Ipotizziamo giacche una persona – la chiameremo Alice – abbia un testo di segreti affinche vuole sterminare, e perche dunque lo getti con un buco scuro verso carico di lato. Stabilito cosicche i buchi neri sono i oltre a veloci demolitori della struttura, agendo che giganteschi tritarifiuti, i segreti di Alice sono abbastanza al sicuro, opportuno?
Adesso supponiamo perche la sua antagonista, Bob, abbia un PC quantistico cosicche e entangled al catapecchia negro. (Nei sistemi quantistici entangled, le azioni eseguite contro una corpuscolo influenzano in prassi conforme i loro collaboratore entangled, senza vincoli dalla percorso e anche dato che alcuni scompaiono durante un catapecchia buio).
Un rinomato saggio cerebrale di Patrick Hayden e John Preskill dice affinche Bob puo osservare alcune particelle di apertura in quanto escono dai bordi di un tugurio buio. Dopo Bob puo utilizzare quei fotoni che qubit (l’unita di accuratezza di inizio del previsione quantistico) accesso le porte logiche del adatto PC quantico in divulgare la fisica circostanza giacche ha portato il disorganizzazione nel testo di Alice. Da corrente puo rifondare il libro.
Tuttavia non simile in premura. Il nostro recente faccenda sull’apprendimento meccanico quantistico suggerisce cosicche il libro di Alice potrebbe abitare dileguato attraverso sempre, alle spalle totale.
Cervello elettronico quantistici in istruirsi la meccanica quantistica Alice potrebbe non occupare in nessun caso la capacita di nascondere i suoi segreti con un buca negro. Benche, il nostro ingenuo teorema no-go sul turbamento (scrambling) dell’informazione ha un’applicazione nel societa concreto per racchiudere i sistemi casuali e caotici nei campi mediante corrente aumento dell’apprendimento istintivo quantistico, della termodinamica quantistica e della materia dell’informazione quantistica.
Richard Feynman, uno dei grandi fisici del XX eta, ha tirato il accampamento dell’informatica quantistica con un enunciato del 1981, qualora ha proposto di accrescere i computer quantistici come basamento ordinario attraverso inventare i sistemi quantistici. Sono evidentemente difficili da istruirsi oppure.
Il nostro gruppo al Los Alamos National Laboratory, insieme ad prossimo collaboratori, si e condensato sullo schizzo degli algoritmi in i computer quantistici e, in individuare, sugli algoritmi di apprendimento involontario – cio affinche alcuni amano chiamare acume artefatto. La ricerca intende far insegnamento riguardo a quali tipi di algoritmi funzioneranno realmente sui PC quantistici esistenti, disturbati dal fama e contro successione intermedia, pure sopra questioni irrisolte della congegno quantistica sopra sommario.
Sopra circostanza, abbiamo imparato la formazione degli algoritmi quantistici variazionali. Essi configurano un panorama di decisione dei problemi luogo i picchi rappresentano i punti ad alta sicurezza (indesiderati) del sistema, ovvero pensiero, e le valli sono i valori verso bassa forza (auspicati). Per afferrare la soluzione, l’algoritmo si fa percorso attraverso un paesaggio obiettivo, candidato le sue caratteristiche una alla acrobazia. La risposta si trova nella gola ancora profonda.
L’entanglement porta al rimescolio Ci siamo chiesti qualora potessimo dare l’apprendimento robotizzato quantico per capire il rimestamento. Attuale episodio quantico avviene mentre l’entanglement cresce sopra un complesso fatto di molte particelle o atomi. Pensate alle condizioni iniziali di questo impianto modo una forma di informazione – il libro di Alice, verso esempio. Inizio coraggio affinche l’entanglement frammezzo a le particelle all’interno del complesso quantistico cresce, l’informazione si diffonde copiosamente; presente sconvolgimento dell’informazione e la cifra a causa di capire il confusione quantistico, la scienza dell’informazione quantistica, i circuiti casuali e una sequela di estranei argomenti.
L’entanglement dei qubit a causa di afferrare i buchi neri
Un interruzione nero e il rimescolatore decisivo. Esplorandolo unitamente un algoritmo quantico variazionale contro un PC quantistico astratto entangled col tugurio nero, potremmo interrogare la riproducibilita contro ampia successione e l’applicabilita dell’apprendimento meccanico quantistico. Potremmo anche apprendere alcune cose di inesperto sui sistemi quantistici mediante comune. La nostra modello epoca di utilizzare un algoritmo quantistico variazionale perche avrebbe utilizzato i fotoni sfuggiti in capire la successione del apertura triste. L’approccio sarebbe una norma di razionalizzazione, ancora una cambiamento, giacche ricerca nel paesaggio preciso il questione piu basso.
Qualora lo trovassimo, riveleremmo la svolgimento all’interno del catapecchia fosco. Bob potrebbe servirsi queste informazioni per interpretare il legge del rimescolatore e ripristinare il elenco di Alice.
Occasione vedi il pensiero. L’esperimento intellettuale di Hayden-Preskill presuppone affinche Bob possa determinare le dinamiche del interruzione buio cosicche stanno rimescolando le informazioni. Anziche, abbiamo indifeso perche la struttura stessa del rimescolio impedisce a Bob di capire quelle dinamiche.
Con blocco verso un altura desolato Ecco affinche: l’algoritmo si e legato contro un pianoro desolato (barren plateau) giacche, nell’apprendimento meccanico, e demoralizzato maniera sembra. Durante l’addestramento dell’apprendimento meccanico, un acrocoro afflitto rappresenta uno https://hookupdates.net/it/daddyhunt-recensione posto di coraggio dei problemi perche e del tutto pietanza, per quanto l’algoritmo puo vedere. Con corrente aspetto escludendo caratteristiche, l’algoritmo non puo riconoscere la controversia richiamo il attutito; non c’e un prassi lucente canto il meno di vivacita. L’algoritmo gira verso disponibile, inidoneo di conoscere qualcosa di ingenuo. Non riesce verso accorgersi la risoluzione.
Il nostro conseguente teorema no-go dice in quanto purchessia astuzia di apprendimento automatizzato quantistico incontrera il temuto acrocoro depresso in quale momento verra applicata verso un fascicolo di rimescolamento ignoto.
La buona cenno e perche la maggior pezzo dei processi fisici non e simile complessa modo i buchi neri, e spesso avremo una coscienza preambolo delle sue dinamiche, cosi il teorema no-go non rimprovero l’apprendimento automatizzato quantico. Dobbiamo solitario prediligere accuratamente i problemi per cui applicarlo. Ed e incerto che avremo stento parecchio veloce dell’apprendimento automatizzato quantistico verso scrutare all’interno di un buco fosco attraverso sentire il elenco di Alice, ovvero purchessia altra bene.
Allora, Alice puo alloggiare tranquilla sul evento che i suoi segreti sono al capace, poi compiutamente.
(L’originale di codesto parte e stato divulgato circa “Scientific American” il 4 luglio 2020. Spiegazione ed editing per cautela di Le Scienze. Immagine autorizzata, tutti i diritti riservati.)
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