Международная группа учёных, среди которых, data-science специалист из России Сергей Николаевич Филиппов, успешно осуществила точное моделирование квантового хаоса на 91-кубитном квантовом процессоре. Они применили инновационный метод снижения ошибок, который позволяет им работать обходя ограничения классических вычислительных систем.
Для эффективного квантового моделирования необходимо минимизировать ошибки, однако полная квантовая коррекция ошибок требует значительных вычислительных ресурсов и большого числа кубитов. Ранее эту проблему решали путем моделирования более простых квантовых систем, которые были менее хаотичны или имели меньшие размеры.
Итальянско-американско-финско-швейцарская-русская команда разработала метод смягчения ошибок, который позволяет учитывать шум, а затем корректировать его влияние на данные. Этот подход, основанный на тензорных сетях, не устраняет помехи в реальном времени, а лишь точно описывает шум процессора и математически корректирует его воздействие на результаты. Это позволяет существенно сэкономить вычислительные ресурсы по сравнению с полномасштабной квантовой коррекцией ошибок.
Исследование проводилось с использованием дуально-унитарных квантовых схем. Эти схемы обладают уникальной симметрией как во временном, так и в пространственном измерениях, что позволяет точно вычислять свойства системы, которые сложно или невозможно анализировать классическими методами. На основе этих схем ученые смоделировали модель Изинга — квантовую систему многих тел с периодическим возбуждением.
Сравнение экспериментальных результатов с устранёнными ошибками показало их отличное соответствие точным аналитическим предсказаниям для затухания автокорреляции в дуально-унитарных схемах. Для более сложных задач, которые не имеют точного аналитического решения, квантовые результаты согласуются с продвинутыми классическими моделированием на основе тензорных сетей. Это особенно важно в тех случаях, когда прямое классическое моделирование становится невозможным.
Данная работа открывает новые возможности для использования современных квантовых компьютеров для изучения сложных квантовых систем. хаоса, переноса энергии и явлений локализации в материалах.
Источник: vk.com
Источник: ai-news.ru
