华沙大学物理学院的科学家与牛津大学和NIST合作表明，与标准方法相比，量子干涉能够更快，更准确地处理大量数据。例如，他们的研究可能会促进量子技术在人工智能，机器人和医疗诊断中的应用。这项工作的成果发表在Science Advances上。
当代科学，医学，工程和信息技术要求有效处理数据 - 静止图像，声音和无线电信号，以及来自不同传感器和摄像机的信息。自20世纪70年代以来，这已经通过快速傅里叶变换算法(FFT)实现。FFT使得有效压缩和传输数据，存储图片，广播数字电视以及通过移动电话通话成为可能。没有这种算法，就不会开发出基于磁共振或超声的医学成像系统。但是，对于许多要求苛刻的应用来说，它仍然太慢。
为了实现这一目标，科学家多年来一直在尝试利用量子力学。这导致了FFT的量子对应物 - 量子傅里叶变换(QFT)的发展，其可以用量子计算机实现。当量子计算机同时处理输入数据的所有可能值(所谓的“叠加”)时，操作的数量显着减少。
尽管量子计算迅速发展，但量子算法领域存在相对停滞。现在科学家们已经证明，这种结果可以得到改善，并且以一种相当令人惊讶的方式。
数学描述了许多变换。其中之一是Kravchuk变换。它与FFT非常相似，因为它允许处理离散(例如数字)数据，但使用Kravchuk函数将输入序列分解为频谱。在20世纪90年代末，Kravchuk变换在计算机科学中被“重新发现”。事实证明它非常适合图像和声音处理。它允许科学家开发新的更精确的算法来识别印刷和手写文本(甚至包括中文)，手势，手语，人物和面孔。十几年前，它表明这种变换非常适合处理低质量，嘈杂和失真的数据，因此可用于机器人和自动驾驶汽车的计算机视觉。没有快速算法来计算此变换，
计算机科学的“圣杯”
在他们发表在Science Advances上的文章中，来自华沙大学的科学家 - 博士。来自牛津大学和NIST的科学家Magdalena Stobinska和Adam Buraczewski博士已经证明，干涉两个量子态之间的最简单的量子门基本上可以计算出Kravchuk变换。这种门可以是众所周知的光学装置 - 分束器，其在两个输出之间划分光子。当两个量子光状态从两侧进入其输入端口时，它们会发生干扰。例如，同时进入该设备的两个相同的光子成对成对，并由相同的出口端口一起出现。这是众所周知的Hong-Ou-Mandel效应，它也可以扩展到由许多粒子组成的状态。通过干扰由许多难以区分的光子组成的“数据包”(不可分辨性非常重要，
该实验在牛津大学物理系的量子光学实验室中进行，其中建立了特殊的设置以产生多光子量子态，即所谓的Fock态。该实验室配备了由NIST开发的TES(传输边缘传感器)，它在接近绝对零度的温度下运行。这些探测器具有独特的特征：它们实际上可以计算光子。这允许人们精确地读取离开分束器的量子态，从而计算结果。最重要的是，无论输入数据集的大小如何，量子Kravchuk变换的这种计算总是花费相同的时间。它是计算机科学的“圣杯”：一种只用一个操作组成的算法，用一个门实现。当然，为了在实践中获得结果，需要进行几百次实验才能得到统计数据。这就是每台量子计算机的工作原理。然而，它不需要很长时间，因为激光器每秒产生数十亿个多光子“包”。
来自波兰，英国和美国的科学家所获得的结果将在新量子技术和量子算法的开发中得到应用。它的使用范围超出了量子光子学，因为在许多不同的量子系统中可以观察到类似的量子干涉。华沙大学申请了这项创新的国际专利。科学家希望Kravchuk变换很快就会用于量子计算，它将成为新算法的一个组成部分，特别是在将量子电路与“正常”数字布局合并的混合量子经典计算机中。