I computer quantistici e il calcolo quantistico sono una nuova , che si è aggiunta al nostro spazio informativo insieme a , e ad altri termini ad alta tecnologia. Tuttavia, non sono riuscito a trovare online materiale che mi spiegasse la questione di “come funzionano i computer quantistici”. Sì, ci sono molti ottimi lavori, compresi quelli su Habr (vedi ), i cui commenti, come spesso accade, sono ancora più informativi e utili, ma la visione complessiva, per così dire, non si formava.
Recentemente, alcuni colleghi sono venuti da me e mi hanno chiesto: “Capisci come funziona un computer quantistico? Puoi spiegarcelo?” In quel momento ho capito che il problema di formare un'immagine complessiva non era solo mio.
Di conseguenza, ho tentato di compilare informazioni sui computer quantistici in uno schema logico coerente, in cui a un livello base, senza un approfondimento nella matematica e nella struttura del mondo quantistico, venisse spiegato cos'è un computer quantistico, su quali principi opera, e quali problemi affrontano gli scienziati nella sua creazione e utilizzo.
Indice
Disclaimer
L'autore non è un esperto di calcolo quantistico, e il pubblico di destinazione dell'articolo sono altri professionisti IT, non esperti quantistici, che vogliono anche formare un'immagine nella propria mente su “Come funzionano i computer quantistici”. Per questo motivo, molti concetti nell'articolo sono volutamente semplificati per una migliore comprensione delle tecnologie quantistiche a un livello “base”, ma senza .
Nell'articolo, in alcuni tratti, sono utilizzati materiali provenienti da altre fonti, Dove possibile, sono stati inseriti link diretti e riferimenti al testo originale, tabelle o figure. Se ho dimenticato qualcosa (o qualcuno), scrivetemi — correggerò.
Introduzione
In questo capitolo daremo un breve sguardo a come è iniziata l'era quantistica, quali sono state le motivazioni per l'idea del computer quantistico, chi (quali paesi e aziende) sono attualmente i principali attori in questo campo, e parleremo brevemente delle principali direzioni dello sviluppo del calcolo quantistico.
Come è iniziato tutto
Punto di partenza dell'era quantistica è considerato l'anno 1900, quando M. Planck propose per la prima volta che l'energia viene emessa e assorbita non in modo continuo, ma a porzioni distinte (quantum). L'idea è stata raccolta e sviluppata da molti scienziati di spicco dell'epoca — Bohr, Einstein, Heisenberg, Schrödinger, il che ha portato alla creazione e allo sviluppo di una scienza come la Ci sono molte buone risorse online riguardo alla nascita della fisica quantistica come scienza, non ci soffermeremo su questo in dettaglio in questo articolo, ma era necessario indicare la data in cui siamo entrati nella nuova era quantistica.
La fisica quantistica ha portato nella nostra vita quotidiana molte invenzioni e tecnologie senza le quali ora sarebbe difficile immaginare il mondo circostante. Ad esempio, il laser, che viene ora utilizzato ovunque, dall'elettronica di consumo (laser per livellare e simili) ai sistemi ad alta tecnologia (laser per correzione della vista, saluti ). Sarebbe logico supporre che prima o poi qualcuno avanzasse l'idea di utilizzare sistemi quantistici per i calcoli. E così nel 1980 è successo.
Wikipedia indica che l'idea dei calcoli quantistici fu proposta nel 1980 dal nostro scienziato Yuri Manin. Ma di essa si parlò realmente solo nel 1981, quando il noto R. Feynman, nella osservò che non è possibile simulare l'evoluzione di un sistema quantistico su un computer classico in modo efficace. Propose un modello elementare , che sarebbe in grado di effettuare tale simulazione.
In rete c'è , in cui viene considerato in modo più accademico e dettagliato, noi daremo un breve sguardo:
Punti salienti nella storia dello sviluppo dei computer quantistici:
- [1994]. P. Shor. Sviluppato
- [1998]. Creato
- [2001]. IBM ha presentato l'esecuzione per la fattorizzazione del numero 15
- [2007-2016]. crea e sviluppa computer con 128-2000 cubit
- [2012]. Presso l'Università della California è stato implementato
- [2016]. Google su un computer a 9 cubit
- [2017]. (tre atomi)
- [2019]. . computer a 20 cubit nel cloud
- [2019]. . computer a 53 cubit. ?
Come vedete, sono passati 17 anni (dal 1981 al 1998) dal momento dell'idea alla sua prima realizzazione in un computer con 2 cubit, e 21 anni (dal 1998 al 2019) fino a quando il numero di cubit è aumentato a 53. Ci sono voluti 11 anni (dal 2001 al 2012) per migliorare il risultato dell'esecuzione dell'algoritmo di Shor (ci soffermeremo su questo tra poco) dal numero 15 al 21. Solo tre anni fa ci siamo avvicinati a realizzare ciò di cui parlava Feynman e imparare a simulare i più semplici sistemi fisici.
Lo sviluppo del calcolo quantistico procede lentamente. Gli scienziati e gli ingegneri affrontano sfide molto complesse, gli stati quantistici sono molto effimeri e fragili, e per mantenerli abbastanza a lungo per eseguire calcoli, è necessario costruire sarcofagi da decine di milioni di dollari, in cui si mantiene una temperatura leggermente sopra lo zero assoluto e che sono massimamente protetti da influenze esterne. Successivamente parleremo più dettagliatamente di queste sfide e problemi.
I principali attori
Le diapositive per questo capitolo sono tratte dall'articolo , dal ricercatore Alexey Fedorov. Mi permetto delle citazioni dirette:
Tutti i paesi tecnologicamente avanzati al momento si dedicano attivamente allo sviluppo delle tecnologie quantistiche. Vengono investiti enormi fondi in queste ricerche, vengono creati programmi speciali per supportare le tecnologie quantistiche.
Nella corsa quantistica partecipano non solo stati, ma anche aziende private. In totale Google, IBM, Intel e Microsoft hanno investito circa 0,5 miliardi di dollari nello sviluppo dei computer quantistici ultimamente, creando grandi laboratori e centri di ricerca.
Su Habr e in rete ci sono numerosi articoli, ad esempio, , e , che esaminano in dettaglio la situazione attuale nello sviluppo delle tecnologie quantistiche in vari paesi. Per noi è fondamentale che tutte le principali nazioni tecnologicamente sviluppate e i protagonisti investano enormi risorse nella ricerca in questo campo, il che offre speranza per uscire dall'attuale impasse tecnologico.
Direzioni di sviluppo
Attualmente (potrei sbagliarmi, correggetemi) i principali sforzi (e risultati più o meno significativi) di tutti i principali attori sono concentrati in due direzioni:
- Computer quantistici specializzati, che sono progettati per risolvere un compito specifico, ad esempio, il problema dell'ottimizzazione. Un esempio di prodotto sono i computer quantistici D-Wave.
- Computer quantistici universali — che sono in grado di eseguire algoritmi quantistici arbitrari (Shor, Grover, ecc.). Le implementazioni di IBM, Google.
Altri vettori di sviluppo forniti dalla fisica quantistica, come:
- come base per
- e molto altro
sono sicuramente anche nella lista delle direzioni per la ricerca, ma attualmente non sembrano esserci risultati significativi.
In aggiunta, si può leggere , e cercate su Google “”, per esempio, , e .
Fondamenti. Oggetto quantistico e sistemi quantistici
La cosa più importante da capire in questa sezione è che
Un computer quantistico (a differenza di un normale) utilizza come portatori di informazioni oggetti quantistici, e per effettuare calcoli, gli oggetti quantistici devono essere connessi in sistemi quantistici..
Cos'è allora un oggetto quantistico?
Un oggetto quantistico è un oggetto del microcosmo (del mondo quantistico) che manifesta proprietà quantistiche:
- Ha uno stato definito con due livelli limite
- È in superposizione del suo stato fino al momento della misurazione
- Si intreccia con altri oggetti per creare sistemi quantistici.
- Esegue il teorema del divieto di clonazione (non è possibile copiare lo stato di un oggetto)
Analizziamo ogni proprietà in dettaglio:
Ha uno stato definito con due livelli limite (stato finale)
Un esempio classico del mondo reale è una moneta. Essa ha uno stato "lato", che assume due livelli limite: "croce" e "decino".
È in superposizione del suo stato fino al momento della misurazione
Abbiamo lanciato la moneta, essa vola e gira. Finché gira, non possiamo dire in quale dei livelli limite si trovi il suo stato "lato". Ma non appena la fermi e guardi il risultato, la sovrapposizione degli stati collassa immediatamente in uno dei due livelli limite: "croce" o "decino". Fermare la moneta, in questo caso, è la misurazione.
Si intreccia con altri oggetti per creare sistemi quantistici.
Con la moneta è difficile, ma proviamo. Immagina di aver lanciato tre monete in modo che girino attaccandosi l'una all'altra, un giocoliere di monete. In ogni momento non solo ciascuna di esse è in sovrapposizione di stati, ma questi stati influenzano reciprocamente (le monete si urtano, dopo tutto).
Esegue il teorema del divieto di clonazione (non è possibile copiare lo stato di un oggetto)
Finché le monete volano e girano, non possiamo in alcun modo creare una copia separata dallo stato rotante di nessuna delle monete. Il sistema vive in sé stesso e si prende cura di proteggere qualsiasi informazione dall'esterno.
Altre due parole sul concetto stesso di "sovrapposizione", praticamente in tutti gli articoli la sovrapposizione è spiegata come "essere in tutti gli stati contemporaneamente", il che, ovviamente, è vero, ma a volte complica eccessivamente. La sovrapposizione degli stati può anche essere vista come il fatto che in ogni momento un oggetto quantistico ha probabilità specifiche di collassare in ciascuno dei suoi livelli limite, e in totale queste probabilità, naturalmente, ammontano a 1.Successivamente, quando consideriamo il qubit, ci soffermeremo su questo in modo più dettagliato.
Per le monete, si può immaginare visivamente: a seconda della velocità iniziale, dell'angolo di lancio e dello stato dell'ambiente in cui vola la moneta, in ogni momento la probabilità di ottenere "croce" o "decino" varia. E, come accennato in precedenza, lo stato di una moneta in volo può essere immaginato come "essere in tutti i suoi stati limite contemporaneamente, ma con diverse probabilità di realizzazione".
Qualsiasi oggetto che soddisfi le proprietà sopra menzionate e che possiamo creare e gestire può essere utilizzato come portatore di informazioni in un computer quantistico.
Più avanti parleremo dello stato attuale della realizzazione fisica dei qubit come oggetti quantistici e di cosa stanno utilizzando gli scienziati al riguardo.
Quindi, la terza proprietà afferma che gli oggetti quantistici possono entangled per creare sistemi quantistici. Ma cosa è un sistema quantistico?
Sistema quantistico — un sistema di oggetti quantistici entangled che possiede le seguenti proprietà:
- Il sistema quantistico si trova in sovrapposizione di tutti i possibili stati degli oggetti di cui è composto.
- Non è possibile conoscere lo stato del sistema fino al momento della misurazione.
- Nel momento della misurazione, il sistema realizza una delle possibili varianti dei suoi stati limite.
(e, andando un po' avanti)
Conseguenze per i programmi quantistici:
- Un programma quantistico ha uno stato determinato del sistema in input, sovrapposizione all'interno, sovrapposizione all'output.
- All'uscita del programma, dopo la misurazione abbiamo una realizzazione probabilistica di uno dei possibili stati finali del sistema (più eventuali errori).
- Qualsiasi programma quantistico ha un'architettura a tubo di fumo (input -> output. Non ci sono cicli, non è possibile vedere lo stato del sistema a metà del processo).
Confronto tra computer quantistici e normali
Ora confrontiamo un computer normale con uno quantistico.
| Computer normale | Un computer quantistico | |
Logica | 0 / 1 | `a|0> + b|1>, a^2+b^2=1` |
Fisica | Transistor a semiconduttore | Un oggetto quantistico |
Portatore di inf. | Livelli di tensione | Polarizzazione, spin,… |
Operazioni | NOT, AND, OR, XOR sui bit | Porte: CNOT, Hadamard,… |
Interconnessione | Chip a semiconduttore | Entanglement tra di loro |
Algoritmi | Standard (cfr. Knuth) | Speciali (Shor, Grover) |
Principio | Digitale, deterministico | Analogico, probabilistico |
Livello logico
In un computer normale questo è un bit. Ben conosciuto e trasparente. bit deterministico. Può assumere valori 0 o 1. Esegue perfettamente il ruolo di unità logica per un computer normale, ma è completamente inadeguato per descrivere lo stato di un oggetto quantistico, che, come abbiamo già detto, si trova in unostato di sovrapposizione dei suoi stati limite..
Per questo motivo è stato inventato il . Nei suoi stati limite realizza stati simili a 0 e 1 , e in sovrapposizione rappresenta un distribuzione di probabilità sui suoi stati limite |0> e |1>:
a|0> + b|1>, tale che a^2+b^2=1a e b sono , e i quadrati dei loro moduli sono le probabilità effettive di ottenere proprio questi valori degli stati limite |0> e |1>, se si misura il qubit proprio ora.
Livello fisico
Al livello tecnologico attuale, la realizzazione fisica del bit per un computer normale è rappresentata da un transistor a semiconduttore, per un quantistico, come abbiamo già detto, qualsiasi oggetto quantistico. Nella prossima sezione parleremo di cosa viene attualmente utilizzato come supporti fisici per i qubit.
Supporto informativo
Per un computer normale è una corrente elettrica — livelli di tensione, presenza o assenza di corrente, ecc., per il quantistico — è proprio lo stato dell'oggetto quantistico (direzione di polarizzazione, spin, ecc.), che può trovarsi in uno stato di sovrapposizione.
Operazioni
Per realizzare circuiti logici su un computer normale si utilizzano operazioni logiche porte quantistiche Esempi di porte quantistiche:
C'è il concetto di
set universale di porte , che è sufficiente per eseguire qualsiasi calcolo quantistico. Ad esempio, un insieme universale include la porta di Hadamard, la porta di fase, la porta CNOT e la porta π⁄8. Con esse si può effettuare qualsiasi calcolo quantistico su un insieme arbitrario di qubit.In questo articolo non ci soffermeremo dettagliatamente sul sistema delle porte quantistiche, si può leggere di più su di esse e sulle operazioni logiche sui qubit, ad esempio,
. La cosa principale da ricordare è: Le operazioni sugli oggetti quantistici richiedono la creazione di nuovi operatori logici (porte quantistiche)
- Le porte quantistiche possono essere monobit o bitpair
- Esistono set universali di porte, con cui è possibile eseguire qualsiasi calcolo quantistico
- Esistono set universali di porte che consentono di eseguire qualsiasi calcolo quantistico.
Interconnessione
Un transistor da solo è completamente inutile; per effettuare calcoli è necessario collegare molti transistor tra loro, ossia creare un chip a semiconduttore composto da milioni di transistor, su cui poi costruire circuiti logici. e, infine, ottenere un processore moderno nella sua forma classica.
Anche un cubit non è affatto utile (almeno se non in ambito accademico),
per effettuare calcoli abbiamo bisogno di un sistema di cubit (oggetti quantistici)
che, come abbiamo già detto, viene creato grazie all'intrecciamento dei cubit, in modo tale che le variazioni nei loro stati avvengano in modo coerente.
Algoritmi
Gli algoritmi standard accumulati dall'umanità fino ad ora non sono affatto adatti per l'implementazione su un computer quantistico. In effetti non ce n'è nemmeno bisogno. I computer quantistici, basati sulla logica dei circuiti sui cubit, richiedono la creazione di algoritmi completamente diversi, algoritmi quantistici. Tra i più noti algoritmi quantistici possiamo distinguere tre:
- (fattorizzazione)
- (ricerca rapida in un database non ordinato)
- (risposta alla domanda, funzione costante o bilanciata)
Principio
E la cosa più importante è il principio di funzionamento. Per un computer standard, questo è un principio digitale, rigidamente determinato,, basato sul fatto che se impostiamo uno stato iniziale di un sistema e lo passiamo attraverso un dato algoritmo, il risultato dei calcoli sarà sempre lo stesso, indipendentemente da quante volte eseguiamo quel calcolo. In sostanza, questo comportamento è proprio ciò che ci aspettiamo da un computer.
Un computer quantistico funziona su un principio analogico, probabilistico.Il risultato dell'esecuzione di un algoritmo dato su uno stato iniziale dato rappresenta un campionamento da una distribuzione di probabilità di realizzazioni finite dell'algoritmo più possibili errori.
Questa natura probabilistica dei calcoli quantistici è determinata dalla stessa essenza probabilistica del mondo quantistico. «Dio non gioca a dadi con l'universo», diceva il vecchio Einstein, ma tutti gli esperimenti e le osservazioni finora (nella attuale paradigm scientifico) confermano il contrario.
Realizzazioni fisiche dei qubit
Come abbiamo detto, un qubit può essere rappresentato come un oggetto quantistico, cioè un oggetto fisico che realizza le proprietà quantistiche descritte sopra. In altre parole, qualsiasi oggetto fisico che possiede due stati e in cui questi due stati si trovano in uno stato di superposizione può essere utilizzato per costruire un computer quantistico.
“Se siamo in grado di posizionare un atomo in due diversi livelli e gestirli, ecco a voi un qubit. Se possiamo farlo con un ione, è un qubit. Lo stesso vale per la corrente. Se la facciamo girare in senso orario e in senso antiorario allo stesso tempo, ecco il qubit.”
C'è al , in cui la varietà attuale delle realizzazioni fisiche del qubit è esaminata più nel dettaglio; noi ci limiteremo a elencare le più note e diffuse:
- e molte altre idee esotiche (anioni e così via)
Tra questa varietà, il metodo più sviluppato per ottenere i qubit è il primo, basato su . , , e altri attori leader utilizzano proprio questo per costruire i loro sistemi.
Inoltre, legge anche possibili di qubit da .
Fondamenti. Principio di funzionamento di un computer quantistico
I materiali per questa sezione (compiti e immagini) sono tratti dall'articolo .
Quindi, immaginiamo che abbiamo il seguente compito:
C'è un gruppo di tre persone: (A)ndrey, (B)olodja e (C)erёza. Ci sono due taxi (0 e 1).
È noto anche che:
- (A)ndrey, (B)olodja sono amici
- (A)ndrey, (C)erёza sono nemici
- (B)olodja e (C)erёza sono nemici
Compito: Disporre le persone nei taxi in modo che Max(amici) e Min(nemici)
Valutazione: L = (numero di amici) - (numero di nemici) per ogni variante di disposizione
IMPORTANTE: Supponiamo che non ci siano euristiche e che non ci sia una soluzione ottimale. In questo caso, il problema si risolve solo con un completo esame delle varianti.
Soluzione su un computer normale
Come affrontare questo compito su un (super)computer normale (o cluster) è chiaro, è evidente che bisogna esaminare a ciclo tutte le possibili varianti. Se abbiamo un sistema multiprocessore, possiamo parallelizzare il calcolo delle soluzioni su più processori e poi raccogliere i risultati.
Abbiamo 2 possibili varianti di disposizione (taxi 0 e taxi 1) e 3 persone. Spazio delle soluzioni 2^3 = 8. Possiamo considerare 8 opzioni anche con una calcolatrice, non è un problema. E ora complichiamo il compito: abbiamo 20 persone e due autobus, lo spazio delle soluzioni 2^20 = 1 048 576. Non è niente di complicato. Aumentiamo il numero di persone di 2,5 volte: prendiamo 50 persone e due treni, ora lo spazio delle soluzioni 2^50 = 1.12 x 10^15. Un computer (super)normale inizia ad avere seri problemi. Aumentiamo il numero di persone di 2 volte, 100 persone ci daranno 1.2 x 10^30 possibili opzioni.
Tutto qui, in un tempo ragionevole non possiamo calcolare questo compito.
Colleghiamo un supercomputer
Il computer più potente al momento è il numero 1 della , è , con una potenza di 122 Supponiamo che per calcolare una singola opzione ci servano 100 operazioni, allora per risolvere il compito per 100 persone avremo bisogno di:
(1.2 x 10^30 100) / 122×10^15 / (606024365) = 3 x 10^37 anni.
Come possiamo vedere, con l'aumento della dimensione dei dati di partenza, lo spazio delle soluzioni cresce secondo una legge esponenziale, in generale per N bit abbiamo 2^N possibili opzioni di soluzione, che per N relativamente piccolo (100) ci danno uno spazio di soluzioni non calcolabile (al livello tecnologico attuale).
Ci sono alternative? Come avrete già intuito, sì, ci sono.
Ma prima di passare a come e perché i computer quantistici permettono di risolvere efficacemente tali compiti, diamo un'occhiata a cosa sia la distribuzione probabilistica.Non abbiate paura, questo è un articolo di riepilogo, non ci sarà matematica complessa, ci limiteremo a un esempio classico con una borsa e palline.
Solo un po' di combinatoria, teoria delle probabilità e un esperimentatore strano.
Prendiamo una borsa e mettiamo dentro 1000 palline bianche e 1000 palline nere.Svolgeremo un esperimento: estrarre una pallina, registrare il colore, rimettere la pallina nella borsa e mischiare le palline nella borsa.
Abbiamo condotto l'esperimento 10 volte, abbiamo estratto 10 palline nere.È possibile? Certamente. Questa campione ci dà un'idea ragionevole sulla vera distribuzione nella borsa? Ovviamente no. Cosa dobbiamo fare? Giusto,ripetere l'esperimento un milione di volte e calcolare le frequenze di estrazione delle palline nere e bianche. Otterremo, ad esempio, 49.95% di palline nere e 50.05% di palline bianche.In questo caso già si capisce abbastanza bene la struttura della distribuzione da cui stiamo campionando (estraendo una pallina).
La cosa principale da capire è che l'esperimento stesso ha una natura probabilistica., con un campione (palla) non possiamo conoscere la vera struttura della distribuzione, dobbiamo ripetere l'esperimento più volte e fare una media dei risultati.
Aggiungiamo nel nostro sacco 10 palle rosse e 10 palle verdi (errori). Ripetiamo l'esperimento 10 volte. Inciascuna estrazione abbiamo estratto 5 palline rosse e 5 verdi. Possibile? Sì. Possiamo dire qualcosa sulla vera distribuzione - No. Cosa dobbiamo fare - beh, avete capito.
Per ottenere una comprensione della struttura della distribuzione probabilistica, è necessario campionare ripetutamente gli esiti da questa distribuzione e fare una media dei risultati.
Colleghiamo la teoria alla pratica
Ora, invece di palle nere e bianche, prendiamo palle da biliardo e mettiamo nel sacco 1000 palle con numero 2, 1000 con numero 7 e 10 palle con altri numeri. Immaginiamo un esperimentatore, addestrato a compiere azioni semplici (estrarre una palla, annotare il numero, rimettere la palla nel sacco, mescolare le palle nel sacco) che fa tutto ciò in 150 microsecondi. Bene, un esperimentatore così è un po' frenetico (non è pubblicità per droghe!!!). Allora, in 150 secondi, potrà condurre il nostro esperimento 1 milione di volte e fornirci i risultati della media.
Abbiamo posizionato l'esperimentatore, gli abbiamo dato il sacco, ci siamo voltati, abbiamo atteso 150 secondi - abbiamo ottenuto:
numero 2 - 49,5%, numero 7 - 49,5%, gli altri numeri insieme - 1%.
Sì, tutto corretto, il nostro sacco è un computer quantistico con un algoritmo che risolve il nostro problema, e le palle sono le possibili soluzioni. Poiché ci sono due soluzioni corrette, il computer quantistico ci fornirà equamente ciascuna di queste possibili soluzioni, e il 0,5% (10/2000) di errori, di cui parleremo più avanti.
Per ottenere il risultato dal funzionamento del computer quantistico, è necessario eseguire ripetutamente l'algoritmo quantistico sullo stesso set di dati di input e mediare il risultato.
Scalabilità del computer quantistico
Ora immaginiamo che per un problema che coinvolge 100 persone (spazio delle soluzioni 2^100 ce lo ricordiamo), ci sono solo due soluzioni corrette. Allora, se prendiamo 100 qubit e scriviamo un algoritmo per calcolare la nostra funzione obiettivo (L, vedi sopra) su questi qubit, otterremo un sacco contenente 1000 palle con il numero della prima risposta corretta, 1000 con il numero della seconda risposta corretta e 10 palle con altri numeri. E il nostro esperimento, in 150 secondi, ci fornirà una valutazione della distribuzione probabilistica delle risposte corrette..
Il tempo di esecuzione dell'algoritmo quantistico (con alcune assunzioni) può essere considerato costante O(1) rispetto alla dimensionalità dello spazio delle soluzioni (2^N).
Ed è proprio questa proprietà del computer quantistico — la costanza del tempo di esecuzione rispetto alla crescente complessità dello spazio delle soluzioni, che è fondamentale.
Il qubit e i mondi paralleli
Come avviene tutto ciò? Cosa consente al computer quantistico di effettuare calcoli così rapidamente? Tutto è legato alla natura quantistica del qubit.
Vedete, abbiamo detto che il qubit, come oggetto quantistico, realizza uno dei suoi due stati al momento della sua osservazione,, ma nella sua "vita naturale" si trova in superposizione di stati,, cioè si trova in entrambi i suoi stati limite simultaneamente (con una certa probabilità).
Prendiamo (A)ndrea e rappresentiamo il suo stato (in quale mezzo di trasporto si trova — 0 o 1) come un qubit. Allora ci troviamo (nello spazio quantistico) con due mondi paralleli,, in uno (A) è in un taxi 0, nell'altro mondo — in un taxi 1. Simultaneamente in due taxi,, ma con una certa probabilità di trovarlo in ciascuno di essi al momento dell'osservazione.
Prendiamo (V)olodia e rappresentiamo anche il suo stato come un qubit. Si generano due altri mondi paralleli. Ma finché queste coppie di mondi (A) e (V) non interagiscono in alcun modo. Cosa bisogna fare per creare un sistema collegato? Esatto, bisogna collegare (intrecciare) questi qubit. Prendiamo e intrecciamo(A) con (V) — otteniamo un sistema quantistico di due qubit (A, V), che realizza al suo interno quattro mondi paralleli interdipendenti. Aggiungiamo (S)ergio e otteniamo un sistema di tre qubit (ABC), che realizza otto mondi paralleli. La sostanza dei calcoli quantistici (realizzare una catena di porte quantistiche su un sistema di qubit intrecciati) è il fatto che il calcolo avviene in tutti i mondi paralleli simultaneamente. E non importa quanti ne abbiamo, 2^3 o 2^100, e otteniamo un sistema di tre qubit l'algoritmo quantistico verrà eseguito in un tempo finito su tutti questi mondi paralleli
e ci fornirà un risultato che rappresenta un campione dalla distribuzione probabilistica delle risposte dell'algoritmo.
Per una migliore comprensione, si può immaginare che L'algoritmo quantistico verrà eseguito in un tempo finito su tutti questi mondi paralleli. e ci fornirà un risultato che rappresenta un campione da una distribuzione di probabilità delle risposte dell'algoritmo.
Per una migliore comprensione, possiamo immaginare che un computer quantistico a livello quantistico avvia 2^N processi paralleli di risoluzione, ognuno dei quali lavora su una possibile variante, poi raccoglie i risultati del lavoro — e ci fornisce una risposta sotto forma di sovrapposizione della soluzione (distribuzione probabilistica delle risposte), dalla quale ogni volta (ad ogni esperimento) campioniamo una.
Ricordate il tempo necessario al nostro sperimentatore (150 µs) per condurre l'esperimento, ci servirà più avanti quando parleremo dei principali problemi dei computer quantistici e del tempo di decoerenza.
Algoritmi quantistici
Come già detto, gli algoritmi tradizionali basati sulla logica binaria non sono applicabili ai computer quantistici che utilizzano la logica quantistica (porte quantistiche). Per loro è stato necessario ideare nuovi algoritmi che sfruttano appieno il potenziale insito nella natura quantistica del calcolo.
Gli algoritmi più noti al giorno d'oggi sono:
A differenza dei classici, i computer quantistici non sono universali.
Fino ad ora sono stati trovati solo un numero limitato di algoritmi quantistici.
Grazie per il link a , il posto dove, secondo quanto afferma l'autore (), sono raccolti e continuano a essere raccolti i migliori esponenti del mondo degli algoritmi quantistici.
In questo articolo non analizzeremo in dettaglio gli algoritmi quantistici, ci sono molti materiali eccellenti online a qualsiasi livello di difficoltà, ma è doveroso fare una breve panoramica sui tre più noti.
Algoritmo di Shor.
L'algoritmo quantistico più conosciuto è (ideato nel 1994 dal matematico inglese ), che mira a risolvere il problema della fattorizzazione di numeri primi (fattorizzazione, logaritmo discreto).
È proprio questo algoritmo che viene citato come esempio quando si parla del fatto che i vostri sistemi bancari e le password verranno presto compromessi. Considerando che la lunghezza delle chiavi attualmente utilizzate è di almeno 2048 bit, il tempo della cappella non è ancora arrivato.
Ad oggi risultati sono più che modesti. I migliori risultati di fattorizzazione utilizzando l'algoritmo di Shor — numeri e , che sono notevolmente inferiori a 2048 bit. Per gli altri risultati della tabella è stato applicato un altro calcolo, ma anche il miglior risultato di questo algoritmo (291311) è molto lontano dall'applicazione reale.
Puoi leggere di più sull'algoritmo di Shor, per esempio,. Per quanto riguarda l'implementazione pratica — .
Una delle della complessità e della potenza richiesta per la fattorizzazione di un numero di 2048 bit è un computer con . Dormiamo tranquilli.
Algoritmo di Grover.
— per risolvere il problema di ricerca, ovvero per trovare la soluzione dell'equazione F(X) = 1, dove F è di n di variabili. Fu proposto dal matematico americano in .
L'algoritmo di Grover può essere utilizzato per trovare e di una serie numerica. Inoltre, può essere applicato per risolvere attraverso una ricerca esaustiva tra un insieme di possibili soluzioni. Questo può portare a un notevole aumento della velocità rispetto agli algoritmi classici, anche se non fornisce una «» in modo generale.
Per maggiori dettagli, puoi leggere, o . Inoltre, c'è una buona spiegazione dell'algoritmo con l'esempio di scatole e palle, ma purtroppo, per motivi indipendenti dalla mia volontà, questo sito non si apre dalla Russia. Se anche a te questo sito Algoritmo di Grover. Immagina di avere N scatole chiuse numerate. Sono tutte vuote tranne una, in cui si trova una pallina. Il tuo compito è: scoprire il numero della scatola in cui si trova la pallina (questo numero sconosciuto è spesso indicato con la lettera w).
Come risolvere questo problema? Nel modo più banale, aprendo le scatole una alla volta, finché non ci si imbatte nella scatola con la pallina. Ma quante scatole bisogna controllare in media prima di trovare quella con la pallina? In media, bisogna aprire circa metà delle scatole N/2. La cosa principale qui è che se aumentiamo il numero delle scatole di 100 volte, anche il numero medio di scatole da aprire aumenterà di 100 volte prima di trovare quella con la pallina.
Come risolvere questo problema? Nel modo più semplice, aprendo le scatole una dopo l'altra, e prima o poi troverai la scatola con la palla. Ma quante scatole, in media, devono essere controllate prima di scoprire quella con la palla? In media, è necessario aprire circa metà delle scatole N/2. La cosa importante qui è che se aumentiamo il numero di scatole di 100 volte, anche il numero medio di scatole che devono essere aperte prima di trovare quella con la palla aumenterà di 100 volte.
Ora facciamo un'ulteriore precisazione. Supponiamo che non siamo noi stessi ad aprire le scatole a mano e a controllare la presenza della pallina in ognuna, ma ci sia un intermediario, chiamiamolo Oracolo. Diciamo all'Oracolo: «controlla la scatola numero 732», e l'Oracolo controlla onestamente e risponde: «nella scatola numero 732 non c'è la pallina». Ora, invece di parlare di quante scatole dobbiamo aprire in media, diciamo «quante volte mediamente dobbiamo rivolgerci all'Oracolo per trovare il numero della scatola con la pallina»
Si scopre che se traduciamo questo compito con scatole, palline e Oracolo nel linguaggio quantistico, si ottiene un risultato straordinario: per trovare il numero della scatola con la pallina tra N scatole, dobbiamo disturbare l'Oracolo solo circa SQRT(N) volte!
Cioè la complessità del problema di ricerca utilizzando l'algoritmo di Grover diminuisce di un fattore radice quadrata.
Algoritmo di Deutsch-Josza.
L'algoritmo di Deutsch-Josza (noto anche come algoritmo di Deutsch-Josz) è [un algoritmo quantistico](), proposto e in , ed è diventato uno dei primi esempi di algoritmi destinati ad essere eseguiti su . _
Il compito di Deutsch-Josza consiste nel determinare se una funzione di più variabili binarie F(x1, x2, … xn) è costante (prende valore 0 o 1 per qualsiasi argomento) o bilanciata (per metà del dominio prende valore 0, per l'altra metà 1). Si presume a priori che la funzione sia o una costante, o bilanciata.
Puoi anche leggere . Una spiegazione più semplice:
L'algoritmo di Deutsch (Deutsch-Josza) si basa su un'approccio di ricerca, ma consente di farlo più velocemente rispetto al normale. Immagina che su un tavolo ci sia una moneta e bisogna determinare se è falsa o meno. Per farlo, è necessario guardare la moneta due volte e decidere: «testa» e «croce» – vera, due «teste», due «croci» – falsa. Così, se usiamo l'algoritmo quantistico di Deutsch, questa determinazione può essere fatta con uno sguardo – attraverso una misurazione.
Problemi dei computer quantistici
Quando si progettano e si gestiscono computer quantistici, gli scienziati e gli ingegneri devono affrontare un'enorme quantità di problemi, che al giorno d'oggi vengono risolti con successo variabile. Secondo () si possono evidenziare diversi problemi:
- Sensibilità all'ambiente e interazione con l'ambiente
- Accumulo di errori nei calcoli
- Difficoltà nell'inizializzazione degli stati dei qubit
- Difficoltà nella creazione di sistemi multi-qubit
Raccomando vivamente di leggere l'articolo “”, in particolare i commenti a riguardo.
Organizziamo tutti i problemi principali in tre grandi gruppi e analizziamo ciascuno di essi più nel dettaglio:
Decoerenza
.
Stato quantistico è una cosa molto fragile, i qubit in stato di entanglement sono estremamente instabili, qualsiasi influenza esterna può distruggere (e distrugge) questo legame. Una variazione di temperatura anche di una minima frazione di grado, pressione, un fotone casuale volato vicino — tutto ciò destabilizza il nostro sistema.
Per affrontare questo problema vengono costruiti sarcofagi a bassa temperatura, in cui la temperatura (-273,14 gradi Celsius) è leggermente superiore allo zero assoluto, con la massima isolamento della camera interna con il processore da tutte le possibili influenze dell'ambiente esterno.
Il massimo tempo di vita di un sistema quantistico composto da più qubit, durante il quale preserva le sue proprietà quantistiche e può essere utilizzato per effettuare calcoli, è chiamato tempo di decoerenza.
Attualmente, il tempo di decoerenza nelle migliori soluzioni quantistiche è di circa decine e centinaia di microsecondi.
C'è un ottimo , dove è possibile visualizzare di tutti i sistemi quantistici creati. In questo articolo sono stati presentati solo due dei processori top — da IBM e da . Come possiamo vedere, il tempo di decoerenza (T2) non supera i 200 µs.
Non ho trovato dati esatti su Sycamore, ma nell'articolo stesso sul supremazia quantistica 1 milione di calcoli in 200 secondi , altrove — per130 secondi senza perdite per segnali di controllo e altro . In ogni caso, ciò ci dàun tempo di decoerenza di circa 150 µs . Ricordate il nostrosperimentatore con un sacco Computer Name? Ну так вот он.
| N Qubits | Max paired | T2 (µs) | Quali sono i rischi della decoerenza? |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
Il problema principale è che dopo 150 µs il nostro sistema computazionale di N qubit in entanglement inizierà a fornire all'uscita, anziché una distribuzione di probabilità delle soluzioni corrette, un rumore bianco probabilistico.
Quindi abbiamo bisogno di:
Inizializzare il sistema di qubit
- Effettuare il calcolo (catena di operazioni a porte)
- Eseguire il calcolo (catena di operazioni con porte)
- Calcolare il risultato
E fare tutto questo in 150 µs. Se non ci riesci, il risultato diventa una zucca.
Ma non è tutto...
Errori
Come abbiamo già detto, i processi quantistici e il calcolo quantistico hanno una natura probabilistica, non possiamo essere certi al 100% di nulla, ma solo con una certa probabilità. La situazione è ulteriormente complicata dal fatto che il calcolo quantistico è soggetto ad errori. I principali tipi di errori nel calcolo quantistico sono:
- Errori di decoerenza, causati dalla complessità del sistema e dall'interazione con l'ambiente esterno
- Errori computazionali dei gate (causati dalla natura quantistica dei calcoli)
- Errori nella lettura dello stato finale (risultato)
Errori legati alla decoerenza, si verificano non appena abbiamo intrecciato i nostri qubit e iniziato a eseguire i calcoli. Più qubit intrecciati abbiamo, più complesso è il sistema, e più facile è distruggerlo. I sarcofagi a bassa temperatura, le camere protette, tutte queste tecnologie sono dirette a ridurre il numero di errori e prolungare il tempo di decoerenza.
Errori computazionali dei gate — qualsiasi operazione (porta) sui qubit può, con una certa probabilità, concludersi con un errore, e per implementare l'algoritmo è necessario eseguire centinaia di porte, quindi immagina cosa otterremo alla fine dell'esecuzione del nostro algoritmo. La risposta classica alla domanda – "Qual è la probabilità di incontrare un dinosauro in ascensore?" – è 50 su 50, o lo incontri o no.
Il problema è ulteriormente aggravato dal fatto che i metodi standard di correzione degli errori (duplicazione dei calcoli e media) nel mondo quantistico non funzionano a causa del teorema del divieto di clonazione. Per nel calcolo quantistico è stato necessario inventare . In sostanza, prendiamo N normali qubit e ne facciamo 1 qubit logico con un livello di errori inferiore.
Ma qui sorge un'altra questione — il numero totale di qubit. Immagina, supponiamo di avere un processore con 100 qubit, dei quali 80 sono occupati dalla correzione degli errori, allora ci rimangono solo 20 per i calcoli.
Errori nella lettura del risultato finale — come ricordiamo, il risultato dei calcoli quantistici ci viene presentato sotto forma di distribuzione probabilistica delle risposte. Ma la lettura dello stato finale può anche concludersi con un errore.
Nello stesso ci sono tabelle comparative dei processori per livelli di errore. Per il confronto, prendiamo gli stessi processori dell'esempio precedente — IBM e :
| Computer | 1-Qubit Gate Fidelity | 2-Qubit Gate Fidelity | Readout Fidelity |
| IBM Q System One | 99.96% | 98.31% | — |
| Google Sycamore | 99.84% | 99.38% | 96.2% |
Qui — misura della somiglianza tra due stati quantistici. La quantità di errore può essere grossolanamente rappresentata come 1-Fidelity. Come vediamo, gli errori nei gate a 2 qubit e gli errori di lettura sono il principale ostacolo all'esecuzione di algoritmi complessi e lunghi sui computer quantistici esistenti.
Puoi anche leggere anno da per risolvere il problema della correzione degli errori.
Architettura del processore
In teoria costruiamo e operiamo circuiti con decine di qubit intrecciati, ma in realtà è tutto più complicato. Tutti i chip (processori) quantistici esistenti sono costruiti in modo da garantire l'intreccio indolore di un qubit solo con i suoi vicini, che non sono più di sei.
Se dobbiamo intrecciare il primo qubit, diciamo, con il dodicesimo, dovremo costruire una catena di operazioni quantistiche aggiuntive, coinvolgere qubit aggiuntivi e altro, il che aumenta il livello complessivo di errori. E non dimenticate il tempo di decoerenza, potrebbe essere che quando finirete di collegare i qubit nello schema desiderato, il tempo sarà scaduto e l'intero schema si trasformerà in un simpatico generatore di rumore bianco.
Non dimenticate, inoltre, che l'architettura di tutti i processori quantistici è diversa, e il programma scritto nell'emulatore in modalità “interconnessione di tutti con tutti” dovrà essere “ricompilato” per l'architettura del chip specifico. Esistono persino per eseguire questa operazione.
Massima connettività e massimo numero di qubit per gli stessi chip top:
| N Qubits | Max paired | T2 (µs) | Quali sono i rischi della decoerenza? |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
E, per confronto, tabella con i dati della generazione precedente di processori. Confronta il numero di qubit, il tempo di decoerenza e la percentuale di errori con ciò che abbiamo ora nella nuova generazione. Il progresso, anche se lentamente, si sta muovendo.
Ecco:
- Attualmente non ci sono schemi architettonici completamente connessi con > 6 qubit
- Per intrecciare un qubit 0 con, ad esempio, il 15° su un processore reale potrebbero essere necessarie decine di ulteriori operazioni
- Più operazioni -> più errori -> maggiore influenza della decoerenza
Conclusioni
La decoerenza è il letto di Procuste dei moderni calcoli quantistici. In 150 µs dobbiamo racchiudere tutto:
- Inizializzazione dello stato iniziale dei qubit
- Calcolo del problema utilizzando porte quantistiche
- Eseguire la correzione degli errori per ottenere risultati significativi
- Considerare il risultato ottenuto
Finora i risultati sono deludenti, anche se dichiarano di aver raggiunto un tempo di mantenimento della coerenza di 0,5 s su un computer quantistico basato su :
Misuriamo un tempo di coerenza del qubit superiore a 0,5 s e con schermatura magnetica ci aspettiamo che questo migliori fino a superare i 1000 s
Puoi leggere di più su questa tecnologia oppure, ad esempio, .
La situazione è complicata anche dal fatto che durante il calcolo di operazioni complesse è necessario utilizzare circuiti quantistici di correzione degli errori, il che consuma tempo e qubit disponibili.
E infine, le architetture moderne non consentono di implementare circuiti di entanglement a costi minimi meglio di 1 a 4 o 1 a 6.
Modi per affrontare i problemi
Per affrontare i problemi sopra citati, attualmente vengono utilizzati i seguenti approcci e metodi:
- Utilizzo di criostati a basse temperature (10 mK (–273,14°C))
- Utilizzo di unità di elaborazione massimamente protette da interferenze esterne
- Utilizzo di sistemi di correzione quantistica degli errori (qubit logico)
- Utilizzo di ottimizzatori durante la programmazione dei circuiti per specifici processori
Si stanno anche conducendo ricerche volte ad aumentare il tempo di decoerenza, alla ricerca di nuove (e affinamento di quelle già note) realizzazioni fisiche degli oggetti quantistici, all'ottimizzazione dei circuiti di correzione e altro ancora. Ci sono progressi (guarda sopra le caratteristiche dei chip più antichi e di quelli attuali di alto livello), ma procede lentamente, molto, molto lentamente.
È ancora presto per parlare di una diffusione di massa dei computer quantistici. Anche senza considerare l'alto costo dei dispositivi, presentano seri limiti tecnologici.
Computer D-Wave 2000Q a 2000 qubit. Fonte:
A fronte della dichiarazione di Google di aver raggiunto la superiorità quantistica utilizzando un processore con 53 qubit, e della D-Wave, nei quali il numero di qubit è conteggiato in migliaia, confondono un po'. Davvero, se 53 qubit hanno raggiunto la superiorità quantistica, a cosa può servire un computer con 2048 qubit? Ma non è tutto roseo...
In breve (presa da Wikipedia):
Computer funzionano sul principio della (), possono risolvere un sottogruppo estremamente limitato di problemi di ottimizzazione e non sono adatti per l'implementazione di algoritmi quantistici tradizionali e porte quantistiche.
Puoi leggere di più, ad esempio, , (attento, potrebbe non aprirsi dalla Russia), oppure in da lui . A proposito, ti consiglio assolutamente di leggere il suo blog, ci sono molte informazioni utili.
Fin dall'inizio degli annunci, ci sono state domande da parte della comunità scientifica sui computer D-Wave. Ad esempio, nel 2014 IBM ha messo in dubbio il fatto che D-Wave Siamo arrivati al punto che nel 2015 Google, insieme alla NASA, ha acquistato uno di questi computer quantistici e dopo gli studi , sì, il computer funziona e risolve i problemi più velocemente di un computer normale. Puoi leggere di più sulla dichiarazione di Google e, per esempio, .
La cosa principale è che i computer D-Wave, con le loro centinaia e migliaia di qubit, non possono essere utilizzati per calcolare e eseguire algoritmi quantistici. Non possono eseguire, ad esempio, l'algoritmo di Shor. Tutto ciò che possono fare è risolvere specifici problemi di ottimizzazione utilizzando determinati meccanismi quantistici. Possiamo considerare D-Wave come un ASIC quantistico per un compito specifico.
Un po' sull'emulazione dei computer quantistici.
I calcoli quantistici possono essere emulati su un computer normale. Infatti, :
- Lo stato di un qubit può da un numero complesso, occupando da 2^32 a 2^64 bit (8-16 byte) a seconda dell'architettura del processore.
- Lo stato di N qubit collegati può essere rappresentato come 2^N numeri complessi, cioè 2^(3+N) per un'architettura a 32 bit e 2^(4+N) per un'architettura a 64 bit.
- Un'operazione quantistica su N qubit può essere rappresentata come una matrice 2^N x 2^N.
Allora:
- Per memorizzare gli stati emulati di 10 qubit sono necessari 8 KB.
- Per memorizzare gli stati di 20 qubit sono necessari 8 MB.
- Per memorizzare gli stati di 30 qubit sono necessari 8 GB.
- Per memorizzare gli stati di 40 qubit sono necessari 8 Terabyte.
- Per memorizzare gli stati di 50 qubit sono necessari 8 Petabyte e così via.
A titolo di confronto, () ha solo 2.8 Petabyte di memoria.
è di 49 qubit, realizzato l'anno scorso sul più grande supercomputer cinese ()
Il limite della simulazione di un computer quantistico sui sistemi classici è determinato dalla quantità di memoria RAM necessaria per memorizzare lo stato dei qubit.
Ti consiglio di leggere anche . Da lì:
Per quanto riguarda le operazioni, per emulare precisamente lo schema su 49 qubit, sono stati necessari 39 "cicli" (strati indipendenti di porte logiche) 2^63 moltiplicazioni complesse — 4 PFlops di un supercomputer per 4 ore
L'emulazione di un computer quantistico con oltre 50 qubit su sistemi classici è considerata impraticabile in un tempo ragionevole. Anche per questo motivo, Google ha utilizzato un processore con 53 qubit per il suo esperimento di supremazia quantistica.
Superiorità computazionale quantistica.
Wikipedia ci fornisce la seguente definizione di supremazia computazionale quantistica:
La supremazia quantistica è la capacità di risolvere problemi che i computer classici non possono praticamente risolvere.
In effetti, raggiungere la supremazia quantistica significa che, ad esempio, la fattorizzazione di grandi numeri tramite l'algoritmo di Shor può essere risolta in un tempo ragionevole, o che è possibile emulare a livello quantistico complesse molecole chimiche, e così via. È quindi iniziata una nuova era.
Tuttavia, nella formulazione della definizione c'è un certo cavillo, “che i computer classici non possono praticamente risolvere”. Questo significa in effetti che se si crea un computer quantistico con oltre 50 qubit e si esegue su di esso un certo schema quantistico, come abbiamo discusso in precedenza, il risultato del lavoro di questo schema non potrà essere emulato su un normale computer. In altre parole, un computer classico non sarà in grado di ricreare il risultato del lavoro di tale schema.
Che si tratti di un reale vantaggio quantistico o meno, la questione è più filosofica. Tuttavia, è importante comprendere cosa ha fatto Google e su cosa si basa il suo che è fondamentale.
L'annuncio di Google riguardo al raggiungimento della supremazia quantistica
Processore Sycamore a 54 qubit
Quindi, nell'ottobre 2019, gli sviluppatori di Google hanno pubblicato su una rivista scientifica, Nature, un articolo dal titolo “”. Gli autori hanno annunciato per la prima volta nella storia di aver raggiunto la supremazia quantistica grazie al processore a 54 qubit “Sycamore”.
In rete si parla spesso di Sycamore come di un processore a 54 qubit, talvolta come di uno a 53 qubit. La verità è che, secondo , il processore consiste fisicamente di 54 qubit, ma uno di essi è non funzionante e fuori servizio. Pertanto, in realtà abbiamo un processore a 53 qubit.
In rete immediatamente materiali su questo tema, la cui intensità variava da fino a .
In seguito, i membri del team di calcolo quantistico di IBM hanno dichiarato che . In azienda sostengono che un computer classico possa completare questo compito nel peggiore dei casi in 2,5 giorni, e che la risposta ottenuta sarà più precisa di quella di un computer quantistico. Tale conclusione è stata tratta a seguito di un'analisi teorica di diversi metodi di ottimizzazione.
E naturalmente, nel tuo non poteva ignorare questa dichiarazione. La sua insieme a tutti i riferimenti e come al solito meritano di essere letti. Su Habr di questo FAQ, e assicurati di leggere i commenti, ci sono collegamenti a documenti preliminari trapelati in rete prima dell'annuncio ufficiale.
Cosa ha realmente fatto Google? Per una comprensione dettagliata leggi Aaronson, e in breve ecco:
Posso dirti, certo, ma mi sento un po' stupido a farlo. Il calcolo è il seguente: l'esperimentatore genera un circuito quantistico casuale S (cioè una sequenza casuale di porte 1-qubit e 2-qubit — tra i vicini — con una profondità, ad esempio, di 20, che agisce su una rete 2D di n=50-60 qubit). Successivamente, l'esperimentatore invia S a un computer quantistico e chiede di applicare S allo stato iniziale di 0, misurare il risultato nella base {0,1}, restituire una sequenza osservazionale n-bits (stringa) e ripetere per qualche migliaio o milione di volte. Infine, utilizzando la propria conoscenza di S, l'esperimentatore esegue un controllo statistico per verificare la corrispondenza del risultato con l'uscita attesa dal computer quantistico.
In breve:
- Viene creato un circuito casuale lungo 20 con 53 qubit utilizzando porte
- Il circuito viene eseguito con lo stato iniziale [0…0]
- L'output del circuito è una stringa di bit casuale (campione)
- La distribuzione del risultato non è casuale (interferenza)
- La distribuzione dei campioni ottenuti viene confrontata con quella attesa
- Si trae una conclusione sulla supremazia quantistica
Cioè, Google ha realizzato un compito sintetico su un processore a 53 qubit e basa la sua affermazione riguardo al raggiungimento della supremazia quantistica sul fatto che non è possibile emulare tale processore su sistemi standard in un tempo ragionevole.
Per comprendere — in questa sezione non si sminuisce affatto il risultato di Google, gli ingegneri sono davvero bravi. La questione se questo possa essere considerato una reale supremazia quantistica o meno, come già accennato, è piuttosto filosofica che ingegneristica. Ma è importante capire che, avendo raggiunto tale supremazia computazionale, non siamo affatto più vicini alla possibilità di eseguire l'algoritmo di Shor su numeri a 2048 bit.
Riepilogo
I computer quantistici e i calcoli quantistici sono un'area molto promettente, molto giovane e ancora scarsamente applicabile in ambito industriale.
Lo sviluppo dei calcoli quantistici permetterà (un giorno) di risolvere compiti:
- La modellazione di sistemi fisici complessi a livello quantistico
- Non risolvibili su un computer normale a causa della complessità computazionale
I principali problemi nella creazione e nell'operatività dei computer quantistici:
- Decoerenza
- Errori (decoerenza e porte logiche)
- Architettura dei processori (circuiti completamente connessi di qubit)
Lo stato attuale delle cose:
- Di fatto — molto all'inizio .
- Non esiste ancora un'esecuzione commerciale REALE (e non è chiaro quando ci sarà)
Cosa può aiutare:
- Qualche scoperta fisica che riduca i costi di collegamento e funzionamento dei processori
- La scoperta di qualcosa che aumenti di un ordine di grandezza il tempo di decoerenza e/o riduca il numero di errori
Dal mio punto di vista (opinione esclusivamente personale), nella attuale paradigm scientifico non otterremo significativi progressi nello sviluppo delle tecnologie quantistiche, è necessario un progresso qualitativo in qualche area della scienza fondamentale o applicata, che dia slancio a nuove idee e metodi.
Ma per ora — acquistiamo esperienza nella programmazione quantistica, raccogliamo e creiamo algoritmi quantistici, testiamo idee e altro ancora. Aspettiamo una svolta.
Conclusione
In questo articolo abbiamo esaminato le principali tappe dello sviluppo del calcolo quantistico e dei computer quantistici, analizzato il loro funzionamento, discusso le principali problematiche che gli ingegneri devono affrontare durante la progettazione e l'uso dei processori quantistici, e anche visto cosa rappresentano realmente i computer D-Wave a più qubit e la recente dichiarazione di Google riguardo al raggiungimento della superiorità quantistica.
Sono rimasti fuori dagli argomenti la programmazione dei computer quantistici (linguaggi, approcci, metodi, ecc.) e questioni relative alla realizzazione fisica dei processori, come viene gestito il controllo dei qubit, il loro collegamento, la lettura, ecc. Potrebbe essere questo il tema del prossimo articolo o di articoli futuri.
Grazie per la vostra attenzione, spero che questo articolo possa essere utile a qualcuno.
(C)
Ringraziamenti
per la revisione e i commenti sul testo originale, così come per l'articolo
per i commenti informativi e ricchi riguardo a , e non solo a quello, che mi hanno aiutato molto a capire questo puzzle.
A tutti gli autori di articoli e pubblicazioni, i cui materiali sono stati utilizzati nella scrittura di questo articolo.
Elenco delle risorse
Articoli sulla situazione attuale da [The National Academies Press]
Articoli da Habr (in ordine casuale)
Articoli non ordinati (ma non meno interessanti) dal vasto web
Corsi e lezioni
Fonte: habr.com
