Experimental Quantum Bernoulli Factories via Bell-Basis Measurements
यह शोध पत्र बेल-आधारित मापन (Bell-basis measurements) का उपयोग करके IBM सुपरकंडक्टिंग हार्डवेयर पर एक क्वांटम बर्नौली फैक्ट्री को प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करता है ताकि और जैसे शास्त्रीय रूप से अगम्य (classically inconstructible) फलनों को उत्पन्न किया जा सके, जिससे क्वांटम-संवर्धित यादृच्छिकता प्रसंस्करण (quantum-enhanced randomness processing) के लिए एक संसाधन-कुशल प्रिमिटिव स्थापित होता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
आधुनिक कंप्यूटिंग के विशाल परिदृश्य में, यादृच्छिकता (randomness) केवल एक जिज्ञासा नहीं है; यह एक मौलिक ईंधन है। उस एन्क्रिप्शन से लेकर जो हमारे डिजिटल जीवन को सुरक्षित करता है, उन सिमुलेशन तक जो जलवायु परिवर्तन या वित्तीय बाजारों का मॉडल बनाते हैं, कई प्रक्रियाएं अप्रत्याशित परिणामों को उत्पन्न करने की क्षमता पर निर्भर करती हैं। फिर भी, वास्तविक दुनिया में, पूर्ण यादृच्छिकता दुर्लभ है। संयोग के अधिकांश स्रोत त्रुटिपूर्ण होते हैं, जैसे कि एक सिक्का जो पूंछ की तुलना में चित (heads) अधिक बार आता है, या एक डिजिटल जनरेटर जो सूक्ष्म रूप से कुछ विशिष्ट संख्याओं का पक्ष लेता है। वैज्ञानिक लंबे समय से एक कठिन प्रश्न पूछते आए हैं: यदि आप संयोग के एक त्रुटिपूर्ण, पक्षपाती स्रोत के साथ फंसे हुए हैं, तो क्या आप इसका उपयोग एक पूर्णतः निष्पक्ष एक बनाने के लिए कर सकते हैं, या यहाँ तक कि एक नए प्रकार का पक्षपात बनाने के लिए, बिना यह जाने कि मूल स्रोत वास्तव में कितना त्रुटिपूर्ण था? यह एक गणितीय पहेली का केंद्र है जिसे बर्नौली फैक्ट्री समस्या (Bernoulli factory problem) के रूप में जाना जाता है। दशकों तक, शास्त्रीय भौतिकी और तर्क के नियमों ने सुझाव दिया कि ऐसे सीमित, अज्ञात स्रोत के साथ कुछ रूपांतरणों को प्राप्त करना असंभव था। हालाँकि, नियम बदल जाते हैं जब हम क्वांटम जगत में कदम रखते हैं, जहाँ कण एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद हो सकते हैं और उन तरीकों से गहराई से जुड़े हो सकते हैं जो रोजमर्रा की सहज बुद्धि को चुनौती देते हैं।
एक शोधकर्ता ने अब इस क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है, जिसमें क्वांटम यांत्रिकी का उपयोग करके यादृच्छिकता को संसाधित करने का एक नया तरीका प्रदर्शित किया गया है। IBM क्वांटम नेटवर्क पर स्थित एक सुपरकंडक्टिंग क्वांटम कंप्यूटर के साथ काम करते हुए, उन्होंने एक पक्षपाती, अज्ञात क्वांटम स्रोत को कई उपयोगी परिणामों में सफलतापूर्वक बदल दिया, जिसमें एक पूर्णतः निष्पक्ष सिक्का और अन्य जटिल संभाव्यता पैटर्न शामिल हैं जो अकेले शास्त्रीय तरीकों का उपयोग करके बनाना असंभव है। उनका कार्य दो समान क्वांटम बिट्स (qubits) से जुड़ी एक विशिष्ट तकनीक पर केंद्रित है, जिन्हें उन्होंने समान अज्ञात पक्षपात के साथ तैयार किया था। इन बिट्स को व्यक्तिगत रूप से मापने के बजाय, उन्होंने एक विशेष संयुक्त माप (joint measurement) किया जो यह देखता था कि दो बिट्स एक-दूसरे से कैसे जुड़े हुए हैं। यह एकल क्रिया, जिसे बेल-आधारित माप (Bell-basis measurement) कहा जाता है, एक फिल्टर की तरह कार्य करती है जिसने परिणामों को विशिष्ट श्रेणियों में छाँट दिया। उल्लेखनीय रूप से, शोधकर्ता ने पाया कि यह प्रक्रिया एक स्थिर लागत के साथ एक पूर्णतः निष्पक्ष सिक्का उत्पन्न कर सकती है, चाहे मूल स्रोत कितना भी पक्षपाती क्यों न हो। इसके विपरीत, शास्त्रीय तरीकों को एक अप्रत्याशet और संभावित रूप से विशाल संख्या में प्रयासों की आवश्यकता होगी यदि मूल पक्षपात शून्य या एक के बहुत करीब हो।
यह प्रयोग "ibm sherbrooke" नामक एक उपकरण पर आयोजित किया गया था, जो 127 सुपरकंडक्टिंग क्वबिट्स की एक विशिष्ट व्यवस्था का उपयोग करता है। शोधकर्ता ने दो पड़ोसी क्वबिट्स का चयन किया और उन्हें एक ऐसी अवस्था में तैयार किया जो एक अज्ञात संभावना वाले सिक्के का प्रतिनिधित्व करती थी। उन्होंने फिर इन दो क्वबिट्स को एक ऐसी अवस्था में बदलने के लिए संचालन की एक श्रृंखला लागू की जहाँ उनके संबंध को सीधे मापा जा सके। विभिन्न स्तरों के पक्षपात के लिए इस प्रक्रिया को 50,000 बार चलाकर, उन्होंने भारी मात्रा में डेटा एकत्र किया। परिणाम आश्चर्यजनक थे। जब उन्होंने माप के परिणामों का विश्लेषण किया, तो उन्होंने पाया कि वे हर बार एक पूर्णतः निष्पक्ष सिक्का—जो चित या पुंछ के साथ बिल्कुल समान संभावना के साथ आता है—निकाल सकते हैं, जब भी उन्होंने विशिष्ट जुड़े हुए राज्यों (linked states) को देखा। यह केवल दो क्वांटम बिट्स की निरंतर लागत के साथ हुआ, जो एक ऐसी उपलब्धि है जिसे शास्त्रीय तर्क कहता है कि मूल पक्षपात को जाने बिना गारंटी के साथ करना असंभव होना चाहिए। इसके अलावा, उन्होंने उसी डेटा का उपयोग एक नए प्रकार के पक्षपाती सिक्के को बनाने के लिए किया जो एक विशिष्ट वक्र (curve) का अनुसरण करता है, एक ऐसा फलन (function) जिसे शास्त्रीय एल्गोरिदम बिल्कुल भी निर्मित नहीं कर सकते।
शायद उनके कार्य का सबसे महत्वाकांक्षी हिस्सा "बर्नौली डबलिंग" (Bernoulli doubling) नामक एक फलन था, जो प्रभावी रूप से एक निश्चित बिंदु तक परिणाम की संभावना को दोगुना करता है और फिर प्रवृत्ति को उलट देता है। यह एक ऐसा रूपांतरण है जो शास्त्रीय यादृच्छिकता प्रसंस्करण में सख्ती से वर्जित है क्योंकि इसके लिए मध्य श्रेणी में शून्य या एक के मानों तक पहुँचना आवश्यक है, कुछ ऐसा जिसे शास्त्रीय नियम कहते हैं कि गारंटीकृत रुकने के समय के साथ नहीं किया जा सकता है। शोधकर्ता ने अपने क्वांटम मापों को एक चतुर शास्त्रीय प्रक्रिया के साथ जोड़कर इस फलन का अनुमान लगाने में सफलता प्राप्त की, जिसने अभी-अभी उत्पन्न किए गए निष्पक्ष सिक्कों का उपयोग किया था। जबकि अंतिम परिणाम ने क्वांटम हार्डवेयर में अंतर्निहित शोर के कारण कुछ छोटे विचलन दिखाए, समग्र पैटर्न सैद्धांतिक भविष्यवाणी के साथ निकटता से मेल खाता था। शोधकर्ता ने उल्लेख किया कि त्रुटि का मुख्य स्रोत क्वबिट्स की अंतिम अवस्था को पूरी तरह से पढ़ने की कठिनाई थी, जो वर्तमान क्वांटम तकनीक की एक सामान्य चुनौती है।
इस कार्य का महत्व न केवल उनके द्वारा बनाए गए विशिष्ट फलनों में है, बल्कि इसकी दक्षता और आत्मनिर्भरता में भी है। क्वांटम यादृच्छिकता प्रोसेसर बनाने के पिछले प्रयासों में, शोधकर्ताओं को अक्सर प्रक्रिया को निर्देशित करने में मदद करने के लिए बाहरी शास्त्रीय यादृच्छिकता स्रोतों पर निर्भर रहना पड़ता था। यहाँ, क्वांटम प्रणाली ने अपनी स्वयं की आंतरिक निष्पक्षता उत्पन्न की, जिसका उपयोग उसने बाद में अधिक जटिल शास्त्रीय चरणों को संचालित करने के लिए किया। यह एक संक्षिप्त, संसाधन-कुशल लूप बनाता है जहाँ क्वांटम भाग निष्पक्षता बनाने का भारी काम करता है, और शास्त्रीय भाग उस निष्पक्षता का उपयोग अधिक जटिल संरचनाओं के निर्माण के लिए करता है। शोधकर्ता ने प्रदर्शित किया कि यह दृष्टिकोण इनपुट की एक स्थिर संख्या के साथ काम करता है, जिसका अर्थ है कि सिस्टम तब भी धीमा नहीं होता या अनंत संसाधनों की आवश्यकता नहीं होती जब शुरुआती पक्षपात चरम पर हो। हालांकि वर्तमान हार्डवेयर अभी भी कुछ शोर पेश करता है जो अंतिम आउटपुट की सटीकता को सीमित करता है, प्रयोग यह सिद्ध करता है कि अंतर्निyr सिद्धांत सुदृढ़ है। यह सिमुलेशन और सैंपलिंग के लिए अधिक परिष्कृत क्वांटम उपकरणों की ओर एक मार्ग खोलता है, जहाँ अपूर्ण यादृच्छिकता को पूर्ण, या यहाँ तक कि कस्टम-डिज़ाइन की गई यादृच्छिकता में बदलने की क्षमता विज्ञान और प्रौद्योगिकी में नई क्षमताओं को अनलॉक कर सकती है। शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि अपनी माप तकनीकों को परिष्कृत करके और बेहतर हार्डवेयर का उपयोग करके, ये क्वांटम कारखाने और भी अधिक शक्तिशाली हो सकते हैं, जो रोजमर्रा के कम्प्यूटेशनल कार्यों के लिए क्वांटम दुनिया के अद्वितीय गुणों का लाभ उठाने का एक व्यावहारिक तरीका प्रदान करते हैं।
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