[论文解读] Opportunities for Nuclear Physics & Quantum Information Science

Ian C. Cloët, Matthew R. Dietrich+24 more|arXiv (Cornell University)|Mar 13, 2019

Scientific Computing and Data Management被引用 6

一句话总结

本白皮书识别出五个战略研究机遇，以促进核物理（NP）与量子信息科学（QIS）之间的合作，包括联合量子计算、量子传感以及人才发展计划。它提出，核物理可利用量子信息科学技术——如量子模拟器和传感器——来解决经典方法无法处理的多体问题，而量子信息科学则可从核物理的理论与实验专长中获益，从而加速两个领域在现实世界中的应用。

ABSTRACT

This whitepaper is an outcome of the workshop Intersections between Nuclear Physics and Quantum Information held at Argonne National Laboratory on 28-30 March 2018 [www.phy.anl.gov/npqi2018/]. The workshop brought together 116 national and international experts in nuclear physics and quantum information science to explore opportunities for the two fields to collaborate on topics of interest to the U.S. Department of Energy (DOE) Office of Science, Office of Nuclear Physics, and more broadly to U.S. society and industry. The workshop consisted of 22 invited and 10 contributed talks, as well as three panel discussion sessions. Topics discussed included quantum computation, quantum simulation, quantum sensing, nuclear physics detectors, nuclear many-body problem, entanglement at collider energies, and lattice gauge theories.

研究动机与目标

• 利用量子计算与模拟技术解决核多体物理和量子色动力学中的难题。
• 开发新型量子传感器与探测方法，以利用量子技术的最新进展改进核物理实验。
• 培养兼具核物理与量子信息科学双重专长的跨学科人才，以推动创新。
• 通过研讨会、学校和共享信息平台，改善核物理与量子信息科学社区之间的沟通与合作。
• 建立战略性、协调性的研究计划，推动量子技术在核物理与量子信息科学理论中的早期应用。

提出的方法

• 设立联合资助计划，将大学、国家实验室和产业界中的核物理与量子信息科学研究团队联系起来。
• 支持为核多体系统和规范场理论量身定制的量子算法与模拟技术的发展。
• 利用高能粒子和同位素，推进基于鬼成像和纠缠探测的量子传感器技术。
• 将量子协处理器集成到经典数据分析流程中，利用量子算法加速核物理数据处理。
• 定期举办研讨会、学校和研讨会，并通过在线直播提升跨领域理解与合作。
• 成立NP-QIS联盟，向两个社区传播合作机会、职位空缺和研究进展。

实验结果

研究问题

• RQ1 量子计算与量子模拟如何应用于解决经典计算无法实现的核多体问题与量子色动力学？
• RQ2 哪些量子传感器技术可被开发或改造，以增强核物理实验，特别是在探测微弱信号或实现非侵入式成像方面？
• RQ3 如何利用量子信息科学中的概念（如纠缠与叠加）来提高核探测器的灵敏度与分辨率？
• RQ4 培养新一代兼具核物理与量子信息科学双重专长研究人员的最佳路径是什么？
• RQ5 学术界、国家实验室与产业界之间的结构化合作，如何加速量子技术在核物理中的开发与部署？

主要发现

• 量子计算为模拟复杂规范场理论与核多体系统提供了变革性路径，而这些系统目前用经典方法难以处理。
• 基于鬼成像与纠缠的量子传感器可实现新型探测方案——例如，无需探测器空间分辨率即可实现高能电子成像——从而开辟新的实验可能性。
• 若解决好输入/输出瓶颈问题，将量子协处理器集成到经典数据分析流程中，可显著加速核物理数据处理。
• 合作性资助与人才培养计划对建立具备跨学科创新能力的研究人员核心群体至关重要。
• 研讨会、学校以及NP-QIS联盟对于提升跨社区理解、催化长期且富有成效的合作至关重要。
• 核物理与量子信息科学之间的协同效应尚未完全实现，但通过战略性投资于联合理论、技术与人才培养，可释放两个领域中的变革性进展。