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[导读]北京时间12月4日消息,谷歌的研究人员正在研究如何在实验室中探索一些只存在于理论上的奇特物理现象,比如连接两个黑洞的虫洞。 时至今日,推动理论物理学发展的一个核心问题是,如何用同一个理论来解释引力和量

北京时间12月4日消息,谷歌的研究人员正在研究如何在实验室中探索一些只存在于理论上的奇特物理现象,比如连接两个黑洞的虫洞。

时至今日,推动理论物理学发展的一个核心问题是,如何用同一个理论来解释引力和量子力学—;—;原子等微观粒子遵循的规则。由于引力是一种极其微弱的力,所以用今天的技术,在最小的尺度上探测引力实际上是不可能的。但理论工作已经暗示,“量子引力”可能会出现在特定的量子系统中,甚至有朝一日可以在实验室里制造出来。谷歌的物理学家就提出了这样一个实验,假定一个在物理实验室中可再造的量子态,可以解释为在两个黑洞之间的虫洞里穿越的信息。

研究作者在预印本网站arXiv上发表的论文中写道:“由此,对这种情况的实验研究为更深入地理解量子引力提供了一个途径。”

引力似乎就是无法与量子力学调和,而理论物理学家也一直在努力将这两个概念串在一起。但是在某些地方,某些时候,这两个概念必须同时存在,比如在黑洞表面或黑洞内部,以及在大爆炸的那一刻。弦理论是将二者联系起来的最流行的理论之一,它用在高维空间中振动的微小弦代替亚原子粒子。弦理论存在于远小于粒子加速器探测范围的尺度上,因此很难进行检测。然而,在20多年前,有科学家提出了名为“AdS/CFT对偶”的猜想,这个理论本质上是说,你可以将这个高维世界中的高维引力,理解为由量子力学粒子产生的全息图。因此,谷歌公司、加州理工学院、马里兰大学和阿姆斯特丹大学的物理学家研究团队认为,研究极端的量子行为或许将为弦理论的存在提供更有力的证据。也许量子计算机可以制造出能探测到弦理论的行为,或者类似虫洞的现象。

近十年来最重要的物理学进展之一,便是控制和操纵量子态的机器的发展,我们称之为量子计算机和量子模拟器。最小的物体,比如绕原子运动的电子,只能具有特定的属性值,但是当你不观察它们时,它们又可以同时具有不同的属性值(当你再次进行测量时,它们又会回到只有一个属性值的状态)。两个或两个以上的粒子也可能纠缠在一起,意味着它们和它们的性质必须被描述为一个单一的数学对象,即使你把原子在空间中分开。

谷歌研究人员的提议是,用两组相连的量子位(量子计算机的人工“原子”)来创建一个回路,并将其分成左、右两个群组。输入能量的脉冲在数学上相当于让量子位的状态随时间向后演化,而另一个脉冲则通过特定的方式改变左侧原子的量子态,从而编码“信息”。于是,这另一个脉冲就起到了加速量子位行为的作用。对于黑洞的类比而言,这种设定至关重要,因为在数学上,量子位之间信息的打乱就类似于粒子的属性信息在进入黑洞时被打乱,并可能丢失。一旦信息被打乱,左侧的每个量子位就会与右侧的镜像量子位纠缠在一起。最后,经过一段时间后,信息会神秘地在右侧的量子位重新出现,而不需要任何解码。

研究作者在论文中写道:“这条信息(传递到系统另一端)的方式一点也不明显,而最令人惊讶的事实是,最简单的解释存在于黑洞的物理学中。”研究人员认为,从本质上,系统中量子位群组之间的信息传递类似于一条信息进入黑洞,穿过虫洞,然后从第二个黑洞中出现。然后,研究人员引入了一个数学框架来说明整个过程,以及它是如何与一个不会坍塌的可穿越虫洞的进行类比的。

根据这篇论文的描述,物理学家有可能在实验室中实现这一系统。一种可能的装置是由原子的电子阵列组成,电子要么处于最低能量状态,要么处于能量极高的“里德伯”状态(Rydberg state),由激光脉冲控制。另一种装置由被捕获的带电离子阵列构成。也许有一天,这其中的某个装置就能实现由谷歌提出的实验。

简单来说,科学家认为他们可以通过量子计算机,在数学上模拟信息通过虫洞在两个黑洞之间的传递。显然,地球上不可能产生虫洞,因此这只是一个模型,和其他模拟系统一样,只是因为该实验的数学描述看起来就像某个描述空间的理论。当然,这并不意味着该理论就一定是正确的。这些模型只是为了提出更强有力的数学证据,证明某个理论可能是正确的。

这项工作建立在量子信息随时间推移而打乱,以及这种打乱与黑洞之间的联系之上。尽管如此,它还是让物理学家兴奋不已。不久前,数十名物理学家在谷歌X会议上讨论了量子技术如何为量子引力研究人员所用。“听到这个实验的时候,真的非常激动人心,”纪尧姆·弗登(Guillaume Verdon)说,“研究量子引力将我带入了量子计算的梦想。”

参与这项研究的马里兰大学物理学教授克里斯托弗·门罗(Christopher Monroe)表示,论文中描述的这种量子计算机即将问世,它可以创造出模拟虫洞的热场双态量子位。他自己的团队正在研究捕获离子的量子计算机,他希望能够尽快使其成为一个平台,在上面创建测试这些想法所需的量子态。他说:“像这样的论文激励着我们,并推动我们在大学、公司和政府实验室里建立这些(模型)。”(任天)

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