Araç çubuğuna atla
BilimTeknoloji

Karmaşık Kuantum Sistemlerinin Özelliklerini Tahmin Etme Yöntemi

Bu yazı şu dillerde de mevcuttur: en - Karmaşık Kuantum Sistemlerinin Özelliklerini Tahmin Etme YöntemiEnglish (İngilizce) fr - Karmaşık Kuantum Sistemlerinin Özelliklerini Tahmin Etme YöntemiFrançais (Fransızca) tr - Karmaşık Kuantum Sistemlerinin Özelliklerini Tahmin Etme YöntemiTürkçe

kuantum - Karmaşık Kuantum Sistemlerinin Özelliklerini Tahmin Etme Yöntemi

Karmaşık kuantum sistemlerinin özelliklerini tahmin etmek, gelişmiş kuantum teknolojilerinin geliştirilmesinde çok önemli bir adımdır. Dünya çapında araştırma ekipleri, kuantum sistemlerinin özelliklerini incelemek için bir dizi teknik geliştirmiş olsa da, bunların çoğunun sadece bazı durumlarda etkili olduğu kanıtlanmıştır.

California Institute of Technology’deki üç araştırmacı kısa bir süre önce sınırlı sayıda ölçümden karmaşık kuantum sistemlerinin çoklu özelliklerini tahmin etmek için kullanılabilecek yeni bir yöntem tanıttı.Nature Physics dergisinde yayınlanan bir makalede özetlenen yöntemlerinin oldukça etkili olduğu ve makinelerin kuantum bilgisini nasıl işlediğini incelemek için yeni fırsatlar açabileceği bulunmuştur.

Kuantum-mekanik süreçlere dayanan daha gelişmiş makinelerin geliştirilmesine yönelik ilk adım, mevcut teknolojilerin kuantum sistemlerini ve kuantum bilgilerini nasıl işlediğini ve manipüle ettiğini daha iyi anlamaktır. Kuantum durum tomografisi olarak bilinen bunu yapmak için standart yöntem, bir kuantum sisteminin tüm tanımını öğrenerek çalışır. Bununla birlikte, bu, üstel sayıda ölçümün yanı sıra önemli miktarda hesaplama belleği ve zamanı gerektirir.

Sonuç olarak, kuantum durum tomografisini kullanırken, makineler şu anda onlarca qubit ile kuantum sistemlerini destekleyememektedir. Son yıllarda, araştırmacılar, makinelerin kuantum bilgi işlemesini önemli ölçüde artırabilecek yapay sinir ağlarına dayanan bir dizi teknik önermişlerdir. Bununla birlikte, ne yazık ki, bu teknikler tüm durumlarda iyi bir şekilde genelleştirilmemektedir ve bunların çalışmasına izin veren özel gereksinimler hala belirsizdir.

Huang,” makinelerin kuantum sistemlerini nasıl algılayabileceğine dair titiz bir temel oluşturmak için, istatistiksel öğrenme teorisi hakkındaki önceki bilgimi Richard Kueng ve John Preskill’in üniter t-tasarımı olarak bilinen güzel bir matematiksel teori konusundaki uzmanlığıyla birleştirdik ” dedi. “İstatistiksel öğrenme teorisi, makinenin dünyanın nasıl davrandığına dair yaklaşık bir modeli nasıl öğrenebileceğinin temelini oluşturan teoridir, üniter t-tasarımı ise kuantum bilginin nasıl karıştığını temel alan matematiksel bir teoridir.”

İstatistiksel öğrenme ve üniter t-tasarım teorisini birleştirerek, araştırmacılar klasik makinelerin kuantum çok gövdeli sistemlerin yaklaşık klasik tanımlarını üretmesini sağlayan titiz ve etkili bir prosedür geliştirebildiler. Bu açıklamalar, minimum sayıda kuantum ölçümü gerçekleştirerek incelenen kuantum sistemlerinin çeşitli özelliklerini tahmin etmek için kullanılabilir.

Huang,” kuantum durumunun yaklaşık bir klasik tanımını oluşturmak için, aşağıdaki gibi verilen randomize bir ölçüm prosedürü uyguluyoruz ” dedi. “Bilinmeyen kuantum çok vücut sistemine uygulanacak birkaç rastgele kuantum evrimini örnekliyoruz. Bu rastgele kuantum evrimleri tipik olarak kaotiktir ve kuantum sisteminde depolanan kuantum bilgisini karıştırır.”

Araştırmacılar tarafından örneklenen rastgele kuantum evrimleri, nihayetinde kuantum kara delikler gibi kaotik kuantum sistemlerini incelemek için üniter t-tasarım matematiksel teorisinin kullanılmasını sağlar. Buna ek olarak, Huang ve meslektaşları, bir kuantum sistemini klasik bir sisteme dönüştüren bir süreç olan bir dalga fonksiyonu çöküşünü ortaya çıkaran bir ölçüm aracı kullanarak bir dizi rastgele karıştırılmış kuantum sistemini incelediler. Son olarak, rastgele kuantum evrimlerini, ölçümlerinden türetilen klasik sistem temsilleriyle birleştirdiler ve kuantum ilgi sisteminin yaklaşık bir klasik tanımını ürettiler.

Huang,” sezgisel olarak, bu prosedürü aşağıdaki gibi düşünebiliriz ” dedi. “Klasik bir makine tarafından kavraması çok zor olan, katlanarak Yüksek boyutlu bir nesneye, kuantum çok gövdeli sisteme sahibiz. Bu son derece yüksek boyutlu nesnenin rastgele/kaotik kuantum evrimi kullanılarak çok daha düşük boyutlu bir alana birkaç rastgele projeksiyonunu gerçekleştiriyoruz. Rastgele projeksiyonlar kümesi, bu katlanarak Yüksek boyutlu nesnenin nasıl göründüğüne dair kaba bir resim sağlar ve klasik temsil, kuantum çok gövdeli sistemin çeşitli özelliklerini tahmin etmemizi sağlar.”

Huang ve meslektaşları, istatistiksel öğrenme yapılarını ve kuantum bilgi karıştırma teorisini birleştirerek, yalnızca logaritmik(m) ölçümlere dayanan bir kuantum sisteminin M özelliklerini doğru bir şekilde tahmin edebileceklerini kanıtladılar. Başka bir deyişle, yöntemleri, belirli bir sayı için bir kuantum sisteminin belirli yönlerini tekrar tekrar ölçerek üstel bir özellik sayısını tahmin edebilir.

Huang,” geleneksel anlayış, M özelliklerini ölçmek istediğimizde, kuantum sistemi m zamanlarını ölçmemiz gerektiğidir ” dedi. “Bunun nedeni, kuantum sisteminin bir özelliğini ölçtükten sonra, kuantum sistemi çökecek ve klasik hale gelecektir. Kuantum sistemi klasik hale geldikten sonra, ortaya çıkan klasik sistemle diğer özellikleri ölçemeyiz. Yaklaşımımız, rastgele oluşturulmuş Ölçümler yaparak ve bu ölçüm verilerini birleştirerek istenen özelliği ortaya çıkararak bunu önler.”

Çalışma, kuantum sistemlerinin özelliklerini tahmin etmede yeni geliştirilen makine öğrenimi (ML) teknikleriyle elde edilen mükemmel performansı kısmen açıklamaktadır. Buna ek olarak, benzersiz tasarımı, geliştirdikleri yöntemi mevcut ML tekniklerinden önemli ölçüde daha hızlı hale getirirken, aynı zamanda kuantum çok gövdeli sistemlerin özelliklerini daha büyük bir doğrulukla tahmin etmesini sağlar.

Huang,” çalışmamız, kuantum ölçümlerinden elde edilen verilerde başlangıçta beklediğimizden çok daha fazla bilgi gizlendiğini gösteriyor ” dedi. “Bu verileri uygun bir şekilde birleştirerek, bu gizli bilgiyi çıkarabiliriz ve kuantum sistemi hakkında önemli ölçüde daha fazla bilgi edinebiliriz. Bu, kuantum teknolojisinin gelişimi için veri bilimi tekniklerinin önemini ima eder.”

Ekip tarafından yapılan testlerin sonuçları, makine öğreniminin gücünü kullanmak için öncelikle kuantum fiziğinin içsel mekanizmalarını iyi anlamak gerektiğini göstermektedir. Huang ve meslektaşları, standart makine öğrenme tekniklerinin doğrudan uygulanmasının tatmin edici sonuçlara yol açabilmesine rağmen, makine öğrenimi ve kuantum fiziğinin arkasındaki matematiğin organik olarak birleştirilmesinin çok daha iyi kuantum bilgi işleme performansı ile sonuçlandığını gösterdi.

Huang,” kuantum sistemlerini klasik makinelerle algılamak için titiz bir zemin göz önüne alındığında, kişisel planım şimdi kuantum-mekanik süreçleri manipüle edebilen ve kullanabilen bir öğrenme makinesi yaratmaya yönelik bir sonraki adımı atmaktır ” dedi. “Özellikle, makinelerin maddenin kuantum fazlarını sınıflandırmak veya kuantum çok gövdeli zemin durumlarını bulmak gibi kuantum çok gövdeli problemleri nasıl çözebileceğine dair sağlam bir anlayış sağlamak istiyoruz.”

Kuantum sistemlerinin klasik temsillerini oluşturmak için bu yeni yöntem, kuantum çok gövdeli sistemleri içeren zorlu problemleri çözmek için makine öğreniminin kullanımı için yeni olanaklar açabilir. Bununla birlikte, bu problemleri daha verimli bir şekilde ele almak için, makinelerin, makine öğreniminin altında yatan matematik ile Kuantum Fiziği arasında daha fazla sentez gerektiren bir dizi karmaşık hesaplamayı simüle edebilmeleri gerekir. Bir sonraki çalışmalarında, Huang ve meslektaşları bu sentezi sağlayabilecek yeni teknikleri keşfetmeyi planlıyorlar.

Huang,” aynı zamanda, kuantum deneycileri tarafından toplanan verilerden gizli bilgileri çıkarmak için yeni araçlar geliştirmek ve geliştirmek için de çalışıyoruz ” dedi. “Gerçek sistemlerdeki fiziksel sınırlama, daha gelişmiş teknikler geliştirmek için ilginç zorluklar sunuyor. Bu, deneycilerin başlangıçta yapamayacakları şeyleri görmelerini ve kuantum teknolojisinin mevcut durumunu ilerletmelerine yardımcı olmalarını sağlayacaktır.”

 

5 2 votes
Article Rating
Etiketler
Daha Fazla Göster

Sungu Erdem

Web Tasarım // Progralama ile uğraşıyorum. Tarih ve Bilim tutkunuyum.

İlgili Makaleler

Subscribe
Bildir
guest
0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments
Başa dön tuşu
css.php
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x
Kapalı
Kapalı

Reklam Engelleyici Algılandı

Lütfen reklam engelleyiciyi devre dışı bırakarak bizi desteklemeyi düşünün