Исследователи математически доказали, что квантовые нейронные сети (КНС) потенциально могут обойти ограничения, накладываемые принципом неопределенности Гейзенберга — краеугольным камнем квантовой механики. Этот прорыв предполагает возможность измерения множества свойств квантовых систем с большей точностью, чем считалось ранее возможным, что имеет серьезные последствия для квантовых вычислений и материаловедения.
Проблема: Квантовое Измерение и Неопределенность
Принцип неопределенности Гейзенберга гласит, что определенные пары физических свойств, такие как положение и импульс, нельзя одновременно знать с абсолютной точностью. Более точное измерение одного свойства неизбежно снижает точность определения другого. Это создает значительный барьер при характеристике квантовых систем, включая кубиты, используемые в квантовых компьютерах.
Традиционно исследователи оценивают свойства кубитов, применяя серию операций — аналогичных математическим тестам, например, делению числа на два для проверки четности. Однако принцип неопределенности делает некоторые комбинации операций несовместимыми. Попытка их выполнения подобна умножению на три с последующим делением на два без потери значимой информации.
Квантовые Нейронные Сети как Решение
Исследование, возглавляемое Дуаньлу Чжоу из Китайской академии наук, предлагает, что КНС могут решить эту несовместимость. Включая случайные операции из заранее определенного набора в алгоритм, КНС могут одновременно измерять множество свойств, даже тех, которые ограничены принципом неопределенности.
Это возможно, потому что результаты многочисленных случайных операций можно статистически анализировать, чтобы получить более точные результаты, чем при повторных одиночных операциях. По сути, случайность позволяет КНС «зондировать» систему способами, которые позволяют избежать прямого нарушения принципа неопределенности, извлекая при этом максимум информации.
Последствия для Квантовых Вычислений и Материаловедения
Роберт Хуан из Калифорнийского технологического института подчеркивает, что эффективное измерение несовместимых свойств ускоряет нашу способность узнавать о квантовых системах. Это критически важно как для тестирования квантовых компьютеров, так и для моделирования сложных систем, таких как молекулы и материалы. Чем быстрее и точнее мы можем характеризовать кубиты, тем мощнее и надежнее станут квантовые компьютеры.
Практическая осуществимость этого подхода в реальных сценариях еще предстоит полностью проверить. Хуан отмечает, что его эффективность будет зависеть от того, как он соотносится с существующими методами, которые также используют случайность в квантовых измерениях. Однако теоретическая основа прочна, открывая перспективный путь к преодолению фундаментальных ограничений в квантовых измерениях.
В конечном счете, это исследование предполагает, что тщательно разработанные алгоритмы квантового машинного обучения могут открыть более глубокое понимание поведения квантовых систем, ускоряя прогресс в различных областях — от химии до разработки передовых материалов.
