Mặc dù không tất cả các câu hỏi về hệ thống lượng tử đều dễ giải quyết hơn bằng các thuật toán lượng tử. Một số vấn đề dễ dàng cho cả hai thuật toán cổ điển, chạy trên máy tính thông thường, trong khi các vấn đề khác thì khó khăn đối với cả hai loại thuật toán.
Để hiểu nơi mà các thuật toán lượng tử và các máy tính có thể chạy chúng có thể mang lại lợi thế, các nhà nghiên cứu thường phân tích các mô hình toán học gọi là hệ thống spin, mô hình hành vi cơ bản của các mảng nguyên tử tương tác. Sau đó, họ có thể đặt câu hỏi: Hệ thống spin sẽ làm gì khi bạn để nó yên tĩnh ở một nhiệt độ nhất định? Trạng thái nó ổn định vào, được gọi là trạng thái cân bằng nhiệt độ, xác định nhiều tính chất khác của nó, vì vậy các nhà nghiên cứu đã luôn tìm cách phát triển các thuật toán để tìm các trạng thái cân bằng.
Việc các thuật toán thực sự hưởng lợi từ tính chất lượng tử phụ thuộc vào nhiệt độ của hệ thống spin cụ thể. Ở nhiệt độ rất cao, các thuật toán cổ điển đã biết có thể làm việc dễ dàng. Vấn đề trở nên khó khăn khi nhiệt độ giảm và hiện tượng lượng tử trở nên mạnh hơn; trong một số hệ thống, nó trở nên quá khó khăn để máy tính lượng tử giải quyết trong một khoảng thời gian hợp lý. Nhưng chi tiết của tất cả những điều này vẫn mơ hồ.
“Khi bạn cần đi vào không gian nơi bạn cần sự lượng tử, và khi bạn không cần sự lượng tử không giúp bạn?” nói Ewin Tang, một nghiên cứu viên tại Đại học California, Berkeley, và một trong những tác giả của kết quả mới. “Chưa biết nhiều.”
Trong tháng 2, Tang và Moitra bắt đầu nghĩ về vấn đề cân bằng nhiệt cùng với hai nhà khoa học máy tính MIT khác: một sinh viên sau đại học tên là Ainesh Bakshi và sinh viên sau đại học của Moitra là Allen Liu. Vào năm 2023, họ đã cùng nhau hợp tác trên một thuật toán lượng tử đột phá cho một nhiệm vụ khác liên quan đến hệ thống spin, và họ đang tìm kiếm một thách thức mới.
“Khi chúng tôi làm việc cùng nhau, mọi thứ trôi chảy”, Bakshi nói. “Thật tuyệt vời.”
Trước đột phá năm 2023 đó, ba nhà nghiên cứu MIT chưa bao giờ làm việc trên các thuật toán lượng tử. Lĩnh vực nền tảng của họ là lý thuyết học máy, một phân ngành của khoa học máy tính tập trung vào các thuật toán cho phân tích thống kê. Nhưng giống như những người trẻ tràn đầy tham vọng ở mọi nơi, họ đã xem sự ngây thơ tương đối của mình như một ưu điểm, một cách để nhìn vào vấn đề với con mắt mới. “Một trong những điểm mạnh của chúng tôi là chúng tôi không biết nhiều về lượng tử,” Moitra nói. “Lượng tử duy nhất chúng tôi biết là lượng tử mà Ewin dạy chúng tôi.”
Đội quyết định tập trung vào các nhiệt độ tương đối cao, nơi các nhà nghiên cứu nghi ngờ rằng các thuật toán lượng tử nhanh sẽ tồn tại, mặc dù không ai đã có thể chứng minh điều đó. Sớm thôi, họ tìm ra một cách để chuyển đổi một kỹ thuật cũ từ lý thuyết học máy thành một thuật toán nhanh mới. Nhưng khi họ viết bài báo của mình, một nhóm khác đã ra mắt một kết quả tương tự: một bằng chứng rằng một thuật toán hứa hẹn phát triển trong năm trước sẽ hoạt động tốt ở nhiệt độ cao. Họ đã bị “scoop.”
Một chút thất vọng vì họ đến thứ hai, Tang và các đồng nghiệp của cô bắt đầu trao đổi với Álvaro Alhambra, một nhà vật lý tại Viện Vật lý Lý thuyết ở Madrid và một trong những tác giả của bài báo đối thủ. Họ muốn làm rõ sự khác biệt giữa kết quả mà họ đã đạt được độc lập. Nhưng khi Alhambra đọc qua bản thảo sơ bộ của bằng chứng của bốn nhà nghiên cứu, anh ta đã ngạc nhiên khi phát hiện rằng họ đã chứng minh một điều khác trong bước trung gian: Trong bất kỳ hệ thống spin nào ở trạng thái cân bằng nhiệt, sự ràng buộc biến mất hoàn toàn trên một nhiệt độ cụ thể.
“Tôi nói với họ, ‘Ôi, điều này rất, rất quan trọng,'” Alhambra nói.
#KhoaHọc #CôngNghệ #SựKiện #TinTức mới #NghiênCứu #LýThuyếtLượngTử #HệThốngSpin #ThuậtToánLượngTử #Entanglement #NhiệtĐộ
Nguồn: https://www.wired.com/story/new-evidence-shows-heat-destroys-quantum-entanglement/
But not all questions about quantum systems are easier to answer using quantum algorithms. Some are equally easy for classical algorithms, which run on ordinary computers, while others are hard for both classical and quantum ones.
To understand where quantum algorithms and the computers that can run them might offer an advantage, researchers often analyze mathematical models called spin systems, which capture the basic behavior of arrays of interacting atoms. They then might ask: What will a spin system do when you leave it alone at a given temperature? The state it settles into, called its thermal equilibrium state, determines many of its other properties, so researchers have long sought to develop algorithms for finding equilibrium states.
Whether those algorithms really benefit from being quantum in nature depends on the temperature of the spin system in question. At very high temperatures, known classical algorithms can do the job easily. The problem gets harder as temperature decreases and quantum phenomena grow stronger; in some systems it gets too hard for even quantum computers to solve in any reasonable amount of time. But the details of all this remain murky.
“When do you go to the space where you need quantum, and when do you go to the space where quantum doesn’t even help you?” said Ewin Tang, a researcher at the University of California, Berkeley, and one of the authors of the new result. “Not that much is known.”
In February, Tang and Moitra began thinking about the thermal equilibrium problem together with two other MIT computer scientists: a postdoctoral researcher named Ainesh Bakshi and Moitra’s graduate student Allen Liu. In 2023, they’d all collaborated on a groundbreaking quantum algorithm for a different task involving spin systems, and they were looking for a new challenge.
“When we work together, things just flow,” Bakshi said. “It’s been awesome.”
Before that 2023 breakthrough, the three MIT researchers had never worked on quantum algorithms. Their background was in learning theory, a subfield of computer science that focuses on algorithms for statistical analysis. But like ambitious upstarts everywhere, they viewed their relative naïveté as an advantage, a way to see a problem with fresh eyes. “One of our strengths is that we don’t know much quantum,” Moitra said. “The only quantum we know is the quantum that Ewin taught us.”
The team decided to focus on relatively high temperatures, where researchers suspected that fast quantum algorithms would exist, even though nobody had been able to prove it. Soon enough, they found a way to adapt an old technique from learning theory into a new fast algorithm. But as they were writing up their paper, another team came out with a similar result: a proof that a promising algorithm developed the previous year would work well at high temperatures. They’d been scooped.
Sudden Death Reborn
A bit bummed that they’d come in second, Tang and her collaborators began corresponding with Álvaro Alhambra, a physicist at the Institute for Theoretical Physics in Madrid and one of the authors of the rival paper. They wanted to work out the differences between the results they’d achieved independently. But when Alhambra read through a preliminary draft of the four researchers’ proof, he was surprised to discover that they’d proved something else in an intermediate step: In any spin system in thermal equilibrium, entanglement vanishes completely above a certain temperature. “I told them, ‘Oh, this is very, very important,’” Alhambra said.
[ad_2]
