Image

Фазы материи — это не просто состояния вещества

e4047fbd6999c8c60abb315f91c1c650 f71c2c15434897c2c90dee8e4220532e

В современной физике это фундаментальная концепция, описывающая, как атомы или квантовые частицы организуются и взаимодействуют друг с другом. Помимо знакомых нам твердого, жидкого и газообразного состояний, существуют экзотические квантовые фазы с причудливыми названиями: топологически упорядоченные состояния, спиновые жидкости, фазы с нарушением симметрии. Понимание и контроль фаз материи — это ключ к созданию технологий будущего: от сверхпроводников для передачи энергии без потерь до квантовых компьютеров, способных решать задачи, недоступные классическим машинам. По сути, это основа для всего технологического скачка, который нам обещают футурологи. Но есть одна загвоздка: чтобы управлять этими фазами, нужно уметь их распознавать.

Но вот в чем проблема — недавнее исследование доказывает, что для многих квантовых систем распознавание их фазы требует экспоненциального количества вычислений. Это как если бы для определения температуры воды вам понадобилось бы время, равное возрасту Вселенной. А если вас не впечатляет экспонента, позвольте объяснить иначе: представьте, что для распознавания фазы состояния из 100 частиц вам нужно больше вычислений, чем атомов во всей наблюдаемой Вселенной. Группа физиков-теоретиков из Калифорнийского технологического института, Гарварда и Google Quantum AI в 2025 году опубликовала статью с названием «Hardness of recognizing phases of matter» (Сложность распознавания фаз материи).

Суть доказательства проста и беспощадна: для распознавания фазы квантовой системы требуется время, которое растет экспоненциально с увеличением диапазона корреляций в системе. Корреляции — это, грубо говоря, «связи» между частицами системы, то, насколько поведение одной частицы зависит от другой. Поскольку многие интересные квантовые системы имеют корреляции, охватывающие всю систему, это означает, что задача распознавания фазы становится принципиально неразрешимой на практике. Даже квантовым компьютерам пришлось бы работать время, превышающее возраст Вселенной, чтобы дать однозначный ответ.

Ключ к доказательству невозможности эффективного распознавания фаз материи кроется в концепции псевдослучайных унитарных операторов (PRU). Это математические объекты, которые являются, пожалуй, самыми коварными в квантовой теории. Представьте себе квантовый маскарад, где каждая частица надевает костюм, делающий её неузнаваемой. PRU — это именно такие «костюмы» для квантовых систем. Они создают эффект, при котором квантовое состояние становится неотличимым от абсолютно случайного, хотя на самом деле в нем скрыт определенный порядок.

Авторы исследования доказали, что можно взять квантовую систему в любой фазе материи, применить к ней PRU очень малой глубины (то есть не слишком сложную операцию), и в результате получить систему, фазу которой невозможно определить никакими вычислительными средствами. Это все равно что взять картину Рембрандта, наложить на неё особый фильтр, и даже лучшие искусствоведы мира не смогут отличить её от каракулей пятилетнего ребенка.

Источник: dzen.ru

Источник: ai-news.ru

✅ Найденные теги: новости, Фазы

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

ideipro logotyp
Предоставление врачам необходимой информации непосредственно в момент общения с пациентом.
Руководство по Kedro: ваш готовый к внедрению инструментарий для анализа данных.
Цифровая сеть и технологическая сфера, соединенные световым потоком.
Модель атома с ядром и вращающимися электронами на темном фоне.
Флуоресцентное изображение эмбриона синих и фиолетовых оттенков на черном фоне.
Компания GE HealthCare запускает новую ультразвуковую систему для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.
ideipro logotyp
Лидеры здравоохранения обсуждают «пузырь» искусственного интеллекта, часть 2 | MobiHealthNews
Image Not Found
ideipro logotyp

Компания Illumina на конференции JPM 2026: Успешный 4-й квартал, рост клинических исследований и запуск BioInsight.

Автор: Эллисон Проффитт 13 января 2026 г. | Джейкоб Тейсен во вторник вернулся на сцену конференции JP Morgan Healthcare Conference с посланием о восходящем тренде: компания Illumina снова демонстрирует рост, и клиническое секвенирование является движущей силой этого…

Мар 5, 2026
Предоставление врачам необходимой информации непосредственно в момент общения с пациентом.

Предоставление врачам необходимой информации непосредственно в момент общения с пациентом.

Преобразуя взаимодействие врача и пациента в полезную для клинического применения и оплачиваемую документацию, корпоративная платформа искусственного интеллекта Abridge снижает нагрузку на врачей в плане ведения документации и предотвращает профессиональное выгорание. Искусственный интеллект Изображение предоставлено компанией Abridge. Для…

Мар 5, 2026
Руководство по Kedro: ваш готовый к внедрению инструментарий для анализа данных.

Руководство по Kedro: ваш готовый к внедрению инструментарий для анализа данных.

В этой статье представлены и подробно рассмотрены основные функции Kedro, а также познакомят вас с его ключевыми концепциями для лучшего понимания перед тем, как углубиться в изучение этого фреймворка для решения реальных задач в области анализа данных.…

Мар 5, 2026
Цифровая сеть и технологическая сфера, соединенные световым потоком.

Разница между начинающими и опытными специалистами по анализу данных заключается не в коде.

Почему моя одержимость сложными алгоритмами на самом деле тормозила мою карьеру. Делиться Изображение предоставлено автором (создано с помощью Nano Banana Pro) Если вы потратите пять минут на LinkedIn или что-то подобное, вы заметите острую дискуссию в индустрии…

Мар 5, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых