最近,中国科学技术大学潘建伟、苑震生等通过对10000数量级原子的深度冷却,获得了光晶格每个格点上有且仅有一个原子的完美人工晶体,晶格缺陷降低至之前的百分之一,并利用新开发的高速纠缠门实现了高保真度纠缠对的大量制备——获得了1250个保真度达99.3%的原子纠缠对。这为下一步实现大量量子比特的纠缠态的制备、测量和控制提供了坚实基础,向可扩展量子计算和量子模拟迈出了重要一步。相关论文于当地时间2020年6月18日以“First Release”形式在线发表于《科学》(Science)杂志。

可扩展纠缠态的制备:“三步走”方案

微观世界的粒子遵守量子力学原理,具有与宏观事物不同的行为方式,我们可以利用这些“独特性”来实现一些原本看似不可能的事情。物理学家们很早就有了量子技术的畅想。量子物理大师理查德·费曼在1981 年的一场名为“Simulating physics with computers”的著名演讲中,第一次表述了量子模拟的想法:“自然不是经典的,如果你想对自然进行模拟,那么你最好把计算机给量子化。”

计算模式的根本不同决定了经典计算机无法对复杂的量子体系进行有效的模拟。比如,即便对于最简单的量子系统——二能级粒子,要模拟300个粒子体系的演化过程,对于经典计算机而言,也是无法完成的挑战,其所需要的存储空间为2300量级,这一数字超过了已知宇宙中原子数目的总和!以“量子”来模拟“量子”是自然的选择,量子模拟即是由一个可控的人造量子系统来模拟另一个我们感兴趣的现实的复杂量子体系——我们可以用300个粒子的人造系统来模拟300个粒子的现实物理系统。经过研究者多年的努力,量子模拟在量子多体问题、高温超导、量子化学、原子物理以及基础物理等领域已经发挥了重要作用。而量子计算和模拟的能力深深依赖于人们所能操控的纠缠态的量子比特数。量子计算能力随可操控的纠缠粒子数呈指数增长,实现50个粒子的相干操纵,对特定问题的处理能力便超过了目前最强大的计算机,而100个粒子的相干操纵则达到目前全世界计算能力总和的100万倍。

利用光晶格来囚禁超冷原子,使其被整齐有序地制备到每一个格点,为可扩展纠缠态的制备提供了一个绝佳的平台。

极度深寒下的原子操纵: 中国科学家取得量子计算与模拟的突破-LMLPHP

▲“三步走”方案

2008年,Vaucher、Nunnenkamp、Jaksch提出了制备多原子纠缠态的一个基本思路——“三步走”方案。首先,通过激光等实验方法,利用样品的相变,获得一个完美的人工晶体:二维光晶格的每个格点有且仅有一个原子,然后再产生排列规则的一个个原子纠缠对(左图);横向连接相邻的纠缠对,实现并行的原子纠缠链(中图);纵向连接相邻的原子纠缠链,实现二维的大量原子的纠缠(右图)。

浸入“至冷海水”:原子制冷的新方法

万事开头难,第一步的实现至关重要。我们必须先拥有一个完美的人造晶体。

2016年,研究团队经过多年的努力,国际上首次实现了第一步:获得了约600个保真度达79%的原子纠缠对。但还不够“完美”。由于原子温度仍然偏高,热激发导致了晶格中有10%以上的填充缺陷:有的格点上没有原子,有的格点上不止一个原子。

极度深寒下的原子操纵: 中国科学家取得量子计算与模拟的突破-LMLPHP

▲如何获得“完美”晶格

如何获得更低的温度,使晶体缺陷大大降低呢?研究人员想到了一个绝妙的方法:充分浸入。想象一下,把一个滚烫的铁球抛进冰冷的海水中,铁球冷却的更充分呢,还是先把铁球切成一条条的铁片,再浸入到海水中,铁球更容易冷却呢?答案显而易见。在量子世界也是如此,我们想要样品更冷,需要将其与冷却库充分的接触、交流。

极度深寒下的原子操纵: 中国科学家取得量子计算与模拟的突破-LMLPHP

▲经典系统的冷却

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▲晶格中原子制冷的新方法

一开始大量原子排列在光晶格上,温度已经低至10nK。我们通过精心选择的两种激光,创造出一种特定的“波形”,就像海底缓缓隆起的水下山脉,把海水容纳到一个个山谷之中,这精心构造的波形,把原子安排到两种“山谷”中,“山谷”的独特“地形”限制了原子的状态。在交替的两种“山谷”之中,原子在其中一个“山谷”中的状态叫作“莫特绝缘态”(Mott insulator),而在另一个“山谷”中则处于“超流态”(superfluid)。由于山脉是缓缓隆动着的,两种“山谷”保持着粒子和能量的交流。

莫特绝缘态和超流态有什么区别呢?这里,最根本的区别在于“能隙”。莫特绝缘态具有能隙,能隙的存在使得“热”无法把原子从最低能级激发到更高的能级,而超流态具有准连续的能带,于是热的作用会使得原子在各个能级上有一个分布。看,热的原子全部被我们安排到超流态山谷之中了。我们只要想办法把超流态山谷中的海水(原子)排空,温度不就更低了。

怎么把黄豆绿豆分开?

说到怎么把两种状态的原子分开,我们可以回想这样一个日常问题:黄豆和绿豆放在一起炒,充分混合后,如何把它们分开呢?

一个最常见的方法是,找出它们的不同,然后针对这种不同,选择趁手合适的工具将它们筛选一下。比如说吧,黄豆比绿豆个头大不少,那我们就可以根据个头的差别,找一个筛孔大小恰当的筛子:绿豆可以轻松通过,但是黄豆无法通过。

想把这两种状态的原子分开,科学家也是利用这样的“筛子”。

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▲驱逐超流态原子

被遗弃的“绿豆”  我们的“筛子”便是激光,激光可以实现冷却,妙用激光,我们同样可以实现粒子的加速,把我们“不喜欢”的粒子驱除出去。

说起激光冷却,其实人们早就注意到光对物质有辐射压力。激光诞生之后,利用光的作用改变原子速度的技术被发明出来,甚至成了后来实现玻色-爱因斯坦凝聚的关键技术。激光冷却的原理很容易理解:当原子迎面去看一束光的时候,也会有所谓的多普勒效应。在原子看来,相向而来的激光,频率会比激光实际频率略微高一些,所以对于与自己运动方向相反的激光,原子选择吸收的激光的频率会略低于自己的跃迁能级差,然后再通过各向同性的自发辐射将动量均匀的释放到各个方向。经过一段时间,平均效应就是,自发辐射的动量相互抵消,原子被迎面而来的激光阻碍了运动,冷却了下来。

而现在,我们需要逆向操作激光冷却,科学家针对需要驱逐的原子(好比“黄豆”)的性质,设计好激光的方向和频率,利用光压把某一方向的动量传递给原子,让它们再次运动起来,经过一段时间,这种性质的原子就被“赶”走了。而由于激光针对的是“黄豆”,“绿豆”不会受到影响。于是,就完成了“用合适的筛孔筛豆子”的操作。

不过,且慢!“筛子”只有针对不同的豆子才能发挥出作用。我们的原子虽然交错处于绝缘态和超流态,但对于我们的激光技术,这点不同还不够,在我们筛子的眼中,它们都是“黄豆”。怎么办?首先我们要把超流态的原子变为“绿豆”。

“黄豆”变“绿豆” 科学家首先把同样交错的磁场施加到状态交错分布的原子阵列中。交错的磁场起到了“标定”的作用,使得当我们再施加微波时,微波只能通过某种相互作用让偶数列(原来的超流态队列)的原子发生状态翻转,完成华丽变身。“黄豆”成为了“绿豆”。但微波的动量不够大,无法把“绿豆”赶跑,于是我们前面提到的激光就登场了。

“黄豆”排座次 “绿豆”不见了,空出一半的位置,接下来,“黄豆”要开始排座次了。光晶格再次登场,科学家再次利用光晶格“山谷”的走势运动,将剩下的每一个绝缘态原子完美的安排到自己的专属格点上,让它们整齐排列。这样,一张由绝缘态原子组成的完美填充晶格就做好了。

这个时候再用动能来描述冷热就不合适了,科学家用熵即混乱度来衡量制冷效果。科学家观测到,这样一通制冷操作下来,系统熵降低了65倍,达到了创纪录的低熵,直观地说就是晶格缺陷由之前工作中的10%减小到了0.1%以下,原子填充率大于99.9%。

完美纠缠对的实现

有了这张完美填充的网格,科学家就开始着手把原子纠缠起来。通过超交换相互作用,相邻的原子之间可以产生自旋纠缠。对于量子计算和量子模拟来说,要想真的达到一定的保真度,逻辑门操作的时间相对于相干时间的尺度,至关重要。门操作的时间必须要足够快,比相干时间短得多,保真度才能达到要求。可是实际上,光晶格中的光散射、各种噪声、空间的不均匀性,这些都可能影响相干时间。

研究团队另辟蹊径,通过精密调控原子的隧穿和相互作用,使得门操作时间比之前降低了2个数量级,这样在相干时间内,人们就可以作更多有意义的事情了,最终实现了保真度达到99.3% 的纠缠门,共产生了1250对高质量的纠缠原子。

极度深寒下的原子操纵: 中国科学家取得量子计算与模拟的突破-LMLPHP

▲1250对高质量的纠缠原子

进行到这一步,实际上就算是完美地完成了“三步走”方案的第一步——产生高保真度的纠缠对。接下来,科学家会进行第二步——产生横向的纠缠链,为大规模原子纠缠的制备做好进一步准备。另外,从技术的层面说,这次的实验,也是一个完美的制冷技术的突破,其中涉及的制冷技术也有助于费米子体系进行冷却,带领人类进入模拟高温超导物理机制的苛刻温区。

任何伟大的故事都有一个开始。这一突破是研究人员潜心深耕冷原子领域十年以来的结晶,更是一个波澜壮阔故事的开端。通过10—15年的努力,研究团队计划实现80—100个量子比特的相干操纵,这将使得我们能够实现量子计算机的基本功能。并且利用这一平台,人们有望在其他领域取得突破,例如对高温超导、拓扑绝缘体等复杂物理系统进行模拟以揭示其内在机制,通过模拟化学过程来解开化学反应的奥秘,模拟黑洞、宇宙大爆炸等极端环境来增加人们对基本物理原理的认知,甚至在多体量子纠缠系统中去寻找时空本源的证据。

始于梦想,而落于脚下。十年努力,研究人员跨出了漫漫征程的第一步,未来的路也逐渐展开,清晰可见。“冬天”(极度深寒超冷原子)已经来了,“春天”(规模化量子计算与模拟的实现)还会远吗?

来源:中科院之声、墨子沙龙、中科大

06-23 08:13