Шум в квантовых цепях ограничивает глубину вычислений и делает их частично моделируемыми на классических компьютерах
Исследователи из Швейцарской высшей технической школы Лозанны (EPFL), Свободного университета Берлина и Копенгагенского университета провели исследование, посвящённое влиянию шума на квантовые цепи.
Квантовые цепи состоят из множества последовательных операций, которые совместно обрабатывают информацию. Однако шум, возникающий в таких системах, может нарушить их работу. Учёные выяснили, что шум накладывает строгие ограничения на глубину квантовой цепи, то есть на количество шагов, которые можно выполнить последовательно. Более того, шум упрощает моделирование некоторых частей квантовых цепей с использованием классических компьютеров.
В ходе исследования команда изучила большие группы квантовых цепей, построенных из простых операций с двумя кубитами. В модели учитывались реалистичные условия, при которых каждый кубит подвергается воздействию шума после каждого шага. Математический анализ показал, что в большинстве шумных квантовых цепей только последние несколько шагов существенно влияют на результат. Это означает, что даже при значительной глубине цепи влияние ранних операций постепенно исчезает.
Данное открытие имеет практическое значение. Например, при вычислении свойств кубита результат в основном определяется последними слоями операций, тогда как ранние шаги теряют своё значение из-за накопления шума. Это также объясняет, почему шумные квантовые цепи можно настраивать для выполнения определённых задач: изменения в настройках влияют на результат благодаря активности последних слоёв.
Исследование подчёркивает, что увеличение глубины квантовых цепей не всегда приводит к улучшению их производительности. Для достижения прогресса в квантовых технологиях потребуется либо снижение уровня шума, либо разработка цепей, способных эффективно работать в его условиях. Кроме того, работа указывает на возможное заблуждение: шумные цепи могут казаться настраиваемыми, но это связано с тем, что шум уже уменьшил их эффективную сложность.