Dernière mise à jour sur internet avec ce nom :Un nouvel algorithme quantique accélère en résolvant une énorme classe de problèmes
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Pour les informaticiens, la résolution de problèmes est un peu comme l’alpinisme. Ils doivent d’abord choisir un problème à résoudre – à identifier un pic à grimper – et ils doivent ensuite développer une stratégie pour le résoudre. Les chercheurs classiques et quantiques rivalisent en utilisant différentes stratégies, avec une rivalité saine entre les deux. Les chercheurs quantiques rapportent un moyen rapide de résoudre un problème – souvent en élargissant un pic que personne ne pensait à grimper – alors que les équipes classiques courent pour voir s’ils peuvent trouver un meilleur moyen.
Ce concours se termine presque toujours comme un lien virtuel: lorsque les chercheurs pensent qu’ils ont conçu un algorithme quantique qui fonctionne plus rapidement ou mieux que toute autre chose, les chercheurs classiques en trouvent généralement un qui l’équivale. La semaine dernière, une prétendue accélération quantique, publiée dans la revue Sciencea rencontré un scepticisme immédiat de deux groupes distincts qui ont montré comment jouer similaire calculs sur les machines classiques.
Mais dans un article publié sur le site de préparation scientifique Arxiv.org l’année dernière, les chercheurs ont décrit à quoi ressemble une accélération quantique qui est à la fois convaincante et utile. Les chercheurs ont décrit un nouvel algorithme quantique qui fonctionne plus rapidement que tous les classiques connus pour trouver de bonnes solutions à une large classe de problèmes d’optimisation (qui recherchent la meilleure solution possible parmi un nombre énorme de choix).
Jusqu’à présent, aucun algorithme classique n’a détrôné le nouvel algorithme, connu sous le nom d’interférométrie quantique décodée (DQI). C’est « une percée dans les algorithmes quantiques », a déclaré Collègemathématicien à l’Université Reichman et un sceptique proéminent de l’informatique quantique. Les rapports d’algorithmes quantiques excitent les chercheurs, en partie parce qu’ils peuvent éclairer de nouvelles idées sur les problèmes difficiles, et en partie parce que, pour tout le buzz autour des machines quantiques, il n’est pas clair quels problèmes en bénéficieront réellement. Un algorithme quantique qui surpasse toutes les tâches classiques connues sur les tâches d’optimisation représenterait une étape majeure dans le harnais du potentiel des ordinateurs quantiques.
« Je suis enthousiaste à ce sujet », a déclaré Ronald de Wolfun informaticien théorique chez CWI, le National Research Institute for Mathematics and Computer Science aux Pays-Bas, qui n’était pas impliqué dans le nouvel algorithme. Mais en même temps, il a averti qu’il est toujours tout à fait possible que les chercheurs trouvent éventuellement un algorithme classique qui le fait tout aussi bien. Et en raison du manque de matériel quantique, il sera toujours un certain temps avant de pouvoir tester empiriquement le nouvel algorithme.
L’algorithme pourrait inspirer de nouveaux travaux Ewin Tangun informaticien de l’Université de Californie à Berkeley, qui a pris de l’importance à l’adolescence par Création d’algorithmes classiques qui correspondent à ceux quantiques. Les nouvelles affirmations «sont suffisamment intéressantes pour dire aux gens des algorithmes classiques:« Hé, vous devriez regarder ce document et travailler sur ce problème », a-t-elle déclaré.
La meilleure voie à suivre?
Lorsque les algorithmes classiques et quantiques rivalisent, ils le font souvent sur le champ de bataille de l’optimisation, un champ axé sur la recherche des meilleures options pour résoudre un problème épineux. Les chercheurs se concentrent généralement sur les problèmes dans lesquels le nombre de solutions possibles explose à mesure que le problème augmente. Quelle est la meilleure façon pour un camion de livraison de visiter 10 villes en trois jours? Comment devriez-vous emballer les colis à l’arrière? Les méthodes classiques de résolution de ces problèmes, qui impliquent souvent de diffuser des solutions possibles de manière intelligente, deviennent rapidement intenables.
Le problème d’optimisation spécifique que DQI s’attaque à peu près à ce sujet: vous avez une collection de points sur une feuille de papier. Vous devez trouver une fonction mathématique qui passe par ces points. Plus précisément, votre fonction doit être un polynôme – une combinaison de variables soulevées sur des exposants de nombre entières et multipliées par des coefficients. Mais cela ne peut pas être trop compliqué, ce qui signifie que les pouvoirs ne peuvent pas devenir trop élevés. Cela vous donne une ligne incurvée qui remonte de haut en bas à mesure qu’elle se déplace à travers la page. Votre travail consiste à trouver la ligne Wiggly qui touche le plus de points.
Les variations de ce problème apparaissent sous diverses formes à travers l’informatique, en particulier dans le codage des erreurs et la cryptographie – les champs axés sur les données codantes en toute sécurité et avec précision lors de leur transmission. Les chercheurs du DQI ont reconnu, fondamentalement, que le traçage d’une meilleure ligne s’apparente à déplacer un message codé bruyant plus près de sa signification précise.
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