Jin10 données du 22 avril, à 1 heure du matin, Google AI a publié une toute nouvelle méthode de simulation hybride analogique-numérique en informatique quantique, capable d'améliorer le contrôle tout en maintenant la vitesse, bouleversant ainsi les méthodes de simulation traditionnelles en informatique quantique. Cela a permis de réaliser des percées majeures dans l'étude de la thermalisation quantique et des phénomènes critiques. Les simulations quantiques traditionnelles sont principalement confrontées à deux grands problèmes : une flexibilité limitée, et l'efficacité très lente des simulations quantiques purement numériques, souvent perturbées par le bruit ; une rapidité qui ne permet pas de contrôler, la vitesse étant élevée mais sans un contrôle précis des interactions entre toutes les particules. La méthode de simulation hybride de Google tire parti des avantages de ces deux approches, garantissant la vitesse de simulation tout en renforçant le contrôle. De plus, selon les données de test de référence basées sur l'entropie croisée, la nouvelle méthode de Google a déjà dépassé les simulations traditionnelles.
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Google a publié une méthode de simulation quantique hybride
Jin10 données du 22 avril, à 1 heure du matin, Google AI a publié une toute nouvelle méthode de simulation hybride analogique-numérique en informatique quantique, capable d'améliorer le contrôle tout en maintenant la vitesse, bouleversant ainsi les méthodes de simulation traditionnelles en informatique quantique. Cela a permis de réaliser des percées majeures dans l'étude de la thermalisation quantique et des phénomènes critiques. Les simulations quantiques traditionnelles sont principalement confrontées à deux grands problèmes : une flexibilité limitée, et l'efficacité très lente des simulations quantiques purement numériques, souvent perturbées par le bruit ; une rapidité qui ne permet pas de contrôler, la vitesse étant élevée mais sans un contrôle précis des interactions entre toutes les particules. La méthode de simulation hybride de Google tire parti des avantages de ces deux approches, garantissant la vitesse de simulation tout en renforçant le contrôle. De plus, selon les données de test de référence basées sur l'entropie croisée, la nouvelle méthode de Google a déjà dépassé les simulations traditionnelles.