科学家首次将遗传算法用于量子模拟

常丽君

2016年06月25日09:11  来源:科技日报
 
原标题:科学家首次将遗传算法用于量子模拟

  最近,西班牙巴斯克大学科学家首次将遗传算法用在数字量子模拟中,结果表明,遗传算法不仅能减少量子计算误差,甚至能超越目前的标准最优化技术。研究人员称,这种策略是受自然界“适者生存”法则的启发,从这一角度看,遗传算法能提高保真度,优化所需资源,同时适应实验中的约束条件。

  据物理学家组织网23日报道,数字量子模拟作为量子技术的一种,要面对因退相干而导致信息损失的难题。为减少信息损失,科学家采用了量子误差校正协议的方法,用量子门将信息以多比特纠缠的形式存储起来,作为一种备份。但要以纠缠态存储信息极其复杂,一个4比特7门的系统,门的排列方式就超过万亿,人们一般用最优化技术来筛选找出误差最小的那个。

  研究人员证明,用遗传算法来确定最优排列方式,比用标准最优化技术更好,能将数字量子误差降低到迄今最低水平。除了减少退相干误差,还能减少数字误差及因每种排列自身缺陷所导致的积累误差。

  研究人员解释说,遗传算法表现出色,原因之一在于其适应性。就像自然界通过“优胜劣汰”适应环境变化,遗传算法能不断调整,以适应不同量子技术中的不同约束条件。他们的研究提供了一种灵活的新工具,能让人们在保持运算精确性的同时,减少所需的物理资源。

  团队负责人之一恩里克·索兰诺教授说,遗传算法的特点是适应性和稳定性强,既能灵活解决不同量子技术和平台中的问题,又能修正误差,消除各种误差源。该算法已被用于诸多领域,如优化电路方案,设计接收效果最佳的天线等。它能很容易把一个问题分解为量子门,根据需要将问题简化、优化,从而通过量子模拟解决人工智能、模式识别、新材料与化工产品设计、航空动力学等领域的复杂问题。

  总编辑圈点

   生命繁衍中的“优胜劣汰”依靠遗传密码来筛选最适合的基因,受此启发,美国的J.Holland教授1975年提出了“遗传算法”,这计算模型是一种搜索最优解的方法。量子模拟作为量子技术的一种,是用于探索未知现象(如凝聚态)中定性或定量信息的工具,量子误差无论如何也避免不了,而在海量运算结果中找出误差较小的信息,正好是遗传算法的专长。搜索的越快速、越准确,模拟计算的时间越短、能耗越少,未知现象就越容易露出真面目。

(责编:胡雪蓉、杨磊)

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