Computer quantistici e calcolo quantistico: novità , che è stato aggiunto al nostro spazio informazioni insieme a , e altri termini high-tech. Allo stesso tempo, non sono mai riuscito a trovare materiale su Internet che potesse mettere insieme il puzzle nella mia testa chiamato “come funzionano i computer quantistici”. Sì, ci sono molti lavori eccellenti, incluso su Habr (vedi. ), commenti ai quali, come di solito accade, sono ancora più informativi e utili, ma l'immagine nella mia testa, come si suol dire, non quadrava.
E recentemente i miei colleghi sono venuti da me e mi hanno chiesto: “Capisci come funziona un computer quantistico? Ci puoi dire?" E poi ho capito che non sono l’unico ad avere problemi a mettere insieme un’immagine coerente nella mia testa.
Di conseguenza, è stato effettuato un tentativo di raccogliere informazioni sui computer quantistici in un circuito logico coerente in cui livello base, senza una profonda immersione nella matematica e nella struttura del mondo quantistico, è stato spiegato cos'è un computer quantistico, su quali principi funziona e quali problemi devono affrontare gli scienziati durante la sua creazione e il suo funzionamento.
Sommario
Disclaimer
L'autore non è un esperto di informatica quantistica e Il pubblico a cui è rivolto l'articolo sono gli stessi IT, non gli specialisti quantistici, che vogliono anche mettere insieme un'immagine nelle loro teste chiamata "Come funzionano i computer quantistici". Per questo motivo molti concetti nell’articolo sono volutamente semplificati per comprendere meglio le tecnologie quantistiche a livello “base”, ma senza .
L'articolo in alcuni punti utilizza materiali provenienti da altre fonti, . Ove possibile, vengono inseriti collegamenti diretti e indicazioni al testo, alla tabella o alla figura originale. Se ho dimenticato qualcosa (o qualcuno) da qualche parte, scrivi e lo correggerò.
Introduzione
In questo capitolo vedremo brevemente come è iniziata l'era quantistica, qual è stato il motivo motivante dell'idea di un computer quantistico, chi (quali paesi e aziende) sono attualmente i principali attori in questo campo, e parleremo anche brevemente sulle principali direzioni di sviluppo dell'informatica quantistica.
Come tutto ebbe inizio
Il punto di partenza dell'era quantistica è considerato il 1900, quando M. Planck avanzò per la prima volta la teoria che l'energia viene emessa e assorbita non continuamente, ma in quanti (porzioni) separati. L'idea fu ripresa e sviluppata da molti eminenti scienziati dell'epoca: Bohr, Einstein, Heisenberg, Schrödinger, che alla fine portò alla creazione e allo sviluppo di una scienza come . Ci sono molti buoni materiali su Internet sulla formazione della fisica quantistica come scienza, in questo articolo non ci soffermeremo su questo in dettaglio, 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 oggi è difficile immaginare il mondo che ci circonda. Ad esempio, un laser, che ormai viene utilizzato ovunque, dagli elettrodomestici (livelle laser, ecc.) ai sistemi high-tech (laser per la correzione della vista, ciao ). Sarebbe logico supporre che prima o poi a qualcuno verrà l'idea: perché non utilizzare i sistemi quantistici per l'informatica? E poi nel 1980 accadde.
Wikipedia indica che la prima idea del calcolo quantistico fu espressa nel 1980 dal nostro scienziato Yuri Manin. Ma se ne cominciò a parlare davvero solo nel 1981, quando il noto R. Feynman , ha osservato che è impossibile simulare in modo efficiente l'evoluzione di un sistema quantistico su un computer classico. Ha proposto un modello elementare , che sarà in grado di effettuare tale modellazione.
C'è un in quali è considerato in modo più accademico e dettagliato, ma lo esamineremo brevemente:
Principali pietre miliari nella storia della creazione di computer quantistici:
- [1994]. P. Shore. Progettato da
- [1998]. Creato
- [2001]. IBM ha introdotto l'esecuzione per ampliamento del numero 15
- [2007-2016] crea e sviluppa un computer con 128-2000 qubit
- [2012]. Implementato presso l'Università della California
- [2016]. Google su un computer a 9 qubit
- [2017]. (tre atomi)
- [2019]. . Computer da 20 qubit nel cloud
- [2019]. . Computer da 53 qubit. ?
Come puoi vedere, sono passati 17 anni (dal 1981 al 1998) dal momento dell'idea alla sua prima implementazione in un computer con 2 qubit, e 21 anni (dal 1998 al 2019) fino a quando il numero di qubit è salito a 53. Ci sono voluti 11 anni (dal 2001 al 2012) per migliorare il risultato dell'algoritmo di Shor (lo vedremo più in dettaglio tra poco) dal numero 15 al 21. Inoltre, solo tre anni fa siamo arrivati al punto di implementare ciò di cui Feynman ha parlato e imparare a modellare i sistemi fisici più semplici.
Lo sviluppo dell’informatica quantistica è lento. Scienziati e ingegneri si trovano di fronte a compiti molto difficili, gli stati quantistici hanno vita breve e sono fragili e, per preservarli abbastanza a lungo da poter eseguire calcoli, devono costruire sarcofagi da decine di milioni di dollari, in cui viene mantenuta la temperatura appena sopra lo zero assoluto e che sono protetti al massimo dalle influenze esterne. Successivamente parleremo di questi compiti e problemi in modo più dettagliato.
Giocatori principali
Le slide di questa sezione sono tratte dall'articolo , dal ricercatore Alessio Fedorov. Permettimi di darti citazioni dirette:
Tutti i paesi tecnologicamente di successo stanno attualmente sviluppando attivamente tecnologie quantistiche. In questa ricerca viene investita un'enorme quantità di denaro e vengono creati programmi speciali per supportare le tecnologie quantistiche.
Non solo gli Stati, ma anche le aziende private partecipano alla corsa quantistica. In totale, Google, IBM, Intel e Microsoft hanno recentemente investito circa 0,5 miliardi di dollari nello sviluppo di computer quantistici e creato grandi laboratori e centri di ricerca.
Ci sono molti articoli su Habré e su Internet, ad esempio: , и , in cui viene esaminato più in dettaglio lo stato attuale delle cose con lo sviluppo delle tecnologie quantistiche in diversi paesi. La cosa principale per noi ora è che tutti i principali paesi e attori tecnologicamente sviluppati stanno investendo enormi quantità di denaro nella ricerca in questa direzione, il che dà speranza per una via d'uscita dall'attuale impasse tecnologica.
Direzioni di sviluppo
Al momento (potrei sbagliarmi, correggetemi) gli sforzi principali (e i risultati più o meno significativi) di tutti i protagonisti sono concentrati in due aree:
- Computer quantistici specializzati, che mirano a risolvere un problema specifico specifico, ad esempio un problema di ottimizzazione. Un esempio di prodotto sono i computer quantistici D-Wave.
- Computer quantistici universali — che sono in grado di implementare algoritmi quantistici arbitrari (Shor, Grover, ecc.). Implementazioni da IBM, Google.
Altri vettori di sviluppo che la fisica quantistica ci offre, come:
- come base per
- e altro ancora
Naturalmente è anche nell'elenco dei settori di ricerca, ma per il momento non sembrano esserci risultati più o meno significativi.
Inoltre puoi leggere , beh, cerca su Google "", Per esempio, , и .
Nozioni di base. Oggetti quantistici e sistemi quantistici
La cosa più importante da capire da questa sezione è questa
Computer quantistico (a differenza del solito) vengono utilizzati come portatori di informazioni oggetti quantistici, e per effettuare calcoli, gli oggetti quantistici devono essere collegati sistema quantistico.
Cos'è un oggetto quantistico?
Oggetto quantistico - un oggetto del micromondo (mondo quantistico) che presenta proprietà quantistiche:
- Ha uno stato definito con due livelli di confine
- È in una sovrapposizione del suo stato fino al momento della misurazione
- Si intreccia con altri oggetti per creare sistemi quantistici
- Soddisfa il teorema di non clonazione (lo stato di un oggetto non può essere copiato)
Esaminiamo ciascuna proprietà in modo più dettagliato:
Ha uno stato definito con due livelli limite (stato finale)
Un classico esempio del mondo reale è una moneta. Ha uno stato "laterale", che assume due livelli di confine: "teste" e "code".
È in una sovrapposizione del suo stato fino al momento della misurazione
Hanno lanciato una moneta, vola e gira. Mentre ruota, è impossibile dire in quale dei livelli di confine si trova il suo stato “laterale”. Ma non appena lo sbattiamo giù e guardiamo il risultato, la sovrapposizione degli stati collassa immediatamente in uno dei due stati limite: "teste" e "code". Schiaffeggiare una moneta nel nostro caso è una misura.
Si intreccia con altri oggetti per creare sistemi quantistici
È difficile con una moneta, ma proviamoci. Immagina di lanciare tre monete in modo che ruotino aggrappate l'una all'altra, questo è fare giocoleria con le monete. In ogni momento, non solo ciascuno di essi si trova in una sovrapposizione di stati, ma questi stati si influenzano reciprocamente (le monete si scontrano).
Soddisfa il teorema di non clonazione (lo stato di un oggetto non può essere copiato)
Mentre le monete volano e girano, non c’è modo di creare una copia dello stato di rotazione di una qualsiasi delle monete, separata dal sistema. Il sistema vive in se stesso ed è molto geloso di rilasciare qualsiasi informazione al mondo esterno.
Qualche parola in più sul concetto stesso “sovrapposizioni”, in quasi tutti gli articoli la sovrapposizione viene spiegata come “è presente in tutti gli Stati contemporaneamente”, il che è, ovviamente, vero, ma a volte crea inutilmente confusione. Una sovrapposizione di stati può anche essere immaginata come il fatto che in ogni momento del tempo un oggetto quantistico ha ci sono certe probabilità di collassare in ciascuno dei suoi livelli di confine, e in totale queste probabilità sono naturalmente pari a 1. Più avanti, quando considereremo il qubit, ci soffermeremo su questo in modo più dettagliato.
Per le monete, questo può essere visualizzato: a seconda della velocità iniziale, dell'angolo di lancio, dello stato dell'ambiente in cui la moneta vola, in ogni momento la probabilità di ottenere "testa" o "croce" è diversa. E, come accennato in precedenza, lo stato di una tale moneta volante può essere immaginato come se “si trovasse in tutti i suoi stati limite allo stesso tempo, ma con diverse probabilità della loro attuazione”.
Qualsiasi oggetto per il quale sono soddisfatte le proprietà di cui sopra e che possiamo creare e controllare può essere utilizzato come vettore di informazioni in un computer quantistico.
Parleremo ancora un po’ dello stato attuale delle cose con l’implementazione fisica dei qubit come oggetti quantistici e di ciò che gli scienziati stanno ora utilizzando in questa veste.
Quindi la terza proprietà afferma che gli oggetti quantistici possono rimanere impigliati per creare sistemi quantistici. Cos'è un sistema quantistico?
Sistema quantistico — un sistema di oggetti quantistici entangled con le seguenti proprietà:
- Un sistema quantistico è in una sovrapposizione di tutti i possibili stati degli oggetti che lo compongono
- È impossibile conoscere lo stato del sistema fino al momento della misurazione
- Al momento della misurazione il sistema implementa una delle possibili varianti dei suoi stati al contorno
(e, guardando un po’ avanti)
Corollario per i programmi quantistici:
- Un programma quantistico ha un dato stato del sistema in ingresso, una sovrapposizione all'interno, una sovrapposizione in uscita
- All'output del programma dopo la misurazione abbiamo un'implementazione probabilistica di uno dei possibili stati finali del sistema (più eventuali errori)
- Qualsiasi programma quantistico ha un'architettura a camino (input -> output. Non ci sono loop, non è possibile vedere lo stato del sistema nel mezzo del processo.)
Confronto tra un computer quantistico e uno convenzionale
Confrontiamo ora un computer convenzionale e uno quantistico.
| computer normale | Computer quantistico | |
|
logica
|
0 / 1 | `a|0> + b|1>, a^2+b^2=1` |
|
Fisica
|
Transistor a semiconduttore | Oggetto quantistico |
|
Portatore di informazioni
|
Livelli di tensione | Polarizzazione, spin,... |
|
operazioni
|
NOT, AND, OR, XOR sui bit | Valvole: CNOT, Hadamard,… |
|
interrelazione
|
Chip semiconduttore | Confusione tra loro |
|
algoritmi
|
Standard (vedi Frusta) | Offerte speciali (Shore, Grover) |
|
principio
|
Digitale, deterministico | Analogico, probabilistico |
Livello logico
In un normale computer questo è un po'. Ben noto a noi in tutto e per tutto po' deterministico. Può assumere valori 0 o 1. Si adatta perfettamente al ruolo unità logica per un normale computer, ma è del tutto inadatto a descriverne lo stato oggetto quantistico, che, come abbiamo già detto, allo stato selvatico si trova insovrapposizioni dei loro stati limite.
Questo è ciò che hanno inventato . Nei suoi stati al contorno realizza stati simili a 0 e 1 , e in sovrapposizione rappresenta distribuzione di probabilità sui suoi stati al contorno |0> и |1>:
a|0> + b|1>, такое, что a^2+b^2=1aeb rappresentano , e i quadrati dei loro moduli sono le probabilità effettive di ottenere esattamente tali valori degli stati al contorno |0> и |1>, se comprimi il qubit con una misurazione in questo momento.
Strato fisico
All'attuale livello di sviluppo tecnologico, l'implementazione fisica di un bit per un computer convenzionale lo è transistor a semiconduttore, per quanto riguarda i quanti, come abbiamo già detto, qualsiasi oggetto quantistico. Nella prossima sezione parleremo di ciò che viene attualmente utilizzato come supporto fisico per i qubit.
Supporto di memorizzazione
Per un normale computer questo è elettricità - livelli di tensione, presenza o assenza di corrente, ecc., per quanto - lo stesso stato di un oggetto quantistico (direzione di polarizzazione, spin, ecc.), che può trovarsi in uno stato di sovrapposizione.
operazioni
Per implementare i circuiti logici su un normale computer, utilizziamo il noto , per le operazioni sui qubit è stato necessario inventare un sistema di operazioni completamente diverso, chiamato . Le porte possono essere a qubit singolo o doppio, a seconda del numero di qubit da convertire.
Esempi di porte quantistiche:
C'è un concetto set di valvole universali, che sono sufficienti per eseguire qualsiasi calcolo quantistico. Ad esempio, un set universale include una porta Hadamard, una porta a sfasamento, una porta CNOT e una porta π⁄8. Con il loro aiuto, puoi eseguire qualsiasi calcolo quantistico su un insieme arbitrario di qubit.
In questo articolo non ci soffermeremo in dettaglio sul sistema delle porte quantistiche; potrete leggere di più su di esse e sulle operazioni logiche sui qubit, ad esempio, . La cosa principale da ricordare:
- Le operazioni sugli oggetti quantistici richiedono la creazione di nuovi operatori logici (porte quantistiche)
- Le porte quantistiche sono disponibili nei tipi a singolo qubit e doppio qubit.
- Esistono serie universali di porte che possono essere utilizzate per eseguire qualsiasi calcolo quantistico
interrelazione
Un transistor è completamente inutile per noi; per eseguire i calcoli dobbiamo collegare molti transistor tra loro, cioè creare un chip semiconduttore da milioni di transistor su cui costruire circuiti logici, e, alla fine, ottieni un processore moderno nella sua forma classica.
Anche un qubit è completamente inutile per noi (beh, anche se solo in termini accademici),
per effettuare i calcoli abbiamo bisogno di un sistema di qubit (oggetti quantistici)
che, come abbiamo già detto, viene creato intrecciando i qubit tra loro in modo che i cambiamenti nei loro stati avvengano in modo coordinato.
algoritmi
Gli algoritmi standard che l'umanità ha accumulato fino ad oggi sono completamente inadatti all'implementazione su un computer quantistico. Sì, in generale non ce n'è bisogno. I computer quantistici basati sulla logica di gate su qubit richiedono la creazione di algoritmi completamente diversi, algoritmi quantistici. Tra gli algoritmi quantistici più conosciuti se ne possono distinguere tre:
- (fattorizzazione)
- (ricerca rapida in un database non ordinato)
- (risposta alla domanda, funzione costante o bilanciata)
principio
E la differenza più importante è il principio di funzionamento. Per un computer standard questo è principio digitale e strettamente deterministico, basato sul fatto che se impostiamo uno stato iniziale del sistema e lo passiamo attraverso un determinato algoritmo, il risultato dei calcoli sarà lo stesso, non importa quante volte eseguiamo questo calcolo. In realtà, questo comportamento è esattamente quello che ci aspettiamo da un computer.
Il computer quantistico funziona principio analogico, probabilistico. Il risultato di un dato algoritmo in un dato stato iniziale è campione da una distribuzione di probabilità implementazioni finali dell'algoritmo più possibili errori.
Questa natura probabilistica dell’informatica quantistica è dovuta all’essenza stessa probabilistica del mondo quantistico. “Dio non gioca a dadi con l’universo.”, diceva il vecchio Einstein, ma tutti gli esperimenti e le osservazioni finora (nell'attuale paradigma scientifico) confermano il contrario.
Implementazioni fisiche dei qubit
Come abbiamo già detto, un qubit può essere rappresentato da un oggetto quantistico, cioè un oggetto fisico che implementa le proprietà quantistiche sopra descritte. Cioè, in parole povere, qualsiasi oggetto fisico in cui ci sono due stati e questi due stati sono in uno stato di sovrapposizione può essere utilizzato per costruire un computer quantistico.
“Se possiamo mettere un atomo in due livelli diversi e controllarli, allora abbiamo un qubit. Se possiamo farlo con uno ione, è un qubit. Con la corrente è lo stesso. Se lo eseguiamo in senso orario e antiorario allo stesso tempo, hai un qubit.
C'è к , in cui viene considerata più in dettaglio l'attuale varietà di implementazioni fisiche del qubit, elencheremo semplicemente le più conosciute e comuni:
- e molte altre idee esotiche (anioni, ecc.)
Di tutta questa varietà, il più sviluppato è il primo metodo per ottenere qubit, basato su . , , e altri attori leader lo usano per costruire i loro sistemi.
Bene, leggi di più possibile qubit da .
Nozioni di base. Come funziona un computer quantistico
I materiali per questa sezione (attività e immagini) sono presi dall'articolo .
Quindi, immagina di avere il seguente compito:
C'è un gruppo di tre persone: (A)ndrey, (B)olodya e (C)erezha. Ci sono due taxi (0 e 1).
È inoltre noto che:
- (A)ndrey, (B)olodya sono amici
- (A)ndrey, (C)erezha sono nemici
- (B)olodya e (C)erezha sono nemici
Compito: mettere le persone nei taxi in questo modo Massimo (amici) и Min(nemici)
Valutazione: L = (numero di amici) - (numero di nemici) per ciascuna opzione di alloggio
IMPORTANTE: supponendo che non esistano euristiche, non esiste una soluzione ottimale. In questo caso, il problema può essere risolto solo con una ricerca completa di opzioni.
Soluzione su un normale computer
Come risolvere questo problema su un normale (super) computer (o cluster): è chiaro è necessario scorrere tutte le opzioni possibili. Se disponiamo di un sistema multiprocessore, possiamo parallelizzare il calcolo delle soluzioni su più processori e quindi raccogliere i risultati.
Abbiamo 2 possibili soluzioni di alloggio (taxi 0 e taxi 1) e 3 persone. Spazio delle soluzioni 2 ^ 3 = 8. Puoi anche passare attraverso 8 opzioni usando una calcolatrice, questo non è un problema. Ora complichiamo il problema: abbiamo 20 persone e due autobus, la soluzione spaziale 2^20 = 1. Niente di complicato neanche. Aumentiamo il numero di persone di 2.5 volte: prendiamo 50 persone e due treni, la soluzione è ora lo spazio 2^50 = 1.12x10^15. Un normale (super) computer sta già iniziando ad avere seri problemi. Aumentiamo il numero di persone di 2 volte, ci daranno già 100 persone 1.2 x 10^30 possibili opzioni.
Questo è tutto, questo compito non può essere calcolato in un periodo di tempo ragionevole.
Collegamento di un supercomputer
Il computer più potente attualmente è il numero 1 Essa , produttività 122 . Supponiamo che siano necessarie 100 operazioni per calcolare un'opzione, quindi per risolvere il problema per 100 persone avremo bisogno di:
(1.2×10^30 100) / 122×10^15 / (606024365) = 3x10^37 anni.
Come vediamo all'aumentare della dimensione dei dati iniziali, lo spazio delle soluzioni cresce secondo una legge di potenza, nel caso generale, per N bit abbiamo 2^N possibili opzioni di soluzione, che per N (100) relativamente piccoli ci danno uno spazio di soluzione non calcolato (al livello tecnologico attuale).
Ci sono alternative? Come avrai intuito, sì, c'è.
Ma prima di spiegare come e perché i computer quantistici possono risolvere efficacemente problemi come questi, prendiamoci un momento per ricapitolare cosa sono. distribuzione di probabilità. Non allarmatevi, questo è un articolo di revisione, non ci saranno calcoli matematici, ci accontenteremo del classico esempio con sacchetto e palline.
Solo un po' di calcolo combinatorio, teoria della probabilità e uno strano sperimentatore
Prendiamo una borsa e mettiamocela dentro 1000 palline bianche e 1000 nere. Condurremo un esperimento: estraiamo la palla, annotiamo il colore, rimettiamo la palla nel sacchetto e mescoliamo le palline nel sacchetto.
L'esperimento è stato effettuato 10 volte, ha tirato fuori 10 palline nere. Forse? Abbastanza. Questo campione ci dà un’idea ragionevole della vera distribuzione nella borsa? Ovviamente no. Cosa bisogna fare - giusto, pripeti l'esperimento un milione di volte e calcola le frequenze delle palline bianche e nere. Otteniamo, ad esempio 49.95% nero e 50.05% bianco. In questo caso, la struttura della distribuzione da cui campioniamo (estrarre una pallina) è già più o meno chiara.
La cosa principale è capirlo l'esperimento stesso ha una natura probabilistica, con un campione (palla) non conosceremo la vera struttura della distribuzione, dobbiamo ripetere l'esperimento molte volte e mediare i risultati.
Aggiungiamolo alla nostra borsa 10 palline rosse e 10 verdi (errori). Ripetiamo l'esperimento 10 volte. INne ho tirati fuori 5 rossi e 5 verdi. Forse? SÌ. Possiamo dire qualcosa sulla vera distribuzione: No. Ciò che deve essere fatto - beh, capisci.
Per comprendere la struttura di una distribuzione di probabilità, è necessario campionare ripetutamente i singoli risultati di questa distribuzione e mediare i risultati.
Collegare la teoria alla pratica
Ora invece delle palle bianche e nere, prendiamo delle palle da biliardo e mettiamole in un sacchetto 1000 palline con il numero 2, 1000 con il numero 7 e 10 palline con altri numeri. Immaginiamo uno sperimentatore addestrato nelle azioni più semplici (estrarre una pallina, scrivere il numero, rimettere la pallina nel sacchetto, mescolare le palline nel sacchetto) e lo fa in 150 microsecondi. Bene, un tale sperimentatore sulla velocità (non una pubblicità di farmaci!!!). Quindi in 150 secondi sarà in grado di eseguire il nostro esperimento 1 milione di volte e fornirci i risultati della media.
Hanno fatto sedere lo sperimentatore, gli hanno dato una borsa, si sono allontanati, hanno aspettato 150 secondi e hanno ricevuto:
numero 2 - 49.5%, numero 7 - 49.5%, i restanti numeri in totale - 1%.
Sì, è giusto, la nostra borsa è un computer quantistico con un algoritmo che risolve il nostro problema, e le palline sono possibili soluzioni. Poiché ci sono due soluzioni corrette, allora un computer quantistico ci fornirà ognuna di queste possibili soluzioni con uguale probabilità e errori dello 0.5% (10/2000), di cui parleremo più avanti.
Per ottenere il risultato di un computer quantistico, è necessario eseguire l'algoritmo quantistico più volte sullo stesso set di dati di input e calcolare la media del risultato.
Scalabilità di un computer quantistico
Ora immagina che per un'attività che coinvolge 100 persone (spazio delle soluzioni 2^100 ricordiamolo), anche le decisioni corrette sono solo due. Quindi, se prendiamo 100 qubit e scriviamo un algoritmo che calcola la nostra funzione obiettivo (L, vedi sopra) su questi qubit, otterremo un sacchetto in cui ci saranno 1000 palline con il numero della prima risposta corretta, 1000 con il numero della seconda risposta esatta e 10 palline con altri numeri. Ed entro gli stessi 150 secondi il nostro sperimentatore ci fornirà una stima della distribuzione di probabilità delle risposte corrette.
Il tempo di esecuzione di un algoritmo quantistico (con alcune ipotesi) può essere considerato costante O(1) rispetto alla dimensione dello spazio delle soluzioni (2^N).
E questa è proprio la proprietà di un computer quantistico: costanza di esecuzione in relazione alla crescente legge di potenza, la complessità dello spazio della soluzione è la chiave.
Qubit e mondi paralleli
Come avviene questo? Cosa consente a un computer quantistico di eseguire calcoli così rapidamente? Riguarda la natura quantistica del qubit.
Guarda, abbiamo detto che un qubit è come un oggetto quantistico realizza uno dei suoi due stati quando osservato, ma nella “natura selvaggia” è dentro sovrapposizioni di stati, cioè si trova simultaneamente in entrambi i suoi stati al contorno (con una certa probabilità).
prendere (A)ndreya e immagina il suo stato (in quale veicolo si trova - 0 o 1) come un qubit. Allora abbiamo (nello spazio quantistico) due mondi paralleli, in uno (A) siede nel taxi 0, in un altro mondo - nel taxi 1. In due taxi contemporaneamente, ma con una certa probabilità di trovarlo in ciascuno di essi durante l'osservazione.
prendere (B) giovane e immaginiamo anche il suo stato come un qubit. Nascono altri due mondi paralleli. Ma per ora queste coppie di mondi (A) и (B) non interagire affatto. Cosa è necessario fare per creare imparentato sistema? Esatto, abbiamo bisogno di questi qubit legare (confondere). Lo prendiamo e lo confondiamo (A) con (B) - otteniamo un sistema quantistico di due qubit (A, B), realizzandone in sé quattro interdipendente mondi paralleli. Aggiungere (S)ergey e otteniamo un sistema di tre qubit (ABC), implementandone otto interdipendente mondi paralleli.
L’essenza dell’informatica quantistica (l’implementazione di una catena di porte quantistiche su un sistema di qubit connessi) è il fatto che il calcolo avviene simultaneamente in tutti i mondi paralleli.
E non importa quanti ne abbiamo, 2^3 o 2^100, l'algoritmo quantistico verrà eseguito in un tempo finito su tutti questi mondi paralleli e ci fornirà un risultato, che è un campione della distribuzione di probabilità delle risposte dell'algoritmo.
Per una migliore comprensione, si può immaginare questo un computer quantistico a livello quantistico esegue 2^N processi di soluzione paralleli, ognuno dei quali lavora su una possibile opzione, quindi raccoglie i risultati del lavoro - e ci dà la risposta sotto forma di sovrapposizione della soluzione (distribuzione di probabilità delle risposte), da cui ne campioniamo una ogni volta (per ogni esperimento).
Ricorda il tempo richiesto dal nostro sperimentatore (150 µs) per realizzare l'esperimento, questo ci sarà utile un po' più avanti, quando parleremo dei principali problemi dei computer quantistici e del tempo di decoerenza.
Algoritmi quantistici
Come già accennato, gli algoritmi convenzionali basati sulla logica binaria non sono applicabili a un computer quantistico che utilizza la logica quantistica (porte quantistiche). Per lui era necessario inventarne di nuovi che sfruttassero appieno il potenziale insito nella natura quantistica dell'informatica.
Gli algoritmi più conosciuti oggi sono:
A differenza di quelli classici, i computer quantistici non sono universali.
Finora è stato trovato solo un piccolo numero di algoritmi quantistici.
Grazie per il collegamento a , luogo dove, secondo l'autore (), i migliori rappresentanti del mondo algoritmico-quantistico sono stati raccolti e continuano a riunirsi.
In questo articolo non analizzeremo nel dettaglio gli algoritmi quantistici; in Internet si trovano moltissimi materiali ottimi per qualsiasi livello di complessità, ma occorre comunque ripercorrere brevemente i tre più famosi.
Algoritmo di Shor.
L'algoritmo quantistico più famoso è (inventato nel 1994 dal matematico inglese ), che mira a risolvere il problema della fattorizzazione dei numeri in fattori primi (problema della fattorizzazione, logaritmo discreto).
È questo algoritmo che viene citato come esempio quando scrivono che i vostri sistemi bancari e le vostre password verranno presto violati. Considerando che la lunghezza delle chiavi oggi utilizzate non è inferiore a 2048 bit, non è ancora arrivato il momento di un cap.
Ad oggi più che modesto. Migliori risultati di fattorizzazione con l'algoritmo di Shor - Numeri и , che è molto inferiore a 2048 bit. Per i restanti risultati della tabella, la situazione è diversa calcoli, ma anche il miglior risultato secondo questo algoritmo (291311) è molto lontano dall'applicazione reale.
Puoi leggere di più sull'algoritmo di Shor, ad esempio,. Informazioni sull'implementazione pratica - .
Uno di complessità e potenza richiesta per fattorizzare un numero a 2048 bit con cui un computer . Dormiamo tranquilli.
Algoritmo di Grover
- risolvere il problema dell'enumerazione, cioè trovare una soluzione all'equazione F(X) = 1, dove è F от n variabili. È stato proposto da un matematico americano в .
L'algoritmo di Grover può essere utilizzato per trovare и serie di numeri. Inoltre, può essere utilizzato per risolvere problemi attraverso una ricerca esaustiva tra le tante possibili soluzioni. Ciò può comportare notevoli guadagni di velocità rispetto agli algoritmi classici, pur senza fornire "" generalmente.
Puoi leggere di piùO . più C'è una buona spiegazione dell'algoritmo usando l'esempio delle scatole e della palla, ma sfortunatamente, per ragioni indipendenti dalla volontà di chiunque, questo sito non mi viene aperto dalla Russia. Se hai è anche bloccato, quindi ecco un breve riepilogo:
Algoritmo di Grover. Immagina di avere N pezzi di scatole chiuse numerate. Sono tutti vuoti tranne uno che contiene una pallina. Il tuo compito: scoprire il numero della scatola in cui si trova la palla (questo numero sconosciuto è spesso indicato con la lettera w).
Come risolvere questo problema? Il modo più stupido è aprire a turno le scatole e prima o poi ti imbatterai in una scatola con una palla. In media, quante caselle devono essere controllate prima che venga trovata una scatola con una pallina? In media, è necessario aprire circa la metà di N/2 scatole. La cosa principale qui è che se aumentiamo il numero di scatole di 100 volte, anche il numero medio di scatole che devono essere aperte prima che venga trovata la scatola con la palla aumenterà delle stesse 100 volte.
Ora facciamo un'altra precisazione. Non apriamo noi stessi le scatole con le mani e controlliamo la presenza di una palla in ciascuna, ma c'è un certo intermediario, chiamiamolo Oracolo. Diciamo all'Oracolo: "seleziona la casella numero 732" e l'Oracolo controlla e risponde onestamente: "non c'è palla nella casella numero 732". Ora, invece di dire quante scatole dobbiamo aprire in media, diciamo “quante volte in media dovremmo andare all’Oracolo per trovare il numero della scatola con la palla”
Si scopre che se traduciamo questo problema con le scatole, una palla e l'Oracolo in linguaggio quantistico, otteniamo un risultato notevole: per trovare il numero di una scatola con una palla tra N scatole, dobbiamo disturbare l'Oracolo solo su SQRT (N) volte!
Cioè, la complessità dell’attività di ricerca utilizzando l’algoritmo di Grover è ridotta della radice quadrata dei tempi.
Algoritmo di Deutsch-Jozi
Algoritmo di Deutsch-Jozsa (noto anche come algoritmo di Deutsch-Jozsa) - [algoritmo quantistico](%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC), предложенный и в , e divenne uno dei primi esempi di algoritmi progettati per essere eseguiti . _
Il problema di Deutsch-Jozsi consiste nel determinare se una funzione di più variabili binarie F(x1, x2, ... xn) è costante (prende il valore 0 o 1 per qualsiasi argomento) o bilanciata (per metà del dominio prende il valore 0, per l'altra metà 1). In questo caso si considera noto a priori che la funzione sia costante o bilanciata.
Puoi ancora leggere . Una spiegazione più semplice:
L'algoritmo Deutsch (Deutsch-Jozsi) si basa sulla forza bruta, ma consente di farlo più velocemente del solito. Immagina che ci sia una moneta sul tavolo e devi scoprire se è contraffatta o meno. Per fare ciò, devi guardare la moneta due volte e determinare: "testa" e "croce" sono reali, due "teste", due "croce" sono false. Quindi, se utilizzi l'algoritmo quantistico di Deutsch, questa determinazione può essere effettuata con un solo sguardo: la misurazione.
Problemi dei computer quantistici
Quando progettano e utilizzano computer quantistici, scienziati e ingegneri devono affrontare un numero enorme di problemi, che fino ad oggi sono stati risolti con vari gradi di successo. Secondo () si possono individuare le seguenti serie di problemi:
- Sensibilità all'ambiente e interazione con l'ambiente
- Accumulo di errori durante i calcoli
- Difficoltà con l'inizializzazione iniziale degli stati dei qubit
- Difficoltà nella creazione di sistemi multi-qubit
Consiglio vivamente la lettura dell’articolo””, soprattutto i commenti ad esso.
Organizziamo tutti i problemi principali in tre grandi gruppi e diamo un'occhiata più da vicino a ciascuno di essi:
Decoerenza
.
Stato quantistico cosa molto fragilei qubit in uno stato entangled sono estremamente instabili, qualsiasi influenza esterna può (e lo fa) distruggere questa connessione. Un cambiamento di temperatura della più piccola frazione di grado, pressione, un fotone casuale che vola nelle vicinanze: tutto ciò destabilizza il nostro sistema.
Per risolvere questo problema vengono costruiti sarcofagi a bassa temperatura, in cui la temperatura (-273.14 gradi Celsius) è leggermente superiore allo zero assoluto, con il massimo isolamento della camera interna con il processore da tutte le (possibili) influenze dell'ambiente esterno.
La durata massima di un sistema quantistico di diversi qubit entangled, durante la quale conserva le sue proprietà quantistiche e può essere utilizzato per i calcoli, è chiamata tempo di decoerenza.
Attualmente, il tempo di decoerenza nelle migliori soluzioni quantistiche è dell'ordine di decine e centinaia di microsecondi.
C'è un meraviglioso dove puoi guardare di tutti i sistemi quantistici creati. Questo articolo include solo due processori principali come esempi: quelli di IBM e da . Come possiamo vedere, il tempo di decoerenza (T2) non supera i 200 μs.
Non ho trovato dati esatti sul Sycamore, ma per lo più vengono dati due numeri - 1 milione di calcoli in 200 secondi, altrove - per 130 secondi senza perdita di segnali di controllo, ecc.. In ogni caso, questo ci dà il tempo di decoerenza è di circa 150 μs. Ricorda il nostro sperimentatore con una borsa? Bene, eccolo qui.
| Nome computer | N Qubit | Max accoppiato | T2 (μs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sicomoro | 53 | 4 | ~ 150-200 |
Di cosa ci minaccia la decoerenza?
Il problema principale è che dopo 150 μs, il nostro sistema di calcolo di N qubit entangled inizierà a emettere rumore bianco probabilistico invece di una distribuzione probabilistica di soluzioni corrette.
Ovvero, abbiamo bisogno di:
- Inizializza il sistema qubit
- Eseguire un calcolo (catena di operazioni di gate)
- Leggi il risultato
E fai tutto questo in 150 microsecondi. Non ho avuto tempo: il risultato si è trasformato in una zucca.
Ma non è tutto…
Errori
ак мы уже оворили, i processi quantistici e l'informatica quantistica sono di natura probabilistica, non possiamo essere sicuri al 100% di nulla, ma solo con una certa probabilità. La situazione è ulteriormente aggravata dal fatto che l’informatica quantistica è soggetta a errori. I principali tipi di errori nel calcolo quantistico sono:
- Gli errori di decoerenza sono causati dalla complessità del sistema e dall'interazione con l'ambiente esterno
- Errori computazionali del gate (a causa della natura quantistica del calcolo)
- Errori nella lettura dello stato finale (risultato)
Errori associati alla decoerenza, appaiono non appena colleghiamo i nostri qubit e iniziamo a fare calcoli. Più qubit colleghiamo, più complesso è il sistema, e più facile sarà distruggerlo. Sarcofagi a bassa temperatura, camere protette, tutti questi accorgimenti tecnologici mirano proprio a ridurre il numero di errori e ad allungare il tempo di decoerenza.
Errori di calcolo del gate - qualsiasi operazione (gate) sui qubit può, con una certa probabilità, terminare con un errore, e per implementare l'algoritmo dobbiamo eseguire centinaia di porte, quindi immagina cosa otteniamo alla fine dell'esecuzione del nostro algoritmo. La risposta classica alla domanda è: “Qual è la probabilità di incontrare un dinosauro in un ascensore?” - 50x50, o ci si incontra oppure no.
Il problema è ulteriormente aggravato dal fatto che i metodi standard di correzione degli errori (duplicazione dei calcoli e media) non funzionano nel mondo quantistico a causa del teorema della non clonazione. Per nell'informatica quantistica doveva essere inventato . In parole povere, prendiamo N qubit ordinari e ne creiamo 1 qubit logico con un tasso di errore inferiore.
Ma qui sorge un altro problema: numero totale di qubit. Guarda, supponiamo di avere un processore con 100 qubit, di cui 80 qubit utilizzati per la correzione degli errori, quindi ne restano 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 di probabilità delle risposte. Ma anche la lettura dello stato finale potrebbe fallire con un errore.
Sullo stesso Esistono tabelle comparative di processori per livelli di errore. Per fare un confronto, prendiamo gli stessi processori dell'esempio precedente: IBM и :
| computer | Fedeltà con gate a 1 Qubit | 2-Qubit Gate Fedeltà | Fedeltà di lettura |
| IBM Q System One | 99.96% | 98.31% | - |
| Google Sicomoro | 99.84% | 99.38% | 96.2% |
Qui è una misura della somiglianza di due stati quantistici. L'entità dell'errore può essere approssimativamente espressa come 1-Fidelity. Come possiamo vedere, gli errori sulle porte a 2 qubit e gli errori di lettura rappresentano l’ostacolo principale all’esecuzione di algoritmi complessi e lunghi sui computer quantistici esistenti.
Puoi ancora leggere anni da per risolvere il problema della correzione degli errori.
Architettura del processore
In teoria costruiamo e operiamo circuiti di dozzine di qubit entangled, in realtà è tutto più complicato. Tutti i chip quantistici esistenti (processori) sono costruiti in modo tale da funzionare in modo indolore entanglement di un qubit solo con i suoi vicini, di cui non ce ne sono più di sei.
Se dobbiamo intrecciare il primo qubit, diciamo, con il dodicesimo, allora dovremo costruire una catena di operazioni quantistiche aggiuntive, coinvolgono qubit aggiuntivi, ecc., che aumentano il livello di errore complessivo. Sì, e non dimenticartelo tempo di decoerenza, forse quando finisci di connettere i qubit al circuito che ti serve, il tempo finirà e l'intero circuito si trasformerà in bel generatore di rumore bianco.
Inoltre non dimenticarlo L'architettura di tutti i processori quantistici è diversae il programma scritto nell'emulatore in modalità "connettività tutto a tutti" dovrà essere "ricompilato" nell'architettura di un chip specifico. Ci sono anche per eseguire questa operazione.
Massima connettività e numero massimo di qubit per gli stessi chip migliori:
| Nome computer | N Qubit | Max accoppiato | T2 (μs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sicomoro | 53 | 4 | ~ 150-200 |
E, per confronto, tabella con i dati della precedente generazione di processori. Confronta il numero di qubit, il tempo di decoerenza e il tasso di errore con quello che abbiamo ora con la nuova generazione. Tuttavia, i progressi sono lenti, ma in movimento.
Quindi:
- Al momento non esistono architetture completamente connesse con > 6 qubit
- Per intrecciare i qubit 0 su un processore reale, ad esempio, il qubit 15 potrebbe richiedere diverse dozzine di operazioni aggiuntive
- Più operazioni -> più errori -> maggiore influenza della decoerenza
Risultati di
La decoerenza è il letto di Procuste del moderno calcolo quantistico. Dobbiamo far entrare tutto in 150 μs:
- Inizializzazione dello stato iniziale dei qubit
- Calcolo di un problema utilizzando porte quantistiche
- Correggere gli errori per ottenere risultati significativi
- Leggi il risultato
Finora, però, i risultati sono deludenti affermano di raggiungere un tempo di ritenzione di 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 la schermatura magnetica prevediamo che questo migliorerà fino a superare i 1000 s
Puoi anche leggere informazioni su questa tecnologia o per esempio .
La situazione è ulteriormente complicata dal fatto che quando si eseguono calcoli complessi è necessario utilizzare circuiti di correzione degli errori quantistici, che consumano anche tempo e qubit disponibili.
Infine, le architetture moderne non consentono di implementare schemi di entanglement migliori di 1 su 4 o 1 su 6 a un costo minimo.
Modi per risolvere i problemi
Per risolvere i problemi di cui sopra, vengono attualmente utilizzati i seguenti approcci e metodi:
- Utilizzo di criocamere a basse temperature (10 mK (–273,14°C))
- Utilizzo di unità processore protette al massimo dagli influssi esterni
- Utilizzo di sistemi di correzione degli errori quantistici (Logic Qubit)
- Utilizzo degli ottimizzatori durante la programmazione di circuiti per un processore specifico
Sono inoltre in corso ricerche volte ad aumentare il tempo di decoerenza, alla ricerca di nuove (e al miglioramento di quelle conosciute) implementazioni fisiche di oggetti quantistici, all'ottimizzazione dei circuiti di correzione, ecc., ecc. Ci sono progressi (guarda sopra le caratteristiche dei chip di fascia alta precedenti e di oggi), ma finora è lento, molto, molto lento.
D-Wave
Computer D-Wave 2000Q da 2000 qubit. Fonte:
In mezzo all'annuncio di Google di raggiungere la supremazia quantistica utilizzando un processore a 53 qubit, и dell'azienda D-Wave, nella quale il numero di qubit ammonta a migliaia, crea un po' di confusione. Ebbene, in realtà, se 53 qubit fossero in grado di raggiungere la supremazia quantistica, allora di cosa sarebbe capace un computer con 2048 qubit? Ma non tutto è così bello...
In breve (tratto dal wiki):
Компьютеры lavorare secondo il principio (), possono risolvere una sottoclasse molto limitata di problemi di ottimizzazione e non sono adatti per implementare algoritmi quantistici tradizionali e porte quantistiche.
Per maggiori dettagli puoi leggere, ad esempio, , (attenzione, potrebbe non aprire dalla Russia), o в dal suo . A proposito, consiglio vivamente di leggere il suo blog in generale, c'è molto buon materiale lì
In generale, fin dall'inizio degli annunci, la comunità scientifica ha posto domande sui computer D-Wave. Ad esempio, nel 2014, IBM ha messo in dubbio il fatto che D-Wave Si è arrivati al punto che nel 2015 Google, insieme alla NASA, ha acquistato uno di questi computer quantistici e dopo la ricerca , che sì, il computer funziona e calcola il problema più velocemente di uno normale. Puoi leggere ulteriori informazioni sulla dichiarazione di Google e, ad esempio, .
La cosa principale è che i computer D-Wave, con le loro centinaia e migliaia di qubit, non possono essere utilizzati per calcolare ed eseguire algoritmi quantistici. Ad esempio, non è possibile eseguire l'algoritmo di Shor su di essi. Tutto quello che possono fare è utilizzare determinati meccanismi quantistici per risolvere un determinato problema di ottimizzazione. Possiamo considerare che D-Wave è un ASIC quantistico per un compito specifico.
Un po' di emulazione di computer quantistici
Il calcolo quantistico può essere emulato su un normale computer. Infatti, :
- Lo stato del qubit può essere numero complesso, occupando da 2x32 a 2x64 bit (8-16 byte) a seconda dell'architettura del processore
- Lo stato di N qubit connessi può essere rappresentato come 2^N numeri complessi, ovvero 2^(3+N) per architettura a 32 bit e 2^(4+N) per architettura a 64 bit.
- Un'operazione quantistica su N qubit può essere rappresentata da una matrice 2^N x 2^N
poi:
- 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
- Sono necessari 40 Terabyte per memorizzare gli stati di 8 qubit
- Per memorizzare gli stati di 50 qubit sono necessari 8 Petabyte, ecc.
Per confronto, () trasporta solo 2.8 petabyte di memoria.
— 49 qubit consegnati lo scorso anno al più grande supercomputer cinese ()
Il limite della simulazione di un computer quantistico su sistemi classici è determinato dalla quantità di RAM richiesta per memorizzare lo stato dei qubit.
Consiglio di leggere di più . Da li:
Per operazione - per un'emulazione accurata di un circuito da 49 qubit costituito da circa 39 "cicli" (strati di porte indipendenti) 2^63 moltiplicazioni complesse - 4 Pflop di un supercomputer per 4 ore
Emulare un computer quantistico da oltre 50 qubit su sistemi classici è considerato impossibile in un tempo ragionevole. Questo è anche il motivo per cui Google ha utilizzato un processore da 53 qubit per il suo esperimento sulla supremazia quantistica.
Supremazia dell’informatica quantistica.
Wikipedia ci fornisce la seguente definizione di supremazia del calcolo quantistico:
Supremazia quantistica: abilità dispositivi per risolvere problemi che i computer classici praticamente non possono risolvere.
Infatti, raggiungere la supremazia quantistica significa che, ad esempio, la fattorizzazione di grandi numeri utilizzando l’algoritmo Shor può essere risolta in tempi adeguati, oppure si possono emulare molecole chimiche complesse a livello quantistico, e così via. Cioè, è arrivata una nuova era.
Ma c’è qualche scappatoia nella formulazione della definizione, “che i computer classici praticamente non possono risolvere" In effetti, ciò significa che se crei un computer quantistico con oltre 50 qubit e su di esso esegui qualche circuito quantistico, allora, come abbiamo discusso in precedenza, il risultato di questo circuito non può essere emulato su un normale computer. Questo è un computer classico non sarà in grado di ricreare il risultato di un simile circuito.
Se tale risultato costituisca o meno una vera supremazia quantistica è piuttosto una questione filosofica. Ma capisci cosa ha fatto Google e su cosa si basa bisogno di
Dichiarazione di supremazia quantistica di Google
Processore Sycamore da 54 qubit
Così, nell’ottobre 2019, gli sviluppatori di Google hanno pubblicato un articolo sulla pubblicazione scientifica Nature “" Gli autori hanno annunciato il raggiungimento della supremazia quantistica per la prima volta nella storia utilizzando il processore Sycamore da 54 qubit.
Gli articoli online su Sycamore fanno spesso riferimento a un processore a 54 qubit o a un processore a 53 qubit. La verità è che secondo , il processore è composto fisicamente da 54 qubit, ma uno di essi non funziona ed è stato messo fuori servizio. Quindi, in realtà abbiamo un processore da 53 qubit.
Sul web proprio lì materiali su questo argomento, il cui grado variava da a .
Il team di calcolo quantistico di IBM lo ha successivamente affermato . L'azienda afferma che un computer convenzionale riuscirà a far fronte a questo compito nel peggiore dei casi in 2,5 giorni e la risposta risultante sarà più precisa di quella di un computer quantistico. Questa conclusione è stata fatta sulla base dei risultati di un'analisi teorica di diversi metodi di ottimizzazione.
Bene e ovviamente prima Non potevo ignorare questa affermazione. Il suo insieme a tutti i link e come al solito, vale la pena dedicarci il tempo. Sul mozzo In queste FAQ e assicuratevi di leggere i commenti, ci sono collegamenti a documenti preliminari trapelati online prima dell'annuncio ufficiale.
Cosa ha fatto effettivamente Google? Per una comprensione dettagliata, leggi Aaronson, ma brevemente qui:
Naturalmente posso dirtelo, ma mi sento piuttosto stupido. Il calcolo è il seguente: lo sperimentatore genera un circuito quantistico casuale C (cioè una sequenza casuale di porte da 1 e 2 qubit tra i vicini più vicini, con una profondità, ad esempio, 20, che agisce su una rete 2D di n = 50-60 qubit). Lo sperimentatore invia quindi C al computer quantistico e gli chiede di applicare C a uno stato iniziale pari a 0, misurare il risultato in base {0,1}, inviare indietro una sequenza (stringa) osservata di n bit e ripetere diverse migliaia o milioni di volte. Infine, utilizzando la sua conoscenza di C, lo sperimentatore esegue un test statistico per vedere se il risultato corrisponde all'output atteso dal computer quantistico.
Molto brevemente:
- Un circuito casuale di lunghezza 20 di 53 qubit viene creato utilizzando le porte
- Il circuito inizia con lo stato iniziale [0…0] per l'esecuzione
- L'uscita 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
- Conclude la supremazia quantistica
Google ha cioè implementato un problema sintetico su un processore da 53 qubit e basa la sua pretesa di raggiungere la supremazia quantistica sul fatto che è impossibile emulare un simile processore su sistemi standard in un tempo ragionevole.
Per la comprensione - Questa sezione non diminuisce in alcun modo i risultati di Google, gli ingegneri sono davvero bravi e la questione se questa possa essere considerata una reale superiorità quantistica o meno, come accennato in precedenza, è più filosofica che ingegneristica. Ma dobbiamo capire che, avendo raggiunto tale superiorità computazionale, non abbiamo fatto un passo avanti verso la capacità di eseguire l’algoritmo di Shor su numeri a 2048 bit.
Riassunto
I computer quantistici e l’informatica quantistica sono un’area della tecnologia dell’informazione molto promettente, molto giovane e finora poco applicabile a livello industriale.
Lo sviluppo dell’informatica quantistica ci consentirà (un giorno) di risolvere problemi:
- Modellazione di sistemi fisici complessi a livello quantistico
- Irrisolvibile su un normale computer a causa della complessità computazionale
I principali problemi nella creazione e nel funzionamento dei computer quantistici:
- Decoerenza
- Errori (decoerenza e gate)
- Architettura del processore (circuiti qubit completamente connessi)
Stato attuale delle cose:
- In effetti, l'inizio .
- Non esiste ancora un REALE sfruttamento commerciale (e non è chiaro quando ci sarà)
Cosa può aiutare:
- Una sorta di scoperta fisica che riduce il costo del cablaggio e del funzionamento dei processori
- Scoprire qualcosa che aumenterà il tempo di decoerenza di un ordine di grandezza e/o ridurrà gli errori
Secondo me (parere puramente personale), Nell’attuale paradigma scientifico della conoscenza, non otterremo un successo significativo nello sviluppo delle tecnologie quantistiche, qui abbiamo bisogno di una svolta qualitativa in qualche area della scienza fondamentale o applicata, che dia slancio a nuove idee e metodi.
Nel frattempo, stiamo acquisendo esperienza nella programmazione quantistica, raccogliendo e creando algoritmi quantistici, testando idee, ecc. Ecc. Stiamo aspettando una svolta.
conclusione
In questo articolo, abbiamo esaminato le principali pietre miliari nello sviluppo dell'informatica quantistica e dei computer quantistici, esaminato il principio del loro funzionamento, esaminato i principali problemi che devono affrontare gli ingegneri nello sviluppo e nel funzionamento dei processori quantistici e anche esaminato cosa multi- In realtà lo sono i computer qubit D. Wave e il recente annuncio di Google di raggiungere la supremazia quantistica.
Lasciati dietro le quinte ci sono le questioni relative alla programmazione dei computer quantistici (linguaggi, approcci, metodi, ecc.) e le questioni relative all'implementazione fisica specifica dei processori, al modo in cui i qubit vengono gestiti, collegati, letti, ecc. Forse questo sarà l'argomento del prossimo articolo o articoli.
Grazie per l'attenzione, spero che questo articolo possa essere utile a qualcuno.
(C)
Ringraziamenti
per la correzione di bozze e commenti sul testo di partenza, nonché per l'articolo
per commenti ricchi di informazioni su , e non solo a lei, il che mi ha ampiamente aiutato a risolvere questo enigma.
A tutti gli autori di articoli e pubblicazioni i cui materiali sono stati utilizzati nella stesura di questo articolo.
Elenco delle risorse
Articoli di attualità da [The National Academies Press]
Articoli da Habr (in ordine casuale)
Articoli non ordinati (ma non per questo meno interessanti) da Internet
Corsi e conferenze
Fonte: habr.com