참고문헌: Bauer, N., Ale, V., Laurell, P., Huang, S., Watabe, S., Tennant, D. A., & Siopsis, G. (2024). Simulating Neutron Scattering on an Analog Quantum Processor. arXiv preprint arXiv:2410.03958v1.
연구 목표: 본 연구는 고전적인 방법으로는 시뮬레이션하기 어려운 중성자 산란 실험을 아날로그 양자 프로세서를 사용하여 효율적으로 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 특히, QuEra의 Aquila 프로세서를 사용하여 횡 방향 Ising 모델의 동적 구조 인자 (DSF)를 계산하고, 실험 결과의 정확도를 향상시키기 위한 오류 완화 기법을 제시합니다.
연구 방법: 연구진은 Aquila 프로세서에서 횡 방향 Ising 모델의 바닥 상태를 준비하기 위해 단열 양자 계산 (AQC) 기반 Ansatz를 사용했습니다. DSF는 시간 및 공간에서 지연된 Green 함수를 측정하여 계산되었으며, 여기에는 Aquila 프로세서에서 Ising Hamiltonian을 사용한 시스템의 시간 진화가 포함되었습니다. 또한, 상태 준비 및 측정 (SPAM) 오류, 레이저 유도 노이즈, 유효 열 노이즈를 포함한 하드웨어 오류를 시뮬레이션하기 위해 노이즈 모델을 도입했습니다. 혼동 행렬을 사용한 SPAM 보정과 같은 오류 완화 기법을 적용하여 노이즈의 영향을 줄였습니다.
주요 결과: 연구진은 최대 25개의 스핀으로 구성된 체인에 대해 Aquila 프로세서에서 DSF를 성공적으로 시뮬레이션했습니다. 실험 결과는 오류 완화 후 이론적 예측과 잘 일치했으며, 특히 오류 완화 기법을 통해 원시 실험 데이터에 비해 정확도가 크게 향상되었습니다. 또한, 시스템에서 최소한 이분형 얽힘을 보여주는 얽힘 지표로서 양자 Fisher 정보 (QFI) 밀도를 계산했습니다. 더 큰 시스템의 경우, 실험 결과는 DMRG를 사용한 텐서 네트워크 시뮬레이션과 비교하여 잘 일치하는 것으로 나타났습니다.
주요 결론: 본 연구는 아날로그 양자 프로세서가 복잡한 양자 시스템의 동적 특성을 시뮬레이션하는 데 유용한 도구가 될 수 있음을 보여줍니다. 특히, 중성자 산란 실험의 시뮬레이션은 고전적인 방법으로는 연구하기 어려운 양자 물질의 특성을 이해하는 데 새로운 가능성을 제시합니다. 오류 완화 기법은 이러한 시뮬레이션의 정확도를 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 향후 더 크고 복잡한 시스템을 시뮬레이션하는 데 필수적인 요소가 될 것입니다.
의의: 본 연구는 양자 컴퓨팅 분야, 특히 아날로그 양자 시뮬레이션 및 오류 완화 기술 발전에 중요한 기여를 합니다. 제시된 방법은 응집 물질 물리학, 양자 화학, 재료 과학 분야의 복잡한 문제를 해결하는 데 적용될 수 있습니다.
제한점 및 향후 연구 방향: 현재 Aquila 프로세서의 하드웨어 제한으로 인해 시뮬레이션 시간과 시스템 크기에 제약이 있습니다. 향후 연구에서는 더 긴 시간 동안 더 큰 시스템을 시뮬레이션하고, Sxx(k, ω) 및 Syy(k, ω) 값을 측정하는 등 더 복잡한 모델을 탐구할 수 있습니다. 또한, 비평형 시스템 및 양자 가상 시간 진화 (QITE) 알고리즘을 사용하여 준비된 열 상태의 특성을 연구하는 데에도 이 방법을 적용할 수 있습니다.
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by Nora Bauer, ... ที่ arxiv.org 10-08-2024
https://arxiv.org/pdf/2410.03958.pdfสอบถามเพิ่มเติม