Разработку представил старший преподаватель Московского автодорожного института (МАДИ) Цезарь Пронин. По его расчетам, алгоритм Гровера с новым компонентом находит ответ примерно в 326 раз быстрее обычного перебора на примере регистра из 16 кубитов.

Алгоритм Гровера способен оценивать множество вариантов одновременно. Чтобы выделить верный, ему нужен «квантовый оракул» — функция, которая распознает нужный ответ и усиливает вероятность его получения. Пронин предложил строить такой компонент на основе обратимого квантового умножителя.

Обратимость важна для квантовых вычислений: промежуточные операции должны сворачиваться без потери информации. Для своей схемы исследователь систематизировал матричный аппарат, построил квантовые аналоги логических операций NOT, AND, OR и XOR, а также полного сумматора. На этой основе он сформулировал концепцию обучения квантового персептрона — базового элемента нейросети, в котором «оракул» опирается на функцию активации.

По оценке Минобрнауки, подход может стать основой для прикладных квантовых нейросетей. В дальнейшем предстоит масштабировать его для регистров из двух-трех кубитов, приспособить к симуляторам и квантовым компьютерам промежуточного масштаба, а также проработать разрядность квантовой арифметики.

Источник: ТАСС