Home Lista de Eventos Details - Colóquio: Como confiar nas tecnologias quânticas de muitos corpos?

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Lista de Eventos

Event 

Title:
Colóquio: Como confiar nas tecnologias quânticas de muitos corpos?
When:
14.05.2019 14.00 h
Where:
Auditório 201 - Niterói
Category:
Colóquios

Description

Colóquios do IF-UFF

 

Palestrante:  Leandro Aolita (UFRJ)


Título: Como confiar nas tecnologias quânticas de muitos corpos?

Resumo: Nas últimas duas décadas houve um progresso experimental impressionante em tecnologias quânticas de muitos corpos. No entanto, ainda não temos ferramentas práticas de certificação que nos permitam, em geral, garantir se os dispositivos quânticos experimentais que construímos realmente funcionam adequadamente. De fato, uma vez que a simulação clássica de sistemas quânticos de muitos corpos é, em geral, uma tarefa computacionalmente difícil — exponencial no número de partículas —, o paradigma científico usual de “predizer e comparar com o experimento” torna-se inaplicável. Este é um dos maiores obstáculos para as tecnologias quânticas de grande escala. O maior desafio consiste em garantir que máquinas quânticas com o intuito de resolver problemas classicamente intratáveis realmente funcionem corretamente. Neste colóquio, falarei sobre avanços recentes na validação eficiente de computadores quânticos experimentais e simuladores quânticos de muitos corpos. Em particular, discutirei brevemente testemunhas de fidelidade para simulações quânticas de bosons [1] e para cadeias de spins (e modelos free-fermiônicos em geral) [2], computação quântica verificável [3] e tomografia de estado quântico assistida por redes neurais clássicas originalmente nativas de aprendizado de máquina sem supervisão [4].

Referências:
[1]  L. Aolita, C. Gogolin, M. Kliesch, and J. Eisert, Nature Communications 6, 8498 (2015).
[2]  M. Gluza, M. Kliesch, J. Eisert, and L. Aolita, Phys. Rev. Lett. 120, 190501 (2018).
[3]  N. Liu, T. Demarie, S.-H. Tan, L. Aolita, and J. Fitzsimons, arXiv:1806.09137 (2018).
[4]  J. Carrasquilla, G. Torlai, R. Melko, and L. Aolita, Nature Machine Intelligence 1, 155 (2019).

Venue

Map
Group:
Auditório 201
Street:
Av. Litorânea
ZIP:
24210-346
City:
Niterói
State:
RJ
Country:
Country: br

Description

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