可重入局域化 (RL) 是一种最近才出现的突出现象,传统上与交错关联无序和跳跃二聚化的相互作用有关,这一点先前的研究表明了这一点。与这种范式相反,我们目前的研究表明跳跃二聚化并不是实现 RL 的关键因素。考虑到具有反铁磁序的螺旋磁系统,我们发现在没有跳跃二聚化的情况下,多个能量区域的自旋相关 RL。这种现象即使在热力学极限下仍然存在。通过对螺旋系统施加横向电场,引入了 Aubry-André-Harper 模型形式的关联无序,从而避免使用传统的替代无序。我们对观察到的可重入相进行有限尺寸缩放分析,以确定临界点,确定相关的临界指数,并检查与局域化转变相关的缩放行为。此外,我们还探索了参数空间,以确定可重入相发生的条件。本研究在紧束缚框架内进行了描述,为 RL 提供了一种新颖的视角,强调了电场、反铁磁有序和几何螺旋性的关键作用。还探讨了 RL 现象的潜在应用和实验实现。
建立稳健且无条件安全的量子网络的主要要求是在现实信道上建立量子非局域相关性。虽然无漏洞的贝尔非局域性测试允许在这种与设备无关的环境中进行纠缠认证,但它们对损失和噪声极为敏感,而这些损失和噪声在任何实际通信场景中都会自然出现。量子转向通过以不对称的方式重新构建贝尔非局域性,放松了其严格的技术限制,仅在一侧有一个可信方。然而,量子转向测试仍然需要极高质量的纠缠或非常低的损失。在这里,我们介绍了一种量子转向测试,它利用高维纠缠的优势,同时具有抗噪性和抗损失性。尽管我们的转向测试是为量子比特构建的,但它是为单探测器测量而设计的,能够以时间高效的方式弥补公平采样漏洞。我们通过实验演示了多达 53 个维度的量子控制,摆脱了公平采样漏洞,同时实现了损耗和噪声条件,相当于 79 公里电信光纤的 14.2 dB 损耗和 36% 的白噪声,从而展示了相对于基于量子比特的系统所取得的改进。我们继续展示了高维度的使用如何反直觉地大幅缩短总测量时间,使量子控制违规几乎快了 2 个数量级,而只需将希尔伯特空间维度加倍即可实现。我们的工作最终证明了高维纠缠在损耗、噪声和测量时间方面为量子控制提供了显著的资源优势,并为具有终极安全性的实用量子网络打开了大门。
机械振动的色散限制了纳米光机械调制。在这项工作中,我们提出了一种利用弹性局部共振(也称为回音壁模式 (WGM))的光机械调制。我们发现我们的结构支持两个四极和两个六极弹性 WGM,它们是非色散的,以避免位移场局域在金纳米盘 (AuND) 上时产生损耗。我们通过数值证明局域表面等离子体共振 (LSPR) 和 WGM 之间的耦合与弹性模式的对称位移和 AuND 中声子模式的强隔离有关。通过计算四个 WGM 在不同变形下偶极 LSPR 的波长偏移来评估调制的幅度。对这四个 WGM 进行详细比较使我们能够确定耦合效率更高的 WGM。此外,这种同时限制产生了大的声-等离子体耦合,可用于设计具有等离子体响应的新型机械传感器,作为新型声-等离子体装置的潜在应用和创新。
通过精确数值求解时间相关多玻色子薛定谔方程,研究了 Tonks-Girardeau 极限下强相互作用一维玻色子的动态费米子化。我们确定动态费米子化时单体动量分布接近理想费米气体分布。二体层面的测量进一步补充了这一分析。二体层面的动态费米子化应推断为二体关联对角线上存在明显的关联洞。对强相互作用玻色子的二体动量分布的研究清楚地表明,对角线上的模式在费米子化时不会消失。二体局域和非局域关联也将费米子化玻色子与非相互作用费米子清楚地区分开来。进一步利用信息论的适当度量,即众所周知的 Kullback-Leibler 相对熵和 Jensen-Shannon 散度熵,讨论了两个系统之间的可区分性程度。我们还观察到,对于强关联玻色子,高体密度具有非常丰富的结构,而非相互作用的费米子不具有二体以外的任何高阶关联。
任何科学学科面临的主要挑战之一就是确定某些观察到的相关性背后的原因。疫苗对疾病有效吗?提高工资会鼓励消费吗?大气中二氧化碳的增加是导致地球平均温度升高的原因吗?这些问题以及类似问题都可以用因果推理 (CI) 的工具来表述和分析 [1]。然而,尽管因果推理具有广泛的相关性,但当前涉及潜变量的 CI 算法通常无法分析具有少量节点的结构 [2-6]。鉴于贝尔定理 [8] 可以从概率分布与给定因果结构的兼容性来理解 [9, 10],量子非局域性领域 [7] 近年来将注意力集中在因果关系上。这一观点推动了量子关联的研究超越传统的二分场景(例如,参见 [ 11 – 15 ] 和评论 [ 16 ]),并推动了表征在这种因果场景中产生的量子和经典概率分布的技术的发展 [ 17 – 21 ]。一个特别成功的工具是膨胀方法 [ 22 – 24 ],它由一系列越来越严格的必要条件组成,可以通过线性或半定规划进行测试。尽管膨胀技术在量子非局域性领域内外都有广泛的适用性,但其可用的实现通常仅限于
量子纠缠:自旋 1/2 Masatsugu Sei Suzuki 和 Itsuko S. Suzuki 纽约州立大学宾汉姆顿分校物理系 (日期:2022 年 2 月 7 日) 在这里我们讨论量子纠缠的物理学。起初,本科生如果只想知道量子纠缠的基本点,可能会在理解技术术语的定义时遇到一些困难,例如超距幽灵作用、非局域性、局域性、隐变量理论、可分离性、量子比特等等。这些词的定义在附录中给出(来源:维基百科)。贝尔不等式的推导在数学上并不那么复杂。人们必须从实验的角度验证贝尔不等式不满足量子纠缠现象,并使用纠缠的自旋或光子。到目前为止,已经出版了许多关于量子纠缠、量子信息和量子计算机的书籍。即便我读了这些书,包括量子力学的教科书,我还是没有充分理解超距幽灵行为到底是怎么回事。为了给本科生讲授量子纠缠,我觉得有必要更详细地了解量子纠缠的这种怪异性。当我努力理解爱因斯坦命名的超距幽灵行为时,我有幸读了一本名为《爱因斯坦:他的一生和宇宙》(W. 艾萨克森著)的书。我意识到这本书可以很好地描述量子纠缠行为的怪异性。当然,那些想从数学上了解这种怪异行为本质的物理学家,可能不会满足于艾萨克森给出的简单明了的解释。这里将这本书的内容总结如下。(a)量子力学断言,粒子除了被观察时外,没有确定的状态,两个粒子可以处于纠缠态,因此对一个粒子的观察可以立即决定另一个粒子的性质。一旦进行任何观察,系统就会进入固定状态。(b)这对于微观量子领域来说可能是可以想象的,但当人们想象量子领域与可观察的日常世界之间的交集时,就会感到困惑。(c)EPR 论文未能成功证明量子力学是错误的。但最终确实清楚,量子力学与我们对局域性的常识理解不相容——我们对远距离幽灵般的作用的厌恶。奇怪的是,爱因斯坦显然比他希望的要正确得多。
简介。— 实验表征系统不同部分之间的量子关联对于量子技术的发展至关重要。量子关联不仅是量子力学预测的最奇特效应的核心,例如纠缠、EPR 控制 [1 – 3] 或贝尔非局域性 [4] ;它们还为不同的量子信息或计量任务提供了优势,甚至对于非纠缠态 [5 – 7] 也是如此。此外,量子关联应该出现在一般的量子系统中 [8] ,而量子多体系统通常是经典计算机无法处理的。因此,在控制良好的量子模拟器上进行测量对于提高我们对复杂量子系统的理解至关重要。证明关联的量子性质是一项实验挑战,这需要测量非交换算子。由于全状态层析成像会随着成分数量的增加而呈指数级增长 [9],因此在大型集合中无法实现,因此开发新协议以从部分测量(例如二分或集体测量)推断相关性至关重要。后者已成功在处理有效两级系统的实验平台上展示了纠缠 [3]、转向 [10 – 12] 或非局域性 [13]。由固定在光学晶格中的 s > 1 = 2 粒子组成的系统对于量子技术也特别有趣,因为它们的希尔伯特空间相对于量子比特(s ¼ 1 = 2)系统扩大,为量子信息处理提供了新的可能性 [14]。然而,它们的
近表面量子阱的另一个有趣应用是拓扑量子器件。一种使用近表面量子阱的令人兴奋的固态方法是基于马约拉纳粒子的量子比特,其中量子信息被编码在非局域费米子态中。与其他建议的平台相比,这种编码量子比特的方式具有很大的优势,因为其他平台通常存在相干时间短的问题。由于量子信息被编码在非局域状态中,它将受到保护而不会受到局部扰动,因此具有非常长的相干时间的潜力。[2] 然而,即使状态受到保护而不会受到局部扰动,也可以通过马约拉纳粒子的物理交换(编织)来操纵状态,这是由于它们的非阿贝尔统计特性。[3] 理论上已经证明,如果将由夹在两个超导体之间的一维半导体组成的约瑟夫森结放置在垂直于自旋轨道相互作用的磁场中,就会出现马约拉纳准粒子。 [4,5] 达到拓扑相的必要条件之一是超导间隙的关闭和重新打开。超导间隙由磁场关闭,磁场通过对齐电子自旋来破坏库珀对,然后重新打开需要强大的自旋轨道相互作用来阻止电子自旋的对齐。[6]
现代概率的许多主题在数学物理和量子力学中都有对应内容。例如,抛物线 Anderson 模型的研究与 Anderson 局域化有关;相互作用粒子系统和自旋系统与量子自旋系统和量子多体理论有关;高斯自由场以及 Malliavin 微积分与欧几里得量子场论有关。这些笔记的目的是为具有概率背景的数学家介绍量子力学,提供基本的直觉和一本方便查阅数学物理文献的词典。重点是与概率的联系,特别是马尔可夫过程,而不是偏微分方程和谱理论。
思维是人类大脑活动之一,被称为脑电波,其本质是大脑神经元发出的电脉冲。思维的特性与量子纠缠的特性高度相似且密切相关,如叠加性、非局域关联性、瞬时连接性、一元性等。脑内振荡电脉冲经过放大、调制、量子纠缠等一系列转换,被转换成携带大脑活动信号的量子纠缠电磁波,即携带思维活动信号的载波。载波可以在自由空间中传输,无论距离多远,都可以在其他地方通过解调来检测、记录和检索原始的大脑活动数据,因此生前思维可以永久保存。