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从多体视角看基于 Transmon 的量子计算机
量子计算机的探索正在如火如荼地展开。在过去十年中，量子计算的前沿领域已经从探索少量子比特设备扩展到开发可行的多量子比特处理器。超导 transmon 量子比特是当今时代的主角之一。通过和谐地结合应用工程与计算机科学和物理学的基础研究，基于 transmon 的量子处理器已经成熟到令人瞩目的水平。它们的应用包括研究物质的拓扑和非平衡状态，有人认为它们已经将我们带入了量子优势时代。然而，建造一台能够解决实际相关问题的量子计算机仍然是一个巨大的挑战。随着该领域以无拘无束的热情发展，我们是否全面了解潜伏的潜在危险的问题变得越来越紧迫。特别是，需要彻底弄清楚，在拥有 O (50) 量子比特的可行量子计算机的情况下，是否会出现与多量子比特性质相关的新的和迄今为止未考虑的障碍。例如，小型设备中量子门的高精度很难在大型处理器中获得。在硬件方面，大型量子计算机提出的独特要求已经催生了量子比特设计、控制和读出的新方法。本论文介绍了一种新颖的、不太实用的多量子比特处理器视角。具体来说，我们通过将局域化和量子混沌理论中的概念应用于多 transmon 阵列，将量子工程和多体物理学领域融合在一起。从多体的角度来看，transmon 架构是相互作用和无序非线性量子振荡器的合成系统。虽然 transmon 之间的一定程度的耦合对于执行基本门操作是必不可少的，但需要与无序（量子比特频率的站点间变化）进行微妙的平衡，以防止局部注入的信息在扩展的多体状态中分散。 Transmon 研究已经建立了不同的模式来应对效率低下（由于耦合小或无序大而导致的门速度慢）和信息丢失（耦合大或无序太小）之间的困境。我们使用当代量子处理器作为蓝图，在精确对角化研究中分析了 transmon 量子计算机的小型实例。仔细研究光谱、多体波函数和量子比特-量子比特相关性以获得实验相关的参数范围，发现一些流行的 transmon 设计方案在接近不可控混沌波动的区域运行。此外，我们在经典极限中建立了混沌的出现与量子混沌特征的出现之间的密切联系。我们的概念补充了传统的少量子比特图像，该图像通常用于优化小规模的设备配置。从我们全新的视角，可以探测到超出这个局部尺度的不稳定机制。这表明，在多体定位领域开发的技术应该成为未来 transmon 处理器工程的一个组成部分。
监控量子多体系统动力学研讨会 | （SMR 3868）
摘要- 谱形式因子 (SFF) 表征能量特征值的统计，是多体量子混沌的关键诊断。此外，可以定义部分谱形式因子 (pSFF)，它们指的是多体系统的子系统。它们为多体系统的能量本征态统计提供了独特的见解。我们提出了一种协议，允许在随机测量框架内测量量子多体自旋模型中的 SFF 和 pSFF。我们的协议提供了一个统一的测试平台，用于探测封闭量子系统中的多体量子混沌行为、热化和多体定位。此外，我们介绍了该协议在采用局部随机旋转和测量的捕获离子量子模拟器上的实现。
由于近场辐射热传递而导致相变纳米颗粒链中的多体有效导热率
a School of Energy Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, 92 West Street, Harbin 150001, China b Laboratoire Charles Coulomb (L2C) UMR 5221 CNRS-Université de Montpellier, F- 34095 Montpellier, France c Key Laboratory of Aerospace Thermophysics, Ministry of Industry and Information Technology, Harbin 150001, China d School of Energy and山东大学的动力工程，Qingdao 266237，中国E Institut Universitaire de France，1 Rue Descartes，F-75231 Paris Cedex 05，法国
多体素神经强化改变威胁调节网络内的静息状态功能连接
图 1. 神经强化干预总结（有关更多详细信息，请参阅 Taschereau-Dumouchel、Cortese 等人，2018 年）。A）一次多体素神经强化试验中的事件序列。在诱导期间，大脑活动在线处理并使用目标动物的多体素表示进行解码。此过程为我们提供了以视觉方式显示给参与者的激活可能性。B）目标动物的代表性多体素解码器（体素权重已标准化并略微平滑（FWHM = 1 毫米）以方便解释）。这些体素被用作种子区域（我们称之为腹侧颞叶皮层），以确定干预后它们的连接性变化（大脑图像是使用 pySurfer [ https://pysurfer.github.io/ ] 生成的）C）自述对我们数据库中至少 2 只动物感到恐惧的参与者参加了神经强化实验。我们使用了机器学习和一种称为超对齐的方法（Haxby 等人，2011）来确定恐惧动物（即解码器）的多体素表示。然后将恐惧动物类别随机分配为干预的目标或控制条件。参与者完成了在不同日子进行的五次神经强化课程。在干预之前和之后，参与者完成了静息状态课程，并向他们展示了他们害怕的两种动物的图像（即恐惧测试）。在这些课程中，参与者被要求报告他们对所呈现动物的主观恐惧（大脑图像是使用 Pycortex [Gao 等人，2015] 生成的）。
从部分信息揭示多体系统中的量子纠缠
量子纠缠通常被认为是量子计算和量子模拟的核心资源。然而，由于缺乏足够可扩展和灵活的认证工具，在多体系统中检测量子纠缠的能力受到严重限制。这个问题在纠缠结构先验未知且不能依赖现有纠缠见证的情况下尤其关键。在这里，我们实施了一种方案，其中可以使用任意可观测量的平均值知识以可扩展、认证和系统的方式探测多体纠缠。具体而言，我们依赖于正半定条件，与基于部分转置的标准无关，如果数据可以通过可分离状态再现，则必须遵守这些条件。违反任何这些条件都会产生针对感兴趣数据的特定纠缠见证，从而揭示数据的显着特征，这些特征是无法在没有纠缠的情况下再现的。我们通过探测与现有实验相关的数百个量子比特的理论多体态来验证这种方法：一维 XX 链中的单粒子淬灭；具有 1 / r 3 相互作用的二维 XX 模型中的多体淬灭；以及海森堡和横向场伊辛链的热平衡态。在所有情况下，这些调查都使我们发现了新的纠缠见证，其中一些可以通过分析来表征，从而推广了文献中现有的结果。总之，我们的论文介绍了一种灵活的数据驱动纠缠检测技术，用于未表征的量子多体态，与量子优势机制中的实验直接相关。
来自多项式局部测量的多体熵和纠缠
估计多体量子系统的整体特性（例如熵或二分纠缠）是一项极其困难的任务，通常需要大量测量或经典后处理资源，而这些资源会随着系统规模的扩大而呈指数增长。在这项工作中，我们解决了通过部分转置 (PT) 矩估计全局熵和混合态纠缠的问题，并表明在假设所有空间相关长度都是有限的条件下，存在有效的估计策略。专注于一维系统，我们在系统密度矩阵上确定了一组近似分解条件 (AFC)，这些条件使我们能够根据局部子系统的信息重建熵和 PT 矩。这产生了一种简单有效的熵和纠缠估计策略。我们的方法可以以不同的方式实现，具体取决于如何提取有关局部子系统的信息。我们专注于随机测量 (RM)，提供一种实用且常见的测量方案，证明我们的协议只需要多项式多次测量和后处理操作，假设要测量的状态满足 AFC。我们证明 AFC 适用于有限深度量子电路状态和平移不变矩阵积密度算子，并提供数值证据证明它们在更一般、物理上有趣的情况下得到满足，包括局部汉密尔顿量的热状态。我们认为，我们的方法可以实际用于检测当今量子平台中可用的大量量子比特的二分混合态纠缠。
从几个副本中学习量子多体系统
通过测量来估计量子态的物理性质是量子科学中最基本的任务之一。在这项工作中，我们确定了状态的条件，在这些条件下，可以从与系统大小呈多项对数关系、与目标可观测量的局部性呈多项式关系的副本数推断出状态所有准局部可观测量的期望值。我们表明，与最先进的断层扫描协议相比，这可证明副本数量呈指数级增长。我们将最大熵方法与经典阴影和量子最优传输等新兴领域的工具相结合，从而实现了我们的结果。后者使我们能够根据可观测量的局部性以及我们对一组固定少体可观测量的期望值的近似程度，对估计可观测量期望值时产生的误差进行微调。我们推测我们的条件适用于所有表现出某种形式的相关性衰减的状态，并针对其中的几个子集建立了该条件。这些包括广泛研究的状态类别，例如任意超图上的局部交换哈密顿量的一维热和高温吉布斯状态或浅电路的输出。此外，我们展示了最大熵方法在样本复杂度之外的改进，这些改进是独立感兴趣的。这些包括确定可以有效执行后处理的机制以及多体状态协方差矩阵条件数的新界限。
经典计算时代的多体定位
摘要 统计力学提供了一个框架，用于描述大型复杂多体系统的物理特性，仅使用几个宏观参数来确定系统的状态。对于孤立的量子多体系统，这种描述是通过本征态热化假设 (ETH) 实现的，该假设将热化、遍历性和量子混沌行为联系起来。然而，在强无序相互作用多体系统的动力学中，通过数值和实验发现的稳健多体局部化 (MBL) 机制，在有限的系统尺寸和演化时间下没有观察到热化趋势。虽然 MBL 机制的现象学已经确立，但核心问题仍未得到解答：在什么条件下 MBL 机制会产生 MBL 相，其中即使在无限系统尺寸和演化时间的渐近极限下也不会发生热化？本综述重点介绍了最近的数值研究，旨在阐明 MBL 相的状态，并确定了有关 MBL 相的关键未决问题。
任意子系统中多体非厄米趋肤效应的动态抑制
非厄米趋肤效应 (NHSE) 是非平衡系统中一种令人着迷的现象，其中本征态大量局限于系统边界，将系统中加载的（准）粒子单向泵送到边界。最近，它与多体效应的相互作用得到了广泛的探索，并且已经证明粒子间排斥或费米简并压力会限制 NHSE 在其本征解和动力学中引起的边界积累。然而，在这项工作中，我们发现任意子统计数据可以更深远地影响 NHSE 动力学，抑制甚至逆转状态动力学朝着 NHSE 的局部方向。当涉及更多粒子时，这种现象更加明显。该系统中量子信息的传播显示出更加奇特的现象，其中 NHSE 仅影响热集合的信息动力学，而不会影响单个初始状态。我们的研究结果为探索由 NHSE 与任意子统计之间的相互作用引起的新型非厄米现象开辟了一条新途径，并有可能在超冷原子量子模拟器和量子计算机中得到证明。