Buchi neri, entanglement e limiti del PC quantistico

Ipotizziamo cosicche una soggetto – la chiameremo Alice – abbia un libro di segreti giacche vuole distruggere, e in quanto quindi lo getti con un buca triste per carico di lato. Stabilito giacche i buchi neri sono i ancora veloci demolitori della animo, agendo maniera giganteschi tritarifiuti, i segreti di Alice sono abbastanza al affidabile, opportuno?

Dunque supponiamo in quanto la sua oppositore, Bob, abbia un computer quantistico che e entangled al catapecchia negro. (Nei sistemi quantistici entangled, le azioni eseguite sopra una parcella influenzano in prassi paragonabile i loro collaboratore entangled, liberamente dalla tratto e ancora nel caso che alcuni scompaiono in un apertura scuro).

Un insigne esperimento intellettuale di Patrick Hayden e John Preskill dice cosicche Bob puo notare alcune particelle di luce in quanto escono dai bordi di un tugurio fosco. Appresso Bob puo impiegare quei fotoni modo qubit (l’unita di preparazione di basamento del stima quantistico) collegamento le porte logiche del conveniente PC quantico in divulgare la fisica esclusivo perche ha portato il disorganizzazione nel trattato di Alice. Da corrente puo ricostruire il testo.

Eppure non simile durante urgenza. Il nostro giovane lavoro sull’apprendimento involontario quantistico suggerisce perche il volume di Alice potrebbe succedere dileguato attraverso perennemente, dopo compiutamente.

Elaboratore quantistici verso imparare la meccanica quantistica Alice potrebbe non occupare in nessun caso la facolta di nascondere i suoi segreti in un interruzione buio. Benche, il nostro nuovo teorema no-go sul rimestamento (scrambling) dell’informazione ha un’applicazione nel ripulito concreto durante intuire i sistemi casuali e caotici nei campi mediante rapida aumento dell’apprendimento istintivo quantistico, della termodinamica quantistica e della cognizione dell’informazione quantistica.

Richard Feynman, ciascuno dei grandi fisici del XX epoca, ha gettato il fondo dell’informatica quantistica in un colloquio del 1981, qualora ha proposto di incrementare i calcolatore elettronico quantistici appena spianata naturale attraverso simulare i sistemi quantistici. Sono notoriamente difficili da studiare in altro modo.

Il nostro unione al Los Alamos National Laboratory, totalita ad estranei collaboratori, si e ammucchiato sullo ateneo degli algoritmi per i cervello elettronico quantistici e, sopra particolare, sugli algoritmi di studio automatizzato – cio affinche alcuni amano chiamare saggezza fabbricato. La ricerca intende far luce verso quali tipi di algoritmi funzioneranno certamente sui elaboratore quantistici esistenti, disturbati dal suono e su sequenza intermedia, tanto piu circa questioni irrisolte della funzionamento quantistica mediante comune.

Per individuare, abbiamo affettato la apprendistato degli algoritmi quantistici variazionali. Essi configurano un ambiente di coraggio dei problemi qualora i picchi rappresentano i punti ad alta grinta (indesiderati) del compagine, o questione, e le valli sono i valori a bassa decisione (auspicati). Attraverso accorgersi la deliberazione, l’algoritmo si fa carreggiata da parte a parte un ambiente obiettivo, candidato le sue caratteristiche una alla turno. La sentenza si trova nella gola oltre a profonda.

L’entanglement varco al rimestamento Ci siamo chiesti dato che potessimo applicare l’apprendimento meccanico quantico durante afferrare il rimescolamento. Questo evento quantistico avviene laddove l’entanglement cresce con un compagine accaduto di molte particelle ovvero atomi. Pensate alle condizioni iniziali di presente sistema come una sorta di relazione – il elenco di Alice, per modello. Inizio inizio che l’entanglement in mezzo a le particelle all’interno del metodo quantistico cresce, l’informazione si diffonde ampiamente; attuale rimescolamento dell’informazione e la cifra in racchiudere il guazzabuglio quantistico, la scienza dell’informazione quantistica, i circuiti casuali e una successione di gente argomenti.

L’entanglement dei qubit durante afferrare i buchi neri

Un interruzione buio e il rimescolatore definitivo. Esplorandolo unitamente un algoritmo quantico variazionale sopra un computer quantistico astratto entangled col apertura scuro, potremmo esaminare la riproducibilita contro ampia gradinata e l’applicabilita dell’apprendimento robotizzato quantistico. Potremmo di nuovo conoscere alcune cose di tenero sui sistemi quantistici mediante superficiale. La nostra modello eta di adottare un algoritmo quantistico variazionale giacche avrebbe sfruttato i fotoni sfuggiti attraverso apprendere la successione del interruzione scuro. L’approccio sarebbe una procedura di razionalizzazione, arpione una volta, cosicche accatto nel ambiente razionale il affatto oltre a basso.

Nel caso che lo trovassimo, riveleremmo la successione all’interno del buca nero. Bob potrebbe adoperare queste informazioni durante intuire il etichetta del rimescolatore e ricreare il testo di Alice.

Attualmente vedete il problema. L’esperimento intellettivo di Hayden-Preskill presuppone in quanto Bob possa provocare le dinamiche del tugurio negro in quanto stanno rimescolando le informazioni. Anzi, abbiamo scoperto cosicche la animo stessa del sconvolgimento impedisce verso Bob di imparare quelle dinamiche.

Per stallo contro un tavoliere depresso vedi fine: l’algoritmo si e agganciato sopra un altopiano desolato (barren plateau) cosicche, nell’apprendimento automatizzato, e depresso appena sembra. Nello spazio di l’addestramento dell’apprendimento robotizzato, un altopiano sconfortato rappresenta uno buco di decisione dei problemi cosicche e completamente pietanza, a causa di quanto l’algoritmo puo assistere. Con codesto zona senza caratteristiche, l’algoritmo non puo comprendere la inclinazione direzione il attutito; non c’e un prassi lucente direzione il meno di vivacita. L’algoritmo gira verso libero, impedito di conoscere una cosa di nuovo. Non riesce per trovare la spiegazione.

Il nostro risultante teorema no-go dice in quanto qualunque tattica di assimilazione involontario quantico incontrera il rispettato altura deserto dal momento che verra applicata verso un sviluppo di confusione inesplorato.

La buona segnalazione e cosicche la maggior porzione dei processi fisici non e percio complessa appena i buchi neri, e condensato avremo una coscienza preparatorio delle sue dinamiche, conseguentemente il teorema no-go non condanna l’apprendimento automatico quantistico. Dobbiamo semplice preferire accuratamente i problemi verso cui applicarlo. Ed e dubbio giacche avremo desiderio quantita rapidamente dell’apprendimento robotizzato quantico durante cercare all’interno di un apertura nero a causa di familiarizzare il volume di Alice, ovvero qualsivoglia altra bene.

Dunque, Alice puo aderire tranquilla sul accaduto giacche i suoi segreti sono al onesto, poi compiutamente.

Qualsiasi venerdi, nella tua casella di posta elettronica, segnalazioni e anticipazioni dal luogo e dalle nostre iniziative editoriali