
Kvantkompuuterid ja kvantarvutused on uus , mis on lisandunud meie infokeskkonda koos , ja teiste kĂ”rgtehnoloogiliste mĂ”istetega. Sellegipoolest ei ole mul Ă”nnestunud leida internetist materjali, mis aitaks mul kokku panna mĂ”istatuse nimega âkuidas kvantkompuutrid töötavadâ. Jah, on palju suurepĂ€raseid 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 kĂŒsisid: âKas sa mĂ”istad, kuidas kvantkompuuter töötab? Kas sa saad meile rÀÀkida?â Ja siis sain aru, et probleem ainulaadse pildi kokkupanemises on mitte ainult minu mure.
SeetĂ”ttu tehti katse kokku koguda teave kvantkompuutrite kohta kooskĂ”lalisse loogilisse skeemi, kus pĂ”hitase, ilma sĂŒgavale matemaatikasse ja kvantmaailma struktuuri sukeldumata,, selgitatakse, mis on kvantkompuuter, millistel printsiipidel see töötab ja millised probleemid seisavad teadlaste ees selle loomisel ja kasutamisel.
Sisukord
MĂ€rkus
Autor ei ole kvantarvutuste spetsialist ning artikli sihtrĂŒhm on samasugused IT-spetsialistid, mitte kvantspetsialistid, kes soovivad samuti kokku panna pilti nimega âKuidas kvantkompuutrid töötavadâ. Selle taga on paljusid mĂ”isted artiklis teadlikult lihtsustatud parema arusaamise saamiseks kvanttehnoloogiatest âpĂ”hitaseâ tasemel, kuid ilma .
Artiklis kasutatakse mÔnes osas materjale teistest allikatest, Kusagil, kus see vÔimalik oli, on lisatud otselinke ja viiteid originaaltekstile, tabelitele vÔi piltidele. Kui kuskil on midagi (vÔi kedagi) unustatud, palun kirjutage - parandame.
Sissejuhatus
Selles peatĂŒkis vaatame lĂŒhidalt, kuidas kvantajastu algas, mis oli ajendi allikas kvantaarvutite idee tekkimiseks, kes (millised riigid ja ettevĂ”tted) on hetkel selles valdkonnas juhtrollis, ning rÀÀgime ka lĂŒhidalt peamistest kvantcomputing'i arengusuundadest.
Kuidas kÔik 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 â Bohr, Einstein, Heisenberg, Schrödinger, mis lĂ”puks viis sellise teaduse nagu tekkeni. Internetis on palju hĂ€id materjale kvantfĂŒĂŒsika kui teaduse arengust, kuid selles artiklis ei peatume sellele pikalt, ent dateerimine, millal me astusime uude kvantajastusse, oli vajalik.
KvantfĂŒĂŒsika on toonud meie tavapĂ€rasesse ellu palju leiutisi ja tehnoloogiaid, ilma milleta on praegu raske ette kujutada ĂŒmbritsevat maailma. NĂ€iteks laser, mida kasutatakse kĂ”ikjal, alates kodumasinatest (laserite nivelderid jne) kuni kĂ”rgtehnoloogiliste sĂŒsteemideni (laserid nĂ€gemise korrigeerimiseks, tervitades ). Loomulikult oleks loogiline, et varem vĂ”i hiljem tuleb kellelgi mĂ”te kasutada kvant-sĂŒsteeme arvutustes. Ja siis seda juhtus 1980. aastal.
Wikipedia viitab sellele, et esmakordselt vĂ€ljendas kvant-arvutiteideed 1980. aastal meie teadlane Yuri Manin. Kuid sellest hakati tĂ”eliselt rÀÀkima alles 1981. aastal, kui tuntud R. Feynman oma , mĂ€rkis, et kvant-sĂŒsteemi evolutsiooni ei ole vĂ”imalik klassikalisel arvutil efektiivselt modelleerida. Ta pakkus vĂ€lja elementaarse mudeli , mis suudab seda modelleerimist lĂ€bi viia.
Internetis on , kus lĂ€bi vaadates akadeemiliselt ja ĂŒksikasjalikult, vaatame meie kiirelt ĂŒle:
Peamised verstapostid kvantkompuutrite loomise ajaloos:
- [1994]. P. Shor. KÔrvaldatud
- [1998]. Loodi
- [2001]. IBM esitles arvu 15 faktoriseerimiseks
- [2007-2016]. loodud ja arendatud arvuti, millel on 128-2000 kubiti
- [2012]. Kaljfornia Ălikoolis rakendati
- [2016]. Google 9-kubiti kompuutris
- [2017]. (kolm aatomit)
- [2019]. . 20-kubiti kompuuter pilves
- [2019]. . 53-kubiti kompuuter. ?
Nagu nĂ€ete, on möödunud 17 aastat (1981 kuni 1998) ideest selle esimese rakendamiseni 2-kubiti kompuutris ning 21 aastat (1998 kuni 2019), kuni kubitite arv tĂ”usis 53-ni. Vaja lĂ€ks 11 aastat (2001 kuni 2012), et parandada Shori algoritmi tulemuste tĂ€itmist (me jÀÀme sellele pĂ”hjalikumalt hiljem) numbrilt 15 numbrile 21. Samuti jĂ”udsime vaid kolm aastat tagasi selleni, et rakendada seda, millest rÀÀkis Feynman, ja Ă”ppida modelleerima lihtsamaid fĂŒĂŒsikalisi sĂŒsteeme.
Kvantarvutuse arendamine toimub aeglaselt. Teadlastel ja inseneridel on ette keerulised probleemid, kvantolekud on vĂ€ga lĂŒhiajalised ja habras, ning et neid piisavalt kaua sĂ€ilitada arvutuste tegemiseks, on vajalikud 10 miljoni dollari vÀÀrtuses sarcofogid, kus hoitakse temperatuuri pisut ĂŒle absoluutnulli ning mis on maksimaalselt kaitstud vĂ€liste mĂ”jude eest. Edasi rÀÀgime neist ĂŒlesannetest ja probleemidest ĂŒksikasjalikumalt.
Juhtivad mÀngijad

Selle osa slaidid on saadud artiklist , teaduri Alexei Fedorovilt. Lubage mul tsiteerida:
KÔik tehnoloogiliselt edukad riigid tegelevad praegu aktiivselt kvanttehnoloogiate arendamisega. Nende uuringuteks investeeritakse tohutult ressurssi, luuakse spetsiaalsed kvanttehnoloogiate toetamise programmid.

KvantvÔistluses osalevad mitte ainult riigid, vaid ka eraettevÔtted. 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, nÀiteks, , ja , kus kvanttehnoloogiate arengut erinevates riikides kÀsitletakse pÔhjalikumalt. Meie jaoks on praegu oluline, et kÔik juhtivad tehnoloogiliselt arenenud riigid ja osalised investeerivad tohututes summades uurimistöödesse, mis annab lootust praegusest tehnoloogilisest ummikk tÀnavast vÀlja pÀÀseda.
Aruande suunad

Praeguseks (vÔin eksida, parandage mind) on pea kÔikidel juhtivatel mÀngijatel pÔhisihtmÀrkideks kaks suunda,
- Spetsialiseeritud kvantarvutid, mis on suunatud konkreetse spetsiifilise ĂŒlesande lahendamiseks, nĂ€iteks optimeerimise ĂŒlesandele. NĂ€iteks toode on D-Wave'i kvantarvutid.
- Universaalsed kvantarvutid â mis suudavad teostada meelevaldseid kvantalgoritme (Shori, Grover jne). Teostused IBMilt, Google'ilt.
Teised arengusuunad, mida kvantfĂŒĂŒsika meile pakub, nĂ€iteks:
- nagu alus
- ja palju muud
on samuti uurimistööde suundades, kuid mingit enam-vÀhem mÀrkimisvÀÀrset tulemust hetkel tundub veel olevat olemas.
Lisaks saab lugeda , ja google'ige "", nÀiteks, , ja .
Alused. Kvantobjekt ja kvantsĂŒsteemid

Peamine, mida sellest osast mÔista, on see, et
Kvantarvuti (erinevalt tavalisest) kasutab teabe kandjana kvantobjekte, ja arvutuste lĂ€biviimiseks peavad kvantobjektid olema ĂŒhendatud kvantsĂŒsteemiks..
Mis on kvantobjekt?
Kvantobjekt â mikromaailma (kvantmaailma) objekt, mis nĂ€itab kvant omadusi:
- Omab kindlat olekut kahe piiritaseme vahel
- On oma olekus superpositsioonis kuni mÔÔtmise hetkeni
- On pĂ”imunud teiste objektidega kvantsĂŒsteemide loomiseks.
- Teoreemi kloonimise keelu kohta (objekti olekut ei saa kopeerida)
Vaatame iga omadust lÀhemalt:
Tal on kindel olek, millel on kaks piiri (lÔpp-olek)
Klassikaline nĂ€ide reaalmaailmast on mĂŒnt. Sellel on olek "kĂŒlg", millel on kaks piiri â "orel" ja "kirjavu".
On oma olekus superpositsioonis kuni mÔÔtmise hetkeni
Me viskame mĂŒnti, see lendab ja keerleb. Kui ta keerleb, ei saa me öelda, millises piiri olekus tema "kĂŒlg" on. Kuid kui me selle kinni patsutame ja tulemusele vaatame â siis superpositsioon kokkuvariseb kohe ĂŒhte kahest piirist â "orel" vĂ”i "kirjavu". MĂŒnt on selles osas mÔÔtmine.
On pĂ”imunud teiste objektidega kvantsĂŒsteemide loomiseks.
MĂŒnti on keeruline kĂ€sitleda, aga proovime. Kujutage ette, et viskame kolm mĂŒnti nii, et need pöörlevad, ĂŒksteist puudutades, olles nagu ĆŸongleerivad mĂŒndid. Igal hetkel on mitte ainult igaĂŒhel neist superpositsiooni olek, vaid need olekud mĂ”jutavad ĂŒksteist vastastikku (mĂŒntide vahel on kokkupĂ”rkeid).
Teoreemi kloonimise keelu kohta (objekti olekut ei saa kopeerida)
Kuni mĂŒndid lendavad ja keerlevad, ei saa me mingil viisil luua eraldi sĂŒsteemi koopia pöörlevast olekust ĂŒhelgi neist mĂŒntidest. SĂŒsteem elab iseenesest ja hoiab vĂ€ga hoolikalt kinni igasugusest teabest, mida vĂ€lja anda.
Veel paar sÔna mÔiste "superpositsioon", enamikes artiklites seletatakse superpositsiooni kui "olek kÔigis olekutes samal ajal", mis on muidugi Ôige, kuid mÔnikord vÔib olla liialt segane. Superpositsioon olekutest vÔib samuti kujutada endale, et igal hetkel on kvantobjektil kindlad tÔenÀosused kokku variseda iga oma piiri tasemesse, ja nende tÔenÀosuste summa on loomulikult 1.Edasi liikudes, kui arutame kubiiti, peatume sellel pÔhjalikumalt.
MĂŒntide puhul vĂ”ib seda visuaalselt ette kujutada â sĂ”ltuvalt algkiirusest, viske nurgast ja keskkonna olekust, kus mĂŒnt lendab, on igal hetkel tĂ”enĂ€osus saada "orel" vĂ”i "kirjavu" erinev. Ja nagu eelnevalt öeldi, vĂ”ib sellise lendava mĂŒndi olekut kujutada kui "olek kĂ”igis oma piirides samal ajal, kuid erineva tĂ”enĂ€osusega nende realiseerimiseks".
Iga objekt, millele kehtivad ĂŒlaltoodud omadused ja mida me saame luua ja hallata, saab kasutada informatsiooni kandjana kvantcomputers.
Veidi edasi rÀÀgime praegusest olukorrast kuubikute fĂŒĂŒsilises realiseerimises kui kvantobjektides ning sellest, mida teadlased praegu selleks kasutavad.
Seega ĂŒtleb kolmas omadus, et kvantobjektid saavad olla seotud kvantsĂŒsteemide loomiseks. Mis on kvantsĂŒsteem?
KvantsĂŒsteem â punutud kvantobjektide sĂŒsteem, millel on jĂ€rgmised omadused:
- KvantsĂŒsteem on superpositsioon kĂ”igist vĂ”imalustest, millest see koosneb
- SĂŒsteemi olekust ei saa teada enne mÔÔtmist
- MÔÔtmise ajal realiseerib sĂŒsteem ĂŒhe oma piirhindade vĂ”imalikest variantidest
(ja, et mitte liiga ette rutata)
TagajÀrg kvantprogrammi jaoks:
- Kvantprogramm omab antud olekut sĂŒsteemis sisendina, superpositsioonis sees, superpositsioonis vĂ€ljundina
- Programmi vĂ€ljundis, pĂ€rast mÔÔtmist, saame vĂ”imaliku realiseerimise ĂŒhe vĂ”imalikest lĂ”pptulemustest (pluss vĂ”imalikud vead)
- Iga kvantprogramm omab suitsutoru arhitektuuri (sisend -> vĂ€ljund. TsĂŒkleid ei ole, ei saa vaadata sĂŒsteemi olekut protsessi keskel.)
Kvantkompuutri ja tavalise arvuti vÔrdlemine

VĂ”rdleme nĂŒĂŒd tavalist arvutit ja kvantarvutit.
| Tavaline arvuti | Kvantarvuti | |
Loogika | 0 / 1 | `a|0> + b|1>, a^2+b^2=1` |
FĂŒĂŒsika | Pooljuhttransistor | Kvantobjekt |
Informatsiooni kandja | Pingetasemed | Polariseerimine, spin,⊠|
Operatsioonid | NOT, AND, OR, XOR bitide ĂŒle | Ventiilid: CNOT, Adamari,⊠|
Seos | Pooljuhtkiip | Omavaheline seotus |
Algoritmid | Standardne (vt Knuth) | Erilised (Shor, Grover) |
PÔhimÔte | Digitaalne, mÀÀratud | Ahnus, tÔenÀosus |
Loogiline tase

Tavalises arvutis on see bitt. Meile hĂ€sti tuntud lĂ€binisti mÀÀratud bitt. See vĂ”ib vĂ”tta vÀÀrtusi 0 vĂ”i 1. See tĂ€idab oma rolli suurepĂ€raselt loogilise yksuse tavalise arvuti jaoks, kuid ei sobi ĂŒldse kvantobjekti oleku kirjeldamiseks nagu juba mainitud, on see loomulikus seisundissuperpositsioon oma piirhindade vahelSelle jaoks loodi.
kuubik |0> ja |1> , ja superposition on tĂ”enĂ€osusjaotus oma piirvÀÀrtuste ĂŒle |0> ja |1>:
a|0> + b|1>, nii et aÂČ + bÂČ = 1a ja b on , ning nende moduli ruudud on tegelikult tĂ”enĂ€osus saada just sellised piirvÀÀrtused |0> ja |1>, kui mÔÔta kubi praegu.
FĂŒĂŒsiline tase
Praegusel tehnoloogia arengu tasemel on tavalise arvuti biitide fĂŒĂŒsiline teostus pooljuhttransistor, kvantse puhul, nagu juba mainitud, igat tĂŒĂŒpi kvantobjekt. JĂ€rgmises jaotises rÀÀgime sellest, mida kasutatakse praegu kubitite fĂŒĂŒsiliste kandjatena.
Teabe kandja
Tavalise arvuti puhul on see elektrivool â pingetasemed, voolu olemasolu vĂ”i puudumine jne, kvantse puhul on see just kvantobjekti olek (polarisatsiooni suund, spin jne), mis vĂ”ib olla superpositsioonis.
Operatsioonid
Tavaliste arvutite loogiliste skeemide teostamiseks kasutatakse meile hĂ€sti tuntud , kubitite operatsioonide jaoks tuli vĂ€lja mĂ”elda tĂ€iesti uus operatsioonide sĂŒsteem, mida nimetatakse . Ventilid vĂ”ivad olla ĂŒhe- ja kahekubitised, sĂ”ltuvalt sellest, kui paljude kubititega muundamine toimub.
Kvantventiilide nÀited:

On olemas mĂ”iste universaalsest ventiilide komplektist, mis on piisav, et teostada igasugust kvantkalkulatsiooni. NĂ€iteks on universaalne komplekt, mis sisaldab Hadamardi ventiili, faasi nihke ventiili, CNOT ventiili ja Ïâ8 ventiili. Nende abil on vĂ”imalik teostada igasugust kvantkalkulatsiooni mistahes kubitite komplekti peal.
Selles artiklis me ei peatu kvantventiilide sĂŒsteemil, nende ja kubitite loogiliste operatsioonide kohta saab lugeda nĂ€iteks . Peamine, mida meeles pidada:
- Kvantobjektidega teostatavad operatsioonid nÔuavad uute loogiliste operaatorite (kvantventiilide) loomist
- Kvantventiilid vĂ”ivad olla ĂŒhe- ja kahekubitised
- On olemas universaalsed ventiilide komplektid, millega saab teostada igasugust kvantkalkulatsiooni
Seos
Ăks transistor on meie jaoks tĂ€iesti kasutu, et teostada arvutusi peame ĂŒhendama palju transistore omavahel, luues pooljuhtkiibi, mis koosneb miljonitest transistoritest, millele juba saab ehitada loogilisi skeeme, ja lĂ”puks saame kaasaegse protsessori klassikalises vormis.
Ăks kubit on meile samuti tĂ€iesti kasutu (noh, kui ainult akadeemilises plaanis),
et teostada arvutusi vajame kubitite (kvantobjektide) sĂŒsteemi
mis, nagu me juba mainisime, moodustatakse kubitite omavahelise sidumise teel, et nende olekute muutused toimuksid kooskÔlas.
Algoritmid
Standardsed algoritmid, mida inimkond on praeguseks hetkeks kogunud, ei sobi ĂŒldse kvantarvutites rakendamiseks. Ja tegelikult pole see vajalik. Kubitite peal pĂ”hinevad kvantkompuutrid, mis kasutavad hulga loogikat, nĂ”uavad tĂ€iesti uute algoritmide, kvantalgoritmide loomist. Kolmest kĂ”ige tuntumast kvantalgoritmist vĂ”ib vĂ€lja tuua:
- (faktoreerimine)
- (kiire otsing korraldamata andmebaasis)
- (kĂŒsimusele vastamine, konstantne vĂ”i tasakaalustatud funktsioon)
PÔhimÔte
Ja kĂ”ige olulisem erinevus â see on tööpĂ”himĂ”te. Standardarvuti puhul on see digitaalne, rangelt mÀÀratletud pĂ”himĂ”te, mille pĂ”hjal, kui me oleme seadnud mingisuguse algse oleku sĂŒsteemis ja lasknud selle lĂ€bi mÀÀratud algoritmi, siis arvutamise tulemus on alati sama, olenemata sellest, kui palju kordi me seda arvutust ei kĂ€ivita. Tegelikult on selline kĂ€itumine just see, mida me arvutilt ootame.
Kvantarvuti töötab analoogilisel, tÔenÀosuslikul pÔhimÔttel. MÀÀratud algoritmi töö tulemus mÀÀratud algses olekus kujutab endast valimi tÔenÀosuslikust jaotusest lÔplikest algoritmi teostustest pluss vÔimalikud vead.
Selline tĂ”enĂ€osuslik olemus kvantaarvutustes on tingitud kvantmaailma tĂ”enĂ€osuslikust olemusest. âJumal ei mĂ€ngi tĂ€ringut universumiga,âĂŒtles vanamees Einstein, kuid kĂ”ik eksperimendid ja vaatlus, mis seni on tehtud (praeguses teaduslikus paradigmas), kinnitavad vastupidist.
FĂŒĂŒsilised teostused kubiitide

Nagu me juba mainisime, saab kubiti esindada kvantobjektina, see tĂ€hendab fĂŒĂŒsilise objektina, mis realizeerib eespool kirjeldatud kvantomadusi. Lihtsalt öeldes, vĂ”ib igasugust fĂŒĂŒsilist objekti, millel on kaks seisundit ja need kaks seisundit on superpositsioonis, kasutada kvantkompuutri ehitamiseks.
âKui 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 pĂ€ripĂ€eva ja vastupĂ€eva, siis see ongi kubit.â
Jah aadressile , milles arvestatakse praegust fĂŒĂŒsikaliste kubitite realisatsioonide mitmekesisust detailsemalt, me lihtsalt loetleme tuntumad ja laialdaselt levinud:
- ja hulk teisi eksootilisi ideid (aniendid ja muu)
KĂ”igi nende seas on kĂ”ige pĂ”hjalikumalt uuritud esimest kubitite hankimise meetodit, mis pĂ”hineb . , , ja teised juhtivad tegijad kasutavad seda oma sĂŒsteemide ehitamiseks.
Ja veel lugege vÔimalike kubititest autorilt .
Alused. Kvantkompuutri tööpÔhimÔte

Selle jao materjalid (ĂŒlesanne ja pildid) on vĂ”etud artiklist .
Nii et kujutame ette, et meil on jĂ€rgmine ĂŒlesanne:
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 - sÔbrad
- (A)ndrej ja (C)erge - vaenlased
- (B)olodia ja (C)erge - vaenlased
Ălesanne: paigutada inimesi taksodesse nii, et Max(sĂ”brad) ja Min(vaenlased)
Hinnang: L = (sÔprade arv) - (vaenlaste arv) iga paigutuse variandi jaoks
OLULINE: Eeldame, et heuristikud puuduvad, optimaalset lahendust ei ole. Sellisel juhul lahendatakse ĂŒlesanne vaid tĂ€ieliku variantide lĂ€bivaatamise kaudu.

Lahendus tavalises arvutis
Kuidas seda ĂŒlesannet korralikult lahendada tavalisel (super)arvutil (vĂ”i klastris) - on selge, et on vaja kĂ”ik vĂ”imalikud variandid tsĂŒklis lĂ€bi vaadata.Kui meil on multi-protsessoriline sĂŒsteem, siis on vĂ”imalik lahenduste arvutamine jaotada mitme protsessoriga ja seejĂ€rel tulemused kokku koguda.
Meil on kaks vĂ”imalikku varianti paigutamiseks (taksod 0 ja 1) ja kolm inimest. Lahenduste ruum 2^3 = 8. Ăigupoolest, 8 vĂ”imalust saab isegi kalkulaatoriga lĂ€bi mĂ€ngida, see pole probleem. NĂŒĂŒd teeme ĂŒlesande keerulisemaks â 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 â vĂ”tame 50 inimest ja kaks rongi, lahenduste ruum on nĂŒĂŒd 2^50 = 1,12 x 10^15. Tavalise (super)arvuti puhul tekivad juba tĂ”sised probleemid. Suurendame inimeste arvu 2 korda, 100 inimest annavad meile 1,2 x 10^30 vĂ”imalikku varianti.
KĂ”ik, mĂ”istliku ajaga ei saa seda ĂŒlesannet arvutada.
Ăhendame superarvuti
Praegu kĂ”ige vĂ”imsam arvuti â Top500 esikohale number 1 , see on Pflops. (1,2 x 10^30
100) / 122Ă10^15 / (60 3 x 10^37 aastat.6024365) = Nagu me nĂ€eme,
kui algandmete mÔÔtmed suurenevad, kasvab lahenduste ruum potentsiaalse seaduse jĂ€rgi , ĂŒldiselt on N bitti puhul meil 2^N vĂ”imalikku lahendust, mis juba suhteliselt vĂ€ikese N (100) korral annab meile arvutamatud (praeguste tehnoloogiate tasemel) lahenduste ruumi.Kas on alternatiive? Nagu te juba tĂ”enĂ€oliselt arvate, on ikka olemas.
Aga enne, kui liigume edasi kĂŒsimusele, kuidas ja miks kvantarvutid vĂ”imaldavad selliseid ĂŒlesandeid tĂ”husalt lahendada, meenutame veidi seda, mis on
tĂ”enĂ€osusjaotuse . Ărge muretsege, artikkel on ĂŒlevaatlik, siin ei ole rangeid matemaatilisi teemasid, lihtsalt klassikaline nĂ€ide koti ja pallidega.Natuke kombinatoorikat, tĂ”enĂ€osusteooriat ja veidrat katseisemeest
VÔtame koti ja paneme sellesse
1000 valget ja 1000 musta palli. Teeme eksperimenti â vĂ”tame palli, kirjutame ĂŒles vĂ€rvi, paneme palli tagasi kotti ja segame pallid kotis.Teostasime eksperimenti 10 korda,
vĂ”tsime vĂ€lja 10 musta palli. Kas see on vĂ”imalik? Kindlasti. Kas see valik annab meile mingisuguse mĂ”istliku arusaama koti tĂ”elisest jaotumisest? Ilmselgelt mitte. Mis on vajalik teha â Ă”ige, pi kordame eksperimenti miljon korda ja arvutame mustade ja valgete pallide esinemissagedused.Saame nĂ€iteks 49,95% musti ja 50,05% valgeid. Sel juhul on juba vĂ€gagi selge, milline on jaotuse struktuur, millest me proovime (vĂ”tame ĂŒhe palli).Peamine, mida tuleb mĂ”ista, on see, et
ise katse on tĂ”enĂ€osuslikku laadi. katse eksperiment on tĂ”enĂ€osuslik iseloomĂhe nĂ€itega (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. MetĂ”mbasime 5 punast ja 5 roheline. Kas see on vĂ”imalik? Jah. Kas me saame midagi öelda tegeliku jaotuse kohta â Ei. Mida peaksime tegema â noh, te mĂ”istate.
TĂ”elisest tĂ”enĂ€osusjaotuse struktuuri mĂ”istmiseks peame korduvalt vĂ”rdlema ĂŒksikute tulemuste proove sellest jaotusest ja tulemusi keskmistama.
Seome teooria praktikaga
NĂŒĂŒd, mustade ja valgete pallide asemel, vĂ”tame 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 vĂ€lja vĂ”tma, numbri ĂŒles 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 lĂ€bi viia 1 miljon korda ja esitada meile keskmistamise tulemused.
Me istutasime eksperimenteerija maha, andsime talle koti, pöörasime selja, ootasime 150 sekundit â saime:
number 2 â 49.5%, number 7 â 49.5%, teiste numbrite summa â 1%.
Jah, kĂ”ik on Ă”ige, meie kott â see on kvantarvuti, mille algoritm lahendab meie probleemi,, ja pallid â vĂ”imalikud lahendused. Kuna Ă”igeid lahendusi on kaks, siis kvantarvuti vĂ€ljastab meile juhuslikult mistahes nende vĂ”imalikest lahendustest ja 0.5% (10/2000) vigu, millest me hiljem rÀÀgime.
Kvantarvuti töö tulemuse saamiseks tuleb kvantalgoritmi mitu korda sama andmekogumi peal kÀivitada ja tulemus keskmistada.
Kvantarvuti skaleeritavus
NĂŒĂŒd kujutame ette, et ĂŒlesandes osaleb 100 inimest (lahenduste ruum 2^100 me mĂ€letame sellest), Ă”igeid lahendusi on samuti ainult kaks. Seega, kui vĂ”tta 100 kubiti ja kirjutada algoritm, mis arvutab meie sihtfunktsiooni (L, vt ĂŒlal) nende kubitite ĂŒle, siis saame koti, kus on 1000 palli esimese Ă”ige vastuse numbriga, 1000 teise Ă”ige vastuse numbriga ja 10 palli muude numbritega. Ja meie katseisik vĂ€lja annab meile tĂ”enĂ€osusjaotuse hindamise sama 150 sekundi jooksul..
Kvantalgoritmi töötlusaega (teatud eelduste korral) vÔib pidada konstantseks O(1) seoses lahenduste ruumi suurusega (2^N).
Ja just see omadus kvantarvutis â töötlusaja konstantseks seoses kasvava astmelise keerukusega lahenduste ruumis, on vĂ”tmeelement.
Kubit ja paralleelsed maailmad
Kuidas see ikkagi toimub? Mis vÔimaldab kvantarvutil nii kiiresti arvutusi teha? KÔik on seotud kubidi kvantloomumisega.
Vaadake, me rÀÀkisime, et kubit kui kvantobjekt realiseerib oma kahest seisundist ĂŒhe selle vaatamisel, aga "elavas looduses" on ta superpositsioonis, see tĂ€hendab, et ta on mĂ”lemas oma ÀÀrmuslikus seisundis samaaegselt (teatud tĂ”enĂ€osusega).
VĂ”tame (A)ndreid ja kujutame ette tema seisundit (millises transpordivahendis ta on â 0 vĂ”i 1) kubidina. Siis tekib meile (kvantruumis) kaks paralleelset maailma, kus ĂŒhes (A) istub taksos 0, teises maailmas â taksos 1. Samaaegselt kahes taksos, aga teatud tĂ”enĂ€osusega vĂ”ib teda leida kummastki neist, kui vaatleme.
VĂ”tame (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 sĂŒsteem? Ăige, need kubid tuleb seostada (pĂ”imida). VĂ”tame ja pĂ”imime (A) ja (V) â saame kvantsĂŒsteemi kahe kubidiga (A, V), mis realizeerib endas neli omavahel sĂ”ltuvat paralleelset maailma. Lisame (S)ergei ja saame sĂŒsteemi kolmest kubidist (A, B, C), mis realizeerib kaheksa omavahel sĂ”ltuvat paralleelset maailma.
Kvantarvutuste olemus (seotud kubide sĂŒsteemi ĂŒle kvantventiilide jada rakendamine) seisneb selles, et arvutamine toimub kĂ”igis paralleelsetes maailmades samaaegselt.
Ja ei ole tĂ€htis, kui palju neid meil on, 2^3 vĂ”i 2^100, kvantalgoritm tĂ€itub lĂ”pliku ajaga kĂ”igi nende paralleelsete maailmade ĂŒle ja annab meile tulemuse, mis esindab proovivĂ”tet algoritmi vastuste tĂ”enĂ€osusjaotusest.
Parema mĂ”istmise saavutamiseks vĂ”ib endale ette kujutada, et kvantkompuuter kvanttasemel kĂ€ivitab 2^N paralleelset protsessi lahenduse leidmiseks, millest igaĂŒhel on oma vĂ”imaliku variandi kallal, pĂ€rast mida kogutakse töö tulemused â ja annab meile vastuse superpositsiooni lahenduse kujul (tĂ”enĂ€osusjaotuse vastused), millest iga kord (igala eksperimendil) vĂ”etakse proove.
Pange tÀhele meie eksperimendi lÀbiviijale vajalikku aega (150 ”s) eksperimendi lÀbiviimiseks, see on meie jaoks kasulik hiljem, kui rÀÀgime kvantkompuutrite peamistest probleemidest ja dekohereerimise ajast.
Kvantalgoritmid

Nagu juba mainitud, tavapÀrased algoritmid, mis pÔhinevad binaarsel loogikal, ei ole kvantkompuutrile, mis kasutab kvantloogikat (kvantvÀravaid), rakendatavad. Selle jaoks tuli vÀlja mÔelda uusi, mis kasutavad tÀielikult Àra kvantteabe potentsiaali.
TÀnapÀeval tuntumad algoritmid on:
Erinevalt klassikalistest ei ole kvantkompuutrid universaalsed.
Kuni tÀnaseni on leitud vaid vÀike hulk kvantalgoritme.
AitÀh linki , koht, kus autor vÀidab (), et on kogutud ja jÀtkuvalt kogutakse kvantalgoritmilise maailma parimaid esindajaid.
Selles artiklis me ei kavatse kvantalgoritme pĂ”hjalikult analĂŒĂŒsida, Internetis on palju suurepĂ€raseid materjale iga taseme keerukuse jaoks, kuid siiski on lĂŒhidalt lĂ€bi kĂ€ia kolm tuntumaid vajalik.
Shori algoritm.
Tuntum kvantalgoritm on (mÔtle 1994. aastal vÀlja inglise matemaatik ), mille eesmÀrk on leidmine arvu jagamist algteguriteks (faktoriseerimise, diskreetse logaritmi probleem).
Just seda algoritmi tuuakse nĂ€iteks, kui rÀÀgitakse, et teie pangandussĂŒsteemid ja paroolid varastatakse peagi. Arvestades, et praegu kasutatavate vĂ”tmete pikkus on vĂ€hemalt 2048 biti, pole hetk veel kĂ€es.
Praegu on tulemused rohkem kui tagasihoidlikud. Parimad faktoriseerimise tulemused Shori algoritmi abil â numbrid ja , mis on palju vĂ€hem kui 2048 bitti. ĂlejÀÀnud tulemuste jaoks tabelis rakendati teistsuguseid arvutusi, kuid isegi parim tulemuse (291311) puhul jÀÀb see kaugele reaalsest rakendamisest.

Lisage rohkem teavet Shori algoritmi kohta, nĂ€iteks. Praktilise rakenduse kohta â .
Ăks numbrite, mille faktoriseerimiseks on vajalik 2048 bitine, keerukus ja vajaliku jĂ”udluse hind on arvuti, mis sisaldab . Magame rahulikult.
Grover'i algoritm
â probleemide lahendamiseks, see tĂ€hendab lahendi leidmiseks vĂ”rrandi 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 pĂ”hjalikku otsingut vĂ”imalike lahenduste seas. See vĂ”ib pakkuda mĂ€rkimisvÀÀrset kiirusetĂ”usu vĂ”rreldes klassikaliste algoritmidega, kuigi ei paku "" ĂŒldiselt.
Rohkem infot saab lugeda, vĂ”i . Samuti on hea selgitus algoritmist kastide ja palli nĂ€itega, kuid kahjuks ei avane see veebisait mul Venemaalt sĂ”ltumatutel pĂ”hjustel. Kui teil on ka juurdepÀÀs blokeeritud, siis siin on lĂŒhikokkuvĂ”te:
Grover'i algoritm. Kujutage ette, et teil on N tĂŒkki nummerdatud suletud karpe. KĂ”ik on tĂŒhjad, vĂ€lja arvatud ĂŒks, kus on pall. Teie ĂŒlesanne: teada saada karbi number, kus pall asub (seda tundmatut numbrit tĂ€histatakse sageli tĂ€hega w).

Kuidas seda probleemi lahendada? KÔige lihtsam viis on avada jÀrjest karpe ja varem vÔi 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 nĂŒĂŒd veel ĂŒhe tĂ€psustuse. Oletame, et me ei avada karpe ise ja ei kontrolli, kas igas on pall, vaid meil on mingi vahendaja, kelle nimeks on Oracle. Me ĂŒtlemme Oracle'ile: "kontrolli karpi number 732", ja Oracle kontrollib ausalt ja vastab: "karbis number 732 palli ei ole". NĂŒĂŒd, selle asemel, et rÀÀkida, kui palju karpe me keskmiselt peame avama, kĂŒsime: "kui sageli me peame Oracle'iga ĂŒhendust vĂ”tma, et leida karbi number, kus pall on".
Selgub, et kui tĂ”lkida see ĂŒlesanne karpide, palli ja Oracle'i konteksti kvantkeelde, siis tuleb suurepĂ€rane tulemus: et leida palli asukoht N karbi seas, peame Oracle'it segama ainult umbes SQRT(N) korda!
See tÀhendab, et Groveri algoritmi abil lahendamise keerukus vÀheneb ruutjuure vÔrra.
Deutsch-Jozhi algoritm
DeutschâJozsi algoritm (tuntud ka kui DeutschâRosseri algoritm) â [kvantalgoritm](), pakutud ja ja , ja saanud ĂŒheks esimeseks nĂ€iteks algoritmidest, mis on mĂ”eldud töötamiseks . _
DeutschâJozsi ĂŒlesanne on mÀÀrata, kas mitme binaarse muutuja funktsioon F(x1, x2, ⊠xn) on konstantne (vĂ”tab vÀÀrtuse 0 vĂ”i 1 kĂ”igi argumentide juures) vĂ”i tasakaalus (pooles mÀÀramispiiris vĂ”tab vÀÀrtuse 0, teises pooles 1). Samal ajal eeldatakse, et funktsioon on kas konstant vĂ”i tasakaalus.
Samuti vÔite lugeda . Lihtsam seletus:
Deutsch (DeutschâJozsi) algoritm pĂ”hineb otsingul, kuid vĂ”imaldab seda teha kiiremini kui tavaliselt. Kujutage ette, et laual on mĂŒnt ja tuleb vĂ€lja selgitada, kas see on vale vĂ”i mitte. Selleks peab mĂŒnti vaatama kaks korda ja mÀÀrama: "otstest" ja "kruus" â ehtne, kaks "otstest", kaks "kruus" â vale. Nii et kui kasutada kvantalgoritmi Deutsch, siis saab selle mÀÀrata ĂŒhe pilguga â mÔÔtmisega.
Kvantkompuutrite probleemid

Kvantdatorite projekteerimise ja kasutamise kÀigus seisavad teadlased ja insenerid silmitsi tohutu hulga probleemidega, mis tÀna lahendatakse varieeruva eduga. Vastavalt () vÔib vÀlja tuua jÀrgmised probleemid:
- Keskkonna tundlikkus ja keskkonnaga suhtlemine
- Vigade kogunemine arvutustes
- Raskused kubiitide algsete seisundite initsialiseerimisega
- Raskused mitmekubiitiliste sĂŒsteemide loomisel
Soovitan soojalt lugeda artiklit ââ, eriti kommentaare selle kohta.
Kogume kĂ”ik pĂ”hiprobleemid kolmeks suureks rĂŒhmaks ja vaatame igaĂŒht neist lĂ€hemalt:
Dekohereerimine

.
Kvantolek vĂ€ga habras asi, kubiidid keerulises olekus on ÀÀrmiselt ebastabiilsed, igal vĂ€lisel mĂ”jul on vĂ”ime seda seost hĂ€vitada (ja see hĂ€vitab). Temperatuuri muutmine isegi kĂ”ige vĂ€iksema kraadi vĂ”rra, rĂ”hk, lĂ€hedal mööduv juhuslik foton â kĂ”ik need destabiliseerivad meie sĂŒsteemi.
Selle probleemi lahendamiseks ehitatakse madalate temperatuuridega sarkofaagid, kus temperatuur (-273,14 kraadi Celsiuse jÀrgi) on veidi kÔrgem absoluutnullist, maksimaalse isolatsiooniga sisekambris koos protsessoriga kÔigi (vÔimalike) vÀlismÔjude eest.
Maksimaalne eluiga kvantsĂŒsteemis, milles on mitu seotud kubiiti, mille jooksul see sĂ€ilitab oma kvantomadused ja saab olla kasutatud arvutuste tegemiseks, nimetatakse dekohereerimise ajaks.
Praeguse seisuga on dekohereerimise aeg parimates kvantlahendustes umbes kĂŒmneid ja sadu mikrosekunde.
On suurepĂ€rane , mida saab vaadata kĂ”ikide loodud kvant sĂŒsteemide jaoks. Sellest artiklist on nĂ€itena vĂ€lja toodud vaid kaks tippprotsessorit â IBM ja . Nagu nĂ€eme, ei ĂŒleta dekohereerimise aeg (T2) 200 ÎŒs.
Ma ei leidnud tĂ€pseid andmeid Sycamore'i kohta, aga samas toodud kaks numbrit â 1 miljon arvutust 200 sekundiga, teises kohas â 130 sekundit ilma juhtsignaalide ja muu poolest kaotusteta.. Igatahes annab see meile dekohereerimise aja umbes 150 ÎŒs. Kas sa mĂ€letad meie katsetajat kottiga? ĐŃ ŃаĐș ĐČĐŸŃ ĐŸĐœ.
| Arvuti nimi | N kubiiti | Max paaride arv | T2 (ÎŒs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
Millised tagajÀrjed on dekohereerimisel?
Peamine probleem on see, et 150 ÎŒs pĂ€rast hakkab meie arvutussĂŒsteem, mis koosneb N seotud kubiitidest, andma vĂ€ljundina Ă”ige lahenduse tĂ”enĂ€osuslikku jaotust â tĂ”enĂ€osuslikku valget mĂŒra.
See tÀhendab, et me peame:
- Initsialiseerima kubiitide sĂŒsteemi
- Teostama arvutuse (ukseoperatsioonide ahel)
- Arvesta tulemust
Ja tee kĂ”ik see 150 ÎŒs jooksul. Kui ei jĂ”ua, muutub tulemus kĂ”rvitsaks.
Aga see pole veel kĂ”ikâŠ
Vead

Kuidas me juba mainisime, kvantprotsessid ja kvantkompuutimine omavad tĂ”enĂ€osuslikku loomust, me ei saa olla 100% kindlad milleski, vaid ainult mingi tĂ”enĂ€osusega. Olukorda sĂŒvendab veel see, et kvantkompuutimine on vigadele vastuvĂ”tlik. Peamised veatĂŒĂŒbid kvantkompuutimises on:
- Dekohereentsivead, mis tulenevad sĂŒsteemi keerukusest ja interaktsioonist vĂ€liskeskkonnaga
- VĂ€rgate arvutusvead (tulenevad kvantkompuutimise omadustest)
- LÔpptulemuse (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 sĂŒsteem, ja seda lihtsam on seda hĂ€vitada. Madalate temperatuuride sarnaumid, kaitstud kambrid, kĂ”ik need tehnoloogilised nipid on suunatud veade arvu vĂ€hendamisele ja dekohereentuse aja pikendamisele.
VĂ€rgate arvutusvead â iga operatsioon (ventiil) kubiitide ĂŒle vĂ”ib mingil tĂ”enĂ€osusel lĂ”ppeda veaga, ning meie jaoks, et algoritmi rakendada, tuleb meil tĂ€ita sadu ventiile, nii et kujutage ette, mida me lĂ”puks meie algoritmi tĂ€itmisel saame. Klasikaline vastus kĂŒsimusele â "Mis on tĂ”enĂ€osus kohtuda dinosaurusega liftis?" â 50x50, kas kohtad vĂ”i ei.
Probleemi sĂŒvendab veel see, et standardne veakorrektiivmeetod (arvutuste dubleerimine ja keskmistamine) kvantmaailmas ei tööta kloonimise keelu teoreemi tĂ”ttu. Selleks kvantkompuutimises tuli vĂ€lja mĂ”elda . Ăksikasjalikult, me vĂ”tame N tavalist kubiiti ja teeme neist 1 loogilise kubiidi madalama veatasemega.
Aga siin kerkib ĂŒles teine probleem â kokku kubiitide arv. Vaadake, oletame, et meil on 100 kubiidiga protsessor, millest 80 kubiiti on vigade korrigeerimiseks, siis jÀÀb meile arvutuste jaoks alles vaid 20.
LĂ”pptulemuse lugemise vead â nagu me mĂ€letame, esitatakse kvantkompuutimise tulemus meile tĂ”enĂ€osuslikke vastuseid. Kuid lĂ”pptulemuse lugemine vĂ”ib samuti lĂ”ppeda veaga.
Samas on vĂ”rdleva tabeli protsessoritest veaprotsentide kaupa. VĂ”rdlemiseks vĂ”tame samad protsessorid, mis eelnevas nĂ€ites â IBM ja :
| Arvuti | 1-Qubiti ukse tÔetruudus | 2-Qubiti ukse tÔetruudus | Sissejuhatuse tÔetruudus |
| IBM Q System One | 99.96% | 98.31% | â |
| Google Sycamore | 99.84% | 99.38% | 96.2% |
Siin â kahe kvantoleku sarnasus. Veaprotsent on umbkaudselt esitatav kui 1-TĂ”etruudus. Nagu me nĂ€eme, on 2-qbitiga uste ja lugemise vead peamine takistus keeruliste ja pikkade algoritmide teostamisel olemasolevates kvantkompuutrites.
Samuti vÔite lugeda NQIT-st Teoorias ehitame ja opereerime
Protsessori arhitektuur

kĂŒmnete segatud kubittide skeemidega , reaalus on aga keerulisem. KĂ”ik olemasolevad kvantkiibid (protsessorid) on konstrueeritud nii, et nad tagavad valutultfookuse ĂŒhe kubiti vaid oma naabritega , keda on mitte rohkem kui kuus.Kui me peame segama 1. kubiti nĂ€iteks 12. kubitiga, peame me
ehitama lisakvantoperatsioonide ahela , kaasama tĂ€iendavaid kubite ja nii edasi, mis suurendab ĂŒldist veaprotsenti. Ja Ă€rge unustagedekohereerimise aega , vĂ”ib-olla on tol hetkel, kui olete lĂ”petanud kubittide sidumise soovitud skeemiks, aeg otsa saanud ja kogu skeem muutubkenaks valge mĂŒra generaatoriks Samuti Ă€rge unustage, et.
kĂ”ikide kvantprotsessorite arhitektuur on erinev , ja programm, mis on kirjutatud emulaatoris reĆŸiimis 'kĂ”ik kĂ”igiga ĂŒhendatud', tuleb 'uuesti kompileerida' konkreetse kiibi arhitektuuri jaoks. On isegierilised optimeerimisprogrammid Maksimaalne ĂŒhenduvus ja maksimaalne kubittide arv sama tipptasemel kiibide jaoks:
Ja vÔrdluseks,
| Arvuti nimi | N kubiiti | Max paaride arv | T2 (ÎŒs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
eelmise pĂ”lvkonna protsessorite andmete tabel . VĂ”rrelge kubittide arvu, dekohereerimise aega ja veaprotsenti sellega, mis meil praegu on uue pĂ”lvkonna juures. Edusamme on tĂ”epoolest aeglaselt, aga siiskiPraeguseks ei ole tĂ€ielikult ĂŒhendatud arhitektuuri skeeme, milles on rohkem kui 6 kubiti

Nii:
- Kuna tĂ”elises protsessoris kubit 0 sidumiseks nĂ€iteks 15. kubitiga vĂ”ib kuluda mitmeid kĂŒmneid lisategevusi
- Rohkem toiminguid â> rohkem vigu â> tugevam dekohereentsuse mĂ”ju
- Dekohereentsus â kaasaegse kvantcomputatsiooni pragunemine
Summary
. 150 mks jooksul peame kÔik mahtuma:. 150 mikroseundi jooksul peame kÔik lÔpetama:
- Kubitite algseisundi initsialiseerimine
- Probleemi lahendamine kvantvÀravate abil
- Viga parandamine, et saada tÀhenduslik tulemus
- Saada saadud tulemus
Praegused tulemused on pettumust valmistavad, kuigi nende vÀidete kohaselt on saavutatud 0,5 s koherentse hoidmise aega kvantkomputeris, mis pÔhineb :
MÔÔdame kubiti koherentse aja, mis ĂŒletab 0,5 s, ja magnetkaitse abil ootame, et see paraneks rohkem kui 1000 s
Selle tehnoloogia kohta saab veel lugeda vÔi nÀiteks .
Olukord on keeruline ka seepÀrast, et keeruliste arvutuste tegemiseks on hÀdavajalik kasutada kvantkorras vigade parandamise skeeme, mis samuti nÔuavad aega ja olemasolevaid kubite.
Ja lÔpuks, kaasaegsed arhitektuurid ei vÔimalda minimeeritud kuludega rakendada pÔimumisskeemi paremini kui 1:4 vÔi 1:6.
Probleemide lahendamise teed
Nende probleemide lahendamiseks kasutatakse praegu jÀrgmisi lÀhenemisviise ja meetodeid:
- Kriokambrite kasutamine madalatel temperatuuridel (10 mK (â273,14°C))
- Maksimaalselt vÀliskeskkonna mÔjude eest kaitstud protsessoriblokkide kasutamine
- Kvantide vigade parandamise sĂŒsteemide kasutamine (Loogiline kubit)
- Optimeerijate kasutamine skeemide programmeerimisel konkreetsele protsessorile
Tehakse ka uuringuid, mille eesmĂ€rk on suurendada dekohereerimise aega, otsida uusi (ja tĂ€iustada tuntud) kvantobjektide fĂŒĂŒsikalisi realiseerimisi, skeemide parandamise optimeerimist jne. Edusammud on olemas (vt ĂŒlaltoodud varasemate ja tipptasemel tĂ€napĂ€evaste kiipide omadusi), kuid need on jĂ€tkuvalt aeglased, vĂ€ga, vĂ€ga aeglased.
D-Wave

2000-kubitaline D-Wave 2000Q arvuti. Allikas:
Google'i vĂ€ite taustal kvantĂŒlevaate saavutamisest 53 kubitiga protsessoriga, ja D-Wave'i ettevĂ”ttest, kus kubitite arv ulatub tuhandeteni, tekitavad mĂ”ningast segadust. TĂ”epoolest, kui 53 kubiti suutis saavutada kvantĂŒlevaate, siis milleks on vĂ”imeline 2048 kubitiga arvuti? Kuid kĂ”ik pole nii hĂ€sti...
LĂŒhidalt (vĂ”etud wikist):
Arvutid toimivad pĂ”himĂ”ttel (), suudavad lahendada ÀÀrmiselt piiratud optimeerimisĂŒlesannete alamtĂŒĂŒpe ja ei sobi traditsiooniliste kvantalgoritmide ja kvantvĂ€ravate rakendamiseks.
TÀpsemalt saab lugeda nÀiteks , (ole ettevaatlik, vÔib-olla ei avane Venemaalt), vÔi ja tema juurest . Muide, soovitan vÀga lugeda ka tema blogi, seal on palju head materjali
TĂ”epoolest, teadlaskonnas tekkis alates D-Wave'i arvutite esitlemisest varakult kĂŒsimusi. NĂ€iteks 2014. aastal kahtles IBM, et D-Wave Asjad jĂ”udsid selleni, et 2015. aastal ostis Google koos NASAga ĂŒhe nendest kvantarvutitest ja pĂ€rast uurimist , et jah, arvuti töötab ja lahendab ĂŒlesande kiiremini kui tavaline. Veel Google'i vĂ€ite kohta saab lugeda ja nĂ€iteks .
Peamine on see, et D-Wave'i arvuteid, millel on sadu ja tuhandeid kubite, ei saa kasutada kvantalgoritmide arvutamiseks ja kĂ€itamiseks. NĂ€iteks ei saa neile kĂ€ivitada Shori algoritmi. KĂ”ik, mida nad vĂ”ivad teha, on kasutada teatud kvantmehaanilisi meetodeid, et lahendada kindlat optimeerimisĂŒlesannet. vĂ”ib pidada, et D-Wave on nagu kvant-ASIC konkreetse ĂŒlesande jaoks.
Veidi kvantkompuutrite emuleerimisest

Kvantarvutusi saab tavalise arvutiga emuleerida. TÔepoolest, :
- Kubiti olekut saab kompleksarvuna, mis hĂ”lmab 2^32-st kuni 2^64 bitini (8â16 baiti) sĂ”ltuvalt 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.
VÔrdluseks, () kannab endas ainult 2,8 PB mÀlu.
â 49 kubiti, mis oli asetatud eelmisel aastal suurimale Hiina superarvutile ()
Kvantarvuti simuleerimise piir klassikalistes sĂŒsteemides on tingitud vajalikust mĂ€luhulgast kubitite oleku salvestamiseks.
Soovitan veel lugeda . Sealt:
Tegevuste osas â tĂ€pseks emuleerimiseks 49 kubitiste skeemide puhul oli vajalik mĂ”nede 39 "takti" (iseseisvate ventiilide kihtide) jĂ€rele 2^63 kompleksset korrutamised â 4 Pflops superarvutist 4 tunni jooksul
50+ kubiidi kvantkomplekside emuleerimist klassikalistes sĂŒsteemides peetakse mĂ”istlikus ajavahemikus vĂ”imatuks. Just selle pĂ”hjusel kasutas Google oma kvantĂŒlemuse eksperimendis 53-kubiidilist protsessorit.
Kvantarvutuse ĂŒlimuslikkus.

Wikipedia annab meile jĂ€rgmise kvantkomplekside ĂŒlemuse mÀÀratlemise:
KvantĂŒlemus â suutlikkus seadmised lahendada probleeme, mida klassikalised arvutid praktiliselt lahendada ei suuda.
Tegelikult tĂ€hendab kvantĂŒlemuse saavutamine, et nĂ€iteks suurtel numbritel Shori algoritmi jĂ€rgi faktoriseerimine on vĂ”imalik lahendada sobivas ajaraamis, vĂ”i et on vĂ”imalik emuleerida kvanttasemel keerulisi keemilisi molekule jne. See tĂ€hendab, et uus ajastu on alanud.
Ent mÀÀratlemise sĂ”nastuses on teatav Ă”ngitsus, âmida klassikalised arvutid praktiliselt lahendada ei suudaâ. TĂ”epoolest, see tĂ€hendab, et kui luua kvantarvuti, mis koosneb 50+ kubiidist ja kĂ€ivitada sellele mĂ”ni kvantprogramm, siis nagu me eelnevalt arutasime, ei ole selle programmi tulemuste emuleerimine tavalise arvutiga vĂ”imalik. Seega klassikaline arvuti ei suuda taastada sellise programmi tulemusi.
Kas selline tulemus on tĂ”eline kvantĂŒlemus vĂ”i mitte, on pigem filosoofiline kĂŒsimus. Kuid oluline on mĂ”ista, mida Google tegi ja millele pĂ”hineb selle on vajalik.
Google'i vĂ€ide kvantĂŒlemuse saavutamisest

54-kubiidine Sycamore protsessor
Seega avaldas Google'i arendajate meeskond oktoobris 2019 teaduslikus vĂ€ljaandes Nature artikli ââ. Autorid kuulutasid vĂ€lja kvantĂŒlemuse saavutamise esmakordselt inimajaloo jooksul 54-kubiidilise protsessori âSycamoreâ abil.
Internetis mainitakse artiklites Sycamore sageli 54-kubiidilist protsessorit, mĂ”nikord ka 53-kubiidilist. TĂ”de on see, et vastavalt , protsessor koosneb fĂŒĂŒsiliselt 54 kubiidist, kuid ĂŒks neist ei tööta ja on vĂ€lja lĂŒlitatud. Seega on tegelikult tegemist 53-kubiidise protsessoriga.
Internetis kÀivitus kohe materjalide osas, mille kraad varieerus kuni .
Hiljem teatas IBM-i kvantarvutite osakond, et . EttevĂ”tte vĂ€itel suudab tavaline arvuti selle ĂŒlesande tĂ€ita halvemal juhul 2,5 pĂ€evaga, ning saadud vastus on selle juures tĂ€psem kui kvantarvuti oma. Selline jĂ€reldus tehti erinevate optimeerimisviiside teoreetilise analĂŒĂŒsi pĂ”hjal.
Ja muidugi, oma ei saanud seda vĂ€idet tĂ€helepanuta jĂ€tta. Tema koos kĂ”igi viidatud linkidega ja on nagu tavaliselt aega vÀÀrt. Habr's Mida Google tegelikult tegi? Ăksikasjaliku arusaamise saamiseks lugege Aaronsoni, kuid lĂŒhidalt:
Ma vĂ”in teile muidugi öelda, kuid tunnen ennast sellega toimetades veidi rumalalt. Arvutamine toimub jĂ€rgmiselt: eksperimentaator genereerib juhusliku kvantse scheemi S (st juhusliku jĂ€rjestuse 1-kubit ja 2-kubit â lĂ€himate naabrite vahel â ventiilidest, sĂŒgavuse nĂ€iteks 20, mis toimib 2D vĂ”rgustikus n=50-60 kubitit). PĂ€rast seda saadab eksperimentaator S kvantarvutile ja palub sellel rakendada S algolekule 0, mÔÔta tulemust baasis {0,1}, saata tagasi n-bitine vaadatav jĂ€rjestus (string) ja korrata seda mitu tuhat vĂ”i miljon korda. LĂ”puks, kasutades oma teadmisi S-st, viib eksperimentaator lĂ€bi statistilise kontrolli, et vĂ”rrelda tulemust oodatava vĂ€ljundiga kvantarvutist.
LĂŒhidalt öeldes:

Loodud on juhuslik scheem, mille pikkus on 20, 53 kubitit kasutades ventiile
- Scheem kĂ€ivitub algolekuga [0âŠ0] tĂ€itmiseks
- Scheemi vÀljund on juhuslik bittide string (proov)
- Tulemuse jaotumine ei ole juhuslik (interferents)
- Saadud proovide jaotust vÔrreldakse oodatud jaotusega
- Tehakse jĂ€reldus kvantĂŒlevaate kohta.
- Tuleb jĂ€reldusele, et kvantĂŒlevus
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 â 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 â 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 â we are gaining experience in quantum programming, collecting and creating quantum algorithms, testing ideas, and so forth. We are waiting for a breakthrough.
KokkuvÔte
Selles artiklis uurime koos kvantkompuuteri ja kvantlaskurite arengu peamisi verstaposte, arutame nende tööpĂ”himĂ”tteid, 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 kvantĂŒlemise saavutamise kohta.
Tagaplaanile jĂ€id kvantkompuuteri programmeerimise kĂŒsimused (keeled, lĂ€henemised, meetodid jne) ja kĂŒsimused, mis on seotud protsessorite konkreetse fĂŒĂŒsilise realizatsiooniga, nĂ€iteks kuidas toimub kubide juhtimine, sidumine, lugemine jne. VĂ”ib-olla on see jĂ€rgmise artikli vĂ”i artiklite teema.
AitÀh tÀhelepanu eest, loodan, et see artikkel on kellelegi kasulik.
(C)
TĂ€nud

tekstide korrektuuri ja mÀrkuste eest ning ka artikli eest
informatiivselt tihedate kommentaaride eest , ja mitte ainult nende kohta, mis aitasid mul selle puzzle'i lahti harutada.
KÔigile artiklite ja publikatsioonide autoritele, kelle materjale on selle artikli kirjutamisel kasutatud.
Ressursside loend

Artiklid praegusest olukorrast [The National Academies Press] poolt
Habrast pÀrit artiklid (juhuslikus jÀrjekorras)
Kategooriliselt sorteerimata (kuid mitte vÀhem huvitavad) artiklid interneti avarustest
Kursused ja loengud
Allikas: habr.com
