Simulering af naturens køleproces: Et nyt kvantespring inden for termisk fysik

- Vi har skabt verdens første generelle kvantemetode til at simulere, hvordan systemer naturligt køler ned og stabiliserer sig. Det åbner døren for realistiske kvantesimuleringer, som tidligere var uden for rækkevidde, siger lektor på Datalogisk Institut, Michael James Kastoryano.

Simulering af præcis, naturlig termalisering

Kvantecomputere er kraftfulde maskiner, der bruger kvantefysikkens komplekse regler til at løse problemer, som almindelige computere ikke kan. En stor udfordring har dog været at simulere, hvordan materialer opfører sig, når de køler ned – en proces kaldet termalisering. Det er vigtigt, fordi det påvirker alt fra, hvordan metaller leder elektricitet, til hvordan molekyler interagerer i kroppen.

Indtil nu har forskere ikke haft en pålidelig måde at simulere denne nedkølingsproces for kvantemekaniske systemer – især dem, hvor partikler interagerer på komplekse måder. Den nye algoritme ændrer dette.

Den fungerer som en kvanteversion af en velkendt klassisk metode kaldet Markov Chain Monte Carlo, som forskere bruger til at studere vilkårlighed og ligevægt. Men denne nye metode er specifikt designet til kvantecomputere og respekterer kvantefysikkens regler.

- Vores algoritme viser, at kvantecomputere kan efterligne, hvordan naturen køler ned — på en måde, der både er matematisk præcis og praktisk mulig at køre, siger Michael James Kastoryano.

Potentiale for at tackle globale udfordringer

Dette gennembrud kan hjælpe forskere og ingeniører med at designe bedre materialer og teknologier. For eksempel kan det fremskynde opdagelsen af nye batterimaterialer, hjælpe med at løse svære optimeringsproblemer inden for logistik eller endda forbedre designet af medicin.

- Mange globale udfordringer – som ren energi og bæredygtig teknologi – afhænger af forståelsen af materialer på kvanteniveau. Kort sagt giver vores metode forskere et nyt værktøj til at studere disse systemer og finde løsninger hurtigere, siger Michael James Kastoryano.