tg-me.com/psiket_academy/986
Last Update:
🎥⚛جهان از لنز کوانتوم
#داستان_کوانتوم۲
🔺بخش چهاردهم: محاسبات آدیاباتیک از کجا شروع شد!؟
✅همان‌طور که در قسمت‌های پیشین اشاره کردیم، محاسبات کوانتومی آدیاباتیک (AQC) یک پارادایم متمایز محاسبات کوانتومی است که بر اصول تکامل آدیاباتیک متکی می‌باشد. در این روش، یک سیستم به آرامی از یک همیلتونی اولیه به یک همیلتونی نهایی به گونه‌ای تکامل می‌یابد که در طول این فرایند در حالت پایه خود باقی بماند. این رویکرد نشان داده که در برابر برخی از انواع خطا مقاوم است و می‌توان از آن برای حل مسائل بهینه‌سازی استفاده کرد.
📌تاریخچه محاسبات کوانتومی آدیاباتیک
ایده‌ی محاسبات کوانتومی آدیاباتیک نخستین بار در سال ۲۰۰۰ توسط "Farhi" بدین صورت پیشنهاد شد: این روش، نوعی مدار کوانتومی موسوم به مدار کوانتومی آدیاباتیک را برای انجام محاسبات کوانتومی به‌کار می‌گیرد. در این رویکرد، مدار کوانتومی به‌گونه‌ای طراحی می‌شود که همیلتونی سیستم به‌آرامی از یک همیلتونی اولیه به یک همیلتونی نهایی درحالی‌که سیستم در سراسر این فرایند در حالت پایه خود باقی می‌ماند، تکامل یابد. همیلتونی نهایی نیز به‌گونه‌ای انتخاب می‌شود که پاسخ یک مسئله‌ی مشخص را کدگذاری کند و با اندازه‌گیری حالت سیستم در انتهای تحول، راه‌حل مسئله را بتوان استخراج کرد.
💡تفاوت محاسبات کوانتومی آدیاباتیک با مدل مداری
محاسبات کوانتومی آدیاباتیک در مقایسه با محاسبات مدل مداری که در آن از گیت‌های کوانتومی مجزا برای تغییر وضعیت کیوبیت‌ها و انجام محاسبات استفاده می‌شود، تفاوت‌های قابل توجهی دارد. اگرچه هر دو پارادایم با چالش‌های مشترکی همچون مقیاس‌پذیری و مقاومت در برابر نویز مواجه هستند، اما AQC یک مزیت ویژه دارد که حفظ کنترل بر روی حالات کوانتومی در طول فرایند تحول آدیاباتیک می‌باشد.
🔬کاربردهای محاسبات کوانتومی آدیاباتیک
محاسبات کوانتومی آدیاباتیک برای حل مسائل مختلف بهینه‌سازی ازجمله مسئله‌ی فروشنده‌ی دوره‌گرد (TSP) و مسئله‌ی کوله‌پشتی به کار رفته است. در مسئله‌ی TSP، هدف یافتن کوتاه‌ترین مسیر ممکنی است که در طی آن تمام شهرهای مشخص‌شده را تنها یک‌بار بازدید کند و درنهایت به شهر آغازین بازگردد. در یکی از مطالعات نشان داده شد که یک کامپیوتر کوانتومی آدیاباتیک قادر است مسئله‌ی TSP را برای مجموعه‌ای شامل ۱۰ شهر حل کند.
⚛یکی دیگر از کاربردهای محاسبات کوانتومی آدیاباتیک در حوزه‌ی یادگیری ماشین است؛ چرا که از این روش برای تسریع فرایند آموزش برخی از انواع شبکه‌های عصبی استفاده شده است. به‌ویژه، کامپیوتر‌های کوانتومی آدیاباتیک در آموزش restricted Boltzmann machines (RBM) که نوعی مدل مولد هستند، کارایی بالایی نشان داده‌اند.
🔖در قسمت آینده از داستان کوانتوم به بررسی مقالات و پژوهش‌های قابل توجه در محاسبات کوانتومی آدیاباتیک خواهیم پرداخت.
📌دسترسی به بخش‌های قبلی:
https://psiket.com/story
🎯یادگیری فراتر:
"دوره‌ی آموزشی محاسبات کوانتومی آدیاباتیک"
BY مدرسه کوانتوم سایکت
Share with your friend now:
tg-me.com/psiket_academy/986