Simple Science

Ciência de ponta explicada de forma simples

# Física# Física Quântica

Novo Método Variacional para Preparar Estados Quânticos Emaranhados

Uma nova abordagem para preparar de forma eficiente estados quânticos emaranhados usando métodos de computação híbrida.

― 6 min ler


Método Eficiente deMétodo Eficiente dePreparação de EstadoEmaranhadopara preparação de estados quânticos.Apresentando um novo método variacional
Índice

No mundo dos computadores quânticos, tá crescendo a vontade de criar tipos especiais de estados quânticos chamados Estados Emaranhados. Esses estados podem ajudar a melhorar o desempenho em várias aplicações, permitindo que os qubits, as unidades básicas da informação quântica, trabalhem juntos de forma mais eficiente. Este artigo fala sobre uma nova maneira de preparar estados emaranhados usando um método chamado preparação variacional de estados quânticos (VQSP), que junta métodos quânticos e clássicos.

O Que São Estados Quânticos e Estados Emaranhados?

Estados quânticos são as diferentes condições em que um sistema quântico pode existir. Eles podem representar várias formas de informação. Um estado emaranhado é um tipo especial de estado quântico onde os qubits estão intimamente ligados, ou seja, o estado de um qubit afeta instantaneamente o estado do outro, não importa quão longe eles estejam. Essa propriedade única dos estados emaranhados é útil pra tarefas como computação quântica e comunicação quântica, porque permitem cálculos mais poderosos e transmissões seguras.

A Necessidade de Preparação Eficiente de Estados Quânticos

Apesar dos computadores quânticos terem um grande potencial, eles ainda enfrentam desafios. Os dispositivos atuais só conseguem lidar com um número limitado de qubits e costumam ter problemas com ruído, tornando-os menos confiáveis para algumas tarefas. Essa limitação fez os pesquisadores explorarem formas de otimizar circuitos quânticos usando algoritmos híbridos, que juntam as forças da computação quântica e clássica pra superar esses desafios.

Algoritmos Quânticos Variacionais

Uma maneira promissora envolve usar algoritmos quânticos variacionais (VQAs). Esses algoritmos usam circuitos quânticos pra processar informações, criar estados quânticos e fazer medições. Os resultados dessas medições podem ser analisados usando computadores clássicos pra melhorar continuamente o desempenho dos algoritmos quânticos. VQAs já mostraram sucesso em resolver várias questões, como encontrar os níveis de energia de moléculas e otimizar funções complexas.

Técnicas de Compilação Quântica

Um foco recente na área é a compilação quântica, que envolve treinar um operador unitário pra combinar com um operador unitário alvo. Esse processo pode otimizar portas quânticas e ajudar a preparar estados quânticos de maneira mais eficiente. O objetivo é criar um método que possa se adaptar a diferentes situações, tornando-o útil pra preparar vários estados quânticos.

Preparando Estados Quânticos com Uma Abordagem Variacional

Nessa abordagem, os pesquisadores propõem uma forma de preparar estados emaranhados usando um processo de treinamento que foca em minimizar a diferença entre o estado alvo desejado e o estado real alcançado através das operações quânticas. Usando uma estrutura que permite ajustes durante o treinamento, o processo de preparação pode se tornar mais eficaz.

Pra começar, o estado inicial de um sistema quântico é transformado em um estado variacional usando um operador unitário, que pode ser atualizado com base nos resultados do treinamento. O estado alvo é então comparado ao estado variacional, e medidas são tomadas pra melhorar o processo de preparação. O objetivo é reduzir a distância entre os dois estados até que sejam indistinguíveis.

O Papel de Ansatzes Baseados em Hipergrafos

Uma característica chave dessa abordagem é o uso de ansatzes baseados em hipergrafos, que são estruturas que ajudam a definir como os qubits estão conectados. Esse design único ajuda a simplificar o circuito quântico mantendo sua eficácia na preparação dos estados emaranhados desejados. Usando diferentes configurações de hipergrafo, o método pode se adaptar a vários estados-alvo, incluindo os populares como estados GHZ e W.

Desempenho e Profundidade do Circuito

Uma grande vantagem dessa abordagem variacional é sua capacidade de manter uma baixa profundidade de circuito, que é o comprimento das operações quânticas necessárias pra preparar um estado. Uma profundidade de circuito menor é essencial porque permite que o algoritmo funcione eficientemente, mesmo com dispositivos quânticos barulhentos. Quanto menos camadas de operações necessárias, menos provável é que o ruído atrapalhe o processo de preparação.

Desafios na Preparação de Estados Emaranhados

Apesar desses avanços, preparar estados emaranhados nos dispositivos quânticos atuais ainda apresenta desafios. O ruído interfere nas operações, levando a imprecisões na preparação dos estados. Pra lidar com isso, os pesquisadores também exploram várias estratégias de mitigação de erros, que envolvem técnicas pra reduzir o impacto do ruído nos estados quânticos criados.

Explorando Platôs Barren

Outro desafio no treinamento de circuitos quânticos é o fenômeno conhecido como platôs barren. Isso acontece quando a paisagem de otimização se torna plana, dificultando pra o algoritmo encontrar a melhor solução. Estudando como diferentes fatores contribuem pra platôs barren, os pesquisadores podem identificar estratégias pra superar esses problemas e melhorar o processo de treinamento.

Técnicas de Mitigação de Erros

Nesse cenário barulhento da computação quântica, técnicas de mitigação de erros são cruciais. Elas ajudam a reduzir o impacto dos erros causados pelo ruído dos qubits durante a medição ou outras operações. Implementando estratégias como calibração e o uso de algoritmos de correção, os pesquisadores podem aumentar a confiabilidade da preparação de seus estados quânticos.

O Futuro da Preparação de Estados Quânticos

A abordagem variacional pra preparar estados emaranhados mostra grande promessa pro futuro da computação quântica. Ao juntar métodos quânticos e clássicos e enfrentar desafios como ruído e platôs barren, os pesquisadores estão abrindo caminho pra algoritmos quânticos mais eficazes e eficientes. Esses avanços podem levar a um progresso significativo em várias aplicações, incluindo comunicação quântica, transmissão segura de dados e solução de problemas complexos na ciência e na engenharia.

Conclusão

Em conclusão, a preparação de estados quânticos emaranhados é uma área vital de pesquisa na computação quântica. Este artigo esboça um novo método variacional que otimiza a preparação de estados ao utilizar ansatzes baseados em hipergrafos e enfrentar desafios como ruído e platôs barren. À medida que a pesquisa avança, espera-se que essas técnicas desbloqueiem novas possibilidades pra tecnologias quânticas e aplicações, tornando a computação quântica mais acessível e prática pra soluções do mundo real.

Fonte original

Título: Variational preparation of entangled states on quantum computers

Resumo: We propose a variational approach for preparing entangled quantum states on quantum computers. The methodology involves training a unitary operation to match with a target unitary using the Fubini-Study distance as a cost function. We employ various gradient-based optimization techniques to enhance performance, including Adam and quantum natural gradient. Our investigation showcases the versatility of different ansatzes featuring a hypergraph structure, enabling the preparation of diverse entanglement target states such as GHZ, W, and absolutely maximally entangled states. Remarkably, the circuit depth scales efficiently with the number of layers and does not depend on the number of qubits. Moreover, we explore the impacts of barren plateaus, readout noise, and error mitigation techniques on the proposed approach. Through our analysis, we demonstrate the effectiveness of the variational algorithm in maximizing the efficiency of quantum state preparation, leveraging low-depth quantum circuits.

Autores: Vu Tuan Hai, Nguyen Tan Viet, Le Bin Ho

Última atualização: 2023-06-30 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2306.17422

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.17422

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

Mais de autores

Artigos semelhantes