Yeni Tədqiqat Klassik Kompüterlərin Kvant Analoqlarını Geridə Qalda Bildiyini Müəyyən Etdi
Tədqiqatçılar ənənəvi hesablamaların sürətini və dəqiqliyini artırmaq üçün innovativ metoddan istifadə edirlər.
Kvant hesablamaları həm sürət, həm də yaddaş istifadəsində klassik hesablamaları üstələyə bilən, potensial olaraq əvvəllər mümkün olmayan fiziki hadisələrin proqnozlaşdırılmasına yol açan texnologiya kimi qiymətləndirilib.
Bir çoxları kvant hesablamasının meydana gəlməsini klassik və ya ənənəvi hesablamalardan paradiqmanın dəyişməsini qeyd etmək kimi görür . Adi kompüterlər informasiyanı rəqəmsal bitlər (0s və 1s) şəklində emal edir, kvant kompüterləri isə kvant məlumatlarını 0 ilə 1 arasında olan dəyərlərdə saxlamaq üçün kvant bitlərini (qubits) yerləşdirir. Klassik həmkarlarını kəskin şəkildə üstələyən kvant alqoritmlərini tərtib etmək üçün istifadə edilə bilər. Xüsusilə, kvantın məlumatı 0 ilə 1 arasında olan dəyərlərdə saxlamaq qabiliyyəti klassik kompüterlərin kvant kompüterlərini mükəmməl şəkildə təqlid etməsini çətinləşdirir.
Kvant hesablamasında problemlər və həllər
Bununla belə, kvant kompüterləri cəlddir və məlumatı itirməyə meyllidir. Bundan əlavə, məlumat itkisinin qarşısını almaq mümkün olsa belə, onu klassik məlumatlara çevirmək çətindir – bu faydalı hesablama əldə etmək üçün lazımdır.
Klassik kompüterlər bu iki problemin heç birindən əziyyət çəkmir. Üstəlik, ağılla işlənmiş klassik alqoritmlər , PRX Quantum jurnalında bu yaxınlarda bir araşdırma məqaləsində bildirildiyi kimi, əvvəllər düşünüldüyündən daha az resursla kvant kompüterini təqlid etmək üçün məlumat itkisi və tərcümənin ikiqat problemlərindən istifadə edə bilər .
Alimlərin nəticələri göstərir ki, klassik hesablamalar ən müasir kvant kompüterlərindən daha sürətli və dəqiq hesablamalar aparmaq üçün yenidən konfiqurasiya edilə bilər.
Bu sıçrayış kvant vəziyyətində saxlanılan məlumatın yalnız bir hissəsini saxlayan və son nəticəni dəqiq hesablamaq üçün kifayət qədər olan bir alqoritmlə əldə edildi.
Klassik və Kvant Hesablamaları birləşdirin
Nyu York Universitetinin Fizika Departamentinin dosenti və məqalənin müəlliflərindən biri Dris Sels izah edir: “Bu iş hesablamaları təkmilləşdirmək üçün həm klassik, həm də kvant yanaşmalarını əhatə edən bir çox potensial yolların olduğunu göstərir”. “Bundan başqa, işimiz səhvə meyilli kvant kompüteri ilə kvant üstünlüyünə nail olmağın nə qədər çətin olduğunu vurğulayır.”
Klassik hesablamaları optimallaşdırmağın yollarını axtararkən, Sels və onun Simons Fondundakı həmkarları kubitlər arasındakı qarşılıqlı əlaqəni sədaqətlə təmsil edən bir növ tenzor şəbəkəsinə diqqət yetirdilər. Bu tip şəbəkələrin öhdəsindən gəlmək çox çətin idi, lakin bu sahədə son nailiyyətlər indi bu şəbəkələri statistik nəticədən götürülmüş alətlərlə optimallaşdırmağa imkan verir.
Müəlliflər alqoritmin işini şəklin JPEG faylına sıxılması ilə müqayisə edirlər ki, bu da şəklin keyfiyyətində çətin hiss olunan itki ilə məlumatı aradan qaldırmaqla daha az yerdən istifadə etməklə böyük şəkilləri saxlamağa imkan verir.
Layihəyə rəhbərlik edən Flatiron İnstitutunun əməkdaşı Cozef Tindall deyir: “Tenzor şəbəkəsi üçün müxtəlif strukturların seçilməsi, şəkliniz üçün müxtəlif formatlar kimi müxtəlif sıxılma formalarının seçilməsinə uyğundur”. “Biz müxtəlif tenzor şəbəkələrinin geniş spektri ilə işləmək üçün alətləri uğurla inkişaf etdiririk. Bu iş bunu əks etdirir və biz əminik ki, tezliklə kvant hesablamaları üçün barı daha da yüksəldəcəyik”.