Des matrixs quantiques pour décrire l’intérieur d’un trou noir

La dualité holographique implica que ce qui se passe mathématiquement dans la théorie de la gravité se passe dans la théorie des particules, et inversement. Si elles sont équivalentes, les due teorie diffèrent néanmoins par le nombre de Dimensions qu’elles décrivent. Dans le cas d’un trou noir par esempio, la gravité esiste en trois dimensioni, tandis que la théorie des particules esiste en due dimensioni, à sa « superficie ». Ainsi, un trou noir esiste dans un espace tridimensionnel, mais il nous apparaît comme la projection de particules. Certe scientifiques pensent que notre univers tout entier est une telle projection holographique de particules, ce qui pourrait conduire à une theorie quantique cohérente de la gravité.

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La ricerca della struttura fondamentale per l’informatica moderna

Enrico Rinaldi, chercheur au département de physique de l’Université du Michigan, un imprenditore d’esploratore più avant cette dualité olographique. Son équipe et lui ont ainsi tenté de déterminer l’état de plus basse énergie de due modelli di matrice quantica, qui sont des représentations de la théorie des particules. « Nous espérons qu’en comprenant les propriétés de cette théorie des particules grâce aux expériences numériques, nous comprendrons quelque ha scelto à la gravité », un déclaré Rinaldi dans un comunicato. En effet, come la dualité holographique soutient que la théorie des particules et la théorie de la gravité sont mathématiquement équivalentes, la résolution d’un tel modèle de matrice quantique pourrait révéler des gravite informations.sur la vie Les résultats de leurs recherches viennent d’être publiés dans la rivista PRXquantistico.

« une comprehension numérique complète de la dualité holographique et de l’émergence de caractéristiques géométriques de l’espace-temps à partir de grés de liberté microscopiques pourrait ouvrir la voie à de nouvellevertes’ formazione déco », soulignent les auteurs de l’étude. Les chercheurs ont consideré deux modèles matriciels suffisamment « simples » pour être résolus par des méthodes traditionalnelles, mais qui presentenent toutes les caractéristiques des modèles matriciels plus complexes utilisés pour déthlerousé noirles paris de dual.

Ces modèles matriciels sont des blocs de chiffres, qui représentent des objets dans la théorie des cordes — l’une des théories propones pour décrire la gravité quantique ainsi que les interactions fondamentales qui réueléssent les sé répôte objets unidimensionnels appeles cordes. Lorsque les chercheurs résolvent des modèles matriciels de ce type, ils essaient de trouver la configuration spécifique des particules via laquelle le système se trouve dans son état fondamental, autrement dit l’état étique énergé plus. « Il est très importante de comprendre à quoi ressemble cet état fondamental, car on peut alors créer des Chooses à partir de celui-ci », un preciso Rinaldi. La tâche est toutefois relativement difficile, c’est pourquoi l’équipe s’est appuyée sur l’informatique quantique et l’apprentissage automatique pour parvenir à son but.

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Vers une théorie quantique de la gravité

Rinaldi explique que les chiffres des modèles matriciels peuvent être assilés à des grains de sable : lorsque le sable est plane, cela corrisponde à l’état fondamental du modèle ; et lorsqu’il ya des ondulazioni dans le sable, il faut trouver un moyen de les aplanir.

Pour atteindre l’état fondamental, l’équipe a testé deux approches différentes, à beginr par les circuits quantiques. Dans cette méthode, les circuits quantiques sont représentés par des fils, chaque fil étant un qubit. Au-dessus des fils se trouvent des « portes », soit des opérations quantiques qui conditionnent le passage de l’information le long des fils. « Le processus d’agitation va modificatore toutes ces portes pour leur faire prendre la form correcte, de sorte qu’à la fin de tout le processus, vous atteignez l’état fondamental », explique le physicien.

Les chercheurs ont ensuite comparé cette approche avec une méthode d’apprentissage profond (ou apprendimento approfondito), un type d’apprentissage automatique qui repose sur un réseau neuronal – un système artificiel, qui comme le cerveau humain, est capace de trouver des entre relations les données. Ils ont tout d’abord défini la fonction d’onde quantique – così la descrizione mathématique de l’état quantique de leur modèle matriciel. Puis, à l’aide d’un réseau neuronal spécifique, non recherché la funzione d’onde ayant l’énergie la plus faible possible.

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Les deux approches ont permis aux chercheurs de trouver l’état fondamental des deux modèles de matrici qu’ils ont étudiés ; les circuits quantiques étaient cependant limités par un petit nombre de qubits (le matériel quantique actuel ne peut gérer que quelques dizaines de qubits). Étant donné que ces matrici sont une représentation possible des trous noirs quantiques – de minuscules trous noirs hypothétiques pour lesquels les effettis de la mécanique quantique jouent un rôle majeur – ces’ résmetents pour les ir sérés résmetents irquistir some

« Si nous savons commentano le matrici sont disposées et quelles sont leurs propriétés, nous pouvons savoir, par esempio, à quoi somigliano a un trou noir à l’intérieur. qua’si-t-il un l’orizzonte degli eventi di un trou noir ? D’où vient-il ? Répondre à ces domande serait un pas vers la réalisation d’une théorie quantique de la gravité », conclude Rinaldi. Ces travaux soulignent par ailleurs l’utility de l’informatique quantique et de l’apprentissage profond dans l’étude de la gravité quantique.