太赫兹 (THz) 时域光谱有助于深入了解半导体异质结构中的电子动力学。高场 THz 光谱探测 GaAs 量子阱 (QW) 系统的激子非线性响应,并能够在时域中测量其相干动力学。因此,THz 光谱可以让人们探索多体相互作用的基本特性以及半导体纳米器件技术的潜力。这项工作使用计算方法分析了半导体微腔中的光物质相互作用。当 QW 微腔中的激子与腔光子强耦合时,会形成一种称为激子极化子的新准粒子。本论文表明,具有光学和 THz 激发的经典耦合谐振子可用作模型来模拟激子极化子动力学及其量子相干现象。通过采用激子模式的时间相关衰减和改变光脉冲和 THz 脉冲之间的延迟,演示了激子-光子耦合系统的时间演化。由于强光物质杂化,在频谱中观察到正常模式分裂。最后,将本工作计算出的激子-极化子振荡与使用半导体布洛赫方程获得的参考计算结果进行了比较。
摘要量子系统的基础状态的快速而忠实的准备是在基于量子的技术领域中的多个应用程序的具有挑战性但至关重要的任务。的消毒将允许的最大时间窗口限制为实验,以忠实地达到此类所需的状态。这在具有量子相变的系统中特别重要,其中消失的能量差距挑战了绝热的基态制备。我们表明,由在两个不同的外部可调参数下的时间演化组成的BANG-BANG协议允许在进化时间中进行高实现基态制备,而不必应用标准最佳控制技术所需的时间,例如切碎 - 常发送量子量子基量子量子量子。此外,由于它们的变量数量减少,此类BANG -BANG协议非常适合优化任务,从而降低了其他最佳控制协议的高计算成本。我们通过两个范式模型(即Landau – Zener和Lipkin – Meshkov – Glick模型)对这种方法进行基准测试。非常重要的是,我们发现后一个模型的关键基态,即其在临界点处的基态可以在总进化时间内以高填充率制备,该缩放比消失的能量差距慢。
摘要:我们考虑时间演化算子的对数负性和相关量。我们研究自由费米子、致密玻色子和全息共形场论 (CFT) 以及随机幺正电路和可积和混沌自旋链的数值模拟。全息行为与已知的非全息 CFT 结果有很大偏差,并显示出最大扰乱的明显特征。有趣的是,随机幺正电路表现出与全息通道几乎相同的行为。一般来说,我们发现“线张力图像”可以有效地捕捉混沌系统的纠缠动力学,而“准粒子图像”可以有效地捕捉可积系统的纠缠动力学。出于这个动机,我们提出了一种有效的“线张力”,可以捕捉时空缩放极限中混沌系统中对数负性的动态。我们比较了负性和互信息,从而发现量子信息和经典信息的不同动态。我们观察到的“伪纠缠”可能对经典计算机上量子系统的“可模拟性”产生影响。最后,我们使用测地线维滕图阐明了共形场论中密度矩阵部分转置运算与反德西特空间中纠缠楔形截面之间的联系。
我们考虑无限量子自旋链中连通子系统 A ∪ B ∪ C 的宏观大 3-划分 ( A, B, C ),并研究 R´yi- α 三部分信息 I ( α ) 3 ( A, B, C )。在具有局部哈密顿量的干净一维系统中,在平衡态下它通常为零。一个值得注意的例外是共形临界系统的基态,其中 I ( α ) 3 ( A, B, C ) 是交比 x = | A || C | / [( | A | + | B | )( | C | + | B | )] 的普适函数,其中 | A | 表示 A 的长度。我们确定了不同类的状态,这些状态在具有平移不变哈密顿量的时间演化下,局部放松到具有非零(R´enyi)三部分信息的状态,此外还表现出对 x 的普适依赖性。我们报告了对自由费米子对偶系统中 I ( α ) 3 的数值研究,提出了场论描述,并计算了它们在一般情况下对 α = 2 的渐近行为以及在系统子类中对一般 α 的渐近行为。这使我们能够推断出缩放极限 x → 1 − 中的 I ( α ) 3 的值,我们称之为“残差三部分信息”。如果非零,我们的分析指向一个与 R´enyi 指数 α 无关的通用残差值 − log 2,因此也适用于真正的(冯·诺依曼)三部分信息。
然而,这给我们带来了更重要的问题。既然退相干已在膨胀研究界得到相当广泛的研究,那么我们还能从本文研究的玩具模型中了解到什么呢?这正是我们认为量子计算复杂性可以发挥重要作用的地方。如果宇宙的时间演化确实可以描述为一个量子电路 [ 17 – 23 ],其中不同状态之间的每个转换都可以与量子复杂度 2 相关联,那么复杂性的动力学对于理解退相干在更一般场景中的工作方式很有用。换句话说,尽管可能可以在简单的玩具模型中明确研究光绝热扰动的退相干,但在存在高阶相互作用的情况下,事情通常会变得更加模糊。以我们在本文中提出的著名玩具模型为例。它本质上是纯高斯的,因此其中的可观测量和重测量模式之间完全没有(动量)模式耦合(除了 k , − k 的简单情况)。在这种情况下,很容易跟踪退相干,因为可以在这种情况下精确地研究系统。但是,请记住,广义相对论本质上是非线性的,因此,对于任何现实的模型构建,我们必须保留高阶相互作用项,这将导致可观测量和环境模式之间的额外混合。
了解相互作用的粒子如何接近热平衡是量子模拟器面临的主要挑战 1,2。要充分释放此类系统以实现这一目标,需要灵活的初始状态准备、精确的时间演化和对最终状态表征的广泛探测。在这里,我们介绍了一个由 69 个超导量子比特组成的量子模拟器,它支持通用量子门和高保真模拟演化,其性能在交叉熵基准实验中超出了经典模拟的范围。与纯模拟模拟器相比,这个混合平台具有更多功能的测量功能,我们利用这些功能揭示了 XY 模型中由粗化引起的 Kibble-Zurek 缩放预测 3 的崩溃,以及经典的 Kosterlitz-Thouless 相变的特征 4。此外,数字门可以实现精确的能量控制,使我们能够研究本征态热化假设 5-7 对本征谱目标部分的影响。我们还展示了成对纠缠二聚体状态的数字制备,并对模拟演化中随后的热化过程中能量和涡度的传输进行了成像。这些结果确立了超导模拟数字量子处理器在多体光谱中制备状态和揭示其热化动力学方面的有效性。
量子信息和量子多体物理学的一个特别有趣的接口是研究量子电路,它代表量子粒子或材料物理学中系统的(幺正)时间演化。这些电路最基本的形式是“砖墙”电路,其属性由代表墙上一块砖的 2 量子比特门的选择决定。这种类型的研究通常选择两种极端选择之一:要么假设随机选择 2 量子比特幺正([ 1 ] 及其参考文献),要么相反,选择一个结构化的 2 量子比特门,从而对幺正砖墙 (UBW) 电路进行一定程度的分析控制。事实上,如果将 2 量子比特门选为满足杨-巴克斯特恒等式的所谓 R 矩阵,则可以安排相应的 UBW 电路,使其作为算子与大量守恒电荷进行交换。请参阅 [ 2 – 4 ],其中提出并分析了此过程;[ 5 – 7 ],其中研究了此类电路以及与“可积 trotterization”相关的一系列物理现象。参考文献 [ 8 ] 特别将这些想法应用于 XXX 可积自旋 1/2 海森堡磁体的 R 矩阵,并分析了其守恒电荷,包括解析分析和量子计算硬件上的实现。我们指出了利用类似概念的其他实验 [ 9 , 10 ]。
量子态设计通过实现随机量子态的有效采样,在设计和基准测试各种量子协议中发挥着重要作用,其应用范围广泛,从电路设计到黑洞物理。另一方面,对称性有望降低状态的随机性。尽管对称性无处不在,但它对量子态设计的影响仍然是一个悬而未决的问题。最近引入的投影集合框架通过结合投影测量和多体量子混沌来生成高效的近似状态 t - 设计。在这项工作中,我们研究了从表现出对称性的随机生成器状态中状态设计的出现。利用平移对称性,我们通过分析建立了导致状态 t - 设计的测量基础的充分条件。然后,通过利用迹距离测量,我们通过数值研究了设计的收敛性。随后,我们检查了充分条件的违反情况,以确定无法收敛的基。通过研究具有平移对称性的混沌倾斜场伊辛链的动力学,我们进一步证明了物理系统中状态设计的出现。与对称性破坏的情况相比,我们发现在早期时间演化过程中迹线距离的收敛速度更快。为了描述我们结果的普遍适用性,我们将分析扩展到其他对称性。我们希望我们的发现能够为进一步探索封闭和开放量子多体系统的深度热化和平衡铺平道路。
电磁波是所有等离子体(实验室聚变等离子体或天体物理等离子体)的固有组成部分。研究电磁波特性的传统方法依赖于适合在当今经典计算机上实现的麦克斯韦方程的离散化。传统方法对于量子计算实现并不有效——量子计算是一种未来的计算资源,它提供了极快的速度和显著降低计算成本的诱人可能性。本文讨论了与在量子计算机上实现麦克斯韦方程相关的两个主题。第一个主题是制定麦克斯韦方程的量子薛定谔表示,用于在冷、非均匀和磁化等离子体中传播波。这种表示允许幺正、能量守恒、演化,并且很方便地适用于量子计算机的适当离散化。借助这些结果,第二个主题是开发一系列幺正算子,这些算子构成了量子比特格子算法 (QLA) 的基础。 QLA 适用于量子计算机,可在现有的经典计算机上实施和测试,以保证准确性以及计算时间随可用处理器数量的缩放。为了说明麦克斯韦方程的 QLA,我们给出了电磁波包在空间中局部非色散介电介质中传播和散射的时间演化全波模拟结果。
n开放量子系统是与外部环境或浴室相互作用的量子系统。系统与浴室之间的相互作用通常太复杂,无法准确模拟,因此需要近似模拟才能平均浴室的效果,这导致了开放量子系统的非单身动力学。模拟量子系统的动力学一直是量子计算研究的主要重点,1-6但已经开发了相对较少的量子算法来模拟开放量子系统的动力学。7 - 16到这一目标,我们已经开发并展示了一种开放量子动力学17-19的通用量子算法,该算法能够模拟一般和复杂的物理系统。量子算法利用SZ.-NAGY单一扩张方法将非单身时间演化运算符转换为相应的单一操作员,然后可以在量子电路上实现。This quantum algorithm has been applied to a variety of physical systems, including the amplitude damping channel described by the Kraus representation, 17 the Jaynes − Cummings model described by the Kraus representation, 20 the Fenna − Matthews − Olson (FMO) complex described by the Lindblad master equation, 18 and the spin-boson model described by the generalized quantum master equation (GQME).19