معرفی کتاب راهنمای کاربردی یادگیری ماشین و بهینه‌سازی کوانتومی
A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimisation

کتاب حاضر یکی از جامع‌ترین منابع عملی در زمینه یادگیری ماشین کوانتومی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی کوانتومی است که توسط Elías F. Combarro و Samuel González-Castillo در سال ۲۰۲۳ نوشته شده است. این اثر، پلی است میان مفاهیم نظری و پیاده‌سازی‌های واقعی، و مناسب پژوهشگران، دانشجویان پیشرفته، و علاقه‌مندان به الگوریتم‌های کوانتومی در دنیای واقعی است.
نویسندگان با بهره‌گیری از رویکردی کاربردی، مباحث پیچیده‌ای همچون مدل‌های وردشی، الگوریتم‌های QAOA و QNN، یادگیری تقویتی کوانتومی، شبکه‌های مولد تقابلی (QGAN)، و ساختارهای ترکیبی کلاسیک–کوانتومی را با جزئیات فنی و مثال‌های اجراشده در فریم‌ورک‌هایی چون Qiskit و Cirq مطرح کرده‌اند. فایل کتاب در زیر قرار داده شده است.




#معرفی_کتاب
#محاسبات_کوانتومی
#یادگیری‌ماشین‌کوانتومی
#برنامه_‌نویسی_کوانتومی

🆔 @QuantumProgramming
🆔http://instagram.com/Quantum.Programming

فایل کتاب
A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimisation





#معرفی_کتاب
#محاسبات_کوانتومی
#یادگیری‌ماشین‌کوانتومی
#برنامه_‌نویسی_کوانتومی

🆔 @QuantumProgramming
🆔http://instagram.com/Quantum.Programming

الگوریتم‌های کلیدی در یادگیری ماشین کوانتومی

توضیحات کامل در مقاله زیر

https://pathofscience.org/index.php/ps/article/view/3541




🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

اگر به دنبال یک بررسی جامع از یادگیری ماشین کوانتومی هستید حتما مقاله زیر رو ببنید

https://arxiv.org/pdf/2401.11351

دومین کنفرانس بین‌المللی دوسالانه هوش مصنوعی و علوم داده


https://ibcaids2026.pgu.ac.ir



🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

مدل‌های محاسبات کوانتومی


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

🌀 جذب پژوهشگران پسادکترا در حوزه فناوری‌های کوانتومی

مرکز PSI-Net دانشگاه علم و صنعت ایران در سال ۱۴۰۴ میزبان پژوهشگرانی‌ست که آماده‌ی خلق آینده‌ای امن، سریع و هوشمند در شبکه‌های کوانتومی هستند. اگر دکترای خود را در حوزه‌هایی مانند ارتباطات امن، محاسبات پساکوانتومی، یادگیری ماشین یا پردازش تصویر دریافت کرده‌اید، این موقعیت برای شما مناسب است

🧠 پژوهش در لبه‌ی دانش؛
💼 حقوق ماهانه و حمایت کامل پژوهشی؛
📆 مهلت ارسال رزومه تا ۱۰ تیر ۱۴۰۴.
(تا آخر تیرماه تمدید شده)


#پژوهش_پسادکترا #شبکه_کوانتومی #امنیت_پساکوانتومی #پردازش_تصویر #یادگیری_ماشین




🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

📰 تله‌پورت کوانتومی فوتون به حافظه جامد؛ گامی تاریخی به‌سوی اینترنت کوانتومی

پژوهشگران دانشگاه نانجینگ چین موفق شدند برای اولین‌بار حالت کوانتومی یک فوتون با طول‌موج مخابراتی را به حافظه‌ کوانتومی حالت جامد منتقل کنند؛ کاری که می‌تواند راه را برای پیاده‌سازی اینترنت کوانتومی روی زیرساخت‌های فعلی فیبر نوری هموار کند.

در این آزمایش، فوتون‌هایی با طول‌موج‌های 606 و 1436 نانومتر تولید شدند که یکی در حافظه جامد ذخیره شد و دیگری در اندازه‌گیری Bell شرکت داشت. حافظه کوانتومی از یون‌های Pr³⁺ در کریستال Y₂SiO₅ ساخته شده و با پروتکل AFC (Atomic Frequency Comb) چند حالت کوانتومی را به‌طور هم‌زمان ذخیره کرد.

از ویژگی‌های کلیدی این تحقیق می‌توان به استفاده از منابع نوری سازگار با سیستم‌های مخابراتی موجود، پیاده‌سازی فیدبک فعال برای اعمال اصلاح‌های فازی روی حافظه ذخیره‌شده، و همچنین قابلیت تله‌پورت چندحالته اشاره کرد. این عوامل موجب افزایش نرخ انتقال و حفظ دقت بالا در تله‌پورت شدند.

اهمیت این دستاورد در آن است که نشان می‌دهد شبکه‌های کوانتومی را می‌توان بدون نیاز به تجهیزات خاص یا تبدیل فرکانس، روی فیبرهای نوری فعلی پیاده‌سازی کرد؛ تحولی که آینده ارتباطات کاملاً امن و آنی را رقم خواهد زد.


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming


📂فایل مقاله اصلی

https://arxiv.org/abs/2505.05233

📌رقابت تکنولوژیک IonQ و Rigetti در توسعه کیوبیت‌ها

در سال ۲۰۲۵، IonQ با معرفی معماری H2-1 توانست کیوبیت‌های یون به‌دام‌افتاده را به ۵۶ عدد ارتقا دهد و در آزمایش XEB (Cross-Entropy Benchmarking) به امتیاز ۰.۳۵ دست یابد. این عدد بیش از صد برابر بالاتر از رکورد ثبت‌شده توسط گوگل در سال ۲۰۱۹ (حدود ۰.۰۰۲) است. معماری جدید این سیستم مبتنی بر مدل QCCD (Quantum Charge-Coupled Device) و اتصال همه‌به‌هم است، که نقش اساسی در کاهش نرخ خطا و افزایش قابلیت تطبیق کوبیت‌ها ایفا می‌کند.

در طرف دیگر، Rigetti Computing با استفاده از فناوری چیپلت‌های ماژولار و اتصال کوبیت‌های ابررسانا، تلاش کرده در سال جاری به بیش از ۱۰۰ کوبیت عملیاتی دست یابد. تمرکز این شرکت بر مقیاس‌پذیری و طراحی بازِ سخت‌افزار سبب شده که معماری آن برای پردازش‌های موازی در پروژه‌های تجاری مناسب‌تر گردد، هرچند Fidelity کوبیت‌ها نسبت به IonQ پایین‌تر گزارش شده است. هر دو شرکت به‌دنبال دستیابی به کوانتوم مقاوم در برابر خطا هستند، اما مسیرهای معماری آن‌ها کاملاً متفاوت است.

https://www.zacks.com


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

تهدید Q-Day و امنیت رمزنگاری در عصر کوانتوم

در سال ۲۰۲۵، مفهوم Q-Day به‌عنوان نقطه‌ای بحرانی در امنیت سایبری شناخته می‌شود—زمانی که کامپیوترهای کوانتومی قادر خواهند بود رمزنگاری‌های متداول مانند RSA و ECC را بشکنند. الگوریتم‌هایی مانند Shor و Grover به ترتیب رمزنگاری‌های نامتقارن و متقارن را تهدید می‌کنند؛ Shor با حل سریع مسئله تجزیه عدد به عوامل اول، پایه‌های RSA را فرو می‌ریزد، و Grover با افزایش سرعت حملات brute-force، امنیت AES را کاهش می‌دهد. این تهدید باعث شده دولت‌ها و شرکت‌ها به‌طور جدی به سمت رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم (PQC) حرکت کنند.

در پاسخ به این تهدید، مؤسسات معتبری مانند NIST استانداردهای جدیدی را معرفی کرده‌اند: FIPS 203 (CRYSTALS-Kyber) برای تبادل کلید، FIPS 204 (CRYSTALS-Dilithium) برای امضای دیجیتال، و FIPS 205 (SPHINCS+) برای تنوع الگوریتمی. با این حال، مهاجرت به این استانداردها چالش‌برانگیز است، زیرا نیازمند تغییرات سخت‌افزاری، تست‌های سازگاری، و بازطراحی زیرساخت‌هاست. در همین حال، مهاجمان با استفاده از هوش مصنوعی مولد، حملات پیچیده‌تری را طراحی می‌کنند و داده‌های رمزنگاری‌شده را برای رمزگشایی در آینده ذخیره می‌کنند—سناریویی که به آن “برداشت حالا، رمزگشایی بعداً” گفته می‌شود.


https://techblog.comsoc.org/2025/07/28/countdown-to-q-day-how-modern-day-quantum-and-ai-collusion-could-lead-to-the-death-of-encryption/

🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

پژوهشگران دانشگاه هاروارد موفق شدند با ساخت یک چیپ فوق‌نازک نانوساختاری که به آن متاسرفیس (metasurface) گفته می‌شود، انقلابی در فوتونیک کوانتومی ایجاد کنند. این چیپ می‌تواند جایگزین تمام اجزای حجیم نوری مانند آینه‌ها، لنزها و تقسیم‌کننده‌های پرتو (beam splitters) شود و عملیات کوانتومی پیچیده را در دمای اتاق اجرا کند—بدون نیاز به تنظیمات مکانیکی یا اپتیکی.

متاسرفیس‌ها، صفحات نازکی هستند که با الگوهای نانویی خاص، نور را در مقیاس زیر طول‌موج کنترل می‌کنند. در این پروژه، تیم تحقیقاتی به رهبری پروفسور فدریکو کاپاسو توانستند با استفاده از این فناوری، فوتون‌ها را در حالت‌های درهم‌تنیده قرار دهند و عملیات کوانتومی را روی یک سطح نازک‌تر از تار مو انجام دهند.

یکی از چالش‌های اصلی در طراحی این چیپ، افزایش نمایی مسیرهای تداخل فوتون‌ها با اضافه شدن هر فوتون جدید بود. برای حل این مشکل، پژوهشگران از نظریه‌ی گراف استفاده کردند—شاخه‌ای از ریاضیات که روابط بین اجزا را با نقاط و خطوط نمایش می‌دهد. با مدل‌سازی حالت‌های درهم‌تنیده فوتون‌ها به‌صورت گراف، آن‌ها توانستند رفتار فوتون‌ها را پیش‌بینی کرده و طراحی متاسرفیس را بهینه کنند.

این چیپ نه‌تنها پایدار و مقاوم در برابر خطاست، بلکه ساخت آن ساده‌تر و ارزان‌تر از سیستم‌های نوری سنتی است. به گفته‌ی نویسنده‌ی اول مقاله، کرولوس یوسف: «ما توانستیم کل یک میز آزمایش نوری را روی یک سطح کوچک فشرده کنیم—و این یعنی جهشی بزرگ در مقیاس‌پذیری فوتونیک کوانتومی.»

این دستاورد می‌تواند مسیر ساخت کامپیوترهای کوانتومی، حسگرهای کوانتومی، و حتی آزمایشگاه‌های روی چیپ را هموار کند. پژوهش در مجله‌ی Science منتشر شده و توسط دفتر تحقیقات علمی نیروی هوایی آمریکا (AFOSR) حمایت شده است.


https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw8404


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

در عصر تحول دیجیتال، یادگیری ماشین به یکی از ارکان اصلی هوش مصنوعی تبدیل شده است؛ اما با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی مسائل، رایانه‌های کلاسیک به محدودیت‌هایی برخورد کرده‌ مقاله زیر تلاش می‌کند تا با بهره‌گیری از ویژگی‌های منحصربه‌فرد رایانش کوانتومی—مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی—راهی نوین برای پردازش داده‌ها و آموزش مدل‌های هوشمند ارائه دهد. هدف اصلی این پژوهش، ایجاد پلی میان داده‌های کلاسیک و الگوریتم‌های کوانتومی است تا بتوان از ظرفیت‌های هر دو جهان بهره‌برداری کرد.

چارچوب پیشنهادی در این مقاله بر پایه مدل‌های ترکیبی بنا شده است؛ به این معنا که بخش‌هایی از فرآیند یادگیری مانند پیش‌پردازش داده‌ها در فضای کلاسیک انجام می‌شود و بخش‌هایی مانند طبقه‌بندی یا بهینه‌سازی در فضای کوانتومی پیاده‌سازی می‌گردد. نویسندگان با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تبدیلات یکانی ، تلاش کرده‌اند تا قابلیت‌های شبکه‌های عصبی کلاسیک را به مدل‌های کوانتومی منتقل کنند. همچنین ابزارهایی مانند TensorFlow Quantum، Qiskit و PennyLane معرفی شده‌اند که امکان طراحی و شبیه‌سازی این مدل‌ها را فراهم می‌کنند.

با وجود مزایای چشمگیر این رویکرد—از جمله افزایش سرعت پردازش، کاهش منابع مورد نیاز، و امکان حل مسائل پیچیده—چالش‌هایی نیز وجود دارد. از جمله می‌توان به ناپایداری کیوبیت‌ها، محدودیت‌های سخت‌افزاری، و نیاز به منابع کلاسیک اشاره کرد. با این حال، مقاله نشان می‌دهد که چارچوب‌های ترکیبی کوانتومی می‌توانند مسیر توسعه یادگیری ماشین را دگرگون کرده و در آینده‌ای نزدیک، به یکی از ابزارهای کلیدی در تحلیل داده‌های پیچیده تبدیل شوند.

https://arxiv.org/abs/2502.11951


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

اگر به دنیای محاسبات کوانتومی علاقه‌مند هستی، این مجموعه کتاب‌ها می‌تونه مثل یه نقشه راه باشه. در سطح مقدماتی، کتاب‌هایی مثل Dancing with Qubits و Programming Quantum Computers به زبان ساده مفاهیم پایه‌ای مثل کیوبیت، گیت‌ها و الگوریتم‌های اولیه رو توضیح می‌دن. این‌ها برای کسی که تازه وارد این حوزه شده، بسیار مناسبن و حتی شامل نمونه‌کدهایی برای شروع برنامه‌نویسی کوانتومی هستن.
در سطح متوسط، کتاب‌هایی مثل Quantum Computation and Quantum Information، به عنوان مرجع شناخته می‌شن و مفاهیم ریاضیاتی و الگوریتم‌های پیچیده‌تری رو پوشش می‌دن. همچنین کتاب Classical and Quantum Computation نوشته کیتائف، پلی بین محاسبات کلاسیک و کوانتومی برقرار می‌کنه و دید عمیق‌تری به ساختارهای نظری می‌ده.
در سطح پیشرفته، وارد مباحث تخصصی‌تری مثل Quantum Error Correction و Topological Quantum Computation می‌شیم که برای پژوهشگران یا دانشجویان دکتری مناسبن. این کتاب‌ها به بررسی چالش‌های عملی در پیاده‌سازی سیستم‌های کوانتومی می‌پردازن و مفاهیمی مثل تصحیح خطا، توپولوژی، و نظریه اطلاعات کوانتومی رو به‌صورت دقیق تحلیل میکنن

✍️در سال‌های اخیر، رایانه‌های کوانتومی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین دستاوردهای علمی و فناورانه مطرح شده‌اند. یکی از مفاهیم کلیدی در این حوزه، «مزیت کوانتومی» است؛ یعنی نقطه‌ای که در آن رایانه‌ی کوانتومی می‌تواند یک مسئله‌ی کاربردی را بهتر، سریع‌تر یا با دقت بیشتر از رایانه‌های کلاسیک حل کند. برخلاف «برتری کوانتومی» که بیشتر جنبه‌ی نظری و نمایشی دارد، مزیت کوانتومی به کاربردهای واقعی و ملموس در دنیای صنعت و علم اشاره دارد.

🎯مزیت کوانتومی (Quantum Advantage) زمانی حاصل می‌شود که یک رایانه‌ی کوانتومی بتواند در حل یک مسئله‌ی مشخص، عملکردی بهتر از بهترین الگوریتم‌های کلاسیک ارائه دهد. این مفهوم نشان‌دهنده‌ی عبور از مرحله‌ی آزمایش‌های نمایشی و ورود به عرصه‌ی کاربردهای عملی است. در واقع، مزیت کوانتومی یعنی رایانه‌ی کوانتومی نه‌تنها سریع‌تر است، بلکه در حل مسائل واقعی، ارزش افزوده‌ی قابل‌توجهی ایجاد می‌کند.

👨‍💻یکی از چهره‌های برجسته در حوزه‌ی اطلاعات کوانتومی، جان پرسکیل (John Preskill) است؛ استاد فیزیک نظری در مؤسسه فناوری کالیفرنیا (Caltech) و از پیشگامان علم محاسبات کوانتومی. او اصطلاح «برتری کوانتومی» (Quantum Supremacy) را پیشنهاد داد تا نقطه‌ای را توصیف کند که در آن رایانه‌های کوانتومی بتوانند کاری انجام دهند که رایانه‌های کلاسیک از انجام آن عاجز باشند، حتی اگر آن کار کاربرد عملی نداشته باشد.

با گذشت زمان و افزایش حساسیت نسبت به واژه‌ی “supremacy”، بسیاری از پژوهشگران از اصطلاح جایگزین «مزیت کوانتومی» (Quantum Advantage) استفاده کردند؛ مفهومی که پرسکیل نیز در مقالات بعدی خود به آن پرداخت. در مقاله‌ای مشترک با پژوهشگران Hsin-Yuan Huang و Richard Kueng، پرسکیل نشان داد که رایانه‌های کوانتومی می‌توانند در یادگیری از آزمایش‌های فیزیکی، مزیتی نمایی نسبت به روش‌های کلاسیک داشته باشند. این مقاله با استفاده از ۴۰ کیوبیت و بیش از ۱۳۰۰ گیت کوانتومی، نشان داد که حتی با پردازنده‌های نسبتاً نویزی امروزی نیز می‌توان به مزیت کوانتومی دست یافت.

📝در مقاله جدید که به تازگی منتشر شده است به دنیای گسترده مزیت کوانتومی پرداخته شده است.

یکی از نخستین حوزه‌هایی که مزیت کوانتومی در آن قابل‌استفاده است، امنیت اطلاعات است. با استفاده از توزیع کلیدهای کوانتومی (QKD)، امکان ایجاد ارتباطاتی فراهم می‌شود که شنود آن‌ها حتی برای رایانه‌های کلاسیک قدرتمند نیز غیرممکن است. این فناوری می‌تواند زیرساخت‌های ارتباطی را به سطحی از امنیت برساند که تاکنون دست‌نیافتنی بوده.

داروسازی و طراحی مواد

رایانه‌های کوانتومی می‌توانند ساختارهای مولکولی پیچیده را با دقت بالا شبیه‌سازی کنند. این توانایی به شرکت‌های داروسازی کمک می‌کند تا داروهای جدید را سریع‌تر کشف کنند و مواد نوینی با خواص خاص طراحی کنند؛ مثلاً باتری‌هایی با ظرفیت بالا یا مواد فوق‌رسانا برای صنایع انرژی.

خودروها خودران

یکی از مثال‌های کاربردی که مقاله به آن اشاره دارد، استفاده از رایانه‌های کوانتومی در خودروهای خودران است. این خودروها نیازمند پردازش سریع داده‌های حجیم از حسگرها و دوربین‌ها هستند. رایانه‌های کوانتومی می‌توانند سناریوهای پیچیده‌ی جاده‌ای را شبیه‌سازی کرده و تصمیم‌گیری لحظه‌ای را بهبود بخشند.

مدل‌سازی مالی

در بازارهای مالی، تحلیل داده‌های حجیم و متغیرهای متعدد نیازمند قدرت پردازشی بالاست. رایانه‌های کوانتومی می‌توانند بهینه‌سازی سبدهای سرمایه‌گذاری، پیش‌بینی نوسانات بازار، و تحلیل ریسک را با دقت و سرعت بیشتری انجام دهند.

پیش‌بینی‌های اقلیمی و زیست‌محیطی

مدل‌سازی دقیق تغییرات اقلیمی و تحلیل داده‌های پیچیده‌ی زیست‌محیطی از دیگر زمینه‌هایی است که رایانه‌های کوانتومی می‌توانند در آن نقش مهمی ایفا کنند. این فناوری می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های بهتر در زمینه‌ی مقابله با بحران‌های زیست‌محیطی کمک کند.

با پیشرفت سریع در ساخت رایانه‌های کوانتومی پایدار و قابل‌اعتماد، انتظار می‌رود مزیت کوانتومی در سال‌های آینده به‌طور گسترده‌تری در صنایع مختلف به‌کار گرفته شود. شرکت‌هایی مانند IBM، Google، و استارتاپ‌های تخصصی در حال توسعه‌ی الگوریتم‌ها و سخت‌افزارهایی هستند که بتوانند این مزیت را به‌صورت تجاری و عملیاتی عرضه کنند.

مزیت کوانتومی نقطه‌ی اتصال علم نظری با کاربردهای عملی است. این فناوری می‌تواند صنایع مختلف را متحول کند، فرآیندهای پیچیده را بهینه سازد، و زیرساخت‌های اطلاعاتی را به سطحی بی‌سابقه برساند. با ادامه‌ی توسعه‌ی رایانه‌های کوانتومی، جهان در آستانه‌ی ورود به دوره‌ای قرار دارد که در آن محاسبات کوانتومی به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی روزمره تبدیل خواهند شد.

مقاله جدید👇
https://arxiv.org/pdf/2508.05720

مقاله ۲۰۲۱ 👇
https://arxiv.org/abs/2112.00778

دستیابی به حالت‌های کوانتومی در دمای اتاق در اجسام میکروسکوپی


در یک پیشرفت چشمگیر، دانشمندان دانشگاه فناوری وین (TU Wien) و مؤسسه ETH زوریخ موفق شدند حالت‌های کوانتومی را در کره‌های شیشه‌ای کوچک‌تر از یک دانه‌ی شن — در دمای اتاق — فعال کنند. این دستاورد نیاز به سرمایش فوق‌العاده پایین را که پیش‌تر مانعی بزرگ در آزمایش‌های کوانتومی بود، از میان برداشته و راه را برای بررسی رفتارهای کوانتومی به شیوه‌هایی کاملاً جدید باز کرده است.

نکات اصلی

📌شکستن سد سرمایش: به‌طور سنتی، تثبیت پدیده‌های شکننده‌ای مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی نیازمند سرمایش شدید کرایوژنیک بود.
📌• این تیم نشان داد که برخی اجسام میکروسکوپی می‌توانند در دمای معمولی نیز حالت‌های کوانتومی را حفظ کنند، که دامنه‌ی آزمایش‌های ممکن را به‌طور چشمگیری گسترش می‌دهد.

📌• گسترش فیزیک کوانتومی فراتر از مقیاس اتمی: پژوهش‌های پیشین عمدتاً بر ذرات زیراتمی، اتم‌ها و مولکول‌های کوچک متمرکز بودند.
📌• نتایج جدید تأیید می‌کنند که اجسام میکروسکوپی قابل‌مشاهده نیز می‌توانند ویژگی‌های کوانتومی داشته باشند، و این فرض را به چالش می‌کشند که مکانیک کوانتومی در نقطه‌ای پایان می‌یابد و فیزیک کلاسیک آغاز می‌شود.

📌• کاربردهای بالقوه: این یافته‌ها می‌توانند پیشرفت در زمینه‌های حسگرهای کوانتومی، ارتباطات امن، رایانش و آزمایش‌های بنیادی فیزیک را تسریع کنند.
📌• حالت‌های کوانتومی در دمای اتاق، موانع فنی را به‌طور قابل‌توجهی کاهش داده، هزینه‌ها را پایین آورده و امکان استفاده‌ی عملی از فناوری‌های کوانتومی را فراهم می‌‌کند. با اثبات اینکه حالت‌های کوانتومی می‌توانند در دمای اتاق و در اجسامی فراتر از مقیاس اتمی وجود داشته باشند، پژوهشگران یکی از محدودیت‌های دیرینه را شکسته‌اند. این پیشرفت نه‌تنها دامنه‌ی علم کوانتوم را گسترش می‌دهد، بلکه کاربردهای آن — از رمزنگاری پیشرفته تا حسگرهای دقیق — را به زندگی روزمره نزدیک‌تر می‌کند.


https://scitechdaily.com/room-temperature-quantum-breakthrough-stuns-physicists/




🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

انویدیا نسخه ۰.۴ از پلتفرم CUDA-QX را با ابزارهای پیشرفته برای اصلاح خطا و طراحی مدارهای کوانتومی مبتنی بر هوش مصنوعی منتشر کرد

انویدیا با انتشار نسخهٔ ۰.۴ از CUDA-QX، گام بزرگی در توسعهٔ پلتفرم محاسبات کوانتومی خود برداشته است. این نسخه با معرفی ابزارهای نوین برای اصلاح خطاهای کوانتومی و طراحی مدارهای هوشمند، محیطی یکپارچه برای پژوهش و توسعهٔ مقیاس‌پذیر در حوزهٔ کوانتوم فراهم می‌کند.

از جمله قابلیت‌های برجسته در این نسخه می‌توان به رمزگشای شبکهٔ تانسوری با شتاب‌دهی GPU اشاره کرد که امکان رمزگشایی با بیشینهٔ احتمال را با دقت بالا فراهم می‌سازد. همچنین، ابزار جدیدی برای تولید خودکار مدل‌های خطای آشکارساز معرفی شده که فرآیند شبیه‌سازی و پیاده‌سازی کدهای اصلاح خطا را تسهیل می‌کند.

در حوزهٔ طراحی مدار، CUDA-QX 0.4 از حل‌گر کوانتومی مولد (Generative Quantum Eigensolver) رونمایی کرده است؛ ابزاری مبتنی بر مدل‌های ترنسفورمر که به‌صورت تطبیقی مدارهایی برای شبیه‌سازی‌های شیمی و فیزیک کوانتومی طراحی می‌کند.

این به‌روزرسانی‌ها، CUDA-QX را به بستری قدرتمند برای توسعهٔ الگوریتم‌های کوانتومی، شبیه‌سازی کدهای اصلاح خطا، و تعامل با پردازنده‌های کوانتومی واقعی تبدیل کرده‌اند.

https://quantumcomputingreport.com/nvidia-releases-cuda-qx-0-4-to-streamline-quantum-error-correction-and-application-development/


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

رونمایی Quantinuum از پلتفرم نرم‌افزاری پیشرفته پیش از عرضه Helios

شرکت پیشرو Quantinuum در آستانه عرضه رایانه کوانتومی Helios مبتنی بر یون به دام افتاده، از پلتفرم نرم‌افزاری جدید و یکپارچه‌ای رونمایی کرد که گامی مهم در مسیر رایانش کوانتومی خطاناپذیر محسوب می‌شود.

این پلتفرم شامل زبان برنامه‌نویسی Guppy، شبیه‌ساز قدرتمند Selene، و ابزارهای شناخته‌شده‌ای چون TKET و Nexus است. Guppy با پشتیبانی از ساختارهای کنترلی مانند حلقه‌ها و شرط‌ها، امکان اجرای برنامه‌های تطبیقی و واکنشی را فراهم می‌کند. Selene نیز با بهره‌گیری از GPUهای NVIDIA، شبیه‌سازی دقیق رفتار Helios را پیش از اجرای واقعی ممکن می‌سازد.

از ویژگی‌های برجسته این پلتفرم می‌توان به پشتیبانی از پروتکل‌های تصحیح خطا، سازگاری با استانداردهای QIR، و قابلیت اجرای بلادرنگ عملیات کوانتومی اشاره کرد—همگی با هدف آماده‌سازی زیرساختی برای رایانش کوانتومی مقیاس‌پذیر.

Quantinuum با این حرکت، مرزهای میان رایانش کلاسیک و کوانتومی را بیش از پیش کمرنگ کرده و بستری فراهم آورده که توسعه‌دهندگان بتوانند از امروز برای آینده‌ای خطاناپذیر آماده شوند.

https://thequantuminsider.com/2025/08/20/stacked-quantinuum-unveils-new-software-stack-ahead-of-helios-launch/


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

شبیه‌سازی ریسمان‌های پنهان طبیعت با کامپیوتر کوانتومی

تیمی از پژوهشگران دانشگاه فنی مونیخ (TUM)، دانشگاه پرینستون و Google Quantum AI موفق شدند با استفاده از پردازنده کوانتومی گوگل، رفتار ریسمان‌های نامرئی بین ذرات بنیادی را شبیه‌سازی کنند؛ دستاوردی که می‌تواند درک بشر از ساختار بنیادین جهان را متحول کند.

این پژوهش که در ژورنال معتبر Nature منتشر شده، بر پایه نظریه‌های پیمانه‌ای (Gauge Theories) طراحی شده است. این نظریه‌ها اساس توصیف نیروهای بنیادی مانند الکترومغناطیس و نیروی هسته‌ای قوی را تشکیل می‌دهند. پژوهشگران توانستند با بهره‌گیری از الگوریتم‌های کوانتومی، نحوه نوسان، فشردگی و شکست این ریسمان‌ها را در محیط آزمایشگاهی بازسازی کنند.

این شبیه‌سازی نه‌تنها گامی مهم در مسیر درک بهتر رفتار ذرات زیراتمی محسوب می‌شود، بلکه می‌تواند به توسعه نظریه‌های گرانش کوانتومی و مدل‌سازی ساختار فضا-زمان نیز کمک کند. به گفته محققان، این پروژه نشان‌دهنده ظرفیت بی‌نظیر پردازنده‌های کوانتومی در حل مسائل پیچیده‌ای است که از توان کامپیوترهای کلاسیک خارج‌اند.

پیامدهای علمی و فناوری

• گسترش کاربرد کامپیوترهای کوانتومی در فیزیک نظری
• امکان مدل‌سازی دقیق‌تر ماده‌های کوانتومی پیچیده
• تقویت همکاری بین مراکز تحقیقاتی و شرکت‌های فناوری پیشرو

مطالعه بیشتر


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

بررسی علمی چالش‌های تجزیه عدد ۲۱ به عامل‌های اول با رایانه‌های کوانتومی


الگوریتم شور یکی از مهم‌ترین دستاوردهای نظری در حوزه‌ی محاسبات کوانتومی است که امکان فاکتورگیری اعداد صحیح بزرگ را با پیچیدگی زمانی نمایی کمتر نسبت به الگوریتم‌های کلاسیک فراهم می‌کند. با این حال، پیشرفت عملی در اجرای این الگوریتم بسیار کند بوده است. در سال ۲۰۰۱، گروهی موفق به فاکتورگیری عدد ۱۵ با استفاده از رایانه‌ی کوانتومی شدند، اما تا امروز عدد ۲۱ به‌طور کامل و بدون تقلب فاکتورگیری نشده است. این مسئله، برخلاف تصور عمومی، نه به دلیل ضعف الگوریتم بلکه به دلیل پیچیدگی‌های فنی و منابع مورد نیاز برای اجرای آن است.

تفاوت‌های ساختاری بین فاکتورگیری ۱۵ و ۲۱

نشان داده شده است که فاکتورگیری عدد ۲۱ با استفاده از الگوریتم شور، به‌طور چشمگیری پیچیده‌تر از عدد ۱۵ است. برخی از دلایل این تفاوت عبارت‌اند از:

• افزایش تعداد گیت‌های کوانتومی:
اجرای الگوریتم شور برای عدد ۱۵ تنها به ۲۱ گیت entangling (گیت‌های کنترل نات، کنترل فاز و تافلی)نیاز داشت، در حالی که برای عدد ۲۱ این تعداد به بیش از ۲۴۰۰ گیت می‌رسد. این افزایش بیش از ۱۰۰ برابری در منابع محاسباتی، اجرای الگوریتم را برای سخت‌افزارهای فعلی غیرممکن می‌سازد.

• پیچیدگی ضرب‌های مدولار:
در فاکتورگیری عدد ۱۵، بسیاری از ضرب‌ها ساده بودند (مثلاً ضرب در ۱)، اما در عدد ۲۱ هیچ ضربی ساده نیست. ضرب‌های مدولار مانند ضرب در ۴ یا ۱۶ نیازمند ده‌ها گیت تافلی هستند که هزینه‌ی محاسباتی را به‌شدت افزایش می‌دهند.
• محدودیت‌های بهینه‌سازی:
حتی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌ی بهینه‌سازی مدارهای کوانتومی، هزینه‌ی اجرای الگوریتم برای عدد ۲۱ همچنان صدها برابر بیشتر از عدد ۱۵ باقی می‌ماند. این نشان می‌دهد که افزایش عدد ورودی به‌طور غیرخطی پیچیدگی مدار را افزایش می‌دهد.

• نیاز به تصحیح خطا:
با افزایش تعداد گیت‌ها، احتمال وقوع خطا نیز افزایش می‌یابد. بنابراین، سیستم باید از تصحیح خطای کوانتومی استفاده کند که خود نیازمند منابع اضافی و کیوبیت‌های کمکی است. این امر باعث می‌شود که اجرای الگوریتم برای عدد ۲۱ به تعداد زیادی کیوبیت نیاز داشته باشد، در حالی که رایانه‌های کوانتومی فعلی تنها چند ده یا صد کیوبیت دارند.


نقدی بر ادعاهای فاکتورگیری عدد ۲۱

در سال‌های اخیر، برخی مقالات مدعی فاکتورگیری عدد ۲۱ با استفاده از رایانه‌های کوانتومی شده‌اند. با این حال، که بسیاری از این مقالات از میان‌برهایی استفاده کرده‌اند که عملاً به معنای “تقلب” در اجرای الگوریتم است. به‌عنوان مثال، استفاده از دانش قبلی درباره‌ی عوامل عدد ۲۱ یا ساده‌سازی مدارها به‌گونه‌ای که دیگر نماینده‌ی واقعی الگوریتم شور نباشند، اعتبار علمی این ادعاها را زیر سؤال می‌برد.


فاکتورگیری عدد ۲۱ با استفاده از الگوریتم شور نه‌تنها یک چالش فنی بلکه یک معیار واقع‌گرایانه برای سنجش بلوغ رایانه‌های کوانتومی است. این مسئله نشان می‌دهد که گذار از نظریه به عمل در حوزه‌ی محاسبات کوانتومی نیازمند پیشرفت‌های چشمگیر در طراحی مدار، تصحیح خطا، و معماری سخت‌افزار است.


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

ارائه چارچوب محاسبات کوانتومی توسط شرکت Wolfram


در تحول تازه‌ای از دنیای محاسبات، شرکت Wolfram از چارچوب محاسبات کوانتومی خود رونمایی کرده است؛ بستری نمادین و قدرتمند برای طراحی، شبیه‌سازی و تحلیل الگوریتم‌های کوانتومی. این چارچوب با قابلیت‌هایی چون مدل‌سازی مدارهای کوانتومی، تحلیل تکامل زمانی حالات کوانتومی، و محاسبه میزان درهم‌تنیدگی، گامی بلند در جهت نزدیک‌تر کردن نظریه به عمل برداشته است.

از ویژگی‌های برجسته این سیستم می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• طراحی مدارهای کوانتومی با گیت‌های کوانتومی
• شبیه‌سازی تکامل زمانی حالات کوانتومی
• محاسبه فاصله و همبستگی بین حالات
• قابلیت اتصال به پلتفرم‌های خارجی برای اجرای آزمایش‌های واقعی
• ابزارهای تصویری مانند نمودار مدار و نمایش روی کره Bloch


این چارچوب به‌ویژه برای پژوهشگرانی که به دنبال تلفیق الگوریتم‌های کوانتومی با سخت‌افزارهای کلاسیک هستند، فرصتی بی‌نظیر فراهم کرده است.

📎 اطلاعات بیشتر در وب‌سایت رسمی Wolfram: wolfram.com/quantum-computation-framework