迭代提升中的持久量子记忆
该团队研究了在完美图上通过对称提升构造HL2′(G)实现的连续时间量子行走中的量子相干性。这种规范的无权重无向构造被定义为图G的二部双覆盖的线图。该提升兼具保持和诱导相干性的双重特性:对高度对称的基图能保持并放大其结构化量子干涉,而对随机或弱结构化的基图则能诱导出持续相干性。
在小规模图结构(如K4、K5和Petersen图)中,量子行走会呈现明显的复苏现象和高返回概率。通过重复应用HL2′提升操作,可生成具有数千至数万个顶点的完美图塔,这些结构仍保持周期性或准周期性相干。当应用于具有平坦或衰减返回特性的随机正则图或Erdős-Rényi图时,该提升能引入结构化干涉,显著提升平均及峰值返回概率。
为量化这些效应,研究人员采用量子资源理论中的标准相干性度量指标,包括逆参与率(IPR)、纯度、相干相对熵以及对数相干数等。这些测量证实HL2′提升能够使本征态离域化,增加相干熵,并扩展量子态的基支撑。研究结果表明,HL2′是一种可扩展的、基于结构的方法来组织量子干涉,同时引入了一类新型完美图家族,这些结构无需光谱调谐或人工权重设计即可支持长时间量子相干。
