.
A computação quântica usa a mecânica quântica para processar e armazenar informações de uma forma diferente dos computadores clássicos. Enquanto os computadores clássicos dependem de bits como pequenos interruptores que podem ser 0 ou 1, os computadores quânticos usam bits quânticos (qubits). Qubits são únicos porque podem estar em uma mistura de 0 e 1 simultaneamente – um estado conhecido como superposição. Esta propriedade única permite que os computadores quânticos resolvam problemas específicos significativamente mais rápido do que os clássicos.
Em uma publicação recente em Tecnologia Quântica EPJ, Le Bin Ho, do Frontier Institute for Interdisciplinary Sciences da Universidade de Tohoku, desenvolveu uma técnica chamada “Mudança de parâmetro estocástico dependente do tempo” no domínio da computação quântica e do aprendizado de máquina quântica. Este método inovador revoluciona a estimativa de gradientes ou derivadas de funções, uma etapa crucial em muitas tarefas computacionais.
Normalmente, calcular derivadas requer dissecar a função e calcular a taxa de variação em um pequeno intervalo. Mas mesmo os computadores clássicos não podem continuar a dividir-se indefinidamente. Em contraste, os computadores quânticos podem realizar esta tarefa sem ter que diferenciar a função. Esse recurso é possível porque os computadores quânticos operam em um domínio conhecido como “espaço quântico”, caracterizado pela periodicidade e sem necessidade de subdivisões infinitas.
Uma forma de ilustrar este conceito é comparar os tamanhos de duas escolas primárias num mapa. Para fazer isso, pode-se imprimir mapas das escolas e depois cortá-los em pedaços menores. Após o corte, essas peças podem ser dispostas em linha, com comparação de seu comprimento total. Porém, as peças podem não formar um retângulo perfeito, gerando imprecisões. Seria necessária uma subdivisão infinita para minimizar esses erros, uma solução impraticável, mesmo para computadores clássicos.
Um método mais simples envolve pesar os pedaços de papel que representam as duas escolas e comparar os seus pesos. Este método produz resultados precisos quando os tamanhos de papel são grandes o suficiente para detectar a diferença de massa. Isto tem semelhança com o conceito de mudança de parâmetro, embora opere em espaços diferentes que não necessitam de intervalos infinitos.
“Nosso método estocástico dependente do tempo é aplicável a aplicações mais amplas para derivadas de ordem superior e pode ser empregado para calcular a matriz de informação quântica de Fisher (QFIM), um conceito fundamental na teoria da informação quântica e na metrologia quântica”, afirma Le.
“O QFIM está intrinsecamente ligado a várias disciplinas, incluindo metrologia quântica, transições de fase, testemunha de emaranhamento, métrica Fubini-Study e limites de velocidade quântica, tornando-o uma quantidade fundamental com várias aplicações. Portanto, o cálculo do QFIM em computadores quânticos pode abrir portas para a utilização computadores quânticos em diversos campos, como criptografia, otimização, descoberta de medicamentos, ciência de materiais e muito mais.”
Le também mostrou como esse método pode ser usado em diversas aplicações, incluindo metrologia quântica com campos magnéticos únicos e múltiplos e tomografia hamiltoniana aplicada a sistemas complexos de muitos corpos. Ele também comparou meticulosamente a nova abordagem com o método teórico exato e outro modelo de aproximação chamado Suzuki-Trotter. Embora o método esteja intimamente alinhado com a abordagem teórica, a aproximação de Suzuki-Trotter desviou-se do valor real. Melhorar os resultados da aproximação de Suzuki-Trotter exigiria uma subdivisão infinita das etapas de Suzuki-Trotter.
.
