কোয়ান্টাম কম্পিউটার এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং - নতুন গুঞ্জন শব্দ, যা বরাবর আমাদের তথ্য স্থান যোগ করা হয়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য উচ্চ প্রযুক্তির পদ। একই সময়ে, আমি কখনই ইন্টারনেটে এমন উপাদান খুঁজে পাইনি যা আমার মাথায় ধাঁধাটিকে একত্রিত করবে "কোয়ান্টাম কম্পিউটার কিভাবে কাজ করে". হ্যাঁ, হাবর সহ অনেকগুলি দুর্দান্ত কাজ রয়েছে (দেখুন। সম্পদের তালিকা), মন্তব্যগুলি যা সাধারণত হয়, আরও তথ্যপূর্ণ এবং দরকারী, কিন্তু আমার মাথায় ছবি, যেমন তারা বলে, যোগ করেনি।

এবং সম্প্রতি আমার সহকর্মীরা আমার কাছে এসে জিজ্ঞাসা করলেন, "আপনি কি বোঝেন কিভাবে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার কাজ করে? আপনি কি আমাদের বলতে পারেন?" এবং তারপরে আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে আমিই একমাত্র নই যার আমার মাথায় একটি সুসংগত ছবি একসাথে রাখতে সমস্যা রয়েছে।

ফলস্বরূপ, কোয়ান্টাম কম্পিউটার সম্পর্কে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ লজিক সার্কিটে তথ্য সংকলন করার চেষ্টা করা হয়েছিল মৌলিক স্তর, গণিত এবং কোয়ান্টাম বিশ্বের গঠন গভীর নিমজ্জিত ছাড়া, এটি ব্যাখ্যা করা হয়েছিল যে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার কী, এটি কোন নীতিতে কাজ করে এবং এটি তৈরি এবং পরিচালনা করার সময় বিজ্ঞানীরা কী সমস্যার মুখোমুখি হন।

বিষয়বস্তু সূচি

• দাবিত্যাগ
• ভূমিকা
  • কিভাবে এটি সব শুরু
  • শীর্ষস্থানীয় খেলোয়াড়
  • বিকাশের দিকনির্দেশ
• বেসিক। কোয়ান্টাম অবজেক্ট এবং কোয়ান্টাম সিস্টেম
• একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার এবং একটি প্রচলিত কম্পিউটারের তুলনা
• qubits এর শারীরিক বাস্তবায়ন
• বেসিক। কিভাবে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার কাজ করে
• কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম
  • Shor এর অ্যালগরিদম.
  • গ্রোভারের অ্যালগরিদম
  • ডয়েচ-জোজি অ্যালগরিদম
• কোয়ান্টাম কম্পিউটারের সমস্যা
  • ডিকোহেরেন্স
  • ত্রুটি
  • প্রসেসর আর্কিটেকচার
  • ফলাফল
• সমস্যা সমাধানের উপায়
• ডি-ওয়েভ
• কোয়ান্টাম কম্পিউটার এমুলেশন সম্পর্কে একটু
• কোয়ান্টাম কম্পিউটিং আধিপত্য।
• গুগল স্টেটমেন্ট
• সারাংশ
• উপসংহার
• স্বীকৃতি
• সম্পদের তালিকা

দাবিত্যাগ

(বিষয়বস্তুতে)

লেখক কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বিশেষজ্ঞ নন, এবং নিবন্ধটির লক্ষ্য দর্শকরা একই আইটি লোক, কোয়ান্টাম বিশেষজ্ঞ নয়, যারা "কোয়ান্টাম কম্পিউটার কিভাবে কাজ করে" নামে একটি ছবি তাদের মাথায় রাখতে চায়। এই কারণে, নিবন্ধের অনেকগুলি ধারণাকে "মৌলিক" স্তরে কোয়ান্টাম প্রযুক্তিগুলিকে আরও ভালভাবে বোঝার জন্য ইচ্ছাকৃতভাবে সরলীকৃত করা হয়েছে, কিন্তু ছাড়াই তথ্য সামগ্রী এবং পর্যাপ্ততা হারানোর সাথে একটি খুব শক্তিশালী সরলীকরণ.

কিছু জায়গায় নিবন্ধটি অন্যান্য উত্স থেকে সামগ্রী ব্যবহার করে, যার একটি তালিকা নিবন্ধের শেষে দেওয়া হয়েছে. যেখানেই সম্ভব, মূল টেক্সট, টেবিল বা চিত্রের সরাসরি লিঙ্ক এবং ইঙ্গিত সন্নিবেশ করা হয়। যদি আমি কোথাও কিছু (বা কেউ) ভুলে যাই, লিখুন এবং আমি এটি সংশোধন করব।

ভূমিকা

(বিষয়বস্তুতে)

এই অধ্যায়ে, আমরা সংক্ষেপে দেখব কীভাবে কোয়ান্টাম যুগ শুরু হয়েছিল, কোয়ান্টাম কম্পিউটারের ধারণার অনুপ্রেরণামূলক কারণ কী ছিল, কারা (কোন দেশ এবং কর্পোরেশন) বর্তমানে এই ক্ষেত্রে নেতৃস্থানীয় খেলোয়াড়, এবং সংক্ষিপ্তভাবে কথাও বলব। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং উন্নয়নের প্রধান দিক সম্পর্কে।

কিভাবে এটি সব শুরু

(বিষয়বস্তুতে)

কোয়ান্টাম যুগের সূচনা বিন্দু 1900 হিসাবে বিবেচিত হয়, যখন এম. প্ল্যাঙ্ক প্রথম সামনে রেখেছিলেন অনুমান যে শক্তি নির্গত হয় এবং শোষিত হয় ক্রমাগত নয়, তবে পৃথক কোয়ান্টায় (অংশ)। ধারণাটি সেই সময়ের অনেক অসামান্য বিজ্ঞানীদের দ্বারা বাছাই এবং বিকাশ করা হয়েছিল - বোহর, আইনস্টাইন, হাইজেনবার্গ, শ্রোডিঙ্গার, যা শেষ পর্যন্ত এমন একটি বিজ্ঞানের সৃষ্টি এবং বিকাশের দিকে পরিচালিত করেছিল কোয়ান্টাম পদার্থবিদ্যা. বিজ্ঞান হিসাবে কোয়ান্টাম পদার্থবিদ্যা গঠন সম্পর্কে ইন্টারনেটে প্রচুর ভাল উপকরণ রয়েছে; এই নিবন্ধে আমরা এই বিষয়ে বিস্তারিতভাবে আলোচনা করব না, তবে আমরা যখন নতুন কোয়ান্টাম যুগে প্রবেশ করেছি তখন তারিখটি নির্দেশ করা প্রয়োজন ছিল।

কোয়ান্টাম পদার্থবিদ্যা আমাদের দৈনন্দিন জীবনে অনেক উদ্ভাবন এবং প্রযুক্তি নিয়ে এসেছে, যা ছাড়া এখন আমাদের চারপাশের জগতকে কল্পনা করা কঠিন। উদাহরণস্বরূপ, একটি লেজার, যা এখন সর্বত্র ব্যবহৃত হয়, গৃহস্থালী যন্ত্রপাতি (লেজারের স্তর, ইত্যাদি) থেকে উচ্চ প্রযুক্তির সিস্টেমে (দৃষ্টি সংশোধনের জন্য লেজার, হ্যালো মেকলন ) এটা অনুমান করা যৌক্তিক হবে যে শীঘ্রই বা পরে কেউ এই ধারণা নিয়ে আসবে যে কেন কম্পিউটিংয়ের জন্য কোয়ান্টাম সিস্টেম ব্যবহার করবেন না। এবং তারপরে 1980 সালে এটি ঘটেছিল।

উইকিপিডিয়া ইঙ্গিত দেয় যে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের প্রথম ধারণাটি 1980 সালে আমাদের বিজ্ঞানী ইউরি মানিন দ্বারা প্রকাশ করা হয়েছিল। কিন্তু তারা সত্যিই 1981 সালে এটি সম্পর্কে কথা বলতে শুরু করেছিলেন, যখন সুপরিচিত আর. ফাইনম্যান এমআইটিতে অনুষ্ঠিত প্রথম কম্পিউটেশনাল ফিজিক্স কনফারেন্সে কথা বলুন, উল্লেখ্য যে একটি দক্ষ উপায়ে একটি ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারে একটি কোয়ান্টাম সিস্টেমের বিবর্তন অনুকরণ করা অসম্ভব। তিনি একটি প্রাথমিক মডেলের প্রস্তাব করেছিলেন কোয়ান্টাম কম্পিউটার, যা এই ধরনের মডেলিং চালাতে সক্ষম হবে.

সেখানে একটি এটাই কাজযার মধ্যে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং উন্নয়নের সময়রেখা আরও একাডেমিকভাবে এবং বিশদভাবে বিবেচনা করা হয়, তবে আমরা সংক্ষেপে যাব:

কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরির ইতিহাসে প্রধান মাইলফলক:

• [1994]। P. তীরে। ডিজাইন করেছেন কোয়ান্টাম সংখ্যা ফ্যাক্টরাইজেশন অ্যালগরিদম
• [1998]। তৈরি হয়েছে প্রথম 2-কিউবিট কোয়ান্টাম কম্পিউটার
• [২০০১]। আইবিএম মৃত্যুদন্ড চালু করেছে Shor এর অ্যালগরিদম 15 নম্বর সম্প্রসারণের জন্য
• [2007-2016]। ডি-ওয়েভ 128-2000 কিউবিট সহ একটি কম্পিউটার তৈরি এবং বিকাশ করে
• [2012]। ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ে বাস্তবায়িত 21 নম্বরের জন্য শোর অ্যালগরিদম
• [2016]। গুগল একটি হাইড্রোজেন অণু সিমুলেটেড একটি 9-কিউবিট কম্পিউটারে
• [2017]। IBM সিমুলেটেড বেরিলিয়াম হাইড্রাইড BeH2 (তিনটি পরমাণু)
• [2019]। আইবিএম কিউ সিস্টেম এক. ক্লাউডে 20-কিউবিট কম্পিউটার
• [2019]। গুগল সাইক্যামোর. 53 কিউবিট কম্পিউটার। কোয়ান্টাম আধিপত্য?

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, ধারণাটির মুহূর্ত থেকে 17 কিউবিট সহ একটি কম্পিউটারে এটির প্রথম বাস্তবায়ন পর্যন্ত 1981 বছর কেটে গেছে (1998 থেকে 2), এবং 21 বছর (1998 থেকে 2019) কিউবিটের সংখ্যা 53-এ উন্নীত হওয়া পর্যন্ত। 11 থেকে 2001 নম্বর পর্যন্ত Shor-এর অ্যালগরিদমের ফলাফলের উন্নতি করতে 2012 বছর (15 থেকে 21 পর্যন্ত) সময় লেগেছে (আমরা এটি আরও বিস্তারিতভাবে দেখব)। এছাড়াও, মাত্র তিন বছর আগে আমরা পয়েন্টে এসেছি ফাইনম্যান যে বিষয়ে কথা বলেছেন তা বাস্তবায়ন করা এবং সহজতম শারীরিক সিস্টেমের মডেল করতে শিখুন।

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর বিকাশ ধীর। বিজ্ঞানীরা এবং প্রকৌশলীরা খুব কঠিন কাজের সম্মুখীন হন, কোয়ান্টাম স্টেটগুলি খুব স্বল্পস্থায়ী এবং ভঙ্গুর এবং গণনা করার জন্য যথেষ্ট সময় ধরে সংরক্ষণ করার জন্য, তাদের কয়েক মিলিয়ন ডলারের জন্য সারকোফ্যাগি তৈরি করতে হবে, যেখানে তাপমাত্রা বজায় রাখা হয়। পরম শূন্যের ঠিক উপরে, এবং যা বাহ্যিক প্রভাব থেকে সর্বাধিক সুরক্ষিত। পরবর্তী আমরা এই কাজগুলি এবং সমস্যাগুলি সম্পর্কে আরও বিশদে কথা বলব।

শীর্ষস্থানীয় খেলোয়াড়

(বিষয়বস্তুতে)

এই বিভাগের জন্য স্লাইড নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে কোয়ান্টাম কম্পিউটার: একটি বড় ষাঁড় দৌড়। ইয়ানডেক্সে বক্তৃতা, গবেষক থেকে রাশিয়ান কোয়ান্টাম সেন্টার আলেক্সি ফেডোরভ। আমাকে সরাসরি উদ্ধৃতি দিতে দিন:

সমস্ত প্রযুক্তিগতভাবে সফল দেশগুলি বর্তমানে সক্রিয়ভাবে কোয়ান্টাম প্রযুক্তি বিকাশ করছে। এই গবেষণায় বিপুল পরিমাণ অর্থ বিনিয়োগ করা হচ্ছে, এবং কোয়ান্টাম প্রযুক্তি সমর্থন করার জন্য বিশেষ প্রোগ্রাম তৈরি করা হচ্ছে।

শুধু রাজ্য নয়, বেসরকারি সংস্থাগুলিও কোয়ান্টাম রেসে অংশ নিচ্ছে৷ মোট, গুগল, আইবিএম, ইন্টেল এবং মাইক্রোসফ্ট সম্প্রতি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের উন্নয়নে প্রায় 0,5 বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করেছে এবং বড় গবেষণাগার ও গবেষণা কেন্দ্র তৈরি করেছে।

হাব্রে এবং ইন্টারনেটে অনেক নিবন্ধ রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, এখানে, এখানে и এখানে, যাতে বিভিন্ন দেশে কোয়ান্টাম প্রযুক্তির বিকাশের সাথে বর্তমান পরিস্থিতি আরও বিশদে পরীক্ষা করা হয়। আমাদের জন্য এখন প্রধান বিষয় হল যে সমস্ত নেতৃস্থানীয় প্রযুক্তিগতভাবে উন্নত দেশ এবং খেলোয়াড়রা এই দিকে গবেষণায় বিপুল পরিমাণ অর্থ বিনিয়োগ করছে, যা বর্তমান প্রযুক্তিগত অচলাবস্থা থেকে বেরিয়ে আসার একটি উপায়ের আশা দেয়।

বিকাশের দিকনির্দেশ

(বিষয়বস্তুতে)

এই মুহুর্তে (আমি ভুল হতে পারি, দয়া করে আমাকে সংশোধন করুন), সমস্ত নেতৃস্থানীয় খেলোয়াড়দের প্রধান প্রচেষ্টা (এবং কম বা কম উল্লেখযোগ্য ফলাফল) দুটি ক্ষেত্রে কেন্দ্রীভূত:

• বিশেষ কোয়ান্টাম কম্পিউটার, যা একটি নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের লক্ষ্যে, উদাহরণস্বরূপ, একটি অপ্টিমাইজেশান সমস্যা। একটি পণ্যের উদাহরণ হল ডি-ওয়েভ কোয়ান্টাম কম্পিউটার।
• ইউনিভার্সাল কোয়ান্টাম কম্পিউটার — যা নির্বিচারে কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম (Shor, Grover, ইত্যাদি) বাস্তবায়ন করতে সক্ষম। আইবিএম, গুগল থেকে বাস্তবায়ন।

উন্নয়নের অন্যান্য ভেক্টর যা কোয়ান্টাম পদার্থবিদ্যা আমাদের দেয়, যেমন:

• কোয়ান্টাম সেন্সর
• কোয়ান্টাম নেটওয়ার্ক জন্য একটি ভিত্তি হিসাবে কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফি
• এবং আরো অনেক কিছু

অবশ্যই, এটি গবেষণার জন্য ক্ষেত্রগুলির তালিকায়ও রয়েছে, তবে বর্তমানে কম বা বেশি উল্লেখযোগ্য ফলাফল নেই বলে মনে হচ্ছে।

উপরন্তু আপনি পড়তে পারেন কোয়ান্টাম প্রযুক্তির উন্নয়নের জন্য রোডম্যাপ, আচ্ছা, গুগল "কোয়ান্টাম প্রযুক্তির উন্নয়ন", উদাহরণ স্বরূপ, এখানে, এখানে и এখানে.

বেসিক। কোয়ান্টাম অবজেক্ট এবং কোয়ান্টাম সিস্টেম

(বিষয়বস্তুতে)

এই বিভাগ থেকে বুঝতে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল যে

কোয়ান্টাম কম্পিউটার (স্বাভাবিক থেকে ভিন্ন) তথ্য বাহক হিসাবে ব্যবহার করে কোয়ান্টাম বস্তু, এবং গণনা চালানোর জন্য, কোয়ান্টাম বস্তুগুলিকে সংযুক্ত করতে হবে কোয়ান্টাম সিস্টেম.

কোয়ান্টাম বস্তু কি?

কোয়ান্টাম বস্তু - মাইক্রোওয়ার্ল্ডের একটি বস্তু (কোয়ান্টাম ওয়ার্ল্ড) যা কোয়ান্টাম বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদর্শন করে:

• দুটি সীমানা স্তর সহ একটি সংজ্ঞায়িত রাষ্ট্র আছে
• পরিমাপের মুহূর্ত পর্যন্ত তার অবস্থার একটি সুপারপজিশনে রয়েছে
• কোয়ান্টাম সিস্টেম তৈরি করতে অন্য বস্তুর সাথে নিজেকে জড়িয়ে ফেলে
• নো-ক্লোনিং উপপাদ্যকে সন্তুষ্ট করে (একটি বস্তুর অবস্থা অনুলিপি করা যায় না)

আসুন প্রতিটি সম্পত্তি আরও বিস্তারিতভাবে দেখুন:

দুটি সীমানা স্তর সহ একটি সংজ্ঞায়িত রাষ্ট্র আছে (শেষ অবস্থা)

একটি ক্লাসিক বাস্তব বিশ্বের উদাহরণ একটি মুদ্রা। এটির একটি "পার্শ্ব" অবস্থা রয়েছে, যা দুটি সীমানা স্তর নেয় - "মাথা" এবং "লেজ"।

পরিমাপের মুহূর্ত পর্যন্ত তার অবস্থার একটি সুপারপজিশনে রয়েছে

তারা একটি মুদ্রা ছুঁড়েছে, এটি উড়ে যায় এবং ঘুরতে থাকে। এটি ঘূর্ণায়মান অবস্থায়, এটি বলা অসম্ভব যে কোন সীমানা স্তরে এর "পার্শ্ব" অবস্থা অবস্থিত। কিন্তু যত তাড়াতাড়ি আমরা এটিকে কমিয়ে ফেলি এবং ফলাফলের দিকে তাকাই, রাজ্যগুলির সুপারপজিশন অবিলম্বে দুটি সীমানা রাজ্যের একটিতে ভেঙে যায় - "মাথা" এবং "লেজ"। আমাদের ক্ষেত্রে একটি মুদ্রা চড় মারা একটি পরিমাপ।

কোয়ান্টাম সিস্টেম তৈরি করতে অন্য বস্তুর সাথে নিজেকে জড়িয়ে ফেলে

এটি একটি মুদ্রার সাথে কঠিন, তবে আসুন চেষ্টা করি। কল্পনা করুন যে আমরা তিনটি কয়েন ছুঁড়েছি যাতে তারা একে অপরের সাথে আঁকড়ে ধরে ঘুরতে থাকে, এটি মুদ্রার সাথে ধাক্কাধাক্কি। সময়ের প্রতিটি মুহুর্তে, তাদের প্রত্যেকটি কেবল রাষ্ট্রের একটি সুপারপজিশনে থাকে না, তবে এই রাজ্যগুলি পারস্পরিকভাবে একে অপরকে প্রভাবিত করে (মুদ্রাগুলি সংঘর্ষ হয়)।

নো-ক্লোনিং উপপাদ্যকে সন্তুষ্ট করে (একটি বস্তুর অবস্থা অনুলিপি করা যায় না)

যখন কয়েন উড়তে থাকে এবং ঘুরতে থাকে, তখন সিস্টেম থেকে আলাদা করে কোনো কয়েনের স্পিনিং স্টেটের কপি তৈরি করার কোনো উপায় নেই। সিস্টেমটি নিজের মধ্যেই বাস করে এবং বাইরের বিশ্বের কাছে কোনও তথ্য প্রকাশ করতে খুব ঈর্ষান্বিত হয়।

ধারণা নিজেই সম্পর্কে আরো কয়েকটি শব্দ "অভিমান", প্রায় সব নিবন্ধে superposition হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয় "একই সময়ে সব রাজ্যে আছে", যা, অবশ্যই, সত্য, কিন্তু মাঝে মাঝে অকারণে বিভ্রান্তিকর। রাষ্ট্রগুলির একটি সুপারপজিশনকে এই সত্য হিসাবেও কল্পনা করা যেতে পারে যে সময়ের প্রতিটি মুহুর্তে একটি কোয়ান্টাম বস্তু থাকে এর প্রতিটি সীমানা স্তরে ভেঙে পড়ার নির্দিষ্ট সম্ভাবনা রয়েছে এবং মোট এই সম্ভাবনাগুলি স্বাভাবিকভাবেই 1 এর সমান. পরে, কিউবিট বিবেচনা করার সময়, আমরা আরও বিশদে এটি নিয়ে আলোচনা করব।

কয়েনের জন্য, এটি কল্পনা করা যেতে পারে - প্রাথমিক গতি, টসের কোণ, মুদ্রাটি যে পরিবেশে উড়ছে তার উপর নির্ভর করে, প্রতিটি মুহূর্তে "মাথা" বা "লেজ" পাওয়ার সম্ভাবনা আলাদা। এবং, যেমন আগে উল্লেখ করা হয়েছে, এই ধরনের একটি উড়ন্ত মুদ্রার অবস্থাকে "একই সময়ে এর সমস্ত সীমানা রাজ্যে থাকা, কিন্তু তাদের বাস্তবায়নের বিভিন্ন সম্ভাবনার সাথে" হিসাবে কল্পনা করা যেতে পারে।

যে কোন বস্তুর জন্য উপরের বৈশিষ্ট্যগুলি পূরণ করা হয় এবং যা আমরা তৈরি করতে এবং নিয়ন্ত্রণ করতে পারি একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারে তথ্য বাহক হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

একটু এগিয়ে আমরা কোয়ান্টাম অবজেক্ট হিসাবে qubits এর শারীরিক বাস্তবায়নের সাথে বর্তমান অবস্থা সম্পর্কে কথা বলব এবং বিজ্ঞানীরা এখন এই ক্ষমতাতে কী ব্যবহার করছেন।

সুতরাং তৃতীয় বৈশিষ্ট্যটি বলে যে কোয়ান্টাম বস্তুগুলি কোয়ান্টাম সিস্টেম তৈরি করতে আটকে যেতে পারে। কোয়ান্টাম সিস্টেম কি?

কোয়ান্টাম সিস্টেম — নিম্নোক্ত বৈশিষ্ট্যের সাথে আটকানো কোয়ান্টাম বস্তুর একটি সিস্টেম:

• একটি কোয়ান্টাম সিস্টেম এটি গঠিত বস্তুর সমস্ত সম্ভাব্য অবস্থার একটি সুপারপজিশনে থাকে
• পরিমাপের মুহূর্ত পর্যন্ত সিস্টেমের অবস্থা জানা অসম্ভব
• পরিমাপের মুহুর্তে, সিস্টেমটি তার সীমানা রাজ্যের সম্ভাব্য বৈকল্পিকগুলির মধ্যে একটি প্রয়োগ করে

(এবং, একটু সামনে তাকিয়ে)

কোয়ান্টাম প্রোগ্রামের জন্য ফলাফল:

• একটি কোয়ান্টাম প্রোগ্রামের ইনপুটে সিস্টেমের একটি প্রদত্ত অবস্থা, ভিতরে একটি সুপারপজিশন, আউটপুটে একটি সুপারপজিশন থাকে
• পরিমাপের পরে প্রোগ্রামের আউটপুটে আমাদের সিস্টেমের সম্ভাব্য চূড়ান্ত অবস্থাগুলির একটির সম্ভাব্য বাস্তবায়ন রয়েছে (সহ সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি)
• যেকোনো কোয়ান্টাম প্রোগ্রামের একটি চিমনি আর্কিটেকচার থাকে (ইনপুট -> আউটপুট। কোন লুপ নেই, আপনি প্রক্রিয়ার মাঝখানে সিস্টেমের অবস্থা দেখতে পারবেন না।)

একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার এবং একটি প্রচলিত কম্পিউটারের তুলনা

(বিষয়বস্তুতে)

এখন একটি প্রচলিত কম্পিউটার এবং একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের তুলনা করা যাক।

	নিয়মিত কম্পিউটার	কোয়ান্টাম কম্পিউটার
যুক্তিবিদ্যা	0 / 1	`a|0> + b|1>, a^2+b^2=1`
পদার্থবিদ্যা	সেমিকন্ডাক্টর ট্রানজিস্টর	কোয়ান্টাম বস্তু
তথ্য বাহক	ভোল্টেজের মাত্রা	মেরুকরণ, স্পিন,…
অপারেশন	না, এবং, বা, বিট উপর XOR	ভালভ: CNOT, Hadamard,…
পরস্পর সম্পর্ক	সেমিকন্ডাক্টর চিপ	একে অপরের সাথে বিভ্রান্তি
অ্যালগরিদম	স্ট্যান্ডার্ড (হুইপ দেখুন)	বিশেষ (শোর, গ্রোভার)
নীতি	ডিজিটাল, নির্ধারক	এনালগ, সম্ভাব্য

যুক্তির স্তর

নিয়মিত কম্পিউটারে এটা একটু। মাধ্যমে এবং মাধ্যমে সুপরিচিত আমাদের নির্ধারক বিট. 0 বা 1 এর মান নিতে পারে। এটি ভূমিকার সাথে পুরোপুরি মানিয়ে নেয় লজিক্যাল ইউনিট একটি নিয়মিত কম্পিউটারের জন্য, কিন্তু রাষ্ট্র বর্ণনা করার জন্য সম্পূর্ণ অনুপযুক্ত কোয়ান্টাম বস্তু, যা, আমরা ইতিমধ্যে বলেছি, বন্য মধ্যে অবস্থিততাদের সীমানা রাজ্যের সুপারপজিশন.

এই তারা কি সঙ্গে এসেছেন qubit. এর সীমানা রাজ্যে এটি 0 এবং 1 এর মতো রাজ্যগুলি উপলব্ধি করে |0> এবং |1>, এবং সুপারপজিশনে প্রতিনিধিত্ব করে এর সীমানা রাজ্যের উপর সম্ভাব্যতা বন্টন |0> и |1>:

 a|0> + b|1>, такое, что a^2+b^2=1

a এবং b প্রতিনিধিত্ব করে সম্ভাব্যতা প্রশস্ততা, এবং তাদের মডিউলগুলির বর্গগুলি হল সীমানা রাজ্যগুলির ঠিক এই জাতীয় মানগুলি পাওয়ার প্রকৃত সম্ভাবনা |0> и |1>, যদি আপনি এখনই একটি পরিমাপ দিয়ে qubit ভেঙে ফেলেন।

পদার্থের স্তর

উন্নয়নের বর্তমান প্রযুক্তিগত স্তরে, একটি প্রচলিত কম্পিউটারের জন্য একটি বিট শারীরিক বাস্তবায়ন হয় সেমিকন্ডাক্টর ট্রানজিস্টর, কোয়ান্টামের জন্য, আমরা ইতিমধ্যে বলেছি, যেকোনো কোয়ান্টাম বস্তু. পরবর্তী বিভাগে আমরা বর্তমানে qubits-এর জন্য ভৌত মিডিয়া হিসাবে কী ব্যবহার করা হয় সে সম্পর্কে কথা বলব।

সংরক্ষণাগার মাধ্যমে

এটি একটি নিয়মিত কম্পিউটারের জন্য বিদ্যুৎ - ভোল্টেজের মাত্রা, কারেন্টের উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি ইত্যাদি, কোয়ান্টামের জন্য - একই একটি কোয়ান্টাম বস্তুর অবস্থা (পোলারাইজেশন, স্পিন, ইত্যাদির দিক), যা সুপারপজিশনের অবস্থায় থাকতে পারে।

অপারেশন

একটি নিয়মিত কম্পিউটারে লজিক সার্কিট বাস্তবায়ন করতে, আমরা সুপরিচিত ব্যবহার করি লজিক্যাল অপারেশন, qubits উপর অপারেশন জন্য এটা অপারেশন একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন সিস্টেমের সঙ্গে আসা প্রয়োজন ছিল, বলা হয় কোয়ান্টাম গেটস. কতগুলি কিউবিট রূপান্তরিত হচ্ছে তার উপর নির্ভর করে গেটগুলি একক-কুবিট বা ডাবল-কুবিট হতে পারে।

কোয়ান্টাম গেটের উদাহরণ:

একটা ধারণা আছে সর্বজনীন ভালভ সেট, যা কোনো কোয়ান্টাম গণনা সঞ্চালনের জন্য যথেষ্ট। উদাহরণস্বরূপ, একটি সার্বজনীন সেটের মধ্যে একটি হাদামার্ড গেট, একটি ফেজ শিফট গেট, একটি সিএনওটি গেট এবং একটি π⁄8 গেট রয়েছে। তাদের সাহায্যে, আপনি qubits এর নির্বিচারে সেটে যেকোনো কোয়ান্টাম গণনা করতে পারেন।

এই নিবন্ধে আমরা কোয়ান্টাম গেটগুলির সিস্টেম সম্পর্কে বিস্তারিতভাবে আলোচনা করব না; আপনি তাদের সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন এবং কিউবিটগুলিতে যৌক্তিক ক্রিয়াকলাপগুলি পড়তে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, ঠিক এখানে. মনে রাখা প্রধান জিনিস:

• কোয়ান্টাম অবজেক্টের অপারেশনের জন্য নতুন লজিক্যাল অপারেটর তৈরি করা প্রয়োজন (কোয়ান্টাম গেটস)
• কোয়ান্টাম গেটগুলি একক-কুবিট এবং ডাবল-কুবিট প্রকারে আসে।
• গেটের সার্বজনীন সেট আছে যেগুলো যেকোনো কোয়ান্টাম গণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে

পরস্পর সম্পর্ক

একটি ট্রানজিস্টর আমাদের কাছে সম্পূর্ণ অকেজো; গণনা করার জন্য আমাদের একে অপরের সাথে অনেকগুলি ট্রানজিস্টর সংযোগ করতে হবে, অর্থাৎ, লক্ষ লক্ষ ট্রানজিস্টর থেকে একটি সেমিকন্ডাক্টর চিপ তৈরি করতে হবে যার উপর লজিক্যাল সার্কিট তৈরি করা যায়, ALU এবং, পরিশেষে, তার ক্লাসিক আকারে একটি আধুনিক প্রসেসর পান।

একটি কিউবিট আমাদের কাছে সম্পূর্ণরূপে অকেজো (ভাল, যদি শুধুমাত্র একাডেমিক শর্তে),

গণনা চালানোর জন্য আমাদের qubits (কোয়ান্টাম অবজেক্ট) এর একটি সিস্টেম প্রয়োজন

যা আমরা আগেই বলেছি, কিউবিটকে একে অপরের সাথে জড়ানোর মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছে যাতে তাদের অবস্থার পরিবর্তনগুলি সমন্বিতভাবে ঘটে।

অ্যালগরিদম

মানবজাতি আজ পর্যন্ত যে স্ট্যান্ডার্ড অ্যালগরিদমগুলি জমা করেছে তা কোয়ান্টাম কম্পিউটারে বাস্তবায়নের জন্য সম্পূর্ণ অনুপযুক্ত। হ্যাঁ, সাধারণভাবে কোন প্রয়োজন নেই। কোয়ান্টাম কম্পিউটার কিউবিট ওভার গেট লজিকের উপর ভিত্তি করে সম্পূর্ণ ভিন্ন অ্যালগরিদম, কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম তৈরির প্রয়োজন। সর্বাধিক পরিচিত কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে তিনটি আলাদা করা যেতে পারে:

• অ্যালগরিদম শোরা (ফ্যাক্টরাইজেশন)
• গ্রোভারের অ্যালগরিদম (একটি অবিন্যস্ত ডাটাবেসে দ্রুত অনুসন্ধান)
• ডয়েচ-জোজি অ্যালগরিদম (প্রশ্নের উত্তর, ধ্রুবক বা সুষম ফাংশন)

নীতি

এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হল অপারেটিং নীতি। একটি আদর্শ কম্পিউটারের জন্য এটি ডিজিটাল, কঠোরভাবে নির্ধারক নীতি, এই সত্যের উপর ভিত্তি করে যে আমরা যদি সিস্টেমের কিছু প্রাথমিক অবস্থা সেট করি এবং একটি প্রদত্ত অ্যালগরিদমের মাধ্যমে এটি পাস করি, তাহলে গণনার ফলাফল একই হবে, আমরা এই গণনাটি যতবারই চালাই না কেন। প্রকৃতপক্ষে, এই আচরণটি আমরা কম্পিউটারের কাছ থেকে আশা করি।

কোয়ান্টাম কম্পিউটার চলে অ্যানালগ, সম্ভাব্য নীতি. একটি প্রদত্ত প্রাথমিক অবস্থায় একটি প্রদত্ত অ্যালগরিদমের ফলাফল একটি সম্ভাব্যতা বন্টন থেকে নমুনা অ্যালগরিদমের চূড়ান্ত বাস্তবায়ন প্লাস সম্ভাব্য ত্রুটি।

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর এই সম্ভাব্য প্রকৃতি কোয়ান্টাম জগতের খুব সম্ভাব্য সারাংশের কারণে। "ঈশ্বর মহাবিশ্বের সাথে পাশা খেলেন না।", পুরানো আইনস্টাইন বলেন, কিন্তু এখন পর্যন্ত সমস্ত পরীক্ষা এবং পর্যবেক্ষণ (বর্তমান বৈজ্ঞানিক দৃষ্টান্তে) বিপরীতটি নিশ্চিত করে।

qubits এর শারীরিক বাস্তবায়ন

(বিষয়বস্তুতে)

আমরা আগেই বলেছি, একটি কোয়ান্টাম অবজেক্ট দ্বারা একটি কিউবিটকে উপস্থাপন করা যেতে পারে, অর্থাৎ, একটি ভৌত ​​বস্তু যা উপরে বর্ণিত কোয়ান্টাম বৈশিষ্ট্যগুলি প্রয়োগ করে। অর্থাৎ, মোটামুটিভাবে বলতে গেলে, যেকোন ভৌত বস্তু যেখানে দুটি অবস্থা রয়েছে এবং এই দুটি অবস্থা সুপারপজিশনে রয়েছে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

"যদি আমরা একটি পরমাণুকে দুটি ভিন্ন স্তরে রাখতে পারি এবং তাদের নিয়ন্ত্রণ করতে পারি, তাহলে আপনার কাছে একটি কিউবিট আছে। যদি আমরা একটি আয়ন দিয়ে এটি করতে পারি, এটি একটি কিউবিট। এটা বর্তমান সঙ্গে একই. যদি আমরা এটি একই সময়ে ঘড়ির কাঁটার দিকে এবং ঘড়ির কাঁটার বিপরীত দিকে চালাই, তাহলে আপনার কাছে একটি কিউবিট আছে।" (গ)

আছে সুন্দর মন্তব্য к প্রবন্ধ, যেখানে কিউবিটের বর্তমান বিভিন্ন ধরণের শারীরিক বাস্তবায়নকে আরও বিশদে বিবেচনা করা হয়েছে, আমরা কেবল সবচেয়ে সুপরিচিত এবং সাধারণ তালিকা করব:

• সুপারকন্ডাক্টিং qubits
• চার্জ qubits
• আয়ন ফাঁদ
• কোয়ান্টাম বিন্দু
• এবং অন্যান্য অনেক বহিরাগত ধারণা (আয়ন, ইত্যাদি)

এই সমস্ত বৈচিত্র্যের মধ্যে, সবচেয়ে উন্নত হল qubits পাওয়ার প্রথম পদ্ধতি, যার উপর ভিত্তি করে সুপারকন্ডাক্টর. গুগল, আইবিএম, ইন্টেল এবং অন্যান্য নেতৃস্থানীয় খেলোয়াড়রা তাদের সিস্টেম তৈরি করতে এটি ব্যবহার করে।

ভাল, আরো পড়ুন ওভারভিউ সম্ভব শারীরিক বাস্তবায়ন থেকে qubits অ্যান্ড্রু ডেলি, 2014.

বেসিক। কিভাবে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার কাজ করে

(বিষয়বস্তুতে)

এই বিভাগের জন্য উপকরণ (টাস্ক এবং ছবি) নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয় "শুধু কঠিন জিনিস সম্পর্কে. একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার কিভাবে কাজ করে?.

সুতরাং, কল্পনা করুন যে আমাদের নিম্নলিখিত কাজটি রয়েছে:

তিনজনের একটি দল আছে: (A) আন্দ্রে, (B) ওলোদ্যা এবং (C) এরেজা. দুটি ট্যাক্সি আছে (0 এবং 1).

এটিও জানা যায় যে:

• (A) আন্দ্রে, (B) ওলোদ্যা বন্ধু
• (A) আন্দ্রে, (C) এরেজা শত্রু
• (খ) ওলোদ্যা এবং (গ) ইরেজা শত্রু

টাস্ক: ট্যাক্সিতে লোকেদের রাখুন যাতে সর্বোচ্চ (বন্ধু) и সর্বনিম্ন (শত্রু)

রেটিং: L = (বন্ধুর সংখ্যা) - (শত্রুর সংখ্যা) প্রতিটি বাসস্থান বিকল্পের জন্য

গুরুত্বপূর্ণ: ধরে নিচ্ছি যে কোনও হিউরিস্টিক নেই, কোনও সর্বোত্তম সমাধান নেই। এই ক্ষেত্রে, সমস্যাটি শুধুমাত্র বিকল্পগুলির একটি সম্পূর্ণ অনুসন্ধান দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে।

নিয়মিত কম্পিউটারে সমাধান

নিয়মিত (সুপার) কম্পিউটারে (বা ক্লাস্টার) এই সমস্যাটি কীভাবে সমাধান করা যায় - এটি পরিষ্কার আপনাকে সমস্ত সম্ভাব্য বিকল্পগুলি লুপ করতে হবে. যদি আমাদের একটি মাল্টিপ্রসেসর সিস্টেম থাকে, তাহলে আমরা বেশ কয়েকটি প্রসেসর জুড়ে সমাধানের হিসাব সমান্তরাল করতে পারি এবং তারপর ফলাফল সংগ্রহ করতে পারি।

আমাদের কাছে 2টি সম্ভাব্য আবাসন বিকল্প রয়েছে (ট্যাক্সি 0 এবং ট্যাক্সি 1) এবং 3 জন। সমাধান স্থান 2 ^ 3 = 8. এমনকি আপনি একটি ক্যালকুলেটর ব্যবহার করে 8টি বিকল্পের মধ্য দিয়ে যেতে পারেন, এটি কোনও সমস্যা নয়। এখন সমস্যাটি জটিল করা যাক - আমাদের 20 জন লোক এবং দুটি বাস আছে, সমাধানের জায়গা 2^20 = 1। জটিল কিছু না. আসুন মানুষের সংখ্যা 2.5 গুণ বৃদ্ধি করি - 50 জন এবং দুটি ট্রেন নিন, সমাধান স্থান এখন 2^50 = 1.12 x 10^15. একটি সাধারণ (সুপার) কম্পিউটার ইতিমধ্যেই গুরুতর সমস্যা শুরু করেছে। আসুন মানুষের সংখ্যা 2 গুণ বৃদ্ধি করি, 100 জন ইতিমধ্যে আমাদের দেবে 1.2 x 10 30 সম্ভাব্য বিকল্প।

এটাই, এই কাজটি যুক্তিসঙ্গত সময়ের মধ্যে গণনা করা যায় না।

একটি সুপার কম্পিউটার সংযোগ করা হচ্ছে

বর্তমানে সবচেয়ে শক্তিশালী কম্পিউটারের নম্বর 1 Top500, এই শিখর, উৎপাদনশীলতা 122 পিফ্লপস. আসুন ধরে নিই যে একটি বিকল্প গণনা করার জন্য আমাদের 100টি অপারেশন প্রয়োজন, তারপর 100 জনের সমস্যা সমাধানের জন্য আমাদের প্রয়োজন হবে:

(1.2 x 10^30 100) / 122×10^15 / (606024365) = 3 x 10^37 বছর।

যেভাবে আমরা দেখি প্রারম্ভিক তথ্যের মাত্রা বাড়ার সাথে সাথে একটি শক্তি আইন অনুসারে সমাধান স্থান বৃদ্ধি পায়, সাধারণ ক্ষেত্রে, N বিটের জন্য আমাদের কাছে 2^N সম্ভাব্য সমাধান বিকল্প রয়েছে, যা তুলনামূলকভাবে ছোট N (100) এর জন্য আমাদের একটি অগণিত (বর্তমান প্রযুক্তিগত স্তরে) সমাধান স্থান দেয়।

কোন বিকল্প আছে? আপনি অনুমান করতে পারেন, হ্যাঁ, আছে.

কিন্তু কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কীভাবে এবং কেন কার্যকরভাবে এই জাতীয় সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে সে সম্পর্কে জানার আগে, আসুন সেগুলি কী তা পুনর্নির্মাণ করার জন্য একটু সময় নিন। সম্ভাবনা বিতরণ. আতঙ্কিত হবেন না, এটি একটি পর্যালোচনা নিবন্ধ, এখানে কোন কঠিন গণিত থাকবে না, আমরা একটি ব্যাগ এবং বল দিয়ে ক্লাসিক উদাহরণটি তৈরি করব।

শুধু একটি সামান্য সমন্বয়বিদ্যা, সম্ভাব্যতা তত্ত্ব এবং একটি অদ্ভুত পরীক্ষাকারী

একটা ব্যাগ নিয়ে তাতে রাখি 1000 সাদা এবং 1000 কালো বল. আমরা একটি পরীক্ষা পরিচালনা করব - বলটি বের করুন, রঙটি লিখুন, বলটি ব্যাগে ফিরিয়ে দিন এবং বলগুলিকে ব্যাগে মিশ্রিত করুন।

পরীক্ষাটি 10 ​​বার করা হয়েছিল, 10টি কালো বল বের করা হয়েছে. হতে পারে? বেশ। এই নমুনাটি কি আমাদের ব্যাগের প্রকৃত বিতরণ সম্পর্কে কোন যুক্তিসঙ্গত ধারণা দেয়? অবশ্যই না. কি করা দরকার - ঠিক, পৃপরীক্ষাটি এক মিলিয়ন বার পুনরাবৃত্তি করুন এবং কালো এবং সাদা বলের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করুন। আমরা উদাহরণস্বরূপ, পেতে 49.95% কালো এবং 50.05% সাদা. এই ক্ষেত্রে, বিতরণের কাঠামো যা থেকে আমরা নমুনা করি (একটি বল বের করে) ইতিমধ্যেই কমবেশি স্পষ্ট।

মূল জিনিসটি বুঝতে হবে পরীক্ষা নিজেই একটি সম্ভাব্য প্রকৃতি আছে, একটি নমুনা (বল) দিয়ে আমরা বিতরণের প্রকৃত গঠন জানতে পারব না, আমাদের পরীক্ষাটি বহুবার পুনরাবৃত্তি করতে হবে এবং ফলাফল গড়।

আমাদের ব্যাগ এটা যোগ করা যাক 10টি লাল এবং 10টি সবুজ বল (ত্রুটি)। পরীক্ষাটি 10 ​​বার পুনরাবৃত্তি করা যাক। ভিতরে5 লাল এবং 5 সবুজ টানা. হতে পারে? হ্যাঁ. আমরা প্রকৃত বন্টন সম্পর্কে কিছু বলতে পারি - না। কি করা দরকার - ভাল, আপনি বুঝতে পারেন.

একটি সম্ভাব্যতা বণ্টনের গঠন সম্পর্কে বোঝার জন্য, এই বন্টন থেকে বারবার পৃথক ফলাফলের নমুনা এবং ফলাফল গড় করা প্রয়োজন।

অনুশীলনের সাথে তত্ত্বের সংযোগ

এখন কালো এবং সাদা বলের পরিবর্তে, আসুন বিলিয়ার্ড বল নিয়ে একটি ব্যাগে রাখি 1000 নম্বর সহ 2 বল, 1000 নম্বর সহ 7 এবং অন্যান্য সংখ্যা সহ 10 বল. আসুন কল্পনা করি একজন পরীক্ষক যিনি সবচেয়ে সহজ ক্রিয়ায় প্রশিক্ষিত (একটি বল বের করুন, সংখ্যাটি লিখুন, বলটি ব্যাগে ফিরিয়ে দিন, ব্যাগে বলগুলি মিশ্রিত করুন) এবং তিনি এটি 150 মাইক্রোসেকেন্ডে করেন। ভাল, গতির উপর যেমন একটি পরীক্ষাকারী (একটি ড্রাগ বিজ্ঞাপন নয়!!!) তারপর 150 সেকেন্ডের মধ্যে তিনি আমাদের পরীক্ষা 1 মিলিয়ন বার করতে সক্ষম হবেন এবং গড় ফলাফল আমাদের প্রদান.

তারা পরীক্ষককে বসল, তাকে একটি ব্যাগ দিল, মুখ ফিরিয়ে নিল, 150 সেকেন্ড অপেক্ষা করল এবং পেল:

সংখ্যা 2 - 49.5%, সংখ্যা 7 - 49.5%, মোট বাকি সংখ্যা - 1%।

হ্যা, তা ঠিক, আমাদের ব্যাগ একটি অ্যালগরিদম সহ একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার যা আমাদের সমস্যার সমাধান করে, এবং বল সম্ভাব্য সমাধান. যেহেতু দুটি সঠিক সমাধান আছে, তারপর একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার আমাদের এই সম্ভাব্য সমাধানগুলির যেকোনো একটি সমান সম্ভাব্যতা এবং 0.5% (10/2000) ত্রুটি দিয়ে দেবে, যা আমরা পরে কথা বলতে হবে.

একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের ফলাফল পেতে, আপনাকে একই ইনপুট ডেটা সেটে একাধিকবার কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম চালাতে হবে এবং ফলাফলের গড় করতে হবে।

একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের মাপযোগ্যতা

এখন কল্পনা করুন যে 100 জন লোক জড়িত একটি কাজের জন্য (সমাধান স্থান 2^100 আমরা এটি মনে রাখি), শুধুমাত্র দুটি সঠিক সিদ্ধান্ত আছে। তারপর, যদি আমরা 100টি কিউবিট নিই এবং একটি অ্যালগরিদম লিখি যা এই কিউবিটগুলির উপর আমাদের উদ্দেশ্য ফাংশন (এল, উপরে দেখুন) গণনা করে, তাহলে আমরা একটি ব্যাগ পাব যাতে প্রথম সঠিক উত্তরের সংখ্যা সহ 1000টি বল থাকবে। দ্বিতীয় সঠিক উত্তরের সংখ্যা এবং অন্যান্য সংখ্যার সাথে 1000টি বল। এবং একই 150 সেকেন্ডের মধ্যে আমাদের পরীক্ষক আমাদের সঠিক উত্তরগুলির সম্ভাব্যতা বিতরণের একটি অনুমান দেবে.

একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের সঞ্চালনের সময় (কিছু অনুমান সহ) সমাধান স্থান (1^N) এর মাত্রার সাথে সাপেক্ষে ধ্রুবক O(2) বিবেচনা করা যেতে পারে।

এবং এটি অবিকল একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের সম্পত্তি - রানটাইম স্থিরতা ক্রমবর্ধমান ক্ষমতা সংক্রান্ত আইন জটিলতা সমাধান স্থান চাবিকাঠি.

Qubit এবং সমান্তরাল বিশ্ব

এটা কিভাবে হয়? কি একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার এত দ্রুত গণনা সঞ্চালনের অনুমতি দেয়? এটা সব qubit এর কোয়ান্টাম প্রকৃতি সম্পর্কে.

দেখুন, আমরা বলেছিলাম যে একটি কিউবিট একটি কোয়ান্টাম বস্তুর মতো যখন পর্যবেক্ষণ করা হয় তখন তার দুটি অবস্থার একটি উপলব্ধি করে, কিন্তু "বন্য প্রকৃতিতে" এটি আছে রাজ্যের সুপারপজিশন, অর্থাৎ, এটি একই সাথে এর উভয় সীমানা অবস্থায় রয়েছে (কিছু সম্ভাবনা সহ)।

নিন (ক) আন্দ্রেয়া এবং একটি কিউবিট হিসাবে এর অবস্থা (কোন গাড়িতে এটি - 0 বা 1) কল্পনা করুন। তারপর আমাদের আছে (কোয়ান্টাম স্পেসে) দুটি সমান্তরাল বিশ্ব, একটি (ক) ট্যাক্সিতে বসে 0, অন্য জগতে - ট্যাক্সি 1-এ। একই সময়ে দুটি ট্যাক্সিতে, কিন্তু পর্যবেক্ষণের সময় তাদের প্রতিটিতে এটি খুঁজে পাওয়ার কিছু সম্ভাবনা রয়েছে।

নিন (খ) তরুণ এবং এর একটি কিউবিট হিসাবে এর অবস্থাও কল্পনা করা যাক। আরও দুটি সমান্তরাল জগতের উদ্ভব হয়। তবে আপাতত এই জোড়া সংসার (ক) и (ভিতরে) মোটেও মিথস্ক্রিয়া করবেন না। তৈরি করতে যা করতে হবে সম্পর্কিত পদ্ধতি? এটা ঠিক, আমরা এই qubits প্রয়োজন বাঁধা (বিভ্রান্ত করা). আমরা এটি গ্রহণ করি এবং বিভ্রান্ত করি (A) সঙ্গে (B) — আমরা দুটি কিউবিটের একটি কোয়ান্টাম সিস্টেম পাই (A, B), নিজের মধ্যে উপলব্ধি চার পরস্পর নির্ভরশীল সমান্তরাল বিশ্ব যোগ করুন (এস) এরজি এবং আমরা তিনটি qubits একটি সিস্টেম পেতে (ABC), আট বাস্তবায়ন পরস্পর নির্ভরশীল সমান্তরাল বিশ্ব

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর সারমর্ম (সংযুক্ত কিউবিটগুলির একটি সিস্টেমের উপর কোয়ান্টাম গেটগুলির একটি শৃঙ্খলের বাস্তবায়ন) হল এই যে গণনাটি একই সাথে সমস্ত সমান্তরাল বিশ্বে ঘটে।

এবং আমাদের কাছে তাদের কতগুলি আছে তা বিবেচ্য নয়, 2^3 বা 2^100, এই সমস্ত সমান্তরাল বিশ্বের উপর কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম সীমাবদ্ধ সময়ের মধ্যে কার্যকর করা হবে এবং আমাদের একটি ফলাফল দেবে, যা অ্যালগরিদমের প্রতিক্রিয়াগুলির সম্ভাব্যতা বিতরণ থেকে একটি নমুনা।

আরও ভাল বোঝার জন্য, কেউ এটি কল্পনা করতে পারেন কোয়ান্টাম স্তরে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার 2^N সমান্তরাল সমাধান প্রক্রিয়া চালায়, যাদের প্রত্যেকে একটি সম্ভাব্য বিকল্পে কাজ করে, তারপর কাজের ফলাফল সংগ্রহ করে - এবং সমাধানের একটি সুপারপজিশন আকারে আমাদের উত্তর দেয় (প্রতিক্রিয়াগুলির সম্ভাব্যতা বিতরণ), যা থেকে আমরা প্রতিবার একটি নমুনা করি (প্রতিটি পরীক্ষার জন্য)।

আমাদের পরীক্ষক দ্বারা প্রয়োজনীয় সময় মনে রাখবেন (150 µs) পরীক্ষাটি চালানোর জন্য, এটি আমাদের আরও কিছুটা কার্যকর হবে, যখন আমরা কোয়ান্টাম কম্পিউটারের প্রধান সমস্যা এবং ডিকোহেরেন্স সময় সম্পর্কে কথা বলি।

কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম

(বিষয়বস্তুতে)

ইতিমধ্যে উল্লিখিত হিসাবে, বাইনারি লজিকের উপর ভিত্তি করে প্রচলিত অ্যালগরিদমগুলি কোয়ান্টাম লজিক (কোয়ান্টাম গেটস) ব্যবহার করে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারে প্রযোজ্য নয়। তার জন্য, কম্পিউটিংয়ের কোয়ান্টাম প্রকৃতির অন্তর্নিহিত সম্ভাব্যতাকে পুরোপুরি কাজে লাগাতে পারে এমন নতুনের সাথে আসা প্রয়োজন ছিল।

আজ সবচেয়ে সুপরিচিত অ্যালগরিদম হল:

• অ্যালগরিদম শোরা
• গ্রোভারের অ্যালগরিদম
• ডয়েচ-জোসি অ্যালগরিদম

ক্লাসিক্যালের বিপরীতে, কোয়ান্টাম কম্পিউটার সার্বজনীন নয়।
এখন পর্যন্ত মাত্র অল্প সংখ্যক কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম পাওয়া গেছে।(গ)

Спасибо অক্সোরন লিঙ্কের জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম চিড়িয়াখানা, এমন একটি জায়গা যেখানে, লেখকের মতে ("স্টিফেন জর্ডান"), কোয়ান্টাম-অ্যালগরিদমিক বিশ্বের সেরা প্রতিনিধি সংগ্রহ করা হয়েছে এবং সংগ্রহ করা চালিয়ে যাচ্ছে।

এই নিবন্ধে আমরা কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি বিশদভাবে বিশ্লেষণ করব না; জটিলতার যে কোনও স্তরের জন্য ইন্টারনেটে প্রচুর দুর্দান্ত উপকরণ রয়েছে, তবে আমাদের এখনও তিনটি সবচেয়ে বিখ্যাত বিষয়গুলির উপর সংক্ষেপে যেতে হবে।

Shor এর অ্যালগরিদম.

(বিষয়বস্তুতে)

সবচেয়ে বিখ্যাত কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম Shor এর অ্যালগরিদম (1994 সালে ইংরেজ গণিতবিদ দ্বারা উদ্ভাবিত পিটার শোর), যার লক্ষ্য হল সংখ্যার ফ্যাক্টরিং সমস্যাকে প্রাইম ফ্যাক্টর (ফ্যাক্টরাইজেশন সমস্যা, বিযুক্ত লগারিদম) এ সমাধান করা।

এই অ্যালগরিদমটি একটি উদাহরণ হিসাবে উদ্ধৃত করা হয় যখন তারা লিখে যে আপনার ব্যাঙ্কিং সিস্টেম এবং পাসওয়ার্ড শীঘ্রই হ্যাক করা হবে। বিবেচনা করে যে আজ ব্যবহৃত কীগুলির দৈর্ঘ্য 2048 বিটের কম নয়, ক্যাপ দেওয়ার সময় এখনও আসেনি।

আজ পর্যন্ত, ফলাফল বিনয়ী থেকে বেশি। শোর অ্যালগরিদমের সাথে সেরা ফ্যাক্টরাইজেশন ফলাফল - সংখ্যা 15 и 21, যা 2048 বিটের থেকে অনেক কম। টেবিল থেকে অবশিষ্ট ফলাফলের জন্য, একটি ভিন্ন অ্যালগরিদম গণনা, কিন্তু এমনকি এই অ্যালগরিদম অনুযায়ী সেরা ফলাফল (291311) বাস্তব প্রয়োগ থেকে অনেক দূরে.

আপনি Shor এর অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, ঠিক এখানে. বাস্তব বাস্তবায়ন সম্পর্কে - এখানে.

এক বর্তমান অনুমান জটিলতা এবং একটি 2048-বিট নম্বর ফ্যাক্টর করার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি একটি কম্পিউটার 20 মিলিয়ন কিউবিট. আমরা শান্তিতে ঘুমাই।

গ্রোভারের অ্যালগরিদম

(বিষয়বস্তুতে)

গ্রোভারের অ্যালগরিদম - কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম গণনা সমস্যা সমাধান করা, অর্থাৎ সমীকরণের সমাধান খুঁজে বের করা F(X) = 1, যেখানে F আছে বুলিয়ান ফাংশন থেকে n ভেরিয়েবল প্রস্তাব করেছিলেন একজন আমেরিকান গণিতবিদ ফিশিং গ্রোভার в 1996 বছর.

গ্রোভারের অ্যালগরিদম খুঁজে বের করতে ব্যবহার করা যেতে পারে মধ্যকার и গাণিতিক গড় সংখ্যা সিরিজ। উপরন্তু, এটি সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে NP- সম্পূর্ণ অনেক সম্ভাব্য সমাধানের মধ্যে একটি বিস্তৃত অনুসন্ধানের মাধ্যমে সমস্যা। এটি ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের তুলনায় উল্লেখযোগ্য গতি লাভ করতে পারে, যদিও প্রদান না করেইবহুপদী সমাধান"সাধারণভাবে.(গ)

আরও বিস্তারিত পড়তে পারেন ঠিক এখানেঅথবা এখানে। এখনো ঠিক এখানে বাক্স এবং একটি বলের উদাহরণ ব্যবহার করে অ্যালগরিদমের একটি ভাল ব্যাখ্যা রয়েছে, তবে দুর্ভাগ্যবশত, কারও নিয়ন্ত্রণের বাইরের কারণে, এই সাইটটি রাশিয়া থেকে আমার জন্য খোলে না। যদি তোমার থাকে এই সাইট এছাড়াও অবরুদ্ধ, তাই এখানে একটি সংক্ষিপ্ত সারাংশ:

গ্রোভারের অ্যালগরিদম। কল্পনা করুন যে আপনার কাছে সংখ্যাযুক্ত বন্ধ বাক্সের N টুকরা রয়েছে। একটি বল ধারণ করে একটি ছাড়া তারা সব খালি। আপনার কাজ: বলটি যে বাক্সে অবস্থিত তার সংখ্যা খুঁজে বের করুন (এই অজানা সংখ্যাটি প্রায়শই w অক্ষর দ্বারা চিহ্নিত করা হয়)।

এই সমস্যার সমাধান কিভাবে? সবচেয়ে বোকা উপায় হল বাক্সগুলি খোলার পালা নেওয়া, এবং শীঘ্রই বা পরে আপনি একটি বল সহ একটি বাক্সের কাছে আসবেন। বল সহ একটি বাক্স পাওয়া যাওয়ার আগে গড়ে কতটি বাক্স চেক করতে হবে? গড়ে, আপনাকে N/2 বাক্সের প্রায় অর্ধেক খুলতে হবে। এখানে মূল বিষয় হল আমরা যদি বাক্সের সংখ্যা 100 গুণ বাড়াই, তাহলে বল সহ বক্সটি খুঁজে পাওয়ার আগে যে বাক্সগুলি খুলতে হবে তার গড় সংখ্যাও একই 100 গুণ বৃদ্ধি পাবে।

এখন আরো একটি স্পষ্টীকরণ করা যাক. আসুন আমরা নিজেরা হাত দিয়ে বাক্সগুলি না খুলে প্রতিটিতে একটি বলের উপস্থিতি পরীক্ষা করি, তবে একটি নির্দিষ্ট মধ্যস্থতাকারী রয়েছে, আসুন তাকে ওরাকল বলি। আমরা ওরাকলকে বলি, "চেক বক্স নম্বর 732," এবং ওরাকল সৎভাবে চেক করে এবং উত্তর দেয়, "732 নম্বর বক্সে কোনও বল নেই।" এখন, আমাদের গড়ে কতগুলি বাক্স খুলতে হবে তা বলার পরিবর্তে, আমরা বলি "বল সহ বাক্সের সংখ্যা খুঁজে পেতে আমাদের গড়ে কতবার ওরাকেলে যেতে হবে"

দেখা যাচ্ছে যে যদি আমরা বাক্স, একটি বল এবং ওরাকলের সাথে এই সমস্যাটিকে কোয়ান্টাম ভাষায় অনুবাদ করি, আমরা একটি অসাধারণ ফলাফল পাই: N বাক্সগুলির মধ্যে একটি বল সহ একটি বাক্সের সংখ্যা খুঁজে পেতে, আমাদের শুধুমাত্র SQRT সম্পর্কে ওরাকলকে বিরক্ত করতে হবে (N) বার!

অর্থাৎ, গ্রোভারের অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অনুসন্ধান কাজের জটিলতা সময়ের বর্গমূল দ্বারা হ্রাস করা হয়।

ডয়েচ-জোজি অ্যালগরিদম

(বিষয়বস্তুতে)

Deutsch-Jozsa অ্যালগরিদম (এটি Deutsch-Jozsa অ্যালগরিদম নামেও পরিচিত) - [কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC), предложенный ডেভিড ডয়েচ и রিচার্ড জোজসা в 1992 বছর, এবং এটি কার্যকর করার জন্য ডিজাইন করা অ্যালগরিদমের প্রথম উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হয়ে উঠেছে৷ কোয়ান্টাম কম্পিউটার. _

Deutsch-Jozsi সমস্যা হল বেশ কয়েকটি বাইনারি ভেরিয়েবল F(x1, x2, ... xn) এর একটি ফাংশন স্থির (যেকোন আর্গুমেন্টের জন্য 0 বা 1 মান নেয়) বা ভারসাম্যপূর্ণ (ডোমেনের অর্ধেকের জন্য এটি লাগে) তা নির্ধারণ করা মান 0, অন্য অর্ধেক জন্য 1)। এই ক্ষেত্রে, এটি একটি অগ্রাধিকার হিসাবে বিবেচিত হয় যে ফাংশনটি হয় একটি ধ্রুবক বা সুষম। (গ)

আরো পড়া যাবে এখানে. একটি সহজ ব্যাখ্যা:

Deutsch (Deutsch-Jozsi) অ্যালগরিদম ব্রুট ফোর্স এর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, কিন্তু এটি স্বাভাবিকের চেয়ে দ্রুত কাজ করার অনুমতি দেয়। কল্পনা করুন যে টেবিলে একটি মুদ্রা আছে এবং আপনাকে এটি জাল কিনা তা খুঁজে বের করতে হবে। এটি করার জন্য, আপনাকে দুইবার মুদ্রাটি দেখতে হবে এবং নির্ধারণ করতে হবে: "মাথা" এবং "লেজ" আসল, দুটি "মাথা", দুটি "লেজ" নকল। সুতরাং, আপনি যদি ডয়েচ কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম ব্যবহার করেন, তবে এই সংকল্পটি এক নজরে করা যেতে পারে - পরিমাপ। (গ)

কোয়ান্টাম কম্পিউটারের সমস্যা

(বিষয়বস্তুতে)

কোয়ান্টাম কম্পিউটার ডিজাইন এবং পরিচালনা করার সময়, বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীরা বিপুল সংখ্যক সমস্যার সম্মুখীন হন, যা আজ পর্যন্ত বিভিন্ন সাফল্যের সাথে সমাধান করা হয়েছে। অনুসারে অন্বেষণ (এবং এখানেও) নিম্নলিখিত সমস্যাগুলির সিরিজ চিহ্নিত করা যেতে পারে:

• পরিবেশের প্রতি সংবেদনশীলতা এবং পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া
• গণনার সময় ত্রুটির সঞ্চয়
• কিউবিট স্টেটগুলির প্রারম্ভিকতার সাথে অসুবিধা
• মাল্টি-কিউবিট সিস্টেম তৈরিতে অসুবিধা

আমি নিবন্ধটি পড়ার সুপারিশ করছি "কোয়ান্টাম কম্পিউটারের বৈশিষ্ট্য”, বিশেষ করে এটিতে মন্তব্য।

আসুন সমস্ত প্রধান সমস্যাগুলিকে তিনটি বৃহৎ গোষ্ঠীতে সংগঠিত করি এবং তাদের প্রতিটিকে ঘনিষ্ঠভাবে দেখুন:

ডিকোহেরেন্স

(বিষয়বস্তুতে)

N+1 থেকে বর্ণনা.

কোয়ান্টাম অবস্থা খুব ভঙ্গুর জিনিসএকটি জটলা অবস্থায় qubits অত্যন্ত অস্থির, কোনো বাহ্যিক প্রভাব এই সংযোগকে ধ্বংস করতে পারে (এবং করে). একটি ডিগ্রীর ক্ষুদ্রতম ভগ্নাংশ দ্বারা তাপমাত্রার পরিবর্তন, চাপ, কাছাকাছি একটি এলোমেলো ফোটন উড়ে যাওয়া - এই সমস্ত আমাদের সিস্টেমকে অস্থিতিশীল করে তোলে।

এই সমস্যাটি সমাধানের জন্য, নিম্ন-তাপমাত্রার সারকোফ্যাগি তৈরি করা হয়েছে, যেখানে তাপমাত্রা (-273.14 ডিগ্রি সেলসিয়াস) বাহ্যিক পরিবেশের সমস্ত (সম্ভাব্য) প্রভাব থেকে প্রসেসরের সাথে অভ্যন্তরীণ চেম্বারের সর্বাধিক বিচ্ছিন্নতা সহ পরম শূন্যের সামান্য উপরে।

একটি কোয়ান্টাম সিস্টেমের সর্বোচ্চ আয়ুষ্কাল কতগুলি আটকানো কিউবিট, যে সময়ে এটি তার কোয়ান্টাম বৈশিষ্ট্যগুলি ধরে রাখে এবং গণনার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, তাকে ডিকোহেরেন্স সময় বলা হয়।

বর্তমানে, সর্বোত্তম কোয়ান্টাম সমাধানের ডিকোহেরেন্স সময় ক্রমানুসারে দশ এবং শত শত মাইক্রোসেকেন্ড.

একটি সুদৃশ্য আছে ওয়েবসাইটযেখানে আপনি দেখতে পারেন পরামিতিগুলির তুলনা সারণি সমস্ত তৈরি কোয়ান্টাম সিস্টেমের। এই নিবন্ধটি উদাহরণ হিসাবে শুধুমাত্র দুটি শীর্ষ প্রসেসর অন্তর্ভুক্ত - IBM থেকে আইবিএম কিউ সিস্টেম এক এবং থেকে গুগল সাইক্যামোর. আমরা দেখতে পাচ্ছি, ডিকোহেরেন্স সময় (T2) 200 μs অতিক্রম করে না।

আমি সাইকামোরে সঠিক তথ্য পাইনি, তবে সবচেয়ে বেশি কোয়ান্টাম আধিপত্য উপর নিবন্ধ দুটি সংখ্যা দেওয়া হয় - 1 সেকেন্ডে 200 মিলিয়ন গণনা, অন্যত্র - জন্য নিয়ন্ত্রণ সংকেত, ইত্যাদি ক্ষতি ছাড়া 130 সেকেন্ড. যে কোন ক্ষেত্রে, এই আমাদের দেয় ডিকোহেরেন্স সময় প্রায় 150 μs. আমাদের মনে রাখবেন একটি ব্যাগ সঙ্গে পরীক্ষক? ওয়েল, এখানে তিনি.

কম্পিউটার নাম	এন কুবিটস	সর্বোচ্চ জোড়া	T2 (µs)
আইবিএম কিউ সিস্টেম এক	20	6	70
গুগল সাইক্যামোর	53	4	~ 150-200

অব্যবস্থাপনা আমাদের কিসের সাথে হুমকি দেয়?

প্রধান সমস্যা হল যে 150 μs পরে, আমাদের N entangled qubits-এর কম্পিউটিং সিস্টেম সঠিক সমাধানগুলির একটি সম্ভাব্য বিতরণের পরিবর্তে সম্ভাব্য সাদা গোলমাল আউটপুট করতে শুরু করবে।

অর্থাৎ, আমাদের প্রয়োজন:

• কিউবিট সিস্টেম চালু করুন
• একটি গণনা সম্পাদন করুন (গেট অপারেশনের চেইন)
• ফলাফল পড়ুন

এবং এই সব করুন 150 মাইক্রোসেকেন্ডে। আমার কাছে সময় ছিল না - ফলাফলটি কুমড়ায় পরিণত হয়েছিল।

কিন্তু যে সব হয় না…

ত্রুটি

(বিষয়বস্তুতে)

যেমনটি আমরা বলেছি, কোয়ান্টাম প্রক্রিয়া এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্রকৃতিতে সম্ভাব্য, আমরা কোন কিছু সম্পর্কে 100% নিশ্চিত হতে পারি না, তবে শুধুমাত্র কিছু সম্ভাবনার সাথে। এতে পরিস্থিতি আরও উত্তপ্ত হয় কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ত্রুটি প্রবণ. কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর প্রধান ধরনের ত্রুটি হল:

• ডিকোহেরেন্স ত্রুটিগুলি সিস্টেমের জটিলতা এবং বাহ্যিক পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া দ্বারা সৃষ্ট হয়
• গেট কম্পিউটেশনাল ত্রুটি (গণনার কোয়ান্টাম প্রকৃতির কারণে)
• চূড়ান্ত অবস্থা পড়ার ক্ষেত্রে ত্রুটি (ফলাফল)

ডিকোহেরেন্সের সাথে যুক্ত ত্রুটি৷, যত তাড়াতাড়ি আমরা আমাদের qubits entangle এবং গণনা করা শুরু হিসাবে প্রদর্শিত হবে. আমরা যত বেশি কিউবিটকে জড়িয়ে ফেলি, সিস্টেম তত জটিল, এবং এটি ধ্বংস করা সহজ। নিম্ন-তাপমাত্রার সারকোফ্যাগি, সুরক্ষিত চেম্বার, এই সমস্ত প্রযুক্তিগত কৌশলগুলি সঠিকভাবে ত্রুটির সংখ্যা হ্রাস এবং ডিকোহেরেন্স সময় বাড়ানোর লক্ষ্যে।

গেট কম্পিউটেশনাল ত্রুটি - qubits-এ যেকোন অপারেশন (গেট) কিছু সম্ভাবনা সহ, একটি ত্রুটির সাথে শেষ হতে পারে এবং অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য আমাদের শত শত গেট সম্পাদন করতে হবে, তাই কল্পনা করুন আমাদের অ্যালগরিদম কার্যকর করার শেষে আমরা কী পাব। প্রশ্নের ক্লাসিক উত্তর হল "লিফটে ডাইনোসরের সাথে দেখা হওয়ার সম্ভাবনা কী?" - 50x50, হয় আপনার সাথে দেখা হবে বা না হবে।

সমস্যাটিকে আরও খারাপ করার জন্য, নো-ক্লোনিং উপপাদ্যের কারণে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি সংশোধন পদ্ধতি (গণনার নকল এবং গড়) কোয়ান্টাম জগতে কাজ করে না। জন্য ত্রুটি সংশোধন কোয়ান্টাম কম্পিউটিং আবিষ্কার করতে হয়েছিল কোয়ান্টাম সংশোধন পদ্ধতি. মোটামুটিভাবে বলতে গেলে, আমরা N সাধারণ কিউবিট নিই এবং তাদের মধ্যে 1টি তৈরি করি যৌক্তিক qubit একটি কম ত্রুটি হার সঙ্গে.

কিন্তু এখানে আরেকটি সমস্যা দেখা দেয়- qubits মোট সংখ্যা. দেখুন, ধরা যাক আমাদের কাছে 100 কিউবিট সহ একটি প্রসেসর রয়েছে, যার মধ্যে 80টি কিউবিট ত্রুটি সংশোধনের জন্য ব্যবহার করা হয়, তারপরে গণনার জন্য আমাদের কাছে মাত্র 20টি বাকি আছে।

চূড়ান্ত ফলাফল পড়তে ত্রুটি — আমাদের মনে আছে, কোয়ান্টাম গণনার ফলাফল আমাদের কাছে আকারে উপস্থাপন করা হয় উত্তরের সম্ভাব্যতা বন্টন. কিন্তু চূড়ান্ত অবস্থা পড়া একটি ত্রুটি সঙ্গে ব্যর্থ হতে পারে.

একই ওয়েবসাইট ত্রুটির মাত্রা অনুসারে প্রসেসরের তুলনামূলক টেবিল রয়েছে। তুলনা করার জন্য, আগের উদাহরণের মতো একই প্রসেসর নেওয়া যাক - আইবিএম আইবিএম কিউ সিস্টেম এক и গুগল সাইক্যামোর:

কম্পিউটার	1-কিউবিট গেট বিশ্বস্ততা	2-কুবিট গেট বিশ্বস্ততা	Readout বিশ্বস্ততা
আইবিএম কিউ সিস্টেম এক	99.96%	98.31%	-
গুগল সাইক্যামোর	99.84%	99.38%	96.2%

এটা হল বিশ্বস্ততা দুটি কোয়ান্টাম অবস্থার মিলের একটি পরিমাপ। ত্রুটির মাত্রা মোটামুটিভাবে 1-বিশ্বস্ততা হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে। আমরা দেখতে পাচ্ছি, 2-কিউবিট গেটগুলির ত্রুটি এবং রিডআউট ত্রুটিগুলি বিদ্যমান কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিতে জটিল এবং দীর্ঘ অ্যালগরিদমগুলি কার্যকর করার প্রধান বাধা।

আরো পড়া যাবে 2016 থেকে রোডম্যাপ বছর থেকে এনকিউআইটি ত্রুটি সংশোধন সমস্যা সমাধান করতে.

প্রসেসর আর্কিটেকচার

(বিষয়বস্তুতে)

তাত্ত্বিকভাবে আমরা নির্মাণ এবং পরিচালনা করি কয়েক ডজন entangled qubits সার্কিট, বাস্তবে সবকিছু আরও জটিল। সমস্ত বিদ্যমান কোয়ান্টাম চিপ (প্রসেসর) এমনভাবে তৈরি করা হয়েছে যে তারা ব্যথাহীন প্রদান করে শুধুমাত্র তার প্রতিবেশীদের সাথে একটি qubit এর জড়ান, যার মধ্যে ছয়টির বেশি নেই।

আমাদের যদি ১ম কিউবিটকে জড়ানোর প্রয়োজন হয়, বলুন, 1তমের সাথে, তাহলে আমাদের করতে হবে অতিরিক্ত কোয়ান্টাম অপারেশনের একটি চেইন তৈরি করুন, অতিরিক্ত qubits, ইত্যাদি জড়িত, যা সামগ্রিক ত্রুটি স্তর বৃদ্ধি করে। হ্যাঁ, এবং সম্পর্কে ভুলবেন না অসঙ্গতি সময়, সম্ভবত আপনি আপনার প্রয়োজনীয় সার্কিটে qubits সংযোগ করা শেষ করার সময়, সময় শেষ হবে এবং পুরো সার্কিট পরিণত হবে চমৎকার সাদা গোলমাল জেনারেটর.

এছাড়াও যে ভুলবেন না সব কোয়ান্টাম প্রসেসরের আর্কিটেকচার আলাদা, এবং "অল-টু-অল কানেক্টিভিটি" মোডে এমুলেটরে লেখা প্রোগ্রামটিকে একটি নির্দিষ্ট চিপের আর্কিটেকচারে "পুনঃকম্পাইল" করতে হবে। এমনকি আছে বিশেষ অপ্টিমাইজার প্রোগ্রাম এই অপারেশন সঞ্চালন.

একই শীর্ষ চিপগুলির জন্য সর্বাধিক সংযোগ এবং সর্বাধিক সংখ্যক কিউবিট:

কম্পিউটার নাম	এন কুবিটস	সর্বোচ্চ জোড়া	T2 (µs)
আইবিএম কিউ সিস্টেম এক	20	6	70
গুগল সাইক্যামোর	53	4	~ 150-200

এবং, তুলনা করার জন্য, পূর্ববর্তী প্রজন্মের প্রসেসরের ডেটা সহ টেবিল. নতুন প্রজন্মের সাথে আমাদের এখন যা আছে তার সাথে কিউবিট সংখ্যা, ডিকোহেরেন্স সময় এবং ত্রুটির হার তুলনা করুন। এখনও, অগ্রগতি ধীর, কিন্তু চলন্ত.

তাই:

• বর্তমানে > 6 কিউবিট সহ কোন সম্পূর্ণ সংযুক্ত আর্কিটেকচার নেই
• একটি বাস্তব প্রসেসরে qubit 0 s কে আটকাতে, উদাহরণস্বরূপ, qubit 15 এর জন্য কয়েক ডজন অতিরিক্ত অপারেশনের প্রয়োজন হতে পারে
• আরও অপারেশন -> আরও ত্রুটি -> ডিকোহেরেন্সের শক্তিশালী প্রভাব

ফলাফল

(বিষয়বস্তুতে)

ডিকোহেরেন্স হল আধুনিক কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর প্রোক্রস্টিয়ান বেড. আমাদের অবশ্যই 150 μs এর মধ্যে সবকিছু ফিট করতে হবে:

• কিউবিটের প্রাথমিক অবস্থার সূচনা
• কোয়ান্টাম গেট ব্যবহার করে একটি সমস্যা গণনা করা
• অর্থপূর্ণ ফলাফল পেতে ত্রুটিগুলি সংশোধন করুন
• ফলাফল পড়ুন

এখনও পর্যন্ত ফলাফল হতাশাজনক, যদিও ঠিক এখানে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের উপর ভিত্তি করে 0.5s সংহতি ধরে রাখার সময় অর্জন করার দাবি আয়ন ফাঁদ:

আমরা 0.5 সেকেন্ডের বেশি একটি কিউবিট কোহেরেন্স সময় পরিমাপ করি এবং চৌম্বকীয় রক্ষার সাহায্যে আমরা আশা করি এটি 1000 সেকেন্ডের বেশি হবে

আপনি এই প্রযুক্তি সম্পর্কে পড়তে পারেন এখানে বা উদাহরণস্বরূপ এখানে.

পরিস্থিতি আরও জটিল হয় যে জটিল গণনা সম্পাদন করার সময় কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন সার্কিট ব্যবহার করা প্রয়োজন, যা সময় এবং উপলব্ধ কিউবিট উভয়ই খায়।

এবং পরিশেষে, আধুনিক স্থাপত্যগুলি ন্যূনতম খরচে 1-এর মধ্যে 4 বা 1-এর মধ্যে 6-এর চেয়ে ভাল এনট্যাঙ্গেলমেন্ট স্কিমগুলি বাস্তবায়নের অনুমতি দেয় না।

সমস্যা সমাধানের উপায়

(বিষয়বস্তুতে)

উপরের সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য, বর্তমানে নিম্নলিখিত পদ্ধতি এবং পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা হয়:

• কম তাপমাত্রায় ক্রাইওচেম্বার ব্যবহার করা (10 mK (–273,14°C))
• প্রসেসর ইউনিট ব্যবহার করা যা বাহ্যিক প্রভাব থেকে সর্বাধিক সুরক্ষিত
• কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন সিস্টেম ব্যবহার করে (লজিক কিউবিট)
• একটি নির্দিষ্ট প্রসেসরের জন্য সার্কিট প্রোগ্রামিং করার সময় অপ্টিমাইজার ব্যবহার করা

ডিকোহেরেন্স সময় বাড়ানো, কোয়ান্টাম অবজেক্টের নতুন (এবং পরিচিত উন্নতি) শারীরিক বাস্তবায়ন, সংশোধন সার্কিট অপ্টিমাইজ করা ইত্যাদির জন্য অনুসন্ধান করা হচ্ছে। সেখানে অগ্রগতি আছে (উপরে আগের এবং আজকের টপ-এন্ড চিপগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি দেখুন), কিন্তু এখন পর্যন্ত এটি ধীর, খুব, খুব ধীর।

ডি-ওয়েভ

(বিষয়বস্তুতে)

ডি-ওয়েভ 2000Q 2000-কুবিট কম্পিউটার। উৎস: ডি ওয়েভ সিস্টেম

একটি 53-কিউবিট প্রসেসর ব্যবহার করে কোয়ান্টাম শ্রেষ্ঠত্ব অর্জনের গুগলের ঘোষণার মধ্যে, কম্পিউটার и ঘোষণা কোম্পানি ডি-ওয়েভ থেকে, যেখানে qubits সংখ্যা হাজার হাজার, কিছুটা বিভ্রান্তিকর। ঠিক আছে, সত্যিই, যদি 53টি কিউবিট কোয়ান্টাম শ্রেষ্ঠত্ব অর্জন করতে সক্ষম হয়, তাহলে 2048 কিউবিট সক্ষম একটি কম্পিউটার কী? তবে সবকিছু এতটা ভালো নয়...

সংক্ষেপে (উইকি থেকে নেওয়া):

কম্পিউটার ডি-ওয়েভ নীতিতে কাজ করুন কোয়ান্টাম শিথিলকরণ (কোয়ান্টাম অ্যানিলিং), অপ্টিমাইজেশান সমস্যার একটি খুব সীমিত সাবক্লাস সমাধান করতে পারে এবং প্রথাগত কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম এবং কোয়ান্টাম গেট বাস্তবায়নের জন্য উপযুক্ত নয়।

আরো বিস্তারিত জানার জন্য আপনি পড়তে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, এখানে, এখানে (সাবধান, রাশিয়া থেকে নাও খুলতে পারে), বা স্কট অ্যারনসন в প্রবন্ধ তার থেকে ব্লগ পোস্ট. যাইহোক, আমি অত্যন্ত সাধারণভাবে তার ব্লগ পড়ার সুপারিশ, সেখানে অনেক ভাল উপাদান আছে

সাধারণভাবে, ঘোষণার প্রথম থেকেই, বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের কাছে ডি-ওয়েভ কম্পিউটার সম্পর্কে প্রশ্ন ছিল। উদাহরণস্বরূপ, 2014 সালে, আইবিএম প্রশ্ন করেছিল যে ডি-ওয়েভ কোয়ান্টাম প্রভাব ব্যবহার করে। এটি এমন পর্যায়ে পৌঁছেছে যে 2015 সালে, Google, NASA এর সাথে একত্রে এই কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলির একটি কিনেছিল এবং গবেষণার পরে নিশ্চিত, যে হ্যাঁ, কম্পিউটার কাজ করে এবং সমস্যাটি নিয়মিত একটির চেয়ে দ্রুত গণনা করে। আপনি Google এর বিবৃতি সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন এখানে এবং, উদাহরণস্বরূপ, এখানে.

মূল বিষয় হল ডি-ওয়েভ কম্পিউটারগুলি, তাদের শত শত এবং হাজার হাজার কিউবিট সহ, কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি গণনা এবং চালানোর জন্য ব্যবহার করা যায় না। আপনি তাদের উপর Shor এর অ্যালগরিদম চালাতে পারবেন না, উদাহরণস্বরূপ। তারা যা করতে পারে তা হল একটি নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধানের জন্য নির্দিষ্ট কোয়ান্টাম মেকানিজম ব্যবহার করা। আমরা বিবেচনা করতে পারি যে ডি-ওয়েভ একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য একটি কোয়ান্টাম ASIC।

কোয়ান্টাম কম্পিউটার এমুলেশন সম্পর্কে একটু

(বিষয়বস্তুতে)

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং একটি নিয়মিত কম্পিউটারে অনুকরণ করা যেতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, চেহারা:

• কুবিটের অবস্থা হতে পারে জমা দিন জটিল সংখ্যা, প্রসেসর আর্কিটেকচারের উপর নির্ভর করে 2x32 থেকে 2x64 বিট (8-16 বাইট) দখল করে
• N সংযুক্ত কিউবিটগুলির অবস্থা 2^N জটিল সংখ্যা হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে, যেমন 2-বিট আর্কিটেকচারের জন্য 3^(32+N) এবং 2-বিটের জন্য 4^(64+N)।
• N qubits-এ একটি কোয়ান্টাম অপারেশন একটি 2^N x 2^N ম্যাট্রিক্স দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে

তারপর:

• 10 কিউবিটের অনুকরণ করা অবস্থা সংরক্ষণ করতে, 8 KB প্রয়োজন
• 20 কিউবিট স্টেট সংরক্ষণ করতে আপনার প্রয়োজন 8 এমবি
• 30 কিউবিট স্টেট সংরক্ষণ করতে, 8 গিগাবাইট প্রয়োজন
• 40 টেরাবাইট 8 কিউবিট স্টেট সংরক্ষণ করতে প্রয়োজন
• 50 কিউবিট স্টেট সংরক্ষণ করতে, 8 পেটাবাইট প্রয়োজন, ইত্যাদি।

(গ)

তুলনার জন্য, শিখর (টপ-৫০০ থেকে টপ-১) শুধুমাত্র 2.8 পেটাবাইট মেমরি বহন করে।

বর্তমান সিমুলেশন রেকর্ড - 49 কিউবিট গত বছর বৃহত্তম চীনা সুপার কম্পিউটারে বিতরণ করা হয়েছে (সানওয়ে তাইহু আলো)

ক্লাসিক্যাল সিস্টেমে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার সিমুলেট করার সীমা কিউবিটগুলির অবস্থা সংরক্ষণ করার জন্য প্রয়োজনীয় RAM এর পরিমাণ দ্বারা নির্ধারিত হয়।

আমি পড়া সুপারিশ এই মন্তব্য. সেখান থেকে:

অপারেশন দ্বারা - কিছু 49টি "চক্র" (গেটের স্বাধীন স্তর) সমন্বিত একটি 39-কুবিট সার্কিটের সঠিক অনুকরণের জন্য এটা নিয়েছে 2^63 জটিল গুন - 4 ঘন্টার জন্য একটি সুপার কম্পিউটারের 4 Pflops

ক্লাসিক্যাল সিস্টেমে একটি 50+ কিউবিট কোয়ান্টাম কম্পিউটার অনুকরণ করা যুক্তিসঙ্গত সময়ে অসম্ভব বলে মনে করা হয়। এই কারণেই গুগল তার কোয়ান্টাম শ্রেষ্ঠত্ব পরীক্ষার জন্য একটি 53-কুবিট প্রসেসর ব্যবহার করেছে।

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং আধিপত্য।

(বিষয়বস্তুতে)

উইকিপিডিয়া আমাদের কোয়ান্টাম কম্পিউটিং শ্রেষ্ঠত্বের নিম্নলিখিত সংজ্ঞা দেয়:

কোয়ান্টাম আধিপত্য - ক্ষমতা কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ধ্রুপদী কম্পিউটার ব্যবহারিকভাবে সমাধান করতে পারে না এমন সমস্যার সমাধান করার জন্য ডিভাইস।

প্রকৃতপক্ষে, কোয়ান্টাম আধিপত্য অর্জনের অর্থ হল, উদাহরণস্বরূপ, শোর অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বড় সংখ্যার ফ্যাক্টরাইজেশন পর্যাপ্ত সময়ে সমাধান করা যেতে পারে, বা জটিল রাসায়নিক অণুগুলি কোয়ান্টাম স্তরে অনুকরণ করা যেতে পারে, ইত্যাদি। অর্থাৎ একটি নতুন যুগ এসেছে।

কিন্তু সংজ্ঞার শব্দে কিছু ফাঁক আছে, “যা ক্লাসিক্যাল কম্পিউটার ব্যবহারিকভাবে সমাধান করতে পারে না" প্রকৃতপক্ষে, এর মানে হল যে আপনি যদি 50+ qubits এর একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করেন এবং এতে কিছু কোয়ান্টাম সার্কিট চালান, তাহলে, আমরা উপরে আলোচনা করেছি, এই সার্কিটের ফলাফল একটি নিয়মিত কম্পিউটারে অনুকরণ করা যাবে না। এটাই একটি ক্লাসিক্যাল কম্পিউটার এই ধরনের সার্কিটের ফলাফল পুনরায় তৈরি করতে সক্ষম হবে না.

এই ধরনের ফলাফল প্রকৃত কোয়ান্টাম আধিপত্য গঠন করে কিনা তা বরং একটি দার্শনিক প্রশ্ন। কিন্তু Google কি করেছে এবং এটি কিসের উপর ভিত্তি করে তা বুঝুন সম্প্রতি ঘোষণা করেছে যে এটি তার নতুন সাইকামোর প্রসেসরের সাথে কোয়ান্টাম আধিপত্য অর্জন করেছে প্রয়োজনীয়

গুগলের কোয়ান্টাম সর্বোচ্চত্বের বিবৃতি

(বিষয়বস্তুতে)

Sycamore 54-qubit প্রসেসর

তাই, 2019 সালের অক্টোবরে, গুগল ডেভেলপাররা বৈজ্ঞানিক প্রকাশনা নেচারে একটি নিবন্ধ প্রকাশ করেছে “একটি প্রোগ্রামেবল সুপারকন্ডাক্টিং প্রসেসর ব্যবহার করে কোয়ান্টাম আধিপত্য" লেখকরা 54-কুবিট সাইকামোর প্রসেসর ব্যবহার করে ইতিহাসে প্রথমবারের মতো কোয়ান্টাম সর্বোচ্চত্ব অর্জনের ঘোষণা দিয়েছেন।

অনলাইনে সাইকামোর নিবন্ধগুলি প্রায়শই একটি 54-কুবিট প্রসেসর বা একটি 53-কুবিট প্রসেসরকে উল্লেখ করে। সত্য যে অনুযায়ী মূল নিবন্ধ, প্রসেসর শারীরিকভাবে 54 কিউবিট নিয়ে গঠিত, কিন্তু তাদের মধ্যে একটি কাজ করছে না এবং পরিষেবার বাইরে নেওয়া হয়েছে। সুতরাং, বাস্তবে আমাদের একটি 53-কিউবিট প্রসেসর রয়েছে।

ওয়েবে ডান সেখানে হাজির অনেক এই বিষয়ে উপকরণ, ডিগ্রী যার থেকে ভিন্ন উদ্যমী থেকে সন্দেহপ্রবণ.

আইবিএম-এর কোয়ান্টাম কম্পিউটিং দল পরে তা জানিয়েছে কোয়ান্টাম আধিপত্য অর্জনের বিষয়ে গুগল মিথ্যাভাবে রিপোর্ট করেছে. কোম্পানী দাবি করে যে একটি প্রচলিত কম্পিউটার 2,5 দিনের মধ্যে সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে এই কাজটি মোকাবেলা করবে এবং ফলাফলের উত্তর একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের চেয়ে আরও সঠিক হবে। এই উপসংহারটি বেশ কয়েকটি অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতির তাত্ত্বিক বিশ্লেষণের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে করা হয়েছিল।

এবং অবশ্যই, স্কট অ্যারনসন তার মধ্যে ব্লগ পোস্ট আমি এই বিবৃতি উপেক্ষা করতে পারে না. তার বিশ্লেষণ সমস্ত লিঙ্ক সহ এবং স্কটের সর্বোচ্চ কোয়ান্টাম সুপ্রিমেসি FAQ! স্বাভাবিক হিসাবে, তারা আপনার সময় ব্যয় মূল্য. হাবের উপর একটি অনুবাদ আছে এই প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী, এবং মন্তব্যগুলি পড়তে ভুলবেন না, আনুষ্ঠানিক ঘোষণার আগে অনলাইনে ফাঁস হওয়া প্রাথমিক নথিগুলির লিঙ্ক রয়েছে৷

গুগল আসলে কি করেছে? বিস্তারিত বোঝার জন্য, অ্যারনসন পড়ুন, কিন্তু সংক্ষেপে এখানে:

আমি অবশ্যই আপনাকে বলতে পারি, তবে আমি বরং বোকা বোধ করি। গণনাটি নিম্নরূপ: পরীক্ষক একটি এলোমেলো কোয়ান্টাম সার্কিট সি তৈরি করে (অর্থাৎ, নিকটতম প্রতিবেশীদের মধ্যে 1-কুবিট এবং 2-কুবিট গেটের একটি এলোমেলো ক্রম, যার গভীরতা, উদাহরণস্বরূপ, 20, n এর 2D নেটওয়ার্কে কাজ করে = 50-60 কিউবিট)। পরীক্ষক তারপরে কোয়ান্টাম কম্পিউটারে C পাঠায়, এবং 0 এর প্রাথমিক অবস্থায় C প্রয়োগ করতে বলে, ফলাফলটি {0,1} ভিত্তিতে পরিমাপ করতে, একটি এন-বিট পর্যবেক্ষিত ক্রম (স্ট্রিং) ফেরত পাঠাতে এবং বেশ কয়েকটি পুনরাবৃত্তি করতে বলে। হাজার বা মিলিয়ন বার। অবশেষে, C এর জ্ঞান ব্যবহার করে, পরীক্ষক একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা করেন যে ফলাফলটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার থেকে প্রত্যাশিত আউটপুটের সাথে মেলে কিনা।

খুব সংক্ষেপে:

• গেট ব্যবহার করে 20 কিউবিটের মধ্যে 53 দৈর্ঘ্যের একটি এলোমেলো সার্কিট তৈরি করা হয়েছে
• সার্কিটটি কার্যকর করার জন্য প্রাথমিক অবস্থা [0…0] দিয়ে শুরু হয়
• সার্কিটের আউটপুট একটি এলোমেলো বিট স্ট্রিং (নমুনা)
• ফলাফলের বন্টন এলোমেলো নয় (হস্তক্ষেপ)
• প্রাপ্ত নমুনা বিতরণ প্রত্যাশিত এক সঙ্গে তুলনা করা হয়
• কোয়ান্টাম আধিপত্যের উপসংহার

অর্থাৎ, Google একটি 53-কিউবিট প্রসেসরে একটি সিন্থেটিক সমস্যা প্রয়োগ করেছে এবং কোয়ান্টাম সর্বোচ্চত্ব অর্জনের দাবিকে ভিত্তি করে এই সত্যের উপর ভিত্তি করে যে এই ধরনের একটি প্রসেসরকে যুক্তিসঙ্গত সময়ে স্ট্যান্ডার্ড সিস্টেমে অনুকরণ করা অসম্ভব।

বোঝার জন্য - এই বিভাগটি কোনোভাবেই গুগলের অর্জনকে কমিয়ে দেয় না, প্রকৌশলীরা সত্যিই মহান, এবং এটিকে প্রকৃত কোয়ান্টাম শ্রেষ্ঠত্ব হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে কি না সেই প্রশ্নটি, যেমনটি আগে উল্লেখ করা হয়েছে, প্রকৌশলের চেয়ে বেশি দার্শনিক। কিন্তু আমাদের অবশ্যই বুঝতে হবে যে এই ধরনের গণনাগত শ্রেষ্ঠত্ব অর্জন করার পরে, আমরা 2048-বিট নম্বরগুলিতে Shor-এর অ্যালগরিদম চালানোর ক্ষমতার দিকে এক ধাপ অগ্রসর হইনি।

সারাংশ

(বিষয়বস্তুতে)

কোয়ান্টাম কম্পিউটার এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং তথ্য প্রযুক্তির একটি খুব প্রতিশ্রুতিশীল, খুব অল্প বয়সী এবং এখন পর্যন্ত খুব কম শিল্পভাবে প্রযোজ্য ক্ষেত্র।

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর বিকাশ (কোনোদিন) আমাদের সমস্যা সমাধানের অনুমতি দেবে:

• কোয়ান্টাম স্তরে জটিল শারীরিক সিস্টেমের মডেলিং
• কম্পিউটেশনাল জটিলতার কারণে নিয়মিত কম্পিউটারে অমীমাংসিত

কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি এবং পরিচালনার প্রধান সমস্যা:

• ডিকোহেরেন্স
• ত্রুটি (অসংগতি এবং গেট)
• প্রসেসর আর্কিটেকচার (সম্পূর্ণভাবে সংযুক্ত কিউবিট সার্কিট)

বর্তমান পরিস্থিতি:

• আসলে - একেবারে শুরু গবেষণা ও উন্নয়ন.
• এখনও কোন বাস্তব বাণিজ্যিক শোষণ নেই (এবং কখন হবে তা স্পষ্ট নয়)

কি সাহায্য করতে পারে:

• কিছু ধরণের শারীরিক আবিষ্কার যা তারের এবং অপারেটিং প্রসেসরের খরচ কমিয়ে দেয়
• এমন কিছু আবিষ্কার করা যা মাত্রার একটি ক্রম এবং/অথবা ত্রুটিগুলি হ্রাস করে ডিকোহেরেন্স সময় বাড়াবে

আমার মতে (একমাত্র ব্যক্তিগত মতামত), জ্ঞানের বর্তমান বৈজ্ঞানিক দৃষ্টান্তে, আমরা কোয়ান্টাম প্রযুক্তির উন্নয়নে উল্লেখযোগ্য সাফল্য অর্জন করতে পারব না, এখানে আমাদের মৌলিক বা ফলিত বিজ্ঞানের কিছু ক্ষেত্রে একটি গুণগত অগ্রগতি প্রয়োজন, যা নতুন ধারণা এবং পদ্ধতিতে প্রেরণা দেবে।

এরই মধ্যে, আমরা কোয়ান্টাম প্রোগ্রামিং, কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম সংগ্রহ এবং তৈরি করা, ধারণা পরীক্ষা করা ইত্যাদির অভিজ্ঞতা অর্জন করছি। আমরা একটি অগ্রগতির জন্য অপেক্ষা করছি.

উপসংহার

(বিষয়বস্তুতে)

এই নিবন্ধে, আমরা কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটারের বিকাশের প্রধান মাইলফলকগুলির মধ্য দিয়ে গিয়েছিলাম, তাদের অপারেশনের নীতি পরীক্ষা করেছিলাম, কোয়ান্টাম প্রসেসরগুলির বিকাশ ও পরিচালনার ক্ষেত্রে ইঞ্জিনিয়ারদের মুখোমুখি প্রধান সমস্যাগুলি পরীক্ষা করেছিলাম এবং মাল্টি-কুবিট কী কী তাও দেখেছি। ডি-কম্পিউটারগুলি আসলে। ওয়েভ এবং কোয়ান্টাম সর্বোচ্চত্ব অর্জনের গুগলের সাম্প্রতিক ঘোষণা।

পর্দার আড়ালে রয়েছে প্রোগ্রামিং কোয়ান্টাম কম্পিউটারের প্রশ্ন (ভাষা, পদ্ধতি, পদ্ধতি, ইত্যাদি) এবং প্রসেসরের নির্দিষ্ট শারীরিক বাস্তবায়ন সম্পর্কিত প্রশ্ন, কীভাবে কিউবিটগুলি পরিচালিত হয়, লিঙ্ক করা হয়, পড়া হয় ইত্যাদি। সম্ভবত এটি পরবর্তী নিবন্ধ বা নিবন্ধের বিষয় হবে।

আপনার মনোযোগের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ, আমি আশা করি এই নিবন্ধটি কারও কাজে লাগবে।

(গ) ক্রুগার

স্বীকৃতি

(বিষয়বস্তুতে)

@অক্সোরন প্রুফরিডিং এবং উত্স পাঠের উপর মন্তব্যের জন্য, সেইসাথে নিবন্ধের জন্য "কোয়ান্টাম কম্পিউটারের বৈশিষ্ট্য"

@a5b তথ্য সমৃদ্ধ মন্তব্যের জন্য "কোয়ান্টাম কম্পিউটারের বৈশিষ্ট্য", এবং শুধুমাত্র তার কাছেই নয়, যা আমাকে এই ধাঁধাটি বের করতে সাহায্য করেছে।

নিবন্ধ এবং প্রকাশনার সমস্ত লেখককে যাদের উপকরণ এই নিবন্ধটি লেখার জন্য ব্যবহার করা হয়েছে।

সম্পদের তালিকা

(বিষয়বস্তুতে)

[ন্যাশনাল একাডেমি প্রেস] থেকে কারেন্ট অ্যাফেয়ার্স প্রবন্ধ

http://cs.brown.edu/courses/csci1800/sources/2018_NAE_QuantumComputing_ProgressAndProspects.pdf
https://www.nap.edu/catalog/25196/quantum-computing-progress-and-prospects

হাবর থেকে প্রবন্ধ (এলোমেলো ক্রমে)

https://habr.com/ru/post/458450/
https://habr.com/ru/post/401315/
https://habr.com/ru/post/458134/
https://habr.com/ru/post/246483/
https://habr.com/ru/post/95428/
https://habr.com/ru/post/387761/
https://habr.com/ru/post/468911/
https://habr.com/ru/post/435560/
https://habr.com/ru/post/316810/
https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/351624/
https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/351628/
https://habr.com/ru/company/ua-hosting/blog/377533/
https://habr.com/ru/company/acronis/blog/455559/
https://habr.com/ru/company/yandex/blog/332106/
https://habr.com/ru/company/mailru/blog/350208/
https://habr.com/ru/company/mailru/blog/476444/
https://habr.com/ru/company/misis/blog/470445/
https://habr.com/ru/company/it-grad/blog/452424/
https://habr.com/ru/company/piter/blog/450480/

ইন্টারনেট থেকে সাজানো (কিন্তু কম আকর্ষণীয় নয়) নিবন্ধ

http://homepages.spa.umn.edu/~duplij/publications/Duplij-Shapoval_TOPOLOGICAL-QUANTUM-COMPUTERS.pdf
https://quantum.country/qcvc
http://extremal-mechanics.org/wp-content/uploads/2015/07/RIFFEL.pdf
https://thecode.media/quantum/
https://naked-science.ru/article/nakedscience/quantum-computers
https://ru.ihodl.com/technologies/2018-10-29/prosto-o-slozhnom-kak-rabotaet-kvantovyj-kompyuter/
https://pikabu.ru/story/chto_takoe_kvantovyiy_kompyuter_5204054
https://nplus1.ru/search?q=%D0%9A%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F+%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D1%83%D0%BA%D0%B0
https://www.scottaaronson.com/blog/?p=4372
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80
https://quantumcomputingreport.com/scorecards/qubit-quality/
https://quantumcomputing.stackexchange.com/questions/2499/is-quantum-computing-just-pie-in-the-sky
https://quantumcomputing.stackexchange.com/questions/1289/how-does-a-quantum-computer-do-basic-math-at-the-hardware-level
https://www.extremetech.com/extreme/284306-how-quantum-computing-works
https://techno.nv.ua/it-industry/chto-takoe-kvantovyy-kompyuter-i-kvantovoe-prevoshodstvo-google-protiv-ibm-50049940.html
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1666-5?utm_source=commission_junction&utm_medium=affiliate
https://petrimazepa.com/nemnogo_o_kvantovykh_kompyuterakh
https://www.forbes.ru/tehnologii/371669-ibm-protiv-d-wave-nastupila-li-era-kvantovyh-kompyuterov

কোর্স এবং বক্তৃতা

https://www.coursera.org/learn/kvantovyye-vychisleniya
https://www.youtube.com/watch?v=uPw9nkJAwDY&amp=&index=4&amp=&t=0s
https://courses.edx.org/courses/BerkeleyX/CS191x/2013_Spring/course/#
https://www.youtube.com/watch?v=xLfFWXUNJ_I&list=PLnbH8YQPwKbnofSQkZE05PKzPXzbDCVXv
https://cs269q.stanford.edu/syllabus.html
https://quantum-computing.ibm.com/support/guides/user-guide?section=5dcb2b45330e880045abccb0
https://gitlab.com/qkitchen/basics-of-quantum-computing

উত্স: www.habr.com