Las computadoras cuánticas tienen el potencial de acelerar el conteo, diseñar nuevos medicamentos, romper códigos y descubrir contenido nuevo extranjero, pero esto es solo cuando están realmente activos.
Una cosa importante que se interpone en el camino: ruido o errores que se fabrican durante el cálculo en una máquina cuántica, lo que de hecho los hace menos potentes que una computadora clásica, recientemente.
Daniel Leather, profesor veterinario en ingeniería y profesor de ingeniería eléctrica e informática en la USC Waterbie School of Engineering, está rehugiendo la corrección de errores cuánticos, y se combina con USC y John Hopkins con una nueva investigación, con una nueva cifra de 127, con dos 127, con una nueva investigación. En la revista insignia de la nube APS, el “Grupo Hidden Hidden de Ebiline demuestra la velocidad cuántica algorítmica”, Paper, APS Slagship Journal. Revisión física x.
“Ha habido demostraciones de una serie de velocidades menores antes, que también son los elementos cuánticos, los cofundadores de la Inc., pero una velocidad de velocidad de alta velocidad, que esperamos mirar desde computadoras cuánticas”, dice.
Leather dice que el hito clave para la computación cuántica siempre muestra que podemos realizar todo el algoritmo con aceleraciones de escala contra computadoras “clásicas” ordinarias.
Dejó en claro que la aceleración de escala no significa que pueda trabajar, digamos, 100 veces más rápido. “Más bien, es decir, cuando se suma al tamaño de un problema al agregar más variables, la distancia entre el rendimiento cuántico y clásico aumenta. Y un ritmo rápido significa que la diferencia de rendimiento es casi el doble para cada variable adicional.
El cuero explicó lo que hace que la acondicionamiento sea “incondicional”, que no depende de ninguna suposición indeseable. Las afirmaciones de la velocidad anterior requieren la suposición de que no hay un algoritmo clásico mejor contra el cual sean el algoritmo cuántico de referencia. Aquí, el equipo, dirigido por cuero, usó un algoritmo en el que cambió para resolver las variaciones del “problema de Simon” para la computadora cuántica, que es el ejemplo inicial del algoritmo cuántico, que, en teoría, más rápido que cualquier armonía clásica, más rápido que cualquier armonía clásica.
El problema de Simon implica encontrar una muestra oculta en la función matemática y se conoce como el algoritmo de factorización de ruido, que puede usarse para romper los códigos y lanzar toda el área de la computación cuántica. El problema de Simon es como un juego estimado, donde los jugadores intentan estimar un número secreto conocido como el anfitrión del juego (“Oracle”). Una vez que un jugador estima dos números para los cuales las respuestas son las mismas por Oracle, el número secreto aparece y el jugador gana. Quantum Player puede ganar el juego más rápido que los jugadores clásicos.
Entonces, ¿cómo logró el equipo su velocidad? “La clave era exprimir cada onza del hardware: cortocircuitos, configuración de pulsos inteligentes y reducción del error de datos”, dice el investigador doctorado de la USC y el primer autor de USC Doctorate.
Los investigadores lograron estas cuatro formas diferentes:
Primero, restringió cuántos números secretos se permitirían restringir la entrada de los datos (técnicamente, limitando el número 1 en la representación binaria del conjunto de números secretos). Como resultado, la operación de lógica cuántica se redujo, lo que sería mucho más alto que eso, lo que redujo las oportunidades de construcción de errores.
En segundo lugar, comprimieron el número de operaciones lógicas cuánticas requeridas, utilizando el método de trasplante.
En tercer lugar, y muy importante, los investigadores utilizaron un método llamado “declinación dinámica”, lo que significa separar las fusiones dentro de la computadora cuántica de su ruidoso entorno y mantener el procesamiento cuántico en el camino. La disminución dinámica de la velocidad cuántica: UP tuvo el efecto más dramático en su capacidad para demostrar la aceleración cuántica.
Finalmente, aplicaron “reduciendo el error de medición”, un método que encuentra y repara algunos de los otros errores después de la disminución dinámica debido a los defectos en la medición de la condición del algoritmo al final del algoritmo.
Leather dice, que también es profesor de química y física en la Facultad de Letras, Artes y Ciencias de la USC Dornsif, “la comunidad de computación cuántica muestra cómo los procesadores cuánticos funcionan mejor en los trabajos que están dirigidos a sus contrapartes clásicas, y no están haciendo todo lo posible para hacerlo.
Agregó que con esta nueva investigación, la separación del rendimiento no se puede cambiar porque la velocidad que hemos demostrado es incondicional por primera vez. “En otras palabras, el beneficio del rendimiento cuántico se está volviendo difícil de disputar.
Siguientes pasos:
“No hay más aplicaciones prácticas que ganar el juego, y las computadoras cuánticas tienen que trabajar más que antes de afirmar que resolver el problema real del mundo”, advirtió.
Tendrá que demostrar aceleras que no dependen de “Orakes” que ya conocen la respuesta y siempre avanzen significativamente en formas de reducir aún más el ruido y disminuir en las principales computadoras cuánticas. Sin embargo, se ha prometido a las computadoras cuánticas que deben más rápido la primera “promesa de papel” de las computadoras.
Discovery: USC es un centro de innovación cuántica IBM. Quantum Elements, Inc. es un comienzo en la red cuántica IBM.
