Kvantkompuuterid ja kvantarvutused on uus , mis on lisandunud meie infokeskkonda koos , ja teiste kõrgtehnoloogiliste mõistetega. Sellegipoolest ei ole mul õnnestunud leida internetist materjali, mis aitaks mul kokku panna mõistatuse nimega “kuidas kvantkompuutrid töötavad”. Jah, on palju suurepäraseid töid, sealhulgas ka Habr's (vt. ), mille kommentaarid on nagu tavaliselt veelgi informatiivsemad ja kasulikumad, kuid pilt peas, nii öelda, ei saanud kokku.
Hiljuti tulid minu juurde kolleegid ja küsisid: “Kas sa mõistad, kuidas kvantkompuuter töötab? Kas sa saad meile rääkida?” Ja siis sain aru, et probleem ainulaadse pildi kokkupanemises on mitte ainult minu mure.
Seetõttu tehti katse kokku koguda teave kvantkompuutrite kohta kooskõlalisse loogilisse skeemi, kus põhitase, ilma sügavale matemaatikasse ja kvantmaailma struktuuri sukeldumata,, selgitatakse, mis on kvantkompuuter, millistel printsiipidel see töötab ja millised probleemid seisavad teadlaste ees selle loomisel ja kasutamisel.
Sisukord
Märkus
Autor ei ole kvantarvutuste spetsialist ning artikli sihtrühm on samasugused IT-spetsialistid, mitte kvantspetsialistid, kes soovivad samuti kokku panna pilti nimega “Kuidas kvantkompuutrid töötavad”. Selle taga on paljusid mõisted artiklis teadlikult lihtsustatud parema arusaamise saamiseks kvanttehnoloogiatest “põhitase” tasemel, kuid ilma .
Artiklis kasutatakse mõnes osas materjale teistest allikatest, Kusagil, kus see võimalik oli, on lisatud otselinke ja viiteid originaaltekstile, tabelitele või piltidele. Kui kuskil on midagi (või kedagi) unustatud, palun kirjutage - parandame.
Sissejuhatus
Selles peatükis vaatame lühidalt, kuidas kvantajastu algas, mis oli ajendi allikas kvantaarvutite idee tekkimiseks, kes (millised riigid ja ettevõtted) on hetkel selles valdkonnas juhtrollis, ning räägime ka lühidalt peamistest kvantcomputing'i arengusuundadest.
Kuidas kõik algas
Kvantajastu alguseks peetakse 1900. aastat, kui M. Planck esmakordselt esitas , et energia ei vabane ega imendu pidevalt, vaid eraldi kvantidena (osakestena). Seda ideed arendasid edasi mitmed tolleaegsed silmapaistvad teadlased — Bohr, Einstein, Heisenberg, Schrödinger, mis lõpuks viis sellise teaduse nagu tekkeni. Internetis on palju häid materjale kvantfüüsika kui teaduse arengust, kuid selles artiklis ei peatume sellele pikalt, ent dateerimine, millal me astusime uude kvantajastusse, oli vajalik.
Kvantfüüsika on toonud meie tavapärasesse ellu palju leiutisi ja tehnoloogiaid, ilma milleta on praegu raske ette kujutada ümbritsevat maailma. Näiteks laser, mida kasutatakse kõikjal, alates kodumasinatest (laserite nivelderid jne) kuni kõrgtehnoloogiliste süsteemideni (laserid nägemise korrigeerimiseks, tervitades ). Loomulikult oleks loogiline, et varem või hiljem tuleb kellelgi mõte kasutada kvant-süsteeme arvutustes. Ja siis seda juhtus 1980. aastal.
Wikipedia viitab sellele, et esmakordselt väljendas kvant-arvutiteideed 1980. aastal meie teadlane Yuri Manin. Kuid sellest hakati tõeliselt rääkima alles 1981. aastal, kui tuntud R. Feynman oma , märkis, et kvant-süsteemi evolutsiooni ei ole võimalik klassikalisel arvutil efektiivselt modelleerida. Ta pakkus välja elementaarse mudeli , mis suudab seda modelleerimist läbi viia.
Internetis on , kus läbi vaadates akadeemiliselt ja üksikasjalikult, vaatame meie kiirelt üle:
Peamised verstapostid kvantkompuutrite loomise ajaloos:
- [1994]. P. Shor. Kõrvaldatud
- [1998]. Loodi
- [2001]. IBM esitles arvu 15 faktoriseerimiseks
- [2007-2016]. loodud ja arendatud arvuti, millel on 128-2000 kubiti
- [2012]. Kaljfornia Ülikoolis rakendati
- [2016]. Google 9-kubiti kompuutris
- [2017]. (kolm aatomit)
- [2019]. . 20-kubiti kompuuter pilves
- [2019]. . 53-kubiti kompuuter. ?
Nagu näete, on möödunud 17 aastat (1981 kuni 1998) ideest selle esimese rakendamiseni 2-kubiti kompuutris ning 21 aastat (1998 kuni 2019), kuni kubitite arv tõusis 53-ni. Vaja läks 11 aastat (2001 kuni 2012), et parandada Shori algoritmi tulemuste täitmist (me jääme sellele põhjalikumalt hiljem) numbrilt 15 numbrile 21. Samuti jõudsime vaid kolm aastat tagasi selleni, et rakendada seda, millest rääkis Feynman, ja õppida modelleerima lihtsamaid füüsikalisi süsteeme.
Kvantarvutuse arendamine toimub aeglaselt. Teadlastel ja inseneridel on ette keerulised probleemid, kvantolekud on väga lühiajalised ja habras, ning et neid piisavalt kaua säilitada arvutuste tegemiseks, on vajalikud 10 miljoni dollari väärtuses sarcofogid, kus hoitakse temperatuuri pisut üle absoluutnulli ning mis on maksimaalselt kaitstud väliste mõjude eest. Edasi räägime neist ülesannetest ja probleemidest üksikasjalikumalt.
Juhtivad mängijad
Selle osa slaidid on saadud artiklist , teaduri Alexei Fedorovilt. Lubage mul tsiteerida:
Kõik tehnoloogiliselt edukad riigid tegelevad praegu aktiivselt kvanttehnoloogiate arendamisega. Nende uuringuteks investeeritakse tohutult ressurssi, luuakse spetsiaalsed kvanttehnoloogiate toetamise programmid.
Kvantvõistluses osalevad mitte ainult riigid, vaid ka eraettevõtted. Kokku on Google, IBM, Intel ja Microsoft investeerinud viimase aja jooksul kvantarvutite arendamisse umbes 0,5 miljardit dollarit, luues suured laborid ja teadusasutused.
Habrast ja internetist leiab palju artikleid, näiteks, , ja , kus kvanttehnoloogiate arengut erinevates riikides käsitletakse põhjalikumalt. Meie jaoks on praegu oluline, et kõik juhtivad tehnoloogiliselt arenenud riigid ja osalised investeerivad tohututes summades uurimistöödesse, mis annab lootust praegusest tehnoloogilisest ummikk tänavast välja pääseda.
Aruande suunad
Praeguseks (võin eksida, parandage mind) on pea kõikidel juhtivatel mängijatel põhisihtmärkideks kaks suunda,
- Spetsialiseeritud kvantarvutid, mis on suunatud konkreetse spetsiifilise ülesande lahendamiseks, näiteks optimeerimise ülesandele. Näiteks toode on D-Wave'i kvantarvutid.
- Universaalsed kvantarvutid — mis suudavad teostada meelevaldseid kvantalgoritme (Shori, Grover jne). Teostused IBMilt, Google'ilt.
Teised arengusuunad, mida kvantfüüsika meile pakub, näiteks:
- nagu alus
- ja palju muud
on samuti uurimistööde suundades, kuid mingit enam-vähem märkimisväärset tulemust hetkel tundub veel olevat olemas.
Lisaks saab lugeda , ja google'ige "", näiteks, , ja .
Alused. Kvantobjekt ja kvantsüsteemid
Peamine, mida sellest osast mõista, on see, et
Kvantarvuti (erinevalt tavalisest) kasutab teabe kandjana kvantobjekte, ja arvutuste läbiviimiseks peavad kvantobjektid olema ühendatud kvantsüsteemiks..
Mis on kvantobjekt?
Kvantobjekt — mikromaailma (kvantmaailma) objekt, mis näitab kvant omadusi:
- Omab kindlat olekut kahe piiritaseme vahel
- On oma olekus superpositsioonis kuni mõõtmise hetkeni
- On põimunud teiste objektidega kvantsüsteemide loomiseks.
- Teoreemi kloonimise keelu kohta (objekti olekut ei saa kopeerida)
Vaatame iga omadust lähemalt:
Tal on kindel olek, millel on kaks piiri (lõpp-olek)
Klassikaline näide reaalmaailmast on münt. Sellel on olek "külg", millel on kaks piiri — "orel" ja "kirjavu".
On oma olekus superpositsioonis kuni mõõtmise hetkeni
Me viskame münti, see lendab ja keerleb. Kui ta keerleb, ei saa me öelda, millises piiri olekus tema "külg" on. Kuid kui me selle kinni patsutame ja tulemusele vaatame — siis superpositsioon kokkuvariseb kohe ühte kahest piirist — "orel" või "kirjavu". Münt on selles osas mõõtmine.
On põimunud teiste objektidega kvantsüsteemide loomiseks.
Münti on keeruline käsitleda, aga proovime. Kujutage ette, et viskame kolm münti nii, et need pöörlevad, üksteist puudutades, olles nagu žongleerivad mündid. Igal hetkel on mitte ainult igaühel neist superpositsiooni olek, vaid need olekud mõjutavad üksteist vastastikku (müntide vahel on kokkupõrkeid).
Teoreemi kloonimise keelu kohta (objekti olekut ei saa kopeerida)
Kuni mündid lendavad ja keerlevad, ei saa me mingil viisil luua eraldi süsteemi koopia pöörlevast olekust ühelgi neist müntidest. Süsteem elab iseenesest ja hoiab väga hoolikalt kinni igasugusest teabest, mida välja anda.
Veel paar sõna mõiste "superpositsioon", enamikes artiklites seletatakse superpositsiooni kui "olek kõigis olekutes samal ajal", mis on muidugi õige, kuid mõnikord võib olla liialt segane. Superpositsioon olekutest võib samuti kujutada endale, et igal hetkel on kvantobjektil kindlad tõenäosused kokku variseda iga oma piiri tasemesse, ja nende tõenäosuste summa on loomulikult 1.Edasi liikudes, kui arutame kubiiti, peatume sellel põhjalikumalt.
Müntide puhul võib seda visuaalselt ette kujutada — sõltuvalt algkiirusest, viske nurgast ja keskkonna olekust, kus münt lendab, on igal hetkel tõenäosus saada "orel" või "kirjavu" erinev. Ja nagu eelnevalt öeldi, võib sellise lendava mündi olekut kujutada kui "olek kõigis oma piirides samal ajal, kuid erineva tõenäosusega nende realiseerimiseks".
Iga objekt, millele kehtivad ülaltoodud omadused ja mida me saame luua ja hallata, saab kasutada informatsiooni kandjana kvantcomputers.
Veidi edasi räägime praegusest olukorrast kuubikute füüsilises realiseerimises kui kvantobjektides ning sellest, mida teadlased praegu selleks kasutavad.
Seega ütleb kolmas omadus, et kvantobjektid saavad olla seotud kvantsüsteemide loomiseks. Mis on kvantsüsteem?
Kvantsüsteem — punutud kvantobjektide süsteem, millel on järgmised omadused:
- Kvantsüsteem on superpositsioon kõigist võimalustest, millest see koosneb
- Süsteemi olekust ei saa teada enne mõõtmist
- Mõõtmise ajal realiseerib süsteem ühe oma piirhindade võimalikest variantidest
(ja, et mitte liiga ette rutata)
Tagajärg kvantprogrammi jaoks:
- Kvantprogramm omab antud olekut süsteemis sisendina, superpositsioonis sees, superpositsioonis väljundina
- Programmi väljundis, pärast mõõtmist, saame võimaliku realiseerimise ühe võimalikest lõpptulemustest (pluss võimalikud vead)
- Iga kvantprogramm omab suitsutoru arhitektuuri (sisend -> väljund. Tsükleid ei ole, ei saa vaadata süsteemi olekut protsessi keskel.)
Kvantkompuutri ja tavalise arvuti võrdlemine
Võrdleme nüüd tavalist arvutit ja kvantarvutit.
| Tavaline arvuti | Kvantarvuti | |
Loogika | 0 / 1 | `a|0> + b|1>, a^2+b^2=1` |
Füüsika | Pooljuhttransistor | Kvantobjekt |
Informatsiooni kandja | Pingetasemed | Polariseerimine, spin,… |
Operatsioonid | NOT, AND, OR, XOR bitide üle | Ventiilid: CNOT, Adamari,… |
Seos | Pooljuhtkiip | Omavaheline seotus |
Algoritmid | Standardne (vt Knuth) | Erilised (Shor, Grover) |
Põhimõte | Digitaalne, määratud | Ahnus, tõenäosus |
Loogiline tase
Tavalises arvutis on see bitt. Meile hästi tuntud läbinisti määratud bitt. See võib võtta väärtusi 0 või 1. See täidab oma rolli suurepäraselt loogilise yksuse tavalise arvuti jaoks, kuid ei sobi üldse kvantobjekti oleku kirjeldamiseks nagu juba mainitud, on see loomulikus seisundissuperpositsioon oma piirhindade vahelSelle jaoks loodi.
kuubik |0> ja |1> , ja superposition on tõenäosusjaotus oma piirväärtuste üle |0> ja |1>:
a|0> + b|1>, nii et a² + b² = 1a ja b on , ning nende moduli ruudud on tegelikult tõenäosus saada just sellised piirväärtused |0> ja |1>, kui mõõta kubi praegu.
Füüsiline tase
Praegusel tehnoloogia arengu tasemel on tavalise arvuti biitide füüsiline teostus pooljuhttransistor, kvantse puhul, nagu juba mainitud, igat tüüpi kvantobjekt. Järgmises jaotises räägime sellest, mida kasutatakse praegu kubitite füüsiliste kandjatena.
Teabe kandja
Tavalise arvuti puhul on see elektrivool — pingetasemed, voolu olemasolu või puudumine jne, kvantse puhul on see just kvantobjekti olek (polarisatsiooni suund, spin jne), mis võib olla superpositsioonis.
Operatsioonid
Tavaliste arvutite loogiliste skeemide teostamiseks kasutatakse meile hästi tuntud , kubitite operatsioonide jaoks tuli välja mõelda täiesti uus operatsioonide süsteem, mida nimetatakse . Ventilid võivad olla ühe- ja kahekubitised, sõltuvalt sellest, kui paljude kubititega muundamine toimub.
Kvantventiilide näited:
On olemas mõiste universaalsest ventiilide komplektist, mis on piisav, et teostada igasugust kvantkalkulatsiooni. Näiteks on universaalne komplekt, mis sisaldab Hadamardi ventiili, faasi nihke ventiili, CNOT ventiili ja π⁄8 ventiili. Nende abil on võimalik teostada igasugust kvantkalkulatsiooni mistahes kubitite komplekti peal.
Selles artiklis me ei peatu kvantventiilide süsteemil, nende ja kubitite loogiliste operatsioonide kohta saab lugeda näiteks . Peamine, mida meeles pidada:
- Kvantobjektidega teostatavad operatsioonid nõuavad uute loogiliste operaatorite (kvantventiilide) loomist
- Kvantventiilid võivad olla ühe- ja kahekubitised
- On olemas universaalsed ventiilide komplektid, millega saab teostada igasugust kvantkalkulatsiooni
Seos
Üks transistor on meie jaoks täiesti kasutu, et teostada arvutusi peame ühendama palju transistore omavahel, luues pooljuhtkiibi, mis koosneb miljonitest transistoritest, millele juba saab ehitada loogilisi skeeme, ja lõpuks saame kaasaegse protsessori klassikalises vormis.
Üks kubit on meile samuti täiesti kasutu (noh, kui ainult akadeemilises plaanis),
et teostada arvutusi vajame kubitite (kvantobjektide) süsteemi
mis, nagu me juba mainisime, moodustatakse kubitite omavahelise sidumise teel, et nende olekute muutused toimuksid kooskõlas.
Algoritmid
Standardsed algoritmid, mida inimkond on praeguseks hetkeks kogunud, ei sobi üldse kvantarvutites rakendamiseks. Ja tegelikult pole see vajalik. Kubitite peal põhinevad kvantkompuutrid, mis kasutavad hulga loogikat, nõuavad täiesti uute algoritmide, kvantalgoritmide loomist. Kolmest kõige tuntumast kvantalgoritmist võib välja tuua:
- (faktoreerimine)
- (kiire otsing korraldamata andmebaasis)
- (küsimusele vastamine, konstantne või tasakaalustatud funktsioon)
Põhimõte
Ja kõige olulisem erinevus — see on tööpõhimõte. Standardarvuti puhul on see digitaalne, rangelt määratletud põhimõte, mille põhjal, kui me oleme seadnud mingisuguse algse oleku süsteemis ja lasknud selle läbi määratud algoritmi, siis arvutamise tulemus on alati sama, olenemata sellest, kui palju kordi me seda arvutust ei käivita. Tegelikult on selline käitumine just see, mida me arvutilt ootame.
Kvantarvuti töötab analoogilisel, tõenäosuslikul põhimõttel. Määratud algoritmi töö tulemus määratud algses olekus kujutab endast valimi tõenäosuslikust jaotusest lõplikest algoritmi teostustest pluss võimalikud vead.
Selline tõenäosuslik olemus kvantaarvutustes on tingitud kvantmaailma tõenäosuslikust olemusest. „Jumal ei mängi täringut universumiga,”ütles vanamees Einstein, kuid kõik eksperimendid ja vaatlus, mis seni on tehtud (praeguses teaduslikus paradigmas), kinnitavad vastupidist.
Füüsilised teostused kubiitide
Nagu me juba mainisime, saab kubiti esindada kvantobjektina, see tähendab füüsilise objektina, mis realizeerib eespool kirjeldatud kvantomadusi. Lihtsalt öeldes, võib igasugust füüsilist objekti, millel on kaks seisundit ja need kaks seisundit on superpositsioonis, kasutada kvantkompuutri ehitamiseks.
„Kui me saame aati paigutada kahe erineva tasemeni ja neid juhtida, siis see ongi kubit. Kui me suudame selle ioniga teha, - kubit. Sama kehtib ka voolu kohta. Kui me juhime seda samal ajal päripäeva ja vastupäeva, siis see ongi kubit.”
Jah aadressile , milles arvestatakse praegust füüsikaliste kubitite realisatsioonide mitmekesisust detailsemalt, me lihtsalt loetleme tuntumad ja laialdaselt levinud:
- ja hulk teisi eksootilisi ideid (aniendid ja muu)
Kõigi nende seas on kõige põhjalikumalt uuritud esimest kubitite hankimise meetodit, mis põhineb . , , ja teised juhtivad tegijad kasutavad seda oma süsteemide ehitamiseks.
Ja veel lugege võimalike kubititest autorilt .
Alused. Kvantkompuutri tööpõhimõte
Selle jao materjalid (ülesanne ja pildid) on võetud artiklist .
Nii et kujutame ette, et meil on järgmine ülesanne:
On kolm inimest: (A)ndrej, (B)olodia ja (C)erge. On kaks taksot (0 ja 1).
Samuti on teada, et:
- (A)ndrej ja (B)olodia - sõbrad
- (A)ndrej ja (C)erge - vaenlased
- (B)olodia ja (C)erge - vaenlased
Ülesanne: paigutada inimesi taksodesse nii, et Max(sõbrad) ja Min(vaenlased)
Hinnang: L = (sõprade arv) - (vaenlaste arv) iga paigutuse variandi jaoks
OLULINE: Eeldame, et heuristikud puuduvad, optimaalset lahendust ei ole. Sellisel juhul lahendatakse ülesanne vaid täieliku variantide läbivaatamise kaudu.
Lahendus tavalises arvutis
Kuidas seda ülesannet korralikult lahendada tavalisel (super)arvutil (või klastris) - on selge, et on vaja kõik võimalikud variandid tsüklis läbi vaadata.Kui meil on multi-protsessoriline süsteem, siis on võimalik lahenduste arvutamine jaotada mitme protsessoriga ja seejärel tulemused kokku koguda.
Meil on kaks võimalikku varianti paigutamiseks (taksod 0 ja 1) ja kolm inimest. Lahenduste ruum 2^3 = 8. Õigupoolest, 8 võimalust saab isegi kalkulaatoriga läbi mängida, see pole probleem. Nüüd teeme ülesande keerulisemaks — meil on 20 inimest ja kaks bussi, lahenduste ruum 2^20 = 1 048 576. Ei ole ka midagi keerulist. Suurendame inimeste arvu 2,5 korda — võtame 50 inimest ja kaks rongi, lahenduste ruum on nüüd 2^50 = 1,12 x 10^15. Tavalise (super)arvuti puhul tekivad juba tõsised probleemid. Suurendame inimeste arvu 2 korda, 100 inimest annavad meile 1,2 x 10^30 võimalikku varianti.
Kõik, mõistliku ajaga ei saa seda ülesannet arvutada.
Ühendame superarvuti
Praegu kõige võimsam arvuti — Top500 esikohale number 1 , see on Pflops. (1,2 x 10^30
100) / 122×10^15 / (60 3 x 10^37 aastat.6024365) = Nagu me näeme,
kui algandmete mõõtmed suurenevad, kasvab lahenduste ruum potentsiaalse seaduse järgi , üldiselt on N bitti puhul meil 2^N võimalikku lahendust, mis juba suhteliselt väikese N (100) korral annab meile arvutamatud (praeguste tehnoloogiate tasemel) lahenduste ruumi.Kas on alternatiive? Nagu te juba tõenäoliselt arvate, on ikka olemas.
Aga enne, kui liigume edasi küsimusele, kuidas ja miks kvantarvutid võimaldavad selliseid ülesandeid tõhusalt lahendada, meenutame veidi seda, mis on
tõenäosusjaotuse . Ärge muretsege, artikkel on ülevaatlik, siin ei ole rangeid matemaatilisi teemasid, lihtsalt klassikaline näide koti ja pallidega.Natuke kombinatoorikat, tõenäosusteooriat ja veidrat katseisemeest
Võtame koti ja paneme sellesse
1000 valget ja 1000 musta palli. Teeme eksperimenti — võtame palli, kirjutame üles värvi, paneme palli tagasi kotti ja segame pallid kotis.Teostasime eksperimenti 10 korda,
võtsime välja 10 musta palli. Kas see on võimalik? Kindlasti. Kas see valik annab meile mingisuguse mõistliku arusaama koti tõelisest jaotumisest? Ilmselgelt mitte. Mis on vajalik teha — õige, pi kordame eksperimenti miljon korda ja arvutame mustade ja valgete pallide esinemissagedused.Saame näiteks 49,95% musti ja 50,05% valgeid. Sel juhul on juba vägagi selge, milline on jaotuse struktuur, millest me proovime (võtame ühe palli).Peamine, mida tuleb mõista, on see, et
ise katse on tõenäosuslikku laadi. katse eksperiment on tõenäosuslik iseloomÜhe näitega (palliga) ei saa me teada tegelikku jaotuse struktuuri, me peame eksperimenti korduvalt kordama ja tulemusi keskmistama.
Lisame meie kotti 10 punast ja 10 roheline palli (vead). Kordame eksperimenti 10 korda. Metõmbasime 5 punast ja 5 roheline. Kas see on võimalik? Jah. Kas me saame midagi öelda tegeliku jaotuse kohta — Ei. Mida peaksime tegema — noh, te mõistate.
Tõelisest tõenäosusjaotuse struktuuri mõistmiseks peame korduvalt võrdlema üksikute tulemuste proove sellest jaotusest ja tulemusi keskmistama.
Seome teooria praktikaga
Nüüd, mustade ja valgete pallide asemel, võtame biskviitpallid ja paneme kotti 1000 palli numbriga 2, 1000 numbriga 7 ja 10 palli muude numbritega. Kujutame ette eksperimenteerijat, kes on treenitud lihtsalt toiminguteks (palli välja võtma, numbri üles kirjutama, palli tagasi kotti panema, kotis palli segama) ja teeb neid 150 mikrosekundi jooksul. Noh, selline eksperimenteerija on kiirusest vaimustatud (mitte narkootikumide reklaam!!!). Siis suudab ta 150 sekundiga meie eksperimenti läbi viia 1 miljon korda ja esitada meile keskmistamise tulemused.
Me istutasime eksperimenteerija maha, andsime talle koti, pöörasime selja, ootasime 150 sekundit — saime:
number 2 — 49.5%, number 7 — 49.5%, teiste numbrite summa — 1%.
Jah, kõik on õige, meie kott — see on kvantarvuti, mille algoritm lahendab meie probleemi,, ja pallid — võimalikud lahendused. Kuna õigeid lahendusi on kaks, siis kvantarvuti väljastab meile juhuslikult mistahes nende võimalikest lahendustest ja 0.5% (10/2000) vigu, millest me hiljem räägime.
Kvantarvuti töö tulemuse saamiseks tuleb kvantalgoritmi mitu korda sama andmekogumi peal käivitada ja tulemus keskmistada.
Kvantarvuti skaleeritavus
Nüüd kujutame ette, et ülesandes osaleb 100 inimest (lahenduste ruum 2^100 me mäletame sellest), õigeid lahendusi on samuti ainult kaks. Seega, kui võtta 100 kubiti ja kirjutada algoritm, mis arvutab meie sihtfunktsiooni (L, vt ülal) nende kubitite üle, siis saame koti, kus on 1000 palli esimese õige vastuse numbriga, 1000 teise õige vastuse numbriga ja 10 palli muude numbritega. Ja meie katseisik välja annab meile tõenäosusjaotuse hindamise sama 150 sekundi jooksul..
Kvantalgoritmi töötlusaega (teatud eelduste korral) võib pidada konstantseks O(1) seoses lahenduste ruumi suurusega (2^N).
Ja just see omadus kvantarvutis — töötlusaja konstantseks seoses kasvava astmelise keerukusega lahenduste ruumis, on võtmeelement.
Kubit ja paralleelsed maailmad
Kuidas see ikkagi toimub? Mis võimaldab kvantarvutil nii kiiresti arvutusi teha? Kõik on seotud kubidi kvantloomumisega.
Vaadake, me rääkisime, et kubit kui kvantobjekt realiseerib oma kahest seisundist ühe selle vaatamisel, aga "elavas looduses" on ta superpositsioonis, see tähendab, et ta on mõlemas oma äärmuslikus seisundis samaaegselt (teatud tõenäosusega).
Võtame (A)ndreid ja kujutame ette tema seisundit (millises transpordivahendis ta on — 0 või 1) kubidina. Siis tekib meile (kvantruumis) kaks paralleelset maailma, kus ühes (A) istub taksos 0, teises maailmas — taksos 1. Samaaegselt kahes taksos, aga teatud tõenäosusega võib teda leida kummastki neist, kui vaatleme.
Võtame (V)olodjat ja kujutame samuti tema seisundit kubidina. Tekib kaks muud paralleelset maailma. Kuid seni need maailmade paarid (A) ja (V) ei suhtle omavahel. Mida on vaja teha, et luua seotud süsteem? Õige, need kubid tuleb seostada (põimida). Võtame ja põimime (A) ja (V) — saame kvantsüsteemi kahe kubidiga (A, V), mis realizeerib endas neli omavahel sõltuvat paralleelset maailma. Lisame (S)ergei ja saame süsteemi kolmest kubidist (A, B, C), mis realizeerib kaheksa omavahel sõltuvat paralleelset maailma.
Kvantarvutuste olemus (seotud kubide süsteemi üle kvantventiilide jada rakendamine) seisneb selles, et arvutamine toimub kõigis paralleelsetes maailmades samaaegselt.
Ja ei ole tähtis, kui palju neid meil on, 2^3 või 2^100, kvantalgoritm täitub lõpliku ajaga kõigi nende paralleelsete maailmade üle ja annab meile tulemuse, mis esindab proovivõtet algoritmi vastuste tõenäosusjaotusest.
Parema mõistmise saavutamiseks võib endale ette kujutada, et kvantkompuuter kvanttasemel käivitab 2^N paralleelset protsessi lahenduse leidmiseks, millest igaühel on oma võimaliku variandi kallal, pärast mida kogutakse töö tulemused – ja annab meile vastuse superpositsiooni lahenduse kujul (tõenäosusjaotuse vastused), millest iga kord (igala eksperimendil) võetakse proove.
Pange tähele meie eksperimendi läbiviijale vajalikku aega (150 µs) eksperimendi läbiviimiseks, see on meie jaoks kasulik hiljem, kui räägime kvantkompuutrite peamistest probleemidest ja dekohereerimise ajast.
Kvantalgoritmid
Nagu juba mainitud, tavapärased algoritmid, mis põhinevad binaarsel loogikal, ei ole kvantkompuutrile, mis kasutab kvantloogikat (kvantväravaid), rakendatavad. Selle jaoks tuli välja mõelda uusi, mis kasutavad täielikult ära kvantteabe potentsiaali.
Tänapäeval tuntumad algoritmid on:
Erinevalt klassikalistest ei ole kvantkompuutrid universaalsed.
Kuni tänaseni on leitud vaid väike hulk kvantalgoritme.
Aitäh linki , koht, kus autor väidab (), et on kogutud ja jätkuvalt kogutakse kvantalgoritmilise maailma parimaid esindajaid.
Selles artiklis me ei kavatse kvantalgoritme põhjalikult analüüsida, Internetis on palju suurepäraseid materjale iga taseme keerukuse jaoks, kuid siiski on lühidalt läbi käia kolm tuntumaid vajalik.
Shori algoritm.
Tuntum kvantalgoritm on (mõtle 1994. aastal välja inglise matemaatik ), mille eesmärk on leidmine arvu jagamist algteguriteks (faktoriseerimise, diskreetse logaritmi probleem).
Just seda algoritmi tuuakse näiteks, kui räägitakse, et teie pangandussüsteemid ja paroolid varastatakse peagi. Arvestades, et praegu kasutatavate võtmete pikkus on vähemalt 2048 biti, pole hetk veel käes.
Praegu on tulemused rohkem kui tagasihoidlikud. Parimad faktoriseerimise tulemused Shori algoritmi abil – numbrid ja , mis on palju vähem kui 2048 bitti. Ülejäänud tulemuste jaoks tabelis rakendati teistsuguseid arvutusi, kuid isegi parim tulemuse (291311) puhul jääb see kaugele reaalsest rakendamisest.
Lisage rohkem teavet Shori algoritmi kohta, näiteks. Praktilise rakenduse kohta — .
Üks numbrite, mille faktoriseerimiseks on vajalik 2048 bitine, keerukus ja vajaliku jõudluse hind on arvuti, mis sisaldab . Magame rahulikult.
Grover'i algoritm
— probleemide lahendamiseks, see tähendab lahendi leidmiseks võrrandi jaoks F(X) = 1, kus F on alates n muutujate jaoks. Ameerika matemaatik ja .
Grover'i algoritmi saab kasutada ja numbriseeria jaoks. Lisaks saab seda kasutada proproblemide lahendamiseks, tehes põhjalikku otsingut võimalike lahenduste seas. See võib pakkuda märkimisväärset kiirusetõusu võrreldes klassikaliste algoritmidega, kuigi ei paku "" üldiselt.
Rohkem infot saab lugeda, või . Samuti on hea selgitus algoritmist kastide ja palli näitega, kuid kahjuks ei avane see veebisait mul Venemaalt sõltumatutel põhjustel. Kui teil on ka juurdepääs blokeeritud, siis siin on lühikokkuvõte:
Grover'i algoritm. Kujutage ette, et teil on N tükki nummerdatud suletud karpe. Kõik on tühjad, välja arvatud üks, kus on pall. Teie ülesanne: teada saada karbi number, kus pall asub (seda tundmatut numbrit tähistatakse sageli tähega w).
Kuidas seda probleemi lahendada? Kõige lihtsam viis on avada järjest karpe ja varem või hiljem leiate karbi palliga. Aega, et leida palev karp, peab keskmiselt olema avatud umbes pool karpidest N/2. Peamine asi on see, et kui me suurendame karpide arvu 100 korda, siis suureneb ka keskmine karpide arv 100 korda, enne kui leitakse palliga karp.
Teeme nüüd veel ühe täpsustuse. Oletame, et me ei avada karpe ise ja ei kontrolli, kas igas on pall, vaid meil on mingi vahendaja, kelle nimeks on Oracle. Me ütlemme Oracle'ile: "kontrolli karpi number 732", ja Oracle kontrollib ausalt ja vastab: "karbis number 732 palli ei ole". Nüüd, selle asemel, et rääkida, kui palju karpe me keskmiselt peame avama, küsime: "kui sageli me peame Oracle'iga ühendust võtma, et leida karbi number, kus pall on".
Selgub, et kui tõlkida see ülesanne karpide, palli ja Oracle'i konteksti kvantkeelde, siis tuleb suurepärane tulemus: et leida palli asukoht N karbi seas, peame Oracle'it segama ainult umbes SQRT(N) korda!
See tähendab, et Groveri algoritmi abil lahendamise keerukus väheneb ruutjuure võrra.
Deutsch-Jozhi algoritm
Deutsch–Jozsi algoritm (tuntud ka kui Deutsch–Rosseri algoritm) – [kvantalgoritm](), pakutud ja ja , ja saanud üheks esimeseks näiteks algoritmidest, mis on mõeldud töötamiseks . _
Deutsch–Jozsi ülesanne on määrata, kas mitme binaarse muutuja funktsioon F(x1, x2, … xn) on konstantne (võtab väärtuse 0 või 1 kõigi argumentide juures) või tasakaalus (pooles määramispiiris võtab väärtuse 0, teises pooles 1). Samal ajal eeldatakse, et funktsioon on kas konstant või tasakaalus.
Samuti võite lugeda . Lihtsam seletus:
Deutsch (Deutsch–Jozsi) algoritm põhineb otsingul, kuid võimaldab seda teha kiiremini kui tavaliselt. Kujutage ette, et laual on münt ja tuleb välja selgitada, kas see on vale või mitte. Selleks peab münti vaatama kaks korda ja määrama: "otstest" ja "kruus" – ehtne, kaks "otstest", kaks "kruus" – vale. Nii et kui kasutada kvantalgoritmi Deutsch, siis saab selle määrata ühe pilguga – mõõtmisega.
Kvantkompuutrite probleemid
Kvantdatorite projekteerimise ja kasutamise käigus seisavad teadlased ja insenerid silmitsi tohutu hulga probleemidega, mis täna lahendatakse varieeruva eduga. Vastavalt () võib välja tuua järgmised probleemid:
- Keskkonna tundlikkus ja keskkonnaga suhtlemine
- Vigade kogunemine arvutustes
- Raskused kubiitide algsete seisundite initsialiseerimisega
- Raskused mitmekubiitiliste süsteemide loomisel
Soovitan soojalt lugeda artiklit “”, eriti kommentaare selle kohta.
Kogume kõik põhiprobleemid kolmeks suureks rühmaks ja vaatame igaüht neist lähemalt:
Dekohereerimine
.
Kvantolek väga habras asi, kubiidid keerulises olekus on äärmiselt ebastabiilsed, igal välisel mõjul on võime seda seost hävitada (ja see hävitab). Temperatuuri muutmine isegi kõige väiksema kraadi võrra, rõhk, lähedal mööduv juhuslik foton — kõik need destabiliseerivad meie süsteemi.
Selle probleemi lahendamiseks ehitatakse madalate temperatuuridega sarkofaagid, kus temperatuur (-273,14 kraadi Celsiuse järgi) on veidi kõrgem absoluutnullist, maksimaalse isolatsiooniga sisekambris koos protsessoriga kõigi (võimalike) välismõjude eest.
Maksimaalne eluiga kvantsüsteemis, milles on mitu seotud kubiiti, mille jooksul see säilitab oma kvantomadused ja saab olla kasutatud arvutuste tegemiseks, nimetatakse dekohereerimise ajaks.
Praeguse seisuga on dekohereerimise aeg parimates kvantlahendustes umbes kümneid ja sadu mikrosekunde.
On suurepärane , mida saab vaadata kõikide loodud kvant süsteemide jaoks. Sellest artiklist on näitena välja toodud vaid kaks tippprotsessorit — IBM ja . Nagu näeme, ei ületa dekohereerimise aeg (T2) 200 μs.
Ma ei leidnud täpseid andmeid Sycamore'i kohta, aga samas toodud kaks numbrit — 1 miljon arvutust 200 sekundiga, teises kohas — 130 sekundit ilma juhtsignaalide ja muu poolest kaotusteta.. Igatahes annab see meile dekohereerimise aja umbes 150 μs. Kas sa mäletad meie katsetajat kottiga? Ну так вот он.
| Arvuti nimi | N kubiiti | Max paaride arv | T2 (μs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
Millised tagajärjed on dekohereerimisel?
Peamine probleem on see, et 150 μs pärast hakkab meie arvutussüsteem, mis koosneb N seotud kubiitidest, andma väljundina õige lahenduse tõenäosuslikku jaotust — tõenäosuslikku valget müra.
See tähendab, et me peame:
- Initsialiseerima kubiitide süsteemi
- Teostama arvutuse (ukseoperatsioonide ahel)
- Arvesta tulemust
Ja tee kõik see 150 μs jooksul. Kui ei jõua, muutub tulemus kõrvitsaks.
Aga see pole veel kõik…
Vead
Kuidas me juba mainisime, kvantprotsessid ja kvantkompuutimine omavad tõenäosuslikku loomust, me ei saa olla 100% kindlad milleski, vaid ainult mingi tõenäosusega. Olukorda süvendab veel see, et kvantkompuutimine on vigadele vastuvõtlik. Peamised veatüübid kvantkompuutimises on:
- Dekohereentsivead, mis tulenevad süsteemi keerukusest ja interaktsioonist väliskeskkonnaga
- Värgate arvutusvead (tulenevad kvantkompuutimise omadustest)
- Lõpptulemuse (tulemuse) lugemise vead
Dekohereentsiga seotud vead, tekivad kohe, kui me segasime oma kubiidi ja hakkasime arvutusi tegema. Mida rohkem kubiite me segame, seda keerukam on süsteem, ja seda lihtsam on seda hävitada. Madalate temperatuuride sarnaumid, kaitstud kambrid, kõik need tehnoloogilised nipid on suunatud veade arvu vähendamisele ja dekohereentuse aja pikendamisele.
Värgate arvutusvead — iga operatsioon (ventiil) kubiitide üle võib mingil tõenäosusel lõppeda veaga, ning meie jaoks, et algoritmi rakendada, tuleb meil täita sadu ventiile, nii et kujutage ette, mida me lõpuks meie algoritmi täitmisel saame. Klasikaline vastus küsimusele — "Mis on tõenäosus kohtuda dinosaurusega liftis?" — 50x50, kas kohtad või ei.
Probleemi süvendab veel see, et standardne veakorrektiivmeetod (arvutuste dubleerimine ja keskmistamine) kvantmaailmas ei tööta kloonimise keelu teoreemi tõttu. Selleks kvantkompuutimises tuli välja mõelda . Üksikasjalikult, me võtame N tavalist kubiiti ja teeme neist 1 loogilise kubiidi madalama veatasemega.
Aga siin kerkib üles teine probleem — kokku kubiitide arv. Vaadake, oletame, et meil on 100 kubiidiga protsessor, millest 80 kubiiti on vigade korrigeerimiseks, siis jääb meile arvutuste jaoks alles vaid 20.
Lõpptulemuse lugemise vead — nagu me mäletame, esitatakse kvantkompuutimise tulemus meile tõenäosuslikke vastuseid. Kuid lõpptulemuse lugemine võib samuti lõppeda veaga.
Samas on võrdleva tabeli protsessoritest veaprotsentide kaupa. Võrdlemiseks võtame samad protsessorid, mis eelnevas näites — IBM ja :
| Arvuti | 1-Qubiti ukse tõetruudus | 2-Qubiti ukse tõetruudus | Sissejuhatuse tõetruudus |
| IBM Q System One | 99.96% | 98.31% | — |
| Google Sycamore | 99.84% | 99.38% | 96.2% |
Siin — kahe kvantoleku sarnasus. Veaprotsent on umbkaudselt esitatav kui 1-Tõetruudus. Nagu me näeme, on 2-qbitiga uste ja lugemise vead peamine takistus keeruliste ja pikkade algoritmide teostamisel olemasolevates kvantkompuutrites.
Samuti võite lugeda NQIT-st Teoorias ehitame ja opereerime
Protsessori arhitektuur
kümnete segatud kubittide skeemidega , reaalus on aga keerulisem. Kõik olemasolevad kvantkiibid (protsessorid) on konstrueeritud nii, et nad tagavad valutultfookuse ühe kubiti vaid oma naabritega , keda on mitte rohkem kui kuus.Kui me peame segama 1. kubiti näiteks 12. kubitiga, peame me
ehitama lisakvantoperatsioonide ahela , kaasama täiendavaid kubite ja nii edasi, mis suurendab üldist veaprotsenti. Ja ärge unustagedekohereerimise aega , võib-olla on tol hetkel, kui olete lõpetanud kubittide sidumise soovitud skeemiks, aeg otsa saanud ja kogu skeem muutubkenaks valge müra generaatoriks Samuti ärge unustage, et.
kõikide kvantprotsessorite arhitektuur on erinev , ja programm, mis on kirjutatud emulaatoris režiimis 'kõik kõigiga ühendatud', tuleb 'uuesti kompileerida' konkreetse kiibi arhitektuuri jaoks. On isegierilised optimeerimisprogrammid Maksimaalne ühenduvus ja maksimaalne kubittide arv sama tipptasemel kiibide jaoks:
Ja võrdluseks,
| Arvuti nimi | N kubiiti | Max paaride arv | T2 (μs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
eelmise põlvkonna protsessorite andmete tabel . Võrrelge kubittide arvu, dekohereerimise aega ja veaprotsenti sellega, mis meil praegu on uue põlvkonna juures. Edusamme on tõepoolest aeglaselt, aga siiskiPraeguseks ei ole täielikult ühendatud arhitektuuri skeeme, milles on rohkem kui 6 kubiti
Nii:
- Kuna tõelises protsessoris kubit 0 sidumiseks näiteks 15. kubitiga võib kuluda mitmeid kümneid lisategevusi
- Rohkem toiminguid —> rohkem vigu —> tugevam dekohereentsuse mõju
- Dekohereentsus — kaasaegse kvantcomputatsiooni pragunemine
Summary
. 150 mks jooksul peame kõik mahtuma:. 150 mikroseundi jooksul peame kõik lõpetama:
- Kubitite algseisundi initsialiseerimine
- Probleemi lahendamine kvantväravate abil
- Viga parandamine, et saada tähenduslik tulemus
- Saada saadud tulemus
Praegused tulemused on pettumust valmistavad, kuigi nende väidete kohaselt on saavutatud 0,5 s koherentse hoidmise aega kvantkomputeris, mis põhineb :
Mõõdame kubiti koherentse aja, mis ületab 0,5 s, ja magnetkaitse abil ootame, et see paraneks rohkem kui 1000 s
Selle tehnoloogia kohta saab veel lugeda või näiteks .
Olukord on keeruline ka seepärast, et keeruliste arvutuste tegemiseks on hädavajalik kasutada kvantkorras vigade parandamise skeeme, mis samuti nõuavad aega ja olemasolevaid kubite.
Ja lõpuks, kaasaegsed arhitektuurid ei võimalda minimeeritud kuludega rakendada põimumisskeemi paremini kui 1:4 või 1:6.
Probleemide lahendamise teed
Nende probleemide lahendamiseks kasutatakse praegu järgmisi lähenemisviise ja meetodeid:
- Kriokambrite kasutamine madalatel temperatuuridel (10 mK (–273,14°C))
- Maksimaalselt väliskeskkonna mõjude eest kaitstud protsessoriblokkide kasutamine
- Kvantide vigade parandamise süsteemide kasutamine (Loogiline kubit)
- Optimeerijate kasutamine skeemide programmeerimisel konkreetsele protsessorile
Tehakse ka uuringuid, mille eesmärk on suurendada dekohereerimise aega, otsida uusi (ja täiustada tuntud) kvantobjektide füüsikalisi realiseerimisi, skeemide parandamise optimeerimist jne. Edusammud on olemas (vt ülaltoodud varasemate ja tipptasemel tänapäevaste kiipide omadusi), kuid need on jätkuvalt aeglased, väga, väga aeglased.
D-Wave
2000-kubitaline D-Wave 2000Q arvuti. Allikas:
Google'i väite taustal kvantülevaate saavutamisest 53 kubitiga protsessoriga, ja D-Wave'i ettevõttest, kus kubitite arv ulatub tuhandeteni, tekitavad mõningast segadust. Tõepoolest, kui 53 kubiti suutis saavutada kvantülevaate, siis milleks on võimeline 2048 kubitiga arvuti? Kuid kõik pole nii hästi...
Lühidalt (võetud wikist):
Arvutid toimivad põhimõttel (), suudavad lahendada äärmiselt piiratud optimeerimisülesannete alamtüüpe ja ei sobi traditsiooniliste kvantalgoritmide ja kvantväravate rakendamiseks.
Täpsemalt saab lugeda näiteks , (ole ettevaatlik, võib-olla ei avane Venemaalt), või ja tema juurest . Muide, soovitan väga lugeda ka tema blogi, seal on palju head materjali
Tõepoolest, teadlaskonnas tekkis alates D-Wave'i arvutite esitlemisest varakult küsimusi. Näiteks 2014. aastal kahtles IBM, et D-Wave Asjad jõudsid selleni, et 2015. aastal ostis Google koos NASAga ühe nendest kvantarvutitest ja pärast uurimist , et jah, arvuti töötab ja lahendab ülesande kiiremini kui tavaline. Veel Google'i väite kohta saab lugeda ja näiteks .
Peamine on see, et D-Wave'i arvuteid, millel on sadu ja tuhandeid kubite, ei saa kasutada kvantalgoritmide arvutamiseks ja käitamiseks. Näiteks ei saa neile käivitada Shori algoritmi. Kõik, mida nad võivad teha, on kasutada teatud kvantmehaanilisi meetodeid, et lahendada kindlat optimeerimisülesannet. võib pidada, et D-Wave on nagu kvant-ASIC konkreetse ülesande jaoks.
Veidi kvantkompuutrite emuleerimisest
Kvantarvutusi saab tavalise arvutiga emuleerida. Tõepoolest, :
- Kubiti olekut saab kompleksarvuna, mis hõlmab 2^32-st kuni 2^64 bitini (8–16 baiti) sõltuvalt protsessori arhitektuurist
- N seotud kubiti olekut saab esitada 2^N kompleksarvuna, st 2^(3+N) 32-bitise arhitektuuri jaoks ja 2^(4+N) 64-bitise arhitektuuri jaoks.
- Kvantoperatsiooni N kubidi peal saab esitada 2^N x 2^N maatriksina
Siis:
- 10 kubiti emuleeritud olekute salvestamiseks on vajalik 8 KB
- 20 kubiti olekute salvestamiseks on vajalik 8 MB
- 30 kubiti olekute salvestamiseks on vajalik 8 GB
- 40 kubiti olekute salvestamiseks on vajalik 8 TB
- 50 kubiti olekute salvestamiseks on vajalik 8 PB jne.
Võrdluseks, () kannab endas ainult 2,8 PB mälu.
— 49 kubiti, mis oli asetatud eelmisel aastal suurimale Hiina superarvutile ()
Kvantarvuti simuleerimise piir klassikalistes süsteemides on tingitud vajalikust mäluhulgast kubitite oleku salvestamiseks.
Soovitan veel lugeda . Sealt:
Tegevuste osas – täpseks emuleerimiseks 49 kubitiste skeemide puhul oli vajalik mõnede 39 "takti" (iseseisvate ventiilide kihtide) järele 2^63 kompleksset korrutamised — 4 Pflops superarvutist 4 tunni jooksul
50+ kubiidi kvantkomplekside emuleerimist klassikalistes süsteemides peetakse mõistlikus ajavahemikus võimatuks. Just selle põhjusel kasutas Google oma kvantülemuse eksperimendis 53-kubiidilist protsessorit.
Kvantarvutuse ülimuslikkus.
Wikipedia annab meile järgmise kvantkomplekside ülemuse määratlemise:
Kvantülemus — suutlikkus seadmised lahendada probleeme, mida klassikalised arvutid praktiliselt lahendada ei suuda.
Tegelikult tähendab kvantülemuse saavutamine, et näiteks suurtel numbritel Shori algoritmi järgi faktoriseerimine on võimalik lahendada sobivas ajaraamis, või et on võimalik emuleerida kvanttasemel keerulisi keemilisi molekule jne. See tähendab, et uus ajastu on alanud.
Ent määratlemise sõnastuses on teatav õngitsus, “mida klassikalised arvutid praktiliselt lahendada ei suuda”. Tõepoolest, see tähendab, et kui luua kvantarvuti, mis koosneb 50+ kubiidist ja käivitada sellele mõni kvantprogramm, siis nagu me eelnevalt arutasime, ei ole selle programmi tulemuste emuleerimine tavalise arvutiga võimalik. Seega klassikaline arvuti ei suuda taastada sellise programmi tulemusi.
Kas selline tulemus on tõeline kvantülemus või mitte, on pigem filosoofiline küsimus. Kuid oluline on mõista, mida Google tegi ja millele põhineb selle on vajalik.
Google'i väide kvantülemuse saavutamisest
54-kubiidine Sycamore protsessor
Seega avaldas Google'i arendajate meeskond oktoobris 2019 teaduslikus väljaandes Nature artikli „”. Autorid kuulutasid välja kvantülemuse saavutamise esmakordselt inimajaloo jooksul 54-kubiidilise protsessori „Sycamore” abil.
Internetis mainitakse artiklites Sycamore sageli 54-kubiidilist protsessorit, mõnikord ka 53-kubiidilist. Tõde on see, et vastavalt , protsessor koosneb füüsiliselt 54 kubiidist, kuid üks neist ei tööta ja on välja lülitatud. Seega on tegelikult tegemist 53-kubiidise protsessoriga.
Internetis käivitus kohe materjalide osas, mille kraad varieerus kuni .
Hiljem teatas IBM-i kvantarvutite osakond, et . Ettevõtte väitel suudab tavaline arvuti selle ülesande täita halvemal juhul 2,5 päevaga, ning saadud vastus on selle juures täpsem kui kvantarvuti oma. Selline järeldus tehti erinevate optimeerimisviiside teoreetilise analüüsi põhjal.
Ja muidugi, oma ei saanud seda väidet tähelepanuta jätta. Tema koos kõigi viidatud linkidega ja on nagu tavaliselt aega väärt. Habr's Mida Google tegelikult tegi? Üksikasjaliku arusaamise saamiseks lugege Aaronsoni, kuid lühidalt:
Ma võin teile muidugi öelda, kuid tunnen ennast sellega toimetades veidi rumalalt. Arvutamine toimub järgmiselt: eksperimentaator genereerib juhusliku kvantse scheemi S (st juhusliku järjestuse 1-kubit ja 2-kubit — lähimate naabrite vahel — ventiilidest, sügavuse näiteks 20, mis toimib 2D võrgustikus n=50-60 kubitit). Pärast seda saadab eksperimentaator S kvantarvutile ja palub sellel rakendada S algolekule 0, mõõta tulemust baasis {0,1}, saata tagasi n-bitine vaadatav järjestus (string) ja korrata seda mitu tuhat või miljon korda. Lõpuks, kasutades oma teadmisi S-st, viib eksperimentaator läbi statistilise kontrolli, et võrrelda tulemust oodatava väljundiga kvantarvutist.
Lühidalt öeldes:
Loodud on juhuslik scheem, mille pikkus on 20, 53 kubitit kasutades ventiile
- Scheem käivitub algolekuga [0…0] täitmiseks
- Scheemi väljund on juhuslik bittide string (proov)
- Tulemuse jaotumine ei ole juhuslik (interferents)
- Saadud proovide jaotust võrreldakse oodatud jaotusega
- Tehakse järeldus kvantülevaate kohta.
- Tuleb järeldusele, et kvantülevus
See, Google implemented a synthetic task on a 53-qubit processor, and its claim of achieving quantum supremacy is based on the fact that emulating such a processor on standard systems in a reasonable time is impossible.
For understanding — this section does not diminish Google's achievement at all,the engineers are indeed impressive, and the question of whether this can be considered real quantum supremacy or not, as previously mentioned, is more philosophical than engineering. But it should be understood that having reached such computational superiority, we have not advanced even a step towards the ability to run Shor's algorithm on 2048-bit numbers.
Elulookirjeldus
Quantum computers and quantum computing are a very promising, very young, and currently not widely applicable area of information technology in industrial terms.
The development of quantum computing will allow (someday) to solve tasks:
- Modeling complex physical systems at the quantum level
- Unsolvable on a regular computer due to computational complexity
The main issues in creating and operating quantum computers are:
- Dekohereerimine
- Errors (decoherence and gate errors)
- Processor architecture (fully connected qubit schemes)
The current state of affairs:
- In fact — it's at its very beginning .
- REAL commercial exploitation is still absent (and it's unclear when it will happen)
What could help:
- Some physical discovery that reduces the costs of interfacing and operating processors
- The discovery of something that significantly increases decoherence time and/or reduces the number of errors
In my opinion (purely personal view), in the current scientific paradigm of knowledge, we will not achieve significant breakthroughs in the development of quantum technologies, a qualitative breakthrough in some area of fundamental or applied science is needed, which will give rise to new ideas and methods.
But for now — we are gaining experience in quantum programming, collecting and creating quantum algorithms, testing ideas, and so forth. We are waiting for a breakthrough.
Kokkuvõte
Selles artiklis uurime koos kvantkompuuteri ja kvantlaskurite arengu peamisi verstaposte, arutame nende tööpõhimõtteid, vaatame, millised on peamised probleemid, millega insenerid silmitsi seisavad kvantprotsessorite arendamisel ja kasutamisel, ning vaatame, mida tegelikult kujutavad endast mitme kubi arvutid D-Wave ja hiljutine Google'i avaldus kvantülemise saavutamise kohta.
Tagaplaanile jäid kvantkompuuteri programmeerimise küsimused (keeled, lähenemised, meetodid jne) ja küsimused, mis on seotud protsessorite konkreetse füüsilise realizatsiooniga, näiteks kuidas toimub kubide juhtimine, sidumine, lugemine jne. Võib-olla on see järgmise artikli või artiklite teema.
Aitäh tähelepanu eest, loodan, et see artikkel on kellelegi kasulik.
(C)
Tänud
tekstide korrektuuri ja märkuste eest ning ka artikli eest
informatiivselt tihedate kommentaaride eest , ja mitte ainult nende kohta, mis aitasid mul selle puzzle'i lahti harutada.
Kõigile artiklite ja publikatsioonide autoritele, kelle materjale on selle artikli kirjutamisel kasutatud.
Ressursside loend
Artiklid praegusest olukorrast [The National Academies Press] poolt
Habrast pärit artiklid (juhuslikus järjekorras)
Kategooriliselt sorteerimata (kuid mitte vähem huvitavad) artiklid interneti avarustest
Kursused ja loengud
Allikas: habr.com
