Buchi neri, entanglement e limiti del PC quantistico

  • on December 23, 2021
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Buchi neri, entanglement e limiti del PC quantistico

Ipotizziamo cosicche una uomo – la chiameremo Alice – abbia un elenco di segreti perche vuole sterminare, e giacche dunque lo getti con un tugurio buio per piatto di mano. Certo cosicche i buchi neri sono i piu veloci demolitori della natura, agendo che giganteschi tritarifiuti, i segreti di Alice sono moderatamente al affidabile, giusto?

Occasione supponiamo giacche la sua oppositore, Bob, abbia un computer quantico perche e entangled al apertura buio. (Nei sistemi quantistici entangled, le azioni eseguite circa una particella influenzano mediante modo similare i loro socio entangled, liberamente dalla tratto e anche nell’eventualita che alcuni scompaiono sopra un tugurio triste).

Un celebrato saggio cerebrale di Patrick Hayden e John Preskill dice perche Bob puo adempiere alcune particelle di esempio in quanto escono dai bordi di un buca buio. Indi Bob puo adottare quei fotoni modo qubit (l’unita di analisi di base del astuzia quantico) contatto le porte logiche del proprio elaboratore quantistico per confidare la fisica specifico cosicche ha portato il caos nel opera di Alice. Da presente puo rifondare il elenco.

Eppure non tanto in sollecitudine. Il nostro fresco attivita sull’apprendimento involontario quantistico suggerisce cosicche il tomo di Alice potrebbe capitare evaporato in costantemente, poi compiutamente.

Pc quantistici verso controllare la meccanismo quantistica Alice potrebbe non vestire in nessun caso la possibilita di offuscare i suoi segreti in un interruzione nero. Ciononostante, il nostro inesperto teorema no-go sul rimescolio (scrambling) dell’informazione ha un’applicazione nel mondo evidente per capire i sistemi casuali e caotici nei campi sopra corrente sviluppo dell’apprendimento involontario quantistico, della termodinamica quantistica e della conoscenza dell’informazione quantistica.

Richard Feynman, unito dei grandi fisici del XX secolo, ha scaraventato il fondo dell’informatica quantistica con un discussione del 1981, laddove ha proposto di accrescere i elaboratore quantistici mezzo programma comune verso fingere i sistemi quantistici. Sono per opinione comune difficili da studiare oppure.

Il nostro branco al Los Alamos National Laboratory, accordo ad estranei collaboratori, si e raccolto sullo schizzo degli algoritmi a causa di i calcolatore elettronico quantistici e, mediante individuare, sugli algoritmi di studio robotizzato – cio in quanto alcuni amano convocare intelligenza artificiale. La ricognizione intende far bagliore su quali tipi di algoritmi funzioneranno realmente sui computer quantistici esistenti, disturbati dal rumore e contro rapporto intermedia, pure contro questioni irrisolte della congegno quantistica mediante sommario.

Durante caratteristica, abbiamo affettato la allineamento degli algoritmi quantistici variazionali. Essi configurano un aspetto di decisione dei problemi se i picchi rappresentano i punti ad alta vivacita (indesiderati) del impianto, ovvero incognita, e le valli sono i valori a bassa decisione (auspicati). Verso trovare la risoluzione, l’algoritmo si fa carreggiata di sbieco un panorama rigoroso, candidato le sue caratteristiche una alla acrobazia. La opinione si trova nella bacino oltre a profonda.

L’entanglement porta al rimescolio Ci siamo chiesti nel caso che potessimo attribuire l’apprendimento automatico quantistico verso capire il sconvolgimento. Codesto avvenimento quantistico avviene in quale momento l’entanglement cresce con un metodo atto di molte particelle oppure atomi. Pensate alle condizioni iniziali di questo istituzione modo una tipo di insegnamento – il tomo di Alice, in caso. Strada strada affinche l’entanglement tra le particelle all’interno del impianto quantico cresce, l’informazione si diffonde diffusamente; questo rimestamento dell’informazione e la aspetto durante capire il trambusto quantico, la materia dell’informazione quantistica, i circuiti casuali e una sfilza di altri argomenti.

L’entanglement dei qubit verso comprendere i buchi neri

Un tugurio scuro e il rimescolatore risolutivo. Esplorandolo mediante un algoritmo quantistico variazionale sopra un computer quantistico teorico entangled col interruzione nero, potremmo tastare la riproducibilita riguardo a ampia sequenza e l’applicabilita dell’apprendimento automatizzato quantistico. Potremmo anche apprendere una cosa di originale sui sistemi quantistici per vago. La nostra idea era di utilizzare un algoritmo quantistico variazionale perche avrebbe utilizzato i fotoni sfuggiti verso conoscere la sviluppo del tugurio negro. L’approccio sarebbe una metodo di razionalizzazione, ora una volta, che cerca nel zona rigoroso il segno piuttosto abietto.

Nell’eventualita che lo trovassimo, riveleremmo la sviluppo all’interno del apertura nero. Bob potrebbe impiegare queste informazioni in comprendere il etichetta del rimescolatore e ripristinare il registro di Alice.

Ora vedete il dubbio. L’esperimento psichico di Hayden-Preskill presuppone cosicche Bob possa provocare le dinamiche del buco triste che stanno rimescolando le informazioni. Anzi, abbiamo indifeso perche la indole stessa del sconvolgimento impedisce verso Bob di conoscere quelle dinamiche.

In stallo circa un altura afflitto Ecco affinche: l’algoritmo si e agganciato verso un acrocoro depresso (barren plateau) perche, nell’apprendimento automatizzato, e depresso appena sembra. Nel corso di l’addestramento dell’apprendimento istintivo, un pianoro afflitto rappresenta uno spazio di coraggio dei problemi perche e completamente scodella, verso quanto l’algoritmo puo vedere. Per questo aspetto privato di caratteristiche, l’algoritmo non puo afferrare la inclinazione richiamo il calato; non c’e un cammino pallido verso il meno di decisione. L’algoritmo gira per mancanza, inadeguato di conoscere alcune cose di inesperto. Non riesce verso afferrare la spiegazione.

Il nostro risultante teorema no-go dice che ogni abilita di assimilazione robotizzato quantico incontrera il riverito tavolato sconfortato in quale momento verra applicata verso un processo di confusione senza fama.

La buona annuncio e che la maggior porzione dei processi fisici non e tanto complessa come i buchi neri, e numeroso avremo una coscienza preparativo delle sue dinamiche, dunque il teorema no-go non critica l’apprendimento robotizzato quantico. Dobbiamo soltanto anteporre con cautela i problemi a cui applicarlo. Ed e dubbio in quanto avremo opportunita molto rapido eliminar dating.com dell’apprendimento automatico quantico in osservare all’interno di un buca fosco attraverso apprendere il registro di Alice, ovverosia qualunque altra cosa.

Cosi, Alice puo abitare tranquilla sul atto perche i suoi segreti sono al onesto, dopo insieme.

(L’originale di corrente oggetto e situazione pubblicato riguardo a “Scientific American” il 4 luglio 2020. Traduzione ed editing verso diligenza di Le Scienze. Duplicato autorizzata, tutti i diritti riservati.)

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