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Séance de cours

Méthodes numériques stochastiques pour les systèmes quantiques à plusieurs corps

Dans cours

PHYS-744: Advanced Topics in Quantum Sciences and Technologies

This course provides an in-depth treatment of the latest experimental and theoretical topics in quantum sciences and technologies, including for example quantum sensing, quantum optics, cold atoms, theory of quantum measurements and open dissipative quantu ...

Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre le problème quantique de plusieurs corps, les fonctions d'onde, le stockage des fonctions d'onde, la diagonalisation exacte et des exemples de modèles de spin. Il traite également des hamiltoniens en espace continu, des opérateurs locaux et de l'itération des méthodes d'alimentation.

Enseignant·e·s (5)

Christophe Marcel Georges Galland

J'ai étudié à l'Ecole Polytechnique Paris (X2003) et obtenu mon doctorat en 2010 à l'ETH Zurich pour une thèse en optique quantique sur les nanotubes de carbone, dans le groupe de photonique quantique du Prof. Ataç Imamoglu. En tant que chercheur postdoctoral au Los Alamos National Lab (États-Unis), j'ai étudié la photophysique des boîtes quantiques individuelles dans les groupes de Victor Klimov et Han Htoon. J'étudiais les mécanismes responsables des fluctuations de fluorescence et comment les contrôler. J'ai ensuite rejoint l'Université du Delaware et le groupe de Michael Hochberg pour travailler dans le domaine émergent de l'optique quantique intégrée. Je menais des projets internationaux tels que la réalisation d'une source sur puce de photons corrélés intégrant des filtres optiques et des démultiplexeurs. De 2013 à 2016, je travaillais à l'EPFL dans le groupe du Prof. Kippenberg dans le domaine de l'optomécanique quantique avec une bourse Ambizione du Fonds national suisse pour la recherche scientifique (FNS). Mon travail s'est concentré sur la création d'états vibrationnels non classiques d'oscillateurs mésoscopiques et sur l'amplification des vibrations dans les molécules. Depuis mai 2017, je dirige le Laboratoire de Nano-Optique Quantique à l'EPFL en tant que professeur financé par le FNS au sein de l'Institut de Physique. Mon équipe étudie deux phénomènes principaux: (i) la dynamique vibrationnelle des molécules couplées à des cavités plasmoniques à l'échelle nanométrique, et (ii) les corrélations non classiques médiées par des quanta individuels de vibrations cristallines -- à température ambiante. Nous utilisons des outils spectroscopiques de pointe tels que les lasers femtosecondes et les compteurs de photons uniques pour obtenir de nouvelles informations sur la dynamique à l'échelle sub-nanométrique.

Vincenzo Savona

De nationalité italienne, Vincenzo Savona est né en 1969. Il effectue ses études de physique à lEcole normale supérieure de Pise et à lUniversité de Pise. Puis il entreprend une thèse de doctorat à lInstitut de physique théorique de lEPFL. Il effectue des recherches post-doctorales à lEPFL, puis à lInstitut de physique de lUniversité Humboldt de Berlin. En 2002, il revient à lEPFL pour y constituer son groupe de recherche, bénéficiant dun subside «professeur boursier» du Fonds national suisse de la recherche scientifique. En 2006, il est nommé professeur assistant tenure-track à lEPFL et intègre le NCCR de photonique quantique. En 2010 il est nommé professeur associé. Actuellement, il dirige le Laboratoire de physique théorique des nanosystèmes.

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Concepts associés (32)

Méthode de la puissance itérée

En mathématiques, la méthode de la puissance itérée ou méthode des puissances est un algorithme pour calculer la valeur propre dominante d'une matrice. Bien que cet algorithme soit simple à mettre en œuvre et populaire, il ne converge pas très vite. Étant donné une matrice A, on cherche une valeur propre de plus grand module et un vecteur propre associé. Le calcul de valeurs propres n'est en général pas possible directement (avec une formule close) : on utilise alors des méthodes itératives, et la méthode des puissances est la plus simple d'entre elles.

Méthode itérative

En analyse numérique, une méthode itérative est un procédé algorithmique utilisé pour résoudre un problème, par exemple la recherche d’une solution d’un système d'équations ou d’un problème d’optimisation. En débutant par le choix d’un point initial considéré comme une première ébauche de solution, la méthode procède par itérations au cours desquelles elle détermine une succession de solutions approximatives raffinées qui se rapprochent graduellement de la solution cherchée. Les points générés sont appelés des itérés.

Arnoldi iteration

In numerical linear algebra, the Arnoldi iteration is an eigenvalue algorithm and an important example of an iterative method. Arnoldi finds an approximation to the eigenvalues and eigenvectors of general (possibly non-Hermitian) matrices by constructing an orthonormal basis of the Krylov subspace, which makes it particularly useful when dealing with large sparse matrices. The Arnoldi method belongs to a class of linear algebra algorithms that give a partial result after a small number of iterations, in contrast to so-called direct methods which must complete to give any useful results (see for example, Householder transformation).

Algorithme de Lanczos

En algèbre linéaire, l’algorithme de Lanczos (ou méthode de Lanczos) est un algorithme itératif pour déterminer les valeurs et vecteurs propres d'une matrice carrée, ou la décomposition en valeurs singulières d'une matrice rectangulaire. Cet algorithme n'a pas de lien avec le fenêtrage de Lanczos (utilisé par exemple pour le redimensionnement d'images), si ce n'est que tous les deux tirent leur nom du même inventeur, le physicien et mathématicien hongrois Cornelius Lanczos.

Opérateur différentiel

En mathématiques, et plus précisément en analyse, un opérateur différentiel est un opérateur agissant sur des fonctions différentiables. Lorsque la fonction est à une seule variable, l'opérateur différentiel est construit à partir des dérivées ordinaires. Lorsque la fonction est à plusieurs variables, l'opérateur différentiel est construit à partir des dérivées partielles. Un opérateur différentiel agissant sur deux fonctions est appelé opérateur bidifférentiel.

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Séances de cours associées (45)

Physique quantique I

Couvre les bases de la physique quantique, en se concentrant sur l'oscillateur harmonique quantique et les kets propres de hamiltonien.

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Notation Dirac et solutions TDSE

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