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Simulación de magnetización en una cadena de espín cuántica de Heisenberg CRÉDITO Google LLC |
Abstracto:
El rápido progreso de los simuladores cuánticos les permite ahora estudiar problemas que antes estaban limitados al ámbito de la física teórica y la simulación numérica. Un equipo de investigadores de Google Quantum AI y sus colaboradores demostraron esta novedosa capacidad estudiando la dinámica de imanes cuánticos unidimensionales, en particular cadenas de espín ½ partículas. Investigaron un problema de mecánica estadística que ha sido el centro de atención en los últimos años: ¿podría un imán cuántico unidimensional de este tipo describirse mediante las mismas ecuaciones que la nieve que cae y se acumula? Parece extraño que los dos sistemas estén conectados, pero en 2019, investigadores de la Universidad de Ljubljana encontraron evidencia numérica sorprendente que los llevó a especular que la dinámica de espín en el modelo de espín 1⁄2 de Heisenberg se encuentra en el modelo de Kardar-Parisi. Clase de universalidad de Zhang (KPZ) basada en la escala de la función de correlación espín-espín a temperatura infinita.
Simulación de magnetización en una cadena de espín cuántico de Heisenberg.
Vista a la montaña, California | Publicado el 5 de abril de 2024
La ecuación KPZ se introdujo originalmente para describir la dinámica estocástica y no lineal de interfaces impulsadas y se ha aplicado a una variedad de sistemas clásicos, como: B. Los frentes crecientes de incendios forestales, que pertenecen a la clase universal KPZ, han demostrado su eficacia. Sería sorprendente que el modelo de espín 1⁄2 de Heisenberg estuviera en esta clase de universalidad, como sugirieron los investigadores de Liubliana, ya que, a diferencia de otros sistemas de esta clase, es lineal y no estocástico.
En 2022, las simulaciones cuánticas utilizando experimentos con átomos fríos realizadas por investigadores del Instituto Max Planck de Óptica Cuántica comenzaron a arrojar luz sobre esta cuestión. Al estudiar la relajación de un desequilibrio inicial del espín magnético, encontraron evidencia experimental que respalda esta conjetura, publicada en Science en 2022.
Para explorar más a fondo la dinámica del espín en este modelo, la colaboración de Google aprovechó la capacidad de su procesador cuántico superconductor para adquirir rápidamente grandes cantidades de datos experimentales, lo que permitió un examen detallado de las estadísticas subyacentes. En concreto, utilizan una cadena de 46 qubits superconductores
midió la distribución de probabilidad de cuántos espines cruzaron el centro de la cadena, una cantidad conocida como magnetización transferida. La media y la varianza de esta distribución mostraron un comportamiento consistente con la pertenencia a la clase de universalidad KPZ, en total acuerdo con los resultados del grupo del Instituto Max Planck. Sólo cuando examinaron cuidadosamente los momentos tercero (asimetría) y cuarto (curtosis) de la magnetización transferida notaron desviaciones significativas de las predicciones para la clase de universalidad KPZ, lo que sugiere que la conjetura no se aplica en las escalas de tiempo examinadas en el experimento.
En general, es extremadamente desafiante medir la distribución de una variable estocástica con suficiente precisión para que los momentos más altos puedan resolverse con una relación señal-ruido suficiente. Requiere muestreo rápido, un alto grado de control y, para los procesadores cuánticos, coherencia cuántica. Este trabajo, publicado en Science el 5 de abril de 2024, representa de manera excelente la apasionante era actual de la simulación cuántica, en la que los procesadores cuánticos permiten profundizar nuestra comprensión de fenómenos físicos novedosos.
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