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中国团队突破性成果:连续变量光量子芯片实现大规模量子纠缠

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中国团队突破性成果:连续变量光量子芯片实现大规模量子纠缠

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https://www.opticsjournal.net/J/NewOptics/news/PT250223000049CiEkH.html

北京大学和山西大学的研究团队在量子科技领域取得重大突破,成功研发出基于集成光量子芯片的连续变量簇态量子纠缠技术。这一成果发表在国际顶级学术期刊《Nature》上,为大规模量子纠缠态的制备与操控提供了全新的技术路径。

大规模量子纠缠态的产生对量子计算、量子通信等量子技术至关重要。集成光量子芯片能够在微纳尺度上实现编码、处理、传输和存储光量子信息,为量子纠缠态的生成提供了一个先进的平台。北京大学物理学院王剑威教授团队和山西大学苏晓龙教授团队合作,通过创新性地发展超低损耗的连续变量光量子芯片调控技术多色相干泵浦与探测技术,成功实现了基于集成光量子芯片的连续变量簇态量子纠缠,为大规模量子纠缠态的制备与操控提供了全新的技术路径。该成果以“Continuous-variable multipartite entanglement in an integrated microcomb”为题发表在Nature上。

量子信息的基本单元是量子比特或量子模式,二者可统称为量子比特。实现大规模的量子纠缠是推进量子技术发展的关键。传统的量子技术大多基于离散变量(如单光子的偏振态),但连续变量系统可以利用光场的连续正交编码等连续物理量来编码信息,能够更高效地生成和操控量子纠缠态。纠缠簇态作为一种典型的多比特量子纠缠态,在量子信息科学中具有极其重要的地位。尽管簇态纠缠的重要性已被广泛认可,但其大规模制备技术仍面临诸多挑战。

科普:何为量子比特和量子纠缠?
量子比特是量子计算的基本单位,类似于传统计算机中的比特(0或1)。但不同的是,量子比特具有量子力学的特殊性质,可以同时处于0和1的叠加状态,就像一枚硬币在空中旋转时既是正面又是反面。这使得量子计算机能并行处理多个信息,具备强大的计算能力。

量子纠缠是一种奇特的量子现象,爱因斯坦曾称这种现象为“鬼魅般的超距作用”。当两个或多个量子比特互相纠缠时,它们的状态就紧密相连。无论它们相隔多远,一个粒子的状态发生变化,另一个粒子会 “瞬间” 发生相应变化,就好像它们之间有某种神秘的 “心灵感应”。

连续变量光量子芯片制备纠缠簇态的原理如图1所示。基于超低损耗氮化硅的集成频率梳微环腔,研究团队通过发展多色相干泵浦与探测技术,在光学参量振荡阈值以下激发真空压缩频率超模,并确定性地制备出多比特簇态纠缠。集成光学微腔中的复杂非线性效应由相位锁定的光学频率梳激发,这种多色泵浦方式引入了自发双模光场压缩和非线性布拉格散射两种主要物理过程。由于布拉格散射效应的存在,多色泵浦激发的真空频率模式之间形成了复杂的光场噪声关联,导致真空频率模式无法直接用于构建纠缠簇态。实验表明,簇态纠缠仅存在于频率超模的本征模式之间,这一结果通过实验测量的协方差矩阵得到了验证。同时,这也是利用三阶非线性过程与二阶非线性过程产生连续变量纠缠态的主要区别。


图1 基于集成频率梳微腔的连续变量纠缠簇态

基于氮化硅纳米光子波导制作的频率微梳如图2所示,这种新型集成量子光学平台具有低光损耗、强三阶非线性、高集成度CMOS兼容的优势。芯片的输入输出端通过透镜光纤耦合,同时使用直流探针接触片上电极以加载电流实现波长锁定。在微环谐振器中,通过调整波导的结构色散来实现异常色散。微环谐振腔耦合区的间距经过精确设计可以实现高逃逸效率,其品质因子高达100万,能够有效地从腔中提取(约90%)被压缩的光。

图2 用于连续变量多量子纠缠簇态产生和表征的集成氮化硅频率微梳装置图

研究人员通过实验验证了八种频率模式的量子比特纠缠(图3)。如果复合系统的状态可以分解为两个子系统的积态,对其中一个子系统进行部分转置仍然会产生辛特征值大于等于1的物理状态。相反,如果部分转置状态的辛特征值小于1,则证明原始状态是不可分的。八模高斯态总共有127个不同的双分区。实验结果显示,对于所有127个双分区,辛特征值都小于1,这表明八模态不能分解为两个独立子系统的任何直接乘积。然后,他们进行了多色同差检测来直接表征所有8个本征超模的压缩,得到具有最小非对角项的超模的基本正交性,这对于产生和验证多部纠缠态至关重要。研究团队还通过调整泵浦光的配置和探测光的相位,成功实现了多种纠缠结构的转换,如线性、盒型和星型纠缠结构。这些结构可以根据不同的应用需求进行定制,为量子网络和量子计算的实现提供了更大的灵活性。

图3 不同纠缠结构的连续变量簇态实验结果

该成果不仅解决了以往集成光量子芯片面临的扩展性难题,还为未来实现更大尺度的量子纠缠与量子调控提供了新的技术路径,给未来的量子计算、量子通信和量子传感等量子技术应用带来了新希望。

本文原文来自Nature

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