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Observation of disorder-free localization using a (2+1)D lattice gauge theory on a quantum processor

本文在量子处理器上展示了对 (2+1)D 平移不变晶格规范理论中无无序局域化的观测,并提出了一种通过利用规范扇区上的叠加态来实现对无序构型采样具有多项式加速的新型算法。

原作者: Gaurav Gyawali, Shashwat Kumar, Yuri D. Lensky, Eliott Rosenberg, Aaron Szasz, Tyler Cochran, Renyi Chen, Amir H. Karamlou, Kostyantyn Kechedzhi, Julia Berndtsson, Tom Westerhout, Abraham Asfaw, Dmitr
发布于 2026-09-30
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原作者: Gaurav Gyawali, Shashwat Kumar, Yuri D. Lensky, Eliott Rosenberg, Aaron Szasz, Tyler Cochran, Renyi Chen, Amir H. Karamlou, Kostyantyn Kechedzhi, Julia Berndtsson, Tom Westerhout, Abraham Asfaw, Dmitry Abanin, Rajeev Acharya, Laleh Aghababaie Beni, Trond I. Andersen, Markus Ansmann, Frank Arute, Kunal Arya, Nikita Astrakhantsev, Juan Atalaya, Ryan Babbush, Brian Ballard, Joseph C. Bardin, Andreas Bengtsson, Alexander Bilmes, Gina Bortoli, Alexandre Bourassa, Jenna Bovaird, Leon Brill, Michael Broughton, David A. Browne, Brett Buchea, Bob B. Buckley, David A. Buell, Tim Burger, Brian Burkett, Nicholas Bushnell, Anthony Cabrera, Juan Campero, Hung-Shen Chang, Zijun Chen, Ben Chiaro, Jahan Claes, Agnetta Y. Cleland, Josh Cogan, Roberto Collins, Paul Conner, William Courtney, Alexander L. Crook, Sayan Das, Dripto M. Debroy, Laura DeLorenzo, Alexander Del Toro Barba, Sean Demura, Agustin DiPaolo, Paul Donohoe, Ilya Drozdov, Andrew Dunsworth, Clint Earle, Alec Eickbusch, Aviv Moshe Elbag, Mahmoud Elzouka, Catherine Erickson, Lara Faoro, Reza Fatemi, Vinicius S. Ferreira, Leslie Flores Burgos, Ebrahim Forati, Austin G. Fowler, Brooks Foxen, Suhas Ganjam, Robert Gasca, William Giang, Craig Gidney, Dar Gilboa, Raja Gosula, Alejandro Grajales Dau, Dietrich Graumann, Alex Greene, Jonathan A. Gross, Steve Habegger, Michael C. Hamilton, Monica Hansen, Matthew P. Harrigan, Sean D. Harrington, Stephen Heslin, Paula Heu, Gordon Hill, Jeremy Hilton, Markus R. Hoffmann, Hsin-Yuan Huang, Ashley Huff, William J. Huggins, Lev B. Ioffe, Sergei V. Isakov, Evan Jeffrey, Zhang Jiang, Cody Jones, Stephen Jordan, Chaitali Joshi, Pavol Juhas, Dvir Kafri, Hui Kang, Trupti Khaire, Tanuj Khattar, Mostafa Khezri, Mária Kieferová, Seon Kim, Paul V. Klimov, Andrey R. Klots, Bryce Kobrin, Alexander N. Korotkov, Fedor Kostritsa, John Mark Kreikebaum, Vladislav D. Kurilovich, David Landhuis, Tiano Lange-Dei, Brandon W. Langley, Pavel Laptev, Kim-Ming Lau, Loick LeGuevel, Justin Ledford, Joonho Lee, Kenny Lee, Brian J. Lester, Wing Yan Li, Alexander T. Lill, Wayne Liu, William P. Livingston, Aditya Locharla, Daniel Lundahl, Aaron Lunt, Sid Madhuk, Ashley Maloney, Salvatore MandrÃ, Leigh S. Martin, Steven Martin, Orion Martin, Cameron Maxfield, Jarrod R. McClean, Matt McEwen, Seneca Meeks, Anthony Megrant, Xiao Mi, Kevin C. Miao, Amanda Mieszala, Sebastian Molina, Shirin Montazeri, Alexis Morvan, Ramis Movassagh, Charles Neill, Ani Nersisyan, Michael Newman, Anthony Nguyen, Murray Nguyen, Chia-Hung Ni, Murphy Yuezhen Niu, William D. Oliver, Kristoffer Ottosson, Alex Pizzuto, Rebecca Potter, Orion Pritchard, Leonid P. Pryadko, Chris Quintana, Matthew J. Reagor, David M. Rhodes, Gabrielle Roberts, Charles Rocque, Nicholas C. Rubin, Negar Saei, Kannan Sankaragomathi, Kevin J. Satzinger, Henry F. Schurkus, Christopher Schuster, Michael J. Shearn, Aaron Shorter, Noah Shutty, Vladimir Shvarts, Volodymyr Sivak, Jindra Skruzny, Spencer Small, W. Clarke Smith, Sofia Springer, George Sterling, Jordan Suchard, Marco Szalay, Alex Sztein, Douglas Thor, M. Mert Torunbalci, Abeer Vaishnav, Sergey Vdovichev, Guifre Vidal, Catherine Vollgraff Heidweiller, Steven Waltman, Shannon X. Wang, Theodore White, Kristi Wong, Bryan W. K. Woo, Cheng Xing, Z. Jamie Yao, Ping Yeh, Bicheng Ying, Juhwan Yoo, Noureldin Yosri, Grayson Young, Adam Zalcman, Yaxing Zhang, Ningfeng Zhu, Nicholas Zobrist, Sergio Boixo, Julian Kelly, Erik Lucero, Yu Chen, Vadim Smelyanskiy, Hartmut Neven, Dmitry Kovrizhin, Johannes Knolle, Jad C. Halimeh, Igor Aleiner, Roderich Moessner, Pedram Roushan

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性,请参阅原始论文。 阅读完整免责声明

在日常材料的固体世界中,电和热通常像水流通过管道一样自由流动,直到遇到某种阻碍。几十年来,物理学家一直认为,如果一种材料是完美纯净且均匀的,能量就会均匀扩散,直到系统进入一个平静、可预测的状态。然而,如果材料是杂乱或无序的——充满了随机的杂质——能量就会被困住,仿佛管道被碎屑堵塞了一样。这种被称为“局域化”(localization)的现象,是阻止能量流动的已知方式。长期以来,科学家们认为,如果系统中的粒子相互作用,这种捕捉效应最终会失效,无论材料多么杂乱,能量都会重新流动。但最近的理论表明,即使在相互作用的系统中,无序也可以将能量囚禁极长时间,从而创造出一种拒绝趋于稳定的物质状态。

谷歌量子人工智能(Google Quantum AI)的一个研究团队及其合作者现在观察到了这一理念的一个令人惊讶的转折。他们发现,即使在一个完全纯净、没有任何无序的系统中,能量也会被困住并无法扩散。这项发表在近期研究中的发现挑战了“必须通过杂乱才能阻止能量流动”的直觉。通过使用一台强大的量子计算机,该团队模拟了一个特定的网格,其中的粒子和力以高度结构化的方式进行相互作用。他们观察了当他们在网格中心引入一小簇能量时会发生什么。在一个正常的、纯净的系统中,那股能量会向外波动,扩散到整个网格,直到分布均匀。然而,他们发现,在某些条件下,能量会停留在起始位置,拒绝扩散。

实验是在一台超导量子处理器上进行的,这种机器利用微小的电路来模拟量子粒子的行为。研究人员构建了一个数字模型晶格,本质上是一个由线连接的点阵。在这个网格上,他们放置了两种组件:“物质”量子比特(充当携带能量的粒子)和“规范”量子比特(充当连接它们的力)。团队将系统准备在一个看起来完全均匀且有序的状态,没有任何随机变化或杂质。然后,他们在网格中间制造了一个微小的扰动,类似于向平静的池塘中投入一颗石子。在一个标准的、纯净的系统中,那颗石子产生的涟漪会向外传播,最终冲刷整个表面。

研究人员观察到的情况却不同。当他们以一种涉及“量子叠加态”(即系统同时存在于多种可能构型中的状态)的特定方式准备系统时,能量扰动并没有扩散。相反,它被局限在网格中心附近。能量保持被困状态,系统保留了对扰动开始位置的记忆,即使经过许多个演化周期也是如此。研究人员称这种行为为“无无序局域化”(disorder-free localization),这种现象在一维环和二维网格中均有发生。这一现象的关键不在于缺乏秩序,而在于一种能够模拟无序效应的特定秩序。系统的内部对称性创造了一个有效的背景,其作用类似于一个随机景观,在没有任何实际随机性的情况下捕捉了能量。

为了理解为什么会发生这种情况,研究人员从不同的角度审视了系统。他们意识到,他们创建的那个纯净、均匀的状态实际上是许多种不同“无序”构型的叠加。在大多数这些隐藏的构型中,背景势能看起来是杂乱无序的,而这种无序是已知可以捕捉能量的。因为量子系统同时在探索所有这些可能性,能量在大多数构型中都被困住了,从而导致了一个整体效应,即能量无法移动。这与仅仅对许多不同的杂乱实验进行平均值的做法不同;在这里,单个纯净的实验由于量子态结合的方式,自然地产生了捕捉效应。

团队还测量了系统内部连接随时间的变化情况。他们发现,在这种无无序局达到的受困状态下,系统的“纠缠熵”(衡量系统各部分相互连接程度的度量)增长速度远快于典型的无序系统。这是一个至关重要的发现,因为它表明这种受困状态与科学家们研究多年的传统“多体局域化”状态有着本质的区别。在那些传统的无序系统中,部分之间的连接增长非常缓慢。而在这种新的无无序状态中,连接增长迅速,这表明这是一种独特的量子行为,既不是完全的流动,也不是传统意义上的完全停滞。

研究人员通过在包含81个量子比特的二维网格上运行相同的实验证实了这些发现。正如在一维环中一样,当系统处于叠加态准备时,能量扰动保持局域化;而当系统处于单一的、非叠加态准备时,能量则会自由扩散。结果在两个维度上都是一致的,这表明该现象具有鲁棒性,而不仅仅是特定设置下的偶然现象。团队还将实验数据与计算机模拟进行了对比,发现真实的量子处理器表现出的行为与理论预测高度吻合,即使在系统变得更大、更复杂时也是如此。

这项工作不仅是观察到了一种新的物质状态,它还提供了一种研究无序本身的新方法。通常,为了了解一个杂乱系统的行为,科学家必须运行成千上万次带有不同随机杂质排列的模拟,然后对结果进行平均。这在计算上是非常昂贵的,且难度很大。研究人员展示了通过使用量子叠加,他们可以有效地在单次实验中采样所有可能的无序构型。这种方法可以显著加快复杂材料的研究速度,让科学家能够探索目前经典计算机无法触及的罕见事件和极端条件。

这项研究强调了物理系统的对称性与能量流动方式之间的深层联系。它证明了你不需要一个杂乱、无序的环境来停止能量的流动,你只需要一种正确的“量子秩序”。这一洞察有助于物理学家设计新的材料或量子器件,使信息能够免受扩散和泄露的影响,而这正是构建稳定的量子计算机的关键要求。通过展示局域化可以在没有无序的情况下发生,研究人员为研究量子系统如何演化开启了新的篇章,证明了“缺乏混沌”有时可以产生与“存在混沌”相同的效果。

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