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rlafite木蟲(chóng) (正式寫(xiě)手)
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將晶體缺陷變?yōu)榱孔痈咚俟罚哼~向可擴(kuò)展固態(tài)量子比特的新路徑
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**將晶體缺陷變?yōu)榱孔痈咚俟罚哼~向可擴(kuò)展固態(tài)量子比特的新路徑** 構(gòu)建大規(guī)模量子技術(shù)需要一種可靠的方法，在不破壞脆弱量子態(tài)的前提下連接單個(gè)量子比特（qubit）。在一項(xiàng)發(fā)表于 *npj Computational Materials* 的最新理論研究中，研究人員表明，長(zhǎng)期以來(lái)被視為缺陷的晶體位錯(cuò)——一種線狀缺陷——實(shí)際上可以作為量子互連的強(qiáng)大構(gòu)建單元。 通過(guò)先進(jìn)的第一性原理模擬，由俄亥俄州立大學(xué) Maryam Ghazisaeidi 教授以及芝加哥大學(xué)普利茲克分子工程學(xué)院（UChicago PME）和化學(xué)系的 Giulia Galli 教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)證明，金剛石中的氮-空位（NV）中心——一種領(lǐng)先的固態(tài)量子比特平臺(tái)——能夠被位錯(cuò)吸引，并且在靠近這些線缺陷時(shí)保持其量子性質(zhì)，在某些情況下甚至得到增強(qiáng)。 “由于位錯(cuò)在晶體中形成貫穿其中的準(zhǔn)一維（1D）結(jié)構(gòu)，它們?yōu)閷⒘孔颖忍嘏帕谐捎行蜿嚵刑峁┝艘环N天然的支架，”共同第一作者、Galli 研究組的芝加哥大學(xué) PME 工作人員科學(xué)家張存智表示。 這項(xiàng)研究匯集了芝加哥大學(xué)和俄亥俄州立大學(xué)在材料科學(xué)、機(jī)械工程、量子信息科學(xué)以及高性能計(jì)算等方面的專長(zhǎng)。 論文中的模擬工作利用了中西部綜合計(jì)算材料中心（MICCoM）開(kāi)發(fā)的 GPU 加速、大規(guī)模并行計(jì)算代碼。MICCoM 是一個(gè)由 Galli 教授領(lǐng)導(dǎo)的計(jì)算材料科學(xué)中心。 “這些前所未有的大規(guī)模第一性原理計(jì)算，使得我們能夠精確模擬一維位錯(cuò)核心處缺陷的復(fù)雜量子性質(zhì)，”共同第一作者、阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的工作人員科學(xué)家、MICCoM 首席研究員 Victor Yu 說(shuō)道。 研究發(fā)現(xiàn)，許多位于位錯(cuò)核心附近的 NV 中心能夠在期望的電荷態(tài)和自旋態(tài)下保持穩(wěn)定，并保留可行的光學(xué)循環(huán)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)其自旋態(tài)的光學(xué)初始化和讀出。 “更重要的是，我們預(yù)測(cè)，靠近位錯(cuò)的特定 NV 構(gòu)型相比于完美金剛石中的 NV 中心，其量子相干時(shí)間顯著增強(qiáng)，”Ghazisaeidi 表示。 這種提升源于位錯(cuò)附近的對(duì)稱性破缺，它產(chǎn)生了一類被稱為“時(shí)鐘躍遷”的特殊態(tài)，可有效保護(hù)量子比特免受環(huán)境磁噪聲的影響。 除了確立穩(wěn)定性和相干性之外，該研究還對(duì)光學(xué)和磁共振特征給出了詳細(xì)預(yù)測(cè)，可用于指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)上識(shí)別有價(jià)值的 NV–位錯(cuò)構(gòu)型。 “盡管并非所有缺陷排列都適合量子操作，但結(jié)果表明，其中相當(dāng)一部分滿足量子比特功能的要求，”合作者余金（Yu Jin）表示。他在研究期間是芝加哥大學(xué)的研究生，目前是紐約 Flatiron Institute 的博士后研究員。 總體而言，這項(xiàng)研究提出了一種全新的量子器件設(shè)計(jì)范式：不再將位錯(cuò)視為需要消除的缺陷，而是將其視為能夠承載并促進(jìn)量子比特鏈相互作用的“量子高速公路”。該方法為在金剛石以及潛在的其他材料中實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展的量子互連開(kāi)辟了新路徑，為未來(lái)的固態(tài)量子技術(shù)提供了一種極具前景的策略。 Publication details Cunzhi Zhang et al, Towards dislocation-driven quantum interconnects, npj Computational Materials (2026). DOI: 10.1038/s41524-025-01945-3 Journal information: npj Computational Materials |
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