Новый метод, называемый «устойчивые неглубокие тени», включает в себя создание рандомизированных представлений квантовой системы, а затем применение метода, называемого байесовским выводом, для устранения шума.
Иллюстрация, демонстрирующая размытое изображение квантовой системы.
blackdovfx/iStock
Квантовые системы настолько деликатны, что даже наблюдение за ними может привести к помехам. Обычные методы, используемые для того, чтобы заглянуть внутрь квантовых систем, хотя и требуют много времени и сложных установок, все равно могут быть легко сбиты шумом.
Однако наблюдение и понимание того, как частицы, такие как электроны и фотоны, действуют в квантовой системе, жизненно важно. Это основа для создания надежных квантовых компьютеров, создания сверхточных датчиков и раскрытия частей физики, которые все еще остаются загадочными.
В попытке найти более эффективный способ изучения квантовых систем группа исследователей из США разработала новую технику, называемую «надежные неглубокие тени». Этот подход позволяет ученым более эффективно измерять и понимать квантовые системы, даже когда в системе много шума или ошибок.
Создание теней квантовых состояний
Чтобы понять, что делает квантовая система, ученые обычно выполняют то, что называется квантовой томографией состояния. Представьте себе попытку выяснить форму теневого объекта, освещая его светом под разными углами и глядя на отбрасываемые им тени — вот в чем идея.
Однако квантовые системы гораздо сложнее обычных теней, а шум из окружающей среды значительно усложняет задачу. Чтобы решить эту проблему, авторы исследования разработали метод, включающий случайные неглубокие квантовые контуры.
Мелко означает, что квантовые операции проще и короче, поэтому меньше вероятность накопления ошибок. Эти схемы создают случайные представления квантовой системы, как будто делают размытые снимки с разных углов.
А затем наступает самое интересное: вместо того, чтобы пытаться устранить шум заранее (что сложно), команда использовала метод, называемый байесовским выводом, после проведения измерений.
Этот статистический инструмент помогает сделать наилучшее возможное предположение о том, что на самом деле происходит в системе, на основе шумных данных и вероятности определенных ошибок. Это как использовать размытые изображения, а затем применить интеллектуальную математику, чтобы реконструировать, как выглядят изображения.
При тестировании этой техники на квантовом оборудовании IBM исследователи обнаружили, что этот метод может оценивать такие свойства, как энтропия запутанности и точность, гораздо эффективнее, чем предыдущие методы. Без использования какой-либо громоздкой установки он хорошо работал даже среди шума и не требовал стольких повторных измерений.
«В этих экспериментах мы показали, что наш надежный протокол неглубокой тени может эффективно восстанавливать несмещенные оценки для широкого спектра наблюдаемых в неизвестных квантовых состояниях, даже при наличии шума», — отмечают авторы исследования.
Пока не идеальный метод
В целом, надежный метод неглубоких теней гораздо более эффективен и масштабируем, чем старые методы. Этот подход особенно ценен сейчас, поскольку сегодняшние квантовые компьютеры все еще малы и шумны.
«Эта устойчивость к шуму особенно важна для многочисленных приложений классических теней в квантовом машинном обучении, квантовой химии и квантовой физике многих тел», — добавили ученые.
Однако, хотя этот метод и сокращает количество необходимых измерений, существует и обратная сторона — попытка скорректировать шум с помощью статистики вносит немного больше неопределенности в окончательный ответ.
Авторы исследования предполагают, что улучшение статистических моделей и их объединение с системой обратной связи в реальном времени может снизить неопределенность и сделать технику более надежной. Надеемся, что дальнейшие исследования позволят достичь этих улучшений.
Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
Sourse: interestingengineering.com
