Исследователями создан инновационный подход к решению задач, связанных с квантовыми многочастичными системами, что может предоставить значительные перспективы в таких сферах, как химия и материаловедение, а также способствовать прогрессу в области квантовых вычислений.
Квантовые многочастичные задачи нацелены на прогнозирование поведения многочисленных взаимодействующих квантовых частиц. Анализ этих явлений может дать ценную информацию о характеристиках материалов и различных сложных систем. Однако при увеличении числа частиц в системе процесс моделирования их поведения значительно усложняется, особенно в поиске основного (наиболее низкоэнергетического) состояния системы.
Долгие годы учёные применяли разнообразные техники, такие как квантовое моделирование Монте-Карло и тензорные сети, чтобы найти решения этих задач. Однако каждая из них имеет свои преимущества и недостатки, и выбрать наиболее подходящую для конкретной задачи технологию не всегда просто. К тому же, отсутствовал универсальный стандарт для оценки точности этих подходов.
Этот передовой метод был разработан командой исследователей под руководством Джузеппе Карлео из Швейцарского федерального технологического института в Лозанне (EPFL) и представляет собой новый инструмент под названием V-score, специально созданный для решения данной проблемы.
V-score обеспечивает последовательный подход к оценке эффективности различных квантовых методов при решении одной и той же задачи. Этот инструмент позволяет выявить наиболее сложные для решения квантовые системы, где современные вычислительные методы неэффективны и где квантовые вычисления будущего могут продемонстрировать значительные преимущества.
Алгоритм V-score основан на двух ключевых параметрах: энергетике квантовой системы и амплитуде её колебаний. В идеальном случае, чем ниже уровень энергии и чем стабильнее система, тем более точным считается решение. V-score объединяет эти параметры в единую величину, что упрощает сравнение эффективности различных методов относительно точного решения.
Для разработки V-score исследовательская команда собрала самый большой до настоящего времени набор данных по квантовым многочастичным задачам. Учёные провели моделирование разнообразных квантовых систем, от простых цепочек частиц до сложных и фрустрированных систем, которые являются вызовом для современного понимания. Тестирование не только позволило определить наиболее подходящие методы для определённых задач, но и указало на те области, где квантовые вычисления могут иметь наибольшее влияние.
При анализе V-оценок учёные обнаружили, что различные квантовые системы имеют разную сложность решения. Например, одномерные системы, такие как цепочки частиц, можно относительно легко анализировать с помощью существующих методов, таких как тензорные сети. Однако более сложные многомерные структуры, такие как фрустрированные квантовые решётки, демонстрируют значительно более высокие V-оценки, что свидетельствует о большей сложности их решения на основе современных классических вычислительных методов.
Исследования также показали, что методы, использующие нейронные сети и квантовые схемы, обладают значительным потенциалом и могут составить конкуренцию текущим технологиям. Это указывает на возможность, что с развитием квантовых вычислений можно будет решать даже самые трудные из существующих квантовых задач.
Источник: iXBT
