Вторник, 4 марта в 13:17 UTC+3
Загрузка...

Амазон использует квантовые «состояния кошки» с коррекцией ошибок


14Опубликовано 26.02.2025 в 22:34Категория: ИнновацииИсточник
Изображение статьи

После объявления Microsoft о квантовом бите на основе совершенно новой физики, Amazon опубликовала статью, в которой описывается очень другой подход к аппаратной части квантовых вычислений.

Система сочетает два различных типа аппаратных квантовых битов для улучшения стабильности квантовой информации, которую они хранят. Основная идея заключается в том, что один тип квантового бита устойчив к ошибкам, а второй используется для реализации кода коррекции ошибок, который выявляет возникающие проблемы.

Хотя ранее были более эффективные демонстрации коррекции ошибок, несколько компаний считают, что общий подход Amazon является лучшим путем для получения логических квантовых битов, способных выполнять сложные алгоритмы. В этом смысле это важное доказательство принципа.

Кошка и ёжик

Основная идея, используемая в подходе Amazon, заключается в использовании одного типа квантового бита для хранения данных и второго — для обеспечения коррекции ошибок. Квантовый бит для данных очень устойчив к одной типу ошибок, но восприимчив к другой. Именно здесь приходит на помощь второй тип квантового бита; он используется для запуска кода коррекции ошибок, эффективного в выявлении проблем, с которыми сталкиваются данные квантовые биты.

Комбинирование этих двух типов квантовых битов должно позволить управлять коррекцией ошибок при помощи значительно меньшего количества аппаратных квантовых битов.

Загрузка предыдущей публикации...

Загрузка следующей публикации...

Предыдущие новости в категории

Загрузка предыдущих новостей...

Следующие новости в категории

Загрузка следующих новостей...

Мы отбираем новости из проверенных источников, обрабатываем их с помощью современных AI-технологий и публикуем на сайте, созданном с использованием искусственного интеллекта. Все материалы принадлежат их авторам, а контент проходит дополнительную проверку на достоверность. Возможны ошибки в тексте, так как нейросеть тоже имеет свойство ошибаться. Все изображения являются фантазией нейросети, совпадение с реальными предметами и личностями маловероятно.

© 2025 NOTid . QAter . AI service.