論文の概要: A New Era of Quantum Materials Mastery and Quantum Simulators In and Out
of Equilibrium
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11928v1
- Date: Mon, 25 Apr 2022 19:04:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-15 17:32:31.881672
- Title: A New Era of Quantum Materials Mastery and Quantum Simulators In and Out
of Equilibrium
- Title（参考訳）: 平衡内外における量子材料習得と量子シミュレータの新時代
- Authors: Dante M. Kennes and Angel Rubio
- Abstract要約: 我々は、量子材料を自由に制御する、急成長する分野の視点を提供する。
技術の進歩の状態を融合させることで、我々は新しい量子材料熟達の時代に入ることができると信じている。
これは前例のない能力の機能を解き放つ可能性があり、それによって将来多くの新しい量子技術が実現される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We provide a perspective on the burgeoning field of controlling quantum
materials at will and its potential for quantum simulations in and out
equilibrium. After briefly outlining a selection of key recent advances in
controlling materials using novel high fluence lasers as well as in innovative
approaches for novel quantum materials synthesis (especially in the field of
twisted two-dimensional solids), we provide a vision for the future of the
field. By merging state of the art developments we believe it is possible to
enter a new era of quantum materials mastery, in which exotic and for the most
part evasive collective as well as topological phenomena can be controlled in a
versatile manner. This could unlock functionalities of unprecedented
capabilities, which in turn can enable many novel quantum technologies in the
future.
- Abstract（参考訳）: 我々は、量子材料を自由に制御する急激な分野と、量子シミュレーションの均衡における可能性について考察する。
新規な高蛍光レーザーを用いた材料制御における最近の重要な進歩と、新しい量子材料合成(特にねじれた2次元固体の分野)の革新的アプローチを簡潔に概説した後、この分野の将来への展望を提供する。
芸術の発展の状態を融合させることで、エキゾチックかつほとんどの部分において回避的集団と位相現象を多元的に制御できる量子材料マスターリーの新たな時代に入ることができると信じている。
これは前例のない能力の機能を解き放ち、将来多くの新しい量子技術を可能にする可能性がある。
関連論文リスト
- Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T07:32:57Z) - The Coming Decades of Quantum Simulation [0.0]
我々は、様々な量子シミュレーション(ノイズ中間スケール量子、NISQ)デバイス、アナログおよびデジタル量子シミュレータ、および量子アニールに焦点をあてる。
このようなシステムには、物理的システムの量子力学を必ずしもシミュレートすることなく、巨大で制御可能な、堅牢で絡み合った、重畳状態を生成するという明確なニーズと要求がある。
これにより、特にデコヒーレンスの制御が可能となり、量子通信にこれらの状態を使用することが可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-19T14:02:32Z) - Standard Model Physics and the Digital Quantum Revolution: Thoughts
about the Interface [68.8204255655161]
量子システムの分離・制御・絡み合いの進歩は、かつての量子力学の興味深い特徴を、破壊的な科学的・技術的進歩のための乗り物へと変えつつある。
本稿では,3つの領域科学理論家の視点から,絡み合い,複雑性,量子シミュレーションのインターフェースについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-10T06:12:06Z) - Quantum information [0.0]
本稿では、量子フォーマリズムによって予測される量子情報の異常な特徴について概説する。
現代の量子技術の発展は、私たちの生活の様々な領域に影響を与える可能性がある量子物理学の新しい地平線を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-13T13:03:48Z) - Simulation of Collective Neutrino Oscillations on a Quantum Computer [117.44028458220427]
本稿では,現在発生している量子デバイスを用いたニュートリノ相互作用系の最初のシミュレーションを行う。
量子ビットの自然接続における制限を克服し、それをリアルタイムに絡み合いの進化を追跡する戦略を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-24T20:51:25Z) - Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers [55.41644538483948]
デジタル量子コンピュータ(DQC)は、古典的コンピュータでは引き起こせない量子シミュレーションを効率的に行うことができる。
このレビューの目的は、物理量子優位性を達成するために行われた進歩の要約を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-21T20:10:38Z) - Entanglement transfer, accumulation and retrieval via quantum-walk-based
qubit-qudit dynamics [50.591267188664666]
高次元システムにおける量子相関の生成と制御は、現在の量子技術の展望において大きな課題である。
本稿では,量子ウォークに基づく移動・蓄積機構により,$d$次元システムの絡み合った状態が得られるプロトコルを提案する。
特に、情報を軌道角運動量と単一光子の偏光度にエンコードするフォトニック実装について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T14:33:34Z) - Quantum machine learning and quantum biomimetics: A perspective [0.0]
量子機械学習は、量子技術の中でエキサイティングで有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,これらのトピックについて概観し,科学コミュニティが実施した関連研究について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-25T07:45:20Z) - Machine Learning for Quantum Matter [0.0]
本稿では,量子物質研究の進展をめざして,機械学習のアイデアの最近の発展と適応を概観する。
機械学習と量子多体物理学の交わる領域における今後の発展の展望について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-24T18:00:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。