L’informatique quantique utilise la mécanique quantique pour traiter et stocker les informations d’une manière différente des ordinateurs classiques. Alors que les ordinateurs classiques s’appuient sur des bits comme de minuscules commutateurs qui peuvent être ou 1, les ordinateurs quantiques utilisent des bits quantiques (qubits). Les qubits sont uniques motor vehicle ils peuvent être simultanément dans un mélange de et de 1 – un état appelé superposition. Cette propriété special permet aux ordinateurs quantiques de résoudre des problèmes spécifiques beaucoup furthermore rapidement que les problèmes classiques.
Dans une publication récente dans EPJ Quantum Technological know-how, Le Bin Ho de l’Institut Frontier pour les Sciences Interdisciplinaires de l’Université de Tohoku a développé une procedure appelée « Changement de paramètres stochastiques dépendant du temps » dans le domaine de l’informatique quantique et de l’apprentissage automatique quantique. Cette méthode révolutionnaire révolutionne l’estimation des gradients ou des dérivées de fonctions, une étape cruciale dans de nombreuses tâches informatiques.
En règle générale, le calcul des dérivées nécessite de disséquer la fonction et de calculer le taux de variation sur un petit intervalle. Mais même les ordinateurs classiques ne peuvent pas continuer à se diviser indéfiniment. En revanche, les ordinateurs quantiques peuvent accomplir cette tâche sans avoir à discrétiser la fonction. Cette fonctionnalité est réalisable parce que les ordinateurs quantiques fonctionnent dans un domaine connu sous le nom d’« espace quantique », caractérisé par une périodicité et sans nécessité de subdivisions infinies.
Une façon d’illustrer ce notion consiste à comparer la taille de deux écoles élémentaires sur une carte. Pour ce faire, on peut imprimer des cartes des écoles, puis les découper en morceaux as well as petits. Après découpe, ces pièces peuvent être disposées en ligne, leur longueur totale étant comparée. Cependant, les pièces peuvent ne pas previous un rectangle parfait, ce qui entraîne des imprécisions. Une subdivision infinie serait nécessaire pour minimiser ces erreurs, une option peu pratique, même pour les ordinateurs classiques.
Une méthode furthermore uncomplicated consiste à peser les morceaux de papier représentant les deux écoles et à comparer leurs poids. Cette méthode donne des résultats précis lorsque les formats de papier sont suffisamment grands pour détecter la différence de masse. Cela ressemble au strategy de décalage de paramètres, bien qu’il fonctionne dans des espaces différents qui ne nécessitent pas d’intervalles infinis.
« Notre méthode stochastique dépendant du temps est relevant aux purposes in addition larges des dérivées d’ordre supérieur et peut être utilisée pour calculer la matrice d’information quantique de Fisher (QFIM), un thought central de la théorie de l’information quantique et de la métrologie quantique », déclare Le.
« QFIM est intimement lié à diverses disciplines, notamment la métrologie quantique, les transitions de section, le témoin d’intrication, la métrique Fubini-Examine et les limites de vitesse quantique, ce qui en fait une quantité fondamentale pour diverses apps. Par conséquent, le calcul de QFIM sur des ordinateurs quantiques peut ouvrir les portes à l’utilisation ordinateurs quantiques dans divers domaines tels que la cryptographie, l’optimisation, la découverte de médicaments, la science des matériaux et au-delà.
Le a également montré comment cette méthode peut être utilisée dans diverses applications, notamment la métrologie quantique avec des champs magnétiques simples et multiples et la tomographie hamiltonienne appliquée à des systèmes complexes à plusieurs corps. Il a également méticuleusement comparé la nouvelle approche à la méthode théorique exacte et à un autre modèle d’approximation appelé Suzuki-Trotter. Bien que la méthode soit étroitement alignée sur l’approche théorique, l’approximation de Suzuki-Trotter s’écarte de la valeur réelle. Améliorer les résultats de l’approximation de Suzuki-Trotter nécessiterait une subdivision infinie des étapes de Suzuki-Trotter.
