Ученые обнаружили, что квантовые компьютеры забывают большую часть своей работы.

Представьте себе сложную цепочку домино, где каждая фишка должна ударить следующую в идеальной последовательности, чтобы получить удовлетворительный конечный результат.

Квантовые схемы работают аналогичным образом. Они состоят из множества небольших шагов, называемых операциями, которые совместно обрабатывают информацию в высоко скоординированном режиме.

Теперь представьте, что эти доминошки слегка неустойчивы. В квантовых системах такая нестабильность известна как «шум». На первый взгляд это может показаться незначительным, но даже небольшие возмущения со временем могут накапливаться и нарушать всю последовательность.

Как шум ограничивает вычислительную мощность квантовых вычислений

Это поднимает важный вопрос. Если каждый шаг в квантовой схеме подвержен влиянию шума, дает ли увеличение сложности по-прежнему преимущество? Квантовые схемы необходимы для таких технологий, как квантовые компьютеры, которые призваны решать задачи, недоступные для классических машин.

Новое теоретическое исследование подробно изучило этот вопрос. Исследователи обнаружили, что шум накладывает строгий практический предел на глубину квантовой схемы, то есть на количество шагов, которые могут быть выполнены последовательно. Они также показали, что шум может упростить моделирование частей этих схем с помощью классических компьютеров.

Исследование проводилось под руководством Армандо Ангрисани и Ихуи Квек из EPFL, Антонио Анны Меле из Свободного университета Берлина и Даниэля Штилька Франса из Копенгагенского университета. Результаты были опубликованы в журнале Nature Physics.

Почему важны только заключительные шаги

Чтобы понять влияние шума, команда исследовала большие группы квантовых схем, построенных на основе простых операций с двумя кубитами. Их модель включала реалистичные условия, в которых каждый кубит подвергается воздействию шума после каждого шага.

Используя математический анализ, они отследили, как влияние каждого слоя распространяется по схеме. Результаты показали, что в большинстве зашумленных квантовых схем только последние несколько шагов оказывают существенное влияние на результат.

Даже когда схемы спроектированы очень сложными, влияние предыдущих операций постепенно исчезает. В сравнении с домино кажется, что только последние элементы определяют конечный результат.

Это имеет реальные последствия. Когда квантовый компьютер используется для вычисления таких свойств, как энергия или состояние кубита, результат в значительной степени определяется последними слоями. Более ранние операции фактически «забываются» по мере накопления шума.

Почему зашумленные квантовые схемы все еще можно обучать

Полученные результаты также помогают объяснить, почему зашумленные квантовые схемы все еще можно корректировать или «обучать» для выполнения определенных задач. Изменение настроек схемы может повлиять на результат, но главным образом потому, что конечные слои продолжают играть активную роль.

В результате, глубоко заряженная схема, подверженная воздействию шума, ведет себя во многом так же, как и более поверхностная. Добавление большего количества шагов не обязательно повышает производительность, поскольку большинство ранних шагов больше не вносят существенного вклада.

Что это значит для будущих квантовых технологий?

Данная работа дает более четкое представление о том, чего реально могут достичь современные квантовые машины. Простое увеличение глубины схемы вряд ли приведет к улучшению результатов во многих распространенных задачах, особенно в тех, которые основаны на локальных измерениях.

Дальнейший прогресс, вероятно, будет зависеть от снижения уровня шума или разработки схем, способных эффективно функционировать, несмотря на него. Исследование также указывает на потенциальное заблуждение. Шумные схемы могут казаться обучаемыми, но это отчасти потому, что шум уже снизил их эффективную сложность. Восприятие шума как простого размытия может привести к нереалистичным ожиданиям относительно истинных возможностей квантовых вычислений.

Авторы

• Свободный университет Берлина
• EPFL
• Сорбоннский университет
• Чикагский университет
• Институт им. Генриха Герца им. Фраунгофера
• ENS Лион
• MIT

Источник: www.sciencedaily.com