科學家們有史以來第一次利用一種名為 “量子壓縮”的技術，提高了被稱為光學頻率梳激光器器件的氣體傳感性能。這些超精密傳感器就像氣體分子的指紋掃描儀?？茖W家們已經利用它們發現了石油和天然氣作業上方空氣中的甲烷泄漏，以及人類呼吸樣本中的 COVID-19 感染跡象。 現在，在一系列實驗室實驗中，研究人員為使這類測量更靈敏、更快速（將頻率梳探測器的速度提高一倍）鋪平了道路。這項工作由科羅拉多大學博爾德分校的 cott Diddams和加拿大拉瓦爾大學的Jér?me Genest合作完成。電氣、計算機和能源工程系教授Diddams說：“假設你需要檢測工廠環境中微量的危險氣體泄漏。只需要10分鐘與20分鐘相比，在保證人員安全方面會有很大的不同?！?/p>

他和同事們于1月16日在《Science》上發表了他們的研究成果。ECEE博士后研究員Daniel Herman領導了這項研究。

普通激光器只發出一種顏色的光，而頻率梳激光器則同時發出幾千到幾百萬種顏色的脈沖。在這項新研究中，研究人員使用普通光纖來精確操縱這些激光器發出的脈沖。他們能夠 “壓縮”這些光，使其某些特性更加精確，而另一些特性則更加隨機。換句話說，這項研究戰勝了宇宙中存在的一些極小尺度的自然隨機性和波動性。

Diddams說：“戰勝量子不確定性很難，也不是免費的。但這對于一種強大的新型量子傳感器來說，確實是非常重要的一步?！?/p>

爭奪光子

這項技術誕生于JILA（科羅拉多大學博爾德分校與美國國家標準與技術研究院（NIST）的聯合研究所）。Diddams是由JILA的Jan Hall領導的團隊成員之一，該團隊在20世紀90年代末首次開創了頻率梳激光器。Hall也因此于2005年獲得了諾貝爾物理學獎。

例如，當這些激光脈沖穿過大氣層時，其中的分子會吸收某些顏色的光，但不會吸收其他顏色的光。這樣，科學家就可以根據激光中消失的顏色來識別空氣中的物質。想象一下，這有點像一把掉了幾個齒的梳子--這就是它名字的由來。但Diddams說：“這些測量結果也有內在的不確定性?！?/p>

他指出，光是由光子組成的，雖然激光從外觀上看可能井然有序，但其單個光子卻并非如此。Diddams說：“如果你要探測這些光子，它們不會以完全一致的速度到達，比如每納秒一個。相反，它們到達的時間是隨機的。”反過來，這就在梳狀頻率傳感器傳回的數據中產生了他所說的 “模糊性”。

給予壓縮

在量子物理學中，許多屬性是耦合的，因此精確測量其中一個屬性會降低對另一個屬性的測量精度。一個典型的例子是電子等小粒子的速度和位置--你可以知道電子在哪里，也可以知道它移動的速度，但永遠無法同時知道兩者。壓縮是一種技術，它能最大限度地利用一種測量方法，而犧牲另一種測量方法。

在一系列實驗室實驗中，Diddams和他的同事以一種令人驚訝的簡單方式實現了這一壯舉：他們將頻率梳光脈沖通過一根普通光纖發送，這根光纖與向家中輸送互聯網的光纖并無太大區別。

光纖的結構恰到好處地改變了光線，使來自激光器的光子以更有規律的間隔到達。但這種有序性的提高是有代價的。測量光的頻率或光子如何振蕩以產生特定顏色變得有些困難。不過，這種權衡使得研究人員在檢測氣體分子時，誤差比以前小了很多。

他們在實驗室中用硫化氫樣本測試了這種方法，硫化氫是火山爆發中常見的一種分子，聞起來像臭雞蛋。研究團隊報告說，使用其壓縮頻率梳探測這些分子的速度是使用傳統設備的兩倍。研究人員還能在紅外光范圍內實現這一效果，比科學家們以前所取得的成果高出約1000倍。

該研究團隊在將其新型傳感器投入實際應用之前還有很多工作要做。Herman說：“但我們的研究結果表明，我們比以往任何時候都更接近在現實世界中應用量子頻率梳?！?/p>

Diddams表示同意：“科學家們稱這為‘量子提速’，我們已經能夠操縱量子力學中的基本不確定性關系，更快更好地測量一些東西。”

這項新研究的其他合著者還包括科羅拉多大學博爾德分校的Joshua Combes教授、研究生Molly Kate Kreider、Noah Lordi、Eugene Tsao和Matthew Heyrich以及博士后研究員Alexander Lind 。拉瓦爾大學研究生Mathieu Walsh也是共同作者之一。

科羅拉多大學博爾德分校研究人員創辦的LongPath Technologies公司開發的梳狀頻率氣體傳感器的激光發射器。該公司的探測器可以實時發現石油和天然氣設施中泄漏的甲烷。(圖片來源：Casey Cass/科羅拉多大學博爾德分校）。

Scott Diddams（左）和研究生 Pooja Sekhar、Mary KateKreider 在校園內的量子工程實驗室。(圖片來源：科羅拉多大學博爾德分校）。

頻率梳光譜和量子噪聲。 雙梳結構原理和單梳壓縮概念及其結果。。

雙梳時域數據和模式分辨光譜處理鏈。

量子增強雙梳實驗的詳細示意圖。

模式分辨壓縮雙梳光譜。

圖 6：雙梳透射光譜與擬合。(A) 根據每個單獨通道的傅立葉變換比值生成的平均雙梳透射光譜。這些數據來自 1112 個干涉圖或約 198ms 數據采集的平均值。黑色曲線是對 SQZ 數據集的擬合，其中最明顯的是 H2S 的窄吸收特征。黑色為 SQZ 數據集的擬合曲線。灰色為其中一個通道的雙梳光譜，以供參考。(B) 顯示了三種情況下的殘差（透射減去擬合）：SNL（紅色）、SQZ（藍色）和 ANTI-SQZ（黃色）。在這種平均條件下，QNR 約為 2.6dB。殘差噪聲的變化源于上圖所示雙梳光譜中的功率不均。(C) 放大幾條 H2S 吸收線，顯示數據和擬合程序的高質量。

圖 7：使用壓縮頻率梳的量子加速。 ? ? ? ?

審核編輯 黃宇