D-Wave等研究团队在可编程2000量子比特一维伊辛模型中模拟量子相变

本文主要是介绍D-Wave等研究团队在可编程2000量子比特一维伊辛模型中模拟量子相变,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

D-Wave 量子退火机在光刻芯片上使用数千个超导通量量子比特,悬浮在接近绝对零度的环境中。(图片来源:网络)

在处理一些复杂的任务时,量子计算机比经典计算机更具优势,但在充分发挥其潜力前,还需要克服许多挑战。物理学家和计算机科学家一直试图如实评估量子计算技术在不久的将来所拥有的实力。

量子模拟,即使用可编程模拟设备实现的量子系统,已被证明对于判断量子计算机的实用潜力特别有价值。可以使用量子模拟研究的一种方法是量子退火,这是一种基于工程量子涨落的优化过程。

D-Wave以及加拿大、美国和日本的研究人员最近在可编程的2,000量子比特一维伊辛模型中模拟了量子相变。他们的实验结果发表在《Nature Physics》,为未来的量子优化和模拟工作提供了重要价值。

实验研究人员之一Andrew D. King说:“相干退火是我们长期以来一直想要展示的东西。它使我们能将可编程量子系统的行为与理想的薛定谔动力学进行比较,提供了强有力的量子性证据与基准。对于经典方法通常无法解决的任务,一维链非常适合,因为它具有众所周知的闭合式解决方案,这意味着我们可以用经典方式解决,而无需详细模拟量子动力学。”

一维伊辛链的量子模拟之前已经由哈佛大学及其他研究团队完成。然而,King和他的同事进行的模拟是首次使用基于退火的量子计算机进行的。此外,研究人员能够实现更大、更强烈的相关状态。

模拟从量子顺磁叠加态开始,并以不同的速度穿过量子相变。随着系统响应时间的增长,在向上或向下旋转的相反域之间形成“扭结”。这些扭结的密度和间距显示了量子临界动力学的特征。(图片来源:网络)

King解释说:“我们实验中的关键变量是退火时间,这是D-Wave处理器从其初始量子叠加态到计算的经典端点所需的时间。通常,系统会设置500纳秒的速度限制,以允许控制电路上的容差。然而,在这项工作中,我们的速度比这快了100倍。

由于他们的系统达到了更高的速度,King和他的同事们对硬件的要求会更加严格,并且要使用新的软件方法。最终使他们能完美地同步系统中的数千个量子比特。

研究人员使用D-Wave系统创建的高度可编程处理器进行了模拟。为了更可靠地测试其有效性,他们选择模拟一个极其简单且易于理解的量子相变。

King说:“我们在实验中和没有环境影响的理想量子模型之间看到了高度一致性,这是量子退火领域的新发展。它不仅证明了该系统属于量子水平,而且我们可以将更复杂的系统编程到量子退火器中,它将遵循薛定谔方程的真实量子动力学,这通常不能被经典模拟。”

总之,该团队发现他们的模拟与量子理论的预测一致。在未来,他们的工作可以为研究不同的量子相变开辟新成果。在接下来的工作中,King和他的同事们希望使用可编程D-Wave处理器来模拟更多奇特的量子相变,这是使用经典计算机无法模拟的。

King 补充说:“大多数人希望将量子退火用于量子模拟,或者用于优化。我们在这项工作中研究的教科书式量子相变仅间接适用于优化,因此将这两个领域联系在一起很重要。我们已经知道量子退火器可以非常快速地解决优化问题。我们的下一项研究重点将是相干退火,以详细解释量子临界动力学在量子退火优化中的作用。”

文章参考链接:

https://phys.org/news/2022-10-coherent-simulation-quantum-phase-transition.html

编译:卉可

编辑:慕一

这篇关于D-Wave等研究团队在可编程2000量子比特一维伊辛模型中模拟量子相变的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/612340

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

usaco 1.2 Transformations(模拟)

我的做法就是一个一个情况枚举出来 注意计算公式: ( 变换后的矩阵记为C) 顺时针旋转90°:C[i] [j]=A[n-j-1] [i] (旋转180°和270° 可以多转几个九十度来推) 对称:C[i] [n-j-1]=A[i] [j] 代码有点长 。。。 /*ID: who jayLANG: C++TASK: transform*/#include<

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

AI Toolkit + H100 GPU,一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月,FLUX 席卷了互联网,这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型,而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具(如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI)开始支持这些模型,FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU