新的量子算法破解了非线性方程,计算机能否代替人类成为「先知」?

研究人员发现量子计算机可能擅长预测非线性动力学,使用量子算法解决了非线性微分方程的难题。通过Carleman线性化和玻色-爱因斯坦凝聚态的方法,量子计算机能更好地模拟复杂系统,但目前还受限于硬件和非线性问题的轻度处理。这些进展预示着量子计算在理解和预测复杂系统方面的新可能。

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曾经我们以为,无论计算机有多么强大,都不足以预测未来。现在这个想法很可能要被推翻了:计算机可能比人类更擅长成为「先知」。

在某些领域,计算机能够轻易地预测未来,例如像树汁是如何在树干中流动的这样简单、直观的现象可以被线性微分方程的几行代码所捕获。但在非线性系统中,相互作用会影响到自身——当气流经过喷气机的机翼时,气流会改变分子相互作用,从而改变气流,循环往复。这种反馈循环会滋生混乱,即使是初始条件下的微小变化也会导致后来的行为产生巨大变化,从而使预测几乎不可能成功,无论计算机的算力如何。

 

马里兰大学量子信息研究员安德鲁 • 柴尔德斯(Andrew Childs)说:「这就是为什么天气难以预测、复杂的流体流动难以理解的原因之一。如果可以弄清楚这些非线性动力学,则可以解决一些棘手的计算问题。」

 

这并非是一种空想,并且可能很快就会实现。在 11 月发表的独立研究中,Childs 领导的团队和 MIT 的团队都描述了一个强大的工具,可以使量子计算机更好地对非线性动力学进行建模。

 

与传统计算机相比,量子计算机能够利用量子现象更有效地执行某些特定的计算。正是由于具有这些功能&#

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