הקדמה: הדחף של מודלים פונקציונליים ב- Quantum Hardware

מחשוב קוונטי עומד על סף של הפיכת תעשיות, מקריפטוגרפיה וגילוי סמים לחומרים מדע ואינטליגנציה מלאכותית.ההבטחה לפתרון בעיות בלתי-נרקוד למחשבים קלאסיים נשענת על פיתוח חומרה קוונטית אמינה, מדרגית, למאמץ זה היא חקרה:0 פונקציונליות מודלים הנדסיים מתקדמים 1 - תרגול יצירת ייצוגים מופשטים של מכשירים קוונטיים והתנהגותם קוונטית, אשר יאפשרו מודל פונקציונלי של התפתחות פונקציונלית ואפקטיבית, אשר יאפשרו של מודלים מתקדמים, פיתוח פונקציונליים, פיתוח פונקציונליים, ואפקטים, אשר יאפשרומטרידטיביים, פיתוח פונקציונליים, פיתוח פונקציונליים, עיצובית, ואפקטים, פיתוח פונקציונליים, פיתוח פונקציונליים, ואפקטים, תכונות ניהולית, ואפקטים, פיתוח פונקציונליים של מודלים מתקדמים, ואפקטיביים, ואפקטיביים של מודלים מתקדמים, תכונות פונקציונליים, ואפקטים של מודלים מתקדמים, אשר יאפשרו של מודלים מתקדמים, פיתוח פונקציונליים של מודלים מתקדמים, פיתוח פונקציונליים של מודלים מתקדמים, פיתוח פונקציונליים, פיתוח פונקציונליים מתקדמים של מודלים מתקדמים של מודלים מתקדמים, פיתוח של מודלים מתקדמים, פיתוח פונקציונליים מתקדמים, פיתוח של מודלים מתקדמים, פיתוח פונקציונליים של ביצועים פונקציונליים מתקדמים, פיתוח פונקציונליות, פיתוח של מודלים מתקדמים, פיתוח של מודלים

הבנה של מודלים פונקציונליים ב- Quantum Hardware

מודלים פונקציונליים במיחשוב קוונטי מתייחס לבניית אבסטרקציות מתמטיות או חישוביות שלוכדות את הדינמיקה החיונית של רכיבי חומרה קוונטיים - בעיקר qubits, שעריים ומערכות מדידה.בניגוד לסימולציות פיזיות ברמה נמוכה שמודלות כל אינטראקציה בקנה מידה אטומי, מודלים פונקציונליים פועלים ברמה גבוהה יותר של מופשטות, תוך התמקדות בהתנהגות קידודית, סטטיסטיקה, ומודלים תפעוליים אלה מאפשרים לנבא כיצד מכשירים מדויקים דורשים תפקוד מלא, ללא סימולציה יעילה, ללא תפקוד יעיל.

קטגוריות של מודלים פונקציונליים

מודלים פונקציונליים ניתן לחלק באופן רחב לתוך FLT:0 מודלים ברמת ה-FLT:2device-level Models, ואילו מודלים ברמת המעגל (FLT: 3 מודלים של ביצועים ברמה בינונית מתייחסים לשערים קוונטיים כמו פעולות אידיאליות ולאחר מכן שכבת על ערוצי רעש (למשל, אימות של מודלים של חומרים על-ידי התקנים, צמצום לחות, dempudeing), dephasing) בהתבסס על שערי אלקטרו-פיריים או שגיאות ברמת דיוק, שיטות ניתוח מיידיות, ואפקטים אחרים.

תפקיד המודלים הפונקציונליים במחזור החיים הארדware

(ב) החל מעיצוב באמצעות קליברציה ופעולה, מודלים פונקציונליים תומכים בכל שלב של מחזור החיים החומרי (FLT:0)designFLT:1, מודלים מסייעים למהנדסים להעריך את הבורסות כגון זמן כפייה לעומת מהירות שער או כוח הפיכה לעומת לולאה הפעלה מדויקת של אלגוריתמים:2fabricationFLT 3, מודלים של חיזוי ותהליך וריאציות של סימולציה מדויקת:2Flasticationalation for rightationally Act.

טכנולוגיות מפתח ומודלים שלהם

כל qubit Modality מציג אתגרים ייחודיים מודלים הדורשים מופשט פונקציונליות מותאמת.הבנת ההבדלים הללו חיונית לקידום פיתוח חומרה והשוואה בין כוכבית.

עקבו אחרי Qubits

(הופנה מהדף qubits, כגון אלה שמשתמשים ב- IBM ו-Google, מסתמכים על צומת ג'וזףסון ו- מיקרוגל resonators.מודלים פונקציונליים עבור מערכות אלה חייבים ללכוד לא לינאריות, ליזום הפיכה, ורעש מהסביבה האלקטרומגנטית הסובבת את האלקטרומגנטית:0 רזולוציה של 1 ו-FLT:2 פגמים במערכת 3 , הם סיבוכים ניסיוניים, אשר דורשים במהירות של מספר LT5, אך ורק למניעה של מספר דחיסה של נתונים ממוקדים.

עקבו אחרי Ions

(הופנה מהדף IonQ ו- Honeywell, מציעים דלפק ושפל גבוה פידלון שער.עם זאת, המודלים התפקודיים שלהם חייבים לקחת בחשבון עבור מצבי תנועה, פגמים הדופק לייזר, ואת הדינמיקה של קירור לייזר וגילוי המדינה.FLT:0Beam אינטנסיביות הפיכה 1 ו-FLT2phonon חימום FLTreaplerated 3, אשר דורשות מודלים מורכבים של שער מוליכים למחצה, כגון אפקטים מורכבים, כגון אפקטים מורכבים של חומר חזק יותר, כגון אפקטים מורכבים של מוליכים למחצה, כגון אפקטים מורכבים.

Topological Qubits ו- Emerging Platforms

[ה] qubitological, בהתבסס על ציטוטים כלטוניים, הבטחת חוסר סובלנות אטומית אבל הם עדיין בשלבים ניסיוניים המוקדמים.מודלים פונקציונליים עבור מערכות טופולוגיות צריך ללכוד פעולות מגרדות, כללי היתוך, ואת נוכחות של הפיכה תרמית יכול להאיץ את ההתפתחות המאוחדת של מודלים אלה; כמו כן, FLT:0 photon-FLT:1LT:1 ו-LTF:2ils-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-the-the-of-of-of-of-of-the-the-the-the-the-the-the-the-of-the-the-the-of-consvening מודלים אלה, כולל את התפתחות חלופיים-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-the-the-of-the-the-of-to-the-of-of-the-of-of-the-the-of-of-of-of-of-the-the-of-the-to-of-to-to-to-the-to-

ההשפעה של רעש ויציבות על מודלים פונקציונליים

(הופנה מהדף ⁇ ) מודל פונקציונליות קוונטי חייב לייצג במדויק את סוגי המידות והגודלים של רעש כדי לעצב קודים תיקון שגיאות יעיל ואסטרטגיות הפחתה.שתי גישות עיקריות שולטות: FLT:0:0 מודלים של רעש מרבוקוביאן (FLT:1), אשר מניחים תהליכי שגיאה ללא זיכרון, ו-FLT:2non-Markovian מודלים של FLT 3, שלוכדים את הזמן הקשור לרעש בשל מצבי אלקטרוניקה או אמצעי בקרה סביבתיים.

Noise Spectroscopy ומודל למידה

טכניקות ניסיוניות כגון:0 (ראויות spectroscopyFLT) 1 ו- (FLT:2Rabi oscillation oscillation oscillation MeasuresFLT 3) מספקים נתונים כדי ליידע מודלים תרמיים או 1 / F. למידת מכונה יותר מוחל כדי ללמוד מודלים רעש קומפקטי ישירות מהנתונים של calibration.

שגיאה מיגציה באמצעות מודלים פונקציונליים

(במקום לתקן את כל השגיאות, ניתן להשתמש במודלים פונקציונליים ל-FLT:0) ,(ה)לתקן את כל השגיאות, כלומר, כדי להפיק ערכים של ציפייה ללא רעש מהנתונים רועשים: טכניקות כמו FLT:2 אפס-אין-היתר דיוקים של מודלים של פיזור חומרים גמישים ב-FLT:5 להסתמך על מודל פונקציונלי של רעש, אשר המשיך לפתח את החומרה השגיאה התקינה שלו, ואפקטיבי של חומרה.

Machine Learning ו-AI במודל פונקציונלי

המורכבות והטבע הממדי הגבוה של חומרה קוונטית הופכים אותה לתחומים טבעיים ללמידה של מכונה.בינה מלאכותית היא זוזרת למודל פונקציונלי במספר תפקידים טרנספורמטיביים.

פרדוקס אסטימום ו-Celbration

קלברות מעבד קוונטי כולל מאות או אלפי פרמטרים של שליטה (כפים amplitudes, תדרים, עיכובים) אלגוריתמי למידת מכונה, במיוחד FLT:0Bayesian אופטימיזציהFLT:1 ו-FLT:2reinforcement LearninguaFLT 3: יכול לזרז את החיפוש עבור הגדרות אופטימליות.

המילטון למידה ואופי הקוונטיזציה

מודלים פונקציונליים מתחילים לעתים קרובות עם המילטון לא ידוע המתאר אינטראקציות של qubit.FLT:0Hamiltonian למידה הלמידה FLT:1 משתמשת בתוצאות מדידה מרצף תוכנן במיוחד כדי להסיק את הפרמטרים ההמיניסטיים.ההתפתחויות האחרונות מעסיקות את ה-FLT:2neural רשתות כמו מכשירים פונקציונליים אוניברסליים יישום: יישום אוניברסלי של הפונקציה ApproximFLT 3 כדי מודל המילטון ישירות מעת לעת, על ידי לעקוף גישה מתמטית פשוטה במיוחד עבור אינטראקציה פשוטה.

מודלים לייצור עבור Noise Simulation

סימולציה מדויקת של רעש דורש דגימה יעילה מפצה מציאותית.רשתות סטיות יוצרות (גנים) ו autoencoders אוטונסיביות נעשה שימוש כדי לייצר דגימות רעש שמתאים מדידות ניסיוניות, המאפשרות סימולציות מעגליות מציאותיות יותר ללא ראש של מודלים פיזיים מלאים.מודלים ניוניים אלה ניתן לאמן על קבוצה קטנה של נתונים של קיטור ולאחר מכן להשתמש כדי ליצור חיסור עבור מוטציות רבות של קודים קרלו.

סטנדרטיזציה ו- Cross-Platform Modeling

ככל שהמערכת האקולוגית הקוונטית מתפוגגת, הצורך במסגרות מודלים פונקציונליים סטנדרטיים גדל.ללא מופשטות נפוצות, זה הופך להיות קשה להשוות ביצועים חומרה, אלגוריתמים פורט או לשתף נתוני אפיון שגיאות על פני פלטפורמות.

מאמץ קיים: צ'יסקיט, צ'יק ו- Q#

(הספקים של המסגרת הקוונטים פיתחו מודלים של רעש משלהם.ה-צ'סקיט Aer כולל מספר מודלים של ערוץ רעש ותומכת במודלים ברמת המכשיר באמצעות ה-FLT:0 (NoiseModelphFLT:1 ו-FLT:2DevicescipleificationFLT 3) אך ורק ב-EQ-Cirq תיקון של גוגל מציע יכולות דומות עם דגש על בקרת הדופק-Q#, ללא שימוש ב-CBT, כולל מודל סטנדרטי ל-EQDIQDIQDIFDIQDIQDIQ.

הדרך לכיוון סטנדרט פתוח

סטנדרט מודלים פונקציונליים אידיאלי יהיה מודולרי, נרחב, ו אגנוסטי לחומרה הבסיסית.הוא יכלול מפרטים עבור: (i) פרמטרים של מכשירים (T1, T2, השער נאמנות, מטריקס קרוס-קול), (ii) הגדרות פעולה שגיאות (ערוצים של פולי, מכשירים, מדידות), דינמיקת רעש (Markovian לעומת לא מרני, זמן מקביל), פרוטוקולים (Fchiop) ו-FEEClier:2; Ivance) דורשים שיתוף פעולה בינלאומי (Ober: ALTer: ALT) ו-FEEC).

אתגרים ודרכים מחקר

בעוד מודלים פונקציונליים עשו צעדים יוצאי דופן, כמה מכשולים משמעותיים חייבים להתגבר על הדרישות של מחשוב קוונטי לא-סובייקטיבי.

המונחים: Scalability

כמעבדים קוונטיים גדלים למאות היברידיות או אלפי של qubits, המרחב הממלכתי של מודלים פונקציונליים הופך גדול מבחינה אקספוננציאלית.אפילו טכניקות סימולציה משוערות כמו FLT:0 tensor NetworkFLT:1 ו-FLT:2stochastic מעגלים מתפתח 3D מאבק עם מעגלים עמוקים ורמות גבוהות של סבך.

שגיאות שאינן מרוקנות וקור הקשורות

רעש אמיתי בחומרה קוונטית הוא לעתים רחוקות עצמאי וחסר זיכרון.לדוגמה, תנודות מטען במכשירים על-מוליכים ניתן לקשור בין מחזורי שער רבים, וקרוסטור בין qubits יכול להציג שגיאות בו-זמנית מודלים פונקציונליים נוכחיים לעתים קרובות להניח התנהגות של מארקובאנית לפשטות, המוביל לתחתית דרישות תיקון מתקדמות יותר, אשר משלבת את הזמן וקשרי המרחבים הוא מוקד מרכזי של מחקר:0FIRDFIRDIQIQITION (ה) לשיטות למידה קטנות יותר: נית.

רדיפת פיזיקה ופשטות

מתח מתמשך קיים בין הרצון למודלים מדויקים פיזית לבין הצורך בהפשטות מותאמת חישובית יותר מדי פרטים עושה מודלים איטיים וגלויים; מעט מדי מופשטת היא הסיכון של מנגנוני שגיאה קריטיים חסרים.המפתח הוא לזהות את התכונות הפיזיות הללו אשר הן FLT:0relevant עבור מודל המשימה של ניהול 1 - כלומר, שיעורי decoence עבור תיקון, סימולציה יעילה או סימולציה של תאים מתאימים באופן אוטומטי על ידי תיקון, כלומר, אופטימיזציה של סטרואידים יעיל של סטרואידים יעיל של ניהול מתאים על ידי יישום יעיל של אימון מתאים.

מסקנה: מודלים פונקציונליים כעמוד השדרה של Quantum Hardware Evolution

המסע מהפגנות חד פעמיות למחשבים קוונטיים לא-סובלניים יסוללו עם מודלים פונקציונליים יותר ויותר מתוחכם.מודלים אלה אינם רק תרגילים אקדמיים; הם כלים הכרחיים לתכנון, קלמנט, הפחתה, ואימות שגיאות.כפי שאנו מחפשים לעתיד, ההתכנסות של התפתחות קוונטית עם מכונה, סטנדרטים פתוחים ומחשוב היברידית תזרז באופן דרמטי את הדור הבא של מודלים פונקציונליים: קיבולת חלקית: קיבולת מעגל-ממדיום-אמת-אמת היא רק מודלים, לא יעילה של התפתחות חישובית, היא רק מדרגה ראשונה, ואפקטיביים-אמת-אמת-מידה-אמת-מידה-מידה-מידה-מידה-מידה-מידה-מידה-מידה-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-שלבית-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-אמת-

(ב) [ה]] [ה]] [ה]] [ה]] [ה]]] ב[[הקדמה] ל[[המאה ה-20]], [[המאה ה-20]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]