Hacker News Digest

Google представила алгоритм Quantum Echoes, который знаменует значительный прогресс в практическом применении квантовых вычислений. Этот прорыв открывает путь к беспрецедентным научным открытиям и анализу данных, переводя квантовые вычисления из теоретической области в практическую плоскость. Алгоритм позволяет эффективно обрабатывать сложные вычислительные задачи, которые ранее были недоступны для классических компьютеров.

Quantum Echoes использует уникальные свойства квантовой суперпозиции и квантовой запутанности для решения задач с экспоненциальной сложностью. В отличие от предыдущих подходов, этот алгоритм демонстрирует устойчивость к шуму и ошибкам, что критически важно для создания надежных квантовых систем. Разработка представляет собой важный шаг к достижению верифицированного квантового превосходства, когда квантовые компьютеры смогут решать задачи, недоступные даже самым мощным суперкомпьютерам.

• Обсуждение в основном вращается вокруг вопроса, действительно ли достигнуто "квантовое превосходство" и что именно это означает, с учетом того, что квантовые компьютеры пока не могут решать практические задачи, а эксперименты часто оказываются переоцененными из-за несоответствия между заявлением и реальностью.
• Участники обсуждения подчеркивают, что квантовые компьютеры пока не могут угрожать Bitcoin или другим криптовалютам, потому что квантовые компьютеры еще не могут взломать криптографию, а также то, что криптовалюты в целом могут адаптироваться к будущим угрозам.
• Также обсуждается, что заявления о "квантовом превосходстве" часто оказываются преувеличенными, и что квантовые компьютеры пока не могут решать практические задачи.
• Участники также обсуждают, что квантовые компьютеры могут быть использованы для моделирования квантовой физики, что является их естественной задачей, и что это может быть полезно для науки и промышленности.
• В целом, участники обсуждения скептически настроены к заявлениям о "квантовом превосходстве", но в то же время признают, что квантовые компьютеры могут быть полезны для науки и промышленности, если они будут развиваться дальше.

Ян Ченнин, первый китайский лауреат Нобелевской премии, скончался в возрасте 103 лет. Выдающийся физик-теоретик получил Нобелевскую премию по физике в 1957 году совместно с Ли Чжандао за их революционную работу в области симметрий в физике элементарных частиц, известную как теория Ян-Ли. Их исследование изменило понимание фундаментальных законов природы.

Ученый продолжал активную научную деятельность до глубокой старости, опубликовав более 300 научных работ. Ян Ченнин также внес значительный вклад в развитие физики в Китае, работая в Пекинском университете и Институте теоретической физики. Его смерть стала большой потерей для мирового научного сообщества и Китая в частности.

• Умер Чэнь-Нинг Ян, последний из великих физиков XX века, чьи работы легли в основу Стандартной Модели и стали краеугольным камнем современной физики частиц.
• Его вклад в физику включает в себя не только теорию Янга-Миллса, но и пара-статистику Янга-Ли, которые стали основой для описания слабого взаимодействия.
• Обсуждение также коснулось того, что в отличии от Фейнмана и Швингера, Янг не получил Нобелевскую премию, хотя его вклад в физику был не меньше их.
• Участники обсуждения также упомянули, что в отличии от других великих физиков, Янг был почти неизвестен широкой публике, несмотря на его огромный вклад в науку.

Нобелевская премия по физике 2025 года присуждена Джону Кларку, Мишелю Девору и Джону Мартинису за демонстрацию квантовых эффектов в макроскопических системах. Их эксперименты показали, что сверхпроводящие электрические цепи могут проявлять квантовое туннелирование — преодолевать энергетический барьер, словно проходя сквозь стену, — и поглощать или излучать энергию дискретными порциями, как предсказывает квантовая механика.

Исследователи создали систему из двух сверхпроводников, разделённых тонким изолирующим слоем. Несмотря на макроскопический масштаб (устройство можно было держать в руках), она вела себя как квантовый объект: ток туннелировал через барьер, а энергетические состояния были квантованы. Это стирает границу между микро- и макромиром, открывая путь к практическим приложениям, таким как квантовые компьютеры и сверхчувствительные датчики.

• Обсуждение присуждения Нобелевской премии по физике 2025 года за демонстрацию квантовых эффектов в макроскопических системах.
• Упоминание вклада ученых Michel Devoret и John Martinis, а также их связь с Google Quantum AI и другими институтами.
• Объяснение феномена квантового туннелирования и его отличий от классической физики.
• Обсуждение практического значения открытия для развития квантовых вычислений и инженерии.
• Вопросы о наличии новой физики в открытии и связи с другими явлениями, например, эффективностью фотосинтеза.

Фурье-преобразование — это способ разложить любую функцию на сумму простых волн.

Идея родилась в 1807 г., когда Жан Батист Жозеф Фурье искал закон теплопроводности. Он показал: любая периодическая кривая — это набор синусов и косинусов с разными частотами и амплитудами.

Современная формула
$$ \hat f(\xi)=\int_{-\infty}^{\infty} f(x),e^{-2\pi i x\xi},dx $$
переводит сигнал из «временной» области в «частотную».

Как работает

• Сложный звук → набор чистых тонов.
• Изображение → сетка синусоидальных полос разной плотности.
• Удалив высокие частоты, получаем сжатие JPEG; убрав низкие — оставляем контуры.

Применения

• МРТ и рентген: преобразование Радона + обратное Фурье.
• Сотовая связь, радары, шумоподавление.
• Решение дифференциальных уравнений и квантовая механика.

Интуиция
Фурье-анализ — это «математический слух»: он выделяет, какие «ноты» содержатся в любом сигнале.

• В треде делятся ссылками на яркие визуализации: Captain Disillusion, 3Blue1Brown, MIT-лекция Фримена, интерактивы injuly.in и jezzamon.
• Кто-то предупреждает: «простые» объяснения могут дать иллюзию понимания, лучше сразу смотреть на математику.
• Появляются любители Лапласа/z-преобразования, жалуются, что о них почти нет популярных видео.
• Обсуждают практику: JPEG, OFDM, сжатие манги, анти-муар, фильтры в е-ink, а также «почему это работает» — спarsity, смена базиса в бесконечномерном пространстве.
• Интересуются деталями: как выбрать частоты, как считать преобразование на потоке, почему убрать высокие частоты = размытие.