今天凌晨1點，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增強可控制性，顛覆了傳統(tǒng)量子計算的模擬方法。在研究量子熱化和臨界現(xiàn)象方面實現(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，就很難精準設置這種空間分布，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，在保證模擬速度的前提下，還增強了可控性。并且根據(jù)交叉熵基準測試數(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)的動力學過程。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)時具有顯著優(yōu)勢。

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量子態(tài)進行精確的調(diào)整。

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

首先通過單光子光譜學測量量子比特的頻率，然后利用交換光譜學測量量子比特之間的耦合強度。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重要優(yōu)勢在于，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)的動力學行為提供了多樣化的初始條件。

簡單來說，就像是在進行一場科學實驗時，你可以從不同的起點出發(fā)，看看系統(tǒng)會如何演變。二聚體態(tài)就像是兩個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非常有用。

而貝爾態(tài)則是一種更加復雜的糾纏態(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)對量子態(tài)進行了詳細的表征。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每個量子比特進行單獨的體檢，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，看看整個量子系統(tǒng)中的能量是如何分布的，這對于研究量子系統(tǒng)的熱化過程和能量輸運現(xiàn)象非常有幫助。通過這些詳細的表征，谷歌的研究人員能夠精確地了解量子態(tài)的特征，從而更好地設計實驗和解釋實驗結(jié)果。

這種對量子態(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力學行為的強大工具。所以，谷歌通過最新的模擬方法進行了眾多實驗。

量子熱化實驗驗證

量子熱化是量子多體系統(tǒng)中一個核心的物理問題，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)計力學的諸多方面，是理解量子多體物理的關(guān)鍵。

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

實驗結(jié)果顯示，量子系統(tǒng)的能量分布迅速趨向于一個指數(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)達到了熱平衡狀態(tài)。谷歌通過在不同時間點進行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，谷歌還通過計算自交叉熵基準來量化系統(tǒng)的熱化速度。

自交叉熵基準是一種衡量量子態(tài)與理想熱化態(tài)之間相似度的指標，其值越接近1，表明系統(tǒng)的熱化程度越高。實驗結(jié)果顯示，自交叉熵基準在大約60納秒內(nèi)快速收斂到1，這表明系統(tǒng)在極短的時間內(nèi)就達到了熱平衡狀態(tài)。這一快速的熱化過程歸功于同時激活的耦合器，使得系統(tǒng)中的準粒子能夠迅速相互作用，從而推動系統(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)在臨界點附近的行為。量子臨界點是量子相變發(fā)生的地方，系統(tǒng)在臨界點附近的行為往往表現(xiàn)出長程有序和臨界漲落等特征。在實驗中，谷歌通過緩慢調(diào)整耦合器的強度，使系統(tǒng)穿過一個量子相變點。這一過程被稱為“絕熱演化”，允許觀察系統(tǒng)在臨界點附近的行為。

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

Kibble-Zurek機制失效

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)在臨界點附近動力學行為的理論，預測了關(guān)聯(lián)長度與時間的冪律關(guān)系。

但實驗結(jié)果顯示，量子系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)長度增長速度遠超Kibble-Zurek的預測，表明系統(tǒng)在臨界點附近的行為更加復雜。

谷歌進一步分析了這一現(xiàn)象，提出了一個可能的解釋：在臨界點附近，系統(tǒng)的動力學行為不僅受到量子相變的影響，還受到系統(tǒng)中渦旋和反渦旋對的相互作用的影響。這些渦旋和反渦旋對的相互作用導致了系統(tǒng)的進一步熱化，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。