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使用量子计算识别引力波信号的新方法可以为未来的天体物理学家提供有价值的新工具 。
格拉斯哥大学物理与天文学学院的一个团队开发了量子算法 ， 以大幅减少将引力波信号与庞大的模板数据库匹配所需的时间 。
这个过程被称为匹配滤波 ， 是支持美国激光干涉仪引力天文台（LIGO）和意大利处女座等探测器的一些引力波信号发现的方法的一部分 。
这些探测器是有史以来最敏感的传感器 ， 它们捕捉到黑洞碰撞和合并等大规模天文事件造成的时空微弱涟漪 。
匹配的滤波允许计算机从探测器收集的数据的噪声中提取引力波信号 。 它的工作原理是筛选数据 ， 搜索与数百万亿个模板中的一个相匹配的信号——这些模板是可能与真正的引力波信号相关的预先创建的数据 。
虽然自2015年9月LIGO接收到第一个信号以来 ， 该过程已经实现了多次引力波检测 ， 但它既耗时又耗费资源 。
在《物理评论研究》杂志上发表的一篇新论文中 ， 该团队描述了一种名为格罗弗算法的量子计算技术如何大大加快这个过程 。
Grover的算法由计算机科学家Lov Grover于1996年开发 ， 利用量子理论的异常能力和应用 ， 使数据库搜索过程更快 。
虽然能够使用格罗弗算法处理数据的量子计算机仍然是一种正在开发的技术 ， 但传统计算机能够模拟其行为 ， 使研究人员能够开发技术 ， 这些技术可以在技术成熟且量子计算机随时可用时采用 。
格拉斯哥团队是第一个将格罗弗算法用于引力波搜索的团队 。 在新论文中 ， 他们演示了如何通过使用Python编程语言和模拟量子计算过程的工具Qiskit开发的软件将其应用于引力波搜索 。
该团队开发的系统能够加快与模板数量平方根成正比的操作数量 。 目前的量子处理器执行基本操作的速度比经典计算机慢得多 ， 但随着技术的发展 ， 其性能预计将提高 。 计算次数的减少将转化为时间的加快 。 在最好的情况下 ， 这意味着 ， 例如 ， 如果使用经典计算的搜索需要一年时间 ， 那么使用他们的量子算法进行相同的搜索可能只需一周的时间 。
该大学物理与天文学学院的Scarlett Gao是该论文的主要作者之一 。 Scarlett Gao博士表示：匹配滤波是格罗弗算法似乎非常适合帮助解决的问题 ， 他们已经开发了一个系统 ， 表明量子计算可以在引力波天文学中具有有价值的应用 。
“当他们开始这项工作时 ， 他和他的合著者（博士生）很幸运在开发该软件的过程中得到了英国一些领先的量子计算和引力波研究人员的支持 。
虽然他们在论文中专注于一种类型的搜索 ， 但它也可能适用于其它进程 ， 例如 ， 这些进程不需要将数据库加载到量子随机存取存储器中 。
物理与天文学学院的博士生Fergus Hayes是该论文的共同作者 。 他表示：“格拉斯哥的研究人员已经研究引力波物理学超过50年 ， 在他们的引力研究所的工作帮助巩固了LIGO的开发和数据分析方面 。
【量子算法可能是寻找引力波的新方法】博士的跨学科工作 。 Scarlett Gao和Fergus Hayes领导的研究展示了量子计算在匹配滤波中的潜力 。 随着量子计算机在未来几年的发展 ， 这样的过程可能会在未来的引力波探测器中使用 。 这是一个令人兴奋的前景 ， 他们期待着在未来开发这个初步的概念证明” 。
这篇论文由Sarah Croke博士克里斯托弗和博士John Veitch共同撰写 ， 他们都来自格拉斯哥大学物理与天文学学院 。
该团队题为“引力波匹配滤波的量子算法”的论文发表在《物理评论研究》上 。
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