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北京大学量子材料科学中心
在原子尺度上设计和表征量子多体系统对于理解强关联物理和量子信息处理至关重要。最近，将电子自旋共振 (ESR) 与扫描隧道显微镜 (STM) 相结合，可以高精度地探索表面上相互作用的自旋 [1]。ESR-STM 的亚埃空间分辨率和超高能量分辨率使我们能够测量单个原子之间的磁相互作用、检测单个核自旋以及探索工程自旋阵列中的量子涨落。在本次演讲中，我将介绍我们最近使用 ESR-STM 从绝缘膜上的原子自旋构建拓扑量子磁体的努力 [2]。这些拓扑量子磁体包括自旋 1/2 链和二维自旋 1/2 阵列。我们设计了量子自旋模型的拓扑相和平凡相，从而实现了一阶和二阶拓扑量子磁体。它们的多体激发由能量分辨率优于 100 neV 的单原子 ESR 探测。我们进一步可视化了各种多体拓扑束缚模式，包括拓扑边缘态和高阶角模式。这些结果为模拟相互作用自旋的量子多体相提供了一种重要的自下而上的方法来模拟。[1] K. Yang 等人。Nat. Commun. 12, 993 (2021) [2] H. Wang 等人。Nat. Nanotechnol. (2024) https://doi.org/10.1038/s41565-024-01775-2
北京大学量子材料科学中心 - 幻灯片 1
量子厅效应的发现已确立了拓扑凝结物理学领域的基础。对现在在量子计量学中所采用的霍尔电导的精确量化，由于其拓扑保护而在任何合理的扰动中都是稳定的。相反，后者暗示了一种审查形式，通过向观察者隐瞒任何当地信息。量子厅系统中电流的空间分布就是这样的信息，由于最近的进步，该信息现在已成为实验探针的访问。是一个古老的问题，是否原始的和直观地引人注目的电流理论图片沿着样品边缘流动在狭窄的通道中，是物理上正确的。是由最近在Chern绝缘子中量化电流的局部成像的动机[Rosen等，Phys。修订版Lett。 129，246602（2022）; Ferguson等，Nat。 mater。 22，1100-1105（2023）]，从理论上讲，我们证明了一个宽阔的“边缘状态”的可能性，通常从样品边界深入到大块的样品边界上。 此外，我们表明，通过改变实验参数，人们可以在边缘状态狭窄和蜿蜒通道之间连续调整，一直到主要发生的电荷运输。 这说明了在实验中观察到的各种特征和不同的特征。 参考：PNAS，121号 39 E2410703121（2024）Lett。129，246602（2022）; Ferguson等，Nat。mater。22，1100-1105（2023）]，从理论上讲，我们证明了一个宽阔的“边缘状态”的可能性，通常从样品边界深入到大块的样品边界上。此外，我们表明，通过改变实验参数，人们可以在边缘状态狭窄和蜿蜒通道之间连续调整，一直到主要发生的电荷运输。这说明了在实验中观察到的各种特征和不同的特征。参考：PNAS，121号39 E2410703121（2024）总的来说，我们的发现强调了拓扑凝结物理学的鲁棒性，但也揭示了现象学的丰富性，直到最近被拓扑审查制度隐藏了，我们认为其中大多数仍然有待发现。
使用费米子到量子比特编码的线性光学量子电路模拟
量子模拟模仿一个量子系统与另一个人工组织的量子系统（即量子模拟器）的演化[1]。具有量子比特的数字量子模拟器可以对由各种粒子（如自旋、费米子和玻色子）组成的任意量子系统进行精确或近似编码，具体取决于粒子的性质。量子比特可以通过多种物理系统实现，如捕获离子[2,3]、核磁共振（NMR）[4,5]、超导电路[6,7]、量子点[8]和光子[9]。因此，无论模拟器的物理性质如何，我们都可以使用适当的量子比特编码协议用数字量子模拟器模拟任何量子系统。在各种多粒子量子系统中，玻色子系统被认为从数字量子模拟中受益匪浅。 Knill、Laflamme 和 Milburn (KLM) 证明后选择线性光学能够进行通用量子计算 [10]。此外，Aaronson 和 Arkhipov [11] 提出的玻色子采样也是证明量子器件计算优越性的有力候选者。玻色子采样问题被认为属于经典的难采样问题。受非相互作用玻色子系统计算能力的启发，提出了几种玻色子到量子比特编码 (B2QE) 协议，以使用数字量子计算机模拟玻色子问题 [12-18]。大多数研究直接使用 Fock 态的一元或二元量子比特表示作为量子比特编码协议，将玻色子产生和湮灭算子离散化。参考文献 [15] 提出了一种用于线性和非线性光学元件的数字量子模拟方法。参考文献[ 17 ] 基于文献 [ 19 ] 开发的玻色子-量子比特映射，使用 IBM Quantum 模拟了束分裂和压缩算子。所需资源（例如量子比特和门的数量）因编码协议而异。文献 [ 18 ] 比较了不同编码协议之间的资源效率。在本文中，我们结合 Shchesnovich [ 20 ] 分析的玻色子-费米子对应关系和费米子到量子比特编码 (F2QE) 协议 [ 21 , 22 ]，提出了一种替代的多玻色子数字模拟方法。具体而言，我们的协议将玻色子态转换为具有内部自由度的费米子态，然后通过 F2QE 协议（Jordan-Wigner (JW) 变换）将其转换为量子比特态。在我们的模拟模型中，具有 M 个 N 量子比特束的量子电路可以模拟 M 模式下 N 个玻色子的数量守恒散射过程。我们的协议总结如图 1 所示。我们的协议最显著的优势是，它可以使用量子比特数的直接扩展来有效地模拟非理想的部分可区分玻色子，即具有内部自由度的玻色子。作为概念证明，我们使用我们的协议生成了 Hong-Ou-Mandel (HOM) 倾角 [ 23 ]。HOM 效应在光量子系统中非常重要，它为线性光量子计算系统中的逻辑门提供基本资源。参考文献 [ 24 ] 讨论了 HOM 效应与基于量子比特的 SWAP 测试之间的正式联系。为了模拟 HOM 倾角，我们需要一种方法来为光子添加内部自由度。在我们的例子中，通过将量子比特数增加两倍就可以轻松实现，这表明我们的协议适合模拟部分可区分的玻色子。我们使用 IBM Quantum 和 IonQ 云服务验证了电路的有效性。本文结构如下：第 2 部分介绍我们的数字玻色子模拟协议。在回顾了玻色子-费米子变换协议之后，我们展示了如何将此变换与 JW 变换相结合进行数字玻色子模拟。在第 3 部分中，我们将模型应用于 HOM 倾角实验。我们用一个八量子比特电路模拟双光子部分区分性。最后，第 4 部分总结我们目前的工作并讨论其未来可能的扩展。
北京大学量子材料科学中心
探索奇异的电子订单及其潜在的驱动力仍然是量子材料领域的中心追求。在这种情况下，Kagome Lattice是一个转角共享的三角网络，已成为探索非常规相关和拓扑量子状态的多功能平台。Due to the unique correlation effects and frustrated lattice geometry inherent to kagome lattices, several families of kagome metals have been found to display a variety of exotic electronic instabilities and nontrivial topologies, including unconventional superconductivity, charge density wave orders, and electronic nematicity, reminiscent of the complex competing orders observed in high-temperature superconductors.在此背景下，Kagome Systems提供了一个出色的量子操场，可深入研究非常规电子不稳定性的起源。在这次演讲中，我将介绍我们最近的工作，重点介绍了两个著名的kagome超导体：V 3 SB 5（a = k，rb，cs）中的非常规CDW，以及在Ti 3 Bi 5中观察到的电子nematicities。尤其是从源自角度分辨光发射光谱（ARPES）的见解中绘制的，我将突出这些系统的独特特征，阐明它们有趣的电子行为并阐明其潜在机制。
医学量身定制的食物不安全和2型糖尿病的餐食：食品方案作为糖尿病药物（FAME-D）试验
摘要：现代供应链系统面临重大挑战，包括缺乏透明度，效率低下的库存管理以及对破坏和安全威胁的脆弱性。传统优化方法通常难以适应这些系统的复杂和动态性质。本文介绍了一种新型的基于区块链的零保守供应链安全框架，该框架与深度强化学习（SAC-RAINBOW）集成在一起，以应对这些挑战。SAC-Rainbow框架利用了具有优先级的经验重播的软演员 - 批判性（SAC）算法，以进行库存优化和基于区块链的零信任机制，以确保安全供应链管理。SAC-Rainbow算法学习了需求不确定性下的自适应策略，而区块链体系结构可确保安全，透明和可追溯的记录保存和自动执行供应链交易。使用现实世界供应链数据进行的实验，以奖励最大化，库存稳定性和安全指标来实现拟议框架的卓越性能。SAC-Rainbow框架提供了一种有希望的解决方案，可通过利用区块链，深入的强化学习和零信任的安全原则来应对现代供应链的挑战。这项研究为面对日益增长的复杂性和安全风险而开发安全，透明和有效的供应链管理系统为开发安全，透明和有效的供应链管理系统铺平了道路。
用于特征学习和分类的室温光学量子计算机
背景：我们正在构建一台室温、光学量子计算机，该计算机能够即时解决特征学习和分类问题，该技术目前在印度理工学院曼迪分校 CQST 处于 TRL 5.0 阶段。通过将量子比特转换成具有 20 个面的 3D 激光全息图（类似于二十面体），我们的计算机利用 16 个并行通道，提供相当于 16x320 个量子比特。凭借先进的用户界面、量子模拟器和量子处理能力，我们的计算机可作为图形处理器（GPU 而非 CPU）运行，无缝处理视频或照片等输入。它提取一个模型来解释隐藏在输入数据中的固有动态，并以量子实时馈送的形式提供输出。编写量子算法非常繁琐，但我们的计算机却能反映出科学家的好奇心，能够迅速为未知大数据提出一个准确率高达 86% 的近似理论模型，而且所有这些都无需依赖算法。
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校正（QEC），横向和非转交逻辑门及其对普遍性的影响。然后，我将重点介绍Rydberg Atom阵列作为FTQC平台的特定优势和机会，并展示其独特功能（例如非本地连接性，平行的闸门动作，集体活动性，集体移动性以及本地多控制的Gates）如何使用诸如魔术和良好的魔术集合，以实现魔术，并在魔术中实现魔术，以实现魔术，并使用魔术。受控-z代码（https://arxiv.org/abs/2312.09111）。