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石墨烯谷电子学:为小型室温量子计算机铺平道路

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    激光短闪(红色显示)照射在单层六方石墨烯上(灰色六边形平面显示). 这是由于光与物质的相互作用, 石墨烯在六边形的交替角(由角上的锥体表示)显示出不同的电子种群。.

    这些不同的人群, 也就是谷偏振, 可以看成0和1:一个量子位的基.

科学家们找到了一种将原始石墨烯用于电子谷的方法, 一种很有前途的量子信息编码和处理技术

谷电子学是利用固体能带结构中的局部极小值谷进行编码的新兴领域, 过程, 储存量子信息. 尽管由于其对称的结构,石墨烯被认为不适合山谷电子设备, 来自孟买印度技术学院的研究人员, 印度, 最近有没有证明这不是事实. 他们的发现可能为在室温下运行的小型量子计算机铺平道路.

从消费者的角度来看, it’s pretty easy to notice the giant strides that the field of electronics has made over the past few decades; with wearable gadgets, 智能城市, 自动驾驶汽车, 改进的太空任务, 机器人, 全息术, 和超级计算机, 技术进步的可能性似乎是无限的. 然而, 大多数人都不知道, 这种由电子技术推动的技术进步的加速趋势正在迅速停止,因为电子元件达到其实际使用的极限. 如果97彩票登录要不断提高97彩票登录的计算能力和能力, 97彩票登录将需要找到新的方法来存储和处理数据,而不仅仅是简单的电子流和电荷, 这就是现代电子产品的运作方式.

这就是为什么量子计算机最近成为一个热门话题. 通过编码量子现象中的信息, 量子计算机超越了二进制的概念,即每个比特不是“0”就是“1”.”而不是, 量子比特以“0”和“1”的叠加形式存在,因此可以取中间值. 通过精心设计的算法利用叠加, 理论上,量子计算机的速度可以比传统计算机高出几个数量级. 可悲的是, 事实证明,在室温下很难找到合适的量子现象来编码信息. 现有的电脑, 比如谷歌拥有的那些, IBM, 和微软, 需要在零下196度的低温下保存吗.1°C,这使得它们昂贵且不实用.

幸运的是, 有一种非常有前途的编码量子信息的方法正在积极探索:valleytronics. 除了他们的费用, 电子还有另一个可以操纵的参数, 也就是他们的“谷伪旋”,也就是电子所处的谷. 这些所谓的谷是固体能带中的局部极小值, 是什么决定了电子的能量状态和位置. 山谷, 它们的职业状态受量子力学控制, 可以用来编码吗, 过程, 并在限制较少的温度下存储量子信息.

最近, 来自孟买印度理工学院(IIT)的科学家团队, 印度, 和马克思,伯恩研究所, 德国, 在谷电子领域取得突破性进展. 在他们的最新研究中, 视发表在, 他们提出了一种在单层或原始石墨烯中进行山谷操作的方法, 这个领域的其他研究者认为这是不可能的. 作为碳纳米材料的典范, 石墨烯是由碳原子组成的六边形图案,具有大量的有利性能. 在原子层面上,石墨烯层有电子谷, 由于材料固有的对称性, 他们被认为对山谷作战毫无用处.

尽管困难重重,该团队还是想出了一种利用光打破石墨烯谷对称的策略. Gopal 迪克西特副教授来自印度理工学院孟买分校, 谁领导了这项研究, 他解释说:“通过根据石墨烯的三角形晶格来调整两束光的偏振, 97彩票登录发现有可能打破两个相邻碳原子之间的对称性,并利用电子能带结构在靠近谷的区域, 诱导谷极化.换句话说,这使得利用石墨烯的谷值可以有效地“书写”信息. 迪克西特博士还强调,闪光可以导致电子每秒摆动几百万亿次. 在理论上, 这意味着谷电子在千兆赫频率是可能的, 比现代计算速度快一百万倍.

在石墨烯中进行山谷运算最吸引人的一个方面是,它可以在室温下进行. “97彩票登录的工作可能为微缩技术打开大门, 一般人都能使用的通用量子计算机, 就像笔记本电脑,”博士. 迪克西特. 量子计算机提供了更高的计算速度, 它将更快地执行分子模拟, 大数据分析, 深度学习, 以及其他计算密集型任务. 反过来, 这将加速新药的开发和分子结构的阐明, 这将有助于寻找包括COVID-19在内的复杂疾病的治疗方法. 让97彩票登录希望这项研究能帮助量子计算机更快地进入97彩票登录的生活!

关于戈帕尔·迪克西特副教授

Gopal 迪克西特获得了印度理工学院(印度n Institute of 科技nology Kharagpur)原子和分子物理理论博士学位, 印度, in 2011. 他在德国机构做了8年的客座和博士后研究, 包括马克思,伯恩研究所, 2015年加入印度理工学院孟买分校. 2021年成为副教授. 他在超快实验室的研究小组专注于在阿秒和飞秒的时间尺度上探索自然界中的超快过程. 他是多家光学和物理领域的科学期刊的推荐人,并发表了50篇研究论文.

作者

M. S. Mrudul1Alvaro Jimenez-Galan2,米莎伊万诺夫2戈帕尔·迪克西特(Gopal 迪克西特)1

图像信用

Gopal 迪克西特来自印度理工学院孟买分校

研究领域: