奇异果体育量子计算机有望模拟复杂材料，帮助研究人员更好地理解原子和电子相互作用产生的物理特性。这可能有一天会导致更好的半导体、绝缘体或超导体的发现或设计，这些可以用来制造更快、更强大、更节能的电子产品。

　　但是，材料中发生的一些现象可能很难用量子计算机来模拟，这给科学家们用量子硬件探索的问题留下了空白。

　　为了填补这些空白，麻省理工学院的研究人员开发了一种在超导量子处理器上产生合成电磁场的技术。该团队在包含16个量子比特的处理器上演示了这项技术。

　　通过动态控制处理器中的16个量子比特如何相互耦合，研究人员能够模拟电子在电磁场存在下如何在原子之间移动。此外，合成电磁场可广泛调节，使科学家能够探索一系列材料特性。

　　模拟电磁场是充分探索材料特性的关键。在未来，这项技术可以揭示电子系统的关键特征，如导电性、极化和磁化。

　　“量子计算机是研究材料物理和其他量子力学系统的强大工具。“我们的工作使我们能够模拟更多吸引材料科学家的丰富物理学奇异果体育，”麻省理工学院博士后、量子模拟器论文的主要作者伊兰·罗森说。

　　资深作者是威廉·D·奥利弗（William D. Oliver）， Henry Ellis Warren电子工程、计算机科学和物理学教授，量子工程中心主任，工程量子系统组组长，电子研究实验室副主任。奥利弗和罗森与其他来自电子工程系、计算机科学系、物理系和麻省理工学院林肯实验室的人一起参与了这项研究。这项研究今天发表在《自然物理学》杂志上。

　　IBM和谷歌（Google）等公司正在努力打造大规模的数字量子计算机，它们有望以更快的速度运行某些算法，从而超越传统计算机。

　　但这并不是量子计算机能做的全部。量子比特及其耦合的动力学也可以被精心构建，以模拟电子在固体中原子之间移动时的行为。

　　“这导致了一个明显的应用，那就是使用这些超导量子计算机作为材料的模拟器，”麻省理工学院的研究科学家、论文的合著者杰弗里·格罗弗（Jeffrey Grover）说。

　　研究人员不必试图构建大规模的数字量子计算机来解决极其复杂的问题，而是可以使用较小规模量子计算机中的量子比特作为模拟设备，在受控环境中复制材料系统。

　　“通用数字量子模拟器有着巨大的前景，但它们还有很长的路要走。模拟仿真是另一种可能在短期内产生有用结果的方法，特别是对于学习材料。这是量子硬件的一个直接而强大的应用，”罗森解释说。“使用模拟量子模拟器，我可以故意设置一个起点，然后观察随着时间的推移会发生什么。”

　　尽管它们与材料非常相似，但材料中有一些重要的成分不能轻易地反映在量子计算硬件上。其中一个因素就是磁场。

　　在材料中，电子“活”在原子轨道上。当两个原子彼此靠近时，它们的轨道重叠，电子可以从一个原子“跳”到另一个原子。在磁场的存在下，这种跳跃行为变得更加复杂。

　　在超导量子计算机上，在量子比特之间跳跃的微波光子被用来模拟原子之间跳跃的电子。但是，由于光子不像电子那样是带电粒子，光子的跳跃行为在物理磁场中会保持不变。

　　由于他们不能在模拟器中打开磁场，麻省理工学院的研究小组采用了一些技巧来合成一个磁场的效果。

　　研究人员调整了处理器中相邻量子比特相互耦合的方式，以产生与电磁场在电子中引起的相同的复杂跳变行为。

　　为了做到这一点，他们通过施加不同的微波信号来稍微改变每个量子位的能量。通常，研究人员会将量子位设置为相同的能量，这样光子就可以从一个跳到另一个。但对于这项技术，他们动态地改变了每个量子位的能量，以改变它们彼此之间的通信方式。

　　通过精确调制这些能级，研究人员使光子能够以与磁场中电子在原子之间跳跃相同的复杂方式在量子位之间跳跃。

　　此外，由于它们可以精细地调谐微波信号，它们可以模拟一系列不同强度和分布的电磁场。

　　研究人员进行了几轮实验，以确定为每个量子位设置多少能量，调制它们的强度有多大，以及使用的微波频率。

　　“最具挑战性的部分是为每个量子位找到调制设置，以便所有16个量子位同时工作，”罗森说。

　　一旦他们得到了正确的设置，他们就证实光子的动力学支持了构成电磁学基础的几个方程。他们还展示了“霍尔效应”奇异果体育，这是一种存在于电磁场中的传导现象。

　　展望未来，他们可以利用这项技术精确地研究凝聚态物理中的复杂现象，例如当材料从导体变为绝缘体时发生的相变。

　　“我们的模拟器的一个很好的特点是，我们只需要改变调制幅度或频率来模拟不同的材料系统。通过这种方式，我们可以扫描许多材料的属性或模型参数，而不必每次都制造一个新的设备。奥利弗说。

　　罗森说，虽然这项工作是合成电磁场的初步演示，但它为许多潜在的发现打开了大门。

　　“量子计算机的美妙之处在于，我们可以准确地看到每个量子比特上每时每刻发生的事情，所以我们有所有这些信息可供我们使用。我们正处于一个非常令人兴奋的未来，”他补充道。

　　这项工作得到了美国能源部、美国国防部高级研究计划局（DARPA）、美国陆军研究办公室、橡树岭科学与教育研究所、国家情报总监办公室、美国国家航空航天局和国家科学基金会的部分支持。