基于 61 量子比特可编程超导处理器的量子多体态量子神经元感知
量子物理
2023-05-16 v2
摘要
对具有不同性质和物质相的多体量子态进行分类是量子多体物理中最基本的任务之一。然而，由于大量相互作用粒子所产生的指数级复杂性，对大规模量子态进行分类对经典方法而言极为困难。在此，我们提出一种称为量子神经元感知的新方法。利用 61 量子比特超导量子处理器，我们展示了我们的方案能够高效分类两类不同的多体现象：即遍历相与局域化相。我们的量子神经元感知过程使我们能够通过仅测量一个量子比特，从本征谱的统计特征中提取必要信息以区分这些物相。我们的工作证明了量子神经元感知在近 term 量子处理器上的可行性与可扩展性，并为在更大规模系统中探索量子多体现象开辟了新途径。
引用
@article{arxiv.2201.05957,
title = {Quantum Neuronal Sensing of Quantum Many-Body States on a 61-Qubit Programmable Superconducting Processor},
author = {Ming Gong and He-Liang Huang and Shiyu Wang and Chu Guo and Shaowei Li and Yulin Wu and Qingling Zhu and Youwei Zhao and Shaojun Guo and Haoran Qian and Yangsen Ye and Chen Zha and Fusheng Chen and Chong Ying and Jiale Yu and Daojin Fan and Dachao Wu and Hong Su and Hui Deng and Hao Rong and Kaili Zhang and Sirui Cao and Jin Lin and Yu Xu and Lihua Sun and Cheng Guo and Na Li and Futian Liang and Akitada Sakurai and Kae Nemoto and W. J. Munro and Yong-Heng Huo and Chao-Yang Lu and Cheng-Zhi Peng and Xiaobo Zhu and Jian-Wei Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.05957},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 3 figures in the main text, and 13 pages, 13 figures, and 1 table in supplementary materials