Buchi neri, entanglement e limiti del calcolatore elettronico quantistico

Buchi neri, entanglement e limiti del calcolatore elettronico quantistico

Ipotizziamo giacche una soggetto – la chiameremo Alice – abbia un registro di segreti perche vuole demolire, e cosicche conseguentemente lo getti con un apertura nero per calibro di mano. Certo in quanto i buchi neri sono i piu veloci demolitori della natura, agendo mezzo giganteschi tritarifiuti, i segreti di Alice sono moderatamente al capace, esattamente?

Adesso supponiamo affinche la sua oppositore, Bob, abbia un calcolatore elettronico quantico perche e entangled al apertura scuro. (Nei sistemi quantistici entangled, le azioni eseguite riguardo a una corpuscolo influenzano per atteggiamento somigliante i loro fidanzato entangled, senza vincoli dalla tratto e addirittura nel caso che alcuni scompaiono mediante un tugurio scuro).

Un insigne esperienza intellettivo di Patrick Hayden e John Preskill dice in quanto Bob puo ottemperare alcune particelle di apertura affinche escono dai bordi di un catapecchia nero. Poi Bob puo adoperare quei fotoni che qubit (l’unita di accuratezza di principio del astuzia quantico) passaggio le porte logiche del proprio computer quantistico durante confidare la fisica caratteristica affinche ha portato il disordine nel scritto di Alice. Da corrente puo ricostruire il registro.

Eppure non dunque mediante fretta. Il nostro fresco sforzo sull’apprendimento istintivo quantistico suggerisce giacche il tomo di Alice potrebbe essere dissolto attraverso perennemente, dopo totale.

Pc quantistici per studiare la dinamica quantistica Alice potrebbe non sentire niente affatto la capacita di celare i suoi segreti sopra un buca nero. Tuttavia, il nostro tenero teorema no-go sul rimestamento (scrambling) dell’informazione ha un’applicazione nel umanita reale per comprendere i sistemi casuali e caotici nei campi in cascata sviluppo dell’apprendimento involontario quantico, della termodinamica quantistica e della conoscenza dell’informazione quantistica.

Richard Feynman, singolo dei grandi fisici del XX tempo, ha scaraventato il campo dell’informatica quantistica in un arringa del 1981, dal momento che ha proposto di ampliare i PC quantistici appena basamento comune per fingere i sistemi quantistici. Sono palesemente difficili da controllare altrimenti.

Il nostro gruppo al Los Alamos National Laboratory, contemporaneamente ad gente collaboratori, si e concentrato sullo abbozzo degli algoritmi durante i PC quantistici e, per particolare, sugli algoritmi di assimilazione istintivo – cio giacche alcuni amano conferire cervello fabbricato. La analisi intende far esempio contro quali tipi di algoritmi funzioneranno certamente sui PC quantistici esistenti, disturbati dal fama e sopra sequenza intermedia, pure verso questioni irrisolte della congegno quantistica durante complesso.

Per caratteristica, abbiamo affettato la ammaestramento degli algoritmi quantistici variazionali. Essi configurano un panorama di decisione dei problemi ove i picchi rappresentano i punti ad alta energia (indesiderati) del compagine, o pensiero, e le valli sono i valori verso bassa decisione (auspicati). Durante trovare la soluzione, l’algoritmo si fa strada attraverso un ambiente rigoroso, esaminando le sue caratteristiche una alla cambiamento. La sentenza si trova nella vallone piu profonda.

L’entanglement entrata al rimescolio Ci siamo chiesti dato che potessimo attribuire l’apprendimento automatizzato quantico a causa di assimilare il rimescolamento. Codesto fenomeno quantico avviene laddove l’entanglement cresce in un impianto atto di molte particelle ovverosia atomi. Pensate alle condizioni iniziali di codesto compagine che una qualita di notizia – il testo di Alice, attraverso campione. Cammino via giacche l’entanglement con le particelle all’interno del compagine quantico cresce, l’informazione si diffonde diffusamente; attuale sconvolgimento dell’informazione e la aspetto a causa di intuire il caos quantistico, la conoscenza dell’informazione quantistica, i circuiti casuali e una sfilza di altri argomenti.

L’entanglement dei qubit a causa di assimilare i buchi neri

Un buco triste e il rimescolatore decisivo. Esplorandolo con un algoritmo quantico variazionale verso un elaboratore quantico sostenitore entangled col buco scuro, potremmo indagare la riproducibilita verso ampia successione e l’applicabilita dell’apprendimento istintivo quantico. Potremmo e afferrare non so che di inesperto sui sistemi quantistici sopra comune. La nostra idea era di adottare un algoritmo quantico variazionale perche avrebbe utilizzato i fotoni sfuggiti in impratichirsi la dinamica del interruzione negro. L’approccio sarebbe una sistema di ottimizzazione, al momento una volta, che cattura nel paesaggio esatto il luogo oltre a diminuito.

Nell’eventualita che lo trovassimo, riveleremmo la successione all’interno del tugurio scuro. Bob potrebbe servirsi queste informazioni attraverso intuire il legge del rimescolatore e rifare il registro di Alice.

Attualmente inaspettatamente il problema. L’esperimento intellettuale di Hayden-Preskill presuppone perche Bob possa determinare le dinamiche del buca fosco affinche stanno rimescolando le informazioni. Anzi, abbiamo scoperchiato perche la struttura stessa del sconvolgimento impedisce verso Bob di conoscere quelle dinamiche.

Con scanno sopra un pianoro depresso vedi ragione: l’algoritmo si e agganciato verso un altopiano desolato (barren plateau) cosicche, nell’apprendimento robotizzato, e afflitto mezzo sembra. Intanto che l’addestramento dell’apprendimento involontario, un tavolato afflitto rappresenta singolo posto di soluzione dei problemi cosicche e totalmente piano, in quanto l’algoritmo puo controllare. Mediante codesto aspetto senza contare caratteristiche, l’algoritmo non puo trovare la pendio incontro il diminuito; non c’e un distanza chiaro canto il minimo di vivacita. L’algoritmo gira a cavita, incapace di impratichirsi una cosa di tenero. Non riesce verso trovare la deliberazione.

Il nostro evidente teorema no-go dice cosicche qualsiasi abilita di apprendimento automatizzato quantico incontrera il temuto tavoliere afflitto in quale momento verra applicata per un fascicolo di turbamento senza fama.

La buona notizia e che la maggior dose dei processi fisici non e percio complessa appena i buchi neri, e condensato avremo una istruzione preparatorio delle sue dinamiche, poi il teorema no-go non rimprovero l’apprendimento robotizzato hookupdates.net/it/mobifriends-recensione quantistico. Dobbiamo solitario prendere con cautela i problemi verso cui applicarlo. Ed e inconcepibile affinche avremo privazione alquanto rapidamente dell’apprendimento robotizzato quantico in osservare all’interno di un buca negro attraverso imparare il libro di Alice, o qualunque altra bene.

Allora, Alice puo abitare tranquilla sul prodotto affinche i suoi segreti sono al abile, poi insieme.

(L’originale di questo scritto e governo divulgato contro „Scientific American” il 4 luglio 2020. Interpretazione ed editing a attenzione di Le Scienze. Copia autorizzata, tutti i diritti riservati.)

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