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xyz $^2 $六边形稳定器代码
我们考虑在蜂窝网格（“ XYZ 2”代码）上的拓扑稳定器代码。该代码的灵感来自Kitaev Hon-Eycomb模型，是对Wootton [1]讨论的“匹配代码”的简单实现，并具有特定的边界实现。它利用了重量 - 六个（XY ZXY Z）Plaquette稳定器和重量二（XX）链接稳定器上的链接稳定器在pla-Nar六角形网格上，由2 d 2 QUBITS组成，由2 d 2 QUBITS组成，用于代码距离D，具有重量的三个固定器，在边界处稳定了一个逻辑量子。假设完美的稳定剂测量方法，我们使用最大似然解码来研究代码的性质。对于纯x，y或z噪声，我们可以通过分析求解逻辑故障率，阈值为50％。与旋转的表面代码和XZZX代码相比，这些代码仅对纯Y噪声，d 2 2 2，此处的代码距离为纯Z和纯Y噪声的2 d 2。具有有限Z偏置的噪声的阈值与XZZX代码相似，但较低的亚阈值逻辑故障率显着较低。该代码具有沿三角晶格的三个方向，具有分离的plaquette缺陷对隔离错误的分离综合征的特性，这可能对基于有效的匹配或其他近似分解的解码有用。
量子连接
肖恩·哈特诺尔。高能物理学和凝聚态物理学围绕着对称破缺和重正化群等共同的基本概念展开，并共享费曼图和拓扑等核心数学机制。这导致了这两个领域之间历史上卓有成效的交汇。在过去的几十年里，出现了两个新的联系点。首先，全息对偶性已经证实，黑洞视界的经典演化精确地捕捉了物质强量子相的耗散动力学。近年来，这种联系已经超越了简单的相关函数（描述粗粒度热平衡方法），转向了更细微的可观测量，可以探测多体量子混沌的特征。与这种转变密切相关的是 Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) 模型的出现。该模型具有成熟的全息理论的许多特征（和局限性），但在微观上更接近传统的凝聚态哈密顿量，并且受到更大的技术控制。其次，多体量子纠缠同时成为这两个领域的组织原则。看来，支持全息引力出现的量子态具有纠缠结构，可能类似于物质拓扑非平凡相的纠缠结构。充实这种联系有望成为未来进步的源泉。
从全息图到量子模拟器
二元性的另一侧是重力和黑洞。双重性也有助于我们通过边界量子系统中的量子信息处理来理解黑洞的量子性质[58]。近年来，Sachdev – Ye-Kitaev（Syk）模型与几乎反DE的保姆时空之间的二元性的简单性和分析性[59 - 64]是我们对黑洞的理解中许多发展的指导灯笼。这是指黑洞的量子混沌特性[65-69]，以及最近向黑洞信息悖论[70，71]朝着黑洞的量子混沌特性。朝着霍金辐射的信息含量，海顿和普雷斯基尔[72]提出了一个引人入胜的思想实验，其中只能观察到几个量子的鹰辐射，就可以迅速恢复到旧的黑洞中。此提案后来通过提供用于解码预期信息的机制来使通用量子系统混凝土[73]。在第一个思想中，人们可以将信息在Quanth Ciced中可视化，以作为从输入到输出的信息传送的一种形式。上述内容是正确的，是本次评论的某些部分。最近有人争辩说，Hayden-Preskill启发的信息解码通用量子通道的解码实际上与受虫洞传送启发的电路相似（在某些限制中相同）[74 - 76]。
用于环面代码和 X-cube 分形模型的量子电路
在过去的几十年里，物质的拓扑相 (TPM) 这一主题得到了广泛的研究。拓扑相是低温下的有间隙自旋液体，它不能用传统的朗道自发对称性破缺理论和局部序参量来描述；相反，它以一种新秩序——拓扑序来表征。拓扑相的基态具有稳定的简并度和稳健的长程纠缠。二维拓扑相还支持具有任意子交换统计的准粒子激发，这使其成为一个有吸引力的平台，可以容错地存储和处理量子信息。其中两个奇特的特征是基态简并度是底层系统的拓扑不变量，并且准粒子可以自由移动而不消耗能量。一大类拓扑相是通过具有玻色子自由度的精确可解自旋晶格模型实现的。二维中的典型例子是 toric 代码，更一般地，有基于有限群的 Kitaev 量子双模型 [6, 10]，甚至更一般地，有基于融合范畴的 Levin-Wen 弦网络模型 [11]。三维拓扑相的例子包括三维 toric 模型和基于预模范畴的 Walker-Wang 模型 [23]。近年来，在三维中发现了更多奇异的相，称为分形子相 [8, 21, 22]。分形子也具有稳定的基态简并和长程纠缠。然而，分形子的基态简并取决于系统尺寸，因此不是拓扑不变量。此外，激发的迁移率受到限制。
Subir Sachdev研究重点
•全息金属和分数化的费米液体，S。Sachdev，物理审查信105，151602（2010）（2010年），凝聚态物理学的量子质量理论与Sachdev和Ye的1993年纸张和2010年的div> Sachdev的量子物理学的量子理论从凝结物质物理学中的量子理论产生了直接而广泛的影响。<2010年的论文是第一个指出的“某些平均田间间隙旋转液体”是量子质状态，而没有准粒子激发意识到带电黑洞的低能量量子物理。用“平均田间间隙旋转液体” sachdev提到了现在所谓的syk临界状态。基于A. Georges，O。Parcollet和S. Sachdev的结果，物理评论B 63，134406（2001），Sachdev在2010年的论文中辩称，Syk模型与半经典级别的SYK模型之间的对应关系。这种连接基于普通的普朗克动力学和广泛的零温度熵，这意味着Bekenstein-Hawking黑洞熵并未通过指数较大的基态退化来实现。2015年，基塔夫（加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的基特（Kitp）会谈）表明，该信件在完全量子级别。近年来，这种联系经历了快速发展，并导致人们了解了在d≥4个时空维度中非苏匹配电荷的黑洞的低能状态的通用通用结构（L.V.iliesiu，S。Murthy和G.J.Turiaci，Arxiv：2209.13608，S。Sachdevarxiv：2304.13744）。，Arxiv：2201.03096。SYK模型也是了解霍金辐射的最新进展的关键测试基础 - 请参阅R. Buosso等。
利用组合规范对称性构建非阿贝尔量子自旋液体
非阿贝尔拓扑态是量子物质最显著的形式之一。这些系统中准粒子激发的交换以简并多体态空间中的非交换幺正变换为特征，即这些准粒子具有非阿贝尔编织统计 [ 1 , 2 ]。理论上预测非阿贝尔态可以描述某些分数量子霍尔 (FQH) 态 [ 3 – 6 ]。Kitaev 的蜂窝自旋液体模型 [ 7 ] 是另一个例子；它在磁场中表现出非阿贝尔相，激发具有 Ising-anyon 统计。实现物质非阿贝尔拓扑态的更一般系统类是 Kitaev 的精确可解量子双模型 [ 8 ]，其中特定状态由选择链接（或规范）自由度取值的非阿贝尔群决定。在实验系统中实现量子双模型的一个障碍是，它们以群元素表示的自由度之间的多体相互作用来写，而不是物理自由度，如自旋或电荷。要通过实验实现量子双模型，需要设计具有一体和两体相互作用的母哈密顿量。参考文献 [ 9 , 10 ] 和 [ 11 ] 在这方面做出了显著的努力。参考文献 [ 9 , 10 ] 的量子双实现中的局域规范对称性是涌现的，仅在理论的低能部分活跃（因此是微扰的）。另一方面，在参考文献 [ 11 ] 中，局域规范对称性是精确的，但不清楚哈密顿量是否像在参考文献 [ 9 ] 中那样在物理上可实现，其中提出了使用约瑟夫森结阵列的物理实现。本文的目标是开发一个框架来填补这两种方法的空白：我们设计一个具有精确局部非阿贝尔规范对称性的物理哈密顿量，仅使用可以在物理系统（如超导量子电路）中实现的 1 体和 2 体相互作用。该计划的关键在于将组合规范对称性 [ 12 ]（请参阅参考文献 [ 13 ]，其中深入介绍了阿贝尔理论的对称性原理，并附带了示例的分步构建）扩展为非阿贝尔理论。规范对称性内置于微观哈密顿量中，因此是精确的，而不是仅在低能量极限下出现。规范对称性在现实哈密顿量中是精确的，这扩展了拓扑相可能稳定的参数范围，从而提供了一种摆脱可达到能隙大小限制的方法。此外，该模型具有铁磁和反铁磁 ZZ 相互作用，以及纵向和横向场。因此，自旋模型是自旋哈密顿量的明确实现，不存在符号问题，实现了非阿贝尔拓扑相。我们重点研究蜂巢格子上链接变量取四元数群 Q 8 内的值的量子双元组。我们用自旋-1/2 自由度表示 8 个四元数变量（ ± 1、± i、± j 和 ± k）。我们将在蜂巢格子的每个链接中使用 4 个“规范”自旋，从而定义一个 16 维希尔伯特空间，我们将其分成偶数和奇数宇称态两组，并使用 8 个偶数宇称态来表示 8 个四元数。该构造使用链接上的“物质”自旋来分裂偶数和奇数宇称态，并在位置上强制三个四元数变量相乘为恒等式（“零通量”条件）。最后，我们给出具有相同非阿贝尔组合规范对称性的超导量子电路。在超导导线很小的极限情况下，电压偏置经过调整，使得每根导线中都倾向于两个近乎简并的电荷态，系统将成为文献 [ 14 ] 中引入的 WXY 模型的非阿贝尔推广。在这种情况下，问题中剩余的能量尺度是约瑟夫森耦合，如果系统（具有组合规范对称性）有间隙，则非微扰间隙必然是这个尺度的数量级。
通过物理量的演化估计量子计算机上的能级
计算汉密尔顿量的能谱是量子力学中的一个重要问题。量子计算机的最新发展使人们认识到它们是解决这一问题的有力工具。量子相位估计 (QPE) 算法是确定汉密尔顿量特征值的算法之一 [1, 2, 3, 4, 5, 6]。该算法最初由 Kitaev、Lloyd 和 Abrams [1, 2, 3] 提出。该算法基于寻找特征值 λ = e iφ 或幺正算子的相位 φ。当幺正算子是量子系统演化的算子时，相位 φ 与汉密尔顿量的特征值相关。关于这个问题的简短综述可以在 [7] 中找到。在 [8] 中，提出了一种基于稳健相位估计算法估计跃迁能量的方法。此外，还已知可以检查能级的混合经典量子算法。其中包括量子近似优化算法（它识别出基态能量并用于解决优化问题 [9, 10, 11, 12]），变分量子特征值求解器（它识别出获得跃迁能量 [13, 14, 15, 16]）。在 [17] 中，作者提出了一种有效的方法，用于根据演化算子期望值的时间依赖性来估计汉密尔顿函数的特征值。最初这个想法是在 [18] 中提出的。在 [19] 中，变分量子特征值求解器采用了量子比特有效的电路架构，并介绍了在量子计算机上研究量子多体系统基态特性的量子比特有效方案。在 [20] 中，描述了量子算法（量子 Lanczos，最小纠缠典型热态的量子类似物，最小纠缠典型热态的量子类似物），这些算法使得在量子计算机上检测基态、激发态和热态成为可能。在本文中，我们表明，研究物理量平均值的时间依赖性可以提取量子系统的跃迁能量。在物理量的算符与
量子处理器上的时间晶体本征态序
Xiao Mi, Matteo Ippoliti, Chris Quintana, Ami Greene, Zijun Chen, Jonathan Gross, Frank Arute, Kunal Arya, Juan Atalaya, Ryan Babbush, Joseph C. Bardin, Joao Basso, Andreas Bengtsson, Alexander Bilmes, Alexandre Bourassa, Leon Brill, Michael Broughton, Bob Broughley, David Burkett, Bull, A.B. nell, Benjamin Chiaro, Roberto Collins, William Courtney, Dripto Debroy, Sean Demura, Alan R. Derk, Andrew Dunsworth, Daniel Eppens, Catherine Erickson, Edward Farhi, Austin G. Fowler, Brooks Foxen, Craig Gidney, Marissa Giustina, Matthew P. Harrigan, Sean D. Harring, Hilton, Hoy, T. A. , Ashley Huff, William J. Huggins, L. B. Ioffe, Sergei V. Isakov, Justin Iveland, Evan Jeffrey, Zhang Jiang, Cody Jones, Dvir Kafri, Tanuj Khattar, Seon Kim, Alexei Kitaev, Paul V. Klimov, Alexander N. Korotkov, Fedor Kostritsa, David Landho, Joel, Lee, Lee, Lee Lucero, Orion Martin, Jarrod R. McClean, Trevor McCourt, Matt McEwen, Kevin C. Miao, Masoud Mohseni, Shirin Montazeri, Wojciech Mruczkiewicz, Ofer Naaman, Matthew Neeley, Charles Neill, Michael Newman, Murphy Yuezhen Niu, Thomas E. O'Brien, Alex O'Brien, Othov, Andre, Pethor, Andre and Pat. Nicholas C. Rubin, Daniel Sank, Kevin J. Satzinger, Vladimir Shvarts, Yuan Su, Doug Strain, Marco Szalay, Matthew D. Trevithick, Benjamin Villalonga, Theodore White, Z. Jamie Yao, Ping Yeh, Juhwan Yoo, Adam Zalcman, Hartmut Neven, Sergio Vaxo, Kelly, Kelly, Julian and Julian n, S. L. Sondhi, Roderich Moessner, Kostyantyn Kechedzhi, Vedika Khemani & Pedram Roushan
量子处理器上的时间晶体本征态序
Xiao Mi 1.11 , Matteo Ippoliti 2.11 , Chris Quintana 1 , Ami Greene 1 , Zijun Chen 1 , Jonathan Gross 1 , Frank Arute 1 , Kunal Arya 1 , Juan Atalaya 1 , Ryan Babbush 1 , Joseph C. Bardin 1.3 , Joao Basso 1 , Andreas Bengtsson 1 , Alexander Bilmes 1 , Alexandre Bourassa 1.4 , Leon Brill 1 , Michael Broughton 1 , Bob B. Buckley 1 , David A. Buell 1 , Brian Burkett 1 , Nicholas Bushnell 1 , Benjamin Chiaro 1 , Roberto Collins 1 , William Courtney 1 , Dripto Debroy 1 , Sean Demura 1 , Alan R. Derk 1 , Andrew Dunsworth 1 , Daniel Eppens 1 , Catherine Erickson 1 , Edward Farhi 1 , Austin G. Fowler 1 , Brooks Foxen 1 , Craig Gidney 1 , Marissa Giustina 1 , Matthew P. Harrigan 1 , Sean D. Harrington 1 , Jeremy Hilton 1 , Alan Ho 1 , Sabrina Hong 1 , Trent Huang 1 , Ashley Huff 1 , William J. Huggins 1 , L. B. Ioffe 1 , Sergei V. Isakov 1 , Justin Iveland 1 , Evan Jeffrey 1 , Zhang Jiang 1 , Cody Jones 1 , Dvir Kafri 1 , Tanuj Khattar 1 , Seon Kim 1 , Alexei Kitaev 1 , Paul V. Klimov 1 , Alexander N. Korotkov 1,5 , Fedor Kostritsa 1 , David Landhuis 1 , Pavel Laptev 1 , Joonho Lee 1.6 , Kenny Lee 1 , Aditya Locharla 1 , Erik Lucero 1 , Orion Martin 1 , Jarrod R. McClean 1 , Trevor McCourt 1 , Matt McEwen 1.7 , Kevin C. Miao 1 , Masoud Mohseni 1 , Shirin Montazeri 1 , Wojciech Mruczkiewicz 1 , Ofer Naaman 1 , Matthew Neeley 1 , Charles Neill 1 , Michael Newman 1 , Murphy Yuezhen Niu 1 , Thomas E. O'Brien 1 , Alex Opremcak 1 , Eric Ostby 1 , Balint Pato 1 , Andre Petukhov 1 , Nicholas C. Rubin 1 , Daniel Sank 1 , Kevin J. Satzinger 1 , Vladimir Shvarts 1 , Yuan Su 1 , Doug Strain 1 , Marco Szalay 1 , Matthew D. Trevithick 1 , Benjamin Villalonga 1 , Theodore White 1 , Z. Jamie Yao 1 , Ping Yeh 1 , Juhwan Yoo 1 , Adam Zalcman 1 , Hartmut Neven 1 , Sergio Boixo 1 , Vadim Smelyanskiy 1 , Anthony Megrant 1 , Julian Kelly 1 , Yu Chen 1 , S. L. Sondhi 8,9 , Roderich Moessner 10 ,
马约拉纳量子比特的一维纠错码
实现量子计算的主要障碍 [1] 是处理量子误差。从环境中分离出一点量子信息已经够具挑战性的了；然而，为了实现一台有用的量子计算机，必须维持数千个纠缠量子比特的相干性。拓扑量子比特的用途在于它们内置了容错能力，这是由于任意子和边界模式之间的空间分离 [2]。马约拉纳零模式 [3-5] 是 p 波超导纳米线的端模式，是拓扑量子计算中最有前途的方向之一 [4,6-14]。这些马约拉纳端模式可以非局部地存储信息，并且可以编织起来执行受拓扑保护的逻辑门 [15-22]。尽管拓扑量子比特具有一定程度的防错能力，但它们仍然需要纠错才能完全实现为计算量子比特。完美的马约拉纳量子比特将具有无限长，并保持在零温度下。非零温度会导致有限的准粒子密度，从而导致量子比特出现错误。存在诸如环面码 [ 2 ]、表面码 [ 23 – 26 ] 和颜色码 [ 27 – 29 ] 之类的纠错码，它们可以在马约拉纳量子比特上实现 [ 30 – 37 ] 或平面码 [ 38 , 39 ] 等其他方案。然而，这些纠错方案需要大量开销，需要大量冗余量子比特来捕获和纠正错误。正如 Kitaev 指出的那样 [ 2 ]，物质的任何拓扑相都可以识别为纠错码。在这一脉络中，我们要问，由马约拉纳纳米线链构建的一维 (1D) 费米子拓扑相 [40, 41] 是否可以与“费米子宇称保护的纠错码”联系起来。只要费米子宇称守恒，这样的链就可以防止量子误差，而且只需要一行物理量子比特，而不是一个表面。在本文中，我们展示了如何使用马约拉纳纳米线链来显著提高量子比特的寿命，因为马约拉纳量子比特中存在不同错误类型的层次结构。由于观察到的密度出乎意料的高