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Buchi neri, entanglement e limiti del PC quantico

Buchi neri, entanglement e limiti del PC quantico

Ipotizziamo che una tale – la chiameremo Alice – abbia un elenco di segreti giacche vuole radere al suolo, e che percio lo getti per un tugurio scuro per carico di giro. Dato cosicche i buchi neri sono i piu veloci demolitori della animo, agendo maniera giganteschi tritarifiuti, i segreti di Alice sono a sufficienza al esperto, giusto?

Adesso supponiamo affinche la sua contraddittore, Bob, abbia un elaboratore quantistico in quanto e entangled al buco fosco. (Nei sistemi quantistici entangled, le azioni eseguite verso una quantita infinitesimale influenzano sopra modo somigliante i loro partner entangled, indipendentemente dalla percorso e anche nell’eventualita che alcuni scompaiono mediante un tugurio nero).

Un insigne saggio psicologico di Patrick Hayden e John Preskill dice affinche Bob puo controllare alcune particelle di luce giacche escono dai bordi di un catapecchia buio. Poi Bob puo servirsi quei fotoni maniera qubit (l’unita di accuratezza di basamento del affidamento quantistico) accesso le porte logiche del conveniente elaboratore quantistico durante palesare la fisica esclusivo che ha portato il confusione nel trattato di Alice. Da questo puo ricreare il elenco.

Pero non percio mediante urgenza. Il nostro recente prodotto sull’apprendimento automatizzato quantico suggerisce che il tomo di Alice potrebbe capitare dileguato per di continuo, posteriormente complesso.

Cervello elettronico quantistici verso controllare la dinamica quantistica Alice potrebbe non occupare niente affatto la capacita di celare i suoi segreti per un catapecchia fosco. Tuttavia, il nostro originale teorema no-go sul rimestamento (scrambling) dell’informazione ha un’applicazione nel puro reale verso afferrare i sistemi casuali e caotici nei campi in corrente aumento dell’apprendimento robotizzato quantico, della termodinamica quantistica e della conoscenza dell’informazione quantistica.

Richard Feynman, uno dei grandi fisici del XX periodo, ha buttato il ambito dell’informatica quantistica sopra un periodo del 1981, laddove ha proposto di accrescere i PC quantistici maniera ripiano naturale durante inventare i sistemi quantistici. Sono per opinione comune difficili da imparare differentemente.

Il nostro aggregazione al Los Alamos National Laboratory, unita ad estranei collaboratori, si e raccolto sullo schizzo degli algoritmi a causa di i computer quantistici e, con esclusivo, sugli algoritmi di apprendimento involontario – cio giacche alcuni amano invitare sagacia artificioso. La inchiesta intende far bagliore sopra quali tipi di algoritmi funzioneranno concretamente sui elaboratore quantistici esistenti, disturbati dal confusione e su successione intermedia, tanto piu su questioni irrisolte della meccanica quantistica sopra sommario.

Per specifico, abbiamo appreso la disposizione degli algoritmi quantistici variazionali. Essi configurano un aspetto di risoluzione dei problemi dove i picchi rappresentano i punti ad alta energia (indesiderati) del metodo, ovvero pensiero, e le valli sono i valori verso bassa sicurezza (auspicati). Per riconoscere la spiegazione, l’algoritmo si fa via di traverso un aspetto esatto, candidato le sue caratteristiche una alla acrobazia. La battuta si trova nella bacino piu profonda.

L’entanglement entrata al rimescolio Ci siamo chiesti se potessimo accostare l’apprendimento robotizzato quantico verso comprendere il rimestamento. Presente avvenimento quantico avviene laddove l’entanglement cresce per un compagine fatto di molte particelle ovvero atomi. Pensate alle condizioni iniziali di attuale istituzione mezzo una sorta di informazione – il registro di Alice, verso caso. Inizio coraggio giacche l’entanglement tra le particelle all’interno del istituzione quantico cresce, l’informazione si diffonde copiosamente; codesto confusione dell’informazione e la cifra verso intuire il trambusto quantistico, la disciplina dell’informazione quantistica, i circuiti casuali e una sequela di prossimo argomenti.

L’entanglement dei qubit verso conoscere i buchi neri

Un catapecchia negro e il rimescolatore conclusivo. Esplorandolo per mezzo di un algoritmo quantico variazionale verso un elaboratore quantico studioso entangled col apertura nero, potremmo esaminare la riproducibilita verso ampia sequenza e l’applicabilita dell’apprendimento robotizzato quantistico. Potremmo addirittura impratichirsi alcune cose di inesperto sui sistemi quantistici con generale. La nostra idea epoca di utilizzare un algoritmo quantistico variazionale che avrebbe logorato i fotoni sfuggiti durante afferrare la dinamica del apertura negro. L’approccio sarebbe una sistema di razionalizzazione, attualmente una acrobazia, in quanto caccia nel panorama razionale il segno con l’aggiunta di basso.

Nel caso che hookupdates.net/it/e-chat-recensione/ lo trovassimo, riveleremmo la successione all’interno del buca triste. Bob potrebbe servirsi queste informazioni in intuire il codice del rimescolatore e ricostruire il volume di Alice.

Ora improvvisamente il incognita. L’esperimento intellettuale di Hayden-Preskill presuppone che Bob possa produrre le dinamiche del buco buio in quanto stanno rimescolando le informazioni. Piuttosto, abbiamo rivelato affinche la animo stessa del turbamento impedisce verso Bob di afferrare quelle dinamiche.

In blocco sopra un altura sconfortato improvvisamente ragione: l’algoritmo si e chiuso su un tavolato afflitto (barren plateau) in quanto, nell’apprendimento involontario, e triste maniera sembra. Durante l’addestramento dell’apprendimento meccanico, un altopiano deserto rappresenta ciascuno estensione di ardire dei problemi giacche e completamente pietanza, in quanto l’algoritmo puo sognare. Per presente panorama escludendo caratteristiche, l’algoritmo non puo comprendere la inclinazione contro il calato; non c’e un cammino onesto direzione il minimo di vivacita. L’algoritmo gira verso cavita, inadatto di impratichirsi alcune cose di nuovo. Non riesce per accorgersi la spiegazione.

Il nostro evidente teorema no-go dice giacche qualunque disegno di assimilazione robotizzato quantistico incontrera il riverito altopiano depresso quando verra applicata a un processo di turbamento ignorato.

La buona cenno e giacche la maggior ritaglio dei processi fisici non e simile complessa maniera i buchi neri, e pieno avremo una istruzione preparatorio delle sue dinamiche, quindi il teorema no-go non condanna l’apprendimento meccanico quantico. Dobbiamo isolato prendere con cautela i problemi verso cui applicarlo. Ed e incerto perche avremo stento molto rapido dell’apprendimento automatico quantico a causa di cercare all’interno di un catapecchia fosco in sentire il libro di Alice, ovvero purchessia altra avvenimento.

Percio, Alice puo stare tranquilla sul avvenimento perche i suoi segreti sono al sicuro, dietro incluso.

(L’originale di questo pezzo e stato divulgato circa “Scientific American” il 4 luglio 2020. Traduzione ed editing per cautela di Le Scienze. Raffigurazione autorizzata, tutti i diritti riservati.)

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