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量子谢灵顿-柯克帕特里克模型基态的变分假设
简介 — 自旋玻璃是统计物理学中的一个重要范式。除了它们在描述无序经典磁体方面的相关性 [1,2] 之外，研究还表明，优化任务（例如旅行商问题）可以映射到求解自旋玻璃系统的基态 [1,3,4] 。通过引入横向场，可以将经典自旋玻璃提升为量子模型。由此产生的量子自旋玻璃本身就构成了研究无序和挫折与量子效应相互作用的重要场所 [5] 。此外，有证据表明，可以利用量子性来简化优化任务，例如通过量子退火 [6 – 10] 。量子自旋玻璃模型的教科书例子是量子 Sherrington-Kirkpatrick (QSK) 模型，它是经典 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型的推广 [11,12] 。QSK 模型已在文献中得到了广泛的分析研究 [12 – 18] 和数值研究 [19 – 30] 。虽然著名的 Parisi 解 [31,32] 为经典 SK 模型提供了完整的解，但量子 SK 模型仍有许多悬而未决的问题。
![b'magic-角角扭曲的双层石墨烯可容纳各种有趣的物质状态，包括非常规的超导状态。但是，这种材料可以构成全新的物质状态吗？在这次演讲中，我将讨论两种不同类型的电子冷凝物的可能出现，它们超出了BCS耦合范式。这些是由费米子四晶体形成的冷凝物，在电子对之间没有相干性，而是对之间的一对。通过在魔术角扭曲的低能有效模型上使用大型蒙特卡洛模拟[1]用于魔法扭曲的双层石墨烯，我们表明，取决于超导基态，费米昂四倍体置换率可能是遗传阶段。打破时间逆转对称性的四个电子通常出现在超导过渡上方[2]。相反，如果基态是列源超导体，我们的数值模拟表明，该系统在正常金属相中熔化之前表现出电荷4E相[3]。这表明扭曲的双层石墨烯是稳定和观察这些新型量子状态的理想平台。](/simg/6/6d3cf3ed101c36f703d3ff583b37daeb7ee69d78.webp)
b'magic-角角扭曲的双层石墨烯可容纳各种有趣的物质状态，包括非常规的超导状态。但是，这种材料可以构成全新的物质状态吗？在这次演讲中，我将讨论两种不同类型的电子冷凝物的可能出现，它们超出了BCS耦合范式。这些是由费米子四晶体形成的冷凝物，在电子对之间没有相干性，而是对之间的一对。通过在魔术角扭曲的低能有效模型上使用大型蒙特卡洛模拟[1]用于魔法扭曲的双层石墨烯，我们表明，取决于超导基态，费米昂四倍体置换率可能是遗传阶段。打破时间逆转对称性的四个电子通常出现在超导过渡上方[2]。相反，如果基态是列源超导体，我们的数值模拟表明，该系统在正常金属相中熔化之前表现出电荷4E相[3]。这表明扭曲的双层石墨烯是稳定和观察这些新型量子状态的理想平台。
b'magic-角角扭曲的双层石墨烯可容纳各种有趣的物质状态，包括非常规的超导状态。但是，这种材料可以形成全新的物质状态吗？在本次演讲中，我将讨论两种不同类型的电子冷凝物的可能出现，它们超出了BCS耦合范式。这些是由典型的四元素形成的冷凝物，在电子对之间没有相干性，而是对成对对之间的相干性。通过使用大型蒙特卡洛模拟在魔术角扭曲的低能有效模型[1]中，我们表明，取决于超导地面状态，费米式四倍体置置供应量可以作为遗传相吻合。由四个破坏时间逆转对称性的电子形成，通常出现在超导过渡上方[2]。相反，如果基态是列明超导体，则我们的数值模拟表明，该系统在正常金属相中熔化之前表现出电荷4E相[3]。这表明扭曲的双层石墨烯是稳定和观察这些新型量子状态的理想平台。
腔诱导的偏光型基态的集体行为
空腔量子电动力学为设计和控制光 - 二聚体相互作用提供了理想的平台。在这项工作中，我们研究了谐波陷阱中许多粒子系统中的共同现象，该系统耦合到同型腔腔吸尘器。系统夫妻通过其质量中心和集体极化状态聚集到腔场。腔场介导对成对的长距离相互作用并增强颗粒的有效质量。这导致在物质基态密度中的定位增强，当光和物质在共振上时具有最大值，并以粒子数表现出类似dicke的集体行为。轻度 - 物质相互作用还修改了极化系统的光子性能，因为基态填充了束光子。此外，还表明，磁磁性A 2项对于系统的稳定性是必需的，否则是较高的基态不稳定性。我们证明，通过外部磁场并通过监测Landau-Zener的过渡概率，极化人群的相干转移是可能的。
公钥伪enentanglement和学习基态纠缠结构的硬度
鉴于当地的哈密顿量，确定其基态的纠缠结构有多困难？我们表明，即使一个人只是试图决定基态是否是vs vs vs nake nake纠缠的尺寸，我们也表明这个问题在计算上是可悲的。我们通过在公钥环境中构建强大形式的伪enentangrement来证明这一点，在该环境中，用于准备国家的电路是公共知识。特别是，我们构建了两个量子电路家族，这些量子回路与近距离纠缠的状态相比，但在学习误差（LWE）假设下，对电路的经典描述仍无法区分。电路的难以区分，然后使我们能够将自己的建筑转化为哈密顿人。我们的工作打开了哈密顿复杂性的新方向，例如，学习某些物质阶段是否难以学习。
b'Abstract：在石墨烯纳米结构中掺入非苯并丁基基序会显着影响其特性，从而使其对碳基电子中的应用有吸引力。但是，了解特定的非苯并结构如何影响其性质仍然有限，并且需要进一步的研究以充分理解其含义。在这里，我们报告了一种表面合成策略，用于制造非偶氮纳米仪，其中含有五角形和七型环的不同组合。通过扫描隧道显微镜和光谱法研究了它们的结构和电子特性，并得到了计算研究的补充。在Au（111）表面上的前体P热激活后，我们检测到了两种主要的纳米摄影产物。纳米谱A A A A嵌入了通过甲基取代基的氧化环闭合形成的两个叠氮单元，而A A S则包含一个叠氮单元和一个石 - 孔缺陷，由氧化环闭合型和骨架环形反射反应组合形成。 A A A表现出一种抗铁磁基态，其磁性含量最高的磁交换耦合最高的含量含有纳米谱，与副产品并存，副产品与封闭的壳构型共存，这是由环闭合型和环型重新训练反应组合（B A，B A A A，B A S，B A S，B S，B S-S-A和B S）。我们的结果提供了对新型NGS
b'Abstract：在石墨烯纳米结构中掺入非苯并丁基基序会显着影响其特性，从而使其对碳基电子中的应用有吸引力。然而，了解特定的非苯基结构如何影响其性质仍然有限，并且需要进一步的研究以充分理解其含义。在这里，我们报告了一种地面合成策略，用于制造非偶氮纳米仪，其中包含五角形和七型甲环的不同组合。通过扫描隧道显微镜和光谱检查研究了它们的结构和电子特性，并补充了计算研究。在AU（111）表面的前体P的热激活后，我们检测到了两种主要的纳米摄影产物。纳米谱烯A A A A嵌入了通过甲基取代基氧化环闭合形成的两个叠氮烯单元，而A A S包含一个叠氮单元和一个石 - 孔缺陷，由氧化环盘纤维和骨骼环形反应组合形成。a a A表现出抗铁磁基态，其磁性交换耦合最高的含量最高的含量含量为纳米谱，并与副产品并存，副产品具有封闭的壳构型，这是由环封元型和环型重新计算反应组合的（b a a a，b a s s s s，b a，b a s，b a，b a s s，b a s s，b s-a和b s s）。我们的结果提供了对包含非苯甲酸基序及其量身定制的电子/磁性的新型NG的单个金原子辅助合成的见解。
改进的机器学习算法用于预测基态性质
寻找量子多体系统的基态是量子物理学中的一个基本问题。在本文中，我们给出了一种经典的机器学习 (ML) 算法，用于预测具有编码几何局部性的归纳偏差的基态性质。所提出的 ML 模型在仅从同一物质量子相中的其他汉密尔顿量的 O (log) n ÞÞ 数据中学习后，便可以有效地预测 n 量子比特间隙局部汉密尔顿量的基态性质。这大大改进了以前需要 O (nc Þ 数据才能获得较大常数 c 的结果。此外，所提出的 ML 模型的训练和预测时间随着量子比特数 n 的增加而增加。在具有多达 45 个量子比特的物理系统上进行的数值实验证实了使用小型训练数据集预测基态性质的有利扩展。
利用电路深度估计基态能量的量子算法对精度的依赖性呈指数级提高
量子计算领域的一个里程碑将是比最先进的经典方法更快地解决量子化学和材料问题。目前的理解是，要实现该领域的量子优势，需要一定程度的容错能力。虽然硬件正在朝着这一里程碑的方向改进，但优化量子算法也使其更接近现在。现有的基态能量估计方法成本高昂，因为它们需要每个电路的门数，而这些门数会随着所需精度位数的增加而呈指数增长。我们通过开发一种基态能量估计算法，将成本成倍降低，该算法的成本随着精度位数的增加而线性增长。相对于最近对工业相关分子碳酸乙烯酯和 PF − 6 的基态能量估计的资源估计，估计的门数和电路深度分别减少了 43 倍和 78 倍。此外，该算法可以使用额外的电路深度来减少总运行时间。这些特性使我们的算法成为在早期容错量子计算时代实现量子优势的有希望的候选算法。
在量子旋转集合中长寿的挤压基态
我们在原子旋转1玻色的凝结物中产生自旋挤压基态，该凝结物在量子临界点附近调节，该量子使用一种新型的非绝热技术将相互作用集合的不同自旋阶段分开。与典型的非平衡方法相反，用于通过量子相变的淬灭原子挤压状态，挤压的基态是及时的，具有恒定的正交挤压角。挤压的基态有6-8 dB的挤压和恒定的挤压角。测量挤压基态的长期演变，并显示出2 s的挤压程度的逐渐下降，这是由于原子密度损失而通过缓慢调整汉密尔顿的良好模型。有趣的是，尽管损失了75％的原子，但对逐渐减小的建模不需要额外的自旋脱碳模型。
来自深度量子电路的抗噪基态能量估计
在容错方面，量子计算的实用性将取决于量子算法中噪声影响的可避免程度。混合量子-经典算法（如变分量子特征值求解器 (VQE)）是为短期方案设计的。然而，随着问题规模的扩大，VQE 结果通常会因当今硬件上的噪声而变得杂乱。虽然错误缓解技术在一定程度上缓解了这些问题，但迫切需要开发对噪声具有更高鲁棒性的算法方法。在这里，我们探索了最近引入的量子计算矩 (QCM) 方法对基态能量问题的鲁棒性，并通过分析示例展示了底层能量估计如何明确地滤除非相干噪声。受此观察的启发，我们在 IBM Quantum 硬件上为量子磁性模型实现了 QCM，以检查随着电路深度的增加噪声过滤效果。我们发现 QCM 保持了极高程度的误差稳健性，而 VQE 则完全失效。在量子磁性模型中，对于多达 20 个量子比特的超深试验态电路（最多 500 个 CNOT），QCM 仍然能够提取合理的能量估计值。大量实验结果支持了这一观察结果。要达到这些结果，VQE 需要在错误率上将硬件改进大约 2 个数量级。
量子 Sherrington-Kirkpatrick 模型基态的变分假设
这里，我们考虑一个变分族，其动机是广义群论相干态 [36] 的概念，它扩展了乘积态 Ansatz，引入了更丰富的纠缠结构。这些状态的特殊结构使我们能够引入非平凡的量子关联，同时保留有效计算变分基态的能力，最大系统规模为 N ¼ 200 个自旋。我们还开发了一种研究基态纠缠结构的方法。我们的结果显示了纠缠的体积定律，这表明尽管 QSK 模型涉及所有自旋相互作用，但纠缠一夫一妻制并不提供缩放约束。此外，这种纠缠结构也在量子信息背景下引入的一组状态中得到识别，即