--- url: /physics-front/lesson-1-introduction/index.md --- 本来是段老师来讲导论课，但是有事抽不开身，所以由熊老师来讲这节课. ## 「物理学」 物理学是一门自然科学、基础学科. :::: tip 「假设有那么一天，地球发生巨大灾难，把已有的科学知识悉数摧毁，只剩下一句话，让侥幸活下来的人传递给子孙. 什么样的句子能够以最少的字，包含最多的知识呢？我相信那就是一般所谓的原子假说 —— 所有东西皆由原子构成. 原子是很小很小的粒子，永远不停地动来动去. 个别原子之间，若稍有一点距离时，它们会互相吸引. 但一当受到外力挤压，彼此因而靠得太近时，又会互相排斥.」 ::: right —— *Feynmann Lectures I*. ::: :::: 物理学的核心理论是四大力学 + 相对论、原子分子光物理、固体物理、宇宙学以及天文学. 比如熊老师做的是光学相关，拿出自己的手机，里面涉及光学的元件非常多，比如手机镜头一直是凸出来的，就是因为没有技术能做到更薄的镜头；另外手机屏幕能够转换光 - 电信号，这些技术曾经获得 Nobel Prize. 现在我们所学的是基础物理的知识，之后再按照自己的研究兴趣可能会向更深入的方向探索. ## 课程介绍 这个课程会邀请来自物理系、天文系、工程物理系、高等研究院等院系的 20 多位老师来分享自己在做的主要前沿领域. 目的是让大家了解自己的兴趣，为 seminar 做准备. 物理系的使命： * 做出开创性、突破性的研究工作，拓展人类的科学前沿； * 培养国际一流的物理学人才； * 为各行各业培养需要物理基础的栋梁之材. 欢迎大家多去新物理楼待着，不要老是呆在寝室. 现在物理学的发展早就不是之前像数学家一样在一个深山老林里埋头做计算的时代，而是需要大量的合作. 现在做 DFT 计算的小组就需要很多材料数据的积累和交换. * 长期的学习和积累. 很多人在做 PhD 的时候会迷茫，不知道自己的 PhD 做的是不是足够好，能不能找到一个好的教职或者研究岗位，可能做的工作非常的 solid，只发了几篇长文 PRB，但是这些积累足够让你感到骄傲，因为它有可能让你能够厚积薄发. * 做物理非常需要一种运动的爱好，能够保证释放自己的压力和负面情绪、提升抗压的能力. * 需要能够坚持自己的想法，遇到挫折也不能放弃. 现在的发展和之前所谓「桶装水」理论已经不一样，最需要的反而是极致的「长板」，短板可以通过合作来补齐. 物理学家需要的两个特质：物理研究一定有特别打动你的地方 (一见钟情)；可以忍受研究工作中的琐碎之处 (不厌其烦). > 小柴昌俊《我不是一个好学生》 > > 学习的曲线更像一个对数曲线. 之前竞赛很大程度上是磨平了好奇心，但是大学的物理需要的是「解放天性」，也需要构建知识体系，建立自己的科学素养. 今年到美国的留学渠道受阻，所以在本校保研的竞争压力可能会更大. *** 本课程出勤要求全勤. 另外，明年是建系 100 周年，现在已经开始做一些学术上的预热，欢迎大家参加每周四的 colloquium. *** ::: center ## 原子量子计算 ::: ::: right —— 翟荟老师的报告 ::: 20 世纪认识量子世界取得了很大的成就：半导体、芯片、激光、光纤、原子钟与卫星导航、数据存储、核能与太阳能、X-ray 和核磁共振 …… 在 20 世纪我们认识了量子世界，21 世纪我们应该开始操控量子世界，比如用电脑时不需要对芯片中的每个电子进行独立的操控，但是我们现在希望更精细的操纵量子系统，实现「实用化量子计算机」. 经典计算机是通过操控微观 **电流** 来实现运算，而量子计算机通过操控微观 **粒子** 来实现运算，在这样的需求下，我们需要从微观上独立地、高精度地操控百万、千万数量级的微观粒子. > 一直说「攀登科学高峰」，但是这句话是存在一个 well-define 的「高峰」存在，物理学不存在一个定义好的高峰，是去探索未知的领域. ### 量子计算的发展历史 1980 $\sim$ 2000 年主要是奠基阶段，最早由 Feynman 提出. 这个时候大家还没有想到量子计算机具体的技术实现，而是在思考量子算法的一些思路： * 量子模拟：材料、化学、制药、核能、…… * 大数分解问题：密码安全. > 对于经典计算机，这个问题几乎无法解，但是量子计算机问世之后将对现有的密钥机制做出非常大的挑战. > > Shor 算法 * 矩阵运算：人工智能的网络构建 * 组合优化问题：量子力学的问题某种程度上是一种 Fermat 原理，也就是一种优化问题，那么把现实中的优化问题放到量子计算机中模拟是可行的. 2000 $\sim$ 2020 年，第一个十年量子计算的实验从几个到几十个比特，后十年从几十个到几百个比特，近几年已经进入千量级. 目前量子计算的基底有：超导、离子、原子、光子、拓扑、硅基、NV 色心等等. 但是现在面临的主要问题是，量子计算机的错误率太高，在 $10^{-3}$ 量级；而经典计算机在 $10^{-12}$ 以下. 可能有人会认为这个错误率能够通过技术手段降低，但是相比于经典计算机可以设定「0」的电流阈值，但是量子系统只有「0」和「1」两个态，没办法定义阈值. 因此这里的解决办法是 **量子纠错算法**. 简单理解，就是相比于一个人做很多步计算，换成很多人共同算一个问题，每算一步就对一次答案，只有当 $50%$ 的人都做错，整体才会做错. 量子纠错就是把「物理比特」换成非常多物理比特组成的「逻辑比特」，用比特数换取精度. 这也需要比特数足够，在当前达到百比特、千比特的量级时，条件才成熟. ### 冷原子物理简介 用激光冷却降低原子热运动的平均速度，之后再蒸发冷却，将原子气体降低到 $\mu\text{K}$ 量级的温度. 这种冷原子做量子计算的要素是： * 原子内态编码量子比特 (相干时间长)； * 利用光镊捕获和控制原子 (灵活)； * 利用 Rydberg 激发来实现「门」操作. > 也就是利用原子的内部状态来编码量子的 0 和 1. > > 如何实现纠缠？ > > > 两个 Rydberg 原子，半径都非常大，两者会相互远离，这称为 Rydberg 阻塞；所以向双原子体系打一束 Rydberg 激发光，激发其中一个原子，如果经过一个循环之后两个原子还在一起，就说明另一个原子没有被激发，于是实现纠缠. 优势： * 易于扩展：物理比特足够多 > 捕获到多少就能用多少来计算 * 全连通性：从定居到旅行 > 用光镊操纵原子体系，让双原子碰到一起就开始计算，分离之后换位进行下一步计算，这使得物理比特之间的交流更佳密切，纠错能力强化. * 并行性好. ::: tip 最后的三句话： 量子计算是第二次量子革命中最具挑战性的任务，是为了量子科技发展的驱动力. 量子计算发展了四十年，已经进入到攻克量子纠错核心问题的关键阶段. 原子阵列体系对于实现高效的量子纠错具有重要优势，并以取得重大迸展. :::