深圳团队用电介质极化提升量子计算效率

深圳团队用电介质极化提升量子计算效率

电介质极化作为一种重要的电磁学现象，不仅在传统电子学和光学中有广泛应用，如今更是成为了推动前沿科技发展的关键力量。最近的研究表明，通过精细调控电介质的极化状态，科学家们成功提升了量子计算机的运行效率和稳定性。这一突破有望加速量子计算技术的发展，为未来信息技术带来革命性的变化。

电介质（dielectric）是一种可以被外加电场极化的电绝缘体。当将某种介电材料置于电场中时，电荷不会像导体那样在材料中流动。这是因为介电质没有松散结合的自由电子可以在材料中输运，取而代之的是，它们只是轻微地偏离平均平衡位置（位移型），或者发生偶极矩的有序化排列（弛豫型），从而导致介电极化。

由于介电极化，正电荷会沿电场方向移动，负电荷则向与电场相反的方向移动。这会在介电质内部产生一个抵消部分外部电场强度的电场。

极化产生机制分为电子位移极化、离子位移极化、取向极化、空间电荷极化。

• 电子位移极化：电介质在电场作用下，每个分子或原子的正负电荷中心产生相对位移，由中性的分子或原子变成电偶极子，本质是电子云的形变。因为电子很轻，因此可以光频速度随着外场变化。
• 离子位移极化：离子晶体在电场作用下离子间键被拉长，当加上电场时离子键发生微小变形，导致电偶极矩改变，本质是离子键的变形。
• 取向极化：是极性电介质的一种极化方式，分子内部的固有偶极矩会沿电场方向有序化排列。
• 空间电荷极化（界面极化）：多晶或缺陷处空间电荷在电场作用下有序化产生的极化。

介电常数是表征电介质在电场中极化能力的物理量。对于电容而言，介电常数也表征材料的存储电荷能力。介电常数越大，表示电介质越容易被极化，在相同的电场作用下，电介质中存储的电荷量越多。

量子计算有望解决地球面临的一些最大挑战-在环境、农业、健康、能源、气候、材料科学等领域。 对于其中某些问题，随着系统规模的增长，经典计算受到越来越多的挑战。 当设计为缩放时，量子系统的功能可能会超过当今最强大的超级计算机。 随着全球量子研究人员、科学家、工程师和商业领袖共同推动量子生态系统的发展，我们期望每个行业的量子影响都会加速。

量子计算机的概念源于在经典计算机上模拟量子系统的难度。 在20世纪80年代，理查德·费恩曼和尤里·马宁独立地提出，基于量子现象的硬件可能比传统计算机更有效地模拟量子系统。

可以通过多种方法来了解量子力学难以模拟的原因。 最简单的是，在量子级别上，物质处于多种可能的配置中， (称为状态) 。 考虑一个电子系统，其中有 40 个可能的位置。 因此，系统可能处于 2^40 配置中的任何一个 (，因为每个位置可以有电子) 或没有电子。 若要将电子的量子状态存储在传统计算机内存中，需要超过 130 GB 的内存！ 如果允许粒子位于 41 个位置中的任何 一个位置，则 2^41 处的配置数量 将增加两倍，这反过来又需要超过 260 GB 的内存来存储量子状态。 这个增加位置数的游戏不能无限期地玩。 如果我们想要以常规方式存储状态，我们将很快超过世界上最强大的计算机的内存容量。 内存用来存储系统所需的数百个电子超出了宇宙中的粒子数；因此，传统计算机没有希望模拟其量子动力学。

对指数增长的观察使我们提出了一个强有力的问题：我们能把这种困难变成机会吗？ 具体来说，如果量子动力学难以模拟，则在构建将量子效应作为基本运算的硬件时，会发生什么情况？ 我们能否使用利用完全相同的物理定律的计算机来模拟相互作用粒子的量子系统？ 我们能用那些机器来研究量子粒子中没有但对我们至关重要的其他任务吗？ 这些问题导致了量子计算的起源。

1985年，David Deutsch证明量子计算机可以有效地模拟任何物理系统的行为。 这一发现首次表明量子计算机可用于解决传统计算机上难以解决的问题。

1994 年，Peter Shor 发现了一种用于分解整数的量子算法，该算法的运行速度比最知名的经典算法快了指数级。 通过求解分解，可以打破当今电子商务安全基础的许多公钥加密系统，包括 RSA 和椭圆曲线加密。 这一发现激发了人们对量子计算的巨大兴趣，并导致针对许多其他问题开发量子算法。

自那时以来，我们开发了快速高效的量子计算机算法，用于许多艰巨的经典任务：模拟化学、物理和材料科学中的物理系统、搜索无序数据库、求解线性方程系统以及机器学习。

量子比特（qubit）是量子计算中的基本信息单位。 量子比特在量子计算中的作用与位在经典计算中的作用相似，但它们的行为非常不同。 经典位是二进制的，只能保留 0 或 1 的位置，但量子比特可以容纳所有可能状态的叠加。 这意味着量子比特可以处于 0、1 或两者的任何量子叠加状态。 0 和 1 有无限可能的叠加，每个叠加都是有效的量子比特状态。

在量子计算中，信息被编码为状态 0 和 1 的叠加。 例如，对于 8 位，我们可以对 256 个不同的值进行编码，但必须选择其中一个值进行编码。 使用 8 个量子比特，我们可以同时对 256 个值进行编码。 此行为是因为量子比特可能处于所有可能状态的叠加中。

构建量子计算机时，需要考虑如何创建量子比特以及如何存储量子比特。 我们还需要考虑如何操作它们以及如何读取计算结果。 最常用的量子比特技术是捕获离子量子比特、超导量子比特和拓扑量子比特。 对于某些量子比特存储方法，容纳量子比特的单元将保持在接近绝对零的温度下，以最大程度地提高其一致性并减少干扰。 其他类型的量子比特装置使用真空室来帮助最大程度地减少振动并使量子比特保持稳定。 信号可以使用多种方法（包括微波、激光和电压）发送到量子比特。

一台好的量子计算机应具有以下五项功能：

1. 可 伸缩：它可以有多个量子比特。
2. 可初始化：它可以将量子比特设置为特定状态 (通常 为 0 状态) 。
3. 弹性：它可以使量子比特长时间处于叠加状态。
4. 普遍：量子计算机不需要执行所有可能的运算，只需执行一组称为通用集的操作。 一组通用量子运算使得任何其他操作都可以分解为一个序列。
5. 可靠：它可以准确测量量子比特。

这五个标准通常称为量子计算的 Di Vincenzo 标准。 构建满足这五个条件的设备是人类面临的最苛刻的工程挑战之一。

量子计算机不是可以更快地执行一切的超级计算机。 事实上，量子计算研究的目标之一是研究量子计算机比传统计算机更快地解决哪些问题，以及加速的速度有多大。 量子计算机非常适用于需要计算大量可能组合的问题。 可以在许多领域（例如量子模拟、加密、量子机器学习以及搜索问题）中找到这些类型的问题。

深圳量子科学与工程研究院的研究成果显示，电介质极化在量子计算中有重要应用。例如，利用冷原子系综作为介质实现单光子艾里子弹，可以解决量子计算中的色散和衍射问题。介电常数与量子计算中的信号损耗和相位调控密切相关，影响量子比特的性能。

2024年，深圳量子科学与工程研究院在量子计算领域取得了多项重要进展：

• 分布式量子模拟：钟有鹏研究员团队通过多个高品质互联的超导量子芯片，实现了二维环面码模型的模拟，展示了任意子编织特性，并成功探测了拓扑相位。这是首次在实验中利用分布式量子处理器模拟拓扑相位。

• 单光子艾里子弹：陈洁菲副教授团队在实验上首次实现了单个光子非经典光源在时空（2+1）维的艾里子弹。这种特殊量子光场能应用到量子通信、量子信息、单光子显微技术及非破坏性生物成像中。

• 量子纠错：研究院“玻色编码纠错延长量子比特寿命”成果入选“中国科学十大进展”榜单。该研究通过主动的重复错误探测和纠错过程，实现了量子信息存储时间的延长，展示了量子纠错的优越性。

电介质极化技术在量子计算领域的应用前景广阔。通过进一步研究和优化电介质材料的极化特性，可以实现更高效的量子比特控制和信息传输，从而提升量子计算机的整体性能。此外，电介质极化技术还有望在量子通信、量子传感等领域发挥重要作用，为构建完整的量子信息技术体系提供支持。

随着量子计算技术的不断发展，我们有理由相信，电介质极化将在这一前沿科技领域持续发挥关键作用，推动人类社会进入全新的计算时代。