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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.76.2018.tde-05062018-151545
Documento
Autor
Nome completo
Julián Andrés Vargas Grajales
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2018
Orientador
Banca examinadora
Brito, Frederico Borges de (Presidente)
Bôas, Celso Jorge Villas
Matos Filho, Ruynet Lima de
Pinto, Diogo de Oliveira Soares
Sarandy, Marcelo Silva
Título em português
Caracterização da evolução adiabática em cadeias de spin
Palavras-chave em português
Computação quântica
Condições de adiabaticidade
Qubits supercondutores
Teorema adiabático
Resumo em português
A computação quântica adiabática tem sua pedra angular no teorema adiabático, cuja eficiência está relacionada tradicionalmente à proporção da variação temporal do Hamiltoniano que descreve o sistema e o gap mínimo entre o estado fundamental e o primeiro excitado. Normalmente, esse gap tende a diminuir quando aumenta o número de recursos (bit quântico: qubit) de um processador quântico, exigindo dessa maneira variações lentas do Hamiltoniano para assim garantir uma dinâmica adiabática. Entre os candidatos para a sua implementação física, estão os qubits baseados em circuitos supercondutores os quais têm um grande potencial, por causa de seu alto controle e escalabilidade promissora. No entanto, quando esses qubits são implementados, eles têm uma fonte intrínseca de ruído devido a erros de fabricação, que não podem ser desprezados. Por isso, nesta tese nós estudamos como os efeitos causados pelas flutuações dos parâmetros físicos do qubit afetam o comportamento da fidelidade da computação, realizando com esse propósito a simulação da dinâmica de cadeias de spin pequenas desordenadas. A partir do análise exaustivo desse estúdio foi possível propor uma estratégia que permite aumentar a fidelidade considerando um sistema ruidoso. Por outro lado, motivados pelo interesse de obter critérios suficientes e necessários para satisfazer uma computação quântica adiabática e pelo fato que ainda não existe uma condição de adiabaticidade geral apesar de existir inúmeras propostas, nós apresentamos um novo critério que manifesta suficiência para sistemas mais gerais e finalmente apresentamos evidências de que tal condição seria um quantificador consistente.
Título em inglês
Characterization of adiabatic evolution in spin chains
Palavras-chave em inglês
Adiabatic theorem
Adiabaticity conditions
Quantum computing
Superconducting qubits
Resumo em inglês
Adiabatic quantum computation has its cornerstone in the adiabatic theorem, whose efficiency is traditionally related to the ratio of the Hamiltonian temporal variation that describes the system and the minimum gap between the ground state and the first excited state. Usually, this gap tends to decrease when the number of quantum resources (quantum bit: qubit) of a quantum processor increases, thus it requires slow variations of the Hamiltonian to ensure an adiabatic dynamic. Among the candidates for its physical implementation are the qubits superconducting circuit-based which have great potential because of their high control and promising scalability. However, when these qubits are implemented, they have an intrinsic source of noise due to manufacturing errors that can not be despised. Therefore, in this thesis we study how the effects caused by the fluctuations of the physical parameters of the qubit affect the behavior of the fidelity of the computation, accomplishing with this purpose the simulation of the dynamics of small disordered spin chains. From the exhaustive analysis of this studio, it was possible to propose a strategy that allows to increase the fidelity considering a noisy system. On the other hand, motivated by the interest of obtaining sufficient and necessary criteria to satisfy an adiabatic quantum computation and the fact that there is still no general adiabaticity condition despite there being numerous proposals, we present a new criterion that manifests sufficiency for more general systems and we finally presented evidence that such a condition would be a consistent quantifier.
 
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Data de Publicação
2018-06-13
 
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