Автор: Денис Аветисян
Учёные предлагают инновационный подход к решению одной из самых сложных задач в физике высоких энергий — восстановлению траекторий частиц. В основе метода лежит комбинация вариационных квантовых алгоритмов и автоматизированного проектирования квантовых схем с использованием метода Монте-Карло с поиском по дереву (MCTS). Этот гибридный подход позволяет создавать специализированные квантовые схемы, адаптированные к конкретной геометрии детектора и масштабу задачи.
В задачах квантового вариационного решения ключевым этапом является построение параметризованной квантовой схемы (вариационного анзаца) V(θ), которая, действуя на начальное состояние |0>, формирует состояние, минимизирующее заданную целевую функцию C. Автоматический поиск оптимальной структуры такой схемы — нетривиальная задача, решаемая в данной работе с помощью MCTS.
Вызовы современной физики высоких энергий
Эксперименты на Большом адронном коллайдере (LHC), такие как LHCb с детектором VELO, генерируют колоссальные массивы данных. Восстановление траекторий (треков) частиц из этих данных — критически важный, но крайне ресурсоёмкий процесс. Традиционные алгоритмы сталкиваются с комбинаторным взрывом возможных вариантов соединения точек попадания на фоне высокого уровня шума и случайных событий. Это создаёт серьёзные вычислительные барьеры, замедляющие анализ и потенциально ограничивающие новые открытия.
На иллюстрации показаны данные с детектора VELO: белые точки — зарегистрированные попадания частиц, синие линии — восстановленные треки. Задача алгоритма — правильно связать точки в траектории, отфильтровав ложные срабатывания.
Формулировка задачи для квантового процессора
Первым шагом к применению квантовых вычислений является перевод задачи реконструкции треков на язык, понятный квантовому устройству. Для этого проблема формулируется как задача безусловной бинарной квадратичной оптимизации (QUBO), которая затем естественным образом отображается на модель Изинга и её гамильтониан. Такое представление стандартизирует задачу, делая её пригодной для решения как с помощью квантового отжига, так и вариационных квантовых алгоритмов, работающих на универсальных квантовых процессорах.
Схематичное изображение системы автоматического проектирования квантовых схем (QAS). Метод MCTS исследует пространство возможных модификаций схемы, выбирая наиболее перспективные действия для построения эффективного анзаца.
Сравнение квантовых подходов к трекингу
В исследовании подробно изучаются и сравниваются несколько квантовых алгоритмов, адаптированных для реконструкции треков. Основное внимание уделяется вариационным алгоритмам:
- Вариационный квантовый решатель собственных значений (VQE): показал наилучшие результаты в точной идентификации корректных траекторий.
- Вариационный квантовый решатель линейных уравнений (VQLS): оказался менее эффективным в данном контексте.
Упрощённая модель задачи: шесть частиц проходят через пять слоёв детектора. Красные кружки — истинные сигналы, которые необходимо соединить в треки, игнорируя комбинаторный шум.
Обучение и валидация гибридных квантово-классических систем
Для обучения параметров вариационных схем используется метод градиентного спуска. Градиенты вычисляются с помощью правила сдвига параметров — техники, специально разработанной для квантовых устройств. Важным практическим аспектом является разложение целевого гамильтониана на сумму операторов Паули, что необходимо для оценки энергии состояния на реальном квантовом процессоре. Тестирование проводилось на симуляторах с использованием до 10⁵ вычислительных ресурсов для задач с разным числом кубитов, что позволило оценить масштабируемость подхода.
Обратите внимание: СХПК «Новый путь» в Аликовском районе Чувашии открыл первую в республике роботизированную молочно-товарную ферму на 200 голов.
График, демонстрирующий работу вариационного алгоритма на задаче с четырьмя кубитами: сходимость целевой функции в процессе оптимизации.
Будущее: квантовые нейронные сети и гибридные архитектуры
Одним из самых многообещающих направлений дальнейших исследований является интеграция вариационных квантовых алгоритмов с квантовыми графовыми нейронными сетями (QGNNs). Поскольку данные с детектора по своей природе графовые (точки попадания — узлы, возможные треки — рёбра), архитектура QGNN идеально подходит для их обработки. Такой гибридный подход может значительно повысить точность реконструкции, научившись извлекать сложные паттерны из зашумленных данных. Прогресс в этой области будет напрямую зависеть от развития как алгоритмических методов, так и квантового оборудования, приближая момент реализации квантового преимущества в физике высоких энергий.
Метод автоматического проектирования схем с помощью MCTS представляет собой элегантный способ «обуздания хаоса» сложной оптимизации. Каждая итерация поиска — это не просто вычисление, а стратегическое исследование пространства возможных квантовых схем. Как отмечал Нильс Бор, в квантовом мире многое относительно, и поиск оптимального анзаца — это постоянный диалог с квантовой системой, а не навязывание ей готового решения. Работа демонстрирует, что даже в условиях неидеальности и шума можно находить эффективные пути решения практических задач.
Перспективы и философские выводы
Представленные исследования — важный шаг, но не конечная точка. Автоматизированный поиск анзацев облегчает работу, но не отменяет фундаментальных вызовов: шума в данных, ограничений NISQ-устройств и комбинаторной сложности задач. Стремление к абсолютно точному восстановлению каждой траектории, возможно, утопично. Более реалистичная и перспективная цель — разработка алгоритмов, которые устойчиво извлекают полезную физическую информацию из неполных и зашумлённых данных, «договариваясь» с хаосом, а не пытаясь его полностью победить.
В конечном счёте, задача реконструкции треков служит полигоном для отработки универсальных методов адаптации квантовых алгоритмов к реальным условиям. Истинная ценность работы заключается в развитии инструментов, которые в будущем могут быть применены к широкому спектру оптимизационных задач за пределами физики частиц. Данные экспериментов всегда первичны, и искусство исследователя — в создании таких «заклинаний»-алгоритмов, которые смогут раскрыть их истинный смысл.
Оригинал обзора с формулами: denisavetisyan.com/kvantovyj-poisk-traektorij-novyj-podhod-k-rekonstrukczii-chasticz
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.11397.pdf
Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan
Больше интересных статей здесь: Производство.
Источник статьи: Квантовые алгоритмы для восстановления траекторий частиц: новый подход.