क्वांटम कंप्यूटर और क्वांटम कंप्यूटिंग - नया , जिसे हमारे सूचना स्थान के साथ जोड़ा गया था , और अन्य उच्च तकनीक शर्तें। साथ ही, मैं कभी भी इंटरनेट पर ऐसी सामग्री नहीं ढूंढ पाया जो मेरे दिमाग में चल रही पहेली को एक साथ रख सके "क्वांटम कंप्यूटर कैसे काम करते हैं". हाँ, कई उत्कृष्ट कार्य हैं, जिनमें हैबर (देखें) भी शामिल है। ), जिस पर टिप्पणियाँ, जैसा कि आमतौर पर होता है, और भी अधिक जानकारीपूर्ण और उपयोगी होती हैं, लेकिन जैसा कि वे कहते हैं, मेरे दिमाग में जो तस्वीर थी, वह सामने नहीं आई।
और हाल ही में मेरे सहकर्मी मेरे पास आये और पूछा, “क्या आप समझते हैं कि क्वांटम कंप्यूटर कैसे काम करता है? क्या आप हमें बता सकते हैं?" और तब मुझे एहसास हुआ कि मैं अकेला नहीं हूं जिसके दिमाग में एक सुसंगत तस्वीर डालने में समस्या है।
परिणामस्वरूप, क्वांटम कंप्यूटर के बारे में जानकारी को एक सुसंगत लॉजिक सर्किट में संकलित करने का प्रयास किया गया बुनियादी स्तर, गणित और क्वांटम दुनिया की संरचना में गहरी तल्लीनता के बिना, यह बताया गया कि क्वांटम कंप्यूटर क्या है, यह किन सिद्धांतों पर काम करता है और इसे बनाने और संचालित करने में वैज्ञानिकों को किन समस्याओं का सामना करना पड़ता है।
लेख-सूची
исклеймер
लेखक क्वांटम कंप्यूटिंग का विशेषज्ञ नहीं है, और लेख के लक्षित दर्शक वही आईटी लोग हैं, क्वांटम विशेषज्ञ नहीं, जो अपने दिमाग में "क्वांटम कंप्यूटर कैसे काम करते हैं" नामक एक तस्वीर भी रखना चाहते हैं। इस वजह से, "बुनियादी" स्तर पर क्वांटम प्रौद्योगिकियों को बेहतर ढंग से समझने के लिए लेख में कई अवधारणाओं को जानबूझकर सरल बनाया गया है, लेकिन इसके बिना .
कुछ स्थानों पर लेख अन्य स्रोतों से सामग्री का उपयोग करता है, . जहां भी संभव हो, मूल पाठ, तालिका या चित्र के सीधे लिंक और संकेत डाले जाते हैं। अगर मैं कहीं कुछ (या किसी को) भूल गया हूं, तो लिखें और मैं उसे ठीक कर दूंगा।
परिचय
इस अध्याय में, हम संक्षेप में देखेंगे कि क्वांटम युग की शुरुआत कैसे हुई, क्वांटम कंप्यूटर के विचार का प्रेरक कारण क्या था, वर्तमान में इस क्षेत्र में कौन (कौन से देश और निगम) अग्रणी खिलाड़ी हैं, और संक्षेप में बात भी करेंगे। क्वांटम कंप्यूटिंग के विकास की मुख्य दिशाओं के बारे में।
कैसे यह सब शुरू हुआ
क्वांटम युग का शुरुआती बिंदु 1900 माना जाता है, जब एम. प्लांक ने पहली बार इसे सामने रखा था वह ऊर्जा लगातार नहीं बल्कि अलग-अलग क्वांटा (भागों) में उत्सर्जित और अवशोषित होती है। इस विचार को उस समय के कई उत्कृष्ट वैज्ञानिकों - बोह्र, आइंस्टीन, हाइजेनबर्ग, श्रोडिंगर द्वारा उठाया और विकसित किया गया, जिससे अंततः इस तरह के विज्ञान का निर्माण और विकास हुआ। . एक विज्ञान के रूप में क्वांटम भौतिकी के गठन के बारे में इंटरनेट पर बहुत सारी अच्छी सामग्रियां हैं; इस लेख में हम इस पर विस्तार से ध्यान नहीं देंगे, लेकिन उस तारीख को इंगित करना आवश्यक था जब हमने नए क्वांटम युग में प्रवेश किया था।
क्वांटम भौतिकी ने हमारे रोजमर्रा के जीवन में कई आविष्कार और प्रौद्योगिकियां ला दी हैं, जिनके बिना अब हमारे आसपास की दुनिया की कल्पना करना मुश्किल है। उदाहरण के लिए, एक लेज़र, जिसका उपयोग अब हर जगह किया जाता है, घरेलू उपकरणों (लेजर स्तर, आदि) से लेकर हाई-टेक सिस्टम (दृष्टि सुधार के लिए लेज़र, हैलो) तक ). यह मान लेना तर्कसंगत होगा कि देर-सबेर कोई इस विचार के साथ आएगा कि कंप्यूटिंग के लिए क्वांटम सिस्टम का उपयोग क्यों न किया जाए। और फिर 1980 में ऐसा हुआ.
विकिपीडिया इंगित करता है कि क्वांटम कंप्यूटिंग का पहला विचार 1980 में हमारे वैज्ञानिक यूरी मैनिन द्वारा व्यक्त किया गया था। लेकिन उन्होंने वास्तव में इसके बारे में 1981 में ही बात करना शुरू किया, जब जाने-माने आर. फेनमैन , ने नोट किया कि एक शास्त्रीय कंप्यूटर पर एक कुशल तरीके से क्वांटम प्रणाली के विकास का अनुकरण करना असंभव है। उन्होंने एक प्राथमिक मॉडल प्रस्तावित किया , जो इस तरह की मॉडलिंग को अंजाम देने में सक्षम होगा।
वहां एक है जिसमें इसे अधिक अकादमिक रूप से और विस्तार से माना जाता है, लेकिन हम संक्षेप में इस पर विचार करेंगे:
क्वांटम कंप्यूटर बनाने के इतिहास में प्रमुख मील के पत्थर:
- [1994]। पी. किनारा. द्वारा डिज़ाइन किया गया
- [1998]। बनाया था
- [2001]। आईबीएम ने निष्पादन की शुरुआत की संख्या 15 के विस्तार के लिए
- [४-१]। 128-2000 क्यूबिट वाला कंप्यूटर बनाता और विकसित करता है
- [2012]। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में लागू किया गया
- [2016]। गूगल 9-क्विबिट कंप्यूटर पर
- [2017] (तीन परमाणु)
- [2019] . क्लाउड में 20-क्विबिट कंप्यूटर
- [2019] . 53 क्यूबिट कंप्यूटर. ?
जैसा कि आप देख सकते हैं, विचार के 17 क्यूबिट वाले कंप्यूटर में इसके पहले कार्यान्वयन तक 1981 साल बीत चुके हैं (1998 से 2 तक), और क्यूबिट की संख्या बढ़कर 21 होने तक 1998 साल (2019 से 53 तक) बीत चुके हैं। शोर के एल्गोरिदम के परिणाम को 11 से 2001 तक सुधारने में (हम इसे थोड़ी देर बाद और अधिक विस्तार से देखेंगे) 2012 साल लग गए (15 से 21 तक)। इसके अलावा, केवल तीन साल पहले हम इस बिंदु पर आए थे फेनमैन ने जिस बारे में बात की उसे लागू करना, और सबसे सरल भौतिक प्रणालियों का मॉडल बनाना सीखना।
क्वांटम कंप्यूटिंग का विकास धीमा है। वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को बहुत कठिन कार्यों का सामना करना पड़ता है, क्वांटम अवस्थाएँ बहुत अल्पकालिक और नाजुक होती हैं, और गणना करने के लिए उन्हें लंबे समय तक संरक्षित रखने के लिए, उन्हें लाखों डॉलर की लागत से सरकोफेगी का निर्माण करना पड़ता है, जिसमें तापमान बनाए रखा जाता है पूर्ण शून्य से ठीक ऊपर, और जो बाहरी प्रभावों से अधिकतम सुरक्षित हैं। आगे हम इन कार्यों और समस्याओं के बारे में अधिक विस्तार से बात करेंगे।
अग्रणी खिलाड़ी
इस अनुभाग की स्लाइडें लेख से ली गई हैं , शोधकर्ता से एलेक्सी फेडोरोव। मैं आपको सीधे उद्धरण देता हूँ:
सभी तकनीकी रूप से सफल देश वर्तमान में क्वांटम प्रौद्योगिकियों को सक्रिय रूप से विकसित कर रहे हैं। इस शोध में भारी मात्रा में धन का निवेश किया जा रहा है, और क्वांटम प्रौद्योगिकियों का समर्थन करने के लिए विशेष कार्यक्रम बनाए जा रहे हैं।
क्वांटम रेस में सिर्फ राज्य ही नहीं बल्कि निजी कंपनियां भी हिस्सा ले रही हैं। कुल मिलाकर, Google, IBM, Intel और Microsoft ने हाल ही में क्वांटम कंप्यूटर के विकास में लगभग 0,5 बिलियन डॉलर का निवेश किया है और बड़ी प्रयोगशालाएँ और अनुसंधान केंद्र बनाए हैं।
उदाहरण के लिए, हैबे और इंटरनेट पर कई लेख हैं, , и , जिसमें विभिन्न देशों में क्वांटम प्रौद्योगिकियों के विकास की वर्तमान स्थिति की अधिक विस्तार से जांच की जाती है। अब हमारे लिए मुख्य बात यह है कि सभी प्रमुख तकनीकी रूप से विकसित देश और खिलाड़ी इस दिशा में अनुसंधान में भारी मात्रा में पैसा निवेश कर रहे हैं, जो वर्तमान तकनीकी गतिरोध से बाहर निकलने की उम्मीद जगाता है।
विकास के निर्देश
फिलहाल (मैं गलत हो सकता हूं, कृपया मुझे सुधारें), सभी प्रमुख खिलाड़ियों के मुख्य प्रयास (और कमोबेश महत्वपूर्ण परिणाम) दो क्षेत्रों में केंद्रित हैं:
- Специализированные квантовые компьютеры, जिनका उद्देश्य एक विशिष्ट विशिष्ट समस्या को हल करना है, उदाहरण के लिए, एक अनुकूलन समस्या। उत्पाद का एक उदाहरण डी-वेव क्वांटम कंप्यूटर है।
- यूनिवर्सल क्वांटम कंप्यूटर - जो मनमाने ढंग से क्वांटम एल्गोरिदम (शोर, ग्रोवर, आदि) को लागू करने में सक्षम हैं। आईबीएम, गूगल से कार्यान्वयन।
विकास के अन्य वेक्टर जो क्वांटम भौतिकी हमें देते हैं, जैसे:
- के लिए एक आधार के रूप में
- और भी बहुत कुछ
बेशक, यह शोध के क्षेत्रों की सूची में भी है, लेकिन फिलहाल कोई कम या ज्यादा महत्वपूर्ण परिणाम नहीं दिख रहे हैं।
इसके अतिरिक्त आप पढ़ सकते हैं , ठीक है, गूगल "", उदाहरण के लिए, , и .
मूल बातें। क्वांटम ऑब्जेक्ट और क्वांटम सिस्टम
इस अनुभाग से समझने वाली सबसे महत्वपूर्ण बात यह है
क्वांटम कंप्यूटर (सामान्य के विपरीत) सूचना वाहक के रूप में उपयोग करता है क्वांटम वस्तुएं, और गणना करने के लिए, क्वांटम वस्तुओं को इसमें जोड़ा जाना चाहिए квантовую систему.
क्वांटम वस्तु क्या है?
क्वांटम वस्तु - माइक्रोवर्ल्ड (क्वांटम वर्ल्ड) की एक वस्तु जो क्वांटम गुण प्रदर्शित करती है:
- दो सीमा स्तरों के साथ एक परिभाषित राज्य है
- Находится в суперпозиции своего состояния до момента измерения
- क्वांटम सिस्टम बनाने के लिए खुद को अन्य वस्तुओं के साथ उलझा लेता है
- नो-क्लोनिंग प्रमेय को संतुष्ट करता है (किसी वस्तु की स्थिति की प्रतिलिपि नहीं बनाई जा सकती)
आइए प्रत्येक संपत्ति को अधिक विस्तार से देखें:
दो सीमा स्तरों (अंतिम राज्य) के साथ एक परिभाषित राज्य है
वास्तविक दुनिया का एक क्लासिक उदाहरण एक सिक्का है। इसकी एक "साइड" स्थिति है, जो दो सीमा स्तरों - "हेड्स" और "टेल्स" पर आधारित है।
Находится в суперпозиции своего состояния до момента измерения
उन्होंने एक सिक्का उछाला, वह उड़ता और घूमता है। जबकि यह घूम रहा है, यह कहना असंभव है कि इसकी "पार्श्व" स्थिति किस सीमा स्तर पर स्थित है। लेकिन जैसे ही हम इसे पटकते हैं और परिणाम देखते हैं, राज्यों का सुपरपोजिशन तुरंत दो सीमा राज्यों - "हेड्स" और "टेल्स" में से एक में ढह जाता है। हमारे मामले में सिक्का उछालना एक माप है।
क्वांटम सिस्टम बनाने के लिए खुद को अन्य वस्तुओं के साथ उलझा लेता है
एक सिक्के के साथ यह कठिन है, लेकिन आइए प्रयास करें। कल्पना कीजिए कि हमने तीन सिक्के उछाले ताकि वे एक-दूसरे से चिपक कर घूमें, यह सिक्कों के साथ करतब दिखाने जैसा है। समय के प्रत्येक क्षण में, उनमें से प्रत्येक न केवल राज्यों की सुपरपोज़िशन में होता है, बल्कि ये राज्य परस्पर एक-दूसरे को प्रभावित करते हैं (सिक्के टकराते हैं)।
नो-क्लोनिंग प्रमेय को संतुष्ट करता है (किसी वस्तु की स्थिति की प्रतिलिपि नहीं बनाई जा सकती)
जबकि सिक्के उड़ रहे हैं और घूम रहे हैं, ऐसा कोई तरीका नहीं है जिससे हम सिस्टम से अलग किसी भी सिक्के की घूमने की स्थिति की प्रतिलिपि बना सकें। सिस्टम अपने भीतर रहता है और किसी भी जानकारी को बाहरी दुनिया में जारी करने से बहुत ईर्ष्या करता है।
अवधारणा के बारे में कुछ और शब्द "सुपरपोज़िशन", लगभग सभी लेखों में सुपरपोजिशन को इस प्रकार समझाया गया है "एक ही समय में सभी राज्यों में है", जो निस्संदेह सत्य है, लेकिन कभी-कभी अनावश्यक रूप से भ्रमित करने वाला होता है। राज्यों के सुपरपोजिशन की कल्पना इस तथ्य के रूप में भी की जा सकती है कि समय के प्रत्येक क्षण में एक क्वांटम वस्तु होती है इसके प्रत्येक सीमा स्तर में ढहने की कुछ संभावनाएँ हैं, और कुल मिलाकर ये संभावनाएँ स्वाभाविक रूप से 1 के बराबर हैं. बाद में, क्वबिट पर विचार करते समय, हम इस पर अधिक विस्तार से ध्यान देंगे।
सिक्कों के लिए, इसकी कल्पना की जा सकती है - प्रारंभिक गति, टॉस के कोण, पर्यावरण की स्थिति जिसमें सिक्का उड़ रहा है, के आधार पर प्रत्येक क्षण में "हेड" या "टेल" प्राप्त करने की संभावना अलग-अलग होती है। और, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, ऐसे उड़ने वाले सिक्के की स्थिति की कल्पना "एक ही समय में इसके सभी सीमा राज्यों में होने, लेकिन उनके कार्यान्वयन की विभिन्न संभावनाओं के साथ" के रूप में की जा सकती है।
कोई भी वस्तु जिसके लिए उपरोक्त गुण मिलते हैं और जिसे हम बना और नियंत्रित कर सकते हैं, क्वांटम कंप्यूटर में सूचना वाहक के रूप में उपयोग किया जा सकता है।
थोड़ा आगे हम क्वांटम वस्तुओं के रूप में क्वैबिट के भौतिक कार्यान्वयन के साथ मामलों की वर्तमान स्थिति के बारे में बात करेंगे, और वैज्ञानिक अब इस क्षमता में क्या उपयोग कर रहे हैं।
तो तीसरी संपत्ति बताती है कि क्वांटम वस्तुएं क्वांटम सिस्टम बनाने के लिए उलझ सकती हैं। क्वांटम प्रणाली क्या है?
क्वांटम प्रणाली - निम्नलिखित गुणों वाली उलझी हुई क्वांटम वस्तुओं की एक प्रणाली:
- एक क्वांटम प्रणाली उन वस्तुओं की सभी संभावित अवस्थाओं के सुपरपोजिशन में होती है, जिनमें वह शामिल होती है
- माप के क्षण तक सिस्टम की स्थिति जानना असंभव है
- माप के समय, सिस्टम अपनी सीमा राज्यों के संभावित वेरिएंट में से एक को लागू करता है
(और, थोड़ा आगे देखते हुए)
क्वांटम कार्यक्रमों के लिए परिणाम:
- क्वांटम प्रोग्राम में इनपुट पर सिस्टम की एक दी गई स्थिति, अंदर एक सुपरपोजिशन, आउटपुट पर एक सुपरपोजिशन होती है
- माप के बाद प्रोग्राम के आउटपुट पर हमारे पास सिस्टम के संभावित अंतिम राज्यों में से एक का संभाव्य कार्यान्वयन होता है (साथ ही संभावित त्रुटियां)
- किसी भी क्वांटम प्रोग्राम में चिमनी आर्किटेक्चर (इनपुट -> आउटपुट) होता है। कोई लूप नहीं है, आप प्रक्रिया के बीच में सिस्टम की स्थिति नहीं देख सकते हैं।)
क्वांटम कंप्यूटर और पारंपरिक कंप्यूटर की तुलना
आइए अब एक पारंपरिक कंप्यूटर और एक क्वांटम कंप्यूटर की तुलना करें।
| नियमित कंप्यूटर | क्वांटम कंप्यूटर | |
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तर्क
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/ 0 1 है | `a|0> + b|1>, a^2+b^2=1` |
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भौतिक विज्ञान
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सेमीकंडक्टर ट्रांजिस्टर | क्वांटम वस्तु |
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मीडिया वाहक
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वोल्टेज स्तर | ध्रुवीकरण, स्पिन,… |
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संचालन
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बिट्स पर नहीं, और, या, XOR | वाल्व: सीएनओटी, हैडामर्ड,… |
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आपसी संबंध
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सेमीकंडक्टर चिप | आपस में उलझना |
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एल्गोरिदम
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मानक (व्हिप देखें) | विशेष (तट, ग्रोवर) |
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सिद्धांत
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डिजिटल, नियतिवादी | अनुरूप, संभाव्य |
तर्क स्तर
एक नियमित कंप्यूटर में यह थोड़ा सा होता है। हम पूरी तरह से परिचित हैं नियतिवादी बिट. 0 या 1 का मान ले सकता है। यह भूमिका के साथ पूरी तरह से मुकाबला करता है तार्किक इकाई для обычного компьютера, но совершенно не подходит для описания состояния क्वांटम वस्तु, जो, जैसा कि हम पहले ही कह चुके हैं, जंगली में स्थित हैउनके सीमा राज्यों के सुपरपोजिशन.
वे यही लेकर आये . अपनी सीमा अवस्थाओं में यह 0 और 1 के समान अवस्थाओं का एहसास करता है , और सुपरपोज़िशन में प्रतिनिधित्व करता है इसकी सीमा राज्यों पर संभाव्यता वितरण |0> и |1>:
a|0> + b|1>, такое, что a^2+b^2=1ए और बी प्रतिनिधित्व करते हैं , और उनके मॉड्यूल के वर्ग सीमा राज्यों के बिल्कुल ऐसे मान प्राप्त करने की वास्तविक संभावनाएं हैं |0> и |1>, यदि आप अभी माप के साथ क्वबिट को संक्षिप्त करते हैं।
एक प्रकार की प्रोग्रामिंग की पर्त
विकास के वर्तमान तकनीकी स्तर पर, एक पारंपरिक कंप्यूटर के लिए बिट का भौतिक कार्यान्वयन है अर्धचालक ट्रांजिस्टर, क्वांटम के लिए, जैसा कि हम पहले ही कह चुके हैं, कोई भी क्वांटम वस्तु. अगले भाग में हम इस बारे में बात करेंगे कि वर्तमान में क्वैबिट के लिए भौतिक मीडिया के रूप में क्या उपयोग किया जाता है।
भंडारण माध्यम
एक नियमित कंप्यूटर के लिए यह है बिजली - वोल्टेज स्तर, करंट की उपस्थिति या अनुपस्थिति, आदि, क्वांटम के लिए - समान किसी क्वांटम वस्तु की अवस्था (ध्रुवीकरण, स्पिन, आदि की दिशा), जो सुपरपोज़िशन की स्थिति में हो सकती है।
संचालन
एक नियमित कंप्यूटर पर लॉजिक सर्किट लागू करने के लिए, हम प्रसिद्ध का उपयोग करते हैं , क्वैबिट पर संचालन के लिए संचालन की एक पूरी तरह से अलग प्रणाली के साथ आना आवश्यक था, जिसे कहा जाता है . गेट्स सिंगल-क्विबिट या डबल-क्विबिट हो सकते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि कितने क्विबिट परिवर्तित किए जा रहे हैं।
क्वांटम गेट्स के उदाहरण:
एक अवधारणा है यूनिवर्सल वाल्व सेट, जो किसी भी क्वांटम गणना करने के लिए पर्याप्त हैं। उदाहरण के लिए, एक सार्वभौमिक सेट में एक हैडामर्ड गेट, एक चरण शिफ्ट गेट, एक सीएनओटी गेट और एक π⁄8 गेट शामिल है। उनकी मदद से, आप क्वैबिट के मनमाने सेट पर कोई भी क्वांटम गणना कर सकते हैं।
इस लेख में हम क्वांटम गेट्स की प्रणाली पर विस्तार से ध्यान नहीं देंगे; आप उनके बारे में और क्वैबिट पर तार्किक संचालन के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं, उदाहरण के लिए, . याद रखने योग्य मुख्य बात:
- क्वांटम वस्तुओं पर संचालन के लिए नए तार्किक ऑपरेटरों (क्वांटम गेट्स) के निर्माण की आवश्यकता होती है
- क्वांटम गेट सिंगल-क्विबिट और डबल-क्विबिट प्रकार में आते हैं।
- गेटों के सार्वभौमिक सेट हैं जिनका उपयोग किसी भी क्वांटम गणना को करने के लिए किया जा सकता है
आपसी संबंध
एक ट्रांजिस्टर हमारे लिए पूरी तरह से बेकार है; गणना करने के लिए हमें कई ट्रांजिस्टर को एक दूसरे से जोड़ना होगा, यानी लाखों ट्रांजिस्टर से एक अर्धचालक चिप बनाना होगा जिस पर तार्किक सर्किट बनाना होगा, और, अंततः, अपने क्लासिक रूप में एक आधुनिक प्रोसेसर प्राप्त करें।
एक क़ुबिट भी हमारे लिए पूरी तरह से बेकार है (ठीक है, अगर केवल अकादमिक दृष्टि से),
गणना करने के लिए हमें क्वैबिट (क्वांटम ऑब्जेक्ट) की एक प्रणाली की आवश्यकता होती है
जो, जैसा कि हम पहले ही कह चुके हैं, क्वैबिट को एक-दूसरे के साथ उलझाकर बनाया गया है ताकि उनके राज्यों में परिवर्तन समन्वित तरीके से हो।
एल्गोरिदम
मानक एल्गोरिदम जो मानवता ने आज तक जमा किए हैं, क्वांटम कंप्यूटर पर कार्यान्वयन के लिए पूरी तरह से अनुपयुक्त हैं। हाँ, सामान्यतः इसकी कोई आवश्यकता नहीं है। क्वैबिट पर गेट लॉजिक पर आधारित क्वांटम कंप्यूटरों को पूरी तरह से अलग एल्गोरिदम, क्वांटम एल्गोरिदम के निर्माण की आवश्यकता होती है। सबसे प्रसिद्ध क्वांटम एल्गोरिदम में से तीन को प्रतिष्ठित किया जा सकता है:
- (कारकीकरण)
- (अव्यवस्थित डेटाबेस में त्वरित खोज)
- (प्रश्न का उत्तर, स्थिर या संतुलित कार्य)
सिद्धांत
और सबसे महत्वपूर्ण अंतर संचालन सिद्धांत का है। एक मानक कंप्यूटर के लिए यह है डिजिटल, कड़ाई से नियतात्मक सिद्धांत, इस तथ्य पर आधारित है कि यदि हम सिस्टम की कुछ प्रारंभिक स्थिति निर्धारित करते हैं और इसे दिए गए एल्गोरिदम के माध्यम से पारित करते हैं, तो गणना का परिणाम वही होगा, चाहे हम इस गणना को कितनी भी बार चलाएं। दरअसल, यह व्यवहार बिल्कुल वैसा ही है जैसा हम कंप्यूटर से अपेक्षा करते हैं।
क्वांटम कंप्यूटर चलता है एनालॉग, संभाव्य सिद्धांत. किसी दिए गए प्रारंभिक अवस्था में दिए गए एल्गोरिदम का परिणाम है संभाव्यता वितरण से नमूना एल्गोरिथम का अंतिम कार्यान्वयन और संभावित त्रुटियाँ।
क्वांटम कंप्यूटिंग की यह संभाव्य प्रकृति क्वांटम दुनिया के अत्यंत संभाव्य सार के कारण है। "भगवान ब्रह्मांड के साथ पासा नहीं खेलते हैं।", पुराने आइंस्टीन ने कहा, लेकिन अब तक के सभी प्रयोग और अवलोकन (वर्तमान वैज्ञानिक प्रतिमान में) इसके विपरीत की पुष्टि करते हैं।
क्वैबिट का भौतिक कार्यान्वयन
जैसा कि हमने पहले ही कहा है, एक क्वबिट को एक क्वांटम ऑब्जेक्ट द्वारा दर्शाया जा सकता है, यानी एक भौतिक वस्तु जो ऊपर वर्णित क्वांटम गुणों को लागू करती है। यानी, मोटे तौर पर कहें तो, कोई भी भौतिक वस्तु जिसमें दो अवस्थाएँ हों और ये दोनों अवस्थाएँ सुपरपोज़िशन की स्थिति में हों, का उपयोग क्वांटम कंप्यूटर बनाने के लिए किया जा सकता है।
“अगर हम एक परमाणु को दो अलग-अलग स्तरों में रख सकते हैं और उन्हें नियंत्रित कर सकते हैं, तो आपके पास एक क्वबिट है। यदि हम इसे आयन के साथ कर सकते हैं, तो यह एक क्वबिट है। करंट के साथ भी ऐसा ही है। यदि हम इसे एक ही समय में दक्षिणावर्त और वामावर्त चलाते हैं, तो आपके पास एक क्वबिट है।
वहाँ к , जिसमें क्वबिट के भौतिक कार्यान्वयन की वर्तमान विविधता पर अधिक विस्तार से विचार किया गया है, हम केवल सबसे प्रसिद्ध और सामान्य को सूचीबद्ध करेंगे:
- और कई अन्य विदेशी विचार (आयन, आदि)
इस सभी विविधता में से, सबसे अधिक विकसित क्वैबिट प्राप्त करने की पहली विधि है, जिसके आधार पर . , , और अन्य प्रमुख खिलाड़ी अपने सिस्टम बनाने के लिए इसका उपयोग करते हैं।
खैर, और पढ़ें संभव से qubits .
मूल बातें। क्वांटम कंप्यूटर कैसे काम करता है
इस अनुभाग के लिए सामग्री (कार्य और चित्र) लेख से ली गई हैं .
तो, कल्पना कीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित कार्य हैं:
तीन लोगों का एक समूह है: (ए)एंड्रे, (बी)ओलोडा और (सी)एरेज़ा. दो टैक्सियाँ हैं (0 और 1).
Известно также, что :
- (ए)एंड्रे, (बी)ओलोडा दोस्त हैं
- (А)ндрей, (С)ережа — враги
- (बी)ओलोडा और (सी)एरेज़ा दुश्मन हैं
कार्य: लोगों को टैक्सियों में बैठाएँ ताकि मैक्स(दोस्त) и न्यूनतम(दुश्मन)
रेटिंग: एल = (दोस्तों की संख्या) - (शत्रुओं की संख्या) प्रत्येक आवास विकल्प के लिए
ВАЖНО: Предположим, что эвристик нет, оптимального решения нет. В этом случае задача решается только полным перебором вариантов.
एक नियमित कंप्यूटर पर समाधान
एक नियमित (सुपर) कंप्यूटर (या क्लस्टर) पर इस समस्या को कैसे हल करें - यह स्पष्ट है आपको सभी संभावित विकल्पों के माध्यम से लूप करने की आवश्यकता है. यदि हमारे पास एक मल्टीप्रोसेसर सिस्टम है, तो हम कई प्रोसेसरों में समाधानों की गणना को समानांतर कर सकते हैं और फिर परिणाम एकत्र कर सकते हैं।
हमारे पास 2 संभावित आवास विकल्प (टैक्सी 0 और टैक्सी 1) और 3 लोग हैं। समाधान स्थान 2 ^ 3 = 8. आप कैलकुलेटर का उपयोग करके 8 विकल्पों पर भी जा सकते हैं, यह कोई समस्या नहीं है। अब समस्या को जटिल बनाते हैं - हमारे पास 20 लोग और दो बसें हैं, समाधान स्थान 2^20 = 1. कुछ भी जटिल नहीं है. चलो लोगों की संख्या 2.5 गुना बढ़ा दें - 50 लोग और दो ट्रेनें लें, समाधान स्थान अब है 2^50 = 1.12 x 10^15. एक साधारण (सुपर) कंप्यूटर में पहले से ही गंभीर समस्याएं होने लगी हैं। आइए लोगों की संख्या 2 गुना बढ़ा दें, 100 लोग हमें पहले ही दे देंगे 1.2 x 10 ^ 30 संभावित विकल्प.
बस, इस कार्य की गणना उचित समय में नहीं की जा सकती।
एक सुपर कंप्यूटर कनेक्ट करना
वर्तमान में सबसे शक्तिशाली कंप्यूटर का नंबर 1 है यह , उत्पादकता 122 . आइए मान लें कि हमें एक विकल्प की गणना करने के लिए 100 ऑपरेशनों की आवश्यकता है, तो समस्या को हल करने के लिए 100 लोगों की हमें आवश्यकता होगी:
(1.2 x 10^30 100) / 122×10^15 / (606024365)= 3 x 10^37 वर्ष.
जैसा कि हम देखते हैं जैसे-जैसे प्रारंभिक डेटा का आयाम बढ़ता है, समाधान स्थान एक शक्ति नियम के अनुसार बढ़ता हैसामान्य स्थिति में, एन बिट्स के लिए हमारे पास 2^एन संभावित समाधान विकल्प हैं, जो अपेक्षाकृत छोटे एन (100) के लिए हमें एक अगणित (वर्तमान तकनीकी स्तर पर) समाधान स्थान देते हैं।
क्या कोई विकल्प हैं? जैसा कि आपने अनुमान लगाया होगा, हाँ, वहाँ है।
लेकिन इससे पहले कि हम यह जानें कि क्वांटम कंप्यूटर इस तरह की समस्याओं को कैसे और क्यों प्रभावी ढंग से हल कर सकते हैं, आइए एक पल के लिए इस पर गौर करें कि वे क्या हैं। प्रायिकता वितरण. चिंतित न हों, यह एक समीक्षा लेख है, यहां कोई कठिन गणित नहीं होगा, हम एक बैग और गेंदों के साथ क्लासिक उदाहरण के साथ काम चलाएंगे।
बस थोड़ा सा कॉम्बिनेटरिक्स, संभाव्यता सिद्धांत और एक अजीब प्रयोगकर्ता
चलो एक थैला लेते हैं और उसमें रख देते हैं 1000 सफेद और 1000 काली गेंदें. हम एक प्रयोग करेंगे - गेंद को बाहर निकालें, रंग लिखें, गेंद को बैग में लौटाएँ और गेंदों को बैग में मिलाएँ।
10 बार किया गया प्रयोग 10 काली गेंदें निकालीं. शायद? अत्यंत। क्या यह नमूना हमें बैग में वास्तविक वितरण का कोई उचित विचार देता है? स्पष्टः नहीं। क्या करने की जरूरत है - ठीक है, पीप्रयोग को दस लाख बार दोहराएं और काली और सफेद गेंदों की आवृत्तियों की गणना करें। उदाहरण के लिए, हमें मिलता है 49.95% काला और 50.05% सफेद. इस मामले में, वितरण की संरचना जिससे हम नमूना लेते हैं (एक गेंद निकालते हैं) पहले से ही कमोबेश स्पष्ट है।
मुख्य बात यह समझना है प्रयोग स्वयं एक संभाव्य प्रकृति का है, एक नमूने (गेंद) से हम वितरण की वास्तविक संरचना नहीं जान पाएंगे, हमें प्रयोग को कई बार दोहराना होगा और परिणाम औसत करें.
आइए इसे अपने बैग में शामिल करें 10 लाल और 10 हरी गेंदें (त्रुटियाँ)। आइए प्रयोग को 10 बार दोहराएं। में5 लाल और 5 हरे निकाले. शायद? हाँ। हम सच्चे वितरण के बारे में कुछ कह सकते हैं - नहीं। क्या करने की जरूरत है - ठीक है, आप समझते हैं।
संभाव्यता वितरण की संरचना की समझ हासिल करने के लिए, इस वितरण से व्यक्तिगत परिणामों का बार-बार नमूना लेना और परिणामों का औसत बनाना आवश्यक है।
सिद्धांत को व्यवहार से जोड़ना
अब काली और सफेद गेंदों की जगह बिलियर्ड गेंदें लें और उन्हें एक बैग में रखें नंबर 1000 के साथ 2 गेंदें, नंबर 1000 के साथ 7 और अन्य नंबरों के साथ 10 गेंदें. आइए एक प्रयोगकर्ता की कल्पना करें जो सबसे सरल क्रियाओं में प्रशिक्षित है (एक गेंद निकालें, संख्या लिखें, गेंद को वापस बैग में रखें, गेंदों को बैग में मिलाएं) और वह इसे 150 माइक्रोसेकंड में करता है। खैर, गति पर ऐसा प्रयोगकर्ता (दवा का विज्ञापन नहीं!!!)। फिर वह 150 सेकेंड में हमारे प्रयोग को 1 लाख बार कर सकेगा और हमें औसत परिणाम प्रदान करें।
उन्होंने प्रयोगकर्ता को बैठाया, उसे एक बैग दिया, दूर हो गए, 150 सेकंड इंतजार किया और प्राप्त किया:
номер 2 — 49.5%, номер 7 — 49.5%, остальные номера в сумме — 1%.
हाँ यह सही है, हमारा बैग एक एल्गोरिदम वाला क्वांटम कंप्यूटर है जो हमारी समस्या का समाधान करता है, और गेंदें संभावित समाधान हैं। चूँकि दो सही समाधान हैं, तो एक क्वांटम कंप्यूटर हमें समान संभावना और 0.5% (10/2000) त्रुटियों के साथ इनमें से कोई भी संभावित समाधान देगा, जिसके बारे में हम बाद में बात करेंगे।
क्वांटम कंप्यूटर का परिणाम प्राप्त करने के लिए, आपको एक ही इनपुट डेटा सेट पर क्वांटम एल्गोरिदम को कई बार चलाने और परिणाम को औसत करने की आवश्यकता है।
क्वांटम कंप्यूटर की मापनीयता
अब कल्पना करें कि 100 लोगों को शामिल करने वाले कार्य के लिए (समाधान स्थान 2^100 हमें यह याद है), केवल दो ही सही निर्णय हैं। फिर, यदि हम 100 क्यूबिट लेते हैं और एक एल्गोरिदम लिखते हैं जो इन क्यूबिट पर हमारे उद्देश्य फ़ंक्शन (एल, ऊपर देखें) की गणना करता है, तो हमें एक बैग मिलेगा जिसमें पहले सही उत्तर की संख्या के साथ 1000 गेंदें होंगी, 1000 के साथ दूसरे सही उत्तर की संख्या और अन्य संख्याओं के साथ 10 गेंदें। और उसी 150 सेकंड के भीतर हमारा प्रयोगकर्ता हमें सही उत्तरों की संभाव्यता वितरण का अनुमान देगा.
क्वांटम एल्गोरिदम के निष्पादन समय (कुछ मान्यताओं के साथ) को समाधान स्थान के आयाम (1^N) के संबंध में स्थिर O(2) माना जा सकता है।
और यह बिल्कुल क्वांटम कंप्यूटर का गुण है - रनटाइम स्थिरता समाधान स्थान की बढ़ती शक्ति कानून जटिलता के संबंध में कुंजी है।
क्यूबिट और समानांतर दुनिया
ये कैसे होता है? क्वांटम कंप्यूटर को इतनी तेज़ी से गणना करने की अनुमति क्या देता है? यह सब क्वबिट की क्वांटम प्रकृति के बारे में है।
देखिए, हमने कहा कि क्वबिट एक क्वांटम ऑब्जेक्ट की तरह है अवलोकन करने पर इसकी दो अवस्थाओं में से एक का एहसास होता है, लेकिन "जंगली प्रकृति" में यह है राज्यों का सुपरपोजिशन, अर्थात, यह अपनी दोनों सीमा अवस्थाओं में एक साथ (कुछ संभावना के साथ) है।
लेना (ए)आंद्रेया और इसकी स्थिति की कल्पना करें (यह किस वाहन में है - 0 या 1) एक क्वबिट के रूप में। तब हमारे पास (क्वांटम स्पेस में) है दो समानांतर दुनिया, एक में (ए) टैक्सी 0 में बैठता है, दूसरी दुनिया में - टैक्सी 1 में। एक ही समय में दो टैक्सियों में, लेकिन अवलोकन के दौरान उनमें से प्रत्येक में इसके पाए जाने की कुछ संभावना है।
लेना (बी) युवा और आइए इसकी स्थिति की कल्पना एक क्वबिट के रूप में भी करें। दो अन्य समानांतर दुनियाएँ उत्पन्न होती हैं। लेकिन अभी के लिए ये दुनिया के जोड़े हैं (ए) и (बी) बिल्कुल भी बातचीत न करें. बनाने के लिए क्या करना होगा सम्बंधित प्रणाली? यह सही है, हमें इन क्वैबिट की आवश्यकता है बाँधना (भ्रमित करना). हम इसे लेते हैं और इसे भ्रमित करते हैं (ए) के साथ (बी) - हमें दो क्यूबिट की एक क्वांटम प्रणाली मिलती है (ए, बी), अपने भीतर चार को साकार करना अन्योन्याश्रित समानांतर दुनिया. जोड़ना (एस)एर्गेई और हमें तीन क्यूबिट की एक प्रणाली मिलती है (एबीसी), आठ को क्रियान्वित करना अन्योन्याश्रित समानांतर दुनिया.
Сутью квантовых вычислений (реализации цепочки квантовых вентилей над системой связанных кубитов) является тот факт, что вычисление происходит во всех параллельных мирах одновременно.
और इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि हमारे पास उनमें से कितने हैं, 2^3 या 2^100, क्वांटम एल्गोरिदम को इन सभी समानांतर दुनियाओं पर सीमित समय में निष्पादित किया जाएगा और हमें एक परिणाम देगा, जो एल्गोरिदम की प्रतिक्रियाओं की संभाव्यता वितरण से एक नमूना है।
बेहतर समझ के लिए कोई इसकी कल्पना कर सकता है क्वांटम स्तर पर एक क्वांटम कंप्यूटर 2^N समानांतर समाधान प्रक्रियाएं चलाता है, जिनमें से प्रत्येक एक संभावित विकल्प पर काम करता है, फिर कार्य के परिणाम एकत्र करता है - और समाधान के सुपरपोजिशन के रूप में हमें उत्तर देता है (प्रतिक्रियाओं का संभाव्यता वितरण), जिसमें से हम हर बार (प्रत्येक प्रयोग के लिए) एक नमूना लेते हैं।
हमारे प्रयोगकर्ता द्वारा आवश्यक समय याद रखें (150 μs) प्रयोग को अंजाम देने के लिए, यह हमारे लिए थोड़ा आगे उपयोगी होगा, जब हम क्वांटम कंप्यूटर की मुख्य समस्याओं और डीकोहेरेंस समय के बारे में बात करते हैं।
क्वांटम एल्गोरिदम
जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, बाइनरी लॉजिक पर आधारित पारंपरिक एल्गोरिदम क्वांटम लॉजिक (क्वांटम गेट्स) का उपयोग करने वाले क्वांटम कंप्यूटर पर लागू नहीं होते हैं। उनके लिए, ऐसे नए आविष्कार करना आवश्यक था जो कंप्यूटिंग की क्वांटम प्रकृति में निहित क्षमता का पूरी तरह से दोहन करें।
आज के सबसे प्रसिद्ध एल्गोरिदम हैं:
शास्त्रीय कंप्यूटरों के विपरीत, क्वांटम कंप्यूटर सार्वभौमिक नहीं हैं।
अब तक बहुत कम संख्या में क्वांटम एल्गोरिदम पाए गए हैं।
धन्यवाद के लिंक के लिए , एक जगह जहां, लेखक के अनुसार (), क्वांटम-एल्गोरिदमिक दुनिया के सर्वश्रेष्ठ प्रतिनिधियों को एकत्र किया गया है और इकट्ठा करना जारी है।
इस लेख में हम क्वांटम एल्गोरिदम का विस्तार से विश्लेषण नहीं करेंगे; किसी भी स्तर की जटिलता के लिए इंटरनेट पर बहुत सारी उत्कृष्ट सामग्रियां हैं, लेकिन हमें अभी भी तीन सबसे प्रसिद्ध लोगों पर संक्षेप में चर्चा करने की आवश्यकता है।
शोर का एल्गोरिदम.
सबसे प्रसिद्ध क्वांटम एल्गोरिदम है (1994 में अंग्रेजी गणितज्ञ द्वारा आविष्कार किया गया ), जिसका उद्देश्य संख्याओं को अभाज्य गुणनखंडों (गुणनखंडन समस्या, असतत लघुगणक) में विभाजित करने की समस्या को हल करना है।
यह वह एल्गोरिदम है जिसे एक उदाहरण के रूप में उद्धृत किया जाता है जब वे लिखते हैं कि आपके बैंकिंग सिस्टम और पासवर्ड जल्द ही हैक हो जाएंगे। यह देखते हुए कि आज उपयोग की जाने वाली कुंजियों की लंबाई 2048 बिट्स से कम नहीं है, कैप का समय अभी नहीं आया है।
तारीख करने के लिए मामूली से भी अधिक. शोर के एल्गोरिथम के साथ सर्वोत्तम गुणनखंडन परिणाम - संख्याएँ и , जो कि 2048 बिट्स से काफी कम है। तालिका से शेष परिणामों के लिए, एक अलग गणना, लेकिन इस एल्गोरिथम (291311) के अनुसार सर्वोत्तम परिणाम भी वास्तविक अनुप्रयोग से बहुत दूर है।
आप शोर के एल्गोरिदम के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं, उदाहरण के लिए,. व्यावहारिक कार्यान्वयन के बारे में - .
इनमें से एक है 2048-बिट संख्या को फ़ैक्टर करने के लिए जटिलता और आवश्यक शक्ति के साथ एक कंप्यूटर है . हम चैन से सोते हैं.
Алгоритм Гровера
- गणना समस्या को हल करना, यानी समीकरण का समाधान ढूंढना F(X) = 1, जहां F है से n चर। एक अमेरिकी गणितज्ञ द्वारा प्रस्तावित किया गया था в .
खोजने के लिए ग्रोवर के एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है и संख्या श्रृंखला. इसके अलावा, इसका उपयोग समाधान के लिए भी किया जा सकता है कई संभावित समाधानों के बीच एक विस्तृत खोज के माध्यम से समस्याओं का समाधान। इसमें शास्त्रीय एल्गोरिदम की तुलना में महत्वपूर्ण गति वृद्धि शामिल हो सकती है, हालांकि "प्रदान किए बिना"" सामान्य रूप में.
आप और अधिक पढ़ सकते हैंया . अधिक बक्से और एक गेंद के उदाहरण का उपयोग करके एल्गोरिदम की एक अच्छी व्याख्या है, लेकिन, दुर्भाग्य से, किसी के नियंत्रण से परे कारणों से, यह साइट रूस से मेरे लिए नहीं खुलती है। यदि आपके पास है भी अवरुद्ध है, इसलिए यहां एक संक्षिप्त सारांश दिया गया है:
ग्रोवर का एल्गोरिदम. कल्पना करें कि आपके पास क्रमांकित बंद बक्सों के N टुकड़े हैं। एक को छोड़कर, जिसमें एक गेंद है, सभी खाली हैं। आपका कार्य: उस बॉक्स की संख्या का पता लगाना जिसमें गेंद स्थित है (यह अज्ञात संख्या अक्सर अक्षर w द्वारा इंगित की जाती है)।
इस समस्या को हल कैसे करें? सबसे मूर्खतापूर्ण तरीका बारी-बारी से बक्सों को खोलना है, और देर-सबेर आपके सामने एक गेंद वाला बक्सा आ जाएगा। गेंद वाला डिब्बा मिलने से पहले औसतन कितने बक्सों की जाँच करनी पड़ती है? औसतन, आपको लगभग आधे N/2 बॉक्स खोलने होंगे। यहां मुख्य बात यह है कि यदि हम बक्सों की संख्या 100 गुना बढ़ा देते हैं, तो गेंद वाला बक्सा मिलने से पहले खोले जाने वाले बक्सों की औसत संख्या भी उतनी ही 100 गुना बढ़ जाएगी।
अब एक और स्पष्टीकरण देते हैं. आइए हम स्वयं अपने हाथों से बक्सों को न खोलें और प्रत्येक में एक गेंद की उपस्थिति की जाँच करें, लेकिन एक निश्चित मध्यस्थ है, आइए उसे ओरेकल कहते हैं। हम ओरेकल को बताते हैं, "चेक बॉक्स नंबर 732," और ओरेकल ईमानदारी से जाँच करता है और उत्तर देता है, "बॉक्स नंबर 732 में कोई गेंद नहीं है।" अब, यह कहने के बजाय कि हमें औसतन कितने बक्से खोलने की आवश्यकता है, हम कहते हैं "गेंद वाले बॉक्स की संख्या जानने के लिए हमें औसतन कितनी बार ओरेकल के पास जाना चाहिए"
यह पता चला है कि यदि हम इस समस्या को बक्से, एक गेंद और ओरेकल के साथ क्वांटम भाषा में अनुवाद करते हैं, तो हमें एक उल्लेखनीय परिणाम मिलता है: एन बक्से के बीच एक गेंद के साथ एक बॉक्स की संख्या खोजने के लिए, हमें केवल एसक्यूआरटी के बारे में ओरेकल को परेशान करने की आवश्यकता है (एन) बार!
अर्थात्, ग्रोवर के एल्गोरिदम का उपयोग करके खोज कार्य की जटिलता समय के वर्गमूल से कम हो जाती है।
डॉयचे-जोज़ी एल्गोरिदम
Deutsch-Jozsa एल्गोरिथम (जिसे Deutsch-Jozsa एल्गोरिथम भी कहा जाता है) - [क्वांटम एल्गोरिथम](%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC), предложенный и в , और निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम के पहले उदाहरणों में से एक बन गया . _
Deutsch-Jozsi समस्या यह निर्धारित करने के लिए है कि क्या कई बाइनरी वेरिएबल्स F(x1, x2, ... xn) का एक फ़ंक्शन स्थिर है (किसी भी तर्क के लिए मान 0 या 1 लेता है) या संतुलित है (डोमेन के आधे हिस्से के लिए यह लेता है) मान 0, दूसरे आधे भाग के लिए 1). इस मामले में, यह प्राथमिक रूप से ज्ञात माना जाता है कि फ़ंक्शन या तो स्थिर है या संतुलित है।
आप अभी भी पढ़ सकते हैं . एक सरल व्याख्या:
Deutsch (Deutsch-Jozsi) एल्गोरिदम पाशविक बल पर आधारित है, लेकिन इसे सामान्य से अधिक तेजी से करने की अनुमति देता है। कल्पना कीजिए कि मेज पर एक सिक्का है और आपको यह पता लगाना है कि यह नकली है या नहीं। ऐसा करने के लिए, आपको सिक्के को दो बार देखना होगा और निर्धारित करना होगा: "सिर" और "पूंछ" असली हैं, दो "सिर", दो "पूंछ" नकली हैं। इसलिए, यदि आप Deutsch क्वांटम एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं, तो यह निर्धारण एक नज़र - माप से किया जा सकता है।
क्वांटम कंप्यूटर की समस्याएँ
क्वांटम कंप्यूटरों को डिज़ाइन और संचालित करते समय, वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को बड़ी संख्या में समस्याओं का सामना करना पड़ता है, जिन्हें आज तक अलग-अलग सफलता की डिग्री के साथ हल किया गया है। के अनुसार () समस्याओं की निम्नलिखित श्रृंखला की पहचान की जा सकती है:
- पर्यावरण के प्रति संवेदनशीलता और पर्यावरण के साथ अंतःक्रिया
- गणना के दौरान त्रुटियों का संचय
- क्वबिट अवस्थाओं के आरंभिक आरंभीकरण में कठिनाइयाँ
- मल्टी-क्यूबिट सिस्टम बनाने में कठिनाइयाँ
मैं लेख पढ़ने की अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ "”, विशेष रूप से इस पर टिप्पणियाँ।
Давайте организуем все основные проблемы в три большие группы и рассмотрим поподробнее каждую из них:
असम्बद्धता
.
क्वांटम अवस्था बहुत नाजुक चीज़उलझी हुई अवस्था में क्वैबिट अत्यंत अस्थिर होते हैं, कोई भी बाहरी प्रभाव इस संबंध को नष्ट कर सकता है (और करता है)।. Изменение температуры на мельчайшую долю градуса, давление, пролетевший рядом случайный фотон — все это дестабилизирует нашу систему.
इस समस्या को हल करने के लिए, कम तापमान वाले सरकोफेगी का निर्माण किया जाता है, जिसमें तापमान (-273.14 डिग्री सेल्सियस) पूर्ण शून्य से थोड़ा ऊपर होता है, जिसमें बाहरी वातावरण के सभी (संभव) प्रभावों से प्रोसेसर के साथ आंतरिक कक्ष का अधिकतम अलगाव होता है।
कई उलझी हुई क्वैबिट की क्वांटम प्रणाली का अधिकतम जीवनकाल, जिसके दौरान यह अपने क्वांटम गुणों को बरकरार रखता है और गणना के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, को डीकोहेरेंस समय कहा जाता है।
वर्तमान में, सर्वोत्तम क्वांटम समाधानों में विघटन का समय निम्न क्रम पर है दसियों और सैकड़ों माइक्रोसेकंड.
वहाँ एक अद्भुत है जहां आप देख सकते हैं सभी निर्मित क्वांटम प्रणालियों में से। इस आलेख में उदाहरण के तौर पर केवल दो शीर्ष प्रोसेसर शामिल हैं - आईबीएम से और से . जैसा कि हम देख सकते हैं, विघटन समय (T2) 200 μs से अधिक नहीं है।
मुझे साइकैमोर पर सटीक डेटा नहीं मिला, लेकिन अधिकांश में दो नंबर दिए गए हैं - 1 सेकंड में 200 मिलियन गणनाएँ, दूसरी जगह - के लिए नियंत्रण सिग्नल इत्यादि खोए बिना 130 सेकंड।. किसी भी मामले में, यह हमें देता है время декогеренции порядка 150 мкс. हमारा याद रखें एक बैग के साथ प्रयोगकर्ता? खैर, वह यहाँ है।
| कंप्यूटर का नाम | एन क्यूबिट्स | मैक्स युग्मित | टी2 (μs) |
| आईबीएम क्यू सिस्टम वन | 20 | 6 | 70 |
| गूगल गूलर | 53 | 4 | ~ 150-200 |
असहिष्णुता से हमें क्या खतरा है?
मुख्य समस्या यह है कि 150 μs के बाद, एन उलझे हुए क्वैबिट की हमारी कंप्यूटिंग प्रणाली सही समाधानों के संभाव्य वितरण के बजाय संभाव्य सफेद शोर का उत्पादन करना शुरू कर देगी।
अर्थात्, हमें चाहिए:
- क्वबिट सिस्टम को इनिशियलाइज़ करें
- गणना करें (गेट संचालन की श्रृंखला)
- परिणाम पढ़ें
और ये सब 150 माइक्रोसेकंड में करें. मेरे पास समय नहीं था - परिणाम कद्दू में बदल गया।
लेकिन यह बिलकुल भी नहीं है…
त्रुटियाँ
जैसा कि हमने कहा, क्वांटम प्रक्रियाएं और क्वांटम कंप्यूटिंग प्रकृति में संभाव्य हैं, हम किसी भी चीज़ के बारे में 100% निश्चित नहीं हो सकते, लेकिन केवल कुछ संभावना के साथ। स्थिति इस बात से और भी गंभीर हो गई है क्वांटम कंप्यूटिंग त्रुटि प्रवण है. क्वांटम कंप्यूटिंग में त्रुटियों के मुख्य प्रकार हैं:
- डिकोहेरेंस त्रुटियाँ सिस्टम की जटिलता और बाहरी वातावरण के साथ अंतःक्रिया के कारण होती हैं
- गेट कम्प्यूटेशनल त्रुटियाँ (गणना की क्वांटम प्रकृति के कारण)
- अंतिम स्थिति (परिणाम) पढ़ने में त्रुटियाँ
असंगति से जुड़ी त्रुटियाँ, जैसे ही हम अपनी कक्षाओं को उलझाते हैं और गणना करना शुरू करते हैं, तुरंत उठ जाते हैं। हम जितनी अधिक क्वबिट्स को उलझाएंगे, सिस्टम उतना ही अधिक जटिल होगा, और इसे नष्ट करना उतना ही आसान है। कम तापमान वाली सरकोफेगी, संरक्षित कक्ष, इन सभी तकनीकी तरकीबों का उद्देश्य सटीक रूप से त्रुटियों की संख्या को कम करना और विघटन के समय को बढ़ाना है।
गेट कम्प्यूटेशनल त्रुटियाँ - क्वैबिट पर कोई भी ऑपरेशन (गेट), कुछ संभावना के साथ, एक त्रुटि के साथ समाप्त हो सकता है, और एल्गोरिदम को लागू करने के लिए हमें सैकड़ों गेट्स को निष्पादित करने की आवश्यकता होती है, इसलिए कल्पना करें कि हमारे एल्गोरिदम के निष्पादन के अंत में हमें क्या मिलता है। प्रश्न का क्लासिक उत्तर यह है कि "लिफ्ट में डायनासोर से मिलने की संभावना क्या है?" - 50x50, या तो आप मिलेंगे या नहीं।
समस्या इस तथ्य से और भी बढ़ गई है कि नो-क्लोनिंग प्रमेय के कारण मानक त्रुटि सुधार विधियां (गणना और औसत का दोहराव) क्वांटम दुनिया में काम नहीं करती हैं। के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग का आविष्कार करना पड़ा . मोटे तौर पर कहें तो, हम एन साधारण क्वैबिट लेते हैं और उनमें से 1 बनाते हैं तार्किक qubit कम त्रुटि दर के साथ.
लेकिन यहाँ एक और समस्या उत्पन्न होती है - क्वैबिट की कुल संख्या. देखिए, मान लीजिए कि हमारे पास 100 क्यूबिट वाला एक प्रोसेसर है, जिसमें से 80 क्यूबिट का उपयोग त्रुटि सुधार के लिए किया जाता है, तो हमारे पास गणना के लिए केवल 20 क्यूबिट बचे हैं।
अंतिम परिणाम पढ़ने में त्रुटियाँ — जैसा कि हमें याद है, क्वांटम गणना का परिणाम हमारे सामने इस रूप में प्रस्तुत किया जाता है उत्तरों का संभाव्यता वितरण. लेकिन अंतिम स्थिति को पढ़ना किसी त्रुटि के साथ विफल भी हो सकता है।
उसी पर त्रुटि स्तरों के आधार पर प्रोसेसर की तुलनात्मक तालिकाएँ हैं। तुलना के लिए, आइए पिछले उदाहरण के समान प्रोसेसर लें - आईबीएम и :
| कंप्यूटर | 1-क्यूबिट गेट फिडेलिटी | 2-क्यूबिट गेट फिडेलिटी | रीडआउट फिडेलिटी |
| आईबीएम क्यू सिस्टम वन | 99.96% तक | 98.31% तक | - |
| गूगल गूलर | 99.84% तक | 99.38% तक | 96.2% तक |
यहां — мера схожести двух квантовых состояний. Величину ошибки можно грубо представить как 1-Fidelity. Как мы видим, ошибки на 2-х кубитных гейтах и ошибки считывания являются главным препятствием к выполнению сложных и длинных алгоритмов на существующих квантовых компьютерах.
आप अभी भी पढ़ सकते हैं वर्षों से त्रुटि सुधार की समस्या को हल करने के लिए।
प्रोसेसर आर्किटेक्चर
सिद्धांत रूप में हम निर्माण और संचालन करते हैं दर्जनों उलझे हुए क्वैबिट के सर्किट, वास्तव में सब कुछ अधिक जटिल है। सभी मौजूदा क्वांटम चिप्स (प्रोसेसर) इस तरह से बनाए गए हैं कि वे दर्द रहित प्रदान करते हैं केवल अपने पड़ोसियों के साथ एक क़ुबेट का उलझाव, जिनमें से छह से अधिक नहीं हैं।
यदि हमें पहली कक्षा को, मान लीजिए, 1वीं कक्षा के साथ उलझाना है, तो हमें यह करना होगा अतिरिक्त क्वांटम संचालन की एक श्रृंखला बनाएं, अतिरिक्त क्वैबिट आदि शामिल है, जो समग्र त्रुटि स्तर को बढ़ाता है। हाँ, और इसके बारे में मत भूलना विच्छेदन का समय, शायद जब तक आप क्वैबिट को उस सर्किट में कनेक्ट करना समाप्त कर लेंगे जिसकी आपको आवश्यकता है, समय समाप्त हो जाएगा और पूरा सर्किट बदल जाएगा अच्छा सफेद शोर जनरेटर.
यह भी मत भूलना सभी क्वांटम प्रोसेसर का आर्किटेक्चर अलग-अलग होता है, और "ऑल-टू-ऑल कनेक्टिविटी" मोड में एमुलेटर में लिखे गए प्रोग्राम को एक विशिष्ट चिप के आर्किटेक्चर में "पुनः संकलित" करने की आवश्यकता होगी। सम हैं इस ऑपरेशन को करने के लिए.
समान शीर्ष चिप्स के लिए अधिकतम कनेक्टिविटी और क्वैबिट की अधिकतम संख्या:
| कंप्यूटर का नाम | एन क्यूबिट्स | मैक्स युग्मित | टी2 (μs) |
| आईबीएम क्यू सिस्टम वन | 20 | 6 | 70 |
| गूगल गूलर | 53 | 4 | ~ 150-200 |
और, तुलना के लिए, प्रोसेसर की पिछली पीढ़ी के डेटा वाली तालिका. नई पीढ़ी के साथ अब हमारे पास जो कुछ है, उससे क्वैबिट की संख्या, डीकोहेरेंस समय और त्रुटि दर की तुलना करें। फिर भी, प्रगति धीमी है, लेकिन आगे बढ़ रही है।
तो:
- वर्तमान में > 6 क्यूबिट के साथ कोई पूरी तरह से कनेक्टेड आर्किटेक्चर नहीं है
- वास्तविक प्रोसेसर पर qubit 0 s को उलझाने के लिए, उदाहरण के लिए, qubit 15 को कई दर्जन अतिरिक्त संचालन की आवश्यकता हो सकती है
- अधिक ऑपरेशन -> अधिक त्रुटियाँ -> डिकॉहेरेंस का मजबूत प्रभाव
परिणाम
डेकोहेरेंस आधुनिक क्वांटम कंप्यूटिंग का प्रोक्रस्टियन आधार है. हमें हर चीज़ को 150 μs में फिट करना होगा:
- क्वैबिट की प्रारंभिक अवस्था का आरंभीकरण
- क्वांटम गेट्स का उपयोग करके किसी समस्या की गणना करना
- सार्थक परिणाम पाने के लिए त्रुटियाँ सुधारें
- परिणाम पढ़ें
हालाँकि, अब तक परिणाम निराशाजनक हैं के आधार पर क्वांटम कंप्यूटर पर 0.5s सुसंगतता अवधारण समय प्राप्त करने का दावा किया गया है :
हम 0.5 सेकंड से अधिक के क्वबिट सुसंगतता समय को मापते हैं, और चुंबकीय परिरक्षण के साथ हम उम्मीद करते हैं कि यह 1000 सेकंड से अधिक लंबा हो जाएगा।
आप इस तकनीक के बारे में भी पढ़ सकते हैं या उदाहरण के लिए .
स्थिति इस तथ्य से और अधिक जटिल है कि जटिल गणना करते समय क्वांटम त्रुटि सुधार सर्किट का उपयोग करना आवश्यक होता है, जो समय और उपलब्ध क्वैबिट दोनों को भी नष्ट कर देता है।
और अंत में, आधुनिक वास्तुकला न्यूनतम लागत पर 1 में से 4 या 1 में से 6 से बेहतर उलझाव योजनाओं को लागू करने की अनुमति नहीं देती है।
समस्याओं के समाधान के उपाय
उपरोक्त समस्याओं को हल करने के लिए, वर्तमान में निम्नलिखित दृष्टिकोण और विधियों का उपयोग किया जाता है:
- कम तापमान वाले क्रायोचैम्बर का उपयोग करना (10 mK (-273,14°C))
- ऐसी प्रोसेसर इकाइयों का उपयोग करना जो बाहरी प्रभावों से अधिकतम रूप से सुरक्षित हों
- Использование систем квантовой коррекции ошибок (Логический кубит)
- किसी विशिष्ट प्रोसेसर के लिए सर्किट प्रोग्रामिंग करते समय ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करना
अनुसंधान भी किया जा रहा है जिसका उद्देश्य विघटन समय को बढ़ाना, क्वांटम वस्तुओं के नए (और ज्ञात सुधार) भौतिक कार्यान्वयन की खोज करना, सुधार सर्किट को अनुकूलित करना आदि है। प्रगति हुई है (ऊपर पहले और आज के टॉप-एंड चिप्स की विशेषताओं को देखें), लेकिन अब तक यह धीमी है, बहुत, बहुत धीमी है।
डी-वेव
डी-वेव 2000Q 2000-क्विबिट कंप्यूटर। स्रोत:
53-क्यूबिट प्रोसेसर का उपयोग करके क्वांटम सर्वोच्चता प्राप्त करने की Google की घोषणा के बीच, и कंपनी डी-वेव से, जिसमें क्विबिट की संख्या हजारों में है, कुछ हद तक भ्रमित करने वाला है। खैर, वास्तव में, यदि 53 क्यूबिट क्वांटम सर्वोच्चता हासिल करने में सक्षम थे, तो 2048 क्यूबिट वाला कंप्यूटर क्या करने में सक्षम है? लेकिन सब कुछ इतना अच्छा नहीं है...
संक्षेप में (विकी से लिया गया):
कंप्यूटर सिद्धांत पर काम करें (), अनुकूलन समस्याओं के एक बहुत ही सीमित उपवर्ग को हल कर सकते हैं, और पारंपरिक क्वांटम एल्गोरिदम और क्वांटम गेट्स को लागू करने के लिए उपयुक्त नहीं हैं।
अधिक जानकारी के लिए आप पढ़ सकते हैं, उदाहरण के लिए, , (सावधान, रूस से नहीं खुल सकता), या в अपने से . वैसे, मैं सामान्य तौर पर उनके ब्लॉग को पढ़ने की अत्यधिक अनुशंसा करता हूं, वहां बहुत सारी अच्छी सामग्री है
सामान्य तौर पर, घोषणाओं की शुरुआत से ही, वैज्ञानिक समुदाय के मन में डी-वेव कंप्यूटर के बारे में प्रश्न थे। उदाहरण के लिए, 2014 में, आईबीएम ने इस तथ्य पर सवाल उठाया कि डी-वेव बात यहां तक पहुंच गई कि 2015 में Google ने NASA के साथ मिलकर इनमें से एक क्वांटम कंप्यूटर खरीदा और रिसर्च के बाद , हां, कंप्यूटर सामान्य कंप्यूटर की तुलना में तेजी से काम करता है और समस्या की गणना करता है। आप Google के कथन के बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं और, उदाहरण के लिए, .
मुख्य बात यह है कि डी-वेव कंप्यूटर, अपने सैकड़ों और हजारों क्यूबिट के साथ, क्वांटम एल्गोरिदम की गणना और चलाने के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप उन पर शोर का एल्गोरिदम नहीं चला सकते। वे बस एक निश्चित अनुकूलन समस्या को हल करने के लिए कुछ क्वांटम तंत्रों का उपयोग कर सकते हैं। हम मान सकते हैं कि डी-वेव एक विशिष्ट कार्य के लिए क्वांटम एएसआईसी है।
क्वांटम कंप्यूटर अनुकरण के बारे में थोड़ा
क्वांटम कंप्यूटिंग का अनुकरण एक नियमित कंप्यूटर पर किया जा सकता है। वास्तव में, :
- क्वबिट की स्थिति हो सकती है जटिल संख्या, प्रोसेसर आर्किटेक्चर के आधार पर 2x32 से 2x64 बिट्स (8-16 बाइट्स) तक व्याप्त है
- Состояние N связанных кубитов можно представить в виде 2^N комплексных чисел, т.е. 2^(3+N) для 32-х битной архитектуры и 2^(4+N) для 64-х битной.
- N qubits पर एक क्वांटम ऑपरेशन को 2^N x 2^N मैट्रिक्स द्वारा दर्शाया जा सकता है
तब:
- 10 क्यूबिट की अनुकरणीय अवस्थाओं को संग्रहीत करने के लिए 8 KB की आवश्यकता होती है
- 20 क्यूबिट की स्थिति को संग्रहीत करने के लिए आपको 8 एमबी की आवश्यकता है
- 30 क्यूबिट की स्थिति को स्टोर करने के लिए 8 जीबी की आवश्यकता होती है
- 40 क्यूबिट की स्थिति को संग्रहीत करने के लिए 8 टेराबाइट्स की आवश्यकता होती है
- Для хранения состояний 50 кубитов нужны 8 Петабайт и т.д.
तुलना के लिए, () केवल 2.8 पेटाबाइट मेमोरी वहन करता है।
- 49 क्यूबिट पिछले वर्ष सबसे बड़े चीनी सुपरकंप्यूटर को वितरित किया गया ()
शास्त्रीय प्रणालियों पर क्वांटम कंप्यूटर के अनुकरण की सीमा क्वैबिट की स्थिति को संग्रहीत करने के लिए आवश्यक रैम की मात्रा से निर्धारित होती है।
मैं और पढ़ने की सलाह देता हूं . वहाँ से:
ऑपरेशन द्वारा - लगभग 49 "चक्र" (द्वारों की स्वतंत्र परतें) से युक्त 39-क्विबिट सर्किट के सटीक अनुकरण के लिए 2^63 जटिल गुणन - 4 घंटे के लिए एक सुपर कंप्यूटर के 4 पीफ्लॉप
शास्त्रीय प्रणालियों पर 50+ क्यूबिट क्वांटम कंप्यूटर का अनुकरण उचित समय में असंभव माना जाता है। यही कारण है कि Google ने अपने क्वांटम वर्चस्व प्रयोग के लिए 53-क्विबिट प्रोसेसर का उपयोग किया।
क्वांटम कंप्यूटिंग सर्वोच्चता.
विकिपीडिया हमें क्वांटम कंप्यूटिंग सर्वोच्चता की निम्नलिखित परिभाषा देता है:
क्वांटम सर्वोच्चता - क्षमता उन समस्याओं को हल करने के लिए उपकरण जिन्हें शास्त्रीय कंप्यूटर व्यावहारिक रूप से हल नहीं कर सकते।
वास्तव में, क्वांटम सर्वोच्चता प्राप्त करने का मतलब है कि, उदाहरण के लिए, शोर एल्गोरिथ्म का उपयोग करके बड़ी संख्याओं के गुणनखंडन को पर्याप्त समय में हल किया जा सकता है, या क्वांटम स्तर पर जटिल रासायनिक अणुओं का अनुकरण किया जा सकता है, इत्यादि। यानी एक नया युग आ गया है.
लेकिन परिभाषा के शब्दों में कुछ खामियां हैं, “जिसे शास्त्रीय कंप्यूटर व्यावहारिक रूप से हल नहीं कर सकते" वास्तव में, इसका मतलब यह है कि यदि आप 50+ क्यूबिट का क्वांटम कंप्यूटर बनाते हैं और उस पर कुछ क्वांटम सर्किट चलाते हैं, तो, जैसा कि हमने ऊपर चर्चा की, इस सर्किट के परिणाम को नियमित कंप्यूटर पर अनुकरण नहीं किया जा सकता है। वह है एक क्लासिकल कंप्यूटर ऐसे सर्किट के परिणाम को दोबारा बनाने में सक्षम नहीं होगा.
क्या ऐसा परिणाम वास्तविक क्वांटम सर्वोच्चता का गठन करता है या नहीं, यह एक दार्शनिक प्रश्न है। लेकिन समझें कि Google ने क्या किया और यह किस पर आधारित है आवश्यक।
Google क्वांटम सर्वोच्चता हासिल करने का दावा करता है
सिकामोर 54-क्यूबिट प्रोसेसर
इसलिए, अक्टूबर 2019 में, Google डेवलपर्स ने वैज्ञानिक प्रकाशन नेचर में एक लेख प्रकाशित किया "" लेखकों ने इतिहास में पहली बार 54-क्विबिट सिकामोर प्रोसेसर का उपयोग करके क्वांटम सर्वोच्चता की उपलब्धि की घोषणा की।
सिकामोर के ऑनलाइन लेख अक्सर या तो 54-क्यूबिट प्रोसेसर या 53-क्यूबिट प्रोसेसर का उल्लेख करते हैं। सच्चाई यह है कि के अनुसार , प्रोसेसर में भौतिक रूप से 54 क्यूबिट होते हैं, लेकिन उनमें से एक गैर-कार्यशील है और उसे सेवा से बाहर कर दिया गया है। इस प्रकार, वास्तव में हमारे पास 53-क्विबिट प्रोसेसर है।
वेब पर वहीं इस विषय पर सामग्री, जिसकी डिग्री भिन्न-भिन्न थी से .
आईबीएम की क्वांटम कंप्यूटिंग टीम ने बाद में यह कहा . कंपनी का दावा है कि एक पारंपरिक कंप्यूटर सबसे खराब स्थिति में भी इस कार्य को 2,5 दिनों में पूरा कर लेगा, और परिणामी उत्तर क्वांटम कंप्यूटर की तुलना में अधिक सटीक होगा। यह निष्कर्ष कई अनुकूलन विधियों के सैद्धांतिक विश्लेषण के परिणामों के आधार पर बनाया गया था।
और ज़ाहिर सी बात है कि, से पहले मैं इस कथन को नज़रअंदाज़ नहीं कर सका। उसका सभी लिंक के साथ और हमेशा की तरह, वे आपका समय बिताने लायक हैं। हब पर इस अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न, और टिप्पणियों को अवश्य पढ़ें, इसमें प्रारंभिक दस्तावेजों के लिंक हैं जो आधिकारिक घोषणा से पहले ऑनलाइन लीक हो गए थे।
Google ने वास्तव में क्या किया? विस्तृत समझ के लिए, एरोनसन पढ़ें, लेकिन संक्षेप में यहां:
बेशक, मैं आपको बता सकता हूं, लेकिन मैं खुद को मूर्खतापूर्ण महसूस करता हूं। गणना इस प्रकार है: प्रयोगकर्ता एक यादृच्छिक क्वांटम सर्किट सी उत्पन्न करता है (यानी, निकटतम पड़ोसियों के बीच 1-क्विबिट और 2-क्विबिट गेट्स का एक यादृच्छिक अनुक्रम, उदाहरण के लिए, 20, एन के 2 डी नेटवर्क पर कार्य करता है) = 50-60 क्यूबिट)। फिर प्रयोगकर्ता C को क्वांटम कंप्यूटर पर भेजता है, और उसे C को 0 की प्रारंभिक अवस्था में लागू करने, परिणाम को {0,1} आधार पर मापने, एक n-बिट देखे गए अनुक्रम (स्ट्रिंग) को वापस भेजने और कई बार दोहराने के लिए कहता है। हजार या लाखों बार. अंत में, सी के अपने ज्ञान का उपयोग करते हुए, प्रयोगकर्ता यह देखने के लिए एक सांख्यिकीय परीक्षण करता है कि परिणाम क्वांटम कंप्यूटर से अपेक्षित आउटपुट से मेल खाता है या नहीं।
बहुत संक्षिप्त रूप से:
- गेटों का उपयोग करके 20 क्यूबिट में से 53 लंबाई का एक यादृच्छिक सर्किट बनाया जाता है
- निष्पादन के लिए सर्किट प्रारंभिक अवस्था [0…0] से शुरू होता है
- सर्किट का आउटपुट एक यादृच्छिक बिट स्ट्रिंग (नमूना) है
- परिणाम का वितरण यादृच्छिक नहीं है (हस्तक्षेप)
- प्राप्त नमूनों के वितरण की तुलना अपेक्षित नमूने से की जाती है
- क्वांटम सर्वोच्चता का समापन
अर्थात्, Google ने 53-क्विबिट प्रोसेसर पर एक सिंथेटिक समस्या लागू की, और क्वांटम सर्वोच्चता प्राप्त करने के अपने दावे को इस तथ्य पर आधारित किया कि उचित समय में मानक सिस्टम पर ऐसे प्रोसेसर का अनुकरण करना असंभव है।
समझने के लिए - यह अनुभाग किसी भी तरह से Google की उपलब्धि को कम नहीं करता है, इंजीनियर वास्तव में महान हैं, और यह सवाल कि क्या इसे वास्तविक क्वांटम श्रेष्ठता माना जा सकता है या नहीं, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, इंजीनियरिंग की तुलना में अधिक दार्शनिक है। लेकिन हमें यह समझना चाहिए कि ऐसी कम्प्यूटेशनल श्रेष्ठता हासिल करने के बाद, हम 2048-बिट नंबरों पर शोर के एल्गोरिदम को चलाने की क्षमता की दिशा में एक कदम भी आगे नहीं बढ़े हैं।
सारांश
क्वांटम कंप्यूटर और क्वांटम कंप्यूटिंग सूचना प्रौद्योगिकी का एक बहुत ही आशाजनक, बहुत युवा और अब तक औद्योगिक रूप से कम लागू क्षेत्र है।
क्वांटम कंप्यूटिंग का विकास (किसी दिन) हमें समस्याओं को हल करने की अनुमति देगा:
- क्वांटम स्तर पर जटिल भौतिक प्रणालियों की मॉडलिंग करना
- कम्प्यूटेशनल जटिलता के कारण नियमित कंप्यूटर पर हल नहीं किया जा सकता
क्वांटम कंप्यूटर बनाने और संचालित करने में मुख्य समस्याएं:
- असम्बद्धता
- त्रुटियाँ (सजावट और गेट)
- प्रोसेसर आर्किटेक्चर (पूरी तरह से कनेक्टेड क्वबिट सर्किट)
वर्तमान स्थिति:
- वास्तव में - बिल्कुल शुरुआत .
- अभी तक कोई वास्तविक व्यावसायिक शोषण नहीं हुआ है (और यह स्पष्ट नहीं है कि कब होगा)
क्या मदद कर सकता है:
- किसी प्रकार की भौतिक खोज जो वायरिंग और ऑपरेटिंग प्रोसेसर की लागत को कम करती है
- किसी ऐसी चीज़ की खोज करना जो परिमाण के क्रम से विघटन समय को बढ़ाएगी और/या त्रुटियों को कम करेगी
मेरी राय में (विशुद्ध रूप से व्यक्तिगत राय), ज्ञान के वर्तमान वैज्ञानिक प्रतिमान में हम क्वांटम प्रौद्योगिकियों के विकास में महत्वपूर्ण सफलता हासिल नहीं कर पाएंगे, यहां हमें मौलिक या व्यावहारिक विज्ञान के किसी क्षेत्र में गुणात्मक सफलता की आवश्यकता है, जो नए विचारों और विधियों को गति देगी।
इस बीच, हम क्वांटम प्रोग्रामिंग, क्वांटम एल्गोरिदम एकत्र करने और बनाने, विचारों का परीक्षण करने आदि में अनुभव प्राप्त कर रहे हैं। हम एक सफलता की प्रतीक्षा कर रहे हैं.
निष्कर्ष
इस लेख में, हमने क्वांटम कंप्यूटिंग और क्वांटम कंप्यूटर के विकास में मुख्य मील के पत्थर के बारे में जाना, उनके संचालन के सिद्धांत की जांच की, क्वांटम प्रोसेसर के विकास और संचालन में इंजीनियरों के सामने आने वाली मुख्य समस्याओं की जांच की, और यह भी देखा कि मल्टी-क्यूबिट क्या है डी-कंप्यूटर वास्तव में वेव और गूगल की क्वांटम सर्वोच्चता प्राप्त करने की हालिया घोषणा है।
पर्दे के पीछे छोड़े गए क्वांटम कंप्यूटरों की प्रोग्रामिंग (भाषाएं, दृष्टिकोण, विधियां, आदि) के प्रश्न और प्रोसेसर के विशिष्ट भौतिक कार्यान्वयन से संबंधित प्रश्न, क्वैब को कैसे प्रबंधित किया जाता है, लिंक किया जाता है, पढ़ा जाता है, आदि। शायद यह अगले लेख या लेख का विषय होगा.
Спасибо за внимание, надеюсь эта статья будет кому-нибудь полезной.
(सी)
स्वीकृतियाँ
स्रोत पाठ पर प्रूफ़रीडिंग और टिप्पणियों के लिए, साथ ही लेख के लिए भी
जानकारी से भरपूर टिप्पणियों के लिए , और केवल उसे ही नहीं, जिससे मुझे इस पहेली को समझने में काफी मदद मिली।
लेखों और प्रकाशनों के सभी लेखकों के लिए जिनकी सामग्री का उपयोग इस लेख को लिखने में किया गया था।
संसाधनों की सूची
[द नेशनल एकेडमीज़ प्रेस] से करेंट अफेयर्स लेख
हैबर से लेख (यादृच्छिक क्रम में)
इंटरनेट से अवर्गीकृत (लेकिन कम दिलचस्प नहीं) लेख
पाठ्यक्रम और व्याख्यान
स्रोत: www.habr.com