我们深入研究了使用光子量子计算来模拟量子力学并将其应用扩展到量子场论。我们开发并证明了一种方法,该方法利用这种连续变量量子计算 (CVQC) 来重现任意汉密尔顿量下量子力学状态的时间演化,并且我们证明了该方法在各种潜力下的显著效果。我们的方法以构建演化状态为中心,这是一种特殊准备的量子态,可在目标状态下诱导所需的时间演化。这是通过使用基于测量的量子计算方法引入非高斯运算来实现的,并通过机器学习进行增强。此外,我们提出了一个框架,其中可以扩展这些方法以在 CVQC 中编码场论而无需离散化场值,从而保留场的连续性。这为量子场论中的量子计算应用开辟了新的途径。
近年来,非时间序相关器 (OTOC) 作为量子信息扰乱的诊断方法得到了广泛研究。在本文中,我们研究了正则化有限温度 OTOC 的量子信息理论方面。我们介绍了二分正则化 OTOC (BROTOC) 的分析结果:在二分上支持的随机幺正上平均的正则化 OTOC。我们表明 BROTOC 有几个有趣的特性,例如,它量化了相关热场双态的纯度和解析连续时间演化算子的“算子纯度”。在无限温度下,它减少到 1 减去时间演化算子的算子纠缠。在零温度极限下对于非退化哈密顿量,BROTOC 探测基态纠缠。通过计算长期平均值,我们表明 BROTOC 的平衡值与本征态纠缠密切相关。最后,我们用数值方法研究了各种物理相关的哈密顿模型的 BROTOC 平衡值,并评论了其区分可积动力学和混沌动力学的能力。
量子计量的目标是利用纠缠等量子特性精确估计参数。这种估计通常包括三个步骤:状态准备、时间演化(在此过程中参数信息被编码到状态中)和状态读出。时间演化过程中的退相干通常会降低量子计量的性能,被认为是实现纠缠增强传感的主要障碍之一。然而,我们表明,在适当的条件下,可以利用这种退相干来提高灵敏度。假设我们有两个轴,我们的目标是估计它们之间的相对角度。我们的结果表明,使用 Markvoian 集体退相干来估计两个方向之间的相对角度可实现海森堡极限灵敏度。此外,我们基于 Markvoian 集体退相干的协议对环境噪声具有鲁棒性:即使在独立退相干的影响下,也可以通过应用集体退相干来实现海森堡极限。我们提出的关于退相干的反直觉建议为量子计量学带来了新的应用。
本文提出了一种对具有多个耦合自由度的量子系统进行近似最优控制模拟的方法。使用相互作用图中的一阶马格努斯展开来模拟时间演化,其中不同自由度之间的耦合被视为扰动。提出了一种数值实现程序,利用成对耦合和零阶时间演化算子的可分离性来降低计算成本,并根据自由度数对其进行了分析。该公式与无梯度方法兼容,可以优化控制场,并为此采用了随机爬山算法。作为说明,在控制场的影响下,对两个和三个偶极-偶极耦合分子转子系统进行了最优控制模拟。对于双转子系统,优化场以实现取向或纠缠目标。对于三旋翼系统,磁场经过优化,要么使所有三个旋翼朝向同一方向,要么使一个旋翼朝向特定方向,而另外两个旋翼指向相反方向。
我们提出了一个精确可解的玩具模型,用于 N 个量子比特的置换不变图状态的连续耗散动力学。此类状态局部等效于 N 个量子比特的 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态,后者是许多量子信息处理装置中的基本资源。我们重点研究由 Lindblad 主方程控制的状态的时间演化,该方程具有三个标准单量子比特跳跃算子,哈密顿量部分设置为零。通过推导出在 Pauli 基中随时展开的可观测量的期望值的解析表达式,我们分析了非平凡的中间时间动力学。使用基于矩阵乘积算子的数值求解器,我们模拟了最多 64 个量子比特的系统的时间演化,并验证了数值上与解析结果的精确一致性。我们发现,系统二分算子空间纠缠熵的演化呈现出一个平台期,其持续时间随着量子比特的数量呈对数增加,而所有泡利算子积的期望值最多在常数时间内衰减。
摘要:我们制定并朝着证明弱宇宙审查猜想的量子版本迈出了两大步。我们首先证明“密码审查”:一个定理,表明当全息 CFT 的时间演化算子在某些代码子空间上近似为伪随机(或 Haar 随机)时,则在相应的体对偶中一定存在事件视界。这个结果提供了一个一般条件,保证(在有限时间内)事件视界的形成,同时对全局时空结构做最少的假设。我们的定理依赖于最近量子学习不可行定理的扩展,并使用伪随机测量集中的新技术来证明。为了将此结果应用于宇宙审查,我们将奇点分为经典、半普朗克和普朗克类型。我们说明经典和半普朗克奇点与近似伪随机 CFT 时间演化兼容;因此,如果此类奇点确实近似伪随机,那么根据密码审查,它们在不存在事件视界的情况下不可能存在。该结果提供了一个充分条件,保证了关于量子混沌和热化的开创性全息结果(其普遍适用性依赖于视界的典型性)不会因 AdS/CFT 中裸奇点的形成而失效。
关于盎鲁效应的一个长期争论是关于其模糊的热性质。在本文中,我们使用量子Fisher信息(QFI)作为一个有效的探针,从局域和全局两个角度探索盎鲁效应的热性质。通过解析UDW探测器的全动态,我们发现QFI是探测器能隙、盎鲁温度TU和背景场特性(如质量和时空维数)的时间演化函数。我们证明探测器达到平衡的渐近QFI仅由TU决定,证明了KMS条件暗示的盎鲁热性的全局方面。我们还证明盎鲁效应的局部方面,即探测器接近同一热平衡的不同方式,被编码在相应的QFI时间演化中。具体来说,我们发现在无质量标量背景下,QFI 在 n = 3 维时空中具有独特的单调性,而对于 n ̸= 3 模型(其中在早期存在局部峰值)和有限加速度,QFI 变为非单调性,这表明在相对较低的加速度下可以实现对 Unruh 温度的更高估计精度。一旦场获得质量,相关的 QFI 就会对 Unruh 退相干具有显著的稳健性,即其局部峰值可以维持很长时间。当与更大质量的背景耦合时,持久性甚至可以增强,并且 QFI 具有更大的最大值。QFI 的这种稳健性肯定可以促进任何实际的量子估计任务。
图 1:根据方程 (24),在 N q 量子比特量子寄存器上,e U ( tf ; t 0 ) 的完整时间演化的量子电路设计示意图。电路从左到右运行。门 e U ( tk ),其中 tk = t 1 , t 2 , · · · , tn 且 tn = tf ,对应于散射时间 tk 处单个时间步长的时间演化算子。尽管 e U ( tk ) 随 tk 而变化,但它在每个短时间步长 [ tk − 1 , tk ] 内都被认为是时不变的。| q ⟩ ⊗ N q 表示 N q 量子比特寄存器。
我们引入了一种新方法,利用物理信息神经网络 (PINN) 的优势来解决由 NQ 量子比特系统组成的量子电路优化中的反非绝热 (CD) 协议。主要目标是利用物理启发的深度学习技术来准确解决量子系统内不同物理可观测量的时间演化。为了实现这一目标,我们将必要的物理信息嵌入到底层神经网络中以有效地解决这个问题。具体来说,我们对所有物理可观测量施加了厄米性条件,并利用最小作用量原理,保证根据底层物理学获得最合适的反非绝热项。所提出的方法提供了一种可靠的替代方法来解决 CD 驱动问题,摆脱了以前依赖经典数值近似的方法中通常遇到的限制。我们的方法提供了一个通用框架,可以从与问题相关的物理可观测量中获得最佳结果,包括时间上的外部参数化(称为调度函数)、涉及非绝热项的规范势或算子,以及系统能级的时间演化等。该方法的主要应用是 H 2 和 LiH 分子,由采用 STO-3G 基础的 2 量子比特和 4 量子比特系统表示。所给出的结果证明了通过利用泡利算子的线性组合成功推导出非绝热项的理想分解。这一属性为其在量子计算算法中的实际实现带来了显著的优势。