Kvantové počítače a kvantové výpočty — nové , který se přidal do našeho informačního prostoru vedle , a dalších vysoce technologických termínů. Nicméně jsem nedokázal na internetu najít materiál, který by mi poskládal v hlavě skládačku nazvanou „jak fungují kvantové počítače“. Ano, existuje mnoho skvělých prací, včetně těch na Habr (viz ), jejichž komentáře jsou, jak to obyčejně bývá, ještě informativnější a užitečnější, ale obrázek v hlavě, co se říká, se mi neskládal.
Nedávno se ke mně kolegové přiblížili a zeptali se: „Rozumíš, jak funguje kvantový počítač? Můžeš nám to povědět?” A tehdy jsem si uvědomil, že problém se skládáním celkového obrázku není jen u mě.
V důsledku toho byla učiněna pokus o skompilování informací o kvantových počítačích do nekontradiktorní logické schématu, v němž by na základní úrovni, bez hlubokého ponoření do matematiky a struktury kvantového světa, bylo vysvětleno, co je kvantový počítač, na jakých principech funguje, a jaké problémy čelí vědci při jeho vytváření a provozu.
Obsah
Vyloučení odpovědnosti
Autor není specialistou na kvantové výpočty a cílová skupina článku — podobní IT specialisté, ne kvantoví odborníci, kteří také chtějí poskládat v hlavě obrázek nazvaný „Jak fungují kvantové počítače“. Z tohoto důvodu byly mnohé pojmy v článku záměrně zjednodušeny pro lepší pochopení kvantových technologií na „základní“ úrovni, ale bez .
V článku se na některých místech používají materiály z jiných zdrojů, . Všude tam, kde to bylo možné, byly vloženy přímé odkazy a odkazy na původní text, tabulku nebo obrázek. Pokud jsem někde něco (nebo někoho) zapomněl, napište — opravím to.
Úvod
V této kapitole se stručně podíváme na to, jak začala kvantová éra, co bylo podnětem pro vznik myšlenky kvantového počítače, kdo (jaké země a společnosti) jsou v současnosti hlavními hráči v této oblasti, a také stručně probereme hlavní směry vývoje kvantových výpočtů.
Jak to všechno začalo
Začátek kvantové éry je obvykle považován za rok 1900, kdy M. Planck poprvé předložil že energie je vyzařována a pohlcována nikoli kontinuálně, ale v jednotlivých kvantech (dávkách). Tento nápad převzali a rozvinuli mnozí významní vědci té doby — Bohr, Einstein, Heisenberg, Schrödinger, což nakonec vedlo k vytvoření a rozvoji vědy zvané . O vzniku kvantové fyziky jako vědy je na internetu mnoho dobrých materiálů, v tomto článku se na tom podrobněji nezastavíme, ale bylo nutné uvést datum, kdy jsme vstoupili do nové kvantové epochy.
Kvantová fyzika přinesla do našeho každodenního života mnoho vynálezů a technologií, bez kterých si nyní těžko dokážeme představit naše okolí. Například laser, který se dnes používá téměř všude, od domácích spotřebičů (laserové nivelační přístroje a další) až po vysoce technologické systémy (lasery pro korekci zraku, pozdrav) ). Logické by bylo předpokládat, že dříve nebo později někdo navrhne myšlenku, že proč nevyužít kvantové systémy pro výpočty. A tak se v roce 1980 to stalo.
Wikipedia uvádí, že prvním, kdo předložil myšlenku kvantových výpočtů, byl v roce 1980 náš vědec Jurij Manin. O ní se však skutečně začalo mluvit až v roce 1981, kdy slavný R. Feynman ve , poznamenal, že není možné efektivně modelovat evoluci kvantového systému na klasickém počítači. Navrhl elementární model , který bude schopen provést takové modelování.
Na internetu se nachází , ve které se zkoumá více akademicky a podrobně, my si to jen stručně shrneme:
Hlavní milníky v historii vývoje kvantových počítačů:
- [1994]. P.Shor. Vyvinut
- [1998]. Vytvořen
- [2001]. IBM představila provedení pro rozklad čísla 15.
- [2007-2016]. vytváří a rozvíjí počítač se 128-2000 qubity.
- [2012]. Na Kalifornské univerzitě realizovali
- [2016]. Google na 9-qubitovém počítači.
- [2017]. (tři atomy).
- [2019]. . 20-qubitový počítač v cloudu.
- [2019]. . 53-qubitový počítač. ?
Jak vidíte, uplynulo 17 let (od 1981 do 1998) od myšlenky po její první realizaci v počítači se 2 qubity a 21 let (od 1998 do 2019), než se počet qubitů zvýšil na 53. Trvalo 11 let (od 2001 do 2012), než se výsledek provedení Shorova algoritmu (na kterém se podrobněji zastavíme později) z čísla 15 zlepšil na 21. Také teprve před třemi lety jsme dosáhli toho, co říkal Feynman, a naučili jsme se modelovat nejjednodušší fyzikální systémy.
Vývoj kvantových výpočtů probíhá pomalu. Před vědci a inženýry stojí velmi složité úkoly, kvantové stavy jsou velmi krátkodobé a křehké, a aby je bylo možné uchovat dostatečně dlouho pro provádění výpočtů, musí se stavět sarkofágy za desítky milionů dolarů, ve kterých se udržuje teplota kousek nad absolutní nulou a které jsou maximálně chráněny před vnějšími vlivy. Dále se podrobněji podíváme na tyto úkoly a problémy.
Hlavní hráči
Snímky pro tuto část byly převzaty z článku , od vědeckého pracovníka Alexeje Fedorova. Dovolím si citovat:
Všechny technologicky úspěšné země se v současnosti aktivně zabývají vývojem kvantových technologií. Do těchto výzkumů se investují obrovské částky, vytvářejí se speciální programy na podporu kvantových technologií.
V kvantovém závodu se účastní nejen státy, ale i soukromé firmy. Celkově Google, IBM, Intel a Microsoft investovali přibližně 0,5 miliardy dolarů do rozvoje kvantových počítačů v poslední době, vytvořili velké laboratoře a výzkumná centra.
Na Habru a v síti je mnoho článků, například, , a , ve kterých je aktuální stav vývoje kvantových technologií v různých zemích podrobněji zkoumán. Pro nás je nyní nejdůležitější, že všechny přední technologicky vyspělé země a hráči investují obrovské prostředky do výzkumu v tomto směru, což dává naději na východisko z aktuální technologické krize.
Směry vývoje
V tuto chvíli (mohu se mýlit, opravte mě) se hlavní úsilí (a více či méně významné výsledky) všech předních hráčů soustředí na dvě oblasti:
- Specializované kvantové počítače, které jsou zaměřeny na řešení jednoho konkrétního specifického úkolu, například úkolu optimalizace. Příkladem produktu jsou kvantové počítače D-Wave.
- Universální kvantové počítače — které jsou schopny realizovat libovolné kvantové algoritmy (Shor, Grover atd.). Realizace od IBM, Google.
Ostatní směry vývoje, které nám kvantová fyzika nabízí, jako například:
- jako základ pro
- a mnoho dalšího
se samozřejmě také nacházejí na seznamu směrů výzkumu, ale momentálně nevypadají, že by byla nějaká významná výsledky.
Doplněně si můžete přečíst , a můžete také googlit “”, například, , a .
Základy. Kvantový objekt a kvantové systémy
Nejdůležitější, co je třeba pochopit z této sekce, je to, že
Kvantový počítač na rozdíl od běžného využívá jako nositele informací kvantové objekty, a pro provádění výpočtů musí být kvantové objekty spojeny do kvantového systému.
Co tedy je kvantový objekt?
Kvantový objekt je objekt mikrosvěta (kvantového světa), který vykazuje kvantové vlastnosti:
- Má určité určené stavy se dvěma hraničními úrovněmi
- Nachází se v superpozici svého stavu až do měření
- Zapletá se s dalšími objekty, aby vytvořil kvantové systémy
- Provádí teorém o zákazu klonování (není možné zkopírovat stav objektu)
Podívejme se podrobněji na každou vlastnost:
Má určité nastavení se dvěma hraničními úrovněmi (konečný stav)
Klasickým příkladem z reálného světa je mince. Má stav "strana", která přijímá dvě hraniční úrovně — "orel" a "panna".
Nachází se v superpozici svého stavu až do měření
Při hodu mincí letí a otáčí se. Dokud se otáčí, není možné říci, v jaké hraniční úrovni se nachází její stav "strana". Jakmile ji však přitiskneme a podíváme se na výsledek – superpozice stavů se okamžitě zkolabuje do jednoho ze dvou hraničních stavů — "orel" a "panna". Přitisknutí mincí je v tomto případě měření.
Zapletá se s dalšími objekty, aby vytvořil kvantové systémy
S mincí je to složité, ale pokusíme se. Představte si, že jsme hodili tři mince tak, aby se otáčely a vzájemně se dotýkaly, takové žonglování mincemi. V každém okamžiku ne pouze každá z nich je v superpozici stavů, ale tyto stavy navzájem ovlivňují jeden druhého (mince se přece srážejí).
Provádí teorém o zákazu klonování (není možné zkopírovat stav objektu)
Dokud mince letí a otáčejí se, nemůžeme nijak vytvořit oddělenou kopii otáčejícího se stavu kterékoliv z mincí. Systém žije sám v sobě a velmi pečlivě chrání to, aby se ven nedostaly jakékoliv informace.
Ještě pár slov o samotném pojmu "superpozice", prakticky ve všech článcích je superpozice vysvětlována jako "je ve všech stavech současně", což je samozřejmě pravda, ale občas to zbytečně mate. Superpozici stavů si lze také představit jako to, že v každém okamžiku má kvantový objekt určité pravděpodobnosti zkolabovat do každého ze svých hraničních stavů, a v součtu tyto pravděpodobnosti samozřejmě rovny 1.Při zvažování qubitu se na to podíváme podrobněji.
Pro mince si to lze vizualizovat — v závislosti na počáteční rychlosti, úhlu hodu, stavu okolního prostředí, ve kterém mince létá, je v každém okamžiku pravděpodobnost získat "orel" nebo "pannu" různá. A, jak bylo řečeno dříve, stav takové letící mince si lze představit jako "je ve všech svých hraničních stavech současně, ale s různou pravděpodobností jejich realizace."
Jakýkoli objekt, který splňuje výše uvedené vlastnosti a který můžeme vytvořit a spravovat, může být použit jako nosič informací v kvantovém počítači.
O něco dál se budeme bavit o aktuálním stavu realizace qubitů jako kvantových objektů a co dnes vědci používají v tomto ohledu.
Třetí vlastnost říká, že kvantové objekty se mohou provázat, aby vytvořily kvantové systémy. Co je tedy kvantový systém?
Kvantový systém — systém provázaných kvantových objektů, který má následující vlastnosti:
- Kvantový systém se nachází v superpozici všech možných stavů objektů, z nichž se skládá
- Není možné zjistit stav systému, dokud nedojde k měření
- V okamžiku měření systém realizuje jednu z možných variant svých hraničních stavů
(a trochu předběhneme)
Důsledky pro kvantové programy:
- Kvantový program má zadaný stav systému na vstupu, superpozici uvnitř, superpozici na výstupu
- Na výstupu programu po měření máme pravděpodobnostní realizaci jednoho z možných konečných stavů systému (plus možné chyby)
- Jakýkoli kvantový program má architekturu komínového potrubí (vstup -> výstup. Žádné cykly, nelze vidět stav systému uprostřed procesu.)
Porovnání kvantového počítače a běžného
Teď porovnejme běžný počítač a kvantový.
| Běžný počítač | Kvantový počítač | |
Logika | 0 / 1 | `a|0> + b|1>, a^2+b^2=1` |
Fyzika | Polovodičový tranzistor | Kvantový objekt |
Nositel inf. | Úrovně napětí | Polarizace, spin,… |
Operace | NOT, AND, OR, XOR nad bity | Brány: CNOT, Hadamard,… |
Vztah | Polovodičový čip | Provázanost mezi sebou |
Algoritmy | Standardní (viz Knuth) | Speciální (Shor, Grover) |
Princip | Digitální, deterministický | Analogový, pravděpodobnostní |
Logická úroveň
V běžném počítači je to bit. Dobře nám známý naprosto deterministický bit. Může nabývat hodnot buď 0, nebo 1. Skvěle plní úlohu logické jednotky pro běžný počítač, ale vůbec se nehodí pro popis stavu kvantového objektu, který, jak jsme již řekli, se v divočině nachází vsuperpozici svých hraničních stavů..
Proto byl vynalezen Ve svých hraničních stavech realizuje stavy podobné 0 a 1 , a v superpozici představuje pravděpodobnostní rozdělení nad svými okrajovými stavy |0> a |1>:
a|0> + b|1>, tak že a^2+b^2=1a a b představují , a jejich moduly na druhou — vlastně pravděpodobnosti, že se právě takové hodnoty okrajových stavů objeví |0> a |1>, pokud byste právě teď změřili qubit.
Fyzikální úroveň
Na současné technologické úrovni vývoje fyzickou realizací bitu pro běžný počítač je polovodičový tranzistor, pro kvantový, jak jsme již zmínili, jakýkoli kvantový objekt. V následující části si povíme, co se nyní používá jako fyzické nosiče qubitů.
Nosič informace
Pro běžný počítač je to elektrický proud — úrovně napětí, přítomnost nebo absence proudu atd., pro kvantový — to je právě to stav kvantového objektu (směr polarizace, spin atd.), který může být v superpozici.
Operace
Pro realizaci logických obvodů v běžném počítači se používají nám všem dobře známé , pro operace nad qubity bylo třeba vymyslet zcela jiný systém operací, nazývaný . Hradla mohou být jednoqubitová a dvouqubitová, v závislosti na tom, nad kolika qubity se provádí transformace.
Příklady kvantových hradel:
Existuje pojem univerzální sady hradel, které stačí pro provedení jakéhokoli kvantového výpočtu. Například univerzální je sada obsahující Hadamardovo hradlo, fázové posunovací hradlo, CNOT hradlo a π⁄8 hradlo. S jejich pomocí lze provést jakýkoli kvantový výpočet na libovolné sadě qubitů.
V tomto článku se nebudeme podrobně zabývat systémem kvantových hradel, podrobněji o nich a logických operacích nad qubity si můžete přečíst například . Hlavní, co si musíte zapamatovat:
- Operace nad kvantovými objekty vyžadují vytvoření nových logických operátorů (kvantových hradel)
- Kvantová hradla mohou být jednoqubitová a dvouqubitová
- Existují univerzální sady hradel, pomocí kterých lze provést jakýkoli kvantový výpočet
Vztah
Jeden tranzistor je nám zcela k ničemu, pro provádění výpočtů potřebujeme spojit mnoho tranzistorů dohromady, tedy vytvořit polovodičový čip z milionů tranzistorů, na kterých již budeme stavět logické obvody, a nakonec získat moderní procesor v jeho klasické podobě.
Jeden qubit je nám také zcela k ničemu (no, pokud nepočítáme akademický plán),
pro provádění výpočtů potřebujeme systém qubitů (kvantových objektů),
který, jak jsme již říkali, vzniká pomocí provázání qubitů mezi sebou tak, aby změny v jejich stavech probíhaly synchronizovaně.
Algoritmy
Standardní algoritmy, které lidstvo dosud nahromadilo, se zcela nehodí pro realizaci na kvantovém počítači. Vlastně ani není třeba. Kvantové počítače, založené na logice hradel na qubitech, vyžadují vytváření zcela jiných algoritmů, kvantových algoritmů. Mezi nejznámější kvantové algoritmy lze vyzdvihnout tři:
- (faktorizace)
- (rychlé vyhledávání v neuspořádané databázi)
- (odpověď na otázku, zda je funkce konstantní nebo vyvážená)
Princip
A nejdůležitější rozdíl — to je princip fungování. U standardního počítače je to digitální, striktně deterministický princip,založený na tom, že pokud jsme nastavili nějaký počáteční stav systému a prošli ho nějakým algoritmem, výsledek výpočtů bude stejný, bez ohledu na to, kolikrát tento výpočet spustíme. Vlastně, takové chování je přesně to, co od počítače očekáváme.
Kvantový počítač funguje na analogovém, pravděpodobnostním principu.Výsledek práce daného algoritmu na daném počátečním stavu představuje vzorek z pravděpodobnostního rozdělení konečných realizací algoritmu plus možné chyby.
Taková pravděpodobnostní povaha kvantových výpočtů je daná samou pravděpodobnostní podstatou kvantového světa. „Bůh nehraje v kostky s vesmírem“, — říkal starý Einstein, ale všechny experimenty a pozorování zatím (v současné vědecké paradigmě) potvrzují opak.
Fyzické realizace qubitů
Jak už jsme zmínili, kubit může být reprezentován kvantovým objektem, což je fyzický objekt, který realizuje výše popsané kvantové vlastnosti. Jinými slovy, jakýkoliv fyzický objekt, který má dvě stavy a tyto stavy jsou ve stavu superpozice, lze použít k výstavbě kvantového počítače.
“Pokud umíme umístit atom do dvou různých úrovní a řídit jimi, máte tu kubit. Pokud to dokážeme s iontem, — je to kubit. S proudem to samé. Když jej spustíme po směru hodinových ručiček a proti směru hodinových ručiček zároveň, máte tu kubit.”
Existuje k , ve kterém je aktuální rozmanitost fyzických realizací kubitu podrobněji prozkoumána, my jen uvedeme nejznámější a nejrozšířenější:
- a mnoho dalších exotických nápadů (aniony a další)
Ze všech těchto variací je nejlépe propracovaná první metoda získávání kubitů, která je založena na . , , a ostatní vedoucí hráči ji skutečně používají k budování svých systémů.
A ještě si přečtěte možných kubitů od .
Základy. Princip fungování kvantového počítače
Materiály pro tuto část (úkol a obrázky) byly převzaty z článku .
Tak si představme, že máme následující úkol:
Je zde skupina tří lidí: (A)ndrej, (B)oloda a (S)erža. Jsou zde dvě taxi (0 a 1).
Je také známo, že:
- (A)ndrej, (B)oloda — přátelé
- (A)ndrej, (S)erža — nepřátelé
- (B)oloda a (S)erža — nepřátelé
Úkol: Rozmístit lidi do taxi tak, aby Max(přátelé) a Min(nepřátelé)
Hodnocení: L = (počet přátel) — (počet nepřátel) pro každou variantu rozmístění
DŮLEŽITÉ: Předpokládejme, že neexistují žádné heuristiky, optimální řešení neexistuje. V tomto případě se úkol řeší pouze úplným procházením variant.
Řešení na běžném počítači
Jak tento úkol řešit na běžném (super)počítači (nebo clusteru) — je jasné, že je třeba projít v cyklu všechny možné varianty.. Pokud máme multiprocesorový systém, můžeme paralelizovat výpočet řešení na několik procesorů a pak shromáždit výsledky.
Máme 2 možné varianty umístění (taxi 0 a taxi 1) a 3 osoby. Prostor řešení 2^3 = 8. Zkontrolovat 8 variant lze dokonce na kalkulačce, to není problém. A teď úlohu ztížíme — máme 20 lidí a dva autobusy, prostor řešení 2^20 = 1 048 576. Taky nic složitého. Zvětšíme počet lidí o 2,5krát — vezmeme 50 lidí a dva vlaky, prostor řešení nyní 2^50 = 1.12 x 10^15. U běžného (super)počítače už začínají vážné problémy. Zvětšíme počet lidí na 2krát, 100 lidí nám dá už 1.2 x 10^30 možných variant.
Všechno, za rozumný čas tuto úlohu nelze spočítat.
Připojujeme superpočítač
Nejvýkonnější počítač v současnosti — číslo 1 z , to je , s výkonem 122 . Předpokládejme, že k výpočtu jedné varianty nám stačí 100 operací, pak k vyřešení úlohy pro 100 lidí budeme potřebovat:
(1.2 x 10^30 100) / 122×10^15 / (606024365) = 3 x 10^37 let.
Jak vidíme, při zvyšování dimenze vstupních dat prostor řešení roste podle mocninného zákona, v obecném případě pro N bitů máme 2^N možných variant řešení, které při relativně malém N (100) dávají nepřepočitatelný (na současné technologické úrovni) prostor řešení.
Existují alternativy? Jak jste už uhodli, ano, existují.
Ale než se dostaneme k tomu, jak a proč kvantové počítače umožňují efektivně řešit podobné úlohy, pojďme si na chvíli připomenout, co je pravděpodobnostní rozdělení. Nebojte se, článek je přehledový, nebude tu tvrdá matematika, vystačíme si s klasickým příkladem s pytlem a kuličkami.
Trochu kombinatoriky, teorie pravděpodobností a podivného experimentátora
Vezměme pytel a vložme do něj 1000 bílých a 1000 černých kuliček. Budeme provádět experiment — vytahovat kuličku, zapisovat barvu, vracet kuličku do pytle a míchat kuličky v pytli.
Provedli jsme experiment 10krát, vytáhli 10 černých kuliček.Možné? Naprosto. Dává nám tato vzorka nějaké rozumné představy o skutečném rozdělení v pytli? Očividně ne. Co je třeba udělat — správně, ponovit experiment milionkrát a spočítat frekvence výskytu černých a bílých kuliček. Zjistíme například 49.95% černých a 50.05% bílýchV tomto případě je již více méně jasná struktura rozdělení, ze kterého bereme vzorky (vytahujeme jednu kuličku).
Hlavní, co je třeba pochopit, je, že samý experiment má pravděpodobnostní povahu, jedním vzorkem (kuličkou) nezjistíme skutečnou strukturu rozdělení, musíme experiment několikrát opakovat a zprůměrovat výsledky.
Přidáme do našeho pytlíku 10 červených a 10 zelených kuliček (chyby). Experiment opakujeme 10krát. Vjsem vytáhli 5 červených a 5 zelených.Je to možné? Ano. Můžeme něco říct o skutečném rozdělení — Ne. Co je třeba udělat — no, chápeš.
Pro získání představy o struktuře pravděpodobnostního rozdělení je třeba mnohokrát vzorkovat jednotlivé výstupy z tohoto rozdělení a zprůměrovat výsledky.
Spojujeme teorii s praxí
Teď místo černých a bílých kuliček vezmeme biliardové koule a dáme je do pytlíku 1000 koulí s číslem 2, 1000 s číslem 7 a 10 koulí s jinými čísly.Představme si experimentátora, který je vyškolen v nejjednodušších činnostech (vytáhnout kouli, zapsat číslo, vrátit kouli zpět do pytlíku, promíchat kuličky v pytlíku) a dělá to za 150 mikrosekund. Takový experimentátor na drogách (není to reklama na drogy!!!). Potom za 150 sekund může provést náš experiment 1 milionkrát a poskytnout nám výsledky průměrování.
Usadili jsme experimentátora, dali mu pytlík, otočili se, počkali 150 sekund — dostali jsme:
číslo 2 — 49.5%, číslo 7 — 49.5%, ostatní čísla v sumě — 1%.
Ano, všechno je správně, náš pytlík — to je kvantový počítač s algoritmem, který řeší náš úkol, a kuličky — možné varianty řešení. Protože existují dvě správné řešení, kvantový počítač nám náhodně vydá jakékoli z těchto možných řešení, a 0.5% (10/2000) chyb, o kterých si později promluvíme.
Pro získání výsledku práce kvantového počítače je třeba mnohokrát spustit kvantový algoritmus na stejném vstupním souboru dat a zprůměrovat výsledek.
Škálovatelnost kvantového počítače
Teď si představme, že pro úlohu, ve které se účastní 100 lidí (prostor řešení 2^100 Pamatujeme na to), správných řešení je také pouze dvě. Když vezmeme 100 qubitů a napíšeme algoritmus, který počítá naši cílovou funkci (L, viz výše) na těchto qubitech, získáme pytel, ve kterém bude 1000 míčků s číslem první správné odpovědi, 1000 s číslem druhé správné odpovědi a 10 míčků s jinými čísly. A náš experimentátor nám za stejných 150 sekund poskytne odhad pravděpodobnostního rozdělení správných odpovědí..
Doba běhu kvantového algoritmu (s některými předpoklady) se dá považovat za konstantní O(1) vzhledem k dimenzi prostoru řešení (2^N).
A právě tato vlastnost kvantového počítače — konstanta doby běhu vzhledem k rostoucí složitosti prostoru řešení podle mocninného zákona, je klíčová.
Qubit a paralelní světy
Jak to vlastně funguje? Co umožňuje kvantovému počítači tak rychle provádět výpočty? Vše závisí na kvantové povaze qubitu.
Podívejte, říkali jsme, že qubit jako kvantový objekt realizuje jedno ze dvou svých stavů při pozorování, ale v „živé přírodě“ se nachází v superpozici stavů, tedy se nachází ve obou svých krajních stavech současně (s určitou pravděpodobností).
Vezměme si (A)ndreje a představme si jeho stav (v jakém je dopravním prostředku — 0 nebo 1) jako qubit. Pak nám vznikne (v kvantovém prostoru) dva paralelní světy, v jednom (A) sedí v taxíku 0, v druhém světě — v taxíku 1. Současně ve dvou taxících, ale s určitou pravděpodobností ho najít v každém z nich při pozorování.
Vezměme si (V)olodu a také si představme jeho stav jako qubit. Vzniknou dva další paralelní světy. Ale zatím tyto dvojice světů (A) a (V) nikterak neinteragují. Co je třeba udělat, aby vznikl propojený systém? Správně, je třeba tyto qubity propojit (zamotat). Bereme a zamotáváme (A) s (V) — dostáváme kvantový systém ze dvou qubitů (A, V), realizující uvnitř sebe čtyři vzájemně závislé paralelní světy. Přidáváme (S)ergje a dostáváme systém ze tří qubitů (ABC), realizující osm vzájemně závislé paralelních světů.
Podstatou kvantových výpočtů (realizace řetězce kvantových hradel nad systémem propojených qubitů) je skutečnost, že výpočty probíhají ve všech paralelních světech současně.
A nezáleží na tom, kolik jich máme, 2^3 nebo 2^100, kvantový algoritmus se provede za konečný čas nad všemi těmito paralelními světy, a poskytne nám výsledek, který představuje vzorek z pravděpodobnostního rozdělení odpovědí algoritmu.
Pro lepší pochopení si můžeme představit, že kvantový počítač na kvantové úrovni spouští 2^N paralelních procesů řešení,, z nichž každý pracuje na jednom možném variantě, pak shromáždí výsledky práce — a poskytne nám odpověď ve formě superpozice řešení (pravděpodobnostního rozdělení odpovědí), ze kterého pokaždé (při každém experimentu) vzorkujeme jedno.
Zapamatujte si čas potřebný našemu experimentátorovi (150 μs) k provedení experimentu, to se nám bude hodit později, když budeme mluvit o hlavních problémech kvantových počítačů a čase dekoherence.
Kvantové algoritmy
Jak již bylo zmíněno, běžné algoritmy založené na binární logice nejsou použitelné na kvantovém počítači, který využívá kvantovou logiku (kvantové brány). Musely se vymyslet nové, které plně využívají potenciál zakotvený v kvantové povaze výpočtů.
Nejznámější algoritmy k dnešnímu dni jsou:
Na rozdíl od klasických, kvantové počítače nejsou univerzální.
Doposud bylo nalezeno jen omezené množství kvantových algoritmů.
Děkuji za odkaz na , místo, kde, podle autorových tvrzení (), jsou shromážděny a stále se shromažďují nejlepší představitelé kvantově-algoritmického světa.
V tomto článku nebudeme podrobně rozebírat kvantové algoritmy, na internetu je mnoho skvělých materiálů na jakékoli úrovni obtížnosti, ale stručně si projít tři nejznámější je přesto nutné.
Shorův algoritmus.
Nejznámějším kvantovým algoritmem je (vymyslel ho v roce 1994 anglický matematik ), který je zaměřen na řešení úlohy rozkladu čísel na prvočinitele (úloha faktorizace, diskrétního logaritmu).
Právě tento algoritmus je uváděn jako příklad, když se píše o tom, že vaše bankovní systémy a hesla brzy budou prolomena. Vzhledem k tomu, že délka používaných klíčů není menší než 2048 bitů, čas pro šapku ještě nepřišel.
K dnešnímu dni více než skromné. Nejlepší výsledky faktorizace pomocí Shorova algoritmu — čísla a , což je výrazně méně než 2048 bitů. Pro ostatní výsledky z tabulky byl použit jiný výpočet, ale i nejlepší výsledek podle tohoto algoritmu (291311) je stále vzdálen od reálného použití.
Více o Shorově algoritmu si můžete přečíst například. O praktické implementaci — .
Jedním z složitosti a potřebné síly pro faktorizaci čísla o 2048 bitech je počítač s . Můžeme spát v klidu.
Groverův algoritmus
— řešení úlohy prohledávání, tedy nalezení řešení rovnice F(X) = 1, kde F je od n proměnných. Byl navržen americkým matematikem v .
Groverův algoritmus může být použit k nalezení a číselné řady. Kromě toho může být použit pro řešení úloh prostřednictvím vyčerpávajícího hledání mezi množstvím možných řešení. To může znamenat výrazné zvýšení rychlosti ve srovnání s klasickými algoritmy, i když neposkytuje „“ v obecném smyslu.
Více si můžete přečíst, nebo . Ještě existuje dobré vysvětlení algoritmu na příkladu krabic a míče, ale bohužel, z důvodů nezávislých na komkoliv, se mi tento web v Rusku neotevře. Pokud máte také zablokován, zde je stručné shrnutí:
Groverův algoritmus. Představte si, že máte N kusů číslovaných uzavřených krabic. Všechny jsou prázdné, kromě jedné, ve které se nachází míček. Vaším úkolem je zjistit číslo krabice, ve které se míček nachází (toto neznámé číslo se často označuje písmenem w).
Jak tuto úlohu vyřešit? Nejhloupějším způsobem je postupně otevírat krabice a dříve nebo později narazíte na krabici s míčkem. Kolik krabic je potřeba průměrně zkontrolovat, než bude objevena krabice s míčkem? Průměrně je třeba otevřít přibližně polovinu krabic N/2. Klíčové je, že pokud zvýšíme počet krabic 100krát, tak se stejně 100krát zvýší i průměrný počet krabic, které je potřeba otevřít, než bude nalezena krabice s míčkem.
Nyní si vyjasníme ještě jednu věc. Představme si, že krabice neotevíráme sami rukama a nekontrolujeme přítomnost míčku v každé z nich, ale máme nějakého prostředníka, kterého nazveme Oroskop (Oracle). Říkáme Oroskopu – „zkontroluj krabici číslo 732“, a Oroskop poctivě zkontroluje a odpoví „v krabici číslo 732 míček není“. Namísto toho, abychom říkali, kolik krabic bychom měli průměrně otevřít, říkáme „kolikrát průměrně musíme kontaktovat Oroskopa, abychom našli číslo krabice s míčkem“
Ukazuje se, že pokud tuto úlohu s krabicemi, míčkem a Oroskopem převedeme do kvantového jazyka, máme úžasný výsledek: pro nalezení čísla krabice s míčkem mezi N krabicemi potřebujeme Oroskopa oslovit pouze přibližně SQRT(N)krát!
To znamená, že složitost úkolu procházení pomocí Groverova algoritmu se snižuje na druhou odmocninu.
Deutsch-Joshi algoritmus
Deutschův — Jozhův algoritmus (také zmiňovaný jako Deutschův — Jozův algoritmus) — [kvantový algoritmus](), navržený), navrhl a v kvantových počítačích . _
Můžete si také přečíst
. Jednodušší vysvětlení: Deutschův algoritmus (Deutsch — Jozhův) je založen na procházení, ale umožňuje to dělat rychleji než obvykle. Představte si, že na stole leží mince a je třeba zjistit, zda je falešná, nebo ne. K tomu je potřeba se na minci podívat dvakrát a určit: „orel“ a „panna“ – je pravá, dva „orli“, dvě „panny“ – je falešná. Takže pokud použijete kvantový Deutschův algoritmus, lze toto určení provést jedním pohledem – měřením.
Při návrhu a provozování kvantových počítačů čelí vědci a inženýři obrovskému množství problémů, které se v současné době řeší proměnlivým úspěchem. Podle
Problémy kvantových počítačů
a také zde (věc, kterou lze identifikovat, je následující řada problémů:
- Citlivost na prostředí a interakci s prostředím
- Nahromadění chyb při výpočtech
- Obtíže s počátečním inicializováním stavů qubitů
- Obtíže se vytvářením vícequbitových systémů
Silně doporučuji přečíst článek “”, zejména komentáře k němu.
Pojďme uspořádat všechny hlavní problémy do tří velkých skupin a podívat se blíže na každou z nich:
Dekoherece
.
Kvantový stav velmi křehká věc, qubity v zapleteném stavu jsou extrémně nestabilní, jakýkoliv vnější zásah může tuto vazbu zničit (a ničí). Změna teploty o drobný zlomek stupně, tlak, proletějící náhodný foton — to všechno destabilizuje náš systém.
Pro řešení tohoto problému se staví nízkoteplotní sarkofágy, ve kterých teplota (-273.14 stupně Celsia) je trochu nad absolutní nulou, s maximální izolací vnitřní komory s procesorem od všech (možných) vlivů vnějšího prostředí.
Maximální doba života kvantového systému složeného z několika zapletených qubitů, ve které si zachovává své kvantové vlastnosti a může být použita k provádění výpočtů, se nazývá dobou dekoherence.
V současnosti doba dekoherence v nejlepších kvantových řešeních činí přibližně desítky a stovky mikrosekund.
Existuje skvělý , na kterém si můžete prohlédnout všech vytvořených kvantových systémů. V tomto článku jsou pro příklad uvedeny pouze dva špičkové procesory — od IBM a od . Jak vidíme, doba dekoherence (T2) nepřekračuje 200 µs.
Nenašel jsem přesné údaje o Sycamore, ale v samotném jsou uvedena dvě čísla — 1 milion výpočtů za 200 sekund, na jiném místě — za 130 sekund bez ztrát na řídících signálech a podobně. V každém případě nám to dává dobu dekoherence kolem 150 µs. Pamatujte na našeho experimentátora s pytlem? Ну так вот он.
| Název počítače | N Qubity | Max spárované | T2 (µs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
Čím nám hrozí dekoherence?
Hlavní problém je v tom, že během 150 µs začnou naše výpočetní systémy z N zapletených qubitů vydávat na výstupu místo pravděpodobnostního rozložení správných řešení — pravděpodobnostní bílý šum.
To znamená, že musíme:
- Inicializovat systém qubitů
- Provést výpočet (řetězec obvodových operací)
- Přečíst výsledek
A udělat to všechno za 150 μs. Pokud ne, výsledek se promění v dýni.
Ale to ještě není všechno...
Chyby
Jak jsme již zmínili, kvantové procesy a kvantové výpočty mají pravděpodobnostní povahu, nemůžeme si být jisti na 100% ničím, pouze s určitou pravděpodobností. Situaci zhoršuje také to, že kvantové výpočty jsou náchylné k chybám. Hlavní typy chyb při kvantových výpočtech jsou:
- Chyby dekoherence, způsobené složitostí systému a interakcí s vnějším prostředím
- Chyby výpočetních hradel (způsobené kvantovou povahou výpočtů)
- Chyby čtení finálního stavu (výsledku)
Chyby související s dekoherencí, vznikají okamžitě, jakmile jsme zapletli naše qubity a začali provádět výpočty. Čím více qubitů zapletáme, tím složitější je systém, a tím snáze jej zničíme. Technologické úpravy jako nízkoteplotní sarkofágy, chráněné komory, jsou zaměřeny na snížení počtu chyb a prodloužení doby dekoherence.
Chyby výpočetních hradel — jakákoliv operace (obvod) nad qubity může s určitou pravděpodobností skončit chybou, a pro realizaci algoritmu musíme provést stovky obvodů, takže si představte, co dostaneme na konci provádění našeho algoritmu. Klasická odpověď na otázku — 'Jaká je pravděpodobnost potkat dinosaura v výtahu?' — je 50x50, buď potkáte, nebo ne.
Problém je ještě zhoršen tím, že standardní metody korekce chyb (duplikace výpočtů a průměrování) v kvantovém světě nefungují kvůli teorému o zákazu klonování. Pro v kvantových výpočtech bylo nutné vymyslet Hlavně vezmeme N běžných qubitů a uděláme z nich 1 logický qubit s nižší úrovní chyb.
Ale zde vzniká jiný problém — celkový počet qubitů.Podívejte se, předpokládejme, že máme procesor se 100 qubity, z nichž 80 qubitů je zabráno korekcí chyb, pak nám pro výpočty zůstává pouze 20.
Chyby čtení finálního výsledku — jak si pamatujeme, výsledek kvantových výpočtů je nám prezentován ve formě pravděpodobnostního rozdělení odpovědíAle čtení konečného stavu může také skončit chybou.
Na tom samém existují srovnávací tabulky procesorů podle úrovní chyb. Pro srovnání vezmeme stejné procesory, jaké byly v předchozím příkladu — IBM a :
| Computer | 1-Qubit Gate Fidelity | 2-Qubit Gate Fidelity | Readout Fidelity |
| IBM Q System One | 99.96% | 98.31% | — |
| Google Sycamore | 99.84% | 99.38% | 96.2% |
Zde — míra podobnosti dvou kvantových stavů. Úroveň chyby lze zjednodušeně chápat jako 1-Fidelity. Jak vidíme, chyby na 2-qubitových bránách a chyby při čtení jsou hlavními překážkami při provádění složitých a dlouhých algoritmů na současných kvantových počítačích.
. Jednodušší vysvětlení: od pro řešení problému opravy chyb.
Architektura procesoru
Teoreticky budujeme a operujeme se schématy tvořenými desítkami zapletených qubitů, v reálnosti je to složitější. Všechny současné kvantové čipy (procesory) jsou navrženy tak, aby poskytovaly bezproblémové zapletení jednoho qubita pouze se svými sousedy, kterých je maximálně šest.
Pokud však chceme zaplést 1. qubit, dejme tomu, s 12., budeme muset vytvořit řetězec dalších kvantových operací, zapojit další qubity a další, což zvyšuje celkovou úroveň chyb. A nezapomínejte na čas dekoherence, možná v okamžiku, kdy dokončíte propojení qubitů do požadovaného schématu, čas vyprší a celé schéma se promění v pěkný generátor bílého šumu..
Také nezapomínejte, že architektura všech kvantových procesorů je různá, a program napsaný v emulátoru v režimu "propojení všech se všemi" bude třeba "překompilovat" do architektury konkrétního čipu. Existují dokonce pro provedení této operace.
Maximální propojení a maximální počet qubitů pro ty nejlepší čipy:
| Název počítače | N Qubity | Max spárované | T2 (µs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
A pro srovnání, tabulka s údaji z předchozí generace procesorů.Porovnejte počet qubitů, čas dekoherence a procento chyb s tím, co máme nyní u nové generace. Pokrok se stále pozvolna, ale přece pohybuje.
Takže:
- V současné době neexistují plně propojené architektonické schémata s > 6 qubity.
- Aby bylo možné na reálném procesoru propojit qubit 0 s, například, 15., může být zapotřebí několik desítek dalších operací.
- Více operací -> více chyb -> větší vliv dekoherence.
Závěry
Dekoherece — Prokrustovo lože moderních kvantových výpočtů. Do 150 μs musíme vměstnat všechno:
- Inicializaci počátečního stavu qubitů
- Výpočet úlohy s použitím kvantových hradel
- Provést korekci chyb, abychom získali smysluplný výsledek
- Přečíst získaný výsledek
Zatím jsou výsledky neúspěšné, ačkoli tvrdí, že dosáhli 0.5 s doby udržení koherence na kvantovém počítači založeném na :
Měříme čas koherence qubitu přes 0,5 s a s magnetickým stíněním očekáváme, že se to zlepší na více než 1000 s
O této technologii si můžete ještě přečíst nebo například, .
Situaci komplikuje také to, že při provádění složitých výpočtů je nutné používat kvantové schémata korekce chyb, což také ukrajuje čas a dostupné qubity.
A konečně, moderní architektury neumožňují s minimálními náklady realizovat schémata pro provázanost lépe než 1 ku 4 nebo 1 ku 6.
Cesty k řešení problémů
Pro řešení výše uvedených problémů se v současné době používají následující přístupy a metody:
- Použití kryokamer s nízkými teplotami (10 mK (–273,14 °C))
- Použití maximálně chráněných procesorových bloků vůči vnějším vlivům
- Použití systémů kvantové korekce chyb (Logický qbit)
- Použití optimalizátorů při programování schémat pro konkrétní procesor
Také se provádějí výzkumy zaměřené na prodloužení doby dekoherece, hledání nových (a vylepšování známých) fyzikálních realizací kvantových objektů, optimalizaci schémat korekce a další a další. Pokrok je, ale zatím jde pomalu, velmi, velmi pomalu.
D-Wave
2000-qubitový počítač D-Wave 2000Q. Zdroj:
Na pozadí prohlášení Google o dosažení kvantové supremacy s využitím procesoru s 53 qubity, a od společnosti D-Wave, kde počet qubitů se počítá na tisíce, poněkud matou. No, opravdu, pokud 53 qubitů dokázalo dosáhnout kvantové supremacy, co pak může s 2048 qubity? Ale není to tak jednoduché…
Stručně řečeno (převzato z wikipedie):
Počítače fungují na principu (), mohou řešit velmi omezenou podskupinu úloh optimalizace a nejsou vhodné pro implementaci tradičních kvantových algoritmů a kvantových hradel.
Podrobnosti si můžete přečíst například , (pozor, nemusí být přístupné z Ruska), nebo u v z jeho . Ostatně, velmi doporučuji si přečíst jeho blog, je tam spousta dobrého materiálu.
Od samého začátku oznámení vyvstávaly ve vědecké komunitě otázky ohledně počítačů D-Wave. Například v roce 2014 IBM zpochybnila, že D-Wave Došlo to tak daleko, že v roce 2015 Google ve spolupráci s NASA zakoupil jeden z těchto kvantových počítačů a po výzkumech , že ano, počítač funguje a řeší úlohy rychleji než běžný. O prohlášení Google se můžete dočíst a například .
Hlavní je, že počítače D-Wave, se svými stovkami a tisíci kubitů, nelze použít k výpočtu a spuštění kvantových algoritmů. Nelze na nich spustit například Shorův algoritmus. Vše, co mohou, je využít určité kvantové mechanismy k řešení specifických optimalizačních úloh. Lze říci, že D-Wave je něco jako kvantový ASIC pro konkrétní úlohu.
Trocha o emulaci kvantových počítačů
Kvantové výpočty lze emulovat na běžném počítači. Vždyť skutečně, :
- Stav kubitu lze komplexním číslem, potřebujícím od 2^32 do 2^64 bitů (8-16 bajtů) v závislosti na architektuře procesoru.
- Stav N propojených kubitů lze představit jako 2^N komplexních čísel, tj. 2^(3+N) pro 32-bitovou architekturu a 2^(4+N) pro 64-bitovou.
- Kvantovou operaci nad N kubity lze představit maticí 2^N x 2^N.
Pak:
- Pro uchování emulovaných stavů 10 kubitů je potřeba 8 KB.
- Pro uchování stavů 20 kubitů je potřeba 8 MB.
- Pro uchování stavů 30 kubitů je potřeba 8 GB.
- Pro uchování stavů 40 kubitů je potřeba 8 TB.
- Pro uchování stavů 50 kubitů je potřeba 8 PB a tak dále.
Pro srovnání, () má na sobě pouze 2.8 PB paměti.
— 49 kubitů, které byly nastaveny minulý rok na největším čínském superpočítači ()
Limit simulace kvantového počítače na klasických systémech je určen množstvím RAM potřebnou pro uchování stavu kubitů.
Doporučuji si také přečíst . Odtud:
Co se týče operací — pro přesnou emulaci schématu na 49 qubitů z nějakých 39 „taktech“ (nezávislé vrstvy hradel) 2^63 komplexních násobení — 4 PFlops superpočítače po dobu 4 hodin
Emulace kvantového počítače na více než 50 qubitů na klasických systémech se považuje za neproveditelnou v rozumném čase. Částečně kvůli tomuto faktu Google použil pro svůj experiment s kvantovou převahou procesor s 53 qubity.
Kvantové výpočetní převaha.
Wikipedia nám poskytuje následující definici kvantového počítačového přebytku:
Kvantové převahování — schopnost zařízení řešit problémy, které klasické počítače prakticky nedokážou vyřešit.
Fakticky znamená dosažení kvantového přebytku, že například faktorizaci velkých čísel pomocí Shorova algoritmu lze vyřešit za přiměřenou dobu, nebo je možné emulovat na kvantové úrovni složité chemické molekuly, a tak dále. Nová éra tedy začala.
Ale ve formulaci definice je určitá skulina, “které klasické počítače prakticky nedokážou vyřešit”. Fakticky to znamená, že pokud vytvoříte kvantový počítač s více než 50 qubity a spustíte na něm určité kvantové schéma, pak, jak jsme zvažovali výše, výsledek práce tohoto schématu nebude možno emulovat na běžném počítači. To znamená, že klasický počítač nebude schopen reprodukovat výsledek práce takového schématu.
Je takový výsledek skutečným kvantovým přebytkem či nikoli, je spíše filozofická otázka. Ale je třeba porozumět tomu, co Google udělal a na čem je založeno jeho musí.
Prohlášení Google o dosažení kvantového přebytku
54-qubitový procesor Sycamore
Takže v říjnu 2019 vývojáři Google zveřejnili v odborném časopise Nature článek „“. Autoři oznámili dosažení kvantového přebytku poprvé v historii pomocí 54-qubitového procesoru „Sycamore“.
Na internetu se v článcích často zmiňuje Sycamore jako 54-qubitový procesor, tak i jako 53-qubitový. Pravda je taková, že podle , procesor fyzicky sestává z 54 kubitů, ale jeden z nich je nefunkční a byl vyřazen z provozu. Takže ve skutečnosti máme procesor s 53 kubity.
Na internetu se ihned materiálů na toto téma, jejichž intenzita se pohybovala od do .
Následně zaměstnanci oddělení kvantových výpočtů společnosti IBM uvedli, že . Ve společnosti tvrdí, že běžný počítač zvládne tento úkol v nejhorším případě za 2,5 dne, a přitom bude získaný výsledek přesnější než u kvantového počítače. Tento závěr byl učiněn na základě teoretické analýzy několika metod optimalizace.
A samozřejmě, ve svém se tímto prohlášením nemohl nezabývat. Jeho spolu se všemi odkazy a stojí jako obvykle za to strávit nad nimi čas. Na Habr tohoto FAQ a nezapomeňte si přečíst komentáře, tam jsou odkazy na předběžné dokumenty, které unikly na Internet před oficiálním oznámením.
Co tedy Google ve skutečnosti udělal? Pro podrobné porozumění si přečtěte Aaronsonův text, ale stručně to zní takto:
Mohu vám to samozřejmě říct, ale cítím se při tom hloupě. Výpočet vypadá takto: experimentátor generuje náhodný kvantový schéma S (tj. náhodnou sekvenci 1-kubitových a 2-kubitových – mezi blízkými sousedy – hradel s hloubkou například 20, které působí na 2D síti n=50-60 kubitů). Poté experimentátor pošle S na kvantový počítač a požádá ho, aby aplikoval S na počáteční stav z 0, změřil výsledek v bázi {0,1}, poslal zpět n-bitsovou pozorovanou sekvenci (řetězec) a opakoval to několikrát tisíc nebo milionkrát. Nakonec, používajíc své znalosti o S, experimentátor provádí statistickou kontrolu souladu výsledku s očekávaným výstupem od kvantového počítače.
Velmi stručně:
- Vytváří se náhodné schéma délky 20 ze 53 kubitů pomocí hradel
- Schéma se spouští s počátečním stavem [0…0] na provedení
- Výstup schématu představuje náhodný bitový řetězec (vzorek)
- Rozdělení výsledku není náhodné (interference)
- Rozdělení získaných vzorků se porovnává s očekávaným
- Dělá se závěr o kvantové převaze
To znamená, že Google realizoval syntetický úkol na 53-qubitovém procesoru a své prohlášení o dosažení kvantové převahy zakládá na faktu, že emulace takového procesoru na standardních systémech za rozumný čas je nemožná.
Pro pochopení — v této části nijak nezpochybňuji dosažení Google, inženýři jsou skutečně skvělí, a otázka, zda lze to považovat za skutečnou kvantovou převahu nebo ne, jak již bylo řečeno dříve, je spíše filozofická než inženýrská. Ale je třeba chápat, že dosáhnout takového výpočetního převýšení neznamená, že jsme se o krok přiblížili ke spuštění Shorova algoritmu na číslech s 2048 bity.
Shrnutí
Kvantové počítače a kvantové výpočty jsou velmi slibnou, velmi mladou a zatím málo použitelnou v průmyslovém měřítku oblastí informačních technologií.
Rozvoj kvantových výpočtů umožní (někdy) řešit úkoly:
- Modelování složitých fyzikálních systémů na kvantové úrovni
- Nerozlučitelné na běžném počítači kvůli výpočetní složitosti
Hlavní problémy při vytváření a provozování kvantových počítačů:
- Dekoherece
- Chyby (dekoherence a hradlové)
- Architektura procesorů (plně propojené schémata qubitů)
Stav věcí v tuto chvíli:
- Ve skutečnosti — nejzákladnější .
- SKUTEČNÝ komerční provoz zatím neexistuje (a není jasné, kdy bude)
Co může pomoci:
- Nějaký fyzický objev, který sníží náklady na obvody a provoz procesorů
- Objev něčeho, co v pořadí zvýší čas dekoherence a/nebo sníží počet chyb
Podle mého názoru (výhradně osobní názor), v současné vědecké paradigmě znalostí nedosáhneme významných pokroků v rozvoji kvantových technologií, zde je třeba kvalitního průlomu v nějaké oblasti fundamentální či aplikované vědy, který by dal impuls novým myšlenkám a metodám.
Ale zatím - shromažďujeme zkušenosti v kvantovém programování, sbíráme a vytváříme kvantové algoritmy, testujeme nápady a další a další. Čekáme na průlom.
Závěr
V tomto článku jsme probrali hlavní milníky ve vývoji kvantových výpočtů a kvantových počítačů, objasnili princip jejich fungování, prozkoumali hlavní problémy, kterým čelí inženýři při vývoji a provozu kvantových procesorů, a také jsme se podívali na to, co skutečně představují mnohokubitové počítače D-Wave a nedávné prohlášení Googlu o dosažení kvantové nadřazenosti.
Otázky programování kvantových počítačů (jazyky, přístupy, metody atd.) a otázky týkající se konkrétní fyzické realizace procesorů, jako je řízení qubitů, jejich propojení, čtení atd., zůstaly za scénou. Možná to bude téma dalšího článku nebo článků.
Děkuji za pozornost, doufám, že tento článek bude někomu užitečný.
(C)
Poděkování
za korekturu a poznámky k původnímu textu, stejně jako za článek
za informačně bohaté komentáře k , a nejen k ní, které mi v mnoha ohledech pomohly pochopit tuto skládačku.
Všem autorům článků a publikací, materiály kterých byly použity při psaní tohoto článku.
Seznam zdrojů
Články o aktuální situaci od [The National Academies Press]
Články z Habra (náhodně seřazené)
Neuspořádané (ale stejně zajímavé) články z hlubin internetu
Kurzy a přednášky
Zdroj: habr.com
