Bruna Gabrielly de Moraes Araújo

Durante meu doutorado, realizado na UAB, minha pesquisa científica se desenvolveu em dois institutos do BIST (ICN2 e ICFO).Na primeira parte, conduzida no ICN2, dediquei-me ao estudo de aspectos relacionados à informação quântica em materiais bidimensionais, com foco principal no grafeno e em estruturas de grafeno em camadas TMDBs. Especificamente, minha pesquisa abordou a dinâmica e origem do emaranhamento nesses sistemas, bem como questões de decoerência. Minha atenção concentrou-se particularmente nos graus de liberdade interpartículas e intrapartículas. Esta pesquisa ainda está em andamento, com resultados promissores.Na segunda parte do doutorado, explorei técnicas teóricas de tomografia quântica com o objetivo de estimar propriedades físicas em sistemas de muitos corpos. Entre essas técnicas, desenvolvemos uma metodologia inovadora para obter esquemas de medidas locais aplicáveis a sistemas de férmions e qubits em redes reticulares. Essa abordagem é especialmente prática para simulações quânticas e engloba interações de curta distância.Durante o mesmo período, realizei um estágio na IBM Quantum, onde meu trabalho envolveu estratégias educacionais, e minha pesquisa concentrou-se no estudo de aprendizado de máquina e algoritmos quânticos.Minha tese, intitulada "Quantum Information in Lattices," marcou a conclusão bem-sucedida desse ciclo acadêmico.No primeiro ano do meu pós-doutorado no CQuIC (UNM), dediquei-me a idealizar algoritmos variacionais baseados em técnicas de redes de tensores, com foco em sistemas transcorrelacionados. Esses algoritmos têm o potencial de obter representações mais compactas da função de onda no estado fundamental, o que pode ser especialmente relevante no estudo de sistemas fortemente correlacionados, como em materiais quânticos.Neste período, também trabalhei na otimização do tradicional algoritmo DMRG para sistemas férmions, propondo uma versão clássica chamada " DMRG trasncorrelacionada," baseada em grafos bipartidos e função de onda projetiva.Meus planos futuros envolvem a conclusão de uma poderosa "toolbox" que idealizei para lidar com sistemas fermiônicos fortemente correlacionados na química quântica e na matéria condensada. Minha principal meta é calcular estados excitados, estados fundamentais e outras observáveis físicas relevantes, até mesmo descobrir novos fenômenos ainda não explorados nesses sistemas. Os blocos fundamentais da nossa "toolbox" orientarão nossa pesquisa:1) DMRG transcorrelacionada, baseada em grafos bipartidos e função de onda projetiva, com o objetivo de tratar correlações fermiônicas estáticas e dinâmicas em sistemas bidimensionais.2) O desenvolvimento de algoritmos variacionais baseados em aprendizado de máquina e em algoritmos não ortogonais para sistemas transcorrelacionados.3) A aplicação do bootstrap espectral, algebrico e conforme, que se fundamentam essencialmente em programação semidefinida e exploram as simetrias do sistema físico. Planejamos adaptar essas técnicas para uso em sistemas transcorrelacionados. 4) A idealização de algoritmos variacionais (item 2) que possam lidar com diferentes hierarquias do método bootstrap, adaptadas para explorar sistemas transcorrelacionados.

During my doctoral studies, which were conducted at UAB, my scientific research took place at two renowned institutes of BIST (ICN2 and ICFO). In the first part, carried out at ICN2, I delved into the study of aspects related to quantum information in two-dimensional materials, with a primary focus on graphene and graphene-layered TMDB structures. Specifically, my research addressed the dynamics and origins of entanglement in these systems, as well as decoherence issues. I paid particular attention to interparticle and intraparticle degrees of freedom. This research is still ongoing, with promising results.In the second part of my doctoral work, I explored theoretical techniques of quantum tomography with the goal of estimating physical properties in many-body systems. Among these techniques, we developed an innovative methodology to obtain local measurement schemes applicable to fermionic and qubit systems in lattice networks. This approach is especially practical for quantum simulations and encompasses short-range interactions.During the same period, I undertook an internship at IBM Quantum, where my work involved educational strategies, and my research focused on the study of quantum machine learning and algorithms.My thesis, titled "Quantum Information in Lattices," marked the successful completion of this academic cycle. In the first year of my postdoctoral studies at CQuIC (UNM), I dedicated myself to devising variational algorithms based on tensor network techniques, with a focus on strongly correlated systems. These algorithms have the potential to obtain more compact representations of the ground-state wave function, which can be especially relevant in the study of strongly correlated systems, such as many-body quantum materials.During this period, I also worked on optimizing the traditional DMRG algorithm for fermionic systems, proposing a classical version called "Transcorrelated DMRG," based on bipartite graphs and projective wave functions.My future plans involve the completion of a powerful "toolbox" that I have envisioned for dealing with strongly correlated fermionic systems in quantum chemistry and condensed matter physics. My main goal is to calculate excited states, ground states, and other relevant physical observables, and even discover new phenomena not yet explored in these systems. The fundamental building blocks of our "toolbox" will guide our research: 1) Transcorrelated DMRG, based on bipartite graphs and projective wave functions, with the aim of addressing static and dynamic fermionic correlations in two-dimensional systems. 2) The development of variational algorithms based on machine learning and non-orthogonal algorithms for transcorrelated systems.3) The application of spectral, algebraic, and conformal bootstrap, which are essentially based on semidefinite programming and explore the symmetries of the physical system. We plan to adapt these techniques for use in transcorrelated systems.4) The design of variational algorithms (item 2) that can handle different hierarchies of the bootstrap method, adapted to explore transcorrelated systems.