کامپیوترهای کوانتومی در محاسبات فیزیک ذرات کلیدی برتری دارند

 محققان یک الگوریتم کوانتومی را با استفاده از انتگرال کوانتومی مونت کارلو (QMCI) ایجاد کردند که افزایش سرعت درجه دوم را نسبت به روش‌های کلاسیک ارائه میدهد. این الگوریتم با اعمال یک رویکرد مبتنی بر فوریه، انتگرال‌های پیچیده را به سینوس و کسینوس برای محاسبات کارآمدتر تجزیه میکند.

این به ویژه در فیزیک با انرژی بالا برای محاسبه مقطع ذرات مفید است، که برای تفسیر داده‌های آزمایش‌هایی مانند آزمایش‌های LHC ضروری است. روش کوانتومی به نمونه های کمتری برای دستیابی به دقت یکسان نیاز دارد که متواند باعث صرفه جویی زیادی در منابع محاسباتی شود. این مطالعه پتانسیل محاسبات کوانتومی را برای کاهش تنگناهای محاسباتی در فیزیک ذرات و سایر زمینه‌های وابسته به انتگرال‌های پیچیده نشان میدهد.

مطالعه مشترک بین شرکت Quantinuum و دانشگاه فریبورگ شواهد انقلابی را معرفی می‌کند که نشان می‌دهد کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند محاسبات برخورد ذرات را به‌طور قابل توجهی سریع‌تر از ابرکامپیوترهای سنتی انجام دهند. این تحقیق بر فیزیک انرژی بالا متمرکز است، به‌ویژه در محاسبه “سطح مقطع‌های ” ذرات — معیاری برای اندازه‌گیری نحوه پراکندگی ذرات در برخوردها در آزمایش‌های انرژی بالای مانند آزمایشات در برخورد دهنده بزرگ هادرون (LHC). این محاسبات سطح مقطعی که نقش مهمی در تفسیر داده‌های آزمایش‌های ذرات دارند، از نظر محاسباتی هزینه‌بر هستند و معمولاً میلیاردها ساعت پردازش CPU در سال مصرف می‌کنند. این مطالعه یک الگوریتم کوانتومی معرفی می‌کند که این محاسبات را با استفاده از انتگرال مونت کارلو کوانتومی یاQuantum Monte Carlo Integration (QMCI) به‌طور مؤثرتری انجام می‌دهد.

در فیزیک انرژی بالا، آزمایش‌ها داده‌های عظیمی از برخوردهای ذرات تولید می‌کنند که پیش‌بینی‌های نظری برای محاسبه احتمال تعامل یا تجزیه ذرات مختلف به روش‌های عددی دقیق نیاز دارند. این پیش‌بینی‌ها که بر اساس محاسبات سطح مقطع هستند، معمولاً به شبیه‌سازی‌های مونت کارلو تکیه می‌کنند که نقاط زیادی را به‌طور تصادفی برای برآورد راه‌حل‌ها نمونه‌برداری می‌کنند. اما این روش‌ها کند هستند، به‌ویژه با توجه به انباشت داده‌های آزمایشی جدید، که باعث بروز گلوگاه‌های محاسباتی قابل توجه می‌شود. اینجا است که محاسبات کوانتومی می‌تواند مزیت قابل توجهی فراهم کند. این تحقیق یک نسخه کوانتومی از روش‌های مونت کارلو توسعه داده است که سرعت دقت را به‌صورت درجه دوم افزایش می‌دهد، به این معنی که برای رسیدن به همان دقت، نمونه‌های کمتری مورد نیاز است.

این مطالعه به‌طور خاص از الگوریتم Fourier Quantum Monte Carlo Integration (F-QMCI) استفاده می‌کند، رویکردی نوآورانه که در آن مسئله به جمع‌های سینوسی و کسینوسی تجزیه می‌شود. این اصطلاحات که اجزای اصلی توابع موج در مکانیک کوانتومی هستند، به کامپیوترهای کوانتومی این امکان را می‌دهند که آن‌ها را به‌طور مؤثرتری پردازش کرده و آن‌ها را سریع‌تر ترکیب کنند. در مورد فرآیندهای تجزیه ذرات، مانند تجزیه یک ذره به سه ذره دیگر (تجزیه ۱→۳)، محققان نشان می‌دهند که چگونه این روش می‌تواند انتگرال‌های پیچیده را به اجزای قابل مدیریت تبدیل کند. به عنوان مثال، توزیع‌های Breit-Wigner پیچیده که برای مدل‌سازی ذرات ناپایدار مانند W و Z بوزون‌ها استفاده می‌شود، به اجزای ساده‌تر برای محاسبات سریع‌تر تقسیم می‌شوند.

یکی از مزایای کلیدی رویکرد کوانتومی این است که تعداد نمونه‌های مورد نیاز برای رسیدن به دقت کاهش می‌یابد. در روش‌های مونت کارلو کلاسیک، شبیه‌سازی معمولی ممکن است به میلیون‌ها یا حتی میلیاردها نقطه نیاز داشته باشد تا تعاملات ذرات را به‌طور دقیق شبیه‌سازی کند. با این حال، الگوریتم کوانتومی می‌تواند همان سطح دقت را با استفاده از یک اندازه نمونه بسیار کوچکتر بدست آورد. این به نحوه مدیریت توزیع‌های احتمالی در سیستم‌های کوانتومی مربوط می‌شود، جایی که خطاها به‌صورت درجه دوم با توجه به تعداد نمونه‌ها کاهش می‌یابند—که برخلاف همگرایی آهسته و خطی روش کلاسیک است.

با وجود نتایج امیدوارکننده، این مطالعه تأکید می‌کند که سخت‌افزار کوانتومی فعلی، مانند دستگاه‌های Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)، هنوز قادر به انجام شبیه‌سازی‌های فیزیک ذرات در مقیاس کامل نیست. این دستگاه‌ها محدودیت‌هایی در قدرت محاسباتی و تعداد کیوبیت‌هایی که می‌توانند مدیریت کنند دارند، به این معنی که هنوز نمی‌توانند محاسبات مقیاس بزرگ لازم برای فیزیک انرژی بالا را انجام دهند. با این حال، محققان نسبت به پیشرفت‌های آینده در سخت‌افزار کوانتومی خوشبین هستند، به‌ویژه زمانی که این زمینه به سمت رایانه‌های کوانتومی مقاوم در برابر خطا حرکت می‌کند که می‌توانند شبیه‌سازی‌های پیچیده‌تر را مدیریت کنند.

این مقاله همچنین چالش‌های مربوط به آماده‌سازی حالت‌های کوانتومی را بررسی می‌کند، که گامی حیاتی در محاسبات کوانتومی است. آماده‌سازی حالت‌های کوانتومی که توزیع‌های احتمال پیوسته را با تعداد محدودی کیوبیت نمایان می‌کنند، خطاهای سیستماتیکی ایجاد می‌کند. برای پرداختن به این موضوع، محققان روش‌های مختلف آماده‌سازی حالت، از جمله تکنیک‌های variational، که پارامترها را در مدارهای کوانتومی با استفاده از رایانه‌های کلاسیک بهینه می‌کنند، و روش‌های بسط فوریه را بررسی می‌کنند. در حالی که تکنیک‌های variational برای سیستم‌های کوچک کار می‌کنند، در سیستم‌های بزرگ‌تر با مشکلاتی مانند “barren plateaus” مواجه می‌شوند، جایی که شیب‌ها به‌قدری صاف می‌شوند که به‌روزرسانی‌های معناداری انجام نمی‌شود. از طرف دیگر، روش‌های فوریه مقیاس‌پذیری بهتری دارند، اما برای محاسبات کمکی به کیوبیت‌های اضافی نیاز دارند، که می‌تواند بدون پیشرفت‌های بیشتر بر نرخ موفقیت تأثیر بگذارد.

به‌طور کلی، این تیم چشم‌انداز گسترده‌ای برای این روش کوانتومی بهبود یافته می‌بیند تا نه‌تنها فیزیک انرژی بالا را متحول کند بلکه سایر زمینه‌هایی که به ادغام‌های عددی پیچیده وابسته هستند را نیز دگرگون کند. از پیش‌بینی وضعیت آب‌وهوایی گرفته تا مدل‌سازی مالی، توانایی محاسبات کوانتومی برای تسریع محاسبات می‌تواند پیامدهای گسترده‌ای در علوم و فناوری داشته باشد.