今天凌晨1點(diǎn)，谷歌AI發(fā)布了一種全新的模擬-數(shù)字混合量子模擬方法，可在保持速度的同時(shí)增強(qiáng)可控制性，顛覆了傳統(tǒng)量子計(jì)算的模擬方法。在研究量子熱化和臨界現(xiàn)象方面實(shí)現(xiàn)了重大突破。

傳統(tǒng)的量子模擬主要面臨兩大難題：靈活性差，純數(shù)字的量子模擬效率非常慢，經(jīng)常會(huì)受到噪聲的干擾；速度快卻無法控制，速度上來了卻無法精準(zhǔn)控制所有粒子的相互作用。例如，想模擬一半粒子高溫、一半粒子低溫的場景，就很難精準(zhǔn)設(shè)置這種空間分布，只能從簡單的初始狀態(tài)開始。

而谷歌的混合模擬方法吸取了這兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，在保證模擬速度的前提下，還增強(qiáng)了可控性。并且根據(jù)交叉熵基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)顯示，谷歌的新方法已經(jīng)超過傳統(tǒng)模擬。

論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08460-3

混合量子模擬創(chuàng)新架構(gòu)

混合量子模擬器的核心在于將模擬和數(shù)字技術(shù)相結(jié)合。模擬部分利用量子比特之間的自然相互作用來高效地模擬量子系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)過程。這種模擬演化能夠自然地反映量子系統(tǒng)的物理行為，尤其是在處理大規(guī)模量子系統(tǒng)時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì)。

但模擬演化在初始態(tài)制備和精確控制方面存在一定的局限性。為了解決這一問題，谷歌引入了數(shù)字量子門操作。數(shù)字部分提供了靈活的初始態(tài)制備和精確的能量控制能力，使得研究者能夠在模擬演化之前對(duì)量子態(tài)進(jìn)行精確的調(diào)整。

為了實(shí)現(xiàn)高保真的模擬演化，谷歌開發(fā)了一種新的可擴(kuò)展校準(zhǔn)方案，通過單光子光譜學(xué)和交換光譜學(xué)精確測量量子比特之間的耦合強(qiáng)度和頻率。

首先通過單光子光譜學(xué)測量量子比特的頻率，然后利用交換光譜學(xué)測量量子比特之間的耦合強(qiáng)度。這些測量結(jié)果被用來將“dressed”頻率轉(zhuǎn)換為“naked”頻率。通過這種方法，谷歌成功實(shí)現(xiàn)了低誤差的模擬演化，誤差率僅為0.1%每比特每演化周期，這是混合量子模擬器能夠?qū)崿F(xiàn)高保真模擬的關(guān)鍵。

混合量子模擬的另外一個(gè)重要優(yōu)勢(shì)在于，能夠靈活地制備各種量子態(tài)。通過數(shù)字量子門操作，谷歌能夠制備出具有特定相位和能量分布的量子態(tài)，例如，二聚體態(tài)和貝爾態(tài)。這些量子態(tài)的制備為研究量子系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為提供了多樣化的初始條件。

簡單來說，就像是在進(jìn)行一場科學(xué)實(shí)驗(yàn)時(shí)，你可以從不同的起點(diǎn)出發(fā)，看看系統(tǒng)會(huì)如何演變。二聚體態(tài)就像是兩個(gè)量子比特緊密地綁定在一起，共享一種特殊的量子關(guān)聯(lián)，這種狀態(tài)在研究量子糾纏和量子信息傳遞時(shí)非常有用。

而貝爾態(tài)則是一種更加復(fù)雜的糾纏態(tài)，它展示了量子比特之間可以以一種超越經(jīng)典物理理解的方式相互關(guān)聯(lián)，這對(duì)于探索量子系統(tǒng)的非經(jīng)典特性至關(guān)重要。

在量子態(tài)的表征方面，谷歌利用多種探測技術(shù)對(duì)量子態(tài)進(jìn)行了詳細(xì)的表征。這些探測技術(shù)包括單比特測量、多比特關(guān)聯(lián)測量以及能量分布測量等。單比特測量就像是對(duì)每個(gè)量子比特進(jìn)行單獨(dú)的體檢，看看它處于什么狀態(tài)。

多比特關(guān)聯(lián)測量則更進(jìn)一步，能告訴我們量子比特之間是如何相互關(guān)聯(lián)的，這對(duì)于理解量子糾纏這種奇特的量子現(xiàn)象至關(guān)重要。

能量分布測量則是從宏觀的角度，看看整個(gè)量子系統(tǒng)中的能量是如何分布的，這對(duì)于研究量子系統(tǒng)的熱化過程和能量輸運(yùn)現(xiàn)象非常有幫助。通過這些詳細(xì)的表征，谷歌的研究人員能夠精確地了解量子態(tài)的特征，從而更好地設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)和解釋實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

這種對(duì)量子態(tài)的精確控制和表征能力，使得混合量子模擬器成為研究量子動(dòng)力學(xué)行為的強(qiáng)大工具。所以，谷歌通過最新的模擬方法進(jìn)行了眾多實(shí)驗(yàn)。

量子熱化實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

量子熱化是量子多體系統(tǒng)中一個(gè)核心的物理問題，主要描述了量子系統(tǒng)在相互作用下如何達(dá)到熱平衡狀態(tài)。這一過程涉及到量子糾纏、信息傳播以及統(tǒng)計(jì)力學(xué)的諸多方面，是理解量子多體物理的關(guān)鍵。

在實(shí)驗(yàn)中，谷歌將量子比特初始化為一個(gè)高能態(tài)，在系統(tǒng)的哈密頓量下具有較高的溫度，并且包含許多準(zhǔn)粒子激發(fā)。隨后，通過快速調(diào)整耦合器的強(qiáng)度，驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)演化。這種快速的耦合器強(qiáng)度調(diào)整被稱為“淬火”，能夠激發(fā)系統(tǒng)中的準(zhǔn)粒子相互作用，從而推動(dòng)系統(tǒng)向熱平衡狀態(tài)演化。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，量子系統(tǒng)的能量分布迅速趨向于一個(gè)指數(shù)分布，即Porter-Thomas分布。這一分布是量子混沌狀態(tài)的典型特征，表明系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了熱平衡狀態(tài)。谷歌通過在不同時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行Z基測量，得到了一系列的概率分布。

這些概率分布隨著時(shí)間的推移逐漸收斂到Porter-Thomas分布，這一過程清晰地展示了量子系統(tǒng)從初始態(tài)到熱平衡態(tài)的演化過程。此外，谷歌還通過計(jì)算自交叉熵基準(zhǔn)來量化系統(tǒng)的熱化速度。

自交叉熵基準(zhǔn)是一種衡量量子態(tài)與理想熱化態(tài)之間相似度的指標(biāo)，其值越接近1，表明系統(tǒng)的熱化程度越高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，自交叉熵基準(zhǔn)在大約60納秒內(nèi)快速收斂到1，這表明系統(tǒng)在極短的時(shí)間內(nèi)就達(dá)到了熱平衡狀態(tài)。這一快速的熱化過程歸功于同時(shí)激活的耦合器，使得系統(tǒng)中的準(zhǔn)粒子能夠迅速相互作用，從而推動(dòng)系統(tǒng)向混沌狀態(tài)演化。

臨界現(xiàn)象的觀測

除了量子熱化，谷歌還深入探索了量子系統(tǒng)在臨界點(diǎn)附近的行為。量子臨界點(diǎn)是量子相變發(fā)生的地方，系統(tǒng)在臨界點(diǎn)附近的行為往往表現(xiàn)出長程有序和臨界漲落等特征。在實(shí)驗(yàn)中，谷歌通過緩慢調(diào)整耦合器的強(qiáng)度，使系統(tǒng)穿過一個(gè)量子相變點(diǎn)。這一過程被稱為“絕熱演化”，允許觀察系統(tǒng)在臨界點(diǎn)附近的行為。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，隨著系統(tǒng)穿過量子相變點(diǎn)，能量密度逐漸降低，關(guān)聯(lián)長度顯著增加。這一結(jié)果與理論預(yù)測的Kosterlitz-Thouless相變一致，表明系統(tǒng)在臨界點(diǎn)附近表現(xiàn)出長程有序的特征。

Kibble-Zurek機(jī)制失效

在研究量子相變的過程中，谷歌還觀察到了著名的Kibble-Zurek機(jī)制理論的失效現(xiàn)象。Kibble-Zurek是一種描述量子系統(tǒng)在臨界點(diǎn)附近動(dòng)力學(xué)行為的理論，預(yù)測了關(guān)聯(lián)長度與時(shí)間的冪律關(guān)系。

但實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，量子系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)長度增長速度遠(yuǎn)超Kibble-Zurek的預(yù)測，表明系統(tǒng)在臨界點(diǎn)附近的行為更加復(fù)雜。

谷歌進(jìn)一步分析了這一現(xiàn)象，提出了一個(gè)可能的解釋：在臨界點(diǎn)附近，系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為不僅受到量子相變的影響，還受到系統(tǒng)中渦旋和反渦旋對(duì)的相互作用的影響。這些渦旋和反渦旋對(duì)的相互作用導(dǎo)致了系統(tǒng)的進(jìn)一步熱化，從而使得關(guān)聯(lián)長度的增長速度超過了Kibble-Zurek的預(yù)測。

目前，該論文已經(jīng)在Nature正式發(fā)表，想深度了解的小伙伴可以去看原文。

本文素材來源谷歌，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除

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