Google Quantum AI 探索量子层面物理定律的适用极限

Google Quantum AI 探索量子层面物理定律的适用极限

Google Quantum AI 使用量子模拟器来测试和完善已知的物理理论。

量子模拟器正在迅速发展，为解决以前只能通过理论物理和数值方法解决的问题开辟了新的可能性。谷歌量子人工智能实验室的研究人员及其同事通过研究一维量子磁体（特别是自旋 1/2 粒子链）的动力学，展示了这一新潜力。

量子人工智能实验室

最近，他们关注了统计力学的基本问题之一：一维量子磁体的演化能否用描述雪花落下时雪球形成的相同方程来描述？乍一看，这似乎是一个奇怪的比较，但在 2019 年，卢布尔雅那大学的研究人员发现了令人信服的数值证据，使他们得出这样的假设：海森堡 spin-1/2 模型中的自旋动力学属于通用卡达尔模型-巴黎级 -Zhanga (KPZ)。这是基于无限温度下自旋相关函数的缩放。

卡达拉-巴黎-张加

使用量子模拟器，Google Quantum AI 的研究人员能够通过实验证实这一假设。他们研究了海森堡自旋链的动力学，发现自旋相关函数确实在无限温度下表现出 KPZ 标度。这一发现意义重大，因为它将量子动力学与许多经典系统的表面生长特征的普遍类别联系起来。

实验数据和量子模拟

发表在《科学》杂志上

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该分布的均值和方差

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