✍️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
🎯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
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
SciTechDaily
Room-Temperature Quantum Breakthrough Stuns Physicists
Scientists have achieved a breakthrough in quantum research by demonstrating that nanoparticles can exhibit quantum rotational vibrations even at room temperature — and without being cooled close to absolute zero. Using an elliptical nanoparticle held in…
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
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
Quantum Computing Report
NVIDIA Releases CUDA-QX 0.4 to Streamline Quantum Error Correction and Application Development - Quantum Computing Report
NVIDIA has released CUDA-QX 0.4, a new version of its software development kit designed to streamline quantum error correction (QEC) and application development. The release provides researchers and algorithm developers with tools
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
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
Quantum Insider
Stacked: Quantinuum Unveils New Software Stack Ahead of Helios Launch
Quantinuum announced it will launch its Helios quantum computer later this year with a new full-stack software platform.
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
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
ScienceDaily
Google’s quantum computer just simulated the hidden strings of the Universe
Scientists using Google’s quantum processor have taken a major step toward unraveling the deepest mysteries of the universe. By simulating fundamental interactions described by gauge theories, the team showed how particles and the invisible “strings” connecting…
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
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
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
Wolfram
Quantum Computation Framework - Wolfram Language
Streamlined framework to simulate quantum circuits and other finite-dimensional quantum systems. Perform analytic and numeric computation in quantum information theory.
معرفی QOSim Co-Pilot — دستیار هوشمند برای مهندسان و پژوهشگران کوانتومی
تیم QOSim از محصول جدید خود رونمایی کرد: QOSim Co-Pilot، یک دستیار هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی که به طور خاص برای مهندسان، دانشجویان و پژوهشگران حوزه محاسبات کوانتومی طراحی شده است.
این ابزار نوآورانه در دل پلتفرم QOSim قرار گرفته و با قابلیتهایی همچون طراحی مدارهای کوانتومی با زبان طبیعی، تحلیل کدهای QASM، Qiskit و Cirq، و شبیهسازی بلادرنگ، تجربهای بینظیر از تعامل با مفاهیم پیچیده کوانتومی را فراهم میکند.
🎯 کاربردهای کلیدی QOSim Co-Pilot:
• آموزش تعاملی برای دانشجویان: توضیح گیتها و الگوریتمها به زبان ساده و قابل فهم
• پشتیبانی از توسعه الگوریتمهای پیشرفته: از Grover تا QAOA، با پیشنهاد ساختار مدار و بهینهسازی پارامترها
• تحلیل و خلاصهسازی مقالات علمی: استخراج مدارها و شبیهسازی آنها در محیط QOSim
• مستندسازی خودکار برای تیمهای صنعتی: ثبت مراحل طراحی، تست و خروجیگیری برای گزارشدهی و ثبت اختراع
https://qosim.app
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
تیم QOSim از محصول جدید خود رونمایی کرد: QOSim Co-Pilot، یک دستیار هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی که به طور خاص برای مهندسان، دانشجویان و پژوهشگران حوزه محاسبات کوانتومی طراحی شده است.
این ابزار نوآورانه در دل پلتفرم QOSim قرار گرفته و با قابلیتهایی همچون طراحی مدارهای کوانتومی با زبان طبیعی، تحلیل کدهای QASM، Qiskit و Cirq، و شبیهسازی بلادرنگ، تجربهای بینظیر از تعامل با مفاهیم پیچیده کوانتومی را فراهم میکند.
🎯 کاربردهای کلیدی QOSim Co-Pilot:
• آموزش تعاملی برای دانشجویان: توضیح گیتها و الگوریتمها به زبان ساده و قابل فهم
• پشتیبانی از توسعه الگوریتمهای پیشرفته: از Grover تا QAOA، با پیشنهاد ساختار مدار و بهینهسازی پارامترها
• تحلیل و خلاصهسازی مقالات علمی: استخراج مدارها و شبیهسازی آنها در محیط QOSim
• مستندسازی خودکار برای تیمهای صنعتی: ثبت مراحل طراحی، تست و خروجیگیری برای گزارشدهی و ثبت اختراع
https://qosim.app
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
qosim.app
QOSim – Visual Quantum OS Simulator for Research & Education
Simulate quantum circuits with drag-and-drop precision. Patent-pending QFS. Built for researchers, educators, and devs.
🚨کشف حالت جدید ماده توسط پردازنده کوانتومی گوگل
تیمی از دانشمندان از دانشگاه فنی مونیخ، دانشگاه پرینستون و Google Quantum AI موفق شدند برای اولین بار در تاریخ، حالت خاصی از ماده به نام “حالت توپولوژیکی فلوکت” را مشاهده کنند. این حالت عجیب فقط در شرایطی ظاهر میشود که سیستم بهطور دورهای در زمان تحریک شود — یعنی در حالت تعادل نیست و بهصورت دینامیکی در حال تغییر است.
🧩 چرا این حالت خاص است؟
• برخلاف حالتهای معمول ماده مثل جامد، مایع یا گاز، این حالت در زمانهای خاص و تحت تحریکهای دورهای به وجود میآید.
• این حالت دارای ویژگیهای توپولوژیکی است، یعنی خواصی که به شکل و ساختار کلی سیستم مربوط میشوند، نه به جزئیات محلی.
• در این آزمایش، دانشمندان توانستند حرکتهای لبهای ذرات کوانتومی را بهصورت مستقیم مشاهده کنند — چیزی که تا پیش از این فقط در نظریهها وجود داشت.
برای این آزمایش، از پردازنده کوانتومی پیشرفته گوگل به نام Willow با ۵۸ کیوبیت استفاده شد. این پردازنده توانایی شبیهسازی سیستمهای پیچیده کوانتومی را دارد و به دانشمندان اجازه داد تا رفتار ماده را در شرایط غیرتعادلی بررسی کنند.
🎯چه چیزی کشف شد؟
• مشاهده مستقیم ذرات عجیب کوانتومی که در لبههای سیستم حرکت میکنند.
• استفاده از الگوریتمهای تداخلسنجی برای بررسی خواص توپولوژیکی سیستم.
• تأیید نظریههایی که سالها پیش مطرح شده بودند اما هیچگاه بهصورت تجربی دیده نشده بودند.
🚀 چرا این کشف مهم است؟
• این کشف میتواند راه را برای درک بهتر ماده در شرایط غیرتعادلی باز کند.
• ممکن است در آینده به ساخت مواد جدید با خواص منحصربهفرد منجر شود.
• میتواند در توسعه کامپیوترهای کوانتومی پایدارتر و قدرتمندتر نقش داشته باشد.
• نشان میدهد که پردازندههای کوانتومی نه فقط ابزار محاسباتی، بلکه آزمایشگاههایی برای کشف قوانین جدید طبیعت هستند.
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09456-3
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
تیمی از دانشمندان از دانشگاه فنی مونیخ، دانشگاه پرینستون و Google Quantum AI موفق شدند برای اولین بار در تاریخ، حالت خاصی از ماده به نام “حالت توپولوژیکی فلوکت” را مشاهده کنند. این حالت عجیب فقط در شرایطی ظاهر میشود که سیستم بهطور دورهای در زمان تحریک شود — یعنی در حالت تعادل نیست و بهصورت دینامیکی در حال تغییر است.
🧩 چرا این حالت خاص است؟
• برخلاف حالتهای معمول ماده مثل جامد، مایع یا گاز، این حالت در زمانهای خاص و تحت تحریکهای دورهای به وجود میآید.
• این حالت دارای ویژگیهای توپولوژیکی است، یعنی خواصی که به شکل و ساختار کلی سیستم مربوط میشوند، نه به جزئیات محلی.
• در این آزمایش، دانشمندان توانستند حرکتهای لبهای ذرات کوانتومی را بهصورت مستقیم مشاهده کنند — چیزی که تا پیش از این فقط در نظریهها وجود داشت.
برای این آزمایش، از پردازنده کوانتومی پیشرفته گوگل به نام Willow با ۵۸ کیوبیت استفاده شد. این پردازنده توانایی شبیهسازی سیستمهای پیچیده کوانتومی را دارد و به دانشمندان اجازه داد تا رفتار ماده را در شرایط غیرتعادلی بررسی کنند.
🎯چه چیزی کشف شد؟
• مشاهده مستقیم ذرات عجیب کوانتومی که در لبههای سیستم حرکت میکنند.
• استفاده از الگوریتمهای تداخلسنجی برای بررسی خواص توپولوژیکی سیستم.
• تأیید نظریههایی که سالها پیش مطرح شده بودند اما هیچگاه بهصورت تجربی دیده نشده بودند.
🚀 چرا این کشف مهم است؟
• این کشف میتواند راه را برای درک بهتر ماده در شرایط غیرتعادلی باز کند.
• ممکن است در آینده به ساخت مواد جدید با خواص منحصربهفرد منجر شود.
• میتواند در توسعه کامپیوترهای کوانتومی پایدارتر و قدرتمندتر نقش داشته باشد.
• نشان میدهد که پردازندههای کوانتومی نه فقط ابزار محاسباتی، بلکه آزمایشگاههایی برای کشف قوانین جدید طبیعت هستند.
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09456-3
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
Nature
Probing non-equilibrium topological order on a quantum processor
Nature - A superconducting quantum computer is used to realize an out-of-equilibrium topologically ordered state, which hosts anyonic excitations.
🟥اولین دوره جامع یادگیری ماشین کوانتومی
⌛شروع دوره: ۲۳ مهرماه
🕰تعداد جلسات: ۲۱ جلسه+
‼️تخفیف ویژه دانشجویان با کد AriaQuanta20
🔴رفع اشکال آنلاین در گروه تلگرامی + فیلم جلسات
🔖سرفصلهای دوره
🔖بخش اول: یادگیری ماشین کلاسیک
- معرفی یادگیری ماشین،
- مدلهای پایه یادگیری ماشین
- یادگیری نظارتشده و بدون نظارت
- شبکههای عصبی مصنوعی
- روشهای بهینهسازی
- برنامهنویسی
🔖بخش دوم: مبانی محاسبات کوانتومی
- تعریف کیوبیت، گیتهای کوانتومی، مدار کوانتومی، و اندازهگیری
- مدلهای محاسباتی کوانتومی: مدارهای دیجیتال، مدل آدیاپاتیک، و آنالوگ
- الگوریتمهای کوانتومی
- برنامهنویسی کوانتومی
🔖بخش سوم: یادگیری ماشین کوانتومی
- اصول و مبانی یادگیری ماشین کوانتومی
- بررسی روشهای نگاشت دادههای کلاسیک به حالتهای کوانتومی
- مدلهای ترکیبی کلاسیک-کوانتومی در یادگیری ماشین کوانتومی
- الگوریتمهای یادگیری ماشین کوانتومی
- پیادهسازی عملی با استفاده برنامهنویسی کوانتومی
- بررسی چالشهای فعلی مثل نویز، مقیاسپذیری، و مسیرهای آیندهی تحقیقاتی
🟥🟥🟥ثبت نام و اطلاعات بیشتر
🌐 evnd.co/TFmQN
⌛شروع دوره: ۲۳ مهرماه
🕰تعداد جلسات: ۲۱ جلسه+
‼️تخفیف ویژه دانشجویان با کد AriaQuanta20
🔴رفع اشکال آنلاین در گروه تلگرامی + فیلم جلسات
🔖سرفصلهای دوره
🔖بخش اول: یادگیری ماشین کلاسیک
- معرفی یادگیری ماشین،
- مدلهای پایه یادگیری ماشین
- یادگیری نظارتشده و بدون نظارت
- شبکههای عصبی مصنوعی
- روشهای بهینهسازی
- برنامهنویسی
🔖بخش دوم: مبانی محاسبات کوانتومی
- تعریف کیوبیت، گیتهای کوانتومی، مدار کوانتومی، و اندازهگیری
- مدلهای محاسباتی کوانتومی: مدارهای دیجیتال، مدل آدیاپاتیک، و آنالوگ
- الگوریتمهای کوانتومی
- برنامهنویسی کوانتومی
🔖بخش سوم: یادگیری ماشین کوانتومی
- اصول و مبانی یادگیری ماشین کوانتومی
- بررسی روشهای نگاشت دادههای کلاسیک به حالتهای کوانتومی
- مدلهای ترکیبی کلاسیک-کوانتومی در یادگیری ماشین کوانتومی
- الگوریتمهای یادگیری ماشین کوانتومی
- پیادهسازی عملی با استفاده برنامهنویسی کوانتومی
- بررسی چالشهای فعلی مثل نویز، مقیاسپذیری، و مسیرهای آیندهی تحقیقاتی
🟥🟥🟥ثبت نام و اطلاعات بیشتر
🌐 evnd.co/TFmQN
🟥اولین دوره جامع یادگیری ماشین کوانتومی
⌛شروع دوره: ۲۳ مهرماه،
👨💻مدرس: دکتر حسین یگانه
‼️تخفیف ویژه دانشجویان با کد AriaQuanta20
🔴رفع اشکال آنلاین در گروه تلگرامی + فیلم جلسات
🔖سرفصلهای دوره
🔖بخش اول: یادگیری ماشین کلاسیک
- معرفی یادگیری ماشین،
- مدلهای پایه یادگیری ماشین
- یادگیری نظارتشده و بدون نظارت
- شبکههای عصبی مصنوعی
- روشهای بهینهسازی
- برنامهنویسی
🔖بخش دوم: مبانی محاسبات کوانتومی
- تعریف کیوبیت، گیتهای کوانتومی، مدار کوانتومی، و اندازهگیری
- مدلهای محاسباتی کوانتومی: مدارهای دیجیتال، مدل آدیاپاتیک، و آنالوگ
- الگوریتمهای کوانتومی
- برنامهنویسی کوانتومی
🔖بخش سوم: یادگیری ماشین کوانتومی
- اصول و مبانی یادگیری ماشین کوانتومی
- بررسی روشهای نگاشت دادههای کلاسیک به حالتهای کوانتومی
- مدلهای ترکیبی کلاسیک-کوانتومی در یادگیری ماشین کوانتومی
- الگوریتمهای یادگیری ماشین کوانتومی
- پیادهسازی عملی با استفاده برنامهنویسی کوانتومی
- بررسی چالشهای فعلی مثل نویز، مقیاسپذیری، و مسیرهای آیندهی تحقیقاتی
🟥🟥🟥ثبت نام و اطلاعات بیشتر
🌐 evnd.co/TFmQN
⌛شروع دوره: ۲۳ مهرماه،
👨💻مدرس: دکتر حسین یگانه
‼️تخفیف ویژه دانشجویان با کد AriaQuanta20
🔴رفع اشکال آنلاین در گروه تلگرامی + فیلم جلسات
🔖سرفصلهای دوره
🔖بخش اول: یادگیری ماشین کلاسیک
- معرفی یادگیری ماشین،
- مدلهای پایه یادگیری ماشین
- یادگیری نظارتشده و بدون نظارت
- شبکههای عصبی مصنوعی
- روشهای بهینهسازی
- برنامهنویسی
🔖بخش دوم: مبانی محاسبات کوانتومی
- تعریف کیوبیت، گیتهای کوانتومی، مدار کوانتومی، و اندازهگیری
- مدلهای محاسباتی کوانتومی: مدارهای دیجیتال، مدل آدیاپاتیک، و آنالوگ
- الگوریتمهای کوانتومی
- برنامهنویسی کوانتومی
🔖بخش سوم: یادگیری ماشین کوانتومی
- اصول و مبانی یادگیری ماشین کوانتومی
- بررسی روشهای نگاشت دادههای کلاسیک به حالتهای کوانتومی
- مدلهای ترکیبی کلاسیک-کوانتومی در یادگیری ماشین کوانتومی
- الگوریتمهای یادگیری ماشین کوانتومی
- پیادهسازی عملی با استفاده برنامهنویسی کوانتومی
- بررسی چالشهای فعلی مثل نویز، مقیاسپذیری، و مسیرهای آیندهی تحقیقاتی
🟥🟥🟥ثبت نام و اطلاعات بیشتر
🌐 evnd.co/TFmQN
اولین شواهد تجربی از حل مسائل واقعی توسط کامپیوترهای کوانتومی در معاملات اوراق قرضه
بانک HSBC امروز اعلام کرد که با همکاری IBM موفق به ثبت اولین شواهد تجربی شناختهشده از استفاده موفق کامپیوترهای کوانتومی در حل مسائل واقعی در حوزه معاملات الگوریتمی اوراق قرضه شده است.
در این پروژه، HSBC از رویکردی ترکیبی بهره برد که در آن کامپیوترهای کلاسیک و کوانتومی بهطور همزمان به کار گرفته شدند. نتیجه این همکاری، بهبود عملکرد تا ۳۴٪ در پیشبینی احتمال انجام معامله با قیمت پیشنهادی در بازار اوراق قرضه شرکتی اروپا بود.
کامپیوتر کوانتومی IBM Quantum Heron — پیشرفتهترین پردازنده کوانتومی IBM — در این آزمایش نقش کلیدی ایفا کرد و توانست سیگنالهای پنهان قیمتگذاری را در دادههای پرنویز بازار بهتر شناسایی کند.
این دستاورد میتواند نقطه عطفی در کاربرد عملی فناوری کوانتومی در صنعت مالی باشد.
https://ibm.co/6042BJMMM
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
بانک HSBC امروز اعلام کرد که با همکاری IBM موفق به ثبت اولین شواهد تجربی شناختهشده از استفاده موفق کامپیوترهای کوانتومی در حل مسائل واقعی در حوزه معاملات الگوریتمی اوراق قرضه شده است.
در این پروژه، HSBC از رویکردی ترکیبی بهره برد که در آن کامپیوترهای کلاسیک و کوانتومی بهطور همزمان به کار گرفته شدند. نتیجه این همکاری، بهبود عملکرد تا ۳۴٪ در پیشبینی احتمال انجام معامله با قیمت پیشنهادی در بازار اوراق قرضه شرکتی اروپا بود.
کامپیوتر کوانتومی IBM Quantum Heron — پیشرفتهترین پردازنده کوانتومی IBM — در این آزمایش نقش کلیدی ایفا کرد و توانست سیگنالهای پنهان قیمتگذاری را در دادههای پرنویز بازار بهتر شناسایی کند.
این دستاورد میتواند نقطه عطفی در کاربرد عملی فناوری کوانتومی در صنعت مالی باشد.
https://ibm.co/6042BJMMM
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
HSBC
HSBC demonstrates world’s first-known quantum-enabled algorithmic trading with IBM
HSBC announces the world’s first-known empirical evidence of the potential value of quantum computers for solving real-world problems in algorithmic bond trading.
Quantum Programming
🟥اولین دوره جامع یادگیری ماشین کوانتومی ⌛شروع دوره: ۲۳ مهرماه، 👨💻مدرس: دکتر حسین یگانه ‼️تخفیف ویژه دانشجویان با کد AriaQuanta20 🔴رفع اشکال آنلاین در گروه تلگرامی + فیلم جلسات 🔖سرفصلهای دوره 🔖بخش اول: یادگیری ماشین کلاسیک - معرفی یادگیری ماشین، …
سلام و احترام
عزیزانی که در دوره ثبت کردند ایمیل شخصی را چک کنند و در گروه تلگرامی دوره عضو شوند
عزیزانی که در دوره ثبت کردند ایمیل شخصی را چک کنند و در گروه تلگرامی دوره عضو شوند
Quantum Programming
🟥اولین دوره جامع یادگیری ماشین کوانتومی ⌛شروع دوره: ۲۳ مهرماه، 👨💻مدرس: دکتر حسین یگانه ‼️تخفیف ویژه دانشجویان با کد AriaQuanta20 🔴رفع اشکال آنلاین در گروه تلگرامی + فیلم جلسات 🔖سرفصلهای دوره 🔖بخش اول: یادگیری ماشین کلاسیک - معرفی یادگیری ماشین، …
سلام واحترام
📌امکان ثبت نام در دو قسط (با احتساب تخفیف ۲۰٪ دانشجویان) فراهم شده است.
📌امکان ثبت نام در دو قسط (با احتساب تخفیف ۲۰٪ دانشجویان) فراهم شده است.
🎉 نوبل فیزیک ۲۰۲۵؛ به نام کوانتوم!
سه فیزیکدان آمریکایی برنده نوبل فیزیک امسال شدند:
🔹 جان کلارک
🔹 میشل دووره
🔹 جان مارتینیس
🏅 دلیل؟ کشف تونلزنی کوانتومی در مقیاس ماکروسکوپی و اثبات کوانتیدهشدن انرژی در مدارهای الکتریکی — دو پدیدهی بنیادی که نشان میدهند رفتارهای کوانتومی میتوانند در سیستمهای بزرگتر از اتم نیز ظاهر شوند.
🔬 تونلزنی کوانتومی یعنی عبور ذره از مانعی که در فیزیک کلاسیک غیرممکن است. این پدیده در مدارهای ابررسانا مشاهده شد و نشان داد که حتی جریانهای الکتریکی میتوانند رفتار کوانتومی داشته باشند.
⚡ همچنین، اثبات کوانتیدهشدن انرژی در مدارهای الکتریکی نشان داد که انرژی در این سیستمها فقط در مقادیر گسسته قابل وجود است — درست مانند الکترونها در اتمها.
💡 این کشفیات، پایهگذار فناوریهایی مانند رایانههای کوانتومی، سنسورهای فوقحساس و شبیهسازی مواد پیچیده هستند.
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
سه فیزیکدان آمریکایی برنده نوبل فیزیک امسال شدند:
🔹 جان کلارک
🔹 میشل دووره
🔹 جان مارتینیس
🏅 دلیل؟ کشف تونلزنی کوانتومی در مقیاس ماکروسکوپی و اثبات کوانتیدهشدن انرژی در مدارهای الکتریکی — دو پدیدهی بنیادی که نشان میدهند رفتارهای کوانتومی میتوانند در سیستمهای بزرگتر از اتم نیز ظاهر شوند.
🔬 تونلزنی کوانتومی یعنی عبور ذره از مانعی که در فیزیک کلاسیک غیرممکن است. این پدیده در مدارهای ابررسانا مشاهده شد و نشان داد که حتی جریانهای الکتریکی میتوانند رفتار کوانتومی داشته باشند.
⚡ همچنین، اثبات کوانتیدهشدن انرژی در مدارهای الکتریکی نشان داد که انرژی در این سیستمها فقط در مقادیر گسسته قابل وجود است — درست مانند الکترونها در اتمها.
💡 این کشفیات، پایهگذار فناوریهایی مانند رایانههای کوانتومی، سنسورهای فوقحساس و شبیهسازی مواد پیچیده هستند.
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
Quantum Programming
🟥اولین دوره جامع یادگیری ماشین کوانتومی ⌛شروع دوره: ۲۳ مهرماه، 👨💻مدرس: دکتر حسین یگانه ‼️تخفیف ویژه دانشجویان با کد AriaQuanta20 🔴رفع اشکال آنلاین در گروه تلگرامی + فیلم جلسات 🔖سرفصلهای دوره 🔖بخش اول: یادگیری ماشین کلاسیک - معرفی یادگیری ماشین، …
📌امروز ساعت ۱۸ دوره شروع خواهد شد.
عزیزانی که ثبت نام کردند حتما ایمیلهاشون چک کنند و در گروه تلگرام دوره عضو بشن.
عزیزانی که ثبت نام کردند حتما ایمیلهاشون چک کنند و در گروه تلگرام دوره عضو بشن.
Quantum Programming pinned «📌امروز ساعت ۱۸ دوره شروع خواهد شد. عزیزانی که ثبت نام کردند حتما ایمیلهاشون چک کنند و در گروه تلگرام دوره عضو بشن.»