任意体物理学研究相互作用的量子粒子集合的行为。这是一个广泛的领域,几乎涵盖了所有凝聚态物理学,也包括核物理学和高能物理学。尽管近几十年来取得了巨大的成功,但许多实验观察到的现象仍然没有完全令人满意的解释。从支配粒子间相互作用的微观定律推导出宏观特性的困难在于希尔伯特空间的大小随粒子数量呈指数级增长。实际上,最著名的从头算方法可以计算少于 50 个粒子的演化。要研究涉及大量粒子的相关问题(毕竟,即使 1 毫克的普通物质也已经包含 10 18 个原子!),必须依靠近似值,而解决多体问题的技巧很大程度上依赖于掌握近似值。然而,使用近似值并不总是可行的,而且可能很难评估它们的有效性范围。理查德·费曼 1 提出了一种前进的方法,即在实验室中建立一个合成量子系统,并实现一个感兴趣的模型,该模型目前尚无其他解决方法。该模型可能是对真实材料的近似描述,也可能是纯粹抽象的模型。在这种情况下,它的实现导致构建一个人工多体系统,而该系统本身也成为研究对象。这种方法的一个吸引人的特点是能够在其他方法无法达到的范围内改变模型参数,从而提供一种更好地理解它们各自影响的方法。例如,如果人们对原子间相互作用对特定系统相的作用感兴趣,那么合成系统就会变得有趣,因为它们允许以真实材料中通常不可能的方式改变其强度。费曼引入的方法通常被称为量子模拟 2 , 3 ,但它可以更广泛地被视为用合成系统探索多体物理:就像化学家设计表现出有趣特性(如磁性、超导性)的新材料一样,物理学家组装人工系统并研究其特性,希望观察到新现象。长期以来,这个想法一直停留在理论上,因为对量子对象的实验控制还不够先进。过去 20 年来,情况发生了根本性变化,
量子计算的历史始于 1982 年,当时诺贝尔奖获得者理查德·费曼 (Richard Feynman) 认为某些量子力学效应无法通过经典计算机有效模拟。这引发了一场争论,关于这些效应(特别是量子力学过程中固有的并行性)是否可以通过构建量子计算机来利用。1985 年至 1993 年间,Deutsch、Bernstein-Vazirani、姚期智等人在一系列论文中提出了量子图灵机和量子门阵列等理论模型,并引入了量子计算的复杂度类和几种可由量子计算机执行的简单算法,从而推进了量子计算的理论基础。1994 年,彼得·肖尔 (Peter Shor) 发表了他的量子计算机因式分解算法,该算法在多项式时间内运行,取得了突破。他的算法依赖于所谓的量子傅里叶变换,我们将在后面介绍。量子算法的另一个例子是 Grover 搜索算法(1996),它可以在 O(√)时间内在大小为 N 的大海捞针中找到一根针
夸克-胶子部分子模型是大多数散射实验研究强子组成夸克和胶子结构的概念基础。部分子模型的依据来自微扰 QCD (pQCD),特别是 QCD 因式分解定理。基本的部分子图像——例如,参见 Feynman 在参考文献 [1] 中对它的原始表述——本质上是强子成分之间散射的半经典图像,其中特定的明确事件在特定的时空范围内以特定的顺序发生。事实上,退相干是通常所教的部分子模型的主要成分之一 [2]。本文旨在强调 QCD 因式分解推导的目标通常与通常被认为是量子信息论和量子力学解释领域的主题重叠 [3]。首先,以图片的形式回顾一下深非弹性散射 (DIS) 的部分子模型的基本描述,这很有用。它经历了图 1 所示的阶段。首先,电子和质子以高速在质心框架中相互接近(图 1-A)。质子被认为是一簇小成分。
IBM 研究部门长期以来一直支持行业对量子信息科学 (QIS) 的追求。早在 20 世纪 80 年代初,IBM 就赞助了一次具有开创性的会议,在会上,Richard Feynman 讨论了利用量子力学为新一代计算机提供动力的可能性。从那时起,IBM 的主要成就包括首次演示量子密钥分发 (Bennett, Smolin 1989)、首次在 NMR 系统中实现 Shor 因式分解算法 (Almaden, 2001),以及最近在可扩展的超导量子比特晶格中实现任意量子误差检测 (2015)。IBM 致力于推动采用量子纠错的容错量子计算,并为此积极与美国联邦政府合作。例如,TJ Watson 研究中心的 IBM 量子计算团队自 2010 年底以来一直致力于 IARPA 赞助的多量子比特相干操作计划,并将在有机会取得进一步进展时继续互补工作。在这里,我们介绍了一些关于量子信息科学现状、该领域的应用以及我们对行业角色的愿景的想法。
构建量子计算机的意义在于它能够以预测能力对生物进行建模,并提供了控制生命的机会。它的扩展不仅意味着仪器部分的改进,而且主要是数学和软件工具,以及我们对 QC 问题的理解。量子建模的第一个原理是将现实简化为类似于光学腔中 QED 的有限维模型。第二个原理是对所谓的费曼原理(QC 标准公式中的量子比特数)的严格限制。这意味着将退相干完全视为经典建模计算机内存的限制,并随着模型的扩展对量子态希尔伯特空间的工作区域引入相应的渐进限制。第三个原理是不同性质过程的相似性。现实的量子性质体现在这一原理中;它的性质是量子非局域性,这是确保量子物理设备的前景及其相对于经典设备的根本优势的主要特性。
路径积分图景之所以重要,有两个原因。首先,它提供了量子力学的另一种补充图景,其中经典极限的作用显而易见。其次,它为研究微扰理论不充分或完全失效的领域提供了一条直接途径。在量子力学中,解决此类问题的标准方法是 Wentzel、Kramers 和 Brillouin 的 WKB 近似。然而,将 WKB 近似推广到量子场论是极其困难的(甚至是不可能的)。相反,费曼路径积分的非微扰处理(在量子力学中等同于 WKB)可以推广到量子场论中的非微扰问题。在本章中,我们将仅对玻色子系统(如标量场)使用路径积分。在后续章节中,我们还将对路径积分进行全面的讨论,包括它在费米子场、阿贝尔和非阿贝尔规范场、经典统计力学和非相对论多体系统中的应用。
5.1.5 横截面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . 149 5.8 重新求和的 QED 顶点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 5.9.1 裸微扰理论. . . . . . . . . . . . . . 155 5.9.2 重正化微扰理论. . . . . . . . . . . . . . 158 5.10 红外发散. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
量子计算机是一种旨在利用量子力学效应来解决特定任务的设备,其速度比传统计算机快得多 (1)。正如费曼 (2) 最初设想的那样,它们有望在大型量子系统的模拟中发挥巨大作用。此外,Shor 的高效素数分解算法 (3) 进一步激发了人们对量子计算的兴趣。然而,直到最近,才有一项实验能够最终证明当前的量子设备在某种意义上可以超越可预见的传统能力。最近,在 (4) 中,这一重要里程碑得以实现,在一项实验中,据报道 53 量子比特芯片可以从一个概率分布中进行采样,而在其他情况下,在合理的时间内,从中采样是不可能实现的。然而,量子计算的应用范围远不止于此,它还涉及密码学 (3)、量子系统模拟 (5)、量子化学 (6)、优化 (7)、搜索 (8)、方程求解 (9) 和机器学习 (10)、(11)、(12) 等众多领域。
计算理论诞生并随着信息技术的发展而发展:从第一台计算机,到晶体管,再到今天的超级计算机以及每天产生的大量数据 [4]。尽管我们如今设备的计算能力高得令人难以置信,但与几年前的设备相比,传统计算机似乎无法解决几乎所有领域的下一代问题:化学、生物、医疗技术、密码学、优化、金融等。[5] 由于这些和其他应用,在过去的四十年里,基于量子力学构建计算机的可能性引起了研究人员、政府和公司的关注和努力。量子计算的历史始于 1980 年,当时 Paul Benioff 提出了第一个计算机量子力学模型 [6]。第二年,理查德·费曼在第一届计算物理学大会上发表演讲,指出量子力学现象无法在经典计算机上有效模拟,并提出了量子计算机的基本模型 [7]。
由量子力学定律支配计算的计算机概念通常最早归功于费曼 [10]。一般而言,量子计算机能够在某些类别的问题上胜过传统计算机,这是通过大幅减少解决特定问题所需的计算次数来实现的。这通常是通过利用物理系统中量子比特之间的量子纠缠来实现的,使得量子计算机中的每个计算操作能够执行相当于多个经典操作的操作。然而,构建量子计算机的主要困难之一是缓解和处理错误要困难得多。量子计算机通常只有在能够利用量子比特状态叠加时才比传统计算机更具优势。如果量子算法中没有任何量子比特通过任何操作或初始化进入状态叠加,则该算法通常可以等效地以经典方式执行。因此,量子计算机的物理实现需要处理退相干,因为这可能会以意想不到的方式使波函数崩溃,从而在计算中引入意外的错误。