基于量子计算机的一维Fermi-Hubbard模型中Stark多体局域化模拟

多体局域化(MBL)是一种描述孤立量子多体系统非遍历性的动力学现象。与热化相反,这种现象导致局部系统初始态的长期记忆和纠缠的缓慢增长。在这项工作中,我们使用IBM超导量子比特量子计算机上的哈密顿量模拟,研究了由一维Fermi-Hubbard模型描述的12量子比特关联费米子系统中的Stark MBL。为了在当今有噪声的硬件上实现这种计算,我们结合了一系列编译步骤,包括使用自旋分辨的Jordan-Wigner变换、采用SWAP网络,以及在标准电路优化流程之上集成基于张量网络的量子电路优化例程。结果,双量子比特门数量和电路深度分别减少了约88%和87%。通过使用Trotterized量子电路模拟实时动力学,我们展示了系统在弱场倾斜下的热化动力学到强倾斜下短演化时间内的强局域化行为的交叉。我们还将获得的结果与精确模拟的结果进行了基准比较。