Истражувачи од Центарот за компјутерска квантна физика при Институтот „Флатирон“ и Универзитетот во Бостон симулирале сложен квантен систем со помош на конвенционален компјутер. Дел од пресметките биле извршени дури и на личен лаптоп, иако претходно се сметало дека за ваква задача е неопходен квантен компјутер.
Научниците моделирале стотици меѓусебно поврзани кубити распоредени во дводимензионални и тродимензионални структури. За разлика од обичниот бит, кубитот може да биде во суперпозиција на повеќе состојби, што ја прави симулацијата на квантните системи исклучително тешка.
Главниот проблем е квантната сплетеност. Кога кубитите се сплетени, нивните својства се поврзани, па не можат да се анализираат независно. Брановата функција што го опишува целиот систем расте експоненцијално со секоја нова честичка и брзо станува преголема за директно складирање во меморијата на класичен компјутер.
За да го надминат ова ограничување, истражувачите користеле тензорски мрежи — математички структури што ја компресираат информацијата во брановата функција. Методот може да се спореди со компресирана архива, во која огромното количество податоци се претставува преку помали, меѓусебно поврзани табели со броеви.
Софтверската библиотека ITensor, развиена во рамките на истражувачкиот центар, им овозможила да извршат голем дел од почетните пресметки на лаптоп. За дел од симулациите бил применет и алгоритам за пренос на уверувања, првично развиен во 1980-тите, но подоцна приспособен за квантни системи.
Иако користеле релативно скромни хардверски ресурси, резултатите достигнале висока точност. Тие се совпаѓале со теоретските предвидувања, со проверливи решенија за помали системи и со претходни резултати добиени со квантен компјутер.
Истражувањето не значи дека квантните компјутери станале непотребни. Наместо тоа, покажува дека класичните симулации и квантниот хардвер можат да се надополнуваат. Класичните методи можат да помогнат во проценувањето на можностите на квантните машини, додека експериментите со квантен хардвер можат да поттикнат развој на нови алгоритми.
Следниот предизвик за тимот е симулација на системи со електрони што се движат меѓу различни места. Таквите модели се многу посложени, но се особено важни за разбирање на реалните квантни материјали, вклучувајќи ги и суперпроводниците.
