اخبار کوانتومی – الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند راه‌حل‌های سریع‌تری را برای شبیه‌سازی‌های پیچیده ارائه کنند!
عنوان خبر: الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند راه‌حل‌های سریع‌تری را برای شبیه‌سازی‌های پیچیده ارائه کنند!
ژانر/موضوع: محاسبات کوانتومی، الگوریتم کوانتومی
تاریخ انتشار خبر: 13 ژانویه 2025
منبع خبر: The Quantum Insider
چکیده: شرکت Qubit Pharmaceuticals و دانشگاه سوربون الگوریتم‌های کوانتومی‌ای توسعه داده‌اند که توانایی افزایش سرعت نمایی برای زنجیره‌های مارکوف غیرقابل‌برگشت را دارند. این الگوریتم‌ها از Quantum Walk برای کاوش هم‌زمان مسیرهای متعدد استفاده می‌کنند و عملکردی بهتر از روش‌های کلاسیک ارائه می‌دهند. زنجیره‌های مارکوف که برای مدل‌سازی انتقال‌ها در سیستم‌هایی مانند قیمت سهام و دینامیک مولکولی ضروری هستند، اغلب شامل فرآیندهای غیرقابل‌برگشت با انتقال‌های جهت‌دار می‌باشند. تکنیک‌های محاسباتی سنتی در مواجهه با این سیستم‌ها دچار مشکل میشوند، اما این الگوریتم‌های جدید نمونه‌گیری سریع‌تر از توزیع‌های ثابت را ممکن می‌سازند و رفتار بلندمدت سیستم‌ها را آشکار می‌کنند. کاربردهای این فناوری شامل طراحی مواد، شبیه‌سازی تاخوردگی پروتئین‌ها و مدل‌سازی سیستم‌های مالی تصادفی است.
شرح کامل خبر:
در یک مطالعه پیشگامانه، محققان از شرکت Qubit Pharmaceuticals و دانشگاه سوربن الگوریتم‌های کوانتومی را معرفی کردند که قادر به تسریع تحلیل زنجیره‌های مارکوف غیرقابل‌برگشت (nonreversible Markov chains) به صورت نمایی هستند. این تحقیق که در سرور پیش‌چاپ arXiv منتشر شده است، با استفاده از گام‌های کوانتومی، چالش‌های محاسباتی طولانی‌مدت را حل کرده و کاربردهای تحول‌آفرینی در کشف دارو، یادگیری ماشین و مدل‌سازی مالی ارائه می‌دهد. زنجیره‌های مارکوف برای مدل‌سازی سیستم‌هایی که بین حالت‌های مختلف با احتمال مشخص جابه‌جا میشوند، به کار می‌روند و نقش کلیدی در درک فرآیندهای پیچیده‌ای همچون دینامیک مولکولی یا نوسانات بازار سهام ایفا می‌کنند. روش‌های سنتی عمدتاً بر زنجیره‌های مارکوف برگشت‌پذیر تمرکز داشته‌اند که در آن انتقال بین حالت‌ها متقارن است. با این حال، بسیاری از پدیده‌های دنیای واقعی—مانند حرکت ذرات در سیالات—رفتاری غیرقابل‌برگشت دارند و به تکنیک‌های محاسباتی پیشرفته‌تری نیاز دارند. این مطالعه الگوریتم‌های کوانتومی جدیدی را معرفی می‌کند که توزیع‌های ثابت(stationary distributions) زنجیره‌های غیرقابل‌برگشت را نمونه‌برداری می‌کنند و حالت‌های تعادلی بلندمدت آن‌ها را ضبط می‌کنند. گام‌های کوانتومی، که محور این الگوریتم‌ها هستند، از اصل برهم‌نهی (superposition) استفاده می‌کنند و امکان بررسی هم‌زمان مسیرهای متعدد را فراهم می‌سازند. این قابلیت به الگوریتم‌های کوانتومی اجازه می‌دهد تا زمان محاسبات را برای برخی زنجیره‌ها به صورت نمایی کاهش دهند، در مقایسه با افزایش سرعت درجه دوم که در زنجیره‌های برگشت‌پذیر دیده می‌شود. کاربردهای این روش گسترده است: در شبیه‌سازی‌های مولکولی، این روش‌ها می‌توانند طراحی مواد جدید را تسریع کنند یا مکانیسم‌های پیچش پروتئین را که برای توسعه داروها حیاتی هستند، روشن کنند. به طور مشابه، مدل‌های مالی تصادفی می‌توانند از تحلیل سریع‌تر ریسک و پیش‌بینی رفتار بازار بهره‌مند شوند. نوآوری‌های کلیدی شامل تطبیق «روش‌های لیفتینگ» کلاسیک برای سیستم‌های کوانتومی است که حتی بدون داشتن دانش قبلی درباره توزیع ثابت، کارایی را افزایش می‌دهند. با وجود نتایج نظری امیدوارکننده که از طریق شبیه‌سازی‌ها تأیید شده‌اند، اجرای عملی این الگوریتم‌ها بر روی سخت‌افزار کوانتومی همچنان یک چالش باقی مانده است. پژوهشگران چشم‌اندازهایی برای ترکیب روش‌های کلاسیک و کوانتومی و گسترش این الگوریتم‌ها به سیستم‌هایی که به‌طور پویا تکامل می‌یابند ارائه کرده‌اند. در صورت تحقق این پیشرفت‌ها، این دستاوردها می‌توانند مدل‌سازی محاسباتی را بازتعریف کرده و در زمینه‌هایی همچون فیزیک، زیست‌شناسی، شیمی و مالی به پیشرفت‌های بزرگی منجر شوند.
دیدگاه خود را درباره این خبر با ما به اشتراک بگذارید.
