أخبار ar.wedoany.com، أطلق باحثو IBM Quantum مكتبة بايثون مفتوحة المصدر باسم ffsim، وهي مصممة خصيصًا للمحاكاة الكلاسيكية الفعالة للدوائر الكمومية الفرميونية، بهدف توفير أدوات أسرع للتحقق وقياس الأداء لمجتمع المعلومات الكمومية.
على عكس محاكيات الدوائر الكمومية العامة التي تعتمد على تخزين متجه الحالة الكامل، تستفيد ffsim من تناظر العدد الإجمالي للجسيمات ومكون السبين z (Sz) المحفوظين بشكل صارم في الأنظمة الفيزيائية، مما يقلص مساحة الحساب بشكل كبير. فالمحاكي العام لدائرة ذات n بت كمومي يحتاج إلى الحفاظ على متجه أعداد مركبة بأبعاد 2n، بينما تقوم ffsim، بالنسبة لـ 2N مدار سبيني، بتتبع الحالات التي تحتوي على عدد ثابت من الإلكترونات ذات السبين الأعلى (Nα) والإلكترونات ذات السبين الأسفل (Nβ) فقط، مما يقلل بشكل ملحوظ من العامل العددي الأمامي.
يتجلى هذا التأثير الهندسي في اختبارات الأداء القياسية لنموذج Hubbard ثنائي الأبعاد بتكوين شبكي 4×8. ففي هذا النموذج، يؤدي التخطيط القياسي من الفرميونات إلى البتات الكمومية إلى تحويل الدائرة إلى دائرة ذات 64 بت كمومي. يتطلب تنفيذ هذا النموذج باستخدام محاكي متجه الحالة العام حوالي 256 إكسابايت (EiB) من الذاكرة، بينما تقوم ffsim، عند ملء 1/8، بضغط متجه الحالة النشط إلى 19.3 جيجابايت (GiB)، مما يمكن الباحثين من إجراء محاكاة دقيقة على محطة عمل مكتبية كلاسيكية واحدة.
تعتمد المكتبة على نمط البرمجة الوظيفية، وتستخدم مصفوفات NumPy لتخزين وتطور الدوال الموجية الفرميونية، وتدمج محسنًا خلفيًا، وتدعم مجموعة بوابات تحافظ على عدد الجسيمات، وتتضمن واجهات أصلية مع نظامي Qiskit وPySCF. من خلال طبقة التجميع في Qiskit، يمكن لـ ffsim أيضًا أن تعمل كمحاك خلفي لأي دائرة كمومية ذات بتات عشوائية تتكون من بوابات تحافظ على الوزن الهامينغ (Hamming weight-preserving gates).
أجرى فريق التطوير اختبارات أداء قياسية لمكتبة ffsim مقارنة بمحاكي الفرميونات الكمومي (FQE) و Qiskit Aer. على جهاز M1 MacBook أحادي الخيط، أظهرت اختبارات التطور الزمني باستخدام تقريب تروتر (Trotterization) لهاملتونية جزيئية ممثلة بالتحليل ثنائي العوامل، أن سرعة محاكاة ffsim أسرع بـ 11 مرة من FQE، وتسارع تطور هاملتونية تربيعية بمقدار 2.4 مرة، وتسارع تأثير مؤثر هاملتونية جزيئية بمقدار 8.4 مرة. عند توسيع نطاق النظام إلى 16 مدارًا (32 بت كمومي)، لم يتمكن Qiskit Aer من المعالجة بسبب قيود الذاكرة الكلاسيكية، بينما استمرت ffsim في العمل. تم نشر المسودة الفنية التفصيلية على arXiv، ويمكن الحصول على الكود والدروس التعليمية ذات الصلة في مستودع Qiskit Community على GitHub، كما نشرت مدونة IBM Quantum نظرة عامة متكاملة عن المكتبة.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
