Квантовые компьютеры: учёные преодолели главную преграду

Группа учёных из разных стран разработала алгоритм, позволяющий обычным компьютерам эффективно моделировать отказоустойчивые квантовые схемы на основе кода GKP (Gottesman-Kitaev-Preskill). Работа стала результатом сотрудничества специалистов из Университета Чалмерса, Миланского университета, Гранадского университета и Токийского университета. Это открывает новые возможности для тестирования и верификации будущих квантовых устройств.

Главное препятствие для практического использования квантовых компьютеров — высока вероятность ошибок в вычислениях. В отличие от классических, где ошибки легко исправить, квантовые системы крайне чувствительны к внешним воздействиям: вибрациям, электромагнитному излучению и колебаниям температуры. Такие факторы могут привести к потере квантовой когерентности и неверным результатам.
Чтобы проверить правильность квантовых вычислений, исследователи применяют моделирование на классических компьютерах. Однако моделирование отказоустойчивых квантовых вычислений — задача огромной сложности, требующая колоссальных вычислительных ресурсов.

Учёные исследовали моделирование квантовых вычислений, применяющих код GKP, эффективный в исправлении ошибок. Информация закодирована во множество энергетических уровней квантово-механической системы, что обеспечивает устойчивость к шумам. Однако большое количество энергетических уровней затрудняло моделирование на классических компьютерах. До недавнего времени надёжная симуляция квантовых вычислений с использованием кода GKP считалась практически невозможной.

Не пропустите:  Последний Starship этого поколения готовится к запуску 6 октября

Новый алгоритм основан на математическом инструменте, позволяющем эффективно обрабатывать информацию. Доктор Кэмерон Кэлклт из Университета Чалмерса, ведущий автор исследования, подчеркивает, что это открывает новые пути для создания более надёжных и масштабируемых квантовых компьютеров. Моделирование квантовых вычислений с использованием кода GKP позволит более эффективно тестировать и совершенствовать новые алгоритмы и архитектуры.

Похожие статьи