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  Google披露了他们在模仿量子资料使命中的两大发展,第一是他们在一维体系中,准确地核算电子特性,像是电流或是电导,而第二项发展则是将描绘电子交互作用的Fermi-Hubbard模型,映射到量子处理器中。这两个研讨代表了量子体系,现已具有可以模仿实践使用杂乱体系的才能。

  第一项发展的工作重点,在于模仿像是细导线这样一维导体上的电子特性,研讨人员经过在Sycamore处理器上构建出18量子位元的循环,来模仿十分细的导线。研讨人员核算出导线的电子能带结构(Band Structure),而该结构描绘了金属中电子的能量和动量,Google说到,尽管这18量子位元的算法,由1,400个逻辑运算组成,可是在当时的设备上,现已能完结低于1%的总差错。

  在第二项发展,研讨的焦点在于电子的交互作用。粒子间的交互作用会发生新的现象,像是高温超导体或是自旋电荷别离(SpinCharge Separation),而要捕捉这类型的行为,最简略的模型被称为Fermi-Hubbard模型,在金属等资猜中,原子核会构成晶格,电子在晶格间跳动发生电流,而为了准确模仿这些体系,还必需求考虑电子互相接近时的排挤力。

  Fermi-Hubbard模型中经过电子的跳动率和排挤强度两个参数,来核算此物理现象,而研讨人员将这两个参数,映射到处理器量子位元上的逻辑运算,使用这些运算来模仿电子电荷和自旋密度。研讨人员说到,他们所核算出来的成果,可以作为超导体量子位元模仿量子资料的基准。

  尽管量子处理器的运算与解决问题的才能,毋庸置疑一定是高于古典办法,可是这些工程渠道要被可以实践使用,必需求供给逾越当时古典办法的运算准确性,在Google的第一项试验中,量子处理器展现了极高的准确性,而在第二项研讨中,研讨人员展现将实践电子交互模型嵌入量子处理器中。这两个试验成果有助于量子处理器,完结逾越古典运算水准的方针。

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