技術文章

穩定性之鑰:掌握控制硬體可靠度,開啟量子未來

穩定性之鑰:掌握控制硬體可靠度,開啟量子未來

量子革命與雜訊的專制

本文主要闡述量子運算的巨大潛力,並介紹其根本的物理挑戰——去同調性 (decoherence),正是此挑戰使得控制系統的穩定性成為一項不容妥協的要求。

量子霸權的承諾

量子運算的核心在於利用量子力學的獨特原理,這些原理從根本上改變了資訊處理的方式,其三大支柱包括:疊加態 (superposition),即一個量子位元 (qubit) 可同時代表 0 和 1 的組合;糾纏 (entanglement),指兩個或多個量子位元的狀態能相互關聯,即使它們在物理上分離;以及干涉 (interference),透過操控機率波來增強正確答案的機率並消除錯誤答案。

這些原理賦予量子電腦探索遠超傳統電腦能力的龐大計算空間,有望在藥物開發、材料科學、金融模型和人工智慧等領域帶來革命性突破,從傳統的位元 (bit) 到量子位元 (qubit) 的轉變,代表著計算範式的根本性變革——從確定性的序列處理,轉向對資訊進行機率性、波狀的操控。

去同調性:可規模化量子運算的根本障礙

儘管潛力巨大,量子運算面臨著一個根本性的敵人:去同調性。

核心概念:

去同調性是指量子位元因與其環境互動,而失去其量子特性(如疊加與糾纏)的過程;一旦發生去同調性,量子位元會塌縮成一個傳統的古典狀態,其儲存的量子資訊也隨之被摧毀。

雜訊來源:

量子位元對最微小的擾動都極為敏感,這些擾動,或稱「雜訊」,來源廣泛,包括熱擾動(溫度變化)、電磁干擾、機械振動以及雜散磁場,這種極端的敏感性,正是量子運算的「阿基里斯之踵」。

與時間賽跑:

所有的量子計算都必須在去同調性發生之前完成,一個量子位元的「同調時間」(coherence time)是衡量任何量子處理器品質的主要指標,近期的研究再三強調,量子位元的穩定性與可靠運作時間,正受到這種環境敏感性的嚴重限制。

雜訊中等規模量子 (NISQ) 時代

當前的量子電腦正處於「雜訊中等規模量子」(Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ) 時代,此時代的特點是處理器擁有數十到數百個量子位元,但尚未達到容錯水準;儘管成就斐然,這些系統本質上是「雜訊的」,它們的操作因去同調性與不完美的控制而存在較高的錯誤率。

最終目標是建造容錯量子電腦,這不僅需要更多的量子位元,更需要大幅降低錯誤率,為此,量子糾錯 (Quantum Error Correction, QEC) 編碼應運而生,但其代價高昂,可能需要數千個物理量子位元才能構成一個邏輯上經過糾錯的量子位元,並且要求底層物理操作的保真度 (fidelity) 超過 99.9%。

從 NISQ 時代邁向容錯時代,代表著對可靠性要求的質變,過去,在實驗室中,只要一個量子閘能「運作」即可,然而,在容錯架構下,這個閘門必須在其整個運作壽命內,以統計上完全相同的效能重複運作數百萬次,這使得控制系統中任何微小、漸進的效能漂移,都可能從一個可容忍的實驗誤差,演變成導致整個計算失敗的災難性故障,因此,長期元件老化的問題,已從次要考量,躍升為阻礙量子運算發展的主要工程障礙。

古典控制堆疊:攸關任務成敗的子系統

接下來將解構量子電腦,揭示其對一套複雜古典電子系統的依賴性,並聚焦於作為與量子位元最終、最關鍵介面的射頻訊號鏈。

量子電腦的解剖學:從量子位元到演算法

量子電腦並非單一的巨型設備,而是一個複雜的多層次堆疊,其核心是量子處理器單元 (Quantum Processing Unit, QPU),其中包含的量子位元被安置在接近絕對零度的低溫環境(稀釋製冷機)中,若沒有古典的控制與量測系統,QPU 本身是無法運作的;此系統由室溫電子設備、軟體和大量線路組成,負責將高階演算法轉譯為操控量子位元所需的低階物理訊號;控制堆疊包括數位處理器、任意波形產生器 (AWG) 以及射頻/微波升降頻模組,所有這些都由一個編譯器協調,該編譯器負責將量子電路映射到物理操作上。

射頻/微波訊號鏈:量子位元的聲音與耳朵

大多數主流的量子位元技術,如超導、離子阱和自旋量子位元,都依賴精確的射頻或微波訊號進行操作。

量子位元操控:

為了改變量子位元的狀態(例如,執行一個量子閘操作),需要將經過精確整形和定時的微波或射頻脈衝,透過同軸電纜傳送到 QPU,這些脈衝的頻率必須與量子位元的共振頻率精確匹配,而其振幅和持續時間則決定了量子位元狀態在布洛赫球 (Bloch sphere) 上的旋轉角度。

量子位元讀取:

為了測量量子位元的狀態,會向一個與其耦合的共振腔發送探測訊號,反射訊號的相位和振幅會因量子位元的狀態而改變,這個微弱的訊號被放大後,傳送回室溫電子設備進行數位化和分析。

關鍵元件:

此訊號鏈由眾多射頻元件組成,包括訊號產生器、混頻器、濾波器、衰減器,以及至關重要的功率放大器,用以將控制訊號提升至所需功率位準。

下表總結了幾種主流量子位元技術及其對控制訊號的需求,突顯了射頻/微波技術的普遍重要性。

表 1:主流量子位元模態及其控制訊號需求
量子位元模態 物理系統 控制機制 典型頻率範圍
超導 (Transmons) 超導電路 微波脈衝 4–8 GHz
離子阱 懸浮的帶電離子 雷射或微波場 MHz 至 GHz
矽自旋量子位元 半導體量子點中的電子自旋 微波脈衝 10–40 GHz
中性原子 雷射冷卻的原子陣列 雷射 光學頻率
光子 單光子 光學元件 (分光鏡、相位調變器) 光學頻率

對射頻控制訊號保真度的嚴苛要求

量子運算對其控制系統的要求是毫不留情的。

極致精確:

量子操作本質上是類比的,對控制脈衝的確切屬性高度敏感;脈衝的振幅、相位、頻率或時序上的任何誤差,都會直接轉化為量子閘的錯誤。

低溫運作:

射頻訊號鏈必須將這些純淨的訊號傳送到低溫環境中(低至mK等級),這要求元件和互連組件(如電纜、連接器)在巨大的溫度梯度下仍能保持穩定的電氣和機械特性,低損耗至關重要,既能防止訊號衰減,又能最大限度地減少對製冷機的熱負載。

穩定性至上:

控制系統必須能長時間提供極其穩定的訊號,射頻元件(如放大器的增益或相位響應)的任何效能漂移,都會改變控制脈衝,從而引入計算錯誤,IBM 的研究強調了實現雙量子位元閘錯誤穩定性的重要性,其波動在數月內不超過 0.001,近期研究也顯示,即使在 40 天的測量中,頻率穩定性也是量子設備的關鍵指標。

隨著量子位元本身的品質(如同調時間、製造工藝)不斷提升,系統效能的瓶頸逐漸轉移;最初,量子實驗受限於量子位元本身的同調性,如今,當量子位元越來越完美時,新的瓶頸變成了傳統的控制電子設備,控制訊號中的非理想因素開始主導整個系統的錯誤預算,這表示擴展到數千或數百萬個量子位元,不僅僅是製造更多量子位元的問題,更是建造一個擁有數千或數百萬個通道、且所有通道都完美穩定和同步的傳統控制系統的挑戰。因此,擴展量子電腦是一項雙重挑戰,需要量子硬體和古典硬體並行發展,一個在量子位元數量上的突破,如果沒有一個能夠以足夠且穩定的保真度來操作它們的控制系統,將變得毫無意義,這使得每一個射頻元件的可靠性,從一個簡單的工程任務,提升為實現大規模量子運算的根本性賦能要素。

隱藏的失效模式:射頻元件的長期漂移與老化

下文是技術論證的核心,詳細闡述了看似可靠的射頻元件如何隨著時間推移而退化,以及為何這種漸進式的退化對量子運算構成致命威脅。

超越「第一天」的規格:標準驗證的不足

標準的元件規格書僅描述了在標稱條件下的效能。然而,對於一台必須連續運轉數月甚至數年的量子電腦而言,關鍵問題不在於「現在的效能如何?」,而在於「經過 10,000 小時運轉後,效能會變成怎樣?」,那些微小、累積性的老化效應,往往無法被標準的功能性測試所捕捉,卻是高精度系統長期可靠性下降的主要驅動因素。

射頻功率放大器的損耗物理學

在控制鏈中,射頻功率放大器 (PA) 是承受壓力最大的元件之一,它們以高功率運作以驅動量子位元,它們的效能退化是控制訊號不穩定的主要來源,其老化的物理機制主要包括:

  • 熱載子注入 (HCI): 強電場加速電荷載子(電子/電洞),使其獲得足夠能量注入到電晶體的閘極氧化層中,這些被捕獲的電荷會隨時間改變電晶體的閾值電壓,從而使其效能退化。
  • 偏壓溫度不穩定性 (BTI): 即使在恆定的偏壓和高溫下,矽與介電質界面處的化學鍵也可能斷裂,捕獲電荷並改變閾值電壓,這是一種漸進式的損耗機制。
  • 電遷移 (EM): 金屬互連線中的電子「風」會隨時間物理性地移動金屬原子,導致空洞或短路,這在高功率密度元件中是一個主要問題。
  • 時間相依介質崩潰 (TDDB): 在高電場和高溫下,絕緣層(如閘極氧化層)中會逐漸形成導電路徑,最終導致失效。

退化的連鎖反應:從物理變化到效能漂移

這些微觀的物理變化會以宏觀、可測量的形式,體現在射頻放大器關鍵效能參數的漂移上,下表總結了主要的失效機制及其對量子控制的影響。

表 2:射頻功率放大器老化機制及其效能影響
老化機制 物理描述 受影響的射頻參數 對量子位元控制的影響
熱載子注入 (HCI) 高能載子注入並被困在閘極介電質中,改變電晶體特性。 增益、輸出功率、相位、線性度 改變脈衝振幅和相位,導致量子閘旋轉角度和旋轉軸錯誤。
偏壓溫度不穩定性 (BTI) 在偏壓和高溫下,介面缺陷產生並捕獲電荷。 閾值電壓漂移,導致增益和偏置點變化。 導致控制脈衝振幅不穩定,降低閘保真度。
電遷移 (EM) 電子流動導致金屬原子遷移,造成互連線路開路或短路。 增益突然下降或完全失效。 導致控制訊號中斷,計算失敗。
時間相依介質崩潰 (TDDB) 絕緣層在高電場下逐漸退化,最終形成導電路徑。 災難性失效,元件損壞。 控制通道完全失效。

研究顯示,這些效應的影響不容小覷,在加速壓力測試下,僅數百小時後,放大器的增益就可能退化高達 50%,輸出功率下降 0.7 dB;此外,元件的相位響應也會隨時間改變;一項研究指出,相位在最初約 100 小時內會發生漂移然後趨於穩定,這突顯了其動態特性;對於相位即是操作本身的量子運算而言,任何未經校準的漂移都是致命的錯誤,老化和溫度還會增加放大器自身的內部雜訊,這些雜訊會直接疊加到控制訊號上,加劇量子位元的去同調性。

量化影響:從元件漂移到閘保真度下降

射頻元件的效能漂移並非抽象問題,它對量子計算的準確性有著直接且可量化的衝擊,學術研究已經為此建立了數學模型,明確地將控制訊號的不準確性與最終的量子閘錯誤率聯繫起來。

關鍵在於,即使是微小的靜態誤差,例如:振幅誤差 (δA) 或相位誤差 (δφ),都會導致量子閘操作的錯誤,振幅誤差會導致量子位元狀態的過度或不足旋轉,而相位誤差則會使其繞著錯誤的軸旋轉。

然而,真正的挑戰並非靜態誤差,而是漂移;一台量子電腦可以在特定時間點進行校準,以補償控制鏈中當時存在的靜態誤差,但是,如果放大器的增益和相位因老化而隨時間漂移,那麼校準就會失效,系統會以為自己正在發送完美的脈衝,而實際上卻是錯誤的脈衝,這將導致錯誤緩慢而無聲地累積,最終破壞整個計算的結果;這使得頻繁的即時重新校準成為必要,但這會消耗寶貴的計算時間,且無法應對不可預測的漂移,唯一的真正解決方案,是使用那些在其運作壽命內被證明是穩定可靠的元件。

透過加速壽命測試降低風險:HTOL 方法學

接下來將介紹測試解決方案的框架:運用成熟的可靠度工程原理,主動驗證元件,以降低長期漂移的風險。

加速測試的原理

要測試一個元件的完整預期壽命(例如 10 年以上)是不切實際的,加速壽命測試 (Accelerated Life Testing, ALT) 是一種方法學,它利用升高的壓力(如溫度、電壓)在更短的時間內誘發失效機制,透過理解失效物理學,我們可以運用數學模型,將加速測試的結果外推至正常操作條件,從而預測元件的壽命與可靠性。

深入解析高溫壽命測試 (HTOL)

定義:

HTOL 是一種標準化的 ALT 方法,將待測元件在施加電氣偏壓的情況下,置於高溫環境中運作一段規定的時間(通常為 1000 小時),以加速熱啟動的失效機制。

工業標準:

HTOL 並非臨時性的測試,而是受到嚴格的工業標準所規範,主要是 JEDEC JESD22-A108 和 MIL-STD-883 Method 1005,這些標準詳細規定了測試條件、樣本數量和合格/失效標準,賦予了此方法極高的公信力。

數據分析的統計模型:

  • 阿瑞尼斯方程式 (Arrhenius Equation): 此模型描述了熱啟動化學反應速率(許多失效機制的基礎)與溫度的關係,它被用來計算熱加速因子 (AFtemp),從而能夠根據高溫測試數據預測在較低操作溫度下的壽命。
  • 韋伯分佈 (Weibull Distribution): 這是可靠度分析的基石。透過分析 HTOL 測試中的失效時間數據,這個強大的統計分佈可以模擬不同的失效模式(早期失效、隨機失效、損耗失效),其形狀參數 (β) 指示失效模式,而特徵壽命 (η) 則預測了約 63.2% 樣本失效的時間點,它是分析 HTOL 數據的標準工具。

為何 HTOL 對量子硬體至關重要

失效的代價:

在量子電腦中,單一元件的失效都是災難性的,系統必須從毫開爾文(mK)的低溫暖機,這個過程可能需要數天;接著要在複雜的低溫組件中找出並更換故障元件;最後,整個系統還需要重新冷卻和校準,這將導致數週的停機時間和巨大的成本。

對效能可靠性的需求:

對於量子運算而言,失效的標準不僅是「元件是否還能運作?」,而是「其效能是否已漂移出維持高保真度量子閘所需的狹窄容許範圍?」,HTOL 測試若能結合對關鍵射頻參數(如增益、相位、雜訊)的持續監控,是唯一能夠在加速壽命中特性化這種效能漂移的方法。

傳統的 HTOL 通常是一種合格/失效的驗證測試,然而,量子運算需要知道的是一個參數如何隨時間漂移,而不僅僅是它是否會災難性地失效;因此,HTOL 在量子領域的應用必須從簡單的驗證測試,演變為長期的效能穩定性特性化測試,這就需要一種測試系統,它不僅能施加壓力,還能同時、持續、精確地監控數十甚至數百個待測物 (DUT) 在整個 1000 小時測試期間的射頻效能;這種獨特的需求,為量子運算催生了可靠度測試領域一個全新的、高價值的子市場,並要求一類專注於多通道、高精度、長期射頻效能監控的新型 HTOL 系統,而不僅僅是測試結束後的電性篩選。

奧創系統:為量子級可靠度量身打造的解決方案

本章將展示奧創系統所提供的測試解決方案,作為前述所確立問題的具體、優越的解決方案。

填補缺口:專業射頻 HTOL 測試平台的需求

如前文所述,驗證用於量子控制系統的射頻元件需要一套獨特的功能組合:

  • 高通道數: 能夠並行測試大量元件,以提高效率並獲得統計上顯著的結果,同時滿足大規模量子電腦所需的大量放大器驗證需求。
  • 高功率與寬頻率範圍: 能夠匹配不同量子位元模態所用控制放大器的工作條件。
  • 卓越的穩定性與精度: 測試系統自身的訊號源和功率控制必須比待測物穩定一個數量級以上,否則無法區分是待測物漂移還是測試設備漂移。
  • 持續、自動化監控: 能夠在整個測試期間無需人工干預地記錄每個通道的射頻效能參數(如插入損耗/增益),這對特性化漂移至關重要。
  • 高隔離度: 防止單一待測物失效影響相鄰通道的測量,確保數據完整性。

TSQA HTOL 測試平台的技術分析

奧創系統所提供的 TSQA 平台正是為應對這些挑戰而設計,以TSQA-1X8PME為例,其各項功能直接對應了前述的挑戰:

表 3:奧創 TSQA-1X8PME HTOL 系統技術規格分析
特性/參數 規格 與量子元件驗證的關聯性
通道數 8個輸出/8個輸入 (可堆疊擴充至80+通道) 滿足高通量、統計顯著性測試需求,並可隨量子電腦規模擴展。
輸出功率 高達 +40 dBm (10 W) 提供足夠的功率以模擬真實操作條件下對功率放大器的壓力。
功率穩定性 每通道獨立的閉迴路自動增益控制 (ALC) 核心優勢:確保施加在待測物上的壓力源極度穩定,從而能精確測量待測物自身的長期效能漂移。
監控能力 8個輸入通道即時量測輸出功率 實現對增益/插入損耗的持續監控與記錄,提供分析長期漂移所需的關鍵數據。
埠間隔離度 高達 85 dB 有效防止單一待測物失效時,其訊號洩漏干擾其他通道,確保多通道測試數據的獨立性與準確性。
自動化/軟體 圖形化介面、自動測試序列、失效記錄 實現數月無人值守的長期測試,自動記錄效能超出容許範圍的事件,完美契合漂移特性化的需求。
訊號源多樣性 內建 CW/脈衝源,支援外部調變訊號 可模擬多種量子位元控制脈衝,從簡單的連續波到複雜的調變波形,提高測試的真實性。

奧創所提供的 TSQA 平台具有獨特的定位,它是一個高度整合、專為 HTOL 測試而生的系統,而非由通用儀器拼湊而成,其關鍵差異在於將高穩定性訊號源、高功率放大、多通道閉迴路功率控制 (ALC) 以及自動化監控軟體,緊密整合在一個緊湊的機箱中,這與使用零散的訊號產生器、開關矩陣、功率計和客製化軟體來搭建類似系統相比,不僅體積更小、複雜度更低,且系統整體的穩定性也更高,提供一個長期、無人值守的可靠度測試系統是其核心,這與量子產業的需求不謀而合。

市場格局與戰略展望

本章將技術論證置於商業背景下,概述市場機會,並鞏固奧創解決方案的戰略重要性。

量子運算市場的發展軌跡

市場規模與成長:

量子運算市場預計將呈指數級增長,從 2024 年的約 14 億美元,到 2035 年可能超過 700 億美元,如此巨大的增長凸顯了其潛在價值。

關鍵硬體廠商:

先進可靠度測試的主要客戶,是那些正在建造量子處理器的公司,這包括科技巨頭(如 IBM、Google)和專業新創公司(如 IonQ、Rigetti、PsiQuantum、Quantinuum 等),這些公司正從研發階段邁向生產商業級系統,並面臨著確保其硬體可靠的巨大壓力。

風險投資與政府投入:

該領域由數十億美元的風險投資和政府資金(如 DARPA、IARPA、NIST)所驅動,這些投資者和機構越來越關注具體的進展和降低通往容錯計算路徑上的風險,使得可靠性成為盡職調查的關鍵項目,DARPA 的量子基準測試計畫明確要求驗證實用性和效能,而這本質上依賴於可靠的硬體。

表 4:量子運算硬體生態系統中的關鍵參與者
公司 主要量子位元模態 近期里程碑/規模
IBM 超導 推出超過 1,000 個量子位元的 Condor 處理器
Google Quantum AI 超導 宣稱實現「量子霸權」,持續開發容錯架構
IonQ 離子阱 推出商用級系統,專注於高保真度和連接性
Rigetti Computing 超導 提供全堆疊解決方案,目標是到 2026 年達到 4,000 量子位元
Quantinuum 離子阱 由 Honeywell Quantum Solutions 和 Cambridge Quantum 合併而成
PsiQuantum 光子 獲得大量投資,專注於建造百萬量子位元級的光子量子電腦
Pasqal 中性原子 2024 年達到 1,000 量子位元,目標是 2026 年達到 10,000

控制與量測生態系統

控制系統專家:

諸如 Zurich Instruments 和 Quantum Machines 等公司專注於量子電腦的控制與量測硬體/軟體堆疊,它們是關鍵的合作夥伴和潛在客戶,因為其系統內部射頻元件的可靠性對其自身產品的效能至關重要。

替代性可靠度策略:

  • 低溫 CMOS (Cryo-CMOS): 一個前景廣闊的長期方案是使用能在低溫(4K 或更低)下運作的 CMOS 技術來製造控制電子設備,並將其與量子位元共同放置,這減少了延遲和佈線的複雜性,主要研究由台夫特理工大學、麻省理工學院等機構以及 imec、Emergence Quantum 等公司進行。
  • 在位校準 (In-situ Calibration): 透過頻繁、自動化的校準來即時補償效能漂移。

然而,這些替代策略並不能取代 HTOL,反而使其變得更加重要;Cryo-CMOS 仍基於半導體元件,這些元件同樣會老化和漂移,其在低溫下的可靠性本身就是一個重大的研究課題;HTOL(或其低溫對應的 LTOL)仍然是驗證這些 Cryo-CMOS 晶片所必需的;另一方面,在位校準是一種反應性策略,它只能補償可測量的漂移,無法預防故障,並且會消耗寶貴的量子計算時間。

因此,HTOL 是一種前瞻性的策略,與上述兩者互補,它確保了被安裝的元件(無論是室溫射頻元件還是未來的 Cryo-CMOS)從根本上是穩定的,從而減輕了即時校準的負擔,並將過早失效的風險降至最低,HTOL 是任何嚴謹的量子硬體開發工作中,整體可靠性計畫的基礎部分。

戰略性結論:從追求效能到確保可靠度的必然轉變

量子產業目前正處於一場追求效能指標(量子位元數量、同調時間、保真度)的競賽中,然而,隨著這些系統開始被部署於解決實際問題,產業的重心將不可避免地轉向商業指標:正常運行時間、可用性和總體擁有成本。

在這個新階段,系統的可靠性將成為主要的競爭優勢,一家擁有 500 個量子位元、能可靠運轉數月的公司的價值,將遠遠超過一家擁有一千個量子位元、卻頻繁停機維修的公司。

投資於一個穩健的元件驗證策略,是確保高系統可靠性的最有效途徑,奧創系統所提供的 TSQA 平台為特性化量子電腦控制系統核心射頻元件的長期穩定性,提供了市場上最先進、專用且可擴展的解決方案,對於任何正在建造量子硬體的組織而言,採用這種嚴格、前瞻性的可靠度測試,並非一項成本,而是確保在即將到來的量子革命中佔據領先地位的關鍵投資。

參考資料

  1. What Is Quantum Computing? | IBM
  2. Quantum Computing: What are its challenges and potential for companies? - Plain Concepts
  3. Quantum Computing and RF Signal Generation | Windfreak Technologies, LLC
  4. QUANTUM COMPUTING: POWER AND PERIL
  5. What are the challenges in making and controlling qubits for quantum computers? - Quora
  6. Quantum computing - Wikipedia
  7. Quantum Computing: Promises, Challenges, and Breakthroughs - RNfinity
  8. Understanding quantum control's role in scaling quantum computing - McKinsey
  9. The essential role of RF connectors in quantum computing - Electronics Journal
  10. The essential role of RF connectors in quantum computing
  11. Simulation of Quantum Computers: Review and Acceleration Opportunities - arXiv
  12. IBM Quantum Computers: Evolution, Performance, and Future Directions - arXiv
  13. GRADE: Grover-based Benchmarking Toolkit for Assessing Quantum Hardware - arXiv
  14. GRADE: Grover-based Benchmarking Toolkit for Assessing Quantum Hardware - arXiv
  15. Quantum error correction below the surface code threshold - arXiv
  16. arXiv:1803.06176v1 [quant-ph] 16 Mar 2018 - QuTech
  17. Cryogenic Measurement Systems for Quantum Technology - Bluefors.com
  18. [2101.00071] QubiC: An open source FPGA-based control and measurement system for superconducting quantum information processors - ar5iv
  19. [2101.00066] Radio frequency mixing modules for superconducting qubit room temperature control systems - ar5iv
  20. Understanding the Complex RF Interconnect Requirements for Quantum Computing Technologies - Times Microwave Systems
  21. Getting from Qubit to Mega-Qubit Quantum Computers with Radio Frequency (RF) Calibrations | NIST
  22. Amplification at the quantum limit - Google Research
  23. AN-1363 APPLICATION NOTE - Analog Devices
  24. [1904.04178] Trapped-Ion Quantum Computing: Progress and Challenges - arXiv
  25. IonQ | Trapped Ion Quantum Computing
  26. Enhancing Qubit Control: The Power of Phase-Modulated Pulses - Quantum Machines
  27. Superior Frequency Stability and Long-Lived State-Swapping in Cubic-SiC Mechanical Mode Pairs - arXiv
  28. 15.5 Cryo-CMOS circuits and systems for scalable quantum computing - ResearchGate
  29. aging effect, will the phase relation input to output change over time? - Q&A - EngineerZone
  30. Aging: Not Always A Bad Thing - Semiconductor Engineering
  31. Degradation Mechanisms in CMOS Power Amplifiers Subject to Radio-Frequency Stress and Comparison to the DC Case | Request PDF - ResearchGate
  32. Aging in CMOS RF Linear Power Amplifiers: An Experimental Study - ResearchGate
  33. Aging Compensation in a Class-A High-Frequency Amplifier with DC Temperature Measurements - PMC
  34. Aging in CMOS RF Linear Power Amplifiers: An Experimental Study - UPCommons
  35. High Temperature Operating Life (HTOL) Test - EESemi.com
  36. Aging Compensation in a Class-A High-Frequency Amplifier with DC Temperature Measurements - MDPI
  37. Impact of transistor aging on RF low noise amplifier performance of 28nm technology: Reliability assessment | Request PDF - ResearchGate
  38. Microwaves in Quantum Computing - PMC
  39. An Experimental Investigation of the Degradation of CMOS Low-Noise Amplifier Specifications at Different Temperatures - MDPI
  40. Noise figure degradation analysis of power/ground noise on 900MHz LNA for UHF RFID
  41. Quantum Machines Launches Open-Source Framework that Cuts Quantum Computer Calibration From Hours to Minutes
  42. High-temperature operating life - Wikipedia
  43. The Guide to Semiconductor Reliability Testing - Accel RF
  44. Mastering HTOL for Enhanced Microelectronics Reliability - Number Analytics
  45. Introduction to HTOL stress tests - AnySilicon
  46. Reliability Qualification and Burn-In Services - EAG Laboratories
  47. HTOL/LTOL - - Relia Test Labs
  48. Reliability and Qualification - Cirrus Logic
  49. MIL-STD-883 Testing - Experior Laboratories
  50. Weibull analysis - SEM Lab Inc.
  51. Weibull Distribution: A Guide to Reliability Analysis - SixSigma.us
  52. Implementation of WL-HTOL for Early Reliability Assessments - TestConX
  53. www.numberanalytics.com
  54. TSQA-80PMF - Becker Nachrichtentechnik
  55. Battery Test Solutions | Keysight
  56. N5185A MXG Analog Signal Generator - Keysight
  57. RF microwave component testing | Rohde & Schwarz
  58. Wireless tester - RF analyzer/generator - Rohde & Schwarz
  59. Semiconductor Testing Solutions: Analog, 5G, Mixed-Signal & RF - NI - National Instruments
  60. Customized testing solutions & Test systems | SET GmbH
  61. Quantum Computing Market Size, Share & Trends Analysis 2033
  62. The Year of Quantum: From concept to reality in 2025 - McKinsey
  63. Quantum Computing Market Size | Industry Report, 2030 - Grand View Research
  64. Quantum Computing Market Size to Hit USD 13.82 Bn by 2034 - Cervicorn Consulting
  65. Quantum Computing Market Size, Share, Statistics, Growth, Latest Trends, 2024-2029 - MarketsandMarkets
  66. Quantum Computing Market 2025-2045: Technology, Trends, Players, Forecasts - IDTechEx
  67. Quantum Computing Market Size and Analysis | 2023-2030 - Next Move Strategy Consulting
  68. Quantum Computing Market Size, Growth & Outlook - 2035 - Market Research Future
  69. QC Companies in 2025: Guide Based on 4 Ecosystem Maps - Research AIMultiple
  70. 10 Leading Quantum Computing Companies at the Forefront - BlueQubit
  71. Quantum Computing Companies: A Full 2024 List
  72. Top 18 Quantum Computer Companies [2025 Updated] - SpinQ
  73. Rigetti Computing - Wikipedia
  74. A Study on Quantum Hardware - Impact Factor: 8.524
  75. EX-99.3 - SEC.gov
  76. ION GEOPHYSICAL CORP Form 10-Q Quarterly Report Filed 2020
  77. Annual Report for Fiscal Year Ending December 31, 2024 (Form 10-K) - Public now
  78. Form 10-K - SEC.gov
  79. Form 10K - SEC.gov
  80. Filed Pursuant to Rule 424(b)(4) - SEC.gov
  81. Turning Quantum Bottlenecks into Breakthroughs - Columbia Engineering
  82. Quantum investments in the age of AI - verve.vc
  83. TQI Exclusive: Main Sequence's Latest Thesis Guides Quantum Bets on the Edge of Commercial Use
  84. Rigetti Computing - Andreessen Horowitz
  85. Quantum Communications | NIST
  86. QB: Quantum Benchmarking - DARPA
  87. DARPA's Quantum Benchmarking Initiative: A Make-or-Break for Quantum Computing
  88. LogiQ - IARPA
  89. DARPA continues quest to validate quantum computing utility - Defense News
  90. DARPA Researchers Highlight Application Areas for Quantum Computing
  91. Hardware Engineer, Integration, Quantum AI job in Goleta, CA at Google - ITJobsWeb.com
  92. Quantum Machines | Hybrid Control for Quantum Computing
  93. Zurich Instruments Launches its First Qubit Controller Offering a Full Qubit Control System in a Single Instrument - The Quantum Insider
  94. Zurich Instruments' Quantum Analyzer Aimed at Real-time Multi-Qubit Readout
  95. Using Cryogenic CMOS Control Electronics to Enable a Two-Qubit Cross-Resonance Gate | PRX Quantum - Physical Review Link Manager
  96. CryoCMOS hardware technology a classical infrastructure for a scalable quantum computer | Request PDF - ResearchGate
  97. Cryo-CMOS Data Converters for Quantum Computing - KU Leuven - MICAS
  98. Scaling Quantum: how Cryo-CMOS blueprints bridge the gap to scalable quantum computers - Nanoscience - Oxford Instruments
  99. Quantum Integrated Circuits
  100. Progress in upscaling Si spin and superconducting based quantum technologies | imec
  101. Quantum Partnership Yields Scalable Control For Future Computers
  102. A new way for quantum computing systems to keep their cool | MIT News