I ricercatori hanno utilizzato per la prima volta un algoritmo quantistico per risolvere un complesso problema matematico che per oltre un secolo è stato considerato insormontabile anche per i supercomputer più potenti. Il problema riguarda la fattorizzazione delle rappresentazioni di gruppo, un’operazione fondamentale utilizzata nella fisica delle particelle, nella scienza dei materiali e nella comunicazione dati.

Il lavoro è stato condotto dagli scienziati del Los Alamos National Laboratory Martin Larocca e dal ricercatore IBM Vojtech Havlicek. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Physical Review Letters .

Gli scienziati ricordano che Peter Shor dimostrò la possibilità di fattorizzare numeri interi su un computer quantistico. Ora è stato dimostrato che metodi simili sono applicabili alle simmetrie. In sostanza, stiamo parlando di scomporre strutture complesse nelle loro “rappresentazioni indecomponibili”, i mattoni fondamentali.

Per i computer classici, questo compito diventa proibitivo quando si ha a che fare con sistemi complessi. Identificare questi blocchi e calcolarne il numero (i cosiddetti “numeri moltiplicativi”) richiede enormi risorse computazionali.

Il nuovo algoritmo si basa sulla trasformata di Fourier quantistica, una famiglia di circuiti quantistici che consente l’implementazione efficiente di trasformazioni utilizzate nella matematica classica per analizzare i segnali. Maggiori dettagli sono forniti in un comunicato stampa del Los Alamos National Laboratory.

Gli scienziati sottolineano che questa è una dimostrazione del “vantaggio quantistico”, ovvero il momento in cui un computer quantistico può gestire un compito che le macchine tradizionali non sono in grado di svolgere. Secondo loro, sono esempi come questo a determinare il valore pratico delle tecnologie quantistiche.

L’articolo sottolinea che i ricercatori sono riusciti a identificare una classe di problemi nella teoria delle rappresentazioni che consentono algoritmi quantistici efficienti. Allo stesso tempo, viene descritto un regime parametrico in cui è possibile un reale aumento della produttività.

L’importanza pratica del lavoro è ampia. Nella fisica delle particelle, il metodo può essere utilizzato per calibrare i rivelatori. Nella scienza dei dati, può essere utilizzato per creare codici di correzione degli errori affidabili per l’archiviazione e la trasmissione di informazioni. Nella scienza dei materiali, aiuta a comprendere meglio le proprietà delle sostanze e a progettare nuovi materiali.

Pertanto, il lavoro di Larocca e Havlicek amplia la gamma di problemi in cui l’informatica quantistica apre davvero nuovi orizzonti. Come sottolineano gli autori, la sfida principale per la scienza oggi è semplice: è necessario determinare con precisione in che modo i computer quantistici possono apportare reali benefici e dimostrare vantaggi rispetto ai sistemi classici.

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