основе азотно-вакансионных (NV) центров в алмаз ^70,71 . Этот пример состоит из более подробной физической модели и более сложной логики уровня управления, чем квантовый переключатель или пример дистилляции, представленный в начале этого раздела. Это также пример того, как модульность NetSquid поддерживает настройку симуляций с участием многих узлов; в этом случае модель узла и протокол (который выполняется локально на узле) необходимо указать только один раз, после чего их можно назначить каждому узлу в цепочке. Кроме того, использование механизма дискретных событий позволяет моделировать действия отдельных протоколов асинхронно, в отличие от обычно последовательного выполнения симуляторов квантовых вычислений.

Квантовый процессор на основе NV включает следующие три функции. Во-первых, у узлов есть один коммуникационный кубит, то есть кубит, действующий как оптический интерфейс, который может быть запутан с удаленным кубитом посредством фотонной интерференции. Это, казалось бы, небольшое ограничение имеет важные последствия для протокола связи. В частности, запутывание не может происходить параллельно с обоими соседними узлами. Как следствие, операции должны планироваться последовательно, а состояние кубита связи должно передаваться в кубит хранения.Во-вторых, кубиты в узле связаны звездообразной топологией с коммуникационным кубитом, расположенным в центре. Двухкубитные вентили возможны только между кубитом связи и кубитом хранения. В-третьих, кубиты связи и хранения имеют неодинаковое время когерентности. Кроме того, кубиты хранения подвергаются дополнительной декогеренции, когда узел пытается создать запутанность. Предыдущие анализы цепочек ретрансляторов, т.е. ^22,23,43 , не учитывал все три одновременно.

Вместе с моделью узла мы рассматриваем два протокола: SWAP-ASAP и NESTED-WITH-DISTILL.В SWAP-ASAP, как только генерируются соседние ссылки, запутывание меняется местами. NESTED-WITH-DISTILL — это вложенный протокол ⁹ с перегонкой запутанности на каждом уровне вложенности. Описание симуляции, включая модель узла и протоколы, см. в разделе «Методы», раздел «Реализация цепочки повторителей обрабатывающих узлов в NetSquid».

Первый вопрос, который мы исследуем, — это расстояние, которое может быть покрыто цепочкой повторителей. Для этого мы выбираем два набора аппаратных параметров, которые мы называем ближайшими и 10-кратно улучшенными (см. Дополнительное примечание 4), и выбираем две конфигурации: одну без промежуточных повторителей и одну с тремя из них.Мы видим, см. рис. 5a, что цепочка повторителей работает хуже по точности, чем конфигурация без повторителей с аппаратным обеспечением ближайшего времени. Для улучшенного оборудования мы видим два режима: для коротких расстояний использование повторителей увеличивает скорость, но снижает точность, в то время как от 750 до 1500 км цепочка повторителей превосходит настройку без повторителей.

a Точность и скорость распространения запутанности, достигнутые с помощью краткосрочного и 10-кратного улучшенного оборудования (дополнительное примечание 4) с протоколом SWAP-ASAP. Пунктирная линия представляет классический порог точности 0,5. Мы заметили, что для краткосрочного оборудования использование трех повторителей дает худшую производительность с точки зрения точности, чем установка без повторителей. Для улучшенного оборудования мы наблюдаем (i), что для ~ 0–750  км ретрансляторы улучшают скорость на порядки, все еще производя запутанность (верность> 0,5), в то время как (ii) для ~ 750–1500  км ретрансляторы превосходят обе скорости и верность. b , c Точность и скорость, достигаемые без повторителей и с повторителями (1, 3 или 7 повторителей) в зависимости от коэффициента улучшения оборудования (Методы, раздел «Как мы выбираем улучшенные параметры оборудования») для двух типичных расстояний от обоих расстояний режим (i) и (ii) для двух протоколов SWAP-ASAP и NESTED-WITH-DISTILL.В случае ретранслятора в ( b ) показано только число ретрансляторов и протокол с наилучшими показателями точности ( b ), а также его скорость в ( c ). Каждая точка данных представляет собой среднее значение по ( a ) 200 и ( b ) 100 запусков. Стандартное отклонение меньше размера точки.

Второй вопрос, который мы решаем, заключается в том, какой протокол лучше всего работает на заданном расстоянии. Мы рассматриваем семь протоколов: без повторителя и цепочки повторителей, реализующие SWAP-ASAP или NESTED-WITH-DISTILL на 1, 3 или 7 повторителях.Последнее мотивировано тем, что протокол NESTED-WITH-DISTILL определен для 2 ⁿ  − 1 повторителей ( n  ≥ 1), и, таким образом, 1, 3 и 7 являются первыми тремя возможными конфигурациями. На рис. 5b мы просматриваем пространство параметров оборудования на двух расстояниях, где мы улучшаем все параметры оборудования одновременно, а улучшение количественно определяется числом, которое мы называем «коэффициентом улучшения» (см. раздел «Как мы выбираем улучшенные параметры оборудования»). Методов).Для 500 км мы наблюдаем, что конфигурация без ретранслятора обеспечивает большую или равную точность воспроизведения для всего исследуемого диапазона. Однако схемы повторителей повышают скорость для всех значений параметров. Если мы увеличим расстояние до 800 км, то увидим, что использование повторителей увеличивает и скорость, и точность для того же диапазона параметров. Если ориентироваться на схему повторителя, то для обоих расстояний наблюдаем, что для высокого аппаратного качества оптимальна схема NESTED-WITH-DISTILL, включающая перегонку.Напротив, для более низкого качества оборудования наиболее эффективной схемой, которая обеспечивает точность выше классической границы 0,5, является протокол SWAP-ASAP.

Отметим, что за пределами 700 км скорость запутывания снижается при улучшении аппаратной части. Это связано с наличием темновых отсчетов, т. е. ложных сигналов о том, что фотон был обнаружен. На больших расстояниях большинство фотонов рассеивается в волокне, в результате чего большинство щелчков детектора являются темновыми отсчетами. Поскольку темный счет ошибочно считается успешной попыткой создания запутанности, улучшение (т. е. уменьшается) скорость счета в темноте фактически приводит к меньшему количеству наблюдаемых щелчков детектора, из которых рассчитывается (воспринимаемая) скорость запутывания, показанная на рис. 5a.

Наконец, на рис. 6 мы исследуем чувствительность точности запутывания для различных аппаратных параметров. Мы принимаем за показатель качества наилучшую точность, достигнутую с помощью протокола SWAP-ASAP. Коэффициент однородного улучшения установлен равным 3, в то время как следующие четыре аппаратных параметра изменяются: параметр шума двухкубитного вентиля, вероятность обнаружения фотона (исключая передачу), индуцированный кубитный шум хранения и видимость.Мы наблюдаем, что повышение вероятности обнаружения дает наибольшее увеличение точности от 2x до 50x улучшения, в то время как это увеличение является наименьшим для видимости. Мы также видим, что улучшение двухкубитного шума затвора или индуцированного кубитного шума в дополнение к увеличению вероятности обнаружения дает лишь небольшое дополнительное улучшение точности, которое, однако, повышает точность выше классического порога 0,5. Эти наблюдения показывают, что вероятность обнаружения является наиболее важным параметром для реализации генерации удаленной запутанности с помощью схемы SWAP-ASAP, за которой следуют двухкубитный вентильный шум и индуцированный кубитовый шум хранения.

Аппаратная модель NV состоит примерно из 15 параметров, и из них мы сосредоточимся на четырех параметрах на этом рисунке: (A) точность двухкубитного вентиля, (B) вероятность обнаружения, (C) индуцированный кубитный шум хранения и (D) видимость . Мы начинаем с улучшения всех ~ 15 параметров, включая четыре указанных, с использованием коэффициента улучшения 3 (Методы, раздел «Как мы выбираем улучшенные аппаратные параметры»).Затем только для каждого из четырех параметров мы индивидуально уменьшаем их коэффициент улучшения до 2 или увеличиваем его до 10 или 50. На рисунке показана результирующая точность (горизонтальные и вертикальные линии сетки; пунктирная линия указывает на максимальную точность, которая может быть достигнута классическим способом). ). Обратите внимание, что при коэффициенте улучшения 3 (оранжевая линия) все ~ 15 параметров улучшаются в три раза, что дает точность 0,39. Кроме того, мы варьируем коэффициент улучшения для комбинаций двух из четырех параметров (диагональные линии).{\text{nofibre}\,}\) (6,8%/58%/90%), индуцированный шум кубита памяти N _{1/ e} (2800/14000/70000), видимость V (95 %/99%/99,8%). Показанная достоверность получена путем моделирования протокола SWAP-ASAP (три ретранслятора) с общей протяженностью 500 км. Каждая точка данных представляет собой среднее значение 1000 прогонов (стандартное отклонение точности  < 0,002).

Сравнение производительности двух типов памяти атомарного ансамбля благодаря модульной конструкции NetSquid

Наконец, мы демонстрируем, что модульная конструкция NetSquid значительно сокращает усилия по оценке возможных сценариев разработки оборудования.Мы демонстрируем силу этой модульности, моделируя генерацию удаленной запутанности точка-точка на основе любого из двух типов квантовой памяти на основе атомных ансамблей: гребенки атомных частот (AFC) ⁷² и электронно-индуцированной прозрачности (EIT) ^{73 ,74} воспоминаний. Оба моделирования идентичны, за исключением выбора другого компонента квантовой памяти.

Эти два типа памяти являются многообещающим строительным блоком для высокоскоростной удаленной генерации запутывания с помощью квантовых повторителей из-за их высокой эффективности (EIT) или их способности к мультиплексированию (AFC), т.е.е. одновременно выполнять множество попыток генерации запутанности, при этом сетевым компонентам не приходится ждать прибытия классических сообщений, свидетельствующих об успешной генерации. Первый тип воспоминаний, AFC, основан на процессе фотонного эха, когда поглощенный фотон повторно излучается по истечении заданного времени. Напротив, второй тип, EIT, излучает фотон после интервала по запросу из-за оптического контроля. В принципе, протокол AFC может быть расширен, чтобы предложить такой поиск по запросу.На данный момент обе технологии являются многообещающими кандидатами, и пока не ясно, какая из них лучше другой и при каких обстоятельствах.

Ретрансляторы на основе атомных ансамблей ранее подвергались аналитическим и численным исследованиям с использованием упрощенных физических моделей ^19,75 . Парадигма NetSquid, основанная на дискретных событиях, позволяет нам выйти за рамки этого, одновременно вводя несколько неидеальных характеристик. В частности, мы включаем испускание более чем одной пары фотонов, различимость фотонов и эффективность памяти, зависящую от времени.Эффективность в этом контексте — это вероятность повторного излучения поглощенного фотона. Все эти характеристики оказывают существенное влияние на производительность протокола повторителя.

Чтобы сравнить два типа памяти, мы смоделировали множество раундов протокола распределения квантовых ключей BB84 ⁷⁶ между двумя удаленными узлами, используя один повторитель, расположенный точно между ними. Генерация запутанности предпринимается в синхронизированных раундах по обоим сегментам параллельно.В конце каждого раунда два конечных узла измеряют в X- или Z-базисе, выбранном равномерно случайным образом, и ретранслятор выполняет вероятностное линейно-оптическое измерение состояния Белла. При успешном результате мы ожидаем корреляции между результатами измерения, если они были выполнены на одной и той же основе. В качестве показателя качества мы выбираем асимптотическую скорость секретного ключа BB84.

Результаты нашего моделирования показаны на рис. 7, где скорость, с которой может быть сгенерирован секретный ключ между двумя узлами, получена как функция расстояния между узлами.Для рассматриваемых параметров (см. Дополнительное примечание 7) мы наблюдаем, что память EIT превосходит память AFC на коротких расстояниях. Точка кроссовера достигается на ~50 км, за пределами которой память AFC превосходит память EIT.

Показаны: ( a ) скорость секретного ключа в секретных битах на попытку генерации запутывания, ( b ) частота ошибок по квантовым битам (QBER) в основаниях X и Z ( c ) среднее количество попыток, необходимых для одного успешного создания сквозной запутанности. Каждая точка данных получается с использованием 10 000 (EIT) или 30 000 (AFC) успешных попыток создания запутанности между конечными узлами. Сплошные линии подходят. Обратите внимание, что для графика секретного ключа мы используем логарифмическую шкалу с добавленным 0 в начале координат. Столбики погрешностей обозначают стандартное отклонение и являются симметричными.

В примере выше мы продемонстрировали модульность NetSquid, заменив только компонент памяти. Подчеркнем, что эта модульность также применима к различным частям моделирования.Например, если квантовый коммутатор должен создавать многочастное состояние другого типа, чем состояния GHZ, то нужно изменить только схему в узле коммутатора. Другим примером является цепочка повторителей NV, где можно заменить модуль протокола (в настоящее время либо swap-asap, либо вложенный-с-перегонкой).

Быстрое и масштабируемое моделирование квантовых сетей

NetSquid был разработан и оптимизирован для соответствия нескольким ключевым критериям производительности: возможность точного физического моделирования, масштабируемость для больших сетей и достаточно высокая скорость для поддержки многовариантного анализа проекта. с адекватной статистикой.Хотя не всегда возможно одновременно удовлетворить всем критериям для всех вариантов использования, конструкция NetSquid позволяет пользователю расставлять приоритеты. Мы приступаем к тестированию NetSquid, чтобы продемонстрировать его возможности и уникальные сильные стороны для моделирования квантовых сетей.

Сравнительный анализ квантовых вычислений

Для точного моделирования физических неидеальностей необходимо выбрать представление для квантовых состояний, которое позволяет характеризовать общие процессы, такие как затухание амплитуды, общие измерения или произвольные вращения.NetSquid предоставляет два представления, или «формализма», которые способны к универсальным квантовым вычислениям: кет-векторы состояния (KET) и матрицы плотности, хранящиеся с использованием плотных массивов. Требования к ресурсам для хранения в памяти и время вычислений, связанное с применением квантовых операций, растут экспоненциально с количеством кубитов. Хотя матрица плотности масштабируется менее благоприятно, 2 90 235 2 90 355 n 90 356 90 236 по сравнению с 2 90 235 90 355 n 90 356 90 236 для 90 355 n 90 356 кубитов, ее способность представлять смешанные состояния делает ее более универсальной для конкретных приложений. Учитывая экспоненциальное масштабирование, эти формализмы наиболее подходят для симуляций, в которых типичное время жизни кубита включает лишь ограниченное количество (запутывающих) взаимодействий.

При масштабировании до крупных сетевых симуляций может случиться так, что сотни кубитов будут иметь одно и то же запутанное квантовое состояние. Для таких случаев использования нам нужно представление квантового состояния, которое субэкспоненциально масштабируется во времени и пространстве. NetSquid предоставляет два таких представления, основанных на формализме состояния стабилизатора: «таблицы стабилизатора» (STAB) и «состояния графа с локальными Клиффордами» (GSLC) ^77,78 , которые может выбрать пользователь.Состояния стабилизатора представляют собой подмножество квантовых состояний, которые закрыты при применении унитарных уравнений Клиффорда и однокубитного измерения в вычислительной основе. В контексте моделирования квантовых сетей состояния стабилизатора представляют особый интерес, поскольку многие сетевые протоколы состоят только из операций Клиффорда, а шум может быть хорошо аппроксимирован стохастическим применением вентилей Паули. Теоретическое сравнение формализмов STAB и GSLC см. в дополнительном примечании 1. кэширования, которое сохраняет результаты дорогостоящих операций и возвращает их, когда одни и те же входные комбинации повторяются, чтобы сэкономить время вычислений.В частности, действие квантового оператора на квантовое состояние для определенного набора индексов кубитов и других дискретных параметров может быть эффективно сохранено, например, в виде разреженной матрицы. После этого будущие действия оператора сопоставления могут быть сведены к быстрому поиску и применению, избегая нескольких дорогостоящих вычислительных шагов — см. Методы, раздел «Кубиты и квантовые вычисления» для получения более подробной информации.

Далее мы сравним производительность доступных формализмов квантового состояния.Для этого мы сначала рассмотрим генерацию запутанного состояния n кубитов в ГГц с последующим измерением каждого кубита (см. раздел «Бенчмаркинг» методов). Для базового сравнения с классическими симуляторами квантовых вычислений мы также включили пакет ProjectQ ⁷⁹ для Python, который использует представление квантового состояния, эквивалентное нашему кет-вектору. На рис.8а. Отчетливо виден экспоненциальный масштаб универсальных формализмов в отличие от формализмов стабилизаторов, при этом формализм матрицы плотности работает заметно хуже. Для формализма кет мы также показываем эффект мемоизации, который дает ускорение примерно от двух до пяти.

Сравнение во время выполнения доступных формализмов квантового состояния в NetSquid, а также в кет-векторе ProjectQ для двух тестовых вариантов использования.Формализмы KET, DM, STAB и GSLC относятся к использованию кет-векторов, матриц плотности, стабилизирующих таблиц и состояний графа с локальными Клиффордами соответственно. a Создание состояния Гринбергера-Хорна-Цайлингера (GHZ). Кубиты отделены от общего квантового состояния после измерения. Для формализма КЭТ также показан эффект отключения мемоизации (пунктир). b Квантовые вычисления, задействованные в цепочке повторителей. Каждый формализм показан с разделением кубитов (пунктирные линии) по сравнению с сохранением на месте (сплошные линии) после измерения.

Давайте теперь рассмотрим более сложный вариант использования бенчмаркинга: квантовые вычисления, связанные с моделированием цепочки повторителей, т. е. только манипулирование кубитами, отложив все другие аспекты моделирования, такие как обработка событий и моделирование компонентов, в следующий раздел. Этот тест включает в себя следующие этапы: сначала N  − 1 пар кубитов в цепочке повторителей узлов N запутываются, затем каждый кубит испытывает деполяризующий шум, и, наконец, соседние кубиты на всех узлах, кроме конечных, выполняют обмен запутанностью. через измерение состояния Белла (BSM).Если измеренные кубиты отделены от их общих квантовых состояний после BSM, то размер любого состояния ограничен четырьмя кубитами.

Среднее время вычислений для одного запуска по сравнению с количеством кубитов в цепочке показано для различных библиотек квантовых вычислений на рис. 8b, где мы снова включили ProjectQ. Мы заметили, что для формализмов NetSquid (но не для ProjectQ) сохранение кубитов «на месте» после каждого измерения более эффективно, чем «разделение» их ниже определенного порога из-за дополнительных накладных расходов на выполнение последнего.Формализм кет-векторов считается наиболее эффективным для этого варианта использования бенчмаркинга, если состояния разделяются после измерения. Когда операции измерения выполняются на месте, формализм GSLC работает лучше всего за пределами 15 кубитов.

Сравнительный анализ моделирования, управляемого событиями

Как поясняется в разделе результатов, типичное моделирование NetSquid включает в себя повторную выборку множества независимых запусков. Таким образом, NetSquid «поразительно параллелизуем»: сокращение времени выполнения масштабируется линейно с количеством доступных вычислительных ядер, при условии, что имеется достаточно памяти.Тем не менее, учитывая вычислительные требования, связанные со сбором достаточной статистики и анализом больших пространств параметров, по-прежнему крайне важно оптимизировать производительность среды выполнения для каждого ядра.

В зависимости от размера сети, детализации физического моделирования и продолжительности рассматриваемых протоколов количество событий, обрабатываемых для одного прогона моделирования, может варьироваться от нескольких тысяч до миллионов. Для эффективной обработки динамического планирования и обработки событий NetSquid использует механизм моделирования дискретных событий PyDynAA ⁸⁰ (см. раздел «Моделирование дискретных событий» Методов).NetSquid стремится максимально экономично планировать события, например, оптимизируя поток сигналов и сообщений между компонентами с помощью соединительных портов.

Чтобы оценить производительность управляемого событиями моделирования в NetSquid, мы рассмотрим простую сеть, которая расширяет один ретранслятор (без дистилляции), показанный на рис. 1, в цепочку узлов N — см. Дополнительное примечание 2 для получения дополнительной информации о настройка симуляции. Для квантовых вычислений мы будем использовать формализм кет-векторов, основанный на результатах сравнительного анализа из предыдущего раздела, и отделим кубиты от их квантовых состояний после измерения, чтобы избежать экспоненциального масштабирования с количеством узлов. На рис. 9 показано среднее время вычислений для детерминированного создания сквозной запутанности в зависимости от количества узлов в цепочке. Также показана относительная разбивка по времени, затраченному на задействованные подпакеты NetSquid, а также на пакеты PyDynAA и NumPy. Мы видим, что наибольший вклад в среду выполнения моделирования вносит подпакет компонентов, на долю которого приходится 30% от общего количества на 1000 узлов. Относительное время, проведенное в каждом из подпакетов NetSquid, а также в NumPy и PyDynAA, остается постоянным с количеством узлов.Общее время работы каждого из подпакетов NetSquid представляет собой сумму множества небольших вкладов, при этом самая затратная функция для подпакета компонентов для цепочки из 1000 узлов, например, составляет всего 7% от общего количества.

Профиль среды выполнения для имитации цепочки повторителей с различным количеством узлов в цепочке. Максимальный размер квантового состояния составляет четыре кубита. Показано общее время, проведенное в функциях каждого подпакета NetSquid и его основных зависимостей пакетов (курсивом).Темные заштрихованные полосы показывают наибольший вклад одной функции в каждом подпакете NetSquid, а также функций NumPy и некатегоризированных ( других ) функций. Подпакеты располагаются в том же порядке, в котором они перечислены в легенде.

Расширение этой эталонной симуляции более подробным физическим моделированием может изменить относительное распределение времени выполнения и повлиять на общую производительность. Например, больше времени может быть потрачено на вызовы «компонентов» и «компонентов».моделей, дополнительная сложность может увеличить объем событий, обрабатываемых движком «pydynaa», а дополнительные квантовые характеристики могут привести к увеличению квантовых состояний. Однако в последнем случае эффективное разделение квантовых состояний может позволить таким сетям масштабироваться, если можно сохранить независимость между физическими элементами.

Сравнение с другими симуляторами квантовых сетей

Сравним NetSquid с другими существующими симуляторами квантовых сетей. Во-первых, SimulaQron ⁸¹ и QuNetSim ⁸² — это два симулятора, которые не нацелены на реалистичные физические модели каналов и устройств или управление синхронизацией.Вместо этого основной целью SimulaQron является разработка приложений. Он предназначен для распределенного запуска на физически различных классических компьютерах. QuNetSim фокусируется на упрощении разработки и реализации квантовых сетевых протоколов.

В отличие от SimulaQron и QuNetSim, симулятор SQUANCH ⁸³ позволяет моделировать квантовую сеть с настраиваемыми моделями ошибок на физическом уровне. Однако SQUANCH, подобно SimulaQron и QuNetSim, не использует механизм моделирования, который может точно отслеживать время.Точное отслеживание имеет решающее значение, например, для изучение зависящего от времени шума, такого как декогерентность памяти.

Помимо NetSquid, в настоящее время существует три квантовых симулятора с дискретными событиями: симуляторы QuISP ⁸⁴ , qkdX ⁸⁵ и симуляторы SeQUeNCe ⁸⁶ . С помощью этих симуляторов можно точно охарактеризовать сложные временные характеристики, однако они различаются по целям и масштабам. Подобно NetSquid, QuISP нацелен на поддержку исследования больших сетей, которые состоят из слишком большого количества запутанных кубитов для полного отслеживания квантового состояния.В отличие от NetSquid, который достигает этого, управляя размером пространства состояний и предоставляя представление стабилизатора как один из своих формализмов квантового состояния, подход QuISP заключается в отслеживании модели ошибки кубитов в сети вместо их квантового состояния. qkdX, с другой стороны, более точно отражает физику через модели квантовых устройств, но ограничен моделированием протоколов распределения квантовых ключей. Наконец, SeQUeNCe, как и NetSquid, нацелен на моделирование на уровне оборудования, уровня управления или приложения. Он имеет фиксированный уровень управления, состоящий из перепрограммируемых модулей. Напротив, модульность NetSquid не привязана к конкретной конструкции сетевого стека. Кроме того, нам неясно, насколько эффективен механизм квантового моделирования SeQUeNCe: в настоящее время смоделирована сеть не более чем из 9 узлов, тогда как гибкость NetSquid в выборе представления квантового состояния обеспечивает масштабируемость для моделирования сетей до 1000 узлов.

Выводы

В этой работе мы представили наш проект модульной программной среды для имитации масштабируемых квантовых сетей и точного моделирования неидеальности физического оборудования реального мира, предоставляя нам инструмент проектирования будущих квантовых сетей.Мы продемонстрировали его возможности, а также его ограничения на примерах использования. Напомним основные возможности NetSquid.

Во-первых, NetSquid позволяет моделировать любое физическое устройство в сети, которое может быть отображено на кубиты. Чтобы продемонстрировать это, мы изучили два варианта использования, включающие центры азотных вакансий в алмазе, а также память на основе атомных ансамблей.

Во-вторых, NetSquid является полностью модульным, что позволяет пользователям создавать крупномасштабные симуляции сложных сетей и исследовать варианты сетевой архитектуры; например, путем сравнения того, как разные аппаратные платформы работают в идентичной сетевой схеме.Более того, эта модульность позволяет исследовать различные протоколы уровня управления для квантовых сетей способом, который по существу идентичен тому, как такие протоколы будут выполняться в реальном мире. Управляющие программы могут быть запущены на любом смоделированном сетевом узле, обмениваясь классической и квантовой связью с другими узлами в соответствии с протоколом. Это позволяет пользователям исследовать сложное взаимодействие между протоколами плоскости управления и физическими устройствами, определяющими производительность комбинированной системы квантовой сети. В качестве примера мы изучили плоскость управления квантовым сетевым коммутатором. NetSquid также уже нашел применение при изучении взаимодействия между плоскостью управления и физическим уровнем в ^39,87,88 .

Наконец, для крупномасштабного моделирования библиотека квантовых вычислений, используемая NetSquid, была разработана для управления динамическим временем жизни многих кубитов в сети. Он предлагает бесшовный выбор представлений квантового состояния для поддержки различных вариантов использования моделирования, позволяя как полностью детальное моделирование с точки зрения волновых функций или матриц плотности, так и упрощенное с использованием определенных формализмов стабилизатора.В качестве примера использования мы исследовали время выполнения моделирования цепочки повторителей с числом узлов до тысячи.

В свете представленных результатов мы видим очевидное применение NetSquid в широком контексте коммуникационных сетей. Его можно использовать для прогнозирования производительности с помощью точных моделей, для изучения стабильности больших сетей, для проверки проектов протоколов, для проведения экспериментов и т. д. Хотя мы только коснулись этого в нашем обсуждении эталонных показателей производительности, NetSquid также может быть полезен. к изучению модульных архитектур квантовых вычислений, где время управления играет решающую роль в изучении их масштабируемости.Например, его можно использовать для проверки микроархитектуры распределенных квантовых компьютеров или, в более общем плане, для моделирования различных компонентов модульных архитектур.

Постепенный кроссовер в молекулярной организации стабильной жидкой воды при умеренно высоких давлении и температуре: AIP Advances: Vol 4, No 9

I. ВВЕДЕНИЕ

Раздел:

2. Х. Танака, евро. физ. J. E35.10 , 1 (2012). мы ограничиваемся здесь стабильной жидкой фазой в области умеренно высоких давлений и температур, охватываемой диапазоном p-T , показанным на рис. 1. В области стабильной фазы применима собственная термодинамика. Закрашенные черные кружки на рис. 1 — границы фаз, определенные Бриджменом, ³ 3.PW Bridgeman, Proc. Являюсь. акад. Наук искусств. 47 , 441 (1912). https://doi.org/10.2307/20022754 и Келл и Уолли. ⁴ 4. G.S.Kell and E.Whalley, J.Chem. физ. 48 , 2359 (1968). https://doi.org/10.1063/1.1669437 В скобках на рисунке даны плотности льда (г·см ⁻³ ), образующегося при сосуществовании с жидкостью. Принято считать, что молекулярная организация жидкости H ₂ O имеет некоторое сходство со структурой твердого тела, разделяющего границу между твердой и жидкой фазой.Охуликов и др. ⁵ 5. Охуликов А.В., Демьянец Ю.Н., Горбатый Ю.Е. // J. Chem. физ. 100 , 1578 (1994). https://doi.org/10.1063/1.466584 подгоняет парную корреляционную функцию, определенную по измерениям рассеяния рентгеновских лучей, к взвешенной сумме составов жидкости Ленарда-Джонса, льда Ih, III, V и VI. Они обнаружили, что доминирующим видом ниже 200 МПа является лед Ih, в то время как вклад льда III имеет максимальный вклад около 300 МПа и около 450 МПа для льда V структуры.Как видно из рис. 1, эти значения давления попадают в соответствующий диапазон, соответствующий соответствующим формам льда, разделяющим границу между твердой и жидкой фазой. Сайтта и Датчи, ^{6 ​​} 6. A.M.Saitta and F.Datchi, Phys. Rev. 67 , 020201(R) (1 (2003 г.) с помощью моделирования МД определил, что «вода высокой плотности» имеет локальную структуру, предшествующую льду VI или льду VII, и показал границу с «низкой плотностью воды». жидкость», как примерно показано синей пунктирной линией на рис.1. Ли и др. ⁷ 7. F.Li, Q.Cui, Z.He, J.Zhang, Q.Zhou, G.Zou и S.Sasaki, J. Chem. физ. 123 , 174511 (1 (2005)). https://doi.org/10.1063/1.2102888 показало, что логарифм объемного модуля, рассчитанный на основе наблюдаемого разделения бриллюэновского рассеяния и литературных данных плотности, по сравнению с логарифмом плотности показал перерыв в наклоне, локусы которого изображены в виде заштрихованных синих квадратов на рис. 1. Эти точки кажутся совпадающими с синей пунктирной линией. ^{6 ​​} 6. A.M.Saitta and F.Datchi, Phys. Rev. 67 , 020201 (R) (1 (2003). Недавно, с помощью спектроскопии среднего инфракрасного диапазона с фемтосекундной накачкой, Fanetti et al. ⁸ 8. S. Fanetti, A. Lapini, M. Pagliai, M. Citroni, M. Di Donato, S. Scandolo, R. Righini и R. Bini, J. Phys. Химический лат. (2014). наблюдаются изломы наклона p — эволюция ширины колебательной линии и связанная с этим динамика и затухание анизотропии. С помощью моделирования МД они интерпретировали такие изломы наклона, чтобы показать границу между «низкой» и «высокой плотностью» жидкости H ₂ O.Они также изображены на рис. 1 в виде синих треугольников. Здесь, чтобы исследовать возможное существование нескольких видов жидкой воды в пределах одной стабильной фазы, мы применяем дифференциальный подход в термодинамике растворов, который мы ранее ввели и применили в исследования водных растворов неэлектролитов при атмосферном давлении. ^9–11 9. Ю. Кога, Термодинамика растворов и ее применение к водным растворам: дифференциальный подход (ALL) (Elsevier BV, Амстердам, 2007), стр.1–296. 10. Y. Koga, J. Phys. хим. 100 , 5172 (1996). https://doi.org/10.1021/jp952372d 11. Ю. Кога, Phys. хим. хим. физ. 15 , 14548 (2013). https://doi.org/10.1039/c3cp51650d Принцип методологии основан на общем наблюдении, что чем выше порядок производной, тем более она чувствительна к тонким изменениям в молекулярной организации. Таким образом, пока доступны очень точные экспериментальные данные, более высокие производные обеспечивают более глубокое понимание.В излюбленной экспериментаторами ( p , T , n _i ) переменной системе энергия Гиббса, G , определяет устойчивость равновесной системы. Его производная T однажды отделит H и S от G . Дальнейшее дифференцирование по отношению к T приводит к C _p , второй производной, которая пропорциональна среднеквадратичному отклонению H или S . При получении величин производных более высокого порядка лучше всего будет прямое экспериментальное определение. В этот момент времени обычно можно измерить вторую производную; функции отклика, например. Мы непосредственно измерили избыточную парциальную молярную энтальпию растворенного вещества B, HBE, другого второго производного G . Следуя нашему принципу, мы повысили порядок производной, вычислив третью производную по данным HBE. Мы делаем это, не прибегая к какой-либо функции подгонки, поскольку это могло бы замаскировать небольшое аномальное поведение в необработанных данных с более низкой степенью производных, что приводит к разрушительной потере деталей при дифференциации.Таким образом, мы графически или численно (если исходные данные высокого качества и получены с достаточно малым приращением) определяли следующую производную по молярному количеству B, n _B , в результате чего получается энтальпийное взаимодействие BB, H BB E, производная от 3 ^rd . ^9–12 9. Ю. Кога, Термодинамика растворов и ее применение к водным растворам: дифференциальный подход (ALL) (Elsevier BV, Амстердам, 2007 г.), стр. 1–296. 10. Y. Koga, J. Phys.хим. 100 , 5172 (1996). https://doi.org/10.1021/jp952372d 11. Ю. Кога, Phys. хим. хим. физ. 15 , 14548 (2013). https://doi.org/10.1039/c3cp51650d 12. Ю. Кога, Термодинамика растворов и ее применение к водным растворам: дифференциальный подход (V) (Elsevier BV, Амстердам, 2007 г.), стр. 89–150. Для благоприятного случая мы смогли разработать калориметр возмущений перепада давления и измерить парциальную молярную плотность перекрестных флуктуаций энтропии-объема растворенного вещества B, ^SV δ _B , производную 3 ^rd от G , напрямую ¹³ 13.K. Yoshida, S. Baluja, A. Inaba, K. Tozaki и Y. Koga, J. Solution Chem. 40 , 1271 (2011). https://doi.org/10.1007/s10953-011-9715-1 , а затем графически определить производную величину 4 ^th , ^SV δ _BB , опять же, не полагаясь на какую-либо подгоночную функцию. ¹⁴ 14. K.Yoshida, S.Baluja, A.Inaba и Y.Koga, J. Chem. физ. 134 , 214502 (2011). https://doi.org/10.1063/1.3595263 Мы обнаружили, что этот подход эффективен для объяснения подробного сценария смешивания на молекулярном уровне.Например, величины третьей производной показали аномалию или особенность, определяющую границу двух качественно различных схем смешения. ^9–12 9. Ю. Кога, Термодинамика растворов и ее применение к водным растворам: дифференциальный подход (ALL) (Elsevier BV, Амстердам, 2007 г.), стр. 1–296. 10. Y. Koga, J. Phys. хим. 100 , 5172 (1996). https://doi.org/10.1021/jp952372d 11. Ю. Кога, Phys. хим. хим. физ. 15 , 14548 (2013).https://doi.org/10.1039/c3cp51650d 12. Ю. Кога, Термодинамика растворов и ее применение к водным растворам: дифференциальный подход (V) (Elsevier BV, Амстердам, 2007 г.), стр. 89–150. См. Приложение. Как упоминалось выше, мы применяем эту дифференциальную методологию к чистому H ₂ O в текущей работе и смотрим, есть ли какое-либо сингулярное поведение в величинах третьей производной для чистой жидкой воды в области умеренно высокого давления-температуры, чтобы исследовать возможный кроссовер молекулярной организации в чистом H ₂ O, таких как «жидкости высокой» и «низкой плотности».

II. ОБРАБОТКА ДАННЫХ

Раздел:

ChooseНаверх страницыРЕЗЮМЕ.ВВЕДЕНИЕII.ОБРАБОТКА ДАННЫХ < st