Freitag, Juni 24, 2022
StartTECHNOLOGIEEs hat sich gezeigt, dass Quantencomputer gegenüber einigen Aktivitäten einen „Quantenvorteil“ haben

Es hat sich gezeigt, dass Quantencomputer gegenüber einigen Aktivitäten einen „Quantenvorteil“ haben

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Quantencomputer sind nicht nur bei einigen Aufgaben gegenüber klassischen Computern im Vorteil, sie sind laut einem neuen mathematischen Beweis auch exponentiell schneller.

Es ist offiziell: Es gibt jetzt Hinweise darauf, dass Quantencomputer einige Aufgaben exponentiell schneller erledigen können als klassische Computer und ihre Nützlichkeit erheblich steigern könnten.

Quantencomputer verwenden Quantenbits oder Qubits, um Informationen zu messen und zu extrahieren. Im Gegensatz zu klassischen Computerbits, die 1 oder 0 speichern können, können Qubits mehrere Werte gleichzeitig speichern. Dies gibt ihnen theoretisch einen enormen Geschwindigkeitsvorteil gegenüber herkömmlichen Computern und Algorithmen. Es war jedoch nicht einfach zu beweisen, dass Maschinen diesen Quantenvorteil haben und normale Maschinen tatsächlich schlagen können.

Im Jahr 2018 wurde beispielsweise ein Beispiel für einen Quantenvorteil – für Empfehlungssysteme wie die, die Sie vielleicht auf Netflix oder Amazon finden – auf den Kopf gestellt und es wurde nachgewiesen, dass sie mit einem klassischen Algorithmus erreichbar sind.

Nun aber haben Hsin-Yuan Huang vom California Institute of Technology und seine Kollegen mathematisch gezeigt, dass Quantencomputer bei manchen Aufgaben nicht nur im Vorteil sein können, sondern auch exponentiell schneller sein können.

„Wir haben jetzt den richtigen mathematischen Rahmen, um diese exponentielle Trennung zu demonstrieren“, sagt Huang. Die Leute sagen nicht mehr, dass es möglich ist, eine exponentiell gesteigerte Beschleunigung zu erreichen, sondern sind sehr pessimistisch, sagt er. „Es ist wie eine Achterbahnfahrt.“

Huang und sein Team verwendeten ihren mathematischen Rahmen, um den Geschwindigkeitsvorteil gegenüber drei großen Klassen von Quantenproblemen zu demonstrieren, die das Messen und Vorhersagen der Eigenschaften eines Quantensystems, das Extrahieren von Informationen aus verrauschten realen Signalen und das Lernen, wie sich Quantensysteme im Laufe der Zeit verändern, beinhalteten . Für jedes Problem zeigten sie, dass die klassische Version des Experiments exponentiell häufiger ausgeführt werden müsste.

Im Gegensatz zu früheren Beispielen für Quantenvorteile wie Boson-Sampling könnten diese Probleme nützliche Anwendungen haben, z. B. den Bau fortschrittlicher Sensoren zur Erkennung von Gravitationswellen oder die Messung komplexer biologischer Systeme.

Die Forscher führten dann zwei Experimente durch, die diesen Vorteil auf dem Quantencomputer Sycamore von Google demonstrierten, der durch das Vorhandensein von statistischem Rauschen erschwert wurde, das in ihren Tests nicht abgedeckt wurde.

Das erste Experiment hat die Quanteneigenschaften eines Systems gemessen, das für klassische Computer aufgrund der Unschärferelation unzugänglich ist, die beispielsweise besagt, dass wir nicht gleichzeitig Ort und Impuls von Teilchen sicher sein können. Beim zweiten Experiment ging es darum, herauszufinden, ob ein Quantenprozess derselbe ist, egal ob er zeitlich rückwärts oder vorwärts durchgeführt wird, was in der Kern- und Hochenergiephysik wichtig sein könnte.

„Die Autoren können zeigen, dass es einige Experimente gibt, bei denen es eine untere Grenze für die Anzahl der Proben gibt, die mit einem klassischen Computer benötigt werden“, sagt Ashley Montanaro von der University of Bristol im Vereinigten Königreich. „Ich kann diese Grenze sogar mit einem lauten Quantencomputer überwinden, was für mich angesichts des frühen Stadiums der heutigen Quantenhardware eine sehr beeindruckende Leistung ist.“

Obwohl die Struktur, die Huang und sein Team entwickelt haben, allgemein ist, haben sie sie nur für bestimmte Klassen von Problemen verwendet. Zukünftige Arbeiten müssen den Quantenvorteil für viele andere Quantenprobleme explizit demonstrieren, sagt Huang.

Zeitschriftenreferenz: WissenschaftDOI: 10.1126 / science.abn7293

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