категории | RSS

Ученые разработали квантовые датчики, способные «путешествовать во времени»

Ученые впервые разработали новый тип квантовых датчиков, использующих квантовую запутанность, что позволяет создавать детекторы, способные эффективно «путешествовать во времени». Новаторское исследование подробно описано в журнале Physical Review Letters, пишет Лента.ру.

В исследовании используется явление квантовой запутанности, когда свойства частиц взаимосвязаны независимо от расстояния, разделяющего их. Это позволяет квантовым датчикам анализировать сложные системы из прошлого, подобно тому как телескоп видит прошлое, когда наблюдает за далекими событиями.

Процесс начинается с запутывания двух квантовых частиц в синглетном состоянии, обладающих строго противоположными спинами. Измерение спина одной частицы мгновенно влияет на спин другой, даже если они находятся на расстоянии светового года друг от друга. Математически это взаимодействие можно описать как движение одной частицы назад во времени, а затем снова вперед, образуя U-образную кривую, похожую на время. Традиционно спин одной частицы служит простым датчиком для измерения приложенного магнитного поля, но успешность таких измерений составляет всего около 33%. Это связано с предварительной экспериментальной подготовкой спина вдоль осей x, y или z. Если спин выравнивается параллельно или антипараллельно магнитному полю, измерение не удается.

Новая конструкция квантового датчика позволяет экспериментаторам ретроспективно определять оптимальное направление спина. Одна частица выступает в роли зонда, подвергающегося воздействию магнитного поля, а другая, называемая вспомогательным кубитом, измеряется, чтобы ретроспективно скорректировать направление спина зонда, что обеспечивает 100-процентный успех измерений.

Эти передовые датчики имеют широкие возможности применения: от обнаружения астрономических явлений до точного изучения магнитных полей.



Источник новости: www.ferra.ru

DimonVideo
2024-07-13T01:13:01Z

Здесь находятся
всего 0. За сутки здесь было 0 человек
Яндекс.Метрика