Créditos: Phys.org
Un estudio reciente ha lanzado ligeramente la compleja relación entre la complejidad de los problemas matemáticos y el rendimiento de las computadoras cuánticas. Publicado en Ciencia y tecnología cuánticaLa investigación enfatiza cómo la dificultad inherente de un problema determina la rienda cuántica necesaria, lo que a su vez influye en la velocidad de procesamiento de la computadora.
Achim Kempf, una figura prominente en el campo de la computación cuántica y profesor en la Universidad de Waterloo, hace una pregunta intrigante: «¿Qué hace que un problema sea fácil o difícil?» Señala que aunque algunos problemas son simples, otros, especialmente los problemas endurecidos por NP, son más complicados de abordar. Aunque las computadoras cuánticas aún no han mostrado la capacidad de resolver eficientemente todos los problemas desafiantes, existe el optimismo de que pueden proporcionar mejoras de velocidad considerables para aplicaciones complejas específicas.
El estudio propone un nuevo marco para comprender la complejidad de los problemas a través de una analogía geográfica, en comparación con la navegación por un paisaje resistente lleno de colinas, valles y acantilados. En esta metáfora, un problema simple parece una pendiente suave, mientras que un problema difícil adquiere la forma de un área traicionera que puede engañar fácilmente a los buscadores de una solución. Por ejemplo, tratar de encontrar el punto más bajo en un paisaje con un solo valle es considerablemente más fácil que buscar tesoros en un paisaje complicado que incluye innumerables inmersiones y grietas.
Quantum Computing tiene la oportunidad única de explorar múltiples rutas al mismo tiempo, gracias al enredo, para que los quubits puedan funcionar en lugar de una cooperativa independiente. Como explica Kempf, la complejidad de un problema requiere una red complicada de enredo, en comparación con una serie de valles conectados que requieren manipulaciones avanzadas entre los qubits.
El coautor Einar Gabbassov analiza esta idea. Compara partículas confundidas con un revoltijo de cables de carga; Una vez interconectados, no se pueden observar de forma independiente. El estudio afirma que el enredo necesario para abordar los problemas duros debe ser igualmente complejo, puede adaptarse y evolucionar a medida que el sistema cuántico procesa la información.
Esta exploración no solo identifica la naturaleza del enredo que es necesario para resolver problemas específicos, sino que también establece un nuevo punto de referencia para medir la velocidad con la que las computadoras Kwantum pueden encontrar soluciones. Estos hallazgos pueden informar el desarrollo de futuros Quantumalgoritmos, optimizar las rutas computacionales y minimizar los posibles cuellos de botella en el procesamiento cuántico.
Mientras que la investigación se centra en la computación cuántica adiabática, una metodología específica dentro del campo de las implicaciones amplias. Los principios describidos se pueden aplicar a otras formas de hardware cuántico, incluidas las computadoras basadas en circuitos, lo que sugiere que los hallazgos son relevantes en todo el espectro de tecnologías cuánticas.
Los líderes industriales, como D-Wave, Google e IBM, están investigando cada vez más estos principios porque desarrollan hardware cuántico que son capaces de varios métodos informáticos. Ambos investigadores expresan optimismo de que esta investigación catalizará el progreso al hacer que la computación cuántica sea económicamente viable y promoviendo otros dominios científicos.
«Hemos dado un nuevo puente entre las matemáticas y la física», dice Kempf, sugiriendo que las ideas obtenidas pueden abrir nuevas formas de investigación y aplicación. El potencial para futuros descubrimientos que surgen de estos conceptos fundamentales es enorme, promete mejorar el rendimiento, el diseño y el desarrollo de software para la computación cuántica en los próximos años.
