Eine neue Abkürzung für Quantensimulationen könnte neue Türen für die Technologie öffnen

Von Wasser, das zu Dampf wird, bis hin zu Eiswürfeln, die in einem Glas schmelzen, wir alle haben das Phänomen, das als Phasenübergang bekannt ist, in unserem täglichen Leben gesehen. Aber es gibt noch eine andere Art von Phasenübergängen, die viel schwerer zu sehen, aber genauso stark sind: Quantenphasenübergänge.

Beim Abkühlen auf nahezu den absoluten Nullpunkt können bestimmte Materialien diese Quantenphasenübergänge durchlaufen, die einem Physiker die Kinnlade herunterfallen lassen können. Das Material kann von magnetisch zu nicht magnetisch wechseln oder plötzlich die Superkraft erlangen, Elektrizität zu leiten, ohne dass Energie als Wärme verloren geht.

Die Mathematik hinter diesen Übergängen ist selbst für Supercomputer schwer zu handhaben – aber neu Körperliche Überprüfung A Studie der University of Chicago schlägt einen neuen Weg vor, mit diesen komplizierten Berechnungen zu arbeiten, der schließlich zu technologischen Durchbrüchen führen könnte. Die Abkürzung zieht nur die wichtigsten Informationen in die Gleichung und erstellt eine „Karte“ aller möglichen Phasenübergänge im simulierten System.

„Dies ist eine potenziell leistungsstarke Art, Quantenphasenübergänge zu betrachten, die sowohl mit herkömmlichen als auch mit Quantencomputern verwendet werden kann“, sagte David Mazziotti, theoretischer Chemiker am Department of Chemistry und am James Franck Institute an der University of Chicago und Seniorautor des Studiums.

Er und andere Wissenschaftler glauben, dass wir Türen zu neuen Technologien öffnen könnten, wenn wir die komplexe Physik, die hinter Quantenphasenübergängen steckt, vollständig verstehen. Ähnliche Entdeckungen in der Vergangenheit haben beispielsweise zu MRT-Geräten und Transistoren geführt, die moderne Computer und Telefone ermöglichen.

Ein optimierter Ansatz

Die Phasenänderungen, mit denen Sie vertraut sind, wie Verdunstung und Kondensation, treten aufgrund von Temperaturänderungen auf. Aber Quantenphasenübergänge werden durch Störungen in ihrer Umgebung ausgelöst, beispielsweise durch ein Magnetfeld.

Das Phänomen tritt auf, wenn viele Elektronen in Beziehung zueinander stehen – eine Art von Wechselwirkung, die unter ein notorisch komplexes Teilgebiet fällt, das als „stark korrelierte“ Physik bekannt ist. Um diese Quantenphasenübergänge zu simulieren, müssen Wissenschaftler traditionell ein Modell erstellen, das die Möglichkeiten für jedes einzelne Elektron berücksichtigt. Aber die Rechenleistung, die für diese Simulationen benötigt wird, gerät sehr schnell außer Kontrolle.

Quantencomputer gelten als besser geeignet für diese Art von Problemen als herkömmliche Computer, aber auch diese Methode hat ihre Hindernisse: Beispielsweise erzeugen diese Probleme eine Menge Daten, die dann wieder in die Sprache „normaler“ Computer übersetzt werden müssen damit Wissenschaftler mit ihnen arbeiten können.

Die Forscher wollten also sehen, wie sie die Berechnung vereinfachen können, ohne an Genauigkeit zu verlieren.

Anstatt eine Simulation zu erstellen, die jede einzelne Variable in einem bestimmten Quantensystem berechnet, fanden sie einen anderen Ansatz: Sie ersetzten eine Reihe von Zahlen, die die möglichen Wechselwirkungen zwischen jedem Elektronenpaar beschreiben. Dies wird als „Zwei-Elektronen-Matrix mit reduzierter Dichte“ bezeichnet.

„Durch die Messung des Satzes, der die Zwei-Elektronen-Matrix mit reduzierter Dichte beschreibt, erstellen wir am Ende eine Karte aller verschiedenen Phasen, die das Quantensystem durchlaufen kann“, erklärte Doktorand Sam Warren, der Erstautor der Studie.

Diese „Karte“ selbst, sagte er, bietet auch nützliche Vorteile: „Sie ermöglicht es Ihnen, Übergänge zu sehen, die sonst möglicherweise übersehen würden, und sie erstellt eine wirklich leistungsstarke Visualisierung, mit der Sie einfach und schnell einen Überblick über das System auf hoher Ebene erhalten können. „

Das Team versuchte, mit der Methode verschiedene Arten von Phasenübergängen zu modellieren, und stellte fest, dass sie genauso genau war wie die traditionelle, datenintensivere Methode.

„Es gibt uns die grundlegende Physik, die wir brauchen, um das System zu verstehen, während die Rechenanforderungen minimiert werden“, sagte die Doktorandin LeeAnn Sager-Smith, die zweite Autorin der Studie.

Mazziotti hofft, dass die Methode nicht nur für die Durchführung von Simulationen auf Quantencomputern nützlich ist, sondern auch für die Entwicklung unseres Verständnisses von Quantenphasenübergängen insgesamt. „Es gibt einige Bereiche, die noch zu wenig erforscht sind, weil sie so schwer zu modellieren sind“, sagte er. „Ich hoffe, dass dieser Ansatz einige neue Türen öffnen kann.“