摘要:量子材料具有丰富的量子态和相,是正在兴起的第二次量子演化的主要力量。发现和理解量子物质的功能相并将其转化为技术进步至关重要。在本次演讲中,我将重点介绍高质量异质结和超晶格的开发和研究,以及探索这些新型材料平台的独特量子传输特性。我将首先展示如何在最小化无序和低电子温度下触发传统 GaAs/AlGaAs 界面中的量子向列相到近晶相的转变。然后,我将展示几种使用新型范德华 (vdW) 积分方法的独特方法,其中可以通过 vdW 相互作用在各种系统之间实现原子级平坦界面,并且可以扩展到形成高阶超晶格结构的多层。它们使一系列量子传输研究成为可能,包括观察铅卤化物钙钛矿中的弱局域化效应和铁电大极化子的形成,以及手性分子插层超晶格中的稳健自旋隧穿。受这些发现的启发,我还将讨论范德华积分为创造具有可设计化学成分、维数、层间距离和结构图案的新型人工量子固体带来的激动人心的机会,这为基础研究和量子技术开辟了全新的平台。
大脑是一个重达 3 磅、可以轻松握在手掌中的组织,它具有固有的计算复杂性,这一直激励着人们努力为具有大脑某些卓越特性的机器背书。具有讽刺意味的是,尽管大脑与模拟或数字计算机共享关键概念,但与模拟或数字计算机相比,大脑的计算方式却独树一帜。大脑采用模拟计算,但通过脉冲进行数字通信,这两种方式都提高了对噪声的鲁棒性。这种独特的组合定义了一种我们刚刚开始探索的新型计算范式。神经形态系统成为增长最快的应用之一的原因不仅仅是科学,而主要是技术。50 年来,指导计算的原理一直是摩尔定律,这是一个宏观观察,我们将始终找到方法来设计更快、更小、更便宜的芯片。但有几个原因导致摩尔定律不再适用。首先是物理学:随着我们将晶体管缩小到接近原子尺度,调节电子流变得越来越困难。电子不一定遵循牛顿物理学,可能会穿过晶体管屏障,这种现象称为量子隧穿。这使我们的计算机架构效率低下。其次,我们早就接受了计算速度更快和功耗更低之间存在权衡这一事实,但直到我们开始接近制造晶体管的物理极限,这才成为问题。而摩尔定律的最后一颗钉子是由深度学习打下的。我们的
自发现石墨烯以来,二维(2D)材料中的光 - 形式相互作用一直是研究的重点。2D材料中的光 - 物质相互作用长度比2D材料的原子性质要短得多。等离激元纳米结构通常与2D材料集成在一起,以增强光 - 物质相互作用,为基础研究和技术应用提供了巨大的机会。纳米粒子(NPOM)结构,具有极限狭窄的光场。2D材料为研究具有亚纳光分辨率和量子等离子体的等离子场提供了一个良好的平台,直至单个原子的特征长度尺度。一份重点和最新的评论文章高度推论,以及时摘要,以概述这个快速增长的领域的进展,并鼓励在这一问题中进行更多的研究工作。在这篇综述中,我们将首先介绍NPOM结构中等离子体模式的基本概念。与2D材料中的等离子和准粒子之间的相互作用,例如,从弱耦合到强耦合,以及详细描述了从弱耦合到强度应用的激子和声子。也将触摸由2D材料(例如量子隧穿)分离的亚纳米计金属间隙中的相关现象。我们最终将讨论尚未清楚地理解的现象和物理过程,并为将来的研究提供了前景。我们认为,2D材料和NPOM结构的混合系统将来将是一个有希望的研究领域。
然而,HL-LHC 的覆盖范围依赖于比 LHC 高一个数量级的亮度,这意味着每次光束碰撞时发生的额外质子-质子相互作用的数量(也称为堆积,μ)将增加 3 到 5 倍,达到每次碰撞 140 到 200 次额外的相互作用。因此,HL-LHC 的计算环境将极具挑战性,目前的预测表明,处理数据所需的计算资源将超过预算预测。用于重建带电粒子轨迹的模式识别算法是重建模拟数据和碰撞数据事件的关键挑战。模式识别算法 [5] 可大致分为全局方法或局部方法。全局模式识别方法通过同时处理来自全探测器的所有测量值来寻找轨迹。全局方法的例子包括保角映射或变换方法,如霍夫变换 [6、7] 和神经网络 [8]。局部模式识别方法根据探测器局部区域的测量结果生成轨迹种子,然后搜索其他命中点以完成轨迹候选。局部方法的示例包括轨迹道路和轨迹跟踪方法,例如卡尔曼滤波器 [9-11]。模式识别算法通常在找到种子之后的轨迹重建序列中运行。一旦通过模式识别算法识别出沉积的能量集,就可以通过拟合算法确定轨迹的参数。用于描述轨迹的参数取决于探测器的几何形状,但通常使用五个(如果包含时间信息,则为六个)参数。轨迹参数通常包括动量(与曲率成反比)、描述传播方向的角度以及用于表征起点的撞击参数。为了说明 HL-LHC 所带来的挑战,图 1 显示了每个事件的处理时间与堆积的关系,该图使用了 ATLAS 实验使用基于卡尔曼滤波器的模式识别序列记录的数据。处理时间与 μ 的增加成比例,这是模式识别算法的典型特征。在 HL-LHC 中,μ 的预期值将明显位于曲线的右侧,因此需要大量的 CPU 资源。未来的强子对撞机(例如未来环形对撞机项目中提出的强子-强子对撞机 [ 13 ]),预计会出现更多的堆积,每个事件可能最多增加 1000 次相互作用。由于这一挑战,开发用于高能物理模式识别的新算法和新技术目前是一个非常活跃的发展领域。本文概述了正在进行的研究,以确定量子计算机在未来如何用于模式识别算法。量子计算机最早是在 40 多年前提出的 [14-16],最初的想法是开发一种利用自然界中的量子过程来更好地模拟自然的计算机。十年后,量子算法的发展引起了人们的进一步兴趣,这些算法展示了量子计算机解决经典难题的潜力,包括质数分解 [17] 和搜索算法 [18,19]。第一台量子计算机基于现有的核磁共振技术 [20-22]。最近,我们进入了所谓的噪声中型量子 (NISQ) 时代 [23],量子计算机具有数十个逻辑量子位,可以超越当前经典计算机的能力,尽管受到显著噪声的限制。量子位是经典计算机上用于存储信息的比特的量子类似物。目前可用的量子计算机可分为量子退火器或基于电路的量子计算机。量子退火器旨在解决特定类型的问题:最小化目标函数,由于量子隧穿效应,量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产目前最多 5000 个量子比特的商用量子退火器 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题,因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如,IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题:最小化目标函数,由于量子隧穿效应,量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器,目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题,因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如,IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题:最小化目标函数,由于量子隧穿效应,量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器,目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题,因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如,IBM
1-9. 制服例外:(n.)在厨房和面包房工作的厨师、军官的厨师和面包师应穿白色便衣、面包师和厨师的帽子以及白色围裙。不值班时,他们必须穿制服。船员在履行职责时应穿白色便衣和白色围裙(海军陆战队,相应制服),他们可以在甲板下任何时候都穿这套制服,但在宿舍和其他值班时,他们必须穿制服。船上的餐厅服务员在军官室执行任务时,必须始终按照规定的制服穿白色上衣和白色或蓝色裤子。离开船时,他们应穿着与其他士兵相同的制服。
所需的个人防护装备 (PPE) 包括:• 头盔:如果您没有自己的头盔,可以在培训中使用 DOT 认可的头盔 • 护目镜:摩托车安全护目镜或面罩 • 手套:全指摩托车骑行手套 • 衣服:长袖衬衫或夹克和长而结实的裤子(不能穿运动裤),不允许穿有破洞的牛仔裤。• 鞋子:结实的过踝鞋或靴子(不能穿任何类型的帆布运动鞋)
所需的个人防护装备 (PPE) 包括:• 头盔:如果您没有自己的头盔,可以在培训中使用 DOT 认可的头盔 • 护目镜:摩托车安全护目镜或面罩 • 手套:全指摩托车骑行手套 • 衣服:长袖衬衫或夹克和长而结实的裤子(不能穿运动裤),不允许穿有破洞的牛仔裤。• 鞋子:结实的过踝鞋或靴子(不能穿任何类型的帆布运动鞋)
所需的个人防护装备 (PPE) 包括: • 头盔:如果您没有自己的头盔,可以在培训中使用 DOT 批准的头盔 • 护目镜:摩托车安全护目镜或面罩 • 手套:全指摩托车骑行手套 • 服装:长袖衬衫或夹克和长而结实的裤子(不能穿运动裤),不允许穿有破洞的牛仔裤。• 鞋子:结实的过踝鞋或靴子(不能穿任何类型的帆布运动鞋)
• 头盔:驾驶自己的摩托车时,您应该已经佩戴了 DOT 认可的头盔 • 护目镜:摩托车安全护目镜或面罩 • 手套:全指摩托车骑行手套 • 服装:长袖衬衫或夹克和长款坚固裤子(不能穿运动裤),不允许穿有破洞的牛仔裤。 • 鞋子:结实的过踝鞋或靴子(不能穿任何类型的帆布运动鞋)