量子力学厉害了!利用量子测量为冷却引擎提供燃料!

参考期刊文献:《物理评论快报》

Campisi, Buffoni, Cuccoli, Solfanelli和同事Paola Verrucchi证明量子测量侵入性可以通过他们报道的QMC机制来为冷却引擎提供燃料。QMC不需要反馈控制,但是在测量投影仪中必须存在纠缠。研究人员计算了随机选择测量基准时发生QMC的概率。他们发现,这个概率可以非常大的提取能量的概率(即操作热机),但它小于最不重要的操作的概率(即倾倒热量在两个浴槽)。参与这项研究的另一位研究员亚历山德罗·库科利(Alessandro Cuccoli)说:表明测量两个量子位元构成的量子系统可以自行产生(即不受反馈控制)有用的热力学效应,这无疑是研究中最有意义的成果。

在量子测量冷却加热电流是由能源提供通过侵入性测量fjψkig适当的测量基础上,没有执行——反馈控制,实心箭头表示能量流。图片:Campisi et al

这是从一个更广泛的角度来看待量子测量过程,在这个过程中,系统和它的环境,以及伴随测量而来的能量交换,都被考虑进去了。由研究人员开发的双量子位热机很容易被设计成一种冷却装置。这将使量子计算机处理单元的制造与辅助设备集成成为可能,这些辅助设备可以使它们保持所需的低温,因为这两者都可以使用量子位元来实现。进一步深入的观察是,为了得到有用的热力学效应,测量过程必须涉及‘纠缠态’,即两个量子位元的特殊量子关联态,从而揭示了信息与能量交换之间的密切联系,在纳米量子引擎中加深我们对这种关系的理解,是推动我们目前和未来在量子热力学领域研究的主要挑战之一。

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佛罗伦萨大学和意大利Sistemi Complessi研究所的研究人员最近证明,量子测量的侵入性可能并不总是有害的。在发表在《物理评论快报》(Physical Review Letters)上的一项研究中表明,这种侵入性的质量实际上可以被利用,利用量子测量为冷却引擎提供燃料。米歇尔·坎皮西(Michele Campisi)是参与这项研究的研究人员之一,多年来一直在研究量子现象。在他最近的工作中,他研究了量子现象是否会影响纳米尺度器件的热力学,比如那些应用于量子计算机的器件。

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Campisi、Buffoni、Cuccoli、Solfanelli和Verrucchi进行的研究引入了一种全新的机制,可以逆转自然的热量流动,不需要反馈控制就可以干预热力学第二定律。在未来,他们的发现可能会有许多应用,例如,帮助开发冷却量子计算机的设备。参与这项研究的研究人员团队是一个合作联盟的一部分,该联盟包括来自八个欧盟国家的实验员和理论家在内的12个世界级研究小组。他们目前正在寻求必要的资源,以支持今后几年的工作。坎皮西说:我们期待着与可能有兴趣建造一个功能良好的量子测量冷却器的实验小组合作。迫切需要全面理解和掌握量子系统和器件的能量学,并呼吁国际社会共同努力,以加快技术发展。

该领域的大多数同事都在研究相干和纠缠,而只有少数人在研究另一种真正的量子现象,即量子力学。这些研究表明,需要在测量的同时进行反馈控制,就像在麦克斯韦妖中那样,以便开发它们的潜力。所以开始思考这个问题,并且找到了答案——由于量子测量具有很强的侵入性,它还伴随着能量交换,因此可以用来为发动机提供动力,而不需要进行反馈控制。热力学第二定律指出,热自然地从热的物体流向冷的物体。过去的研究发现,有两种方法可以逆转这种自然的热量流动:利用外部、与时间有关的驱动力提供的功,或者实现通过反馈控制回路控制热量的麦克斯韦妖。

在研究中,坎皮西和同事们表明,事实上,还有第三种方法可以逆转热量的流动,这是基于量子力学的。这项技术需要使用侵入式的量子测量作为燃料来驱动制冷,而不需要任何反馈控制。研究人员将这种机制称为量子测量冷却(QMC)。一般数学框架是标准的量子力学,但必须使用先进的数值和分析方法来研究量子测量冷却的所有方面,为了评估它对实验噪声的鲁棒性,研究人员对可能的测量投影仪高维空间进行了广泛的蒙特卡罗采样,并使用机器学习技术来分析和可视化数据。坎皮西和同事们用一个典型的二冲程双量子位引擎演示了QMC。

这台发动机与研究人员使用的测量仪器以及设置在不同温度下的两个热源相互作用。另一位进行这项研究的研究员安德里亚·索法内利(Andrea Sofanelli)说:我们也开始了用分析方法寻找最优热力学性能的任务,这是非常具有挑战性的。使用Birkhoff定理将所谓的转换矩阵(包含问题中所有关于能量交换的相关信息)表示为排列,从而简化了问题。但我们一直坚持这个观点,直到我们发现了一个鲜为人知的线性代数定理,它可以追溯到20世纪90年代初,最终得到了解决方案。

posted @ 19-03-20 06:34 作者:admin  阅读:

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