AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · কোয়ান্টাম পদার্থবিজ্ঞান ও কোয়ান্টাম কম্পিউটিং · arXiv · 2026-10-26

আন্তঃআণবিক মিথস্ক্রিয়ার জন্য বহুস্তরীয় জেনারেটিভ লার্নিংসহ বিতরিত কোয়ান্টাম-কেন্দ্রিক সুপারকম্পিউটিং

মূল শিরোনাম: Distributed Quantum-Centric Supercomputing with Multi-Layered Generative Learning for Intermolecular Interactions

কোয়ান্টাম-কেন্দ্রিক সুপারকম্পিউটিং (QCSC) পদ্ধতিগুলো বড় অ্যাকটিভ স্পেসের ক্ষেত্রে কিউবিট সংখ্যা, সার্কিট গভীরতা, স্যাম্পলিং ব্যয় ও বৃহৎ-মাপের ডায়াগোনালাইজেশনের কারণে সীমিত। লেখকেরা একটি বিতরিত কাঠামো প্রস্তাব করেছেন, যা আণবিক সমস্যাকে সমান্তরাল উপ-সমস্যায় ভাগ করে এবং দুই-ধাপের সমষ্টিকরণের মাধ্যমে বৈশ্বিক সমাধান পুনর্গঠন করে, সঙ্গে একটি বহু-স্তরীয় জেনারেটিভ মডেলও রয়েছে। পানি ও ফরমামাইড ডাইমারের ক্ষেত্রে এটি ডায়াগোনালাইজেশনের মাত্রা ৯৫% পর্যন্ত কমিয়েছে এবং প্রচলিত SQD-এর তুলনায় শক্তির নির্ভুলতা এক মাত্রা-ক্রম উন্নত করেছে, আর ১২০-কিউবিট পানি হেক্সামারের জন্য এটি সমস্যাটিকে ছয়টি ২০-কিউবিট উপ-ব্যবস্থায় ভাগ করেছে, যার ফল ক্লাসিক্যাল রেফারেন্স পদ্ধতির সঙ্গে ভালোভাবে মিলেছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →