Дослідники математично довели, що квантові нейронні мережі (QNN) мають потенціал для обходу обмежень, накладених принципом невизначеності Гейзенберга, наріжним каменем квантової механіки. Цей прорив свідчить про можливість вимірювання багатьох властивостей квантових систем з більшою точністю, ніж вважалося раніше, що має серйозні наслідки для квантових обчислень і матеріалознавства.
Проблема: квантовий вимір і невизначеність
Принцип невизначеності Гейзенберга стверджує, що певні пари фізичних властивостей, таких як положення та імпульс, не можуть бути відомі одночасно з абсолютною точністю. Більш точне вимірювання однієї властивості неминуче знижує точність визначення іншої. Це створює значну перешкоду для характеристики квантових систем, включаючи кубіти, які використовуються в квантових комп’ютерах.
Традиційно дослідники оцінюють властивості кубітів за допомогою серії операцій, подібних до математичних тестів, таких як ділення числа на два для перевірки парності. Однак принцип невизначеності робить деякі комбінації операцій несумісними. Спроба виконати їх — це все одно, що помножити на три, а потім поділити на два, не втрачаючи значущої інформації.
Квантові нейронні мережі як рішення
Дослідження під керівництвом Дуаньлу Чжоу з Китайської академії наук показує, що QNN можуть вирішити цю несумісність. Включаючи випадкові операції з попередньо визначеного набору в алгоритм, QNN можуть одночасно вимірювати багато властивостей, навіть обмежених принципом невизначеності.
Це можливо, оскільки результати кількох випадкових операцій можна статистично проаналізувати для отримання більш точних результатів, ніж повторні окремі операції. По суті, випадковість дозволяє ЦНС «зондувати» систему таким чином, щоб уникнути прямого порушення принципу невизначеності, одночасно витягуючи якомога більше інформації.
Наслідки для квантових обчислень і матеріалознавства
Роберт Хуанг з Каліфорнійського технологічного інституту підкреслює, що ефективне вимірювання різнорідних властивостей прискорює нашу здатність вивчати квантові системи. Це критично важливо як для тестування квантових комп’ютерів, так і для моделювання складних систем, таких як молекули та матеріали. Чим швидше та точніше ми зможемо охарактеризувати кубіти, тим потужнішими та надійнішими стануть квантові комп’ютери.
Практична здійсненність цього підходу в реальних сценаріях ще належить повністю перевірити. Хуанг зазначає, що його ефективність залежатиме від того, як він буде порівнюватися з існуючими методами, які також використовують випадковість у квантових вимірюваннях. Проте теоретична база є міцною, відкриваючи багатообіцяючий шлях до подолання фундаментальних обмежень квантових вимірювань.
Зрештою, це дослідження показує, що ретельно розроблені алгоритми квантового машинного навчання можуть розблокувати глибше розуміння поведінки квантових систем, прискорюючи прогрес у різних галузях від хімії до розробки передових матеріалів.
