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World File Search System基态
NU = 0量子厅Ferromagnet中消失的散装热流量。
1巴黎 - 萨克莱大学，CEA，CNRS，规格，91191 GIF-SUR-YVETTE CEDEX，法国2冰3，法国91400 Orsay，法国3号Paris-saclays 3UniversitéParis-Saclay，CNR，CNRS，CNRS，De Nanosciences Center De Nanosciences et de nanotechnologies（C2N）在高垂直磁场和低温下，石墨烯在电荷中立点处形成绝缘状态。该状态被称为NU = 0，是由于电子相互作用之间的相互作用以及由N = 0 Landau级别形成的平坦带中的四倍自旋和山谷变性。确定NU = 0的基态，包括其自旋和山谷极化，在近二十年中一直是一种理论和实验性的事业。在这里，我们提出了探测单层石墨烯在nu = 0的大量热传输特性的实验，该特性直接探测其基态和集体激发。，我们观察到与预期基态相矛盾的散装热传输，即使在非常低的温度下，也被预测具有有限的导热电导。我们的结果强调了需要进一步研究NU = 0的性质。Delagrange等人在自然物理学上进行审查
彭宁陷阱实验中实现的 Dicke 模型中的绝热性“砰砰”捷径
量子计量领域有可能大幅提高从标准量子极限到海森堡极限的测量精度。这些技术依赖于创建纠缠量子态的能力，并通过干涉法利用它们进行高精度测量。可以采用各种不同的技术来利用各种纠缠态的计量应用 [ 1 – 5 ] 。创建这些在计量上有用的状态通常是一项艰巨的任务。一种有前途的方法是绝热态制备，其中系统从一个简单的哈密顿量开始，该哈密顿量具有易于生成的产物态作为其基态，然后通过缓慢改变外部参数绝热演化到复杂哈密顿量的纠缠基态。挑战在于，与相关的最小能隙相比，绝热态制备必须缓慢进行，以减少演化过程中不必要的绝热激发。对于热力学极限中间隙消失的系统，有限系统的最小间隙通常与系统大小成反比，这使得绝热态准备对于较大的系统尤其困难。当前的量子模拟器无法使系统演化足够长的时间来完全执行此过程，因为它们受到退相干和技术噪声的限制。这种演化时间短的限制不可避免地会产生非绝热激发，这种激发可能非常显著，并会严重影响目标纠缠态的保真度。挑战在于在长时间尺度上进入的退相干误差和在短时间尺度上进入的非绝热激发之间找到平衡。该问题的一个潜在解决方案是绝热的捷径——系统以非绝热方式演化，以便在演化结束时进入纠缠基态。这些技术减少了总状态准备时间，这使得它们在处理退相干效应时具有吸引力。最近，该领域出现了许多理论突破 [ 6 – 8 ] 。一种基于向汉密尔顿量添加反非绝热场的技术可以保证系统演化到正确的纠缠基态。它通过在汉密尔顿量中添加一个辅助项来实现这一点，该辅助项旨在精确抵消将要发生的激发，确保系统始终保持在瞬时基态。该项的强度
多体费米子系统的量子参数估计及其在霍尔效应中的应用
我们根据一个参数计算纯态下通用多体费米子系统的量子费歇尔信息。我们讨论了参数印在基态、状态系数或两者中的情况。在系数的参数依赖性来自哈密顿量演化的情况下，我们推导出一个特别简单的量子费歇尔信息表达式。我们将我们的发现应用于量子霍尔效应，并评估与有效哈密顿量基态系统磁场最佳测量相关的量子费歇尔信息。泡利原理强制占据高动量电子态导致灵敏度的“超海森堡”缩放，其幂律取决于传感器的几何形状。
用于计算化学的噪声量子电路的数值模拟
摘要 近期量子计算机计算小分子基态特性的机会取决于计算拟设的结构以及设备噪声引起的误差。在这里，我们使用数值模拟研究这些噪声量子电路的行为，以估计准备好的量子态相对于通过常规方法获得的基本事实的准确性和保真度。我们实现了几种不同类型的拟设电路，这些电路源自酉耦合簇理论，目的是使用变分量子特征求解算法估计氢化钠的基态能量。我们展示了能量和保真度的相对误差如何随着基于门的噪声水平、核间配置、拟设电路深度和参数优化方法的变化而变化。
使用...进行高效低温蒙特卡洛采样
量子退火 (QA) 的出现是未来量子计算发展的重要一步，也将极大地促进统计物理和材料科学建模的发展。到目前为止，QA 在这些领域的应用仍然很少，其中包括确定具有长程弹性相互作用的平衡微结构 1 、横向场 Ising 模型中的相变 2 、通过 Shastry-Sutherland 模型研究受挫磁系统的能态 3 以及设计超材料 4 。另一个例子是结合使用量子退火器和玻尔兹曼机来采样自旋玻璃并预测 MoS 2 层的分子动力学数据 5 。更一般地说，由 D-Wave 公司实施的 QA 可以有效地找到离散优化问题的基态配置，在学术界和工业界都有许多应用 6 – 10 。 QA 的概念是在低温下以明确定义的基态初始化系统的哈密顿量，然后平滑地转换能量景观，使其代表所需的优化问题。如果仔细执行这种绝热变换，系统最终会处于目标哈密顿量的基态，因此可以找到优化问题的全局最小值。然而，在实践中，准备、转换和读出过程并不是完全绝热、无噪音和与环境分离的，因此有时会发现能量更高的状态，尤其是与简并态 11 或太小的能隙结合时。因此，对于典型的 QA 应用，需要多次重复和读出来确定真实基态。在本文中，我们证明了该技术的这一缺陷实际上可以转化为优点，因为它可以非常有效地确定有限温度的热力学性质。从材料科学的角度来看，T = 0K 时的基态配置通常只对许多实际应用具有有限的意义。例如，对于铁磁体，所有自旋都排列在基态，而对于有限温度，热涨落会导致有限的关联长度、相变和温度相关的磁化。对此类属性进行统计建模的传统方法是使用蒙特卡罗 (MC) 采样技术，因为由于相空间的巨大规模，通常无法明确计算配分函数。此类计算最突出的方法可能是使用 Metropolis 转移概率生成离散马尔可夫链，这会生成一系列遵循玻尔兹曼统计的配置，因此可以通过更容易地计算这些马尔可夫链上的时间平均值来表达集合平均值 12、13。在实践中，根据玻尔兹曼分布 p ∼ exp ( − β ∆ E ) (其中 β = 1 / k BT )，从一个状态到另一个状态的转变正在发生，其概率取决于两个配置之间的能量差 ∆ E 。通常，这种方法在低温下效率低下，因为新配置的拒绝率非常高，因此在局部最小值中捕获的相空间采样不足，导致对所需热力学性质的预测有噪声。另一种重要的采样策略是由 Wang 和 Landau 开发的，他们使用非马尔可夫算法通过平坦直方图技术提取状态密度，从中可以计算出所有所需的热力学性质 14 。除了这些主要技术之外，Dall 等人还开发了一种在低温下快速采样玻尔兹曼分布的算法。然而，这种算法最适合具有短程相互作用的系统 15 。另一种公平采样基态和
![arXiv:2502.05598v1 [cond-mat.stat-mech] 2025 年 2 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7a8f0631b5921c78de5a064c416b451bace66e46.webp)
arXiv:2502.05598v1 [cond-mat.stat-mech] 2025 年 2 月 8 日
利用蒙特卡洛模拟，我们研究了线性淬火条件下Baxter-Wu模型的动力学性质。对于线性冷却过程，临界区过剩能量激发密度的标度行为与Kibble-Zurek（KZ）机制的预测非常吻合。然而，线性冷却结束时过剩能量激发密度的标度行为并不符合KZ机制与粗化过程之间的简单相互作用；退出脉冲区后，系统经历接近幂律形式的衰减，其衰减指数与瞬时淬火中观察到的粗化指数有显著不同。对于线性加热过程，我们发现，如果初始状态是模型的基态，描述KZ机制的相关指数与冷却场景中的指数相同。我们发现系统在离开脉冲区后不会直接进入绝热区，而是经过一个交叉区，过剩能量激发密度呈指数衰减。如果初始态有序但非系统基态，能量激发密度仍然表现出良好的标度行为，但相关指数不符合KZ机制的预测。我们发现这种差异与模型独特基态引起的特殊零温动力学性质有关。
在量子退火器上解决复杂的特征值问题，并应用于量子散射共振
受欢迎程度，因为它可以完全控制量子和计算本身。在文献中，变异量子本质量器（VQE）9–11是基于门的量子计算机实现的最流行算法之一。该求解器成功地用于计算分子的电子基态能，这是计算化学中最重要的基本问题之一。绝热量子退火是另一种可能不流行的量子计算模型。在此模型中，该计算基于将初始（易于培训）的哈密顿量转换为最终（目标）哈密顿量的慢速转换。最初的汉密尔顿人绝热的基态成为最终哈密顿的基态。在实践中，必须将给定的问题提出为ISIN问题或等效的二次不受约束的二进制优化（QUBO）问题。具体来说，QUBO求解器找到了QUBO函数X t Qx的最小值（称为目标函数），其中Q是描述问题的矩阵，而X是二进制字符串（ZEROS和ONE）。最小值，最佳解决方案字符串x = x opt。如果可以将问题转换为QUBO问题，则可以在退火器上求解，否则无法在该类型的量子设备上解决。这大大降低了量子退火的适用性，因为并非每个问题都是可转换的。与基于门的量子计算机相比，
在p s ...
此处r i j =（x i -x j） / a是原子之间的距离，在实验中通过调整晶格间距a来控制。r b称为封锁半径，我们将r b / a视为以下模拟中的自由参数，a =1。< / div>封锁机制对封锁半径内同时激发原子的惩罚，导致了强烈相互互动的量子哈密顿量，在当前和近期实验中可访问的多种晶格上产生了很多丰富的现象。在本文中，我们为哈密顿式等式开发了SSE QMC实施。（1）。本文的其余部分如下组织。sec。 2，我们简要概述了SSE框架。 sec。 3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。 （1）概述了有限温度和基态模拟。 然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。 4，并在第二节发表结论。 5。sec。2，我们简要概述了SSE框架。sec。 3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。 （1）概述了有限温度和基态模拟。 然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。 4，并在第二节发表结论。 5。sec。3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。（1）概述了有限温度和基态模拟。然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。4，并在第二节发表结论。5。