Исследователи из Лаборатории прикладной физики (Applied Physics Laboratory, APL) университета Джона Хопкинса (Johns Hopkins University) разработали новый квантовый алгоритм, с помощью которого можно находить решения больших систем линейных уравнений. С помощью такого алгоритма можно будет производить вычисления сложнейших математических моделей, таких, как расчеты эффективной площади рассеивания, что позволит создать в будущем идеальные стелс-технологии, делающие самолеты, морские суда и другие движущиеся объекты абсолютно невидимыми для радаров различных типов.

Область квантовых вычислений в настоящее время является еще достаточно молодой областью. Квантовый компьютер, идея создания которого была предложена только в 1980-х годах, для хранения и обработки информации использует принципы квантовой механики, физические принципы, проявляющиеся на микроскопическом уровне, уровне атомов, электронов и других элементарных частиц. Использование принципов квантовой механики, в силу их природы, в частности принципа квантовой суперпозиции, позволяет квантовых компьютерам обрабатывать информацию значительно быстрее обычных компьютеров.

В настоящее время уже созданы квантовые вычислительные системы, основой которых является небольшое количество квантовых битов, кубитов. Так же существуют и специализированные квантовые компьютеры компании D-Wave, один из которых был недавно приобретен НАСА и компанией Google, но ни одна из существующих ныне систем пока еще не может заменить по своей универсальности обычные суперкомпьютерные вычислительные системы.

Несмотря на то, что появление универсальных мощных квантовых компьютеров ожидается еще очень не скоро, для них, этих квантовых компьютеров, уже создаются базовые алгоритмы. В 1994 году математик Питер Шор представил квантовый алгоритм определения главных последовательностей рядов чисел, а пятнадцать лет спустя после этого исследователи из Массачусетского технологического института предоставили первый вариант универсального квантового алгоритма решения систем линейных уравнений Quantum Linear Systems Algorithm (QLSA), который может быть использован для обработки изображений, обработки видео- и аудиоданных, в климатических математических моделях, в математическом прогнозировании и во многих других областях.

В реализации квантового алгоритма решения систем линейных уравнений существует несколько ключевых проблем, делающих это достаточно тяжелым делом. Технические детали, связанные с квантовой неопределенностью, делают такие алгоритмы подходящими лишь для ускорения решения узкого круга систем линейных уравнений, которые крайне мало соотносятся с явлениями реального мира. Помимо этого, "нечеткая", вероятностная природа квантовых вычислений и измерений препятствуют получению точных и однозначных ответов, являющихся решениями системы линейных уравнений.

В своей работе исследователи из APL смогли решить каждую из существующих проблем области квантовых вычислений, что позволило получить точные значения решения системы уравнений с достаточным уровнем точности. Помимо этого, в качестве примера, исследователи продемонстрировали возможность применения алгоритма решения системы уравнений в расчетах определения эффективной площади рассеивания сложной поверхности.

Реализация расчетов эффективной площади рассеивания дает инженерам в руки значения мощности электромагнитных волн, которые отражаются от поверхности самолета, ракеты, судна, танка и другой военной техники при "освещении" их лучом радара. Естественно, этот показатель указывает на то, насколько точным и стабильным будет захват и сопровождение радаром цели того или иного класса. А расчеты поверхности, производимые с помощью квантовых компьютеров, могут быть произведены намного быстрее и могут охватить более сложные поверхности, нежели расчеты, производимые с помощью даже самых мощных современных суперкомпьютеров, позволяя создавать идеальные стелс-технологии.

Проведенные работы финансировались в рамках проекта Intelligence Advanced Research Projects Activity программы Quantum Computer Science, в рамках которой производится разработка различных квантовых вычислительных алгоритмов, определяются ресурсы и архитектура квантовых компьютеров будущего, способных решать задачи, описываемые вышеупомянутыми алгоритмами.