Kvantarvuti ja kvantiarvutamine on uus , mis on liitunud meie teabe kosmosega koos , ja muude kõrgtehnoloogiliste terminitega. Sellegipoolest ei ole ma suutnud internetist leida materjali, mis aitaks mul peas kokku panna mõistatuse nimega „kuidas kvantarvutid töötavad“. Jah, on olemas palju suurepäraseid teoseid, sealhulgas ka Habr's (vt. ), millele kommentaarid, nagu see tavaliselt juhtub, on veelgi informatiivsemad ja kasulikumad, kuid pilt peas, nii öelda, ei klappinud.
Hiljuti tulid mu kolleegid ja küsisid: „Kas sa mõistad, kuidas kvantarvuti töötab? Kas sa saad meile rääkida?“ Siis mõistsin, et probleem tervikliku pildi kokku panemisel ei ole ainult minu omad.
Käesoleva tulemuse tulemusel tehti katse koguda teavet kvantarvutite kohta ühte järjepidevasse loogilisse skeemi, kus baastasemel, sügavale matemaatika ja kvantmaailma struktuuri süvenemata, selgitati, mis on kvantarvuti, millistel põhimõtetel ta töötab ja millised probleemid seisavad teadlaste ees selle loomise ja kasutamise juures.
Sisukord
Vastutusest loobumine
Autor ei ole kvantarvutite spetsialist ning artikli sihtrühmaks on IT-ala spetsialistid, mitte kvantspetsialistid, kes soovivad samuti luua enda jaoks arusaama teemal “Kuidas kvantarvutid toimivad”. Sel põhjusel on paljusid mõisteid artiklis teadlikult lihtsustatud, et paremini mõista kvanttehnoloogiaid “aluslikul” tasemel, kuid ilma .
Artiklis kasutatakse mõnes kohas materjale teistest allikatest, . Küsige julgelt, kui olen midagi (või kedagi) unustanud — teen parandusi.
Sissejuhatus
Selles jaos vaatleme lühidalt, millest algas kvantajastu, mis oli kvantkompuuteri idee tekkepõhjus, kes (millised riigid ja ettevõtted) on praegu selles valdkonnas juhtivad tegijad, ning käsitleme ka kvantarvutuse põhisuundi.
Kuidas kõik algas
Kvantajastu alguseks peetakse 1900. aastat, mil M. Planck esmakordselt esitas selle kohta, et energia ei välju ja ei imendu pidevalt, vaid eraldi kvantidena (portsjonitena). Selle idee haarasid ja arendasid paljud tollased silmapaistvad teadlased — Bohr, Einstein, Heisenberg, Schrödinger, mis lõpuks viis sellise teaduse nagu . Kvantfüüsika arengust teadusena on internetis palju häid materjale. Selles artiklis ei peatume me sellel põhjalikult, kuid oli vajalik märkida kuupäev, mil sisenesime uude kvantajastusse.
Kvantfüüsika on toonud meie igapäevaellu palju leiutisi ja tehnoloogiaid, ilma milleta on praegu raske ette kujutada ümbritsevat maailma. Näiteks laser, mida kasutatakse igal pool, alates kodutehnika seadmetest (laserite tasandajad ja muu) kuni kõrgtehnoloogiliste süsteemideni (laserid nägemise korrigeerimiseks, tere ). Loogiliselt oleks arvata, et varem või hiljem esitatakse idee, et miks mitte kasutada kvantilisi süsteeme arvutustes. Ja nii juhtus see 1980. aastal.
Vikipeedia väidab, et esimese kvantiarvutuste idee esitas 1980. aastal meie teadlane Juriy Manin. Kuid sellest hakati tõeliselt rääkima alles 1981. aastal, kui tuntud R. Feynman esitas , märkis, et kvant süsteemi evolutsiooni modelleerimine klassikalises arvutis ei ole tõhus. Ta pakkus välja elementaarse mudeli , mis suudab sellist modelleerimist läbi viia.
Võrgus on , kus vaadatakse rohkem akadeemiliselt ja detailselt, meie aga vaatame lühidalt:
Peamised verstapostid kvantaarvutite loomise ajaloos:
- [1994]. P. Shor. Töötati välja
- [1998]. Loodi
- [2001]. IBM esitles Shori arendab ja loob arvutit 128-2000 kubiti
- [2007-2016]. [2012]. California Ülikoolis rakendati
- Shori algoritmi arvu 21 jaoks
- modelleeris vesiniku molekuli IBM modelleeris berülliumhüdriidi BeH2
- [2017]. IBM Q System One
- [2019]. Google Sycamore
- [2019]. Kvantülemus ?
Nagu näha, on möödunud 17 aastat (1981–1998) ideest kuni selle esimesse rakendusse kahe kubiidiga arvutis ja 21 aastat (1998–2019), kuni kubiitide arv suurendati 53-ni. Tulemusliku Shori algoritmi täiustamiseks kulus 11 aastat (2001–2012), et suurendada arvu 15-lt 21-le. Lisaks jõudsime vaid kolm aastat tagasi sinna, kus suudame ellu viia selle, millest rääkis Feynman, ja õppida modelleerima kõige lihtsamaid füüsikalisi süsteeme.
Kvantarvutite areng toimub aeglaselt. Teadlastele ja inseneridele seisavad silmitsi väga keerulised probleemid, kvantaolekud on äärmiselt ebastabiilsed ja haprad ning nende piisavalt pika aja säilitamiseks arvutuste tegemiseks tuleb ehitada kümneid miljoneid maksvad sarkofooge, kus hoitakse temperatuuri veidi üle absoluutse nulli ning mis on maksimaalselt kaitstud välismõjude eest. Järgmistes osades arutame neid ülesandeid ja probleeme põhjalikumalt.
Juhtivad mängijad
Selle jaotise slaidid on võetud artiklist , teaduskaastöötaja Aleksei Fjodorov. Luba endale otseviiteid:
Praegu tegelevad kõik tehnoloogiliselt edukad riigid aktiivselt kvanttehnoloogiate arendamisega. Sellest teadusvaldkonnast investeeritakse tohutult rahalisi ressursse, luuakse spetsiaalsed tugiprogrammid kvanttehnoloogiate jaoks.
Kvantvõidujooksus osalevad mitte ainult riigid, vaid ka erafirmad. Kokku on Google, IBM, Intel ja Microsoft viimastel aegadel investeerinud umbes 0,5 miljardit dollarit kvantaruanduse arendamisse, loonud suured laborid ja teadusasutused.
Habrés ja võrgus on palju artikleid, näiteks , ja , kus erinevate riikide kvanttehnoloogiate arendamise hetkeseisu käsitletakse põhjalikumalt. Meie jaoks on praegu kõige tähtsam, et kõik juhtivad tehnoloogiliselt arenenud riigid ja mängijad investeerivad tohutult raha sellesse teadusuuringute suunda, mis annab lootust praegusest tehnoloogilisest ummikust välja pääsemiseks.
Arengusuunad
Praeguseks (võin eksida, parandage mind) on kõikide juhtivate mängijate peamised jõupingutused (ja enam-vähem olulised tulemused) koondunud kahele suunale:
- Spetsialiseeritud kvantarvutid, mis on suunatud ühe konkreetse spetsiifilise ülesande, näiteks optimeerimise probleemi lahendamise poole. Üheks selliseks tooteks on D-Wave kvantarvutid.
- Üksikasjalikud kvantarvutid — mis suudavad teostada mis tahes kvantalgoritme (Shor, Grover jne). Rakendused IBM-ilt, Google'ilt.
Muud arengusuunad, mida kvantfüüsika meile pakub, nagu:
- kvantkrüptograafia aluseks
- ja palju muud
Lisainformatsiooni leiate
kvanttehnoloogiate arendusteekonnast kvanttehnoloogiate arengPeamine, mida sellest jaotusest mõista, on see, et , ja .
Alused. Kvantobjekt ja kvantsüsteemid
Kvantarvuti
(erinevalt tavalisest) kasutab infokandjatena kvantobjekte , ja kvantobjektide ühendamiseks peab olema loodudkvant-süsteem. Mis on kvantobjekt?.
Kvantobjekt
Kvantitatiivne objekt — mikromaailma (kvantmaailma) objekt, mis näitab kvantomadusi:
- Omab kindlat seisundit, millel on kaks piiritaset
- Asub oma seisundi superpositsioonis kuni mõõtmise hetkeni
- T흡littub teiste objektidega kvant-süsteemide loomiseks
- Järgib kloonimise keelu teooriat (objekti seisundit ei saa kopeerida)
Analüüsime iga omadust põhjalikumalt:
Omab kindlat seisundit, millel on kaks piiritaset (lõplik seisund)
Klassikaline näide reaalsest maailmast — münt. Sellel on seisund "külg", millel on kaks piiritaset — "kull" ja "kiri".
Asub oma seisundi superpositsioonis kuni mõõtmise hetkeni
Viskasime mündi üles, see lendab ja pöörleb. Kuni see pöörleb, ei saa öelda, millisesse piiritasse selle seisund "külg" kuulub. Kuid kui me selle kinni püüame ja tulemusele vaatame — nagu superpositsioonide olek kohe kokku kukub ühte kahest piiritasandist — "kull" või "kiri". Mündi püüdmine meie juhul on mõõtmine.
T흡littub teiste objektidega kvant-süsteemide loomiseks
Raha on keeruline, kuid proovime. Kujutage ette, et viskasime kolm rahatähted, nii et need pöörlevad üksteise külge kinni hoides, selline rahatähtede jongleerimine. Iga hetk on mitte ainult igaühe olek superpositsioonis, vaid need olekud mõjutavad üksteist vastastikku (rahased ju põrkuvad).
Järgib kloonimise keelu teooriat (objekti seisundit ei saa kopeerida)
Kuna rahatähed lendavad ja pöörlevad, ei saa me millegipärast luua eraldi süsteemivälist ko Copiesst pöörlevast olekust. Süsteem elab iseenda sees ja on väga armukade, et jagada mingit teavet välja.
Veel paar sõna mõiste “superpositsioon”, praktiliselt kõikides artiklites selgitatakse superpositsiooni kui “olekut, kus ollakse kõigis olekutes samal ajal,” mis on muidugi õige, kuid mõnikord liialt segadusse ajav. Superpositsiooni olekuid võib ette kujutada ka nii, et igal hetkel on kvantobjektis kindlad tõenäosused kokku kukkuda oma äärmuslikesse tasemetesse ja kokku need tõenäosused, loomulikult, on 1. Edasi liikudes, kui vaatame kubitti, peatume sellel detailsemalt.
Kohveraha puhul võib seda visuaalselt ette kujutada — sõltuvalt algkiirusest, viske nurgast, keskkonna seisundist, milles raha lendab, on igal hetkel erinev tõenäosus saada “kuld” või “kirj”. Nagu varem mainitud, saab sellise lendava raha seisundit kujutada kui “olemas kõigis oma piirides samaaegselt, kuid erineva tõenäosusega nende realiseerumist”.
Iga objekt, millel on ülaltoodud omadused ja mida saame luua ja hallata, võib toimida infokandjana kvantarvutis.
Veidi hiljem räägime praegusest olukorrast kubiitide füüsilise realiseerimise osas kui kvantobjektide, ning sellest, mida teadlased sel eesmärgil praegu kasutavad.
Nii et kolmas omadus ütleb, et kvantobjektid võivad puudutada teineteist kvant-süsteemide loomiseks. Mis siis on kvant-süsteem?
Kvant-süsteem — on seotud kvantobjektide süsteem, millel on järgmised omadused:
- Kvant-süsteem on superpositsioonis kõikidest võimalikest objektide seisunditest, millest see koosneb.
- Süsteemi olekut ei saa teada enne mõõtmise hetke
- Mõõtmise hetkel realiseerib süsteem ühe oma piiriolukordade võimalike variatsioonide seas
(ja, et natuke ette hüpata)
Tagajärg kvantarvutuste jaoks:
- Kvantarvutusel on sisendina süsteemi kindel olek, sees superpositsioon, väljundis superpositsioon
- Programmi väljundis pärast mõõtmist on meil tõenäosuslik realiseerumine ühe süsteemi lõplikest olekutest (pluss võimalikud vead)
- Igal kvantarvutusel on suitsuahi arhitektuur (sisenemine -> väljund. Pole tsükleid, ei saa vaadata süsteemi olekut protsessi keskel.)
Kvantarvuti ja tavapärase arvuti võrdlemine
Võrdleme nüüd tavalisest arvutit kvantarvutiga.
| Tavaliselt arvuti | (erinevalt tavalisest) kasutab infokandjatena | |
Loogika | 0 / 1 | `a|0> + b|1>, a^2+b^2=1` |
Füüsika | Pooljuhttransistor | Kvantitatiivne objekt |
Teabe kandja | Pingetasemed | Polariseerimine, spin,… |
Operatsioonid | NOT, AND, OR, XOR bittidega | Ventilaatorid: CNOT, Hadamardi,… |
Seos | Pooljuhtkiip | Mugavus omavahel |
Algoritmid | Standardne (vt Knuth) | Spetsiaalne (Shor, Grover) |
Põhimõte | Digitaalne, määratletud | Analoogne, tõenäosuslik |
Loogiline tase
Tavalisest arvutist on see bitt. Hea tuttav meile kõigile deterministlik bit. See võib võtta väärtusi kas 0 või 1. See täidab oma rolli loogilise ühikuna tavalises arvutis, kuid ei sobi sugugi kvantobjekti seisundi kirjeldamiseks kvantobjekti, nagu me juba rääkisime, on loodusesoma piiriolukordades superpositsioonis.
Selle jaoks on välja mõeldud . Oma piiriolukordades realiseerib ta 0 ja 1 sarnaseid olekuid aga superpositsioonis esindab ta tõenäosusjaotust oma piiriolukordade üle |0> ja |1>,:
a|0> + b|1>, nii et a^2+b^2=1a ja b esindavad , ja nende modulite ruudud on tõeliselt tõenäosused saada just selliseid piiriolukordi |0> ja |1>, kui kokku võtta kubit mõõtmisega just praegu.
Füüsiline kiht
Praeguste tehnoloogiliste arengute tasemel on tavalise arvuti bitiks pooljuhttransistor, kvantkompuutri jaoks, nagu me juba mainisime, iga kvantobjekt. Järgmises jaotises räägime sellest, mida kasutatakse praegu kubitite füüsiliste kandjatena.
infokandja
Tavalisel arvutil on see elektrivool — pingetase, voolu olemasolu või puudumine jne; kvantkomplekside puhul on see kvantobjekti seisund (polariseerimise suund, spin jne), mis võib olla superpositsioonis.
Operatsioonid
Tavaliste arvutite loogikakettide rakendamiseks kasutatakse kõigile tuntud , kuid kubiitide operatsioonide jaoks tuli välja mõelda täiesti erinev operatsioonide süsteem, mida nimetatakse . Ventiilid võivad olla ühekubitaalsed ja kahekubitaalsed, sõltuvalt sellest, kui paljude kubiitide üle toimub teisendus.
Kvantventiilide näited:
On mõisted universaalsest ventiilikomplektist, mis on piisav igasuguste kvantiliste arvutuste tegemiseks. Näiteks on universaalne komplekt, kuhu kuuluvad Hadamardi ventiil, faasi nihke ventiil, CNOT ventiil ja π⁄8 ventiil. Nende abil on võimalik teostada igasuguseid kvantarvutusi olenemata kubiitide komplektist.
Selles artiklis me ei kavatse süvitsi minna kvantvenituste süsteemi, selle kohta ja kubitite loogiliste operatsioonide kohta saab lähemalt lugeda näiteks . Peamine, mida meeles pidada:
- Kvantobjektide operatsioonid nõuavad uute loogiliste operaatorite (kvantvenituste) loomist
- Kvantvenitusi on üksik- ja kahekubitised
- On universaalseid venituste komplekte, mille abil saab teostada ükskõik millist kvantkokkulepet
Seos
Üks transistor on meile täiesti kasutu, et teostada arvutusi peame ühendama palju transistore omavahel, st looma pooljuhtkiibi miljonitest transistoritest, millele juba ehitada loogilisi skeeme, ja lõpuks saada kaasaegne protsessor oma klassikalises vormis.
Üks kubit on meile samuti täiesti kasutu (noh, ainult akadeemilises plaanis),
et teostada arvutusi, on meil vaja kubitite (kvantobjektide) süsteemi
mis, nagu me juba mainisime, luuakse kubitite omavahelise mässitamise abil nii, et nende olekute muutused toimuksid koordineeritult.
Algoritmid
Inimkonna ajaloo jooksul kogutud standartsetele algoritmidele ei sobi praegusel hetkel kvantkompuiteri tööks. Ja tegelikult pole selleks isegi vajadust. Kubitaalide peal asuvat ventiilide loogikat kasutavad kvantkompuitrid vajavad täiesti uusi algoritme, kvantalgoritme. Kõige tuntumad kvantalgoritmid, mida võib eristada, on kolm:
- (faktoreerimine)
- (kiire otsing lohustatud andmebaasis)
- (küsimusele vastamine, kas funktsioon on konstantne või tasakaalustatud)
Põhimõte
Ja peamine erinevus on tööpõhimõte. Tavalise arvuti jaoks on see digitaalne, rangelt määratud põhimõte, mis põhineb sellel, et kui seame süsteemi mingisuguse algoleku ja edastame selle määratud algoritmi kaudu, siis arvutustulemuseks on sama, olenemata sellest, kui mitu korda seda arvutust käivitame. Selline käitumine on just see, mida me arvutilt ootame.
Kvantkompuiter töötab analoogsete, tõenäosuslike põhimõtete. Määratud algoritmi töö tulemused antud algolekus on valiku tõenäosusjaotusest lõplike teostuste algoritmist pluss võimalikud vead.
Seda tõenäosuslikku olemust kvantkomputatsioonide puhul määrab kvantmaailma enda tõenäosuslik iseloom. “Jumal ei mängi universumiga kemplust”, — ütles vana Einstein, kuid kõik eksperimendid ja vaatlustulemused kinnitavad praeguses teaduslikus paradigmas vastupidist.
Kubitite füüsikalised realiseeringud
Kuidas oleme juba maininud, kubiit võib olla esindatud kvantobjektina, see tähendab füüsilise objektina, mis realiseerib eespool kirjeldatud kvantomadused. Teisisõnu, iga füüsiline objekt, millel on kaks seisundit ja need kaks seisundit on superpositsioonis, saab kasutada kvantkompuutri ehitamiseks.
“Kui me suudame atomit paigutada kahte erinevasse tasemesse ja neid juhtida, siis siin on teil kubiit. Kui me saame seda teha iooniga, — kubiit. Samamoodi vooluga. Kui me käivitame selle päripäeva ja vastupäeva samal ajal, siin on teile kubiit.”
On kellele , kus kvanttähe erinevaid füüsikalisi realisatsioone käsitletakse põhjalikumalt; toome lihtsalt esile kõige tuntumad ja levinumad:
- ja palju muid eksootilisi ideid (aniioonid ja muu)
Kogu selle mitmekesisuse seast on kõige arendatum esimene meetod kubiidide saamiseks, mis põhineb . , , ja teised juhtivad mängijad kasutavad just seda oma süsteemide ehitamiseks.
Ja veel, lugege võimalikke kubiidid autorilt .
Alused. Kvantarvuti tööpõhimõte
Selle jaotise materjalid (ülesanne ja pildid) on saadud artiklist .
Nii, kujutame ette, et meil on järgmine ülesanne:
On kolm inimest: (A)ndrei, (B)olotja ja (C)ereža. On kaks taksot (0 ja 1).
On teada ka, et:
- (A)ndrei, (B)olotja — sõbrad
- (A)ndrei, (C)ereža — vaenlased
- (B)olotja ja (C)ereža — vaenlased
Ülesanne: Paigutada rahvas taksodesse nii, et Max(sõbrad) ja Min(vaenlased)
Hinnang: L = (sõprade arv) — (vaenlaste arv) iga paigutuse variandi jaoks
OLULINE: Oletame, et heuristikale ei ole, optimaalset lahendust pole. Sel juhul saab ülesande lahendada ainult kõigi võimaluste täieliku läbivaatamisega.
Lahendamine tavalisel arvutil
Kuidas seda ülesannet lahendada tavalisel (super)arvutil (või klastris) — on selge, et peame tsüklis läbi töötama kõik võimalused. Kui meil on mitme protsessoriga süsteem, saame lahenduste arvutamise mitmele protsessorile jagada ja seejärel tulemused kokku koguda.
Meil on 2 võimalikku variantide jaotust (takso 0 ja takso 1) ja 3 inimest. Lahenduste ruum 2^3 = 8. 8 variandi läbivaatamine on isegi kalkulaatoriga teostatav, see pole probleem. Ja nüüd keerame ülesande keerukust — meil on 20 inimest ja kaks bussi, lahenduste ruum 2^20 = 1 048 576. Pole 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 algavad tõsised probleemid. Suurendades inimeste arvu 2 korda, annavad 100 inimest meile juba 1.2 x 10^30 võimalikku varianti.
Kõik, selle ülesande arvutamine mõistlikus ajas pole võimalik.
Ühendame superarvuti
Praegu kõige võimsam arvuti on number 1 , on , tootlikkusega 122 . Oletame, et ühe variandi arvutamiseks on meil vaja 100 toimingut, siis 100 inimese probleem lahendamiseks on meil vajalik:
(1.2 x 10^30 100) / 122×10^15 / (606024365) = 3 x 10^37 aastat.
Nagu me näeme, suurenedes sisendandmete dimensioon, kasvab lahenduste ruum eksponentsiaalselt, üldiselt N bitti puhul on meil 2^N võimalikku lahendust, mis suhteliselt väikeste N (100) korral annavad meile praeguste tehnoloogiliste võimaluste juures arvutamatud lahenduste ruumid.
Kas on alternatiive? Nagu võite juba arvata, on neid olemas.
Aga enne kui läheme edasi selle juurde, kuidas ja miks kvantarvutid võimaldavad efektiivselt selliseid probleeme lahendada, tuletame meelde, mis on tõenäosusjaotus. Ärge kartke, artikkel on ülevaatlik, siit ei tule rangeid matemaatilisi mudeleid, piirdume klassikalise näiteks kotist ja pallidest.
Natuke kombinatoorikat, tõenäosusteooriat ja veidrat eksperimentaatorit
Võtame koti ja paneme sellesse 1000 valget ja 1000 musta palli. Teeme katset — võtame palli, märkime värvi, paneme palli tagasi kotti ja segame pallid kotis.
Katsime katset 10 korda, oleme tõmmanud 10 musta palli.. Kas see on võimalik? Täiesti. Kas see valim annab meile mõistliku ettekujutuse kottide tõelisest jaotusest? Ilmselgelt mitte. Mida on vaja teha? Õige, peame katse miljon korda ja arvutame mustade ja valgete pallide esinemissagedused. Saame näiteks 49,95% musti ja 50,05% valgeid. Sel juhul on juba rohkem-vähem arusaadav jaotuse struktuur, millest me валим (võtame ühe palli).
Oluline, mida tuleb mõista, on see, et ise katse on tõenäosuslik loomus, ühe valimiga (palliga) ei saa me teada tõelist jaotuse struktuuri, peame korduvalt katset kordama ja keskmistama tulemusi.
Lisame meie kotile 10 punast ja 10 roheline palli (vead). Kordame katset 10 korda. Võtsime 5 punast ja 5 roheline.. Kas see on võimalik? Jah. Kas me saame midagi öelda tõelisest jaotusest — Ei. Mida on vaja teha — noh, te saite aru.
Tõenäosusjaotuse struktuuri mõistmiseks tuleb korduvalt proovida üksikuid tulemusi ja keskmistada need.
Seome teooria praktikaga
Nüüd, mustade ja valgete pallide asemel võtame biljardipallid ja paneme need kotti 1000 palli numbriga 2, 1000 numbriga 7 ja 10 palli teiste numbritega. Kujutame ette katseisiku, kes on koolitatud lihtsate tegevuste jaoks (pall välja võtta, number üles märkida, pall tagasi kotti panna, pallid kotis segada) ja teeb seda 150 mikrosekundi jooksul. Noh, selline katseisik on nagu spidibalansi peal (see ei ole reklaam!) Seega suudab ta 150 sekundi jooksul meie eksperimenti läbi viia 1 miljon korda ja esitada meile keskmistamise tulemused.
Istutasime katseisiku, andsime kotti, pöörasime selja, ootasime 150 sekundit — saime:
number 2 — 49.5%, number 7 — 49.5%, kõik muud numbrid kokku — 1%.
Jah, kõik on õige, meie kott on kvantarvuti, mille algoritm lahendab meie ülesande, ja pallid on võimalikud lahendused. Kuna õigeid lahendusi on kaks, siis kvantkompuuter annab meile ühtlaselt tõenäoliselt igaühe nende võimalikest lahendustest ja 0.5% (10/2000) vigu, millest me räägime hiljem.
Kvantkompuuteri töö tulemuse saamiseks tuleb kvantalgoritmi sama sisendiandmestikuga mitu korda käivitada ja tulemusi keskmistada.
Kvantkompuuteri skaleeritavus
Kujutame nüüd ette ülesannet, milles osaleb 100 inimest (lahenduste ruum 2^100 me peame seda meeles), õigeid lahendusi on samuti vaid kaks. Kui võtta 100 kubitti ja kirjutada algoritm, mis arvutab meie sihtfunktsiooni (L, vt. ülal) nende kubittide üle, siis saame koti, mille sees on 1000 palli esimese õige vastuse numbrega, 1000 teise õige vastuse numbrega ja 10 palli teiste numbritega. Ja meie eksperimentaator annab 150 sekundi jooksul meile õiget vastuste tõenäosuste hinnangu.
Kvantalgoritmi täitmise aega (teatud eelduste alusel) võib pidada konstantseks O(1) seoses lahenduste ruumiga (2^N).
Ja just see kvantkompuuteri omadus on täitmise ajaline konstantsus seoses lahenduste ruumi suureneva astmelise keerukusega ja on võtmetähtsusega.
Kubiit ja paralleelsed maailmad
Kuidas see kõik toimub? Mis võimaldab kvantarvutil nii kiiresti arvutusi teha? Küsimus on kubiidi kvantaarses loomuses.
Näete, me ütlesime, et kubiit kui kvantobjekt realiseerib oma kahest olekust ühe nende vaatlemisel, kuid "elus looduses" on ta olekute superpositsioonis, mis tähendab, et ta on korraga mõlemas oma ääretöös (mõne tõenäosusega).
Võtame (A)ndreid ja kujutame ette tema seisundit (millises transportvahendis ta on - 0 või 1) kui kubiiti. Siis tekib meil (kvantruumis) kaks paralleelset maailma, kus ühes (A) istub taksos 0, teises maailmas - taksos 1. Samal ajal kahes taksos, kuid on mingi tõenäosus, et leida ta igas neist vaatlemisel.
Võtame (V)olodjat ja kujutame teda samuti kubiidina. Tekkivad kaks teist paralleelset maailma. Kuid seni need maailmade paarid (A) ja (V) ei suhtle kuidagi. Mida tuleks teha, et luua seotud süsteemi? Õige, need kubiidid tuleb ühendada (patu tekitada). Võtame ja keerame kokku (A) koos (B) — saame kvant-süsteemi kahest kubiidist (A, B), mis realiseerib endas neli omavahel sõltuvat paralleelset maailma. Lisame (C)ergei ja saame kolme kubiidiga süsteemi (ABC), mis realiseerib kaheksa omavahel sõltuvat paralleelset maailma.
Kvantarvutamise olemus (kvantventiilide ahelate rakendamine seotud kubiidide süsteemile) seisneb selles, et arvutamine toimub paralleelsetes maailmades samal ajal.
Ja pole tähtis, kui palju neid meil on, 2^3 või 2^100, kvantalgoritm täidetakse lõpliku aja jooksul kõigis nendes paralleelsetes maailmades ja annab meile tulemuse, mis on aluseks juhuslikult jaotatud algoritmi vastuste proov.
Kasutamiseks parema arusaamise jaoks võib mõelda, et kvantarvuti kvanttasandil käivitab 2^N paralleelset protsessi lahendamise jaoks, kus igaühel neist on oma võimalik variant, siis kogub tulemused — ja annetab meile vastuse superpositsioonina (tõenäosusjaotusest), mille puhul me iga kord (iga katse korral) võtame ühe proovi.
Pange tähele aega, mis on vajalik meie katsejuhile (150 μs) katse läbiviimiseks; seda on meil vaja hiljem, kui räägime kvantarvutite peamistest probleemidest ja dekohereerimise ajast.
Kvantalgoritmid
Nagu juba mainitud, ei ole tavapärased algoritmid, mis põhinevad binaarsel loogikal, rakendatavad kvantarvutile, mis kasutab kvantloogikat (kvantuksid). Selle jaoks tuli välja mõelda uusi algoritme, mis kasutavad täielikult ära kvantkasutusse integreeritud arvestusvõimet.
Tänapäeval tuntumad algoritmid on:
Erinevalt klassikalistest arvutitest ei ole kvantarvutid universaalsed.
Siiani on leitud vaid väike arv kvantalgoritme.
Aitäh linki , koht, kus autori väidete kohaselt () on kogutud ja jätkuvalt kogutakse parimaid esindajaid kvantalgoritmide maailmas.
Selles artiklis ei käsitle me kvantalgoritme süvitsi, internetis on palju suurepäraseid materjale igasuguste keerukuste tasemetele, kuid lühidalt tasub siiski läbi käia kolm kõige tuntumat algoritmi.
Shori algoritm.
Kõige tuntum kvantalgoritm on (välja mõeldud 1994. aastal inglise matemaatiku ), mis on suunatud numbri lagundamisele algteguriteks (faktoriseerimise ja diskreetse logaritmi probleem).
Just seda algoritmi kasutatakse sageli kui näidet, et teie pangandussüsteemid ja paroolid võivad varsti lekida. Arvestades, et tänapäeva kasutatavate võtmete pikkus on vähemalt 2048 bitti, pole „võtme hirm” veel käes.
Tänase seisuga on tulemused rohkem kui tagasihoidlikud. Shori algoritmi parimad faktoriseerimistulemused on numbrid ja , mis on kaugel 2048 bitist. Muude tulemuste puhul tabelis rakendati erinevaid arvutusi, kuid isegi selle algoritmi parim tulemus (291311) on kaugel reaalsetest rakendustest.
Shori algoritmi kohta saab lugeda näiteks. Praktilise rakenduse kohta — .
Üks probleemide ja vajalikku jõudlust 2048-bitise arvu faktoreerimiseks vajab arvutit, millel on . Me magame rahulikult.
Groveri algoritm
— lahendamiseks katsetuste küsimust, st lahenduse leidmiseks võrrandile F(X) = 1, kus F on alates n muutujatega. Ameerika matemaatik ühes .
Grover'i algoritmi saab kasutada ja arvude seerias. Lisaks saab seda rakendada küsimuste lahendamiseks, läbides võimalike lahenduste seas exhaustiivset otsingut. See võib kaasa tuua märkimisväärse kiirusetõusu võrreldes klassikaliste algoritmidega, kuigi ei paku „“ üldiselt.
Lisainfot leiate siit, või . Veel on algoritmi hea seletus näite kaudu kastidest ja pallist, kuid kahjuks ei avane see veebisait Eestis mingil põhjusel, mis ei sõltu minust. Kui teil on ka blokeeritud, siis siin on lühike kokkuvõte:
Groveri algoritm. Kujutage ette, et teil on N nummerdatud suletud kasti. Kõik need on tühjad, välja arvatud üks, kus on pall. Teie ülesanne on teada saada, millises kastis pall asub (seda tundmatut numbrit tähistatakse tihti tähega w).
Kuidas seda ülesannet lahendada? Kõige lihtsam viis on avada kastid järjestikku, seni kuni jõuate kasti, kus on pall. Ja kui palju keskmiselt tuleb kaste kontrollida, enne kui leiate kasti palliga? Keskmiselt tuleb avada umbes pool kaste N/2. Peamine asi on see, et kui me kaste 100 korda suurendame, siis suureneb ka keskmine number kaste, mida tuleb avada, et leida kasti palliga, sama palju.
Teeme veel ühe täpsustuse. Oletame, et me ei avada karpe käsitsi ja ei kontrolli, kas igaühes on pall, vaid on mingi vahendaja, nimetame teda Oraakli (Oracle). Me ütleme Oraaklile: „kontrolli karpi number 732“, ja Oraakel kontrollib ausalt ja vastab: „karbis number 732 palli ei ole“. Nüüd räägime selle asemel, kui palju karpe me keskmiselt peame avama, et öelda: „kui sageli peame keskmiselt Oraakli poole pöörduma, et leida karbi number, kus pall asub“.
Selgub, et kui selle ülesande, karpide, palli ja Oraakli, kvantkeelde tõlkida, siis saame suurepärase tulemuse: palli asuva karbi numbri leidmiseks N karbi seas peab me Oraaklit keskmiselt vaid umbes SQRT(N) korda häirima!
See tähendab, et problemaatilisuse keerukus Grauberi algoritmi kasutamisel väheneb ruutjuure võrra.
Deutsch-Jozsi algoritm
Deutsch—Jozsa algoritm (tuntud ka kui Deutsch—Jozas algoritm) — [kvantalgoritm](), pakutud ja ühes , ja mis sai üheks esimeseks näiteks algoritmidest, mis on mõeldud töötamiseks . _
Deutchi-Yozhi ülesanne on määrata, kas mitme binaarse muutuja funktsioon F(x1, x2, … xn) on konstantne (võtab kõigi argumentide korral väärtuse 0 või 1) või tasakaalus (pooles määramisruumist võtab väärtuse 0, teises pooles 1). Eeldatakse, et funktsioon on kas konstant või tasakaalus.
Võid lugeda ka siit . Lihtsam seletus:
Deutchi algoritm (Deutchi-Yozhi) põhineb katsetamisel, kuid võimaldab seda teha kiiremini kui tavaliselt. Kujutle, et laual on münt ja pead selgitama, kas see on vale või mitte. Selleks tuleb münti vaadata kaks korda ja määrata: „kurd” ja „rist” – tavaline, kaks „kurda” või kaks „risti” – vale. Kuid kasutades Deutchi kvantalgoritmi, saab selle määrangu teha ühe pilguga – mõõtmisega.
Kvantarvutite probleemid
Kvantarvutite kujundamisel ja kasutamisel seisavad teadlaste ja inseneride ees tohutud hulk probleeme, millele tänapäeval vastatakse erineva eduga. Vastavalt () saab tuvastada järgmise probleemide loetelu:
- Keskkonna tundlikkus ja interaktsioon keskkonnaga
- Vigade akumuleerumine arvutustes
- Raskused kubiitide algseisundite initsialiseerimisel
- Raskused mitmekubiitsüsteemide loomisel
Soovitan tungivalt tutvuda artikliga “”, eriti selle kommentaaridega.
Korraorienteerime kõik põhiprobleemid kolme suure rühma ja käsitleme igaüht neist lähemalt:
Dekohereerumine
.
Kvantolek on väga habras asi, kubiidid, mis on segadusse sattunud, on äärmiselt ebastabiilsed, kõik välist mõjutused võivad selle ühenduse hävitada (ja hävitavad). Temperatuuri muutus isegi väikseimast kraadist, rõhk, lähedalt mööduv juhuslik foton — kõik see destabiliseerib meie süsteemi.
Selle probleemi lahendamiseks ehitatakse madalatemperatuurilisi sarvkappe, kus temperatuur (-273.14 kraadi Celsiuse järgi) on veidi kõrgem absoluutnullist, maksimaalse isolatsiooniga protsessori sisekambri suhtes kõikide (võimalike) väliskeskkonna mõjude eest.
Kvantkubiitide segasüsteemi maksimaalne eluiga, mille jooksul see säilitab oma kvant omadused ja võib olla kasutatud arvutuste tegemiseks, nimetatakse dekohereentsi ajaks.
Praegu on parimates kvantlahendustes dekohereentsi aeg umbes kümneid ja sadu mikrosekundeid.
On suurepärane , mida saab vaadata kõikide loodud kvant süsteemide kohta. Selles artiklis on näiteks välja toodud ainult kaks parimat protsessorit – IBM-i omad ja . Nagu näeme, ei ületa dekohereentsi aeg (T2) 200 mikrosekundit.
Ma ei leidnud täpseid andmeid Sycamore'i kohta, kuid on toodud kaks numbrit – 1 miljon arvutust 200 sekundi jooksul, teises kohas – 130 sekundit ilma juhtsignaalide ja muude kaotusteta.Igatahes annab see meile dekohereentsi aja umbes 150 mikrosekundit.Kas mäletate meie katsetajat kotti? Ну так вот он.
| Computer Name | N Qubits | Max paired | T2 (μs) |
| . 20-kubitine arvuti pilves | 20 | 6 | 70 |
| . 53-kubitine arvuti. | 53 | 4 | ~150-200 |
Millised on dekohereentsi ohud?
Peamine probleem on see, et 150 μs pärast alustamist hakkab meie N keeruliste kubiitidega arvutisüsteem andma väljundiks tõenäosuste jaotuse asemel tõenäosuslikku valget müra.
Seega peame tegema järgmist:
- Kubiitide süsteemi initsialiseerimine
- Arvutuste sooritamine (lülitite operatsioonide ahel)
- Tulemuse lugemine
Ja kogu see tuleb teha 150 μs jooksul. Kui ei jõuad — tulemused muutuvad kõrvitsaks.
Kuid see ei ole veel kõik…
Vead
Nagu me juba mainisime, kvantprotsessidel ja kvantarvutustel on tõenäosuslik iseloom, me ei saa olla 100% kindlad mitte millegi osas, ainult mõne tõenäosuse ulatuses. Olukorda halvendab veel seegi, et kvantarvutused on vigadele vastuvõtlikud. Peamised vigade tüübid kvantarvutuste puhul on:
- Dekohereerimisvead, mis tulenevad süsteemi keerukusest ja interaktsioonist väliskeskkonnaga
- Lülitite arvutusvead (tulenevad kvantprotsesside loomusest)
- Lõppseisundi (tulemus) lugemise vead
Dekohereentsiga seotud vead, ilmnevad kohe pärast meie kubiitide keerutamist ja arvutuste alustamist. Mida rohkem kubite me segame, seda keerulisemaks süsteem muutub, ja seda lihtsam on seda hävitada. Madala temperatuuri sarkofaagid, kaitstud ruumid, kõik need tehnoloogilised trikkid on suunatud veate arvu vähendamisele ja dekohereerimise aega pikendamisele.
Arvutusvead väravate puhul — iga operatsioon (poolkond) kubititega võib teatud tõenäosusega lõppeda veaga, ja meil on vaja algoritmi rakendamiseks teostada sadu poolkondi, nii et kujutage ette, mida me lõpuks oma algoritmi täitmisega saame. Klassikaline vastus küsimusele — "Milline on tõenäosuskohtuda dinosaurusega liftis?" — 50x50, kas kohtud või ei.
Probleem süveneb veelgi, kuna standardsed veakorrektsiooni meetodid (arvutuste dubleerimine ja keskmistamine) kvantmaailmas ei toimi kloonimise keelu teoreemi tõttu. Selleks kvantkasutustes tuli välja tulla . Üldiselt võtame N tavalist kubitit ja teeme neist 1 loogilise kubiti madalama veatasemega.
Aga siin tekib teine probleem — kubitite koguarv. Oletame, et meil on protsessor 100 kubitiga, millest 80 kubiti on vigade parandamiseks hõivatud, siis jääb meil arvutamiseks vaid 20.
Lõplikule tulemusele lugemise vead — nagu me mäletame, esitatakse kvantaruanduse tulemused tõenäosusjaotuse vastustena. Ent lõpliku seisundi lugemine võib samuti veaga lõppeda.
Samuti on olemas võrdlevad tabelid protsessorite vigade tasemete kohta. Võrdleme samu protsessoreid, nagu eelnevas näites — IBM ja :
| Arvuti | 1-kubitine väravafideliteet | 2-kubitine väravafideliteet | Lugemise fideliteet |
| . 20-kubitine arvuti pilves | 99.96% | 98.31% | — |
| . 53-kubitine arvuti. | 99.84% | 99.38% | 96.2% |
Siit — kahe kvantolekuli sarnaste olekute mõõt. Veamäär võib kärpida olla umbkaudu 1-Fideliteet. Nagu näeme, on kahe kubitise väravate vead ja lugemisvead peamised takistused keerukate ja pikkade algoritmide täitmisel olemasolevates kvantarvutites.
Võid lugeda ka siit aastast vigade parandamise probleemi lahendamiseks.
Protsessori arhitektuur
Teoorias ehitame ja opereerime skeemid, mis koosnevad kümnetest sassi murtud kubitidest, reaalsus on aga keerulisem. Kõik olemasolevad kvantkiibid (protsessorid) on üles ehitatud nii, et tagavad valutult kubiti segmenteerimine ainult oma naabritega, keda ei ole rohkem kui kuus.
Kui me peame 1. kubiti segmenteerima näiteks 12. kubitiga, siis peame ehitama täiendavate kvantoperatsioonide ahela, kaasama täiendavaid kubite ja muud, mis suurendab üldist vigade taset. Ja ärge unustage dekohereerimise aega, võib-olla selleks ajaks, kui olete lõpetanud kubite sidumise vajaliku skeemiga, on aeg otsa saanud ja kogu skeem muutub ilusaks valge müra generaatoriks.
Ärge unustage ka, et kõikide kvantprotsessorite arhitektuur on erinev, ja programm, mis on kirjutatud emulaatoris režiimis “kõik kõigiga seotud”, tuleb “taaskompileerida” konkreetse lapiku arhitektuuri jaoks. On isegi selle operatsiooni tegemiseks.
Maksimaalne sidusus ja maksimaalne kubitite arv samade tipp-kiipide jaoks:
| Computer Name | N Qubits | Max paired | T2 (μs) |
| . 20-kubitine arvuti pilves | 20 | 6 | 70 |
| . 53-kubitine arvuti. | 53 | 4 | ~150-200 |
Ja võrdluseks, tabel eelneva põlvkonna protsessorite andmetega. Võrrelge kubitite arvu, dekohereerimise aega ja vigade protsenti sellega, mis meil praegu uue põlvkonna protsessoritega on. Edusammud liigutavad end siiski tasapisi.
Nii et:
- Praegu ei ole täisühenduslikke arhitektuuri skeeme, mis ületavad 6 kubitti.
- Reaalses protsessoris võib kubiti 0 ja näiteks 15. kubiti segadusse ajamine vajada mitmeid lisaoperatsioone.
- Rohkem operatsioone -> rohkem vigu -> tugevam dekohereentsi mõju.
Kokkuvõte
Dekohereents on tänapäeva kvantvõimaluste Prokrustese voodi.. 150 μs-s peame ära mahutama kõik:
- Kubittide algseisundi initsialiseerimise.
- Kvantportide abil probleemi lahendamise.
- Viga parandama, et saada tähenduslik tulemus.
- Saadud tulemust lugema.
Kuni tulemused on pettumust valmistavad, kuigi teatavad 0,5 s koherentsuse hoidmise ajast, mis põhineb :
We measure a qubit coherence time in excess of 0.5 s, and with magnetic shielding we expect this to improve to be longer than 1000 s.
Selle tehnoloogia kohta saab veel lugeda. või näiteks, .
Olukorda süvendab ka see, et keerukate arvutuste tegemiseks tuleb kasutada kvantlahenduse viga parandamise skeeme, mis seab piiranguid nii ajale kui ka kättesaadavatele kubittidele.
Ja lõpuks, kaasaegsed arhitektuurid ei luba madalate kulude hinnaga keerukuskaemasid paremini ellu viia kui 1:4 või 1:6.
Probleemide lahendamise teed
Eespool mainitud probleemide lahendamiseks kasutatakse praegu järgmisi lähenemisviise ja meetodeid:
- Kasutatakse madalate temperatuuridega kriosüsteeme (10 mK (–273,14°C))
- Kasutatakse maksimaalselt väliste kahjustuste eest kaitstud protsessoriplokke
- Kasutatakse kvantvigade parandussüsteeme (loogiline kubiit)
- Kasutatakse optimeerijaid spetsiaalse protsessori jaoks skeemide programmeerimisel
Tehakse ka uuringuid, mis on suunatud dekohereerimise aja suurendamisele, uute (ja tuntud) kvantobjektide füüsikaliste realisatsioonide leidmisele ja täiustamisele, skeemide parandamise optimeerimisele jne. Edusamme on tehtud (vt ülaltoodud omadusi varasemate ja tänapäeval tippude seas olevate kiipide kohta), kuid see toimub aeglaselt, väga aeglaselt.
D-Wave
2000-kubitine arvuti D-Wave 2000Q. Allikas:
Kuna Google teatas 53-kubituselise protsessoriga kvantülemuse saavutamisest, ja D-Wave'i ettevõtte lõppkasutajad, kus kubiitide arv ulatub tuhandeteni, on veidi segadust tekitav. Kui 53 kubiidi abil saavutati kvantülimus, siis milleks on võimeline 2048 kubiidiga arvuti? Kuid mitte kõik ei ole nii hästi…
Lühidalt (võetud vikist):
Arvutid töötavad põhimõttel (), saavad lahendada äärmiselt piiratud optimeerimiste ülesannete alamperekonda ja ei sobi traditsiooniliste kvantalgoritmide ning kvantväravate rakendamiseks.
Täpsemalt saab lugeda näiteks , (ettevaatust, võib-olla ei avane Venemaalt), või ühes tema . Üldiselt soovitan lugeda tema blogi, seal on palju head materjali
Alates D-Wave'i arvutite esitlemisest on teadlaskonnas olnud küsimusi. Näiteks 2014. aastal kahtles IBM selles, et D-Wave Asi jõudis sinnamaani, et 2015. aastal ostis Google koos NASA-ga ühe sellise kvantarvuti ja pärast uuringute läbiviimist , jah, arvuti töötab ja lahendab ülesande kiiremini kui tavaline. Google'i avaldusest saab ka rohkem lugeda ja näiteks, .
Oluline on, et D-Wave arvutid, millel on sadu ja tuhandeid kubite, ei ole mõeldud kvantalgoritmide arvutamiseks ja käivitamiseks. Näiteks ei saa nende peal käivitada Shori algoritmi. Kõik, mida nad suudavad, on kasutada teatud kvantmehhanisme teatud optimeerimiste ülesannete lahendamiseks. D-Wave võib pidada kvant-ASIC'iks konkreetse ülesande jaoks.
Veidi kvantarvutite emuleerimisest
Kvantarvutusi saab tavalistel arvutitel emuleerida. Tõepoolest, :
- kubiti olekut saab kompleksse arvuna, mis võtab 2^32 kuni 2^64 bitti (8-16 baiti) sõltuvalt protsessori arhitektuurist.
- N seotud kubiti olekut saab esitada 2^N kompleksarvuna, st 2^(3+N) 32-bitise arhitektuuri ja 2^(4+N) 64-bitise arhitektuuri jaoks.
- Kvantoperatsiooni N kubitiga saab esitada 2^N x 2^N maatriksina.
Siis:
- 10 kubiti emuleeritud olekute hoidmiseks on vajalik 8 KB.
- 20 kubiti olekute hoidmiseks on vajalik 8 MB.
- 30 kubiti olekute hoidmiseks on vajalik 8 GB.
- 40 kubiti olekute hoidmiseks on vajalik 8 Terabaiti.
- 50 kubiti olekute hoidmiseks on vajalik 8 Petabaiti jne.
Võrdluseks, () kannab endas vaid 2,8 Petabaiti mälu.
— 49 kubiti, mis paigaldati möödunud aastal suurimasse Hiina superarvutisse ()
Kvantarvuti simulatsiooni piir klassikalistes süsteemides sõltub vajalikust mälumahtumisest kubiitide olekute salvestamiseks.
Soovin ka lugeda . Sealt:
Operatsioonide osas — 49 kubiti skeemi täpseks emulatsiooniks vajalikud 39 „takti“ (iseseisvad portaide kihid) 2^63 kompleksset korrutamist — 4 petaFLOPS superarvutil nelja tunni jooksul
Kvantarvuti emulatsioon 50+ kubitiga klassikalistes süsteemides peetakse mõistlikus ajavahemikus teostamatuks. Selle põhjusel kasutas Google kvantülemineku eksperimendi jaoks 53 kubitiga protsessorit.
Kvantarvutuslik ülemuslikkus.
Vikipeedia annab meile järgmise määratluse kvantkompuutri ülevuse kohta:
Kvantüleminek — kvantarvutite seadmed lahendavad probleeme, mida klassikalised arvutid praktiliselt ei saa lahendada.
Tegelikult tähendab kvantülevaate saavutamine, et näiteks suurte arvude faktoreerimist Shori algoritmi abil saab lahendada mõistlikus ajas või et keerulisi keemilisi molekule saab kvanttasandil emuleerida jne. See tähendab, et uus ajastu on alanud.
Kuid määratlemise sõnastuses on teatav väljapääs, “mida klassikalised arvutid praktiliselt ei suuda lahendada”. Tegelikult see tähendab, et kui luua kvant arvuti 50+ kubiidist ja käivitada sellel mingi kvantskeem, siis, nagu me eelnevalt arutasime, ei ole selle skeemi töö tulemust võimalik tavalise arvutiga emuleerida. See tähendab, et klassikaline arvuti ei suuda sellise skeemi töö tulemusi taastada.
Kas selline tulemus on tõeline kvantülevaade või mitte, on pigem filosoofiline küsimus. Kuid soovida mõista, mida Google tegi ja millel põhineb tema on vajalik.
Google'i väide kvantülevaate saavutamisest
54-kubidiline protsessor Sycamore
Seega, oktoobris 2019 avaldasid Google'i arendajad teadusajakirjas Nature artikli "". Autorid kuulutasid välja kvantülevaate saavutamise, kasutades 54-kubitist protsessorit "Sycamore".
Internetis mainitakse Sageli artiklites Sycamore, et see on 54-kubitine protsessor või 53-kubitine. Tõde on see, et vastavalt , protsessor koosneb füüsiliselt 54 kubidist, kuid üks neist on mittetöötav ja välja lülitatud. Seega on meil tõeliselt 53-kubitine protsessor.
Internetis tõusis kohe üles selle teema materjalide tase, mille intensiivsus varieerus kuni .
Hiljem teatas IBM-i kvantarvutuste osakonna töötajad, et . Ettevõtte väidab, et tavaline arvuti saaks selle ülesande lahendada halvemal juhul 2,5 päevaga, ning saadud vastus oleks täpsem kui kvantarvutis. Selline järeldus tehti mitmete optimeerimismeetodite teoreetilise analüüsi tulemustel.
Ja muidugi, oma ei suutnud tähelepanuta jätta seda avaldust. Tema koos kõigi linkidega ja nagu tavaliselt on need väärt aega, mis nende peale kulutada. Habrus sellest KKK-st, ja kindlasti lugege kommentaare, seal on lingid esialgsetele dokumentidele, mis lekkisid Internetti enne ametlikku pealehakkamist.
Mida Google tegelikult tegi? Ülevaate jaoks lugege Aaronsonit, aga lühidalt on siin:
Muidugi, ma võin teile rääkida, kuid tunnen end selle käigus natuke tobedalt. Arvutus on järgmine: eksperimentaator genereerib juhusliku kvantscheemi C (st juhusliku 1-kubiti ja 2-kubiti — lähimate naabrite vahel — ventiilide järjestuse, näiteks 20 sügavusega, mis mõjub 2D võrgule n=50-60 kubitit). Pärast seda saadab eksperimentaator C kvantkompuutrile ja palub sellel C algolekule [0,0] rakendada, mõõta tulemust baasis {0,1}, saata tagasi n-bitine vaatluse järjend (string) ja korrata seda paar tuhat või miljon korda. Lõpuks, kasutades oma teadmist C-st, viib eksperimentaator läbi statistilise kontrolli, et võrrelda tulemust oodatud väljundiga kvantkompuutrilt.
Kokkuvõttes:
- Loome juhusliku skeemi pikkusega 20, kasutades 53 kubiti ventiile
- Skeem käivitatakse algolekuga [0…0]
- Skeemi väljundiks on juhuslik bittide string (näidis)
- Tulemuse jaotamine ei ole juhuslik (interferents)
- Saadud näidiste jaotust võrreldakse oodatud tulemusega
- Teeme kokkuvõtte kvantülevaatusest
See tähendab, et Google viis läbi sünteetilise ülesande 53-kubitises protsessoris ja oma väidet kvantülevaate saavutamisest toetab ta asjaoluga, et sellist protsessorit ei saa tavasüsteemides mõistlikul ajal emuleerida.
Mõistmiseks — selles osas ei vähendata mingil moel Google'i saavutusi, insenerid on tõeliselt tublid ja küsimus, kas seda võib pidada tõeliseks kvantülevaatuseks, on nagu varem öeldud, pigem filosoofiline, mitte inseneritehniline. Kuid tuleb mõista, et sellise arvutusliku üleoleku saavutamisega ei ole me sammugi edasi liikunud võimalsuses käivitada Shori algoritmi 2048-bitistes numbrites.
Kokkuvõte
Kvantarvutid ja kvantarvutamine on väga lubav, noor ja seni tööstuslikult vähekasutatav infotehnoloogia valdkond.
Kvantülevaatuste arendamine võimaldab (kord) lahendada järgmiseid ülesandeid:
- Kvanttasandi keerukate füüsikaliste süsteemide modelleerimine
- Mis on tavalisel arvutajal lahendamatu arvutuslikest keerukusest tingituna
Kvanttöötlemise seadmete loomise ja kasutamise peamised probleemid:
- Dekohereerumine
- Vead (dekoherents ja lülitid)
- Protsessorite arhitektuur (täisühendustega kubiitide skeemid)
Praegune olukord:
- Tegelikult - kõige algelisem .
- REALSILT kaubanduslikku kasutust veel ei ole (ja on ebaselge, millal see saabub)
Mis võiks aidata:
- Mõni füüsikaline avastus, mis vähendab protsessorite sidumise ja kasutamise kulusid
- Avastus, mis oluliselt suurendab dekoherentsi aega ja/või vähendab vigade arvu
Minu arvates (puhtalt isiklik arvamus), oleme praeguses teaduslikus teadmiste paradigmas, ei saavuta märkimisväärseid edusamme kvanttehnoloogiate arengus, siin on vajalik kvaliteetne läbimurre mõnes fundamentaalses või rakenduslikus teaduses, mis annaks impulssi uutele ideedele ja meetoditele.
Aga seni - kogume kogemusi kvantprogrammeerimises, koostame ja loome kvantalgoritme, katsetame ideid ja muud sellist. Ootame läbimurret.
Kokkuvõte
Selles artiklis käsitlesime kvantarvutite ja kvantarvutuste arengu peamisi verstaposte, analüüsisime nende tööpõhimõtteid, vaatasime üle põhprobleemid, millega insenerid silmitsi seisavad kvantprotsessorite arendamisel ja kasutamisel, ning uurisime, mida tegelikult kujutavad endast D-Wave'i mitmikuubikuga arvutid ja värske Google'i väide kvantide ülivõimu saavutamisest.
Jätkuvalt jäid kõrvale kvantaruanduse programmeerimise küsimused (keeled, lähenemisviisid, meetodid jne) ja küsimused, mis on seotud protsessorite konkreetse füüsilise teostamisega, näiteks kuidas toimub kubitite juhtimine, sidumine, lugemine jne. Võib-olla on see teema järgmise artikli või artiklite jaoks.
Aitäh tähelepanu eest, loodan, et see artikkel on kellelegi kasulik.
(C)
Tänud
teksti toimetamise ja märkuste eest, samuti artikli
informatiivsete kommentaaride eest , ja mitte ainult sellele, mis aitas mul selle mõistatusi paremini mõista.
Kõigile artiklite ja publikatsioonide autoritele, mille materjale kasutati selle artikli kirjutamisel.
Ressursside loetelu
Artiklid hetkeseisu kohta [The National Academies Press] eest
Artiklid Habrast (juhuslikus järjekorras)
Töötlemata (aga mitte vähem huvitavad) artiklid interneti avarustest
Kursused ja loengud
Allikas: habr.com
