Udgivet

"Lysets hastighed er en universel hastighedsgrænse, men tankens hastighed er en anden sag." - Michio Kaku, berømt teoretisk fysiker og futurist.

Vi står på kanten af ​​en kvanterevolution. Muligheden for at bruge kvantemekanik til komplekse systemer er spændende. På HQS leder vores team denne indsats. Vi bruger kvanteteknologi til at flytte grænserne inden for områder som beregningsfysik og molekylær dynamik.

Klassiske computere rammer en hukommelsesmur, men kvantesimulering kan bryde igennem. Vores kvantemodeller behøver kun én qubit hukommelse, i modsætning til klassiske modeller, der kræver mere og mere. Det betyder lavere omkostninger og bedre nøjagtighed i simuleringen af ​​komplekse processer.

Kvantesimulering: Modellering af komplekse systemer med kvantecomputere

Vores kvante-simuleringssoftware ændrer spillereglerne inden for områder som kemi og farmaceutiske produkter samt halvledere og fotonik. Ved at bruge kvantesystemer kan vi forudsige processer på atomniveau med forbløffende nøjagtighed. Dette åbner døre for nye innovationer, der vil forme vores fremtid.

Nøgleforsøg

  • Kvantesimulering tilbyder en ny måde at modellere på komplekse systemer, ved hjælp af kvantemekanik.
  • HQS fører an i denne kvanterevolution med avanceret software og konsulenttjenester.
  • Vores kvantemodeller behøver kun én qubit hukommelse, hvilket undgår hukommelsesproblemerne ved klassiske computere.
  • Vores software kan fremskynde processer, reducere omkostninger og føre til gennembrud på mange områder.
  • Værktøjer som qoqo og struqture fra HQS gør det nemt at arbejde med kvantecomputere og simulatorer nemmere, hvilket hjælper med at fremme kvanteteknologi.

Introduktion til kvantesimulering

Kvanteteknologier kan ændre den måde, vi studerer og forudsiger komplekse systemer på . De hjælper os med at forstå alt fra trafikmønstre til finansielle markeder. Men komplekse systemer er svære at modellere, fordi de skal lagre en masse information fra fortiden.

Forståelse af komplekse systemer og deres udfordringer

Komplekse systemer er overalt omkring os, fulde af komplekse interaktioner. De er svære at forudsige med gamle metoder. Kompleksiteten og begrænsningerne ved klassiske simuleringer gør det svært at forstå og træffe beslutninger om dem.

Potentialet ved kvanteteknologier til modellering

Kvanteberegninger kan håndtere komplekse systemer bedre end gamle computere. De bruger qubits til at simulere komplekse systemer. Dette har ført til store opdagelser inden for materialevidenskab og fysik.

Kvantesimulering bruger qubits, der kan være både 0 og 1 på én gang. Dette gør det muligt for kvantecomputere at udføre komplekse beregninger bedre end ældre computere. Kvanteporte som Hadamard og CNOT-porten hjælper med at styre disse qubits.

Kvantesimulering kan hjælpe os med at opdage nye materialer og forudsige kemiske reaktioner. Det kan også give os indsigt i fysikkens grundlæggende love. I takt med at kvanteberegninger vokser, vil kvantesimulering også få større indflydelse på mange områder.

Vigtig kvante simuleringsstatistikVærdi
Antal qubits krævet for nøjagtig repræsentation af komplekse systemerLarge
Felter med vigtige opdagelser fra kvantesimuleringMaterialevidenskab, kemi, fysik af kondenseret stof
Begrænsninger ved klassiske simuleringerEksponentiel kompleksitet, begrænset præcision, manglende evne til at indfange kvanteeffekter, begrænset omfang
udnyttelse af quantum computingParallelle beregninger, effektiv udforskning af løsningsrum
Nøglekvanteporte brugt i kvantesimuleringHadamard-porten, CNOT-porten
potentielle anvendelser af kvantesimuleringMaterialedesign, molekylær modellering, grundlæggende fysik

"Kvantesimulering har allerede ført til vigtige opdagelser inden for materialevidenskab, kemi og fysik af kondenseret stof."

Væksten inden for kvanteberegning vil gøre kvantesimulering vigtigere. Det vil give os nye indsigter og ændre, hvordan vi håndterer komplekse systemer.

Kvantesimulering: Modellering af komplekse systemer med kvantecomputere

Kvantesimulering er et kraftfuldt værktøj til komplekse systemer. Kvantecomputere har ændret spillet. Forskere bruger kvantemodeller , der kan simulere komplekse processer med blot én qubit, den grundlæggende enhed for kvanteinformation. Det betyder, at de kræver meget mindre hukommelse end klassiske modeller.

Disse kvantemodeller behøver kun én qubit hukommelse, i modsætning til klassiske modeller, der kræver mere hukommelse, efterhånden som de tilføjer flere data. Denne nye måde at modellere komplekse systemer på kan føre til store innovationer. Den kan afdække nye indsigter inden for områder som fysik, kemi og materialevidenskab.

Udforskning af potentialet i kvantesimulering

Kvantecomputere kan effektivt simulere molekyler og materialer ved at følge kvantemekanikken. Dette giver dem en fordel i forhold til klassiske computere i simuleringen af ​​komplekse systemer. Der findes to typer kvantesimulering: analog og hybrid.

Analog simulering bruger færre ressourcer og bygger en kvantecomputer som det system, den simulerer. Hybrid simulering bruger både kvante- og klassiske algoritmer til at studere kvantetilstande, især for små NISQ-processorer uden fejlkorrektion.

Digital simulering opdeler simuleringen i korte tidstrin og kræver flere qubits og fejlkorrektion til store simuleringer. Kvantesimulering har vist et stort potentiale i forskellige kvantekemiske anvendelser såsom lægemiddelopdagelse, materialedesign og katalysatoroptimering.

Overvindelse af udfordringer i kvantesimulering

Selvom kvantesimulering er lovende, er der udfordringer. I øjeblikket kan vi kun udføre kvantesimulering med omkring 20 qubits. Simulering af molekyler på kvantecomputere har gjort fremskridt med algoritmer som VQE til støjende enheder.

Ab initio-simulering af faststofmaterialer på kvantecomputere er stadig tidligt. Det er svært at nå den termodynamiske grænse. Forskere undersøger kvanteindlejringsteori for at opdele store systemer i mindre dele for bedre beregning.

De har gjort fremskridt med at anvende kvanteindlejring på faste stoffer, hvilket gør det lettere at simulere store systemer. Målet er at forbedre kvanteberegninger til at løse store udfordringer som superledning og katalyse. Efterhånden som kvantesimulering vokser, vil vi sandsynligvis se flere gennembrud inden for kompleks systemmodellering.

Reduktion af hukommelseskrav med kvantemodeller

Klassiske modeller, der bruger kunstig intelligens, bliver større og kræver mere hukommelse. De har milliarder eller endda billioner af parametre. Dette gør det meget vigtigt at finde en mere effektiv løsning. [Et team af forskere fra forskellige steder har lavet kvantemodeller , der kan simulere komplekse processer med meget mindre hukommelse. De bruger kun én qubit hukommelse.]

Klassiske modellers hukommelsesflaskehals

Nuværende klassiske modeller kræver meget hukommelse, hvilket ofte betyder at man skal vælge mellem hukommelsesprisen og hvor nøjagtige de er. Dette er blevet et stort problem, da hukommelsesbehovet stiger mere end hundrede gange hvert andet år.

Kvantemodellers fordel med enkelt-qubit-hukommelse

På den anden side behøver kvantemodellerne kun én qubit hukommelse. Dette store fald i hukommelsesbehovet kan ændre, hvordan vi bruger kvanteteknologier i kompleks systemmodellering.

metricKlassiske modellerKvantemodeller
HukommelseskravMilliarder eller billioner af parametreEnkelt qubit hukommelse
Hukommelsesomkostninger vs. prædiktiv nøjagtighedAfvejning påkrævetMarkant reducerede hukommelsesomkostninger

Oprettelsen af ​​disse kvantemodeller kan starte en revolution inden for modellering af komplekse systemer. De kan simulere komplekse processer med langt mindre hukommelse. Dette gennembrud kan ændre mange felter, såsom finansiel modellering og signalanalyse , og bidrage til at fremme kvanteforstærkede neurale netværk.

"Kvanteteknologier kan give modeller af ikke-Markovianske processer mulighed for at opnå højere præcision med en enkelt qubit hukommelse sammenlignet med klassiske modeller med samme hukommelsesdimension."

Fotonisk implementering af kvantemodeller

Vores team arbejdede sammen med University of Science and Technology of China (USTC) for at teste kvantemodeller. Fotonisk implementering er et godt valg til kvanteberegning i små skalaer. Det er præcist og har færre fejl end store kvantecomputere.

USTC brugte en 12×12 fotonisk processor til kvantesimulatoren. Det startede med 3 enkeltfotoner i 4 tilstande. Denne opsætning havde den rette blanding af dele, der var nødvendige til kvantemodellerne. Den havde også god kontrol og mistede ikke information let.

fotonisk implementering

Målet var at vise, hvordan den kvantefotoniske processor kunne udføre universel, reversibel ligevægt og gaussificering . De brugte matematik til at se, hvordan outputtet ændrede sig. Dette blev gjort med specielle detektorer, der næsten kunne fortælle, hvor mange fotoner der var.

Dette eksperiment viste, at kvantemodeller kan slå klassiske metoder i komplekse simuleringer. De kræver også mindre hukommelse. Dette kan føre til store ændringer inden for områder som finans , signalanalyse og forbedring af neurale netværk med fotonisk implementering af kvanteteknologi.

Opnåelse af højere nøjagtighed med kvantesimulering

Vores team har gjort store fremskridt inden for kvantesimulering . Vi har nået nye højder inden for modellering af komplekse systemer . Ved hjælp af kvantefotonik har vi overgået traditionelle metoder i hastighed og nøjagtighed.

Kvantecomputere har normalt et par dusin qubits. Men vi har fundet måder at bruge op til 10 gange færre qubits uden at miste nøjagtighed. Dette giver os mulighed for at simulere store kemiske systemer bedre end nogensinde før.

For eksempel ramte vores simulator den elektroniske struktur af 10 hydrogenatomer i en ring. Dette ville være vanskeligt eller for dyrt med gamle metoder. Vi reducerede også kvantebølgefunktioner ved hjælp af matrixprodukttilstande. Dette gør simulering med lav til moderat entanglement mulig.

Selvom kvanteenheder kan have fejl på op til 1% pr. operation, har vi fundet måder at overvinde dette på. Vores statistiske analyse og kvantefotoniks teknologi med lave fejl hjælper os med at overvinde nuværende enhedsfejl på få timer.

Vores arbejde inden for kvantesimulering , højere nøjagtighed og kvantefotonik-arkitektur med lav fejl åbner døre inden for materialevidenskab, kemi og mere. I takt med at vi udforsker kvanteteknologi yderligere, ser fremtiden for videnskabelig modellering og simulering meget lovende ud.

Potentielle applikationer og fremtidige retninger

Vores forskning i kvantesimulering viser dens enorme potentiale. Vi er spændte på at se, hvor det kan føre hen. Vi ser på, hvordan det kan hjælpe på mange områder, såsom finans og signalanalyse.

Udforskning af fordelene ved varmeafledning ved kvantemodellering

Gamle computere bliver meget varme og bruger meget energi. Kvantecomputere bliver muligvis ikke så varme, hvilket kan spare energi. Dette kan gøre computere hurtigere og bruge mindre strøm.

Potentielle anvendelsesscenarier inden for finans, signalanalyse og neurale netværk

Vi undersøger mange måder, hvorpå kvantecomputere kan hjælpe. Inden for finanssektoren kan de forbedre styringen af ​​penge og forudsigelsen af ​​risici. De kan også ændre den måde, vi analyserer signaler på, og forbedre neurale netværk.

Vi er begejstrede for fremtiden for kvantesimulering. Det kan ændre mange brancher. Ved at bruge kvantecomputere kan vi løse komplekse problemer hurtigere og mere præcist.

Kvantemodellering

"Kvanteberegninger kan være for det 21. århundrede, hvad den første personlige computer var for det 20. århundrede – en transformerende teknologi, der ændrer alt."

Skalering til højere dimensionelle kvantehukommelser

Vi dykker dybere ned i kvantesimulering med det formål at skalere vores arbejde til højere dimensionelle kvantehukommelser . Vores team har allerede gjort store fremskridt med en enkelt qubit. Nu er vi klar til at tackle komplekse systemer.

Vores metode koder komplekse gitre i enklere modeller. Dette giver os mulighed for effektivt at simulere komplekse systemer. Vi har med succes simuleret systemer i op til fire dimensioner på IBMs kvanteprocessorer.

Denne metode viser stort potentiale til håndtering af store systemer. Den er hurtigere end traditionelle computere. Ved at bruge reel plads til højere dimensionelle gitre har vi overvundet de sædvanlige udfordringer med NISQ-enheder.

NøglemetrikForbedring
Resource SkaleringGunstig sammenlignet med klassisk beregning
GitterdimensionalitetSimulering op til 4 dimensioner
Kvante hardwareImplementeret på IBM superledende qubits

Vi har kortlagt komplekse gitre til 1D-kvantekæder. Dette har frigjort NISQ-hardwares potentiale til at simulere komplekse systemer. Dette gennembrud åbner døre for mere skalering og højere dimensionelle kvantehukommelser.

"Kvantecomputere sigter mod at simulere systemer med ressourcer, der skalerer godt med systemstørrelsen."

Vores team er dedikeret til at udforske nye måder at bruge kvantesystemer på. Ved at fokusere på skalering og højere dimensionelle kvantehukommelser er vi sikre på, at vi kan gøre store fremskridt inden for kompleks systemmodellering. Dette vil føre til gennembrud inden for forskellige videnskabelige områder.

Konklusion

Kvantemodeller, der arbejder med kun én qubit hukommelse, er et stort spring fremad. De gør det meget nemmere at simulere komplekse processer. Det betyder, at vi nu kan studere komplekse systemer med mindre hukommelse end før.

Dette gennembrud forventes at ændre den måde, vi forstår og analyserer komplekse fænomener på. Med flere investeringer og ny teknologi vil vi se endnu flere forbedringer inden for kvantesimulering. Disse fremskridt vil ændre den måde, vi studerer komplekse ting på.

Kvantesimulering har mange anvendelser, såsom at studere kvante-mange-legeme-systemer og forbedre komplekse kliniske studier . Kvantemekanik lader os se ting, vi ikke kunne før. Dette åbner op for nye måder at løse problemer og få indsigt på.

I takt med at vi fortsætter med at udforske kvantesimulering, står vi på tærsklen til store forandringer. Vi vil være i stand til at modellere komplekse systemer på nye måder. Dette vil påvirke mange felter og industrier.

Kort sagt er kvantesimulering afgørende for at forstå komplekse systemer bedre og hurtigere. Det åbner nye veje for opdagelser og innovation. Dette vil forme fremtiden for videnskab og teknologi.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er de betydelige fremskridt, der er gjort med kvanteteknologier til modellering af komplekse systemer?

Forskere har taget et stort spring med kvantemodeller. De kan nu simulere komplekse processer med blot én qubit hukommelse. Dette er meget mindre end hvad klassiske modeller har brug for. Dette kan ændre, hvordan vi modellerer ting som trafik, vejr og finansmarkeder.

Hvordan håndterer kvantemodeller hukommelsesflaskehalsen i klassiske modeller?

Klassiske modeller, der bruger kunstig intelligens, kræver meget mere hukommelse og bliver værre hvert andet år. De er nødt til at afveje hukommelse og deres nøjagtighed. Men kvantemodeller behøver kun én qubit hukommelse. Dette gør dem meget mere effektive.

Hvordan implementerede og testede forskerne kvantemodellerne?

Forskerne arbejdede sammen med University of Science and Technology of China (USTC). De brugte en fotonbaseret kvantesimulator til modellerne. Denne metode er meget pålidelig og giver dem mulighed for at lave færre fejl end andre kvantecomputere.

Hvad var de vigtigste resultater af forskernes arbejde?

Holdet fik mere præcise resultater end nogen klassisk simulator med den samme hukommelse. De satte deres kvantesimulator op til at modellere en proces. På denne måde lavede de færre fejl end de fleste kvantecomputere i dag.

Hvad er nogle potentielle anvendelser og fremtidige retninger for denne forskning?

Denne forskning åbner op for nye områder at udforske, såsom hvordan den muligvis bruger mindre varme end klassiske modeller. Den kan også bruges inden for finans , signalanalyse og kvante- neurale netværk . De næste skridt inkluderer at undersøge disse områder og bruge større kvantehukommelser.

Kilde links