• 挨个排列原子!美国科学家打造出全新量子试验台


    11月29日,美国科学家建立了一个原子级精度的测试平台,能以全新的方式操纵电子,在量子计算中有着巨大潜力。电子是微观粒子,可以在材料和设备之间携带电量和信息。它们通常可视为离散的小球,在电路中或原子周围移动。虽然这个经典模型适用于许多场景,但量子力学描绘了一幅完全不同的电子本质图景,涉及波、云和大量数学。

    左:实际石墨烯纳米带的原子结构。中:CO分子映射到铜表面上以产生石墨烯结构。右:人造石墨烯纳米带的扫描隧道显微镜图像。(图片来源:网络)

    随着科学家对量子力学有了更多了解,他们正以全新的方法设计具有独特电子特性的材料,使他们能以全新的方式存储和操纵信息。

    美国能源部(DOE)下属的阿贡国家实验室的科学家创建了一个新的测试平台,可用于探索一种特殊材料中的电子行为。这种材料被称为拓扑绝缘体,可应用在量子计算中。

    拓扑学是一个关于形状本质的数学分支,在材料物理学领域有着独特的应用。在拓扑绝缘体表面上,电子可以在近乎没有电阻的情况下运动,以保护系统免受外部噪声或其它影响,解决量子信息技术目前面临的主要问题。科学家们探索拓扑态这样的量子力学现象,希望未来以更快的速度、更高的安全性和更好的能源效率来存储和交流信息。

    相关论文的第一作者,阿贡国家实验室的理论物理学家Pierre Darancet说:“我们能够控制测试台中拓扑状态的外观,就是迈出了利用量子计算拓扑现象的第一步。”

    毫无疑问,这是石墨烯!

    石墨烯材料是电子的优良导体,它是一种单原子厚的碳原子片,具有许多潜在的应用。在以前的工作中,石墨烯纳米带,即石墨烯的小条带,被证明有希望表现出拓扑态。受此启发,阿贡实验室团队构建了一个具有原子级精度的人造石墨烯测试台,希望进一步探索这些拓扑效应。

    Darancet说:“与合成实际的纳米带相比,制造人造石墨烯纳米带使我们能够更精确地控制系统,即使这可能会有些混乱,但理论科学家的梦想是:能让实验科学家像玩乐高积木一样,一个原子一个原子地建造相关材料,从而对其拓扑特性进行更深的探索。

    通过使用美国能源部阿贡纳米材料中心的扫描隧道显微镜(STM),该团队将逐个一氧化碳分子非常精确地放置在铜表面,来构建人造石墨烯纳米带。

    通常科学家使用显微镜来收集有关材料的信息。在这项研究中,他们使用扫描隧道显微镜来创建和研究材料。他们甚至还开发了计算机算法来自动化施工,使他们能远程操作扫描隧道显微镜。“我会在早晨醒来后,一边喝着咖啡,一边玩30英里外的显微镜,” 阿贡实验室的博士后Dan Trainer说,他领导了扫描隧道显微镜这个部分的工作。

    利用显微镜的尖端,Trainer和团队将一氧化碳分子一个接一个地定位在铜表面上,以限制其电子运动的方式模拟碳原子在真正的石墨烯纳米带中单独表现出的蜂窝结构。研究人员预测:由此产生的人造纳米带确实显示出相同的电子和拓扑特性。

    实现拓扑态

    在当前的电子技术中,信息用1和0表示,对应于电路中是否存在流动的电子。当一种材料以上述拓扑状态存在时,其表面的电子被更好地描述为一种量子力学蜂巢思维,在材料上显示波型。

    在阿贡纳米材料中心,使用扫描隧道显微镜,科学家们创建和表征人造石墨烯纳米带。(图片来源:网络)

    可以将金属表面上的电子想象成池塘中的波浪——水分子在湖的表面上以一系列振动的形式关联,而不仅仅是一大锅相互无关的水分子汤。同样,拓扑态是材料表面上各个电子之间的复杂相互作用而产生的杂乱的波。

    该实验的主要挑战是找到将电子锁定在石墨烯的一氧化碳分子之间的最佳间距上。当科学家们在测试台上实现这种精确的配置时,拓扑波终于出现在铜表面上。就像北极光一样,当条件恰到好处时,普通的粒子系统变成了壮观的电磁显示器。

    Trainer说:“实验系统如此完美地匹配理论预测非常罕见,真是太震撼了!”

    此次研究结果发表在ACS Nano的一篇论文中:《人造石墨烯纳米带:拓扑学和低维狄拉克物理学的试验台》。

    编译:卉可

    ​编辑:慕一

  • 相关阅读:
    SpringMVC:RESTful案例
    适合跑步的无线蓝牙耳机有哪些?跑步运动耳机推荐
    Git系列之撤销
    【C语言】指针查漏补缺
    【QT】capture.obj:-1: error: LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp_htons(解决方法)
    【并发编程】- 线程池执行任务乱序特性
    网站搜索引擎优化SEO面试题库和答案(SEO 主管、网站管理员、网站优化师、数字营销专家等)
    vscode软件的code alignment插件使用
    Linux bash脚本编程学习
    java的io流详解
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Qforepost/article/details/128184553