最近发表的量子论文怎么找
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最近发表的量子论文怎么查
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最近发表的量子论文
在200秒时间内，76个光子穿过中国科学技术大学潘建伟团队精心构筑的光学网络，完成了5000万个样本的高斯玻色采样。而同样一道数学题交给世界上最顶尖的超级计算机，需要6亿年。
这个于12月4日揭开面纱的光量子计算模型机名为“九章”，是世界上第二次达到加州理工学院教授普雷斯基尔提出的“量子霸权”（Quantum supremacy）标准的量子计算实验。“量子霸权”亦称为“量子优越性”（Quamtum advantage），即量子计算机在特定问题上超越世界上性能最好的经典计算机。
事实上，中科院院士潘建伟早在9月份的西湖大学公开课演讲上就曾“剧透”过这一成果。他当时表示：“近期已经完成50个光子的高斯玻色采样，按照现在的初步估计和数据分析，应该能够比谷歌的量子优越性大概快100万倍。”
世界上首个宣布实现量子优越性的是美国谷歌公司。2019年，谷歌使用了53个超导量子比特制作了一台名为Sycamore的处理器，运行随机量子线路进行采样，耗时约200秒可进行100万次采样。而最强超算、 美国橡树岭国家实验室Summit计算机得到同样结果需要花上一年，差距约十亿（10的9次方）倍。
而这次，潘建伟团队构筑的“九章”与顶级超算的差距超过了百万亿（10的14次方）倍。
当然，潘建伟团队的光量子计算机和谷歌的超导量子计算机路径不同，任务也各有所长。玻色采样和随机路线采样分别是两者最擅长的问题，而且目前还不具备实际应用意义。
可以说，量子优越性是以量子计算机之长，比超算之短的“表演赛”，并不意味着经典计算机就要被淘汰了。不过，量子优越性确实是关键的里程碑，为未来量子计算机走向实用性问题奠定基础。
实现量子优越性也需许多理论与工程难题，相关知识技术更是具备丰富的潜在价值。那么，玻色采样究竟是一个怎样的问题？潘建伟团队如何取得了此次突破？
相关论文题为《基于光子的量子计算优越性》（Quantum computational advantage using photons）、于北京时间12月4日03：00发表在世界顶级学术期刊《科学》（Science）上。
论文摘要显示，研究团队将50全同单模压缩态输入100模式超低损耗干涉线路，利用100个高效单光子探测器进行高斯玻色采样，输出态空间维度达到了10的30次方，采样速率比最先进的超级计算机要快上10的14次方倍。
什么是玻色采样？
我们知道，在设计建筑、飞机的时候，工程师们需要用计算机来进行各种计算和模拟。而如果我们要研究的是微观世界的“量子建筑”呢？
其中微观粒子复杂的变化和相互作用，远远超过了经典计算机的能力范围。最好，是用量子的方式来模拟量子问题。
这就是著名物理学家理查德·费曼在1980年代提出的量子计算机构想：“自然不是经典的，如果你想对自然进行模拟，那么你最好把计算机给量子化。”
大家普遍认为，玻色采样就是这样一个适于量子计算机发挥的任务。它是将非经典光输入线性光学网络后，用单光子探测器来探测输出光子的数量、路径和纠缠态，其结果是高度随机的。
我们可以借助研究随机分布的“高尔顿钉板”实验来理解玻色采样。
一颗直径略小于两颗钉子间距的小圆球在钉板上向下滚落，碰到钉子后皆以1/2的概率向左或向右滚下，接着又碰到下一层钉子。如此继续下去，直到从底板的一个出口滚出为止。把许多同样的小球不断从入口处放下，只要球的数目相当大，它们在底板将堆成近似于正态的密度函数图形，即中间高，两头低，呈左右对称的古钟型。
而在玻色采样问题上，全同光子就是小球，分束器就是钉子，线性光学网络就是钉板。当一束光通过分束器时会被分成两束强度较低的光，一束透射，另一束反射。计算在n个全同玻色子经过网络后，特定一种输出结果的概率（例如输入3个光子后，分别在1号、3号、4号“出口”输出），就是玻色采样问题。
科学家们计算后认为，该问题的经典最优解法随着光子数的增加求解步数呈指数上涨。光量子计算机在中小规模下就可以打败超级计算机。
那么，谷歌超导量子计算所进行的随机线路采样也是一个能充分展现量子优越性的问题，光子玻色采样相较之下有何特别？
潘建伟团队论文引述了一种观点，即改进经典算法后，超算只需要数天就能像Sycamore一样进行100万次随机线路采样。这样的话，如果样本数量足够大，比如到了10的10次方的话，入股有足够的存储空间，量子优势将被逆转。
而光量子计算机在玻色采样上就不存在这种依赖于样本大小的漏洞，因为经典算法针对玻色采样存在一个固定的限制。除此之外，光子进行玻色采样可以在室温下工作，不容易受到干扰。
攻克的关卡
根据实际需要，玻色取样逐渐衍生出了各种变体。潘建伟团队此次采用了一种高斯玻色采样变体，它在一些图形问题和量子化学领域有着潜在的应用。高斯玻色采样使用所有处于压缩态的光子，且允许使用更高的抽运功率，使得其同样在事件发生率上具有指数优势。
尽管这是一个为光量子计算机量身定制的挑战，如何将玻色采样的规模放大到一个计算上有意义的区间仍有许多挑战。
论文提到了研究团队需要攻克的五大“关卡”：
首先，它需要单模压缩态同时具备足够高的压缩参数、光子全同性和采集效率；
其次，它需要大型干涉仪同时具备完全连通性、矩阵随机性、近似完美波包重叠和相位稳定，以及近统一传输速率；
第三，它需要对单模压缩态中的所有光子数状态实现相位控制；
第四，它需要高效探测器采集输出分布；
最后，从巨大的输出态空间获得的稀少样本需要被验证，并且表现要与超级计算机形成比较。
为此，潘建伟光量子计算团队已经进行了多年的“打怪升级”。2013年，他们在国际上首创量子点脉冲共振激发，解决了单光子源的确定性和高品质这两个基本问题；2016年， 产生了国际最高效率的全同单光子源，并于2017年初步应用于构建超越早期经典计算能力的针对波色取样问题的光量子计算原型机，其取样速率比国际上当时的实验提高24000多倍。
2019年，中国科大研究组在实验上同时解决了单光子源所存在的混合偏振和激光背景散射这两个最后的难题：成功研制出了确定性偏振、高纯度、高全同性和高效率的单光子源。在此基础上，他们在国际上首次实现了20光子输入60 60模式干涉线路的玻色取样量子计算，输出态空间维数比国际同行之前的光量子计算实验高百亿倍，逼近量子优越性，完成了临门一脚的预演。
校对：张亮亮
10月24日，谷歌在《自然》杂志上发表了一篇关于量子计算的论文。称已经开发出一款54量子比特数（其中有效量子比特53个）的超导量子芯片“Sycamore”。基于该芯片对一个53比特、20深度的电路采样100万次只需200秒，而现在最厉害的经典超级计算机Summit完成这一过程需要10000年，谷歌由此宣称率先实现了“量子霸权”。
尽管这一成果得到了许多赞美之词，但也不乏质疑者。不过谷歌的量子计算能力若真如其所言，那么将可能对人工智能领域产生极大的助力。不只是谷歌，现在全球范围内不少 科技 巨头都在量子计算方面有所动作，并且已经取得了可观的成果。
虽然人工智能的概念早在1956年的达特茅斯会议上就已被提出，但迅速发展却是近几年的事情，其中原因与技术和环境的发展有密切相关。如今再加上量子计算作为助力，人工智能是否会更迅速地进入到“强人工智能”的阶段呢？量子霸权倘若到来又会对其他领域产生怎样的影响呢？
在量子计算领域深耕多年的IBM表示，自家有一种计算机完成谷歌提出的任务只需2.5天，根本没有10000年那么久。中科院量子信息重点实验室副主任郭国平也认为，谷歌所谓的10000年是基于量子计算特性“粗暴计算得出的数字”，而未能考虑到如今的超级计算机在网络传输、存储等性能方面的优化。由此看来，谷歌所谓“量子霸权”的说法有误导大众之嫌。
尽管如此，谷歌的这项成果依然值得称道，它不管是对谷歌自身还是一些热门的领域都是有着重要意义的。 而谷歌自己显然也是这么认为的，谷歌CEO桑达尔·皮查伊甚至将此次量子计算研究成果的意义与莱特兄弟发明飞机相提并论。
相对于传统计算，量子计算优势明显。就拿谷歌看重的人工智能领域来说，其源动力分别为大数据、算法和计算能力。大数据靠积累，而计算能力则由摩尔定律衍生而来。
重点在于，人工智能发展的障碍就是计算能力。如今的设备和技术让大数据的积累呈现爆发式增长，但如何处理海量数据是个大问题，如今生产数据的能力与处理数据的能力已然不能匹配。即使是谷歌引以为傲的AlphaGo，下一盘棋所消耗的能量都比人类多出几十万倍，这就是计算能力不足所致。
此时量子计算的作用就得以凸显，它的进展对人工智能领域或许会产生颠覆性的改变。 科技 大师雷·库兹韦尔曾预言“2045年，奇点来临，人工智能完全超越人类智能，人类 历史 将彻底改变”。
而皮查伊在最近的采访中表示，量子计算与人工智能属于“共生事物”，二者同处早期研究阶段。并且“人工智能可以加速量子计算，量子计算可以加速人工智能”。对于量子计算，皮查伊也是信心满满：“我们认为自己是一家深度计算机科学公司。摩尔定律在它的周期结束时，量子计算是我们将继续在计算领域取得进展的众多因素之一”。
在属于“综合性学科”的人工智能中，量子计算占据着如此关键的位置。并且量子计算不仅可以作用于人工智能领域，而是对当下与未来的不少热门领域都能起到重要的作用。那么量子计算到底是什么？又为何会引得诸多巨头花心思去研究呢？
量子计算，即利用量子力学的基本原理来加速解决复杂计算的过程。这种计算方式相较于传统计算机，能够更加迅速高效地处理海量的数据。在传统计算中，要靠微芯片材料与晶体管的进步提升算力，大体上就是在微芯片中嵌入电子开关，在0和1之间交替完成信息处理，芯片上的晶体管数量与芯片处理电信号的速度成正比，从而完成计算。但量子计算则可以兼容0和1，使得计算速度产生质的飞跃。
1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔提出，微芯片上单位面积内的晶体管数量会一年翻一番，但成本会同时减少一半。也就意味着价格不变，集成电路上可容纳的元器件的数目大概每隔18~24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。
这个定律一直对传统计算有着重大意义，但最近几年，依照摩尔定律发展的信息技术进步的速度正在逐渐减慢，尤其是在人工智能领域，摩尔定律显而易见地逐渐失效，中科院院士杜江峰曾在去年发表言论，称摩尔定律最多还能使用10年。
在这种情况下，量子计算的作用得以发挥。传统计算几十年才能解决的数据问题，量子计算可能只需1秒就搞定。不仅是在计算速度层面，还有在材料、设备等方面的最优选择与最佳组合，这些问题经典计算无法解决，可量子计算统统都能搞定。这就使得量子计算不仅在人工智能，并且可以在金融、医疗、物流、网络安全、基因组学等多个领域发挥重大作用。
在这些领域中，许多都是焦点与风口， 科技 巨头们对此自然极为重视。 包括谷歌、微软、英特尔、IBM、阿里巴巴和百度在内的企业纷纷在量子计算方面加以 探索 。
例如微软在2017年建立了拓扑量子位，可以让设备使用现存的更精细的量子位。微软量子团队主管托德·霍尔姆达尔认为，通过量子计算“有机会解决一系列此前无法解决的问题”，而想靠传统计算机来解决这些问题也许会耗尽“宇宙的生命”。
英特尔从2015年就开始与学术界的一些伙伴联合加速研发量子计算技术，到2017年成功测试了17量子比特超导计算芯片。在CES 2018举办期间，英特尔研发出了首个49量子比特的量子计算测试芯片。
阿里巴巴旗下的阿里云与中科院携手在2015年建立了“阿里巴巴量子计算实验室”，助攻多领域量子计算应用，如电商、人工智能、数据安全等。2018年，阿里云推出了有11个量子比特的量子计算云服务。
百度也于2018年成立量子计算研究所，主要研究量子信息理论和量子计算。这对其搜索引擎业务同样能起到推助作用。
这些巨头的主业与计算能力都有关联，更何况量子计算本身就代表着未来的趋势，一旦能够落地使用，将会使多个领域呈现颠覆式变化。如此一来，也就不难理解量子计算为何这么受欢迎了。
在不久的将来，如果还有人想继续从计算能力的指数增长中获益，传统计算已然无法依靠。因为以晶体管为基础的计算方式显然已经不再适合未来，量子计算就是下一个值得追逐的方向。不过量子计算出现的时间也不短了，为何近几年才开始加速？这种加速发展又会给人工智能领域带去何种转变呢？
谷歌在此次研究成果中提到的“量子霸权”，最初是由美国加州理工学院的物理学家约翰·普瑞斯基尔提出的，大意是现在最强的超级计算机能够完成5到20个量子比特的量子计算机所做的事情，但当量子比特超过49个，量子计算机的能力就会将超级计算机远远甩在身后。
谷歌如今是否实现了“量子霸权”尚有争议，但我们应该清楚，照现在这种发展速度，量子霸权注定会有实现的一天，而且这天的到来应该不会太迟。因为英特尔交付的49量子比特的量子计算机芯片，IBM的能处理50量子比特的量子计算机都已经接近了“量子霸权”的标准。其他的一些研究成果虽未达到这个程度，但进步也是很快的。
量子计算的发展推动了多领域的进步，反之一些领域的发展也成了量子计算技术飞速发展的助力。 近年来，人工智能领域无论是技术还是商用，都呈现出爆发式增长的态势。此外，已在加紧布局的5G使得网络传输与单位传输速率大幅提升。这些转变都增强了量子计算的能力，使其发挥出更大的作用，因而量子计算与这些领域相辅相成，共同进步。
在诸多领域中，人工智能与量子计算的关系尤为紧密，人工智能已被 科技 界与学术界公认为是量子计算的重要着力点。 例如，微软就曾经用拓扑量子计算机将其AI助手“小娜”的算法训练时间从一个月缩短到一天。此外，量子计算中自动优化的功能可自行修正人工智能数据系统中的错误，并不断处理新数据。
当前，AI处于“弱人工智能”阶段，但如果不断加入量子计算，那么那种传说中的有独立意志、 情感 认知能力的“强人工智能”或许会提早到来。因为量子计算不仅具备强大的数据处理能力，更有自我学习和修正的能力。
有观点认为，将黑猩猩置于人类的语言环境下使其进行学习，训练足够长的时间，也可以使黑猩猩学会人类语言。黑猩猩尚能训练到如此程度，更何况是集人类智慧大成的人工智能与量子计算。经过这种强强联合，人工智能一定会比人类更聪明、更有能力。同理，量子计算会对更多领域产生本质层面的颠覆，甚至会涉及到国与国之间的 科技 方面的竞争。也许在未来某天，我们关于 科技 的那些最激进的想象都能实现，或者比我们想象中的还要让我们惊讶。
当然想要看到这一天还要继续等待，目前量子计算尚未普及，而且巨头之间关于这一领域也会有激烈的竞争。在这一过程中与之相关的领域会如何发展，巨头之间竞争结果如何，还有待时间的检验。
最近发表的量子论文是什么
10月24日，谷歌在《自然》杂志上发表了一篇关于量子计算的论文。称已经开发出一款54量子比特数（其中有效量子比特53个）的超导量子芯片“Sycamore”。基于该芯片对一个53比特、20深度的电路采样100万次只需200秒，而现在最厉害的经典超级计算机Summit完成这一过程需要10000年，谷歌由此宣称率先实现了“量子霸权”。
尽管这一成果得到了许多赞美之词，但也不乏质疑者。不过谷歌的量子计算能力若真如其所言，那么将可能对人工智能领域产生极大的助力。不只是谷歌，现在全球范围内不少 科技 巨头都在量子计算方面有所动作，并且已经取得了可观的成果。
虽然人工智能的概念早在1956年的达特茅斯会议上就已被提出，但迅速发展却是近几年的事情，其中原因与技术和环境的发展有密切相关。如今再加上量子计算作为助力，人工智能是否会更迅速地进入到“强人工智能”的阶段呢？量子霸权倘若到来又会对其他领域产生怎样的影响呢？
在量子计算领域深耕多年的IBM表示，自家有一种计算机完成谷歌提出的任务只需2.5天，根本没有10000年那么久。中科院量子信息重点实验室副主任郭国平也认为，谷歌所谓的10000年是基于量子计算特性“粗暴计算得出的数字”，而未能考虑到如今的超级计算机在网络传输、存储等性能方面的优化。由此看来，谷歌所谓“量子霸权”的说法有误导大众之嫌。
尽管如此，谷歌的这项成果依然值得称道，它不管是对谷歌自身还是一些热门的领域都是有着重要意义的。 而谷歌自己显然也是这么认为的，谷歌CEO桑达尔·皮查伊甚至将此次量子计算研究成果的意义与莱特兄弟发明飞机相提并论。
相对于传统计算，量子计算优势明显。就拿谷歌看重的人工智能领域来说，其源动力分别为大数据、算法和计算能力。大数据靠积累，而计算能力则由摩尔定律衍生而来。
重点在于，人工智能发展的障碍就是计算能力。如今的设备和技术让大数据的积累呈现爆发式增长，但如何处理海量数据是个大问题，如今生产数据的能力与处理数据的能力已然不能匹配。即使是谷歌引以为傲的AlphaGo，下一盘棋所消耗的能量都比人类多出几十万倍，这就是计算能力不足所致。
此时量子计算的作用就得以凸显，它的进展对人工智能领域或许会产生颠覆性的改变。 科技 大师雷·库兹韦尔曾预言“2045年，奇点来临，人工智能完全超越人类智能，人类 历史 将彻底改变”。
而皮查伊在最近的采访中表示，量子计算与人工智能属于“共生事物”，二者同处早期研究阶段。并且“人工智能可以加速量子计算，量子计算可以加速人工智能”。对于量子计算，皮查伊也是信心满满：“我们认为自己是一家深度计算机科学公司。摩尔定律在它的周期结束时，量子计算是我们将继续在计算领域取得进展的众多因素之一”。
在属于“综合性学科”的人工智能中，量子计算占据着如此关键的位置。并且量子计算不仅可以作用于人工智能领域，而是对当下与未来的不少热门领域都能起到重要的作用。那么量子计算到底是什么？又为何会引得诸多巨头花心思去研究呢？
量子计算，即利用量子力学的基本原理来加速解决复杂计算的过程。这种计算方式相较于传统计算机，能够更加迅速高效地处理海量的数据。在传统计算中，要靠微芯片材料与晶体管的进步提升算力，大体上就是在微芯片中嵌入电子开关，在0和1之间交替完成信息处理，芯片上的晶体管数量与芯片处理电信号的速度成正比，从而完成计算。但量子计算则可以兼容0和1，使得计算速度产生质的飞跃。
1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔提出，微芯片上单位面积内的晶体管数量会一年翻一番，但成本会同时减少一半。也就意味着价格不变，集成电路上可容纳的元器件的数目大概每隔18~24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。
这个定律一直对传统计算有着重大意义，但最近几年，依照摩尔定律发展的信息技术进步的速度正在逐渐减慢，尤其是在人工智能领域，摩尔定律显而易见地逐渐失效，中科院院士杜江峰曾在去年发表言论，称摩尔定律最多还能使用10年。
在这种情况下，量子计算的作用得以发挥。传统计算几十年才能解决的数据问题，量子计算可能只需1秒就搞定。不仅是在计算速度层面，还有在材料、设备等方面的最优选择与最佳组合，这些问题经典计算无法解决，可量子计算统统都能搞定。这就使得量子计算不仅在人工智能，并且可以在金融、医疗、物流、网络安全、基因组学等多个领域发挥重大作用。
在这些领域中，许多都是焦点与风口， 科技 巨头们对此自然极为重视。 包括谷歌、微软、英特尔、IBM、阿里巴巴和百度在内的企业纷纷在量子计算方面加以 探索 。
例如微软在2017年建立了拓扑量子位，可以让设备使用现存的更精细的量子位。微软量子团队主管托德·霍尔姆达尔认为，通过量子计算“有机会解决一系列此前无法解决的问题”，而想靠传统计算机来解决这些问题也许会耗尽“宇宙的生命”。
英特尔从2015年就开始与学术界的一些伙伴联合加速研发量子计算技术，到2017年成功测试了17量子比特超导计算芯片。在CES 2018举办期间，英特尔研发出了首个49量子比特的量子计算测试芯片。
阿里巴巴旗下的阿里云与中科院携手在2015年建立了“阿里巴巴量子计算实验室”，助攻多领域量子计算应用，如电商、人工智能、数据安全等。2018年，阿里云推出了有11个量子比特的量子计算云服务。
百度也于2018年成立量子计算研究所，主要研究量子信息理论和量子计算。这对其搜索引擎业务同样能起到推助作用。
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在不久的将来，如果还有人想继续从计算能力的指数增长中获益，传统计算已然无法依靠。因为以晶体管为基础的计算方式显然已经不再适合未来，量子计算就是下一个值得追逐的方向。不过量子计算出现的时间也不短了，为何近几年才开始加速？这种加速发展又会给人工智能领域带去何种转变呢？
谷歌在此次研究成果中提到的“量子霸权”，最初是由美国加州理工学院的物理学家约翰·普瑞斯基尔提出的，大意是现在最强的超级计算机能够完成5到20个量子比特的量子计算机所做的事情，但当量子比特超过49个，量子计算机的能力就会将超级计算机远远甩在身后。
谷歌如今是否实现了“量子霸权”尚有争议，但我们应该清楚，照现在这种发展速度，量子霸权注定会有实现的一天，而且这天的到来应该不会太迟。因为英特尔交付的49量子比特的量子计算机芯片，IBM的能处理50量子比特的量子计算机都已经接近了“量子霸权”的标准。其他的一些研究成果虽未达到这个程度，但进步也是很快的。
量子计算的发展推动了多领域的进步，反之一些领域的发展也成了量子计算技术飞速发展的助力。 近年来，人工智能领域无论是技术还是商用，都呈现出爆发式增长的态势。此外，已在加紧布局的5G使得网络传输与单位传输速率大幅提升。这些转变都增强了量子计算的能力，使其发挥出更大的作用，因而量子计算与这些领域相辅相成，共同进步。
在诸多领域中，人工智能与量子计算的关系尤为紧密，人工智能已被 科技 界与学术界公认为是量子计算的重要着力点。 例如，微软就曾经用拓扑量子计算机将其AI助手“小娜”的算法训练时间从一个月缩短到一天。此外，量子计算中自动优化的功能可自行修正人工智能数据系统中的错误，并不断处理新数据。
当前，AI处于“弱人工智能”阶段，但如果不断加入量子计算，那么那种传说中的有独立意志、 情感 认知能力的“强人工智能”或许会提早到来。因为量子计算不仅具备强大的数据处理能力，更有自我学习和修正的能力。
有观点认为，将黑猩猩置于人类的语言环境下使其进行学习，训练足够长的时间，也可以使黑猩猩学会人类语言。黑猩猩尚能训练到如此程度，更何况是集人类智慧大成的人工智能与量子计算。经过这种强强联合，人工智能一定会比人类更聪明、更有能力。同理，量子计算会对更多领域产生本质层面的颠覆，甚至会涉及到国与国之间的 科技 方面的竞争。也许在未来某天，我们关于 科技 的那些最激进的想象都能实现，或者比我们想象中的还要让我们惊讶。
当然想要看到这一天还要继续等待，目前量子计算尚未普及，而且巨头之间关于这一领域也会有激烈的竞争。在这一过程中与之相关的领域会如何发展，巨头之间竞争结果如何，还有待时间的检验。
近日，南方 科技 大学物理系、量子科学与工程研究院教授卢海舟团队连续在《自然》子刊发表了关于“非线性霍尔效应”的两篇新论文。 第一篇题目为“Quantum theory of the nonlinear Hall effect”（非线性霍尔效应的量子理论）发表于Nature Communications。该研究详细阐述了研究团队在非线性霍尔效应的理论研究领域取得的重要进展。非线性霍尔效应是一类新的霍尔效应，可以在时间反演对称的体系中存在并且对空间对称性十分敏感，因此可以被用于探测与体系的空间对称性破缺相关的相变行为，如铁电、向列相变等。此外，非线性霍尔效应测量十分方便。只要对现有的输运测量方式稍作倍频调整，就可以 探索 一大类二维和三维的拓扑和功能材料，因此将会是一个非常重要以及活跃的方向。现有的理解非线性霍尔效应的理论工作基本都是基于现有半经典理论的基础上通过将体系的输运方程展开到电场高阶来实现对非线性霍尔效应的描述。然而，各种实验事实表明非线性霍尔效应本质上是一种量子效应，其主要机制无法被半经典理论完全刻画。基于费曼图形技术，研究团队构建了首个非线性霍尔效应的量子理论，揭示了非线性霍尔效应的量子本质以及目前半经典理论存在的不足，为未来的实验以及理论工作提供了坚实的基础。 该论文的第一作者为南科大量子科学与工程研究院助理研究员杜宗正，通讯作者为卢海舟，合作者包括上海师范大学教授王春明、南科大物理系博士生孙海鹏以及北京大学讲席教授、中国科学院院士谢心澄。南科大是论文第一单位。 第二篇为卢海舟团队受邀为NatureReviewsPhysics撰写的题为"Nonlinear Hall effects" (非线性霍尔效应)的综述展望文章，该文章详尽综述、概括分析了近年来关于非线性霍尔效应及其推广的重要研究进展，阐述了目前存在的问题与挑战，展望了未来的发展方向与可能应用，为相关领域的研究提供了重要参考。 该论文的第一作者是杜宗正，通讯作者为卢海舟，合作者包括北京大学讲席教授、中国科学院院士谢心澄。南科大是论文第一单位。 以上研究得到国家自然科学基金、广东省普通高校创新团队、深圳市科创委的资助。数值计算得到南科大科学与工程计算中心支持。 论文链接： 第一篇： 第二篇： 供稿：物理系、量子科学与工程研究院 主图：丘妍 通讯员：刘芳璐
最近发表的量子论文有哪些
中国科学技术大学潘建伟院士团队近日成功研制出全球超导量子比特数量最多的量子计算原型机 “祖冲之号”，宣告全球最大量子比特数的超导量子体系的诞生。
量子计算机原型机发布后，我国首个可操纵的超导量子计算机体系“祖冲之号”问世。该成果将为促进中国在超导量子系统上实现量子优越性奠定了技术基础，也为后续具有重大实用价值的通用量子计算的研发提供支持。中国科学技术大学潘建伟院士团队近日成功研制出全球超导量子比特数量最多的量子计算原型机 “祖冲之号”，宣告全球最大量子比特数的超导量子体系的诞生。这篇名为《在可编程二维62比特量子处理器上的量子行走》的论文5月7日发表在《科学》杂志。
量子计算机是全球科技前沿的重大挑战之一，也是世界各国角逐的焦点。超导量子计算已成为最具希望的候选者之一，它的核心目标是增加 “可操纵” 的量子比特数量，通过提升操纵精度来实现落地应用。祖冲之号” 可操纵的超导量子比特多达62个，而此前谷歌实现 “量子优越” 的“悬铃木”53个量子比特。研究团队在大尺度晶格上首次实现了量子行走的实验观测，并实现对量子行走构型的精准调控，构建了可编程的双粒子量子行走。
潘建伟及其团队研发了量子计算机技术。
1、科研综述
2022年8月，中国科学技术大学潘建伟及其同事包小辉、张强等，将长寿命冷原子量子存储技术与量子频率转换技术相结合，采用现场光纤在相距直线距离12.5公里的独立量子存储节点间建立纠缠。
2022年，中国科学技术大学潘建伟团队与上海技物所、新疆天文台等单位合作，在国际上首次实现了百公里级的自由空间高精度时间频率传递实验时间传递稳定度达到飞秒（千万亿分之一秒）量级，可满足目前最高精度光钟的时间传递要求。
2、学术论著
根据2022年7月中国科学技术大学官网显示，潘建伟在《Nature》《Science》《PNAS》和《Physical Review Letters》等重要国际学术期刊上发表论文180余篇，并受国际权威综述期刊《Reviews of Modern Physics》邀请先后撰写关于多光子纠缠实验和现实条件下量子通信安全性的综述论文。
3、成果奖励
根据2022年7月中国科学技术大学官网显示，潘建伟曾获国家自然科学一等奖等奖项。