US entwickelt Rauschmodellierung zur Optimierung von Quantenprozessoren
Forscher des Johns Hopkins Applied Physics Laboratory (APL) haben sich mit ihren Kollegen der Johns Hopkins University zusammengeschlossen, um ein umfassendes Rahmenwerk zur Modellierung
Kurzfassung
Warum das wichtig ist
- Forscher des Johns Hopkins Applied Physics Laboratory (APL) haben sich mit ihren Kollegen der Johns Hopkins University zusammengeschlossen, um ein umfassendes Rahmenwerk zur Modellierung
- Dies soll dazu beitragen, verbesserte Strategien zur Fehlerkorrektur zu entwickeln und langfristig fehlertolerante Quantencomputer zu realisieren.
- Das Quantencomputing gilt als der nchste groe Sprung in der Rechenleistung, den Forscher mit groem Interesse vorantreiben, dank seiner exponentiell hheren Rechengeschwindigkeiten.
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Redaktionelle Einordnung
Kernpunkt
Forscher des Johns Hopkins Applied Physics Laboratory (APL) haben sich mit ihren Kollegen der Johns Hopkins University zusammengeschlossen, um ein umfassendes Rahmenwerk zur Modellierung
Warum relevant
Selbst die schnellsten Supercomputer der Welt hinterlegen sich um Lngen, wenn man sie mit einem Quantencomputer mit nur wenigen hundert Qubits vergleicht.
Einordnung
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Selbst die schnellsten Supercomputer der Welt hinterlegen sich um Lngen, wenn man sie mit einem Quantencomputer mit nur wenigen hundert Qubits vergleicht. Dennoch werden Quantencomputer noch nicht eingesetzt, um reale Probleme zu lsen. Der Grund liegt in der Fehlerakkumulation bei Quantenberechnungen.
Quantenbits oder Qubits sind Rauschen: Schon eine nderung, elektrischen oder magnetischen Feldern kann zu einer Anhufung, was den Bedarf an robusten Fehlerkorrekturmechanismen begrndet. Modellierung: Ein, einem Physiker am APL, geführtes Forschungsteam beschloss, Quantenrauschen in realen Betriebsumgebungen für Mehr-Qubit-Quantencomputer zu untersuchen.
Daher griffen sie auf eine Quantencloud mit insgesamt 39 Qubits über sieben supraleitende Geräte zurück. Die Forscher waren besonders daran interessiert, Transmons zu untersuchen, eine spezifische Art, das für seine reduzierte Empfindlichkeit gegenüber elektrischen Feldrauschen bekannt ist.
Technischer Hintergrund
Quellenprofil
Quelle und redaktionelle Angaben
- Quelle
- Interesting Engineering
- Canonical
- https://interestingengineering.com/science/us-quantum-noise-modeling-framework-computer
- Quell-URL
- https://interestingengineering.com/science/us-quantum-noise-modeling-framework-computer
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