研究人员揭开了量子隐形传态的独特形式

谷歌量子人工智能和斯坦福大学的研究人员在一个拥有多达70个量子比特的量子系统中观察到“测量诱导相变”，这标志着在理解量子力学中测量、相互作用和纠缠之间的相互作用方面取得了突破。该研究还揭示了一种独特的量子隐形传态形式，这可能为量子计算的进步铺平道路。

量子力学充满了奇怪的现象，但也许没有一个比测量在理论中扮演的角色更奇怪。由于测量往往会破坏系统的“量子性”，它似乎是量子世界与经典世界之间的神秘联系。

此外，当处理被称为“量子位”的庞大量子数据单元系统时，测量的影响可能会导致截然不同的结果，甚至会推动量子信息全新阶段的出现。

当两种相互竞争的效应:相互作用和测量达到顶点时，就会发生这种情况。在量子系统中，当量子位相互作用时，它们的信息在非局部的“纠缠态”中被共享。

但是如果你测量这个系统，纠缠被破坏了。测量和相互作用之间的斗争导致了两个不同的阶段:一个是相互作用占主导地位而纠缠广泛存在的阶段，另一个是测量占主导地位而纠缠被抑制的阶段。

在最近发表在《自然》杂志上的一项研究中，谷歌量子人工智能和斯坦福大学的研究人员在一个多达70个量子比特的系统中观察到了这两种制度之间的交叉——被称为“测量诱导相变”。

谷歌量子人工智能和斯坦福大学的研究人员探索了测量如何从根本上改变时空中量子信息的结构。图片来源:谷歌Quantum ai，由Sayo-Art设计

这是迄今为止探索测量诱导效应的最大系统。研究人员还发现了一种新型“量子隐形传态”的特征——一种未知的量子态从一组量子比特转移到另一组量子比特——这是这些测量的结果。这些研究可能有助于激发对量子计算有用的新技术。

我们可以把量子比特系统中的纠缠想象成一张错综复杂的连接网。当我们测量一个纠缠系统时，它对网的影响取决于测量的强度。它可以完全摧毁网络，或者它可以剪断和修剪网络的某些部分，但保留其他部分完整。

在实验中真正看到这种纠缠网是出了名的具有挑战性。网络本身是看不见的，所以研究人员只能通过观察量子位测量结果之间的统计相关性来推断它的存在。

同样的实验需要进行很多很多次才能推断出网络的模式。这一挑战和其他挑战一直困扰着过去的实验，并将测量诱导相变的研究限制在非常小的系统尺寸上。

为了应对这些挑战，研究人员使用了一些实验技巧。首先，他们重新安排了操作的顺序，以便所有的测量可以在实验结束时进行，而不是在整个过程中交错进行，从而降低了实验的复杂性。其次，他们开发了一种新方法，用单个“探测”量子位来测量网络的某些特征。

通过这种方式，他们可以从比以前所需的更少的实验中了解更多关于缠结网的信息。最后，像所有量子位一样，探针容易受到环境中不必要的噪声的影响。

这通常被认为是一件坏事，因为噪音会扰乱量子计算，但研究人员通过注意到探测器对噪音的敏感性取决于其周围纠缠网的性质，将这一缺陷转化为一种特征。因此，他们可以利用探针的噪声灵敏度来推断整个系统的纠缠度。

研究小组首先观察了两种纠缠状态下对噪音敏感度的差异，发现了明显不同的行为。当测量在相互作用(“解缠阶段”)中占主导地位时，网络的链仍然相对较短。

探测量子位只对离它最近的量子位的噪声敏感。相反，当测量较弱且纠缠更广泛(“纠缠相位”)时，探头对整个系统中的噪声敏感。这两种截然不同的行为之间的交叉是广受欢迎的测量诱导相变的标志。

该团队还展示了一种新型的量子隐形传态，这种隐形传态是从测量中自然产生的:通过测量除两个遥远量子比特外的所有量子比特处于弱纠缠状态，这两个遥远量子比特之间产生了更强的纠缠。产生测量诱导的长距离纠缠的能力使实验中观察到的隐形传态成为可能。

纠缠态对测量的稳定性可以激发新的方案，使量子计算对噪声更强。测量在推动新相和物理现象中所起的作用也是物理学家的根本兴趣所在。

斯坦福大学教授和该研究的合著者Vedika Khemani说:“将测量纳入动力学为多体物理学引入了一个全新的游乐场，在那里可以发现许多迷人的新型非平衡相。在这项工作中，我们探索了一些引人注目的、反直觉的测量引起的现象，但未来还有更多的丰富性有待发现。”

参考文献:“噪声量子处理器上的测量诱导纠缠和隐形传态”，谷歌量子人工智能和合作者，2023年10月18日，《自然》。DOI: 10.1038 / s41586 - 023 - 06505 - 7

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