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World File Search System可观测量
发散的量子速度极限：经典性的先驱
量子速度极限 (QSL) 何时才是真正的量子？虽然 QSL 时间的消失通常表示经典行为的出现，但目前仍未完全了解经典性的哪些方面是这种动力学特征的起源。在这里，我们表明 QSL 时间的消失（或量子速度的发散）可以追溯到量子可观测量不确定性的降低，因此可以理解为这些特定可观测量出现经典性的结果。我们通过为经历一般高斯动力学的连续变量量子系统开发 QSL 形式来说明这种机制。对于这些系统，我们表明导致 QSL 时间消失的三个典型场景，即大压缩、小有效普朗克常数和大粒子数，可以从根本上相互联系。相反，通过研究开放量子系统和混合态的动力学，我们表明由于添加经典噪声而导致状态不相干混合而出现的经典性通常会增加 QSL 时间。
欧洲粒子物理战略：2026 年更新
• 这并不意味着不欢迎合作提供的特定 EFT 分析。但是，在这种情况下，我们鼓励支持者向 PPG 提供有关实验伪数据（可观测量列表、预期不确定性和相关性）以及他们所采用的 EFT 定义/假设（和动机）的所有信息，以便原则上可以重现结果。
PHYSICAL REVIEW A 105, 052218 (2022) 量子现实主义
符合微观世界规律的客观实在的出现一直是长期争论的焦点。近期的方法似乎至少在一个方面达成了共识，即对给定可观测量在物理自由度上的信息进行编码是该可观测量成为物理实在元素的必要条件。以此为基本前提，并受到量子信息论的启发，我们在此建立了量子实在论的公理化——一种与量子理论兼容的实在论概念。我们的策略包括列出一些能够以“度量”独立的方式表征量子实在论的物理驱动原理。我们引入了一些定义单调性和实在论测度的标准，然后在一些著名的信息论中寻找潜在候选者——由冯·诺依曼、雷尼和查利斯熵引起的理论。我们明确地构造了一些熵量词类，其中一些被证明满足所有提出的公理，因此可以作为给定物理可观测量的真实度（或确定性）的忠实估计。希望我们的框架可以为进一步讨论量子力学的基础方面提供正式的基础。
![arXiv:2302.04621v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 9 日](/simg/8\84d54d24c45685782c66ee010d7bac2019e8d7ed.webp)
arXiv:2302.04621v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 9 日
机器学习在量子科学领域取得了重大突破，其中深度神经网络在量子多体系统建模方面表现出非凡的能力。在这里，我们探讨了数据驱动的深度神经网络在学习物理可观测量动态方面的能力与量子信息的扰乱之间的关系。我们训练一个神经网络，以找到从模型参数到随机量子电路中可观测量演化的映射，适用于各种量子扰乱模式，并测试其在将其应用于看不见的电路时的泛化和外推能力。我们的结果表明，一种特定类型的循环神经网络在系统大小和时间窗口内对其预测进行泛化方面非常强大，无论是局部还是扰乱模式。这些模式包括传统学习方法在从全波函数表示中采样时失败的模式。此外，对于显示本地化的模型，所考虑的神经网络成功地将其预测推断出超出了它所训练的时间窗口和系统大小的范围，但不是在混乱的状态中。
阴影估计的闭式解析表达式...
量子系统的性质可以使用经典阴影来估计，经典阴影基于单元的随机集合实现测量。最初是为全局 Clifford 单元和单量子比特 Clifford 门的乘积而推导的，实际实现仅限于中等数量量子比特的后一种方案。除了局部门之外，使用两个局部门的非常短的随机电路的精确实现在实验上仍然是可行的，因此对于在近期应用中实现测量很有意思。在这项工作中，我们推导出使用带有两层并行双局部 Haar 随机（或 Clifford）单元的砖砌电路的阴影估计的闭式解析表达式。除了构建经典阴影之外，我们的结果还为估计 Pauli 可观测量提供了样本复杂度保证。然后，我们将使用砖砌电路的阴影估计性能与使用局部 Clifford 单元的既定方法进行比较，发现在足够多的量子比特上支持的可观测量估计中样本复杂度有所提高。
保持纠缠态的单对贝尔参数测量
摘要 贝尔不等式是量子基础的基石之一，也是量子技术的基本工具。尽管人们付出了很多努力来探索和推广它们，但由于波函数坍缩，人们认为不可能从一个纠缠对中估计出整个贝尔参数，因为这将涉及测量同一量子态上不相容的可观测量。相反，本文报道了新一代贝尔不等式测试的首次实施，能够从每个纠缠对中提取一个贝尔参数值，同时保留对纠缠而不是破坏它。这是通过利用弱测量序列来实现的，允许在量子态上进行不相容的可观测量而不会使其波函数坍缩。从根本上讲，通过消除在不同测量基之间进行选择的需要，我们的方法扩展了反事实确定性的概念，因为它允许在贝尔不等式测试所需的所有基中测量纠缠对，从本质上消除了与未选择的基相关的问题。从实际角度来看，在我们对贝尔参数进行测量之后，粒子对内的纠缠基本保持不变，因此可以用于其他与量子技术相关或基础的用途。
利用量子计算机实现 Schwinger 模型的一级相变
我们利用变分量子本征值求解器 (VQE) 探索了存在拓扑 θ 项的格子 Schwinger 模型中的一阶相变。使用两种不同的费米子离散化，即 Wilson 和交错费米子，我们开发了适用于这两种离散化的参数化模拟电路，并通过在没有噪声的情况下模拟经典的理想 VQE 优化来比较它们的性能。然后在 IBM 的超导量子硬件上准备通过经典模拟获得的状态。应用最先进的误差缓解方法，我们表明可以从量子硬件可靠地获得电场密度和粒子数，这些可观测量揭示了模型的相结构。为了研究连续外推所需的最小系统尺寸，我们使用矩阵乘积状态研究连续极限，并将我们的结果与连续质量微扰理论进行比较。我们证明，考虑附加质量重正化对于提高较小系统尺寸所能获得的精度至关重要。此外，对于我们研究的可观测量，我们观察到了普适性，并且两种费米子离散化都产生了相同的连续极限。
![arXiv:2108.11415v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 20 日](/simg/6\68812b131cb1b10e6684677c01b45f4f6a40960d.webp)
arXiv:2108.11415v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 20 日
我们提出了一个开源软件，用于模拟磁共振实验中的可观测量，包括核磁/四极共振 NMR/NQR 和电子自旋共振 (ESR)，该软件的开发旨在协助实验研究设计新策略来研究材料的基本量子特性，其灵感来自量子信息科学 (QIS) 背景下出现的磁共振协议。这里介绍的软件包可以模拟标准 NMR 光谱可观测量和相互作用的单自旋系统在复杂脉冲序列（即量子门）下的时间演化。该软件的主要目的是促进开发急需的新型基于 NMR 的新兴量子序探针，这对于标准实验探针来说是难以捉摸的。该软件基于 NMR/NQR 实验中核自旋动力学的量子力学描述，并已在现有的理论和实验结果上进行了广泛测试。此外，该软件的结构允许将基本实验轻松推广到更复杂的实验，因为它包含了通用自旋系统数值模拟所需的所有库。为了让大量用户能够轻松使用该程序，我们开发了一个用户友好的图形界面、Jupyter 笔记本和详细的文档。
![arXiv:2201.01471v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 18 日](/simg/e\eaea73a6e5c64af89eddbca2c196025579a5c1fe.webp)
arXiv:2201.01471v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 18 日
在量子计算机上获取可观测量的期望值是变分量子算法中的关键步骤。对于分子电子哈密顿量等复杂可观测量，一种常见的策略是将可观测量表示为可测片段的线性组合。这种方法的主要问题是需要大量测量才能准确估计可观测量的期望值。我们考虑了几种基于交换多量子比特泡利积分组的分割方案，目的是最小化测量次数。探索了三个主要方向：1) 使用贪婪方法对交换运算符进行分组，2) 涉及非局部幺正变换进行测量，3) 利用一些泡利积与几个可测组的兼容性。最后一个方向产生了一个通用框架，它不仅提供了对以前方法的改进，而且还将测量分组方法与阴影层析成像技术的最新进展联系起来。按照这个方向，我们开发了两种新的测量方案，与以前最先进的方法相比，将一组模型分子的测量次数减少了几倍。
稳定性实验
指示与上层量子算法所期望的相比，可观测量当前是否为负。在跟踪等效可观测量的各种选择之间的一个关键区别是，不同的选择可以有不同的副产品算子。从一种逻辑可观测量的选择转移到另一种逻辑可观测量是一种簿记操作，其中副产品算子之间的关系由分离可观测量的稳定器的测量结果决定。因此，最终，在空间中移动逻辑可观测量归结为将许多稳定器测量的贡献正确地乘以其副产品算子。例如，考虑一个具有逻辑可观测量 XL = + X 1 X 2 X 3 和测量的稳定器可观测量 XS = + X 1 X 2 X 4 X 5 的系统。假设稳定器测量结果在误差修正后为 − 1 ，这意味着您确信 − XS = +1 。根据此信息，你可以得出 XL = XL · +1 = XL · − XS = − X 3 X 4 X 5 。换句话说，XS 告诉你如何用量子位 3、4 和 5 而不是量子位 1、2 和 3 来表达逻辑可观测量 XL。它允许你将逻辑可观测量从由量子位 1、2 和 3（使用副积运算符 +1）支持移动到由量子位 3、4 和 5（使用副积运算符 − 1）支持。在现实场景中，由于代码距离大或路由距离长，移动逻辑可观测量将涉及将数百甚至数百万个稳定器乘以可观测量的副积运算符。如果这些稳定器的任何一个（或三个、五个等）测量值错误，则移动的逻辑可观测量的符号将是错误的。这是一个逻辑错误；这将导致灾难性的情况，即量子计算机执行的上层算法将默默地产生糟糕的结果。计算稳定剂的大型乘积与容错量子计算的相关性在量子纠错领域是众所周知的 [ RHG07 ；Hor+12 ；Cha+22 ；CC22b ；CC22a ]。移动逻辑可观测量需要将许多稳定剂相乘，如果将所有东西永远放在同一个地方，就不可能进行任何计算。因此，能够可靠地计算巨大的稳定剂乘积极其重要。鉴于这些事实，奇怪的是没有完善的实验来直接验证计算大型稳定剂乘积的能力（类似于记忆实验是直接验证随时间保存量子比特的能力的完善基准 [ GQ21 ；Rya+21 ；Zha+22 ；Kri+22 ；And+20 ]）。本文提出的实验类型“稳定性实验”的目标就是填补这一空白。从高层次来看，稳定性实验实际上与记忆实验非常相似（见图 2）。记忆实验之所以有效，是因为它们设置了一个跨时间的全局不变量的情况，然后检查该不变量。不变量是指在时间结束时测量的状态应该与在时间开始时准备的状态相匹配。这使得记忆实验有些退化。测量结果是提前知道的，因此在算法上不需要在运行时执行所有那些昂贵的量子操作。在大型量子计算中，你会希望优化掉任何看起来像记忆实验的东西。稳定性实验也通过创建和验证全局不变量来工作。主要区别在于，稳定性实验不是使用跨时间的全局不变量，而是设置一个跨空间的全局不变量的情况。具体来说，在稳定性实验期间，稳定器区域的乘积的正确值是提前知道的。这使得稳定性实验有些退化，就像记忆实验一样，在实践中，在大型量子计算中，你会希望优化掉任何看起来像稳定性实验的东西。不过，通过避免删除退化的冲动，你可以将运行时计算的乘积与已知的正确值进行比较。这样您就可以确定您的纠错系统在快速确定稳定器区域的这些乘积方面有多好。有几个原因值得对稳定性实验的结果感兴趣。例如，稳定性实验可用于确定需要多少轮才能达到逻辑量子位正确移动的期望确定性水平。更一般地说，稳定性实验可用于量化“类时码距离”（稳定器测量重复的次数）是否需要小于或大于“类空码距离”（表面代码斑块的直径）。通常假设这些数字是相同的，但没有严格的理由要求它们必须相同。图 2 给出了对稳定性实验感兴趣的更抽象的理由：稳定性实验隐藏在常见量子计算的拓扑时空图中。对稳定性实验感兴趣的最后一个原因是，由于其代码距离在稳定性实验中，稳定器区域的乘积的正确值是预先已知的。这使得稳定性实验有些退化，就像记忆实验一样，在实践中，在大型量子计算中，你会想要优化掉任何看起来像稳定性实验的东西。不过，通过避免删除退化的冲动，你可以将运行时计算的乘积与已知的正确值进行比较。这可以让你确定你的纠错系统在快速确定稳定器区域的这些乘积方面有多好。有几个原因值得对稳定性实验的结果感兴趣。例如，稳定性实验可用于确定需要多少轮才能达到所需的确定性水平，即逻辑量子位被正确移动。更一般地说，稳定性实验可用于量化“类时码距离”（稳定器测量重复的次数）是否需要小于或大于“类空码距离”（表面码斑的直径）。通常假设这些数字是相同的，但没有严格的理由要求它们必须相同。图 2 给出了对稳定性实验感兴趣的更抽象的理由：稳定性实验隐藏在常见量子计算的拓扑时空图中。对稳定性实验感兴趣的最后一个原因是，由于其代码距离在稳定性实验中，稳定器区域的乘积的正确值是预先已知的。这使得稳定性实验有些退化，就像记忆实验一样，在实践中，在大型量子计算中，你会想要优化掉任何看起来像稳定性实验的东西。不过，通过避免删除退化的冲动，你可以将运行时计算的乘积与已知的正确值进行比较。这可以让你确定你的纠错系统在快速确定稳定器区域的这些乘积方面有多好。有几个原因值得对稳定性实验的结果感兴趣。例如，稳定性实验可用于确定需要多少轮才能达到所需的确定性水平，即逻辑量子位被正确移动。更一般地说，稳定性实验可用于量化“类时码距离”（稳定器测量重复的次数）是否需要小于或大于“类空码距离”（表面码斑的直径）。通常假设这些数字是相同的，但没有严格的理由要求它们必须相同。图 2 给出了对稳定性实验感兴趣的更抽象的理由：稳定性实验隐藏在常见量子计算的拓扑时空图中。对稳定性实验感兴趣的最后一个原因是，由于其代码距离因为它的代码距离因为它的代码距离