http://93.174.130.82/news/shownews.aspx?id=6afadc4e-a55c-4656-884b-f1dc8a3e3c29&print=1
© 2024 Российская академия наук
Физики провели успешные «сравнительные испытания» трёхуровневых квантовых вычислительных устройств на базе ионов и сверхпроводящих контактов и доказали, что они могут успешно моделировать сложные физические процессы и требуют при этом меньшего числа логических элементов, чем квантовые устройства на базе «традиционных» двухуровневых кубитов. Результаты исследования опубликованs в журнале Physical Review A (Q1).
В квантовых вычислительных машинах в роли логических элементов используются кубиты — квантовые биты. Если классические биты могут принимать только одно из двух значений — 0 или 1, то квантовые могут находиться в суперпозиции нескольких состояний, каждое из которых при измерении кубита реализуется с заданной вероятностью. Это свойство кубитов дает квантовым машинам способность решать многие задачи, практически недоступные для самых мощных классических компьютеров, например, разложение на множители больших чисел — факторизация.
Обычно в квантовых компьютерах используют двухуровневые кубиты, которые могут быть в суперпозиции двух состояний, однако существуют и многоуровневые кубиты — их называют кудитами, в которых может кодироваться три (это кутриты) или больше состояний. Их возможности и проверили авторы исследования.
«Использование кутритов позволяет не только более плотно кодировать квантовую информацию, но и решать некоторые задачи более эффективно, используя меньше ресурсов. Именно это свойство мы и продемонстрировали в нашем эксперименте. Мы экспериментально показали, что динамику простейшей PT-симметричной системы можно посчитать используя всего один кутрит, в то время как кубитов в этом случае понадобилось бы больше», — говорит ведущий автор исследования, директор Физического института им П.Н. Лебедева РАН (ФИАН) Николай Колачевский.
Кубиты могут создаваться на базе разных объектов — на основе ионов, холодных атомов, дефектов в кристаллических решётках алмазов, сверхпроводящих контактов, которые играют роль логических элементов, на которых можно запускать алгоритмы вычислений. ФИАН с 2020 года разрабатывает квантовые устройства на базе ионов иттербия. Одно из этих устройств и второе — на основе сверхпроводящих контактов Джозефсона (трансмонов), были использовано в эксперименте.
Авторы статьи, физики из ФИАН, МФТИ, Российского квантового центра и МИСиС с помощью обоих устройств смоделировали процесс нарушения пространственно-временной симметрии в физической системе. Симметрия — одно из основополагающих свойств физического мира, многие из физических законов остаются верными в «зеркальном мире», если мы, например, поменяем у всех частиц заряды на обратные, зеркально изменим их расположение в пространстве или запустим время в обратную сторону. Однако экспериментаторы обнаружили процессы, нарушающие симметрию, в частности, именно одно из таких нарушений лежит в основе механизма Хиггса, обеспечивающего массу элементарных частиц.
Физики моделировали систему с PT-симметрией, симметрией пространства и времени, где два уровня кутрита «работали» как сама система, а третий симулировали внешнюю для неё среду.
«В результате эксперимента оба вычислителя показали очень близкие результаты, имеющие хорошее совпадение с теоретической моделью. Так мы продемонстрировали преимущества цифрового подхода в квантовых вычислениях. Используемые нами вычислители — ионный и сверхпроводниковый, устроены совершенно по-разному. Но каждый из них поддерживает свой набор команд, как и обычный процессор в наших компьютерах. Мы можем превратить любую задачу в последовательность понятных каждому из имеющихся вычислителей команд», — объясняет Илья Заливако, научный сотрудник лаборатории «Оптика сложных квантовых систем» ФИАН.
По словам учёных, они рассчитывают, используя преимущества кудитных систем над кубитными, продемонстрировать работу ряда алгоритмов, где наличие дополнительные уровни существенно сокращает требуемые для вычислений ресурсы. Например, в приложении к алгоритму Гровера, помогающему искать по неупорядоченным базам данных или вычислять обратные функции.
Источник: отдел по связям с общественностью ФИАН.