光子記憶

來自專欄 eigenPhys亦知物理

在上期《量子中繼｜量子隱形傳輸的秘密》中我為大家介紹了量子中繼（quantum relay）這種量子信息傳輸的方式。為了幫助大家回憶一下，我給大家再次分享一下量子中繼的結構圖：

量子中繼是人類基於目前的科技水平所能實現的最好的量子信息傳輸的方式。在我國構建的量子信息通道「京滬幹線」便是採用這種方法。然而，這種方法仍然有不少的局限性，例如指數性的光子流失所導致的糾纏成功率低的問題。簡而言之，要想實現遠距離的量子信息傳輸，必須要有一種更加高效的構造出現。

這種構造已經被設想出來了，她的名字叫做"quantum repeater"。由於找不到合適的中文翻譯，我這篇文章暫且就用英文的全名。

Quantum repeater和量子中繼結構的最大差異在於，她多了一樣神奇的東西，叫做光子記憶（optical quantum memory）。光子記憶？這個名字看上去很不可思議。光子如何記憶呢？而且光子的移動速度那麼快，怎麼可能把她「記」下來？

事實上，人類已經實現了「記憶」光子。在不少的國內外實驗室，都已經通過各種各樣辦法把光子的速度降低為0，並儲存起來。

而我們這裡所說的光子記憶，不是單純意義上的儲存光子，而是將一串光量子比特給儲存起來。什麼是光量子比特呢？首先我們要弄明白什麼是量子比特。量子比特是在二維希爾伯特空間（Hilbert space）的單物質態。當這個物質為光子時，量子比特便是光量子比特了。

「二維希爾伯特空間的單物質態」，這句話很難理解。在這裡我簡單舉個例子就好了：一個電子的旋轉有且只有「上旋」和「下旋」兩個旋轉態。由於這個旋轉態是針對「電子」這個單一物質來說的，所以它是單物質態。並且，它有且只有「上旋」和「下旋」兩種可能性，因此它是屬於「二維」希爾伯特空間的。對於光子也存在類似的態。比如在偏振中，左旋偏振的光子和右旋偏振的光子，便可構成這種關係。因此，光子的這種偏振態，便可被看作一種光量子比特。

那麼為什麼我們要儲存一串「光量子比特」呢？因為這裡所謂的「信息」，就是「光量子比特串」，也就是光量子比特的組合。再進一步解釋，我們知道，量子信息傳輸的就是一對糾纏的光子。糾纏的光子對，準確來說，是處於同一個糾纏態的兩個光子。什麼是糾纏態呢？對於光子來說，它的糾纏態就是一種特殊的「0」態和「1」態的組合。所謂的「0」和「1」，就是我們用數字標識的，光量子比特的兩種有且僅有的可能性。

用上面這個偏振的例子來說，如果我們用「0」來代表光子的左旋偏振態，用「1」來代表光子的右旋偏振態，那麼在這種情況下的兩個光子的糾纏態，便是一個光子為「0」態，一個光子為「1」態，通過某些特殊的方式結合而成的包含兩個光子偏振信息的聯合態。當影響了其中一個光子的偏振態後，另一個光子的偏振態也會隨之被影響，而且是瞬時的。

由於量子信息傳輸所傳的「信息」便是「光量子比特串」，我們對「光量子比特串」的儲存和發射便十分重要。在光子記憶被發明之前，我們無法對光量子比特串進行儲存和定時釋放，以至於光量子比特串只能被不定時發射。

這樣有什麼不好呢？

還記得，當我們用量子中繼這種結構進行長距離量子信息傳輸時，我們所依靠的是隔一定距離便設置一個貝爾檢測站，這個貝爾檢測站通過貝爾檢測，將兩個本不相關的糾纏態融合在一起，變成一個糾纏態。這樣，處於最兩端的兩個光子便被糾纏了起來。如果說這個貝爾檢測站不能在同一時間接收到這兩個糾纏態，它把它們成功融合起來的概率便非常低。

而如果這兩個糾纏態能同一時間到達貝爾檢測站，那麼它們被融合的概率便非常高。同一時間到達，要求的是同一時間發射，因為它們傳輸速度是一樣的。而同一時間發射，便是光子記憶才能做到的。用我教授的話來說，光子記憶的作用，就好像讓兩隻槍同時對著一個點發射子彈，以至於讓這兩顆子彈同時到達那一點，並發生碰撞。如果我們把成功碰撞看作成功糾纏，那麼我們變便能理解為什麼光子記憶能促使光子糾纏的成功率提高的了。

其實光子記憶不光只是對量子信息傳輸有幫助，對量子計算也有很大幫助。因為量子計算的基本元素也可以是光量子比特。在這種情況下，量子計算機內一個節點到另一個節點的信息傳輸，也就是光量子比特串的傳輸。而由於計算需要，量子計算更需要光量子比特串能同時到達某個節點。因此，光子記憶也是量子計算科學家所迫切需要的。

很榮幸的是，我之前的導師便是光子記憶理論方面的奠基者之一。雖然時隔我從事物理研究已久，但當我今日再讀起他的論文，仍然能浮現當時和他一起思辨的美好時光，便催生了此文。而這篇文章的大部分內容，也是源自於他這篇發表在Nature Photonics上的這篇「光子記憶」。為了表達感激，我將這篇論文的信息告訴大家，願你們能欣然接受。

Reference: A. I. Lvovsky, B. C. Sanders, W. Tittel, Optical quantum memory. 2009. Nature Photonics.

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