.Simulating infinitely many chaotic particles using a quantum computer
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.In simulation of how water freezes, artificial intelligence breaks the ice by Princeton University
물이 얼는 방법 시뮬레이션에서 인공 지능이 얼음을 깨뜨립니다. 프린스턴 대학교
프린스턴 대학의 연구원들은 인공 지능과 양자 역학을 결합하여 물이 얼 때 분자 수준에서 일어나는 일을 시뮬레이션했습니다. 결과는 기후 및 날씨 모델링에 중요한 프로세스인 얼음 "핵 생성"의 첫 번째 단계를 가장 완벽하게 시뮬레이션한 것입니다. 크레딧: Pablo Piaggi, Princeton University AUGUST 8, 2022
프린스턴 대학에 기반을 둔 팀은 개별 원자와 분자의 양자 거동을 제어하는 방정식을 푸는 데 인공 지능(AI)을 적용하여 얼음 형성의 초기 단계를 정확하게 시뮬레이션했습니다. 결과 시뮬레이션은 물 분자가 양자 정확도로 고체 얼음으로 전환하는 방법을 설명합니다. 한때 요구되는 컴퓨팅 능력의 양으로 인해 도달할 수 없다고 생각했던 이 수준의 정확도는 연구원 들이 인공 지능의 한 형태인 심층 신경망 을 방법에 통합했을 때 가능해졌습니다.
이번 연구는 미국 국립과학원 회보(Proceedings of the National Academy of Sciences) 저널에 게재됐다 . "어떤 의미에서 이것은 꿈이 이루어진 것과 같습니다."라고 Princeton의 Ralph W. *31 Dornte 화학 교수인 Roberto Car는 말했습니다. . "당시 우리의 희망은 결국 이와 같은 시스템을 연구할 수 있다는 것이었지만, 더 이상의 개념적 개발 없이는 불가능했으며 그 개발은 인공 지능 및 데이터 과학이라는 완전히 다른 분야를 통해 이루어졌습니다."
얼음 핵 생성이라고 하는 과정인 물을 얼리는 초기 단계를 모델링하는 기능은 날씨 및 기후 모델링의 정확성은 물론 급속 냉동 식품과 같은 기타 처리를 개선할 수 있습니다.
프린스턴 대학의 연구원들은 인공 지능과 양자 역학을 결합하여 물이 얼 때 분자 수준에서 일어나는 일을 시뮬레이션했습니다. 결과는 기후 및 날씨 모델링에 중요한 프로세스인 얼음 "핵 생성"의 첫 번째 단계를 가장 완벽하게 시뮬레이션한 것입니다. 크레딧: Pablo Piaggi, Princeton University
이 새로운 접근 방식을 통해 연구자들은 초기 연구 보다 몇 분의 일 초에 불과하지만 수천 배 더 긴 기간 동안 수십만 원자의 활동을 추적할 수 있습니다 . 자동차는 원자와 분자의 물리적 움직임을 예측하기 위해 기본 양자 역학 법칙을 사용하는 접근 방식을 공동 발명했습니다. 양자 역학 법칙은 원자가 서로 결합하여 분자를 형성하는 방법과 분자가 서로 결합하여 일상적인 물체를 형성하는 방법을 지시합니다. Car와 현재 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia의 물리학자인 Michele Parrinello 는 1985년 획기적인 논문 에서 "ab initio"(라틴어로 "처음부터") 분자 역학으로 알려진 접근 방식을 발표했습니다 . 그러나 양자 역학 계산은 복잡하고 엄청난 양의 컴퓨팅 성능을 필요로 합니다.
1980년대에 컴퓨터는 몇 조분의 1초에 걸쳐 단지 100개의 원자를 시뮬레이션할 수 있었습니다. 컴퓨팅의 후속 발전과 현대 슈퍼컴퓨터의 출현으로 원자 수와 시뮬레이션 시간이 늘어났지만 결과는 얼음 핵 생성과 같은 복잡한 과정을 관찰하는 데 필요한 원자 수에 훨씬 못 미쳤습니다. AI는 매력적인 잠재적 솔루션을 제공했습니다. 연구원들은 상대적으로 적은 수의 선택된 양자 계산을 인식하기 위해 인간 두뇌의 작동 방식과 유사하여 명명된 신경망을 훈련합니다. 일단 훈련되면 신경망은 양자역학적 정확도로 이전에 본 적이 없는 원자 사이의 힘을 계산할 수 있습니다.
이 "머신 러닝" 접근 방식은 이미 음성 인식 및 자율 주행 자동차와 같은 일상적인 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 분자 모델링에 적용된 AI의 경우, 2018년 프린스턴 대학원생 Linfeng Zhang이 Car 및 Princeton 수학 교수 Weinan E와 협력하여 심층 신경망 을 양자-기계적 원자간 힘 모델링에 적용하는 방법을 찾았을 때 큰 공헌을 했습니다. 박사 학위를 취득한 Zhang, 2020년에 2020년에 설립되었으며 현재 베이징 빅 데이터 연구소(Beijing Institute of Big Data Research)의 연구원이며 " 심층 잠재적 분자 역학( deep potential molecular dynamics )"이라는 접근 방식을 사용하고 있습니다. 현재 논문에서 Car와 박사후 연구원인 Pablo Piaggi는 동료들과 함께 이러한 기술을 얼음 핵 생성을 시뮬레이션하는 과제에 적용했습니다. 깊은 잠재적인 분자 역학을 사용하여 이전보다 훨씬 더 긴 시간 동안 훨씬 더 적은 컴퓨팅 성능을 사용하여 최대 300,000개의 원자 시뮬레이션을 실행할 수 있었습니다.
그들은 Oak Ridge 국립 연구소에 위치한 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 중 하나인 Summit에서 시뮬레이션을 수행했습니다. 이 연구는 얼음 핵 생성에 대한 최고의 연구 중 하나를 제공한다고 Princeton의 연구 학장이자 1950년 공학 및 응용 과학 학부 교수이자 새로운 연구의 공동 저자인 Pablo Debenedetti는 말했습니다. Debenedetti는 "얼음 핵 생성은 날씨 예측 모델 에서 알려지지 않은 주요 수량 중 하나입니다 ."라고 말했습니다. "이것은 실험과 매우 잘 일치하는 것을 보았기 때문에 상당히 중요한 진전입니다. 우리는 이전에는 양자 계산을 위해 생각할 수 없었던 초대형 시스템을 시뮬레이션할 수 있었습니다."
현재, 기후 모델 은 주로 실험실 실험에서 이루어진 관측으로부터 얼음이 얼마나 빨리 핵 생성되는지에 대한 추정치를 얻습니다. 대조적으로, 이 연구에서 수행된 유형의 분자 시뮬레이션은 미래 상황을 예측하는 시뮬레이션을 생성할 수 있으며 다른 행성과 같은 극한의 온도 및 압력 조건에서 얼음 형성을 추정할 수 있습니다. 수잔 도드 브라운(Susan Dod Brown) 화학과 교수인 아타나시오스 파나지오토풀로스(Athanassios Panagiotopoulos)는 “ 우리 연구에 사용된 심층적 잠재력 방법론은 화학 반응 및 신물질 설계와 같은 복잡한 현상에 대한 가치 있는 예측을 생성하기 위한 초기 분자 역학 의 가능성을 실현하는 데 도움이 될 것입니다. 및 생물 공학 및 연구의 공동 저자. 연구의 첫 번째 저자이자 Princeton의 화학 박사 후 연구원인 Piaggi는 "우리가 자연의 기본 법칙에서 매우 복잡한 현상을 연구하고 있다는 사실은 저에게 매우 흥미로운 일입니다."라고 말했습니다.
Piaggi는 박사 학위를 취득했습니다. 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 핵 생성과 같은 희귀 사건을 연구하기 위한 새로운 기술 개발에 대해 Parrinello와 협력. 드문 이벤트는 AI의 도움으로도 감당할 수 있는 시뮬레이션 시간보다 더 긴 시간 범위에서 발생하며 이를 가속화하려면 전문 기술이 필요합니다. 화학 및 생물 공학 대학원생인 Jack Weis는 시뮬레이션에 작은 얼음 결정을 "씨딩"하여 핵 생성 관찰 가능성을 높이는 데 도움을 주었습니다.
Debenedetti와 Panagiotopoulos가 조언하는 Weis는 "씨뿌리기의 목표는 시뮬레이션 중에 물이 얼음 결정을 형성할 가능성을 높여 핵 생성 속도를 측정할 수 있도록 하는 것"이라고 말했습니다. 물 분자는 두 개의 수소 원자와 산소 원자로 구성됩니다. 각 원자 주위의 전자는 원자가 서로 결합하여 분자를 형성하는 방법을 결정합니다. "우리는 전자가 어떻게 행동하는지 설명하는 방정식으로 시작합니다."라고 Piaggi가 말했습니다. "전자는 원자가 상호 작용하는 방식, 화학 결합을 형성하는 방식, 그리고 사실상 전체 화학을 결정합니다."
원자는 말 그대로 수백만 개의 서로 다른 배열로 존재할 수 있다고 미국 에너지부 과학국(US Department of Energy Office of Science)과 지역 대학이 자금을 지원하는 인터페이스 센터(Chemistry in Solution and the Interfaces Center)의 화학 책임자인 Car가 말했습니다 . "마법은 몇 가지 물리적 원리로 인해 기계가 훨씬 더 큰 시스템의 셀 수 없이 많은 배열로 작은 원자 집합의 비교적 적은 수의 구성에서 일어나는 일을 외삽할 수 있다는 것입니다."라고 Car가 말했습니다.
AI 접근 방식은 몇 년 동안 사용 가능했지만 연구자들은 이를 물리적 시스템 계산에 적용하는 데 신중을 기하고 있다고 Piaggi는 말했습니다. "머신 러닝 알고리즘이 대중화되기 시작했을 때 과학계의 큰 부분은 이러한 알고리즘이 블랙박스이기 때문에 회의적이었습니다. 머신 러닝 알고리즘은 물리학에 대해 아무것도 알지 못하는데 왜 우리가 그것을 사용할까요?" 그러나 지난 몇 년 동안 알고리즘이 작동할 뿐만 아니라 연구원들이 기계 학습 모델에 정보를 제공하기 위해 물리학 지식을 사용하고 있기 때문에 이러한 태도에 상당한 변화가 있었다고 Piaggi는 말했습니다. Car에게는 30년 전에 시작된 작업이 결실을 맺는 것을 보는 것이 만족스럽습니다.
"개발은 데이터 과학과 응용 수학의 다른 분야에서 개발된 것을 통해 이루어졌습니다."라고 Car가 말했습니다. "서로 다른 분야 사이에 이런 종류의 교차 상호작용을 갖는 것은 매우 중요합니다." Pablo M. Piaggi, Jack Weis, Athanassios Z. Panagiotopoulos, Pablo G. Debenedetti, Roberto Car가 공동으로 수행한 "물 에 대한 초기 기계 학습 모델의 균일 한 얼음 핵 생성 " 연구는 Proceedings of the National 저널에 게재되었습니다. Academy of Sciences 2022년 8월 8일 주간.
추가 탐색 양자 컴퓨터를 사용하여 무한히 많은 혼돈 입자 시뮬레이션 추가 정보: 물의 ab initio 머신 러닝 모델에서 균일한 얼음 핵 생성, Proceedings of the National Academy of Sciences (2022). DOI: 10.1073/pnas.2207294119 . 저널 정보: 국립과학원 회보 프린스턴 대학교 제공
https://phys.org/news/2022-08-simulation-artificial-intelligence-ice.html
.Graphite changes to hexagonal diamond in picoseconds
흑연은 피코초에 육각형 다이아몬드로 변합니다
로렌스 리버모어 국립 연구소 Lonsdaleite라고 불리는 다이아몬드의 육각형 다형은 운석 충돌 후 충격 압축 물질에서 관찰되었습니다. 크레딧: 로렌스 리버모어 국립 연구소 AUGUST 8, 2022
흑연-다이아몬드 상전이는 근본적인 이유와 광범위한 응용 분야에서 특히 중요합니다. 매우 빠른 압축 시간 규모에서 재료 동역학 은 우리가 일반적으로 다이아몬드로 알고 있는 평형 입방 다이아몬드 결정 구조 로 흑연에서 전환을 방해합니다. 흑연의 충격파 압축은 일반적으로 충격 압축 실험의 시간 규모에서 상전이 를 관찰하기 위해 50GPa(500,000기압) 이상의 압력이 필요합니다 .
또한 Lonsdaleite라고 불리는 다이아몬드의 육각형 다형은 운석 충돌 사건 이후의 충격 압축 재료에서 관찰되어 압축 시간 규모가 상전이에 강한 역할을 함을 시사합니다. 새로운 실험에서 Lawrence Livermore National Laboratory(LLNL) 과학자들은 피코초 시간 스케일 레이저 압축을 사용하여 Lonsdaleite 형성 조건을 에뮬레이트하고 펨토초 X선 펄스를 사용하여 최첨단 재료 특성화로 전이를 관찰했습니다. 충격 압축 후 Lonsdaleite의 관찰은 육각형 다이아몬드가 확장된 구조로 존재하는지 또는 결함이 있는 큐빅 다이아몬드인지에 대한 논쟁을 포함하여 지속적인 미스터리였습니다.
흑연이 다이아몬드나 론스달라이트로 상전이되는 기존 연구에서는 중간 정도의 충격 압축을 가한 상태에서 상전이에 대한 무확산 메커니즘을 지지했지만, 이들 연구에서는 전이를 통한 원자 구조를 관찰하지 못하여 변환 메커니즘이 밝혀지지 않았습니다. "Lonsdaleite는 충격 압축에 고유한 급속 압축 하에서 형성됩니다"라고 Journal of Applied Physics 의 특수 충격 거동 문제에 실린 논문의 주저자인 LLNL 과학자 Mike Armstrong이 말했습니다 .
-"이 상전이의 메커니즘과 중간 상태에 대한 추측이 수십 년 동안 있었고 왜 그것이 급속한 압축 하에서만 형성되는지에 대한 추측이 있었습니다. 여기서 우리는 Lonsdaleite 구조가 입방체 다이아몬드로의 상 전이에서 중간 상태일 가능성이 있음을 보여줍니다."
실험에서 팀은 Linac Coherent Light Source에서 Matter in Extreme Conditions 기기의 고유한 기능을 사용하여 ~100ps의 지속적인 압축이 뒤따르는 피코초 규모 압축 충격 상승 후 탄소의 상전이 거동을 탐색했습니다.
-초고속 압축 실험은 극도의 탄성 압축, 100ps 미만의 무확산 상전이 및 변형률 종속 충격 유도 화학에서 이전에 알려지지 않은 물질 상태를 조사하는 데 사용되었지만 초고속 압축에 대한 흑연의 반응은 이전에 피코초 시간 규모에서 조사되지 않았습니다. . "이러한 실험은 물리 화학 의 전이 상태를 확인하기 위한 초기 시간 영역 실험과 유사합니다 ."라고 Armstrong이 말했습니다. "매우 짧은 관찰 시간 척도로 인해 이 실험은 화학 반응 의 전이 상태 와 유사한 단명한 상전이 중간체를 관찰할 수 있습니다 ." 팀 구성원은 제품 단계가 초기 단계와 밀접한 상관 관계가 있는 단계 전환을 보았습니다. 그들은 압축 후 20ps 이내에 매우 질감이 있고 거의 단결정 제품을 관찰했습니다.
이 연구의 공동 저자인 LLNL 과학자인 Harry Radousky는 "이것은 이 상전이가 확산되지 않으며 Lonsdaleite가 평형 최종 상태인 큐빅 다이아몬드로의 변환에서도 중간체일 수 있다는 초기 추측을 확인시켜줍니다."라고 말했습니다. "이 실험은 상당한 이론적 작업의 주제였던 이 상전이의 특성에 대한 수십 년간의 추측을 해결합니다." 실험은 일반적으로 더 긴 시간 규모 실험과 비교하기 위해 외삽되는 최첨단 시뮬레이션의 시간 및 길이 규모를 달성했습니다. 추가 탐색 충격 압축 연구에 따르면 육각형 다이아몬드가 유성 충돌 마커 역할을 할 수 있음
추가 정보: Michael R. Armstrong et al, 초고속 X선 회절을 사용하여 피코초 시간 규모에서 관찰된 고순도 흑연(HOPG)에서 육각형 다이아몬드(론스달라이트) 상전이, Journal of Applied Physics (2022). DOI: 10.1063/5.0085297 저널 정보: Journal of Applied Physics 로렌스 리버모어 국립 연구소 제공
https://phys.org/news/2022-08-graphite-hexagonal-diamond-picoseconds.html
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메모 2208091051 나의 사고실험 oms 스토리텔링
흑연이 다이야몬드로 변하려면 높은 압력과 짧은 시간이 필요하다.
흑연은 피코초에 육각형 다이아몬드로 변한다.
흑연-다이아몬드 상전이는 근본적인 이유와 광범위한 응용 분야에서 특히 중요하다. 매우 빠른 압축 시간 규모에서 재료 동역학 은 우리가 일반적으로 다이아몬드로 알고 있는 평형 입방 다이아몬드 결정 구조로 흑연에서 전환을 방해합니다. 흑연의 충격파 압축은 일반적으로 충격 압축 실험의 시간 규모에서 상전이 를 관찰하기 위해 50GPa(500,000기압) 이상의 압력이 필요하다.
흑연이 높은 압력은 샘플b.qoms의 중첩 특이점이 필요하다. 흑연이 피코초에 육각형 다이아몬드로 변하려면 샘플c.oss의 초순간적인 대량 얽힘의 zerosum.oss가 필요하다. 이들 조건이 상호작용하기 위해서 샘플b.qoms의 1+1,1-1 중첩상태가 필요하고
또다른 한편, 초순간적인 육각형 다이야몬드로 변하려면 1-1 중첩이 샘플c.oss.zerosum을 변환되고 동시에 샘플a.oms.1*1이 상태가 필요하다. 허허.
Sample a.oms (standard)
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sample b.qoms(standard)
0000000011=2,0
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0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample b.poms(standard)
p&pp=6n-1(+1)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
sample c.oss(standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
-Ultra-fast compression experiments have been used to investigate previously unknown states of matter in extremely elastic compression, diffusionless phase transitions below 100 ps, and strain-dependent shock-induced chemistry, whereas the response of graphite to ultra-fast compression has previously been demonstrated on the picosecond time scale. not investigated. . “These experiments are similar to early time-domain experiments to confirm transition states in physical chemistry,” Armstrong said. "The very short observation time scale allows this experiment to observe short-lived phase-transition intermediates similar to the transition states of chemical reactions." Team members saw phase transitions where the product phase was closely correlated with the initial phase. They observed very textured and almost monocrystalline products within 20 ps after compression.
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memo 2208091051 my thought experiment oms storytelling
Graphite needs high pressure and short time to turn into diamond.
Graphite turns into hexagonal diamonds in picoseconds.
The graphite-diamond phase transition is particularly important for fundamental reasons and a wide range of applications. At very fast compression time scales, material dynamics impede the transition from graphite to an equilibrium cubic diamond crystal structure that we commonly know as diamond. Shock wave compression of graphite generally requires a pressure of 50 GPa (500,000 atmospheres) or more to observe the phase transition on the time scale of the shock compression experiment.
The high pressure of graphite requires overlapping singularities of sample b.qoms. To transform graphite into hexagonal diamond in picoseconds, zerosum.oss of super-instantaneous mass entanglement of sample c.oss is required. For these conditions to interact, the 1+1,1-1 superposition state of sample b.qoms is required.
On the other hand, to transform into a hyperinstantaneous hexagonal diamond, a 1-1 superposition transforms the sample c.oss.zerosum and at the same time the sample a.oms.1*1 needs state. haha.
Sample a.oms (standard)
b0acfd 0000e0
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f000e0 b0dac0
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0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
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sample b.qoms(standard)
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sample b.poms(standard)
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sample c.oss(standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
.Simulating infinitely many chaotic particles using a quantum computer
양자 컴퓨터를 사용하여 무한히 많은 혼돈 입자 시뮬레이션
Bob Yirka, Phys.org 이 작업에 사용된 양자 컴퓨터. a, 보라색으로 5개의 게이트 영역을 보여주는 Quantinuum H1-1 세그먼트 전극 표면 트랩의 섹션(750μm 너비의 이온 결정 범위 및 레이저 빔 허리는 축척으로 그려지지 않음). 컴퓨터는 171Yb+ 큐비트 이온(녹색) 및 138Ba+ 냉각제 이온(흰색)이 두 개의 이온 중 하나에 저장되어 다른 곳에서 설명한 것과 유사하게 작동합니다(3개의 중앙 게이트 영역(G2–G4)에 걸친 병렬 게이트 작동 제외). 또는 4-이온 결정. 임의의 큐비트 쌍은 표면 위 70μm의 선형 무선 주파수 널(점선)을 따라 이온을 전송하여 달성됩니다. b, Sympathetic ground-state 냉각에 이은 2-큐비트, 위상에 둔감한 Mølmer-Sørenson 게이트는 Yb-Ba-Ba-Yb 결정 구성의 G2-G4에서 병렬로 구현됩니다. 각 결정의 크기는 대략 8μm이며, 냉각 및 게이트 레이저(파장, 각각 493 및 368nm)의 공칭 빔 웨이스트는 17.5μm입니다. c, 무작위 벤치마킹을 통해 수행된 단일 큐비트(SQ) 게이트, 2큐비트(TQ) 게이트 및 결합 상태 준비 및 측정(SPAM)의 일반적인(즉, 데이터 수집 기간 동안 대표) 평균 충실도. 신용 거래:자연 물리학 (2022). DOI: 10.1038/s41567-022-01689-7
오스틴에 있는 텍사스 대학의 동료와 함께 일하는 Quantinuum의 연구원 팀은 제한된 수의 큐비트로 실행되는 양자 컴퓨터를 사용하여 무한히 많은 혼돈 입자를 시뮬레이션하는 방법을 개발했습니다. Nature Physics 저널에 발표된 논문에서 이 그룹은 그들의 기술을 설명합니다. 분자가 물질 에서 어떻게 거동 하는지 자세히 알아보기 위해 연구자들은 컴퓨터 에서 분자의 거동을 시뮬레이션하는 전략을 고안했습니다 . 이러한 시도는 간단한 작업에서는 잘 작동했지만 주어진 시간 동안 상호 작용하는 입자의 무한히 긴 선과 같이 복잡성을 시뮬레이션할 때 문제에 봉착했습니다. 전통적인 슈퍼컴퓨터에 대한 시도는 수렁에 빠졌고 연구자들은 양자 컴퓨터가 그 일을 아주 잘 할 수 있다고 이론화했습니다.
이 새로운 노력에서 연구원들은 그것이 실제로 사실임을 발견했습니다. 연구원들은 이러한 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 실행하는 열쇠가 시뮬레이션 을 실행하는 데 필요한 작업을 수행할 뿐만 아니라 그러한 시뮬레이션이 매우 적은 큐비트로 실행될 수 있도록 하는 코드를 추가 하는 설계에 있다고 주장 합니다. 일단 그들이 작동할 것이라고 생각한 알고리즘을 갖게 되자 팀은 하드웨어로 눈을 돌렸습니다. 그들은 이테르븀 원자로 대표되는 큐비트를 사용하는 기계를 선택했으며 실행되는 큐비트의 수를 3개에서 11개로 변경했습니다.
연구원들은 큐비트를 재활용하는 시스템을 구축했기 때문에 적은 수의 큐비트로 알고리즘 을 실행할 수 있다는 것을 발견했습니다 . 다시 사용 - 홀로그램 역학이라는 기술. 시뮬레이션이 실행되면서 이 프로세스가 반복되었습니다. 시스템을 테스트하기 위해 연구원들은 이미 다른 기술을 사용하여 검증된 프로세스의 시뮬레이션을 실행했습니다. 연구팀은 기존 슈퍼컴퓨터로는 시연할 수 없는 시뮬레이션으로 시스템을 테스트할 계획이다.
추가 탐색 연구원들이 64큐비트 회로를 성공적으로 시뮬레이션 추가 정보: Eli Chertkov et al, 갇힌 이온 양자 컴퓨터를 사용한 홀로그램 역학 시뮬레이션, Nature Physics (2022). DOI: 10.1038/s41567-022-01689-7 저널 정보: 네이처 물리학
https://phys.org/news/2022-08-simulating-infinitely-chaotic-particles-quantum.html
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