Google разрабатывает квантово-улучшенные процессоры.

Google стремительно разрабатывает квантово-улучшенные процессоры. Новости

Перспективы Google.

Какие разработки ведут Google

Google разрабатывает квантово-улучшенные процессоры. Которые используют квантово-механические эффекты для увеличения скорости обработки данных. В ближайшей перспективе Google разработает новые квантово-улучшенные алгоритмы, которые работают при наличии реалистичного шума. Так называемый алгоритм квантовой приближенной оптимизации. Вкратце, QAOA, является краеугольным камнем современного стремления к разработке алгоритма с квантово-усиленной устойчивостью к помехам.

Google вызвал коммерческий интерес

Знаменитый подход, используемый Google в QAOA, вызвал огромный коммерческий интерес и вызвал глобальное исследовательское сообщество для исследования новых приложений. Тем не менее, мало что известно об окончательных ограничениях производительности алгоритма QAOA от Google .

Что говорят ученые о новой разработке Google

Команда ученых из глубокой квантовой лаборатории Сколтеха взялась за эту современную задачу. Команда «Все Сколтех» во главе с профессором Джейкобом Биамонте обнаружила и определила то, что, по-видимому, является фундаментальным ограничением в широко принятом подходе, инициированном Google.

Сообщая в Physical Review Letters, авторы подробно описывают обнаружение так называемых недостатков достижения — авторы показывают, что эти недостатки накладывают фундаментальное ограничение на способность QAOA даже приближать решение проблемы, например.

Что было обнаружено в технологии Google?

Выводы команды о Google разрабатывает квантово-улучшенные процессоры Сколтех сообщают о четком ограничении вариационного квантового алгоритма QAOA. QAOA и другие вариационные квантовые алгоритмы оказались чрезвычайно трудными для анализа с использованием известных математических методов из-за внутренней квантово-классической обратной связи.

А именно, данное квантовое вычисление может выполняться только в течение фиксированного промежутка времени. За это фиксированное время может быть выполнено фиксированное количество квантовых операций. QAOA стремится использовать эти квантовые операции итеративно, формируя последовательность все более оптимальных приближений для минимизации целевой функции. Исследование накладывает новые ограничения на этот процесс.

Авторы обнаружили, что способность QAOA приближать оптимальные решения для любой квантовой цепи фиксированной глубины в корне зависит от проблемы «плотности». В случае задачи, называемой MAX-SAT, так называемая плотность может быть определена как отношение ограничений задач к количеству переменных. Это иногда называют плотностью клаузулы.

Авторы обнаружили проблемные случаи высокой плотности с оптимальными решениями, которые не могут быть аппроксимированы с гарантированным успехом, независимо от времени выполнения алгоритма.

Оцените статью
Chrome World по-русски
Добавить комментарий