El rápido progreso de los simuladores cuánticos les permite estudiar problemas que antes se limitaban al dominio de la física teórica y la simulación numérica. Un equipo de investigadores de Google Quantum AI y sus colaboradores demostraron esta novedosa capacidad estudiando la dinámica en imanes cuánticos 1D, específicamente cadenas de partículas de espín-1⁄2.
Investigaron un problema de mecánica estadística que ha sido el centro de atención en los últimos años:¿podría un imán cuántico unidimensional de este tipo describirse mediante las mismas ecuaciones que la nieve que cae y se acumula?
Parece extraño que los dos sistemas estén conectados, pero en 2019, investigadores de la Universidad de Ljubljana encontraron evidencia numérica sorprendente que los llevó a conjeturar que la dinámica de espín en el modelo de Heisenberg de espín-1⁄2 está en el modelo de Kardar-Parisi- Clase de universalidad de Zhang (KPZ), basada en la escala de la función de correlación espín-espín de temperatura infinita.
La ecuación KPZ se introdujo originalmente para describir la dinámica estocástica y no lineal de interfaces impulsadas y ha demostrado aplicarse a una amplia gama de sistemas clásicos, como frentes crecientes de incendios forestales, que pertenecen a la clase de universalidad KPZ. Sería sorprendente que el modelo de espín-1⁄2 de Heisenberg estuviera en esta clase de universalidad, como conjeturaron los investigadores de Ljubljana, porque es lineal y no estocástico, a diferencia de los otros sistemas de esta clase.
En 2022, las simulaciones cuánticas comenzaron a arrojar luz sobre esta cuestión con experimentos con átomos fríos llevados a cabo por investigadores del Max-Planck-Institut für Quantenoptik. Al estudiar la relajación de un desequilibrio inicial de los espines magnéticos, encontraron evidencia experimental que respalda esta conjetura, que fue publicada en Science. en 2022.
Para explorar más a fondo la dinámica del espín en este modelo, la colaboración de Google aprovechó la capacidad de su procesador cuántico superconductor para adquirir rápidamente grandes cantidades de datos experimentales, lo que permitió un estudio detallado de las estadísticas subyacentes.
En concreto, utilizando una cadena de 46 qubits superconductores, midieron la distribución de probabilidad de cuántos espines cruzaban el centro de la cadena, cantidad conocida como magnetización transferida. La media y la varianza de esta distribución mostraron un comportamiento consistente con estar en la clase de universalidad KPZ, en total acuerdo con los hallazgos del grupo Max-Planck-Institut.
Sólo cuando examinaron cuidadosamente los momentos tercero (asimetría) y cuarto (curtosis) de la magnetización transferida encontraron claras desviaciones de las predicciones para la clase de universalidad KPZ, lo que indica que la conjetura no se cumple en las escalas de tiempo investigadas en el experimento. .
Generalmente, medir la distribución de una variable estocástica con suficiente precisión para que los momentos más altos puedan resolverse con suficiente señal/ruido es extremadamente desafiante; necesita muestreo rápido, alto nivel de control y, para los procesadores cuánticos, coherencia cuántica. Este trabajo, publicado en Science el 5 de abril de 2024, representa de manera excelente la apasionante era actual de la simulación cuántica, en la que los procesadores cuánticos permiten profundizar nuestra comprensión de nuevos fenómenos físicos.
Más información: E. Rosenberg et al, Dinámica de magnetización a temperatura infinita en una cadena de espín de Heisenberg, Ciencia (2024). DOI:10.1126/ciencia.adi7877
Información de la revista: Ciencia
Proporcionado por Google LLC
