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《Nature Nanotech.》又是石墨烯,这次对量子计算机下手了!

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放大字体  缩小字体    发布日期:2020-12-31  浏览次数:226
核心提示:2019年10月23日,谷歌在Nature上发表封面论文,介绍其拥有54个量子位的量子计算机Sycamore(悬铃木)。谷歌宣称Sycamore可以在“随机线路采样”中用200秒的时间完成世界上最先进的超级计算机Summit需要1万年才能完成的计算量。
  光量子计算机背景介绍
 
  2019年10月23日,谷歌在Nature上发表封面论文,介绍其拥有54个量子位的量子计算机Sycamore(悬铃木)。谷歌宣称Sycamore可以在“随机线路采样”中用200秒的时间完成世界上最先进的超级计算机Summit需要1万年才能完成的计算量。但谷歌的量子计算机芯片基于低温超导材料,需要在接近绝对零度的环境下工作(20 mK),为其大规模商业化带来挑战。
 
  谷歌的低温超导体量子计算机芯片。谷歌CEO桑达尔·皮查伊和Sycamore量子计算机。
 
  2020年12月3日。中国科技大学潘建伟院士团队在Science上刊载文章,介绍“九章”量子计算机。九章拥有76个量子位,在高斯--玻色采样中(可以简单地理解为“小球落钉板”实验),200秒可以完成了Fugaku(富岳)超级计算机6亿年的计算量。与谷歌Sycamore使用的低温超导材料不同,九章使用的芯片材料为周期性极化的钛氧基磷酸钾(periodically poled potassium titanyl phosphate PPKTP),是一种常温光量子材料。
 
  光量子材料是量子计算机的新宠。它有以下特点:1. 很多光量子材料可以在室温下实现量子计算,不要求超导材料的低温/高压极端条件。2. 光子很难跟环境发生相互作用,因此可以很好的保存和传输量子信息。但也因为其这个特点,对其中的量子信息进行操作也同样挑战。九章量子计算机采用的是线性光学构架(linear optical network),该构架无法通过两个光子来实现逻辑门运算,需要额外光子的协助,这也使得进一步集成化变得困难。
 
  九章光量子计算机
 
  石墨烯等离体子作为非线性光学材料
 
  非线性光学构架(nonlinear optical network)可以无需多余光子协助,实现单个光子尺度的相互作用,为光子逻辑门的集成化提供可能。而石墨烯(graphene)以其在非线性光学上的优越性能脱颖而出,成为很有前景的量子计算材料。维也纳大学的博士生Irati Alonso Calafell两年连发两篇Nature子刊,介绍以石墨烯等离体子(graphene plasmons)为基础的逻辑门电路进展。
 
  在2019年刊载在Nature Quantum Information上的文章“Quantum computing with graphene plasmons”中,作者介绍了基于石墨烯等离体子(graphene plasmon)的非线性光学逻辑门构架。该逻辑门无需低温、真空等苛刻条件,尺寸为几百纳米。
 
  在线性光学构架下的单个光子很难形成逻辑门电路,是由于单个光子遵循Hong-Ou-Mandel效应。Hong-Ou-Mandel效应描述为,当两个相同的光子(undistinguished photon)通过1:1分光器时(反射和透过的概率各为50%),两个光子将总是一起以一种模式输出。即输入为<1,1>,输出为<2,0>(图1b),这意味着逻辑门将总是输出错误结果。即使使用两个不同的光子(distinguished photon),得到正确结果(图1a,输入为<1,1>,输出也应为<1,1>)的概率也只有50%。
 
  文章作者提出的解决方案是使用非线性光学框架。介质的电极化强度(P)可以表示成入射光的电场强度(E)的多项式展开形式。一般情况下,我们可以忽略高阶项,认为两者呈线性关系。但当在极高的入射光电场强度下,某些物质内部P的高阶项无法被忽略,非线性作用出现。从而可以实现单个光子之间的相互作用,例如二次谐波和三次谐波等。石墨烯的强光学非线性,加之量子芝诺效应(quantum Zeno effect,即通过持续观察,阻止量子系统的演化。)可以实现双光子逻辑门100%的正确性。
 
  公式(1)
 
  石墨烯—金属分层材料对三次谐波的增强作用
 
  近日,Irati Alonso Calafell在 Nature Nanotechnology以“Giant enhancement of third-harmonic generation in graphene-metal heterostructures”为题发表文章,介绍一种石墨烯—金属分层材料(graphene-metal heterostructures)在非线性光学领域的优异性能。
 
 
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