量子科技中心_量科网

通过量子混沌演化产生随机性，不仅关乎统计力学的基础问题，也在量子信息科学中具有广泛应用，包括基准测试、层析成像、计量学以及量子计算优势的演示。虽然统计力学已成功捕捉局域可观测量在时间上的平均值，但理解更高阶统计矩层面的随机性仍是一个艰巨挑战，目前的分析进展主要局限于随机量子电路模型或展现时空对偶性的精细调控系统。本研究探讨在物理性、非随机哈密顿量下，通用量子混沌演化能动态产生多少随机性。结合理论洞见与数值模拟，该团队发现：对于广泛类别的初始非纠缠态，系统在遍历物理可达希尔伯特空间之前，其动力学行为已能有效模拟哈尔随机过程。无论是局域还是高度非局域的可观测量（包括纠缠度量），都能在多项式时间尺度上以极高的数值精度平衡至其哈尔期望值，且随机化最快的区域恰好位于先前被认定为最大混沌的参数空间。值得注意的是，这种有效随机化可在系统尺寸的线性时间尺度内实现，这表明在具有守恒律的系统中通常观察到的Renyi熵亚弹道增长现象，可通过非随机哈密顿量中初始条件的适当选择来规避。