الثورة في الحوسبة الكمومية: Qutrits حدود التفجير من التحسين!

الثورة في الحوسبة الكمومية: Qutrits حدود التفجير من التحسين!

Quanten, Deutschland - يتخذ عالم تقنية الحوسبة الكمومية باستمرار أشكالًا جديدة ، ويمكن للمساهمة الأخيرة في هذا المجال تغيير الألعاب تمامًا. بالفعل اليوم ، في 8 يوليو 2025 ، نلقي نظرة على كيفية تطور الأدياباتيكي ، بدعم من محركات أقراص مضادة ، يعد بالتقدم الثوري في الأنظمة العالية الأبعاد. وفقًا لـ الطبيعة ، يتم تقديم إطار مبتكر لتحديد هاملتون لمختلف المشكلات في هذا السياق. ينصب التركيز على التنفيذ الرقمي للتطور الأديبي ، والذي يدعمه مناهج تكتيكية ضريبية جديدة مثل نهج المتداخلة المتداخلة لمشاكل التحسين المتعددة.

يصبح الأمر مثيرًا بشكل خاص عند استخدام مشكلة رقم متعددة الممرات. يكمن التحدي في تقسيم الكثير من الأرقام إلى أقسام مختلفة بحيث تكون مبالغ قيم القسم هي نفسها. هذا لا يبدو رائعًا من الناحية النظرية فحسب ، بل يمكن أن يكون له تأثير كبير في الممارسة. يتم ترميز التقسيم بواسطة المتغيرات الترابية ويمكن تعريف الهدف باستخدام وظيفة التقليل الخاصة التي تزيد من مساواة مبالغ القسم.

مناطق التطبيق متعددة الاستخدامات

كجزء من هذا البحث ، تتم معالجة مشاكل أخرى. تعد مشكلة MAX K-CUT مثالًا آخر يتم فيه فحص الرسوم البيانية بعقد وحواف من أجل تصنيف هذه العقدة بشكل معقول في المجموعات. هنا تم تصميم وظيفة التقليل بحيث تزيد الحواف بين المجموعات. هذا له أهمية مركزية في مجالات مثل تحسين الشبكة ويمكن أيضًا التأكد من أننا نعمل بشكل أكثر كفاءة عند توزيع الموارد.

جانب آخر مثير للاهتمام هو تحسين الحافظة. الهدف من ذلك هو تقسيم ميزانية معينة إلى عدة أصول من أجل تحقيق أقصى عائد في الحد الأدنى من المخاطر. يوضح Qutrits عالية الأبعاد أن استخدامها يمكن أن يزيد بشكل كبير من جودة الحل. في الاختبارات المذكورة أعلاه ، تحسنت جودة الحل ما يصل إلى 90 مرة مقارنة مع Qubits التقليدية ، مثل arxiv يصف.

مستقبل الحوسبة الكمومية

الفكرة وراء هذه التطورات واضحة: من خلال الأساليب الرقمية للحوسبة الكمومية الكبدية ، التي تستكملها التحكم المتناقض ، يمكننا تطوير خوارزميات أسرع وتملق. تشير الجدوى التجريبية لهذه الأساليب العالية الأبعاد إلى أننا فقط في بداية تطوير إمكاناتها الكاملة. في مقالتهم ، قدم دييغو تانكارا وفريقه كفاءة هذه الأساليب بوضوح شديد وقدموا مساهمة قيمة في الترميز الفعال لمشكلة التحسين في المساحات ذات الأبعاد عالية.