Сотрудники Брукхейвенской национальной лаборатории, принадлежащей Министерству энергетики США, а также Северо-Восточного университета, Google Quantum AI и Техасского университета в Остине создали инновационный квантовый алгоритм. Этот прорыв способен существенно увеличить потенциал перспективных вычислительных машин нового поколения. Результаты исследования были обнародованы на 58-й ежегодной конференции ACM по теории вычислений (STOC 2026).

Разработанный метод получил наименование Quantum Hermite Transform (QHT), или квантовое преобразование Эрмита. Разработчики характеризуют его как новый «квантовый примитив» – фундаментальный инструмент для вычислений, который может послужить основой для создания более сложных алгоритмов в будущем.

Исследователи отмечают дефицит универсальных компонентов подобного рода в существующем квантовом программном обеспечении. Несмотря на стремительное развитие аппаратной базы квантовых систем, доступность эффективных алгоритмических решений остаётся ограниченной.

Преобразование Эрмита уже давно используется в классической вычислительной технике, физике, обработке сигналов и инженерных приложениях. Оно также применяется для описания квантового гармонического осциллятора и является основой множества гауссовых моделей, применяемых в области машинного обучения и анализа данных. Однако до настоящего момента выполнение подобных расчетов на квантовых компьютерах представлялось крайне затруднительным.

Специалисты создали квантовую структуру, обеспечивающую выполнение преобразования Эрмита с вычислительной сложностью, зависящей от логарифма, что приводит к уменьшению числа требуемых действий по сравнению с применяемыми на данный момент подходами.

Помимо этого, в алгоритме задействована методика квантового ускоренного предсказания. Она дает возможность определять дальнейшее состояние отдельных квантовых систем без детального моделирования каждого промежуточного шага, что значительно уменьшает время подготовки сложных квантовых состояний для проведения вычислений.

Разработчики полагают, что новая разработка может быть полезна в областях, выходящих за рамки базовых исследований физики. Ввиду широкого распространения функций Эрмита в статистике, машинном обучении, обработке сигналов и математическом моделировании, QHT потенциально сможет послужить базисом для более производительных квантовых алгоритмов в сфере искусственного интеллекта, разработки новых материалов, энергетики и научных вычислений.

Ученые подчеркивают, что увеличение количества базовых квантовых операций откроет возможности для разработки совершенно новых типов алгоритмов, не сводящихся к текущим решениям, например, к квантовому преобразованию Фурье.

Анализ полученных данных демонстрирует, что при соблюдении определенных условий разработанный метод может достигать экспоненциального увеличения скорости работы по сравнению с наиболее эффективными классическими алгоритмами для аналогичных задач.

Вместе с тем исследователи акцентируют внимание на том, что надежные отказоустойчивые квантовые вычислительные машины, способные применять подобные алгоритмы для решения реальных проблем, все еще находятся в процессе разработки. Однако создание новых основополагающих алгоритмов признается одним из важнейших этапов продвижения к практическому использованию квантовых вычислений.