Buchi neri, entanglement e limiti del calcolatore elettronico quantico

Buchi neri, entanglement e limiti del calcolatore elettronico quantico

Buchi neri, entanglement e limiti del calcolatore elettronico quantico

Ipotizziamo in quanto una tale – la chiameremo Alice – abbia un volume di segreti affinche vuole demolire, e che percio lo getti per un buca triste per calibro di lato. Particolare giacche i buchi neri sono i piu veloci demolitori della natura, agendo maniera giganteschi tritarifiuti, i segreti di Alice sono abbastanza al sicuro, esattamente?

Dunque supponiamo cosicche la sua parte avversa, Bob, abbia un elaboratore quantistico cosicche e entangled al apertura fosco. (Nei sistemi quantistici entangled, le azioni eseguite contro una particella influenzano per sistema similare i loro convivente entangled, autonomamente dalla tratto e addirittura se alcuni scompaiono mediante un catapecchia fosco).

Un rinomato esperimento intellettuale di Patrick Hayden e John Preskill dice cosicche Bob puo osservare alcune particelle di esempio che escono dai bordi di un buca negro. Appresso Bob puo servirsi quei fotoni mezzo qubit (l’unita di elaborazione di base del congettura quantico) corso le porte logiche del adatto cervello elettronico quantico in palesare la fisica specifico perche ha portato il confusione nel opera di Alice. Da attuale puo rifare il testo.

Eppure non dunque sopra premura. Il nostro recente fatica sull’apprendimento meccanico quantico suggerisce giacche il registro di Alice potrebbe succedere evaporato in di continuo, posteriormente incluso.

Pc quantistici in istruirsi la meccanismo quantistica Alice potrebbe non sentire per niente la eventualita di offuscare i suoi segreti mediante un buco triste. Malgrado cio, il nostro originale teorema no-go sul confusione (scrambling) dell’informazione ha un’applicazione nel ripulito concreto durante includere i sistemi casuali e caotici nei campi durante cateratta ampliamento dell’apprendimento istintivo quantistico, della termodinamica quantistica e della materia dell’informazione quantistica.

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Richard Feynman, unito dei grandi fisici del XX secolo, ha buttato il fondo dell’informatica quantistica con un periodo del 1981, in quale momento ha proposto di incrementare i elaboratore quantistici modo spianata naturale a causa di inventare i sistemi quantistici. Sono evidentemente difficili da apprendere in altro modo.

Il nostro gruppo al Los Alamos National Laboratory, contemporaneamente ad altri collaboratori, si e attento sullo universita degli algoritmi durante i cervello elettronico quantistici e, in caratteristica, sugli algoritmi di studio istintivo – cio giacche alcuni amano chiamare ingegno finto. La analisi intende far insegnamento su quali tipi di algoritmi funzioneranno concretamente sui computer quantistici esistenti, disturbati dal baraonda e circa sequenza intermedia, nonche circa questioni irrisolte della meccanismo quantistica mediante complesso.

Per particolare, abbiamo esaminato la apprendistato degli algoritmi quantistici variazionali. Essi configurano un aspetto di risoluzione dei problemi ove i picchi rappresentano i punti ad alta grinta (indesiderati) del metodo, o dubbio, e le valli sono i valori per bassa forza (auspicati). A causa di incrociare la soluzione, l’algoritmo si fa carreggiata di traverso un aspetto rigoroso, candidato le sue caratteristiche una alla avvicendamento. La opinione si trova nella gola con l’aggiunta di profonda.

L’entanglement ingresso al rimescolio Ci siamo chiesti nel caso che potessimo attribuire l’apprendimento involontario quantico verso assimilare il sconvolgimento. Attuale fatto quantistico avviene dal momento che l’entanglement cresce sopra un metodo prodotto di molte particelle oppure atomi. Pensate alle condizioni iniziali di presente sistema maniera una qualita di insegnamento – il libro di Alice, verso campione. Coraggio strada affinche l’entanglement tra le particelle all’interno del metodo quantico cresce, l’informazione si diffonde estesamente; questo rimescolamento dell’informazione e la importante attraverso afferrare il guazzabuglio quantistico, la cognizione dell’informazione quantistica, i circuiti casuali e una raggruppamento di estranei argomenti.

L’entanglement dei qubit verso capire i buchi neri

Un apertura negro e il rimescolatore finale. Esplorandolo per mezzo di un algoritmo quantistico variazionale contro un calcolatore elettronico quantistico astratto entangled col interruzione buio, potremmo esplorare la riproducibilita contro ampia scala e l’applicabilita dell’apprendimento automatico quantico. Potremmo e imparare una cosa di insolito sui sistemi quantistici in generale. La nostra piano epoca di adoperare un algoritmo quantistico variazionale giacche avrebbe logorato i fotoni sfuggiti attraverso capire la sviluppo del apertura nero. L’approccio sarebbe una norma di ottimizzazione, ora una volta, perche cattura nel ambiente esatto il base ancora abietto.

Dato che lo trovassimo, riveleremmo la sviluppo all’interno del buca nero. Bob potrebbe impiegare queste informazioni in interpretare il codice del rimescolatore e ricostituire il registro di Alice.

Dunque inaspettatamente il problema. L’esperimento mentale di Hayden-Preskill presuppone giacche Bob possa provocare le dinamiche del buca scuro giacche stanno rimescolando le informazioni. Al posto di, abbiamo scoperchiato cosicche la temperamento stessa del sconvolgimento impedisce verso Bob di comprendere quelle dinamiche.

Con arresto verso un altura depresso vedete fine: l’algoritmo si e chiuso contro un altura sconfortato (barren plateau) cosicche, nell’apprendimento meccanico, e infelice maniera sembra. Durante l’addestramento dell’apprendimento automatico, un tavolato desolato rappresenta singolo zona di ardire dei problemi cosicche e integralmente tondo, in quanto l’algoritmo puo contattare. Con codesto paesaggio senza caratteristiche, l’algoritmo non puo afferrare la controversia canto il basso; non c’e un prassi onesto contro il minimo di sicurezza. L’algoritmo gira verso vuoto, inadeguato di capire alcune cose di ingenuo. Non riesce a accorgersi la soluzione.

Il nostro derivante teorema no-go dice cosicche qualsivoglia piano di studio meccanico quantico incontrera il riverito pianoro deserto in quale momento verra applicata a un processo di rimescolamento oscuro.

La buona notizia e perche la maggior parte dei processi fisici non e percio complessa mezzo i buchi neri, e spesso avremo una comprensione preambolo delle sue dinamiche, poi il teorema no-go non rimprovero l’apprendimento automatico quantico. Dobbiamo semplice scegliere diligentemente i problemi a cui applicarlo. Ed e incerto giacche avremo opportunita molto in fretta dell’apprendimento automatizzato quantico in esaminare all’interno di un catapecchia negro attraverso imparare il libro di Alice, o qualsivoglia altra cosa.

Quindi, Alice puo alloggiare tranquilla sul prodotto affinche i suoi segreti sono al capace, dopo tutto.

(L’originale di presente oggetto e stato stampato riguardo a “Scientific American” il 4 luglio 2020. Traduzione ed editing a accuratezza di Le Scienze. Copia autorizzata, tutti i diritti riservati.)

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