Disorder-blind Mpemba acceleration of quantum state preparation

क्वांटम दुनिया में, पदार्थ की एक विशिष्ट अवस्था को तैयार करना अक्सर कॉफी के एक गर्म कप को एक सटीक तापमान तक ठंडा करने की कोशिश करने जैसा होता है। यदि आप इसे बस यूँ ही छोड़ देते हैं, तो यह अंततः एक आरामदायक संतुलन (इक्विलिब्रियम) में स्थिर हो जाएगा, लेकिन यह प्रक्रिया कष्टदायक रूप से धीमी हो सकती है। वैज्ञानिक लंबे समय से जानते हैं कि इस कूलिंग की गति इस बात पर निर्भर करती है कि सिस्टम कैसे शुरू होता है। 'एमपीइम्बा प्रभाव' (Mpemba effect) नामक एक प्रति-सहज घटना बताती है कि कुछ विशेष परिस्थितियों में, एक सिस्टम जो अपने अंतिम, स्थिर अवस्था से अधिक दूर से शुरू होता है, वह वास्तव में उस सिस्टम की तुलना में तेजी से उस अवस्था तक पहुँच सकता है जो उसके अधिक करीब से शुरू हुआ था। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि संतुलन की ओर जाने वाला मार्ग एक सीधी रेखा नहीं है, बल्कि परिवर्तन के विभिन्न "मोड्स" या पैटर्न का एक जटिल परिदृश्य है। कुछ पैटर्न जल्दी समाप्त हो जाते हैं, जबकि अन्य जिद्दी होकर बने रहते हैं। यदि कोई सिस्टम इस तरह से शुरू होता है कि वह सबसे धीमे और जिद्दी पैटर्न को सक्रिय करने से बच जाए, तो वह उस प्रतिस्पर्धी से आगे निकल सकता है जो करीब से शुरू तो हुआ है लेकिन उस धीमे पैटर्न के खत्म होने का इंतजार करने में फंस गया है।

हालाँकि, चुनौती यह है कि उस सबसे धीमे पैटर्न से बचने के लिए एक शुरुआती बिंदु डिजाइन करने हेतु, आपको आमतौर पर उस सिस्टम के सटीक विवरणों को जानने की आवश्यकता होती है जिस पर आप काम कर रहे हैं। एक आदर्श, स्वच्छ प्रयोगशाला सेटिंग में, यह संभव है। लेकिन वास्तविक दुनिया में, सामग्रियाँ अव्यवस्थित होती हैं। उनमें यादृच्छिक अशुद्धियाँ और दोष होते हैं जो एक नमूने से दूसरे नमूने तक सबसे धीमे पैटर्न को बदल देते हैं। यह एक कठिन प्रश्न खड़ा करता है: क्या आप एक क्वांटम सिस्टम को यह जाने बिना आगे बढ़ने के लिए तैयार कर सकते हैं कि आप किस तरह की गंदगी या अव्यवस्था के साथ काम कर रहे हैं? भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान भुवनेश्वर, क्वीन मैरी यूनिवर्सिटी ऑफ लंदन और ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय सहित विभिन्न संस्थानों के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक नए अध्ययन से पता चलता है कि उत्तर 'हाँ' है। उन्होंने एक "ब्लाइंड" (अंधा) शुरुआती बिंदु डिजाइन करने का तरीका खोजा है जो विभिन्न प्रकार के अव्यवस्थित सिस्टमों में विश्वसनीय रूप से काम करता है, जिससे विशिष्ट खामियों की जानकारी के बिना भी क्वांटम अवस्थाओं की तैयारी में तेजी आती है।

शोधकर्ताओं ने क्वांटम कणों की एक श्रृंखला पर ध्यान केंद्रित किया जहाँ उनके बीच के संबंध यादृच्छिक (रैंडम) हैं और वातावरण कणों की क्वांटम सुसंगतता (कोहेरेंस) को खोने का कारण बनता है, जिसे 'डीफेजिंग' (dephasing) कहा जाता है। इस विशिष्ट सेटअप में, कणों की गति गणितीय रूप से यादृच्छिक प्रतिरोधकों (रेजिस्टर्स) की एक श्रृंखला के माध्यम से बहने वाली बिजली की तरह व्यवहार करती है। कुछ कनेक्शन मजबूत हैं और अच्छी तरह से संचालित होते हैं, जबकि अन्य कमजोर हैं और प्रवाह का विरोध करते हैं। इस श्रृंखला के धीमे होने के तरीके का निर्धारण इस श्रृंखला के समग्र प्रतिरोध द्वारा होता है। अपने विचार का परीक्षण करने के लिए, टीम ने दो अलग-अलग शुरुआती बिंदुओं की तुलना की। पहला एक "संदर्भ" (रेफरेंस) अवस्था थी जिसने एक आदर्श, स्वच्छ श्रृंखला के सबसे धीमे पैटर्न की नकल की थी। दूसरा एक "ब्लाइंड" अवस्था थी, जिसे श्रृंखला की ज्यामिति और कणों की संख्या का उपयोग करके डिजाइन किया गया था, बिना नमूने के विशिष्ट यादृच्छिक दोषों की जानकारी के। इस ब्लाइंड अवस्था को एक स्वच्छ श्रृंखला के धीमे पैटर्न के पूरी तरह से 'ऑर्थोगोनल' (लंबवत/स्वतंत्र) होने के लिए बनाया गया था, जिसका अर्थ है कि इसे उस विशिष्ट प्रकार के सुस्त व्यवहार से बचने के लिए बनाया गया था।

जब उन्होंने इन सिस्टमों के विकास का अनुकरण (सिमुलेशन) किया, तो ब्लाइंड तैयारी ने एक आश्चर्यजनक लाभ दिखाया। भले ही यह अंतिम स्थिर अवस्था से संदर्भ अवस्था की तुलना में दोगुनी दूरी से शुरू हुई थी, फिर भी इसने अधिकांश नमूनों में संदर्भ अवस्था को पीछे छोड़ दिया। ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि ब्लाइंड अवस्था ने सबसे धीमे, सबसे लंबे समय तक चलने वाले मोड को उत्तेजित करने से सफलतापूर्वक परहेज किया। इसके बजाय, इसने संतुलन तक पहुँचने के लिए तेज़ मोड्स का सहारा लिया। शोधकर्ताओं ने पाया कि उनकी सफलता विकार (डिज़ऑर्डर) की सांख्यिकीय प्रकृति पर निर्भर थी। यदि श्रृंखला में यादृच्छिक प्रतिरोधों का एक औसत मान और एक सीमित प्रसार था, तो ब्लाइंड तैयारी लगातार जीत गई। हालाँकि, यदि विकार में दुर्लभ, अत्यंत कमजोर लिंक शामिल थे जिन्होंने प्रतिरोध के वितरण में एक "हेवी टेल" (भारी पूंछ/अत्यधिक विचलन) बना दी थी, तो यह लाभ प्राप्त करना कठिन हो गया, हालांकि यह मामलों के एक महत्वपूर्ण हिस्से में अभी भी घटित हुआ। अध्ययन ने ठीक से गणना की कि यह ब्लाइंड रणनीति कितनी बार सफल होगी, जिससे पता चला कि विशिष्ट प्रयोगात्मक सेटअपों के लिए, जीतने की संभावना बहुत अधिक है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि ये निष्कर्ष केवल गणितीय विसंगतियां नहीं हैं, टीम ने 216 कणों वाले क्वांटम सिस्टम पर कठोर गणनाएँ कीं, जिसमें कणों के बीच की अंतःक्रियाएं भी शामिल थीं जो भौतिकी को अधिक जटिल बनाती हैं। उन्होंने पाया कि ब्लाइंड तैयारी तब भी प्रभावी रही जब कण एक-दूसरे पर दबाव डाल रहे थे, बशर्ते डीफेजिंग इतनी मजबूत हो कि सिस्टम कणों के शास्त्रीय प्रवाह की तरह व्यवहार करे। शोधकर्ताओं ने एक क्वांटम कंप्यूटर पर मानक सर्किटों का उपयोग करके इन ब्लाइंड अवस्थाओं को बनाने का एक व्यावहारिक तरीका भी विकसित किया और परिणाम को मापने का एक तरीका भी विकसित किया, जो केवल विभिन्न स्थानों पर कणों के घनत्व को देखकर किया जा सकता है। इसका मतलब है कि इस रणनीति के लिए सिस्टम के जटिल, छिपे हुए पैटर्न के पुनर्निर्माण की आवश्यकता नहीं है; इसके लिए केवल अंतिम घनत्व प्रोफाइल को मापने की आवश्यकता है।

इस कार्य के निहितार्थ एक एकल प्रयोग से परे हैं। यह सुझाव देता है कि वास्तविक क्वांटम उपकरणों की शोर भरी, अपूर्ण दुनिया में, आपको किसी भी कुशल अवस्था को तैयार करने के लिए प्रत्येक दोष का लक्षण वर्णन करने की आवश्यकता नहीं है। एक निश्चित, ब्लाइंड डिज़ाइन का उपयोग करके, जो आदर्श सिस्टम से प्राप्त किया गया है, वैज्ञानिक अव्यवधिक नमूनों की एक विस्तृत श्रृंखला में क्वांटम अवस्थाओं की तैयारी को तेज कर सकते हैं। अध्ययन पुष्टि करता है कि जबकि विश्रांति (रिलैक्सेशन) का सबसे धीमा मोड विकार के प्रति संवेदनशील है, एक सावधानीपूर्वक चुना गया शुरुआती बिंदु इसके प्रति मजबूत रह सकता है। यह क्वांटम इंजीनियरों के लिए एक नया उपकरण प्रदान करता है: प्रत्येक व्यक्तिगत चिप की विशिष्ट खामियों का मानचित्र बनाने की आवश्यकता के बिना क्वांटम पदार्थ की कूलिंग और तैयारी को तेज करने का एक तरीका, जिससे अवस्था की तैयारी की प्रक्रिया अधिक विश्वसनीय और स्केलेबल बनती है।