量子コンピューターと量子コンピューティング - 新しい 流行語とともに情報スペースに追加されました。 人工知能, 機械学習 などのハイテク用語。 同時に、頭の中でパズルを組み立てるような資料をインターネット上で見つけることができませんでした。 「量子コンピューターの仕組み」。 はい、ハブルに関するものを含め、多くの優れた作品があります（参照）。 リソースのリスト）、通常の場合のように、コメントはさらに有益で有益ですが、彼らが言うように、私の頭の中のイメージは一致しませんでした。

そして最近、私の同僚が私のところにやって来て、「量子コンピューターがどのように動作するか理解していますか?」と尋ねました。 教えていただけますか？」 そして、頭の中で一貫したイメージを組み立てることに問題を抱えているのは私だけではないことに気づきました。

その結果、量子コンピュータに関する情報を一貫した論理回路にまとめることが試みられました。 数学や量子世界の構造に深く没頭する必要のない基礎レベルでは、量子コンピューターとは何か、どのような原理で動作するのか、科学者が量子コンピューターを作成・運用する際にどのような問題に直面するのかについて説明されました。

目次

• 免責事項
• 導入
  • それはすべてどのように始まったのか
  • 主なプレーヤー
  • 開発の方向性
• 基本。 量子物体と量子システム
• 量子コンピュータと従来の量子コンピュータの比較
• 量子ビットの物理実装
• 基本。 量子コンピューターの仕組み
• 量子アルゴリズム
  • ショールのアルゴリズム。
  • グローバーのアルゴリズム
  • Deutsch-Jozi アルゴリズム
• 量子コンピュータの問題点
  • デコヒーレンス
  • エラーが発生
  • プロセッサアーキテクチャ
  • 結果
• 問題を解決する方法
• D-Wave
• 量子コンピューターのエミュレーションについて少し
• 量子コンピューティングの覇権。
• Googleの声明
• サマリー
• まとめ
• 感謝
• リソースのリスト

免責事項

（目次へ）

著者は量子コンピューティングの専門家ではありません。 記事の対象読者は量子の専門家ではなく、同じ IT 担当者です。彼らはまた、「量子コンピューターがどのように機能するか」という頭の中でイメージをまとめたいと考えています。 このため、記事内の多くの概念は、量子テクノロジーを「基本」レベルでよりよく理解できるように意図的に単純化されています。 情報の内容と適切性が失われる非常に強力な単純化.

記事には他の情報源からの資料が使用されている箇所がありますが、 そのリストは記事の最後に記載されています。 可能な限り、元のテキスト、表、または図への直接のリンクと表示が挿入されます。 どこかに何か（または誰か）を忘れた場合は、書いてください。修正します。

導入

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この章では、量子時代がどのように始まったのか、量子コンピュータのアイデアの動機となった理由は何なのか、現在この分野で主導的な役割を果たしているのは誰 (どの国や企業なのか) について簡単に説明します。量子コンピューティングの開発の主な方向性について。

それはすべてどのように始まったのか

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量子時代の始まりは、M. プランクが初めて提唱した 1900 年であると考えられています。 仮説 そのエネルギーは連続的にではなく、別々の量子（部分）で放出および吸収されます。 このアイデアは、ボーア、アインシュタイン、ハイゼンベルク、シュレディンガーなど、当時の多くの優れた科学者によって取り上げられ、発展させられ、最終的には次のような科学の創造と発展につながりました。 量子物理学。 科学としての量子物理学の形成に関する優れた資料はインターネット上にたくさんありますが、この記事ではこれについては詳しく説明しませんが、新しい量子時代に入った日付を示す必要がありました。

量子物理学は多くの発明や技術を私たちの日常生活にもたらし、今ではそれなしでは私たちの周囲の世界を想像することは困難です。 たとえば、レーザーは、家庭用電化製品 (レーザー水準器など) からハイテク システム (視力矯正用のレーザー、こんにちは) に至るまで、あらゆるところで使用されています。 メクロン ）。 遅かれ早かれ、コンピューティングに量子システムを使用してはどうかというアイデアを誰かが思いつくだろうと想定するのは論理的です。 そして1980年にそれは起こりました。

ウィキペディアによると、量子コンピューティングの最初のアイデアは 1980 年に科学者のユーリ・マニンによって表明されました。 しかし、彼らがこのことについて本格的に話し始めたのは 1981 年になってからであり、そのとき、有名な R. ファインマンが MITで開催された第XNUMX回計算物理学会で講演は、古典的なコンピューター上で量子システムの進化を効率的な方法でシミュレートすることは不可能であると指摘しました。 彼は初等モデルを提案した 量子コンピュータ、そのようなモデリングを実行できるようになります。

があります それが仕事ですここで 量子コンピューティング開発のタイムライン はより学術的に詳細に検討されていますが、簡単に説明します。

量子コンピューター作成の歴史における主要なマイルストーン:

• [1994年]。 P.ショア。 によって設計された 量子数因数分解アルゴリズム
• [1998]。 作成した 最初の 2 量子ビット量子コンピューター
• [2001]。 IBMが導入した実行 ショールのアルゴリズム 15番の拡張用
• [2007-2016]。 D-Wave 128 ～ 2000 量子ビットを備えたコンピューターを作成および開発します
• [2012]。 カリフォルニア大学で実施 数値 21 のショールのアルゴリズム
• [2016]。 グーグル 水素分子をシミュレートしました 9量子ビットコンピュータ上
• [2017]。 IBM 模擬水素化ベリリウム BeH2 (XNUMXつの原子)
• [2019]。 IBM Q システム XNUMX。 クラウド上の 20 量子ビット コンピューター
• [2019]。 Google シカモア。 53量子ビットのコンピューター。 量子超越性?

ご覧のとおり、アイデアの瞬間から 17 量子ビットのコンピューターに初めて実装されるまでに 1981 年 (1998 年から 2 年) が経過し、量子ビットの数が 21 量子ビットに増加するまでに 1998 年 (2019 年から 53 年) かかりました。 ショールのアルゴリズム (後で詳しく説明します) の結果を 11 から 2001 に改善するには、2012 年 (15 年から 21 年まで) かかりました。また、わずか XNUMX 年前に、次の点に到達しました。ファインマンが話した内容を実装し、最も単純な物理システムをモデル化する方法を学びます。

量子コンピューティングの発展は遅い。 科学者と技術者は非常に困難な課題に直面しています。量子状態は非常に短命で壊れやすいため、計算を実行するのに十分な長さの量子状態を保存するには、温度が維持される石棺を数千万ドルかけて建設する必要があります。絶対零度のすぐ上にあり、外部の影響から最大限に保護されています。 次に、これらのタスクと問題について詳しく説明します。

主なプレーヤー

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このセクションのスライドは記事から引用したものです 量子コンピューター：大暴動。 Yandexでの講義、研究者より ロシア量子センター アレクセイ・フェドロフ。 直接引用してみましょう:

技術的に成功したすべての国は現在、量子技術の開発を積極的に行っています。 この研究には巨額の資金が投資されており、量子技術をサポートする特別なプログラムが作成されています。

州だけでなく民間企業も量子競争に参加している。 Google、IBM、Intel、Microsoft は最近、合計で約 0,5 億ドルを量子コンピューターの開発に投資し、大規模な研究所や研究センターを設立しました。

ハブレに関する記事やインターネット上には、たとえば次のような記事がたくさんあります。 ここで, ここで и ここででは、さまざまな国における量子技術の開発の現状がより詳細に調査されています。 私たちにとって今重要なことは、すべての主要な技術先進国とプレーヤーがこの方向の研究に巨額の資金を投資しており、それが現在の技術的行き詰まりから抜け出す方法への希望を与えてくれているということです。

開発の方向性

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現時点では (間違っている可能性がありますので訂正してください)、すべての主要プレイヤーの主な取り組み (および多かれ少なかれ重要な結果) は次の XNUMX つの領域に集中しています。

• 特殊な量子コンピューター、最適化問題など、XNUMX つの特定の問題を解決することを目的としています。 製品の一例としては、D-Wave 量子コンピューターがあります。
• ユニバーサル量子コンピューター — 任意の量子アルゴリズム (Shor、Grover など) を実装できます。 IBM、Google による実装。

量子物理学が私たちに与える発展の他のベクトルには、次のようなものがあります。

• 量子センサー
• 量子ネットワーク の基礎として 量子暗号
• そしてもっと

もちろん研究分野のリストにも入っていますが、現状では多かれ少なかれ大きな成果は出ていないようです。

さらに、読むこともできます 量子技術開発のロードマップ、まあ、グーグルで」量子技術の開発"、 例えば、 ここで, ここで и ここで.

基本。 量子物体と量子システム

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このセクションで理解すべき最も重要なことは、

量子コンピュータ （通常とは異なり）情報媒体として使用する 量子オブジェクト、計算を実行するには、量子オブジェクトを接続する必要があります。 量子システム.

量子オブジェクトとは何ですか?

量子オブジェクト - 量子特性を示すミクロ世界 (量子世界) のオブジェクト:

• XNUMX つの境界レベルを持つ定義された状態があります
• 測定の瞬間までの状態を重ね合わせた状態
• 自分自身を他の物体と絡めて量子システムを作成する
• クローン作成禁止定理を満たします (オブジェクトの状態はコピーできません)。

各プロパティをさらに詳しく見てみましょう。

XNUMX つの境界レベルを持つ定義された状態 (終了状態) があります。

典型的な現実世界の例はコインです。 これには「サイド」状態があり、「ヘッド」と「テール」という XNUMX つの境界レベルを取ります。

測定の瞬間までの状態を重ね合わせた状態

彼らがコインを投げると、コインは飛んで回転しました。 回転している間、その「サイド」状態がどの境界レベルに位置するかを言うことは不可能です。 しかし、それを叩きつけて結果を見るとすぐに、状態の重ね合わせはすぐに XNUMX つの境界状態 (「表」と「裏」) のいずれかに崩壊します。 この場合、コインを叩くことが測定になります。

自分自身を他の物体と絡めて量子システムを作成する

コインでは難しいですが、やってみましょう。 XNUMX 枚のコインが互いにくっついて回転するように投げると想像してください。これはコインのジャグリングです。 それぞれの瞬間において、それらのそれぞれが状態の重ね合わせにあるだけでなく、これらの状態は相互に影響を及ぼします（コインが衝突します）。

クローン作成禁止定理を満たします (オブジェクトの状態はコピーできません)。

コインが飛んで回転している間、システムから切り離してコインの回転状態のコピーを作成する方法はありません。 このシステムはそれ自体の内部に存在しており、情報を外の世界に公開することを非常に望んでいます。

コンセプト自体についてもう少し一言 「重ね合わせ」、ほとんどすべての記事で重ね合わせは次のように説明されています。 「同時にすべての状態にあります」、 もちろんそれは真実ですが、時には不必要に混乱を招くこともあります。 状態の重ね合わせは、量子対象が各瞬間に次の状態を持っているという事実として想像することもできます。 それぞれの境界レベルに崩壊する特定の確率があり、これらの確率の合計は当然 1 に等しくなります。。 後で量子ビットについて検討する際に、これについてさらに詳しく説明します。

コインの場合、これは視覚化できます。初速度、トスの角度、コインが飛んでいる環境の状態に応じて、各瞬間で「表」または「裏」が得られる確率は異なります。 そして、前述したように、そのような空飛ぶコインの状態は、「同時にすべての境界状態にあるが、その実現確率は異なる」と想像できます。

上記の特性が満たされ、作成および制御できるあらゆる物体は、量子コンピューターの情報媒体として使用できます。

もう少し詳しく、量子オブジェクトとしての量子ビットの物理的実装の現状と、科学者がこの能力で現在何を使用しているかについて説明します。

したがって、XNUMX 番目の特性は、量子物体がもつれ合って量子システムを作成できることを示しています。 量子システムとは何ですか?

量子システム — 以下の特性を持つもつれ合った量子オブジェクトのシステム:

• 量子システムは、それを構成するオブジェクトのすべての可能な状態を重ね合わせたものです
• 測定の瞬間までシステムの状態を知ることは不可能
• 測定の時点で、システムは境界状態の可能なバリアントの XNUMX つを実装します。

（そして少し先を見据えて）

量子プログラムの当然の帰結:

• 量子プログラムは、入力時にシステムの特定の状態、内部での重ね合わせ、出力での重ね合わせを持ちます。
• 測定後のプログラムの出力には、システムの考えられる最終状態 (および考えられるエラー) の XNUMX つが確率的に実装されています。
• どの量子プログラムもチムニー アーキテクチャ (入力 -> 出力。ループはなく、プロセスの途中でシステムの状態を確認することはできません) を持っています。

量子コンピュータと従来の量子コンピュータの比較

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次に、従来のコンピューターと量子コンピューターを比較してみましょう。

	通常のコンピュータ	量子コンピュータ
ロジック	0 / 1	`a|0> + b|1>、a^2+b^2=1`
物理学	半導体トランジスタ	量子オブジェクト
メディアキャリア	電圧レベル	分極、スピンなど…
オペレーション	ビットに対する NOT、AND、OR、XOR	バルブ: CNOT、アダマール、…
相互接続	半導体チップ	お互いの混乱
アルゴリズム	標準 (ウィップを参照)	スペシャル（ショア、グローバー）
原則	デジタル、決定論的	アナログ、確率的

ロジックレベル

通常のコンピュータでは、これはわずかです。 私たちには徹底的によく知られています 確定ビット。 0 または 1 のいずれかの値を取ることができます。役割に完全に対応します。 論理ユニット 通常のコンピュータでは使用できますが、状態を説明するのにはまったく適していません。 量子オブジェクト、すでに述べたように、野生ではそれらの境界状態の重ね合わせ.

これが彼らが思いついたものです 量子ビット。 境界状態では 0 と 1 に似た状態を実現します |0> および |1>、重ね合わせて表すと 境界状態にわたる確率分布 |0> и |1>:

 a|0> + b|1>, такое, что a^2+b^2=1

a と b は次のことを表します 確率の振幅、それらのモジュールの二乗は、境界状態のそのような値を正確に取得する実際の確率です。 |0> и |1>, 今すぐ測定を行って量子ビットを折りたたむとします。

物理層

現在の技術開発レベルでは、従来のコンピュータのビットの物理的な実装は次のとおりです。 半導体トランジスタ、量子の場合、すでに述べたように、 あらゆる量子オブジェクト。 次のセクションでは、量子ビットの物理メディアとして現在使用されているものについて説明します。

記憶媒体

通常のコンピュータの場合、これは 電気 - 量子の電圧レベル、電流の有無など - 同じ 量子物体の状態 （分極の方向、スピンなど）が重なった状態にある場合があります。

オペレーション

通常のコンピュータに論理回路を実装するには、よく知られている回路を使用します。 論理演算、量子ビットの演算のためには、と呼ばれるまったく異なる演算システムを考え出す必要がありました。 量子ゲート。 ゲートは、変換される量子ビットの数に応じて、単一量子ビットまたは二重量子ビットになります。

量子ゲートの例:

コンセプトがあります ユニバーサルバルブセット、これはあらゆる量子計算を実行するのに十分です。 たとえば、ユニバーサル セットには、アダマール ゲート、位相シフト ゲート、CNOT ゲート、および π⁄8 ゲートが含まれます。 彼らの助けを借りて、任意の量子ビットのセットに対してあらゆる量子計算を実行できます。

この記事では、量子ゲートのシステムについては詳しく説明しません。量子ゲートと量子ビットの論理演算について詳しくは、以下を参照してください。 ここで。 覚えておくべき主なこと:

• 量子オブジェクトの操作には、新しい論理演算子 (量子ゲート) の作成が必要です
• 量子ゲートには、シングル量子ビットとダブル量子ビットのタイプがあります。
• あらゆる量子計算の実行に使用できるユニバーサルなゲートのセットがあります。

相互接続

トランジスタXNUMX個では全く役に立たず、計算を行うためには多数のトランジスタを接続する必要があり、つまり、数百万個のトランジスタから半導体チップを作り、その上に論理回路を構築する必要があります。 ALU そして最終的には、古典的な形式の最新のプロセッサを手に入れることができます。

XNUMX 量子ビットも私たちにはまったく役に立ちません (まあ、学術的な観点からのみですが)、

計算を実行するには量子ビット (量子オブジェクト) のシステムが必要です

すでに述べたように、これは量子ビットを互いにもつれさせることによって作成され、それらの状態の変化が調整された方法で発生します。

アルゴリズム

これまで人類が蓄積してきた標準アルゴリズムは、量子コンピュータへの実装にはまったく適していません。 はい、一般的には必要ありません。 量子ビット上のゲートロジックに基づく量子コンピューターでは、まったく異なるアルゴリズムである量子アルゴリズムの作成が必要です。 最もよく知られている量子アルゴリズムのうち、次の XNUMX つが区別できます。

• ショラのアルゴリズム (因数分解)
• グローバーのアルゴリズム (順序付けされていないデータベースでのクイック検索)
• Deutsch-Jozi アルゴリズム (定数関数または平衡関数の質問への答え)

原則

そして最も重要な違いは動作原理です。 標準的なコンピュータの場合、これは デジタル、厳密に決定論的な原理これは、システムの初期状態を設定し、それを特定のアルゴリズムに通した場合、この計算を何回実行しても、計算結果は同じになるという事実に基づいています。 実際、この動作はまさに私たちがコンピュータに期待している動作です。

量子コンピュータは上で動作します アナログ、確率論的原理。 与えられた初期状態における与えられたアルゴリズムの結果は次のようになります。 確率分布からのサンプル アルゴリズムの最終実装と、考えられるエラー。

量子コンピューティングのこの確率的な性質は、量子の世界のまさに確率的な本質によるものです。 「神は宇宙をサイコロで遊ばない。」と老アインシュタインは言いましたが、これまでのすべての実験と観察は（現在の科学パラダイムでは）その反対を裏付けています。

量子ビットの物理実装

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すでに述べたように、量子ビットは量子オブジェクト、つまり上記の量子特性を実装する物理オブジェクトによって表現できます。 つまり、大まかに言えば、XNUMX つの状態が存在し、これら XNUMX つの状態が重ね合わされた状態にある物理的オブジェクトは、量子コンピューターの構築に使用できます。

「原子を XNUMX つの異なるレベルに配置し、それらを制御できれば、量子ビットが得られます。 これをイオンで実現できれば、それは量子ビットになります。 電流も同様です。 これを時計回りと反時計回りに同時に実行すると、量子ビットが得られます。」 （C）

あり 素晴らしいコメント к статьеここでは、量子ビットの現在のさまざまな物理実装がより詳細に検討されていますが、最もよく知られており一般的なものを簡単にリストします。

• 超伝導量子ビット
• 電荷量子ビット
• イオントラップ
• 量子ドット
• その他多くのエキゾチックなアイデア (アニオンなど)

このすべての種類の中で、最も開発されているのは、量子ビットを取得する最初の方法です。 超電導体. でログイン, IBM, インテル 他の大手企業もこれを使用してシステムを構築しています。

さて、続きを読む 概要 可能な 物理的な実装 からの量子ビット アンドリュー・デイリー、2014.

基本。 量子コンピューターの仕組み

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このセクションの資料 (タスクと写真) は記事から引用されています。 「難しいことについてだけ。 量子コンピューターはどのように動作するのでしょうか?.

したがって、次のタスクがあると想像してください。

次の XNUMX 人のグループがあります。 (A) アンドレイ、(B) オロディア、(C) エレザ。 タクシーはXNUMX台あります (0と1).

また、次のことも知られています。

• (A)アンドレイ、(B)オロディアは友達です
• (A)ndrey、(C)erezha は敵です
• (B)オロディアと(C)エレザは敵です

タスク: 人々をタクシーに乗せて、 マックス(友達) и 最小(敵)

評価： L = (友達の数) - (敵の数) 各宿泊オプションごとに

重要: ヒューリスティックが存在しないと仮定すると、最適な解決策は存在しません。 この場合、問題はオプションを完全に検索することによってのみ解決できます。

通常のコンピュータでの解決策

通常の (スーパー) コンピューター (またはクラスター) でこの問題を解決する方法は明らかです。 考えられるすべてのオプションをループする必要があります。 マルチプロセッサ システムがある場合は、複数のプロセッサにわたって解の計算を並列化して、結果を収集できます。

宿泊施設は 2 つ（タクシー 0 とタクシー 1）、3 名様までご利用いただけます。 ソリューションスペース ^ = 2 3 8。 電卓を使用して 8 つのオプションを実行することもできますが、これは問題ありません。 さて、問題を複雑にしましょう - 20 人の人々と XNUMX 台のバスがあり、解決策のスペースがあります。 2^20 = 1。 何も複雑なことはありません。 人数を2.5倍に増やそう - 50人で電車XNUMX本、ソリューションスペースは今 2^50 = 1.12 x 10^15。 普通の（スーパー）コンピューターはすでに深刻な問題を抱え始めています。 人数を2倍に増やしましょう、100人はもう与えます 1.2 x 10 ^ 30 可能なオプション。

つまり、このタスクは妥当な時間内に計算することができません。

スーパーコンピューターを接続する

現在最も強力なコンピュータは、次の 1 位です。 Top500あります サミット、生産性122 フロップス。 100 つのオプションを計算するのに 100 回の操作が必要で、XNUMX 人の問題を解くには次の操作が必要になると仮定します。

(1.2 x 10^30 100) / 122×10^15 / (606024365）= 3 x 10^37 年。

見てのとおり 初期データの次元が増加するにつれて、解空間はべき乗則に従って拡大します一般的なケースでは、N ビットに対して 2^N 通りの可能な解の選択肢があり、比較的小さい N (100) に対しては (現在の技術レベルでは) 計算されていない解の空間が得られます。

代替手段はありますか? ご想像のとおり、はい、あります。

しかし、量子コンピューターがこのような問題を効果的に解決できる方法と理由を説明する前に、量子コンピューターとは何なのかを簡単に振り返ってみましょう。 確率分布。 心配しないでください。これはレビュー記事です。ここには難しい数学はありません。バッグとボールを使った古典的な例で対応します。

ちょっとした組み合わせ論、確率論、そして奇妙な実験者

袋を取ってその中に入れましょう 白ボール1000個と黒ボール1000個。 ボールを取り出し、色を書き留め、ボールを袋に戻し、袋の中でボールを混ぜるという実験を行います。

実験は10回行いましたが、 黒いボールを10個取り出した。 多分？ とても。 このサンプルは、バッグ内の実際の分布について合理的なアイデアを与えてくれるでしょうか? 明らかに違います。 何をする必要があるか - そうですね、p実験をXNUMX万回繰り返し、白と黒のボールの頻度を計算します。 たとえば、 黒 49.95%、白 50.05%。 この場合、サンプリング (XNUMX つのボールを取り出す) 対象となる分布の構造は、すでに多かれ少なかれ明らかになっています。

重要なことはそれを理解することです 実験自体は確率的な性質を持っていますXNUMX つのサンプル (ボール) では、分布の真の構造はわかりません。 実験を何度も繰り返す必要がある そして結果を平均します。

バッグに加えてみましょう 赤ボールと緑ボール 10 個 (エラー)。 この実験を10回繰り返してみましょう。 で赤5個と緑5個を取り出した。 多分？ はい。 真の分布について言えることは、「いいえ」です。 何をしなければならないか - まあ、わかります。

確率分布の構造を理解するには、この分布から個々の結果を繰り返しサンプリングし、結果を平均する必要があります。

理論と実践を結びつける

さあ、白と黒のボールの代わりに、ビリヤードのボールをバッグに入れてみましょう 1000番のボールは2個、1000番のボールは7個、その他の番号のボールは10個。 最も単純な動作 (ボールを取り出す、数字を書き留める、ボールを袋に戻す、袋の中でボールを混ぜる) を訓練された実験者が、これを 150 マイクロ秒で実行すると想像してみましょう。 まあ、スピードに関するそのような実験者です（薬物の広告ではありません!!!）。 そうすれば、150秒以内に彼は私たちの実験を1万回実行できるでしょう そして平均結果を提供します。

彼らは実験者を座らせ、袋を渡し、背を向け、150秒待って次のものを受け取りました。

番号 2 - 49.5%、番号 7 - 49.5%、残りの番号の合計 - 1%。

はい、そうです、 私たちのバッグは、問題を解決するアルゴリズムを備えた量子コンピューターです、ボールが考えられる解決策です。 正解はXNUMXつあるので、 量子コンピュータは、これらの考えられる解のどれも同じ確率で、0.5% (10/2000) の誤差で与えてくれます。、これについては後で説明します。

量子コンピューターの結果を取得するには、同じ入力データセットに対して量子アルゴリズムを複数回実行し、結果を平均する必要があります。

量子コンピュータのスケーラビリティ

ここで、100 人が関わるタスクの場合を想像してください (解空間 2^100 私たちはこれを覚えています)、正しい決定も 100 つだけです。 次に、1000 量子ビットを使用して、これらの量子ビットに対して目的関数 (L、上記を参照) を計算するアルゴリズムを作成すると、最初の正解の数が入ったボールが 1000 個入った袋が得られます。 10番目の正解の番号と他の番号のボールXNUMX個。 そして同じ 150 秒以内に、実験者が正解の確率分布の推定値を教えてくれます。.

量子アルゴリズムの実行時間 (いくつかの仮定を含む) は、解空間 (1^N) の次元に関して定数 O(2) と考えることができます。

そして、これはまさに量子コンピューターの特性です - 実行時の不変性 べき乗則の増大に関連して、解空間の複雑さが鍵となります。

量子ビットと並行世界

これはどうして起こるのでしょうか? 量子コンピューターはなぜこれほど高速に計算を実行できるのでしょうか? すべては量子ビットの量子的性質に関するものです。

ほら、量子ビットは量子オブジェクトのようなものだと言いました 観察すると XNUMX つの状態のいずれかを実現します、しかし「野生の自然」ではそれはあります。 状態の重ね合わせつまり、両方の境界状態に同時に (ある程度の確率で) 存在します。

取る (A)アンドレヤ そしてその状態 (どのビークル内でそれが 0 または 1 であるか) を量子ビットとして想像してください。 次に、（量子空間で） 二つの平行世界、XNUMXつで （A） タクシー 0 に座っていますが、別の世界ではタクシー 1 に座っています。 同時にXNUMX台のタクシーに乗って、しかし、観察中にそれぞれの中でそれを見つける可能性がある程度の確率であります。

取る (B) 若い そしてその状態を量子ビットとして想像してみましょう。 他の XNUMX つの並行世界が発生します。 しかし今のところ、これらの世界のペアは （A） и （AT） まったく対話しないでください。 作成するには何が必要か 関連している システム？ そうです、これらの量子ビットが必要です 縛る（混乱させる）。 私たちはそれを受け取り、混乱させます (A) と (B) — XNUMX 量子ビットの量子システムが得られます (A、B)、 自分自身の中でXNUMXつを実現する 相互依存 平行世界。 追加 (S)エルゲイ そして XNUMX 量子ビットのシステムが得られます (ABC)、 XNUMXつを実装する 相互依存 並行世界。

量子コンピューティング (接続された量子ビットのシステム上での量子ゲートのチェーンの実装) の本質は、計算がすべての並列世界で同時に行われるという事実です。

そして、それらの数が 2^3 または 2^100 であるかは関係ありません。 量子アルゴリズムは、これらすべての並行世界で有限時間内に実行されます。 そして、アルゴリズムの応答の確率分布からのサンプルである結果が得られます。

よりよく理解するために、次のように想像できます。 量子レベルの量子コンピューターは 2^N 個の並列解法プロセスを実行しますそれぞれが XNUMX つの可能なオプションに取り組み、その結果を収集します。そして 解を重ね合わせた形で答えが得られます (応答の確率分布)、そこから毎回 (実験ごとに) XNUMX つずつサンプリングします。

実験者が要した時間を覚えておいてください (150μs) 実験を実行するために、これは、量子コンピューターの主な問題とデコヒーレンス時間について話すときに、もう少し役立つでしょう。

量子アルゴリズム

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すでに述べたように、量子論理（量子ゲート）を用いた量子コンピュータには、従来の二値論理に基づくアルゴリズムは適用できません。 彼にとって、コンピューティングの量子の性質に内在する可能性を最大限に活用する新しいものを考え出す必要がありました。

現在最もよく知られているアルゴリズムは次のとおりです。

• ショラのアルゴリズム
• グローバーのアルゴリズム
• Deutsch-Jozsi アルゴリズム

古典的なコンピューターとは異なり、量子コンピューターは万能ではありません。
これまでのところ、少数の量子アルゴリズムのみが発見されています。（C）

感謝 オキソロン へのリンクについて 量子アルゴリズム動物園、著者によれば、（「スティーブン・ジョーダン」) では、量子アルゴリズムの世界の最良の代表者が集められており、今後も集まり続けます。

この記事では、量子アルゴリズムを詳細に分析しません。インターネット上には、複雑さのレベルを問わず、優れた資料が多数ありますが、最も有名なもの XNUMX つについて簡単に説明する必要があります。

ショールのアルゴリズム。

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最も有名な量子アルゴリズムは次のとおりです。 ショアのアルゴリズム （1994年にイギリスの数学者によって発明された） ピーター・ショア）、数値を素因数に因数分解する問題（因数分解問題、離散対数）を解くことを目的としています。

彼らがあなたの銀行システムとパスワードが間もなくハッキングされるだろうと書くとき、例として引用されるのはこのアルゴリズムです。 現在使用されているキーの長さが 2048 ビット以上であることを考慮すると、まだ上限が設けられる時期ではありません。

今日 結果 控えめ以上に。 Shor のアルゴリズムによる最良の因数分解結果 - 数値 15 и 21、これは 2048 ビットよりもはるかに小さいです。 表の残りの結果については、別の アルゴリズム しかし、このアルゴリズム (291311) による最良の結果でさえ、実際のアプリケーションからは程遠いものです。

Shor のアルゴリズムについて詳しくは、以下をご覧ください。 ここで。 実用化について - ここで.

のXNUMXつ 現在の推定値 2048 ビットの数値を因数分解するのに必要な複雑さとパワーを備えたコンピューターは、 20万量子ビット。 私たちは安らかに眠っています。

グローバーのアルゴリズム

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グローバーのアルゴリズム - 量子アルゴリズム 列挙問題を解く、つまり方程式の解を見つける F(X) = 1、ここで F は ブール関数 から n 変数。 アメリカの数学者によって提案された フィッシンググローバー в 1996年.

グローバーのアルゴリズムを使用して次のことを見つけることができます。 中央値 и 算術平均 数字シリーズ。 さらに、それを解決するために使用することもできます NP完全 考えられる多くの解決策の中から徹底的に検索して問題を特定します。 これにより、従来のアルゴリズムと比較して速度が大幅に向上する可能性がありますが、「多項式解" 一般的に.（C）

もっと読むことができます ここでまたは ここで。 まだ ここで 箱とボールの例を使ったアルゴリズムのわかりやすい説明がありますが、残念ながら、誰にも制御できない理由により、このサイトはロシアからは開くことができません。 あなたが持っている場合 このサイト もブロックされているので、簡単にまとめます。

グローバーのアルゴリズム。 番号が付けられた N 個の閉じた箱があると想像してください。 ボールが入っている XNUMX つを除いて、それらはすべて空です。 あなたの課題は、ボールが入っているボックスの番号を調べることです (この未知の番号は、多くの場合、文字 w で示されます)。

この問題を解決するにはどうすればよいでしょうか? 最も愚かな方法は、順番に箱を開けることですが、遅かれ早かれボールの入った箱に出会うことになります。 ボールの入ったボックスが見つかるまでに、平均して何個のボックスをチェックする必要がありますか? 平均して、N/2 個の箱の約半分を開ける必要があります。 ここで重要なことは、箱の数を 100 倍に増やすと、ボールの入った箱が見つかるまでに開ける必要がある箱の平均数も同じ 100 倍になるということです。

ここでもう 732 つ説明しましょう。 自分の手で箱を開けて、それぞれの中にボールが入っているかどうかを確認するのではなく、特定の仲介者がいます。彼をオラクルと呼びましょう。 私たちがオラクルに「ボックス番号 732 にチェックを入れてください」と伝えると、オラクルは正直にチェックして「ボックス番号 XNUMX にはボールがありません」と答えます。 ここでは、平均して何個の箱を開ける必要があるかを言うのではなく、「ボールが入っている箱の番号を見つけるために、平均何回オラクルに行く必要があるか」と言います。

箱、ボール、オラクルに関するこの問題を量子言語に翻訳すると、驚くべき結果が得られることがわかりました。N 個の箱の中からボールのある箱の番号を見つけるには、SQRT についてのみオラクルを撹乱する必要があります。 （N）回！

つまり、Grover のアルゴリズムを使用した検索タスクの複雑さは、時間の平方根で軽減されます。

Deutsch-Jozi アルゴリズム

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Deutsch-Jozsa アルゴリズム (Deutsch-Jozsa アルゴリズムとも呼ばれる) - [量子アルゴリズム](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC), предложенный デビッド・ドイッチュ и リチャード・ジョザ в 1992年で実行されるように設計されたアルゴリズムの最初の例の XNUMX つになりました。 量子コンピュータ。 _

Deutsch-Jozsi 問題は、いくつかの 1 値変数 F(x2, x0, ... xn) の関数が定数 (引数に 1 または 0 のいずれかをとります) であるか、または平衡している (領域の半分が必要です) かを判断することです。値は 1、残りの半分は XNUMX)。 この場合、関数が定数であるか平衡であるかは事前にわかっていると考えられます。 （C）

あなたはまだ読むことができます ここで。 より簡単な説明:

Deutsch (Deutsch-Jozsi) アルゴリズムはブルート フォースに基づいていますが、通常よりも高速に実行できます。 テーブルの上にコインがあり、それが偽造品かどうかを確認する必要があると想像してください。 これを行うには、コインを XNUMX 回見て、「表」と「裏」が本物、XNUMX つの「表」と XNUMX つの「裏」が偽物であることを判断する必要があります。 したがって、ドイツ量子アルゴリズムを使用すると、一目見ただけでこの決定、つまり測定を行うことができます。 （C）

量子コンピュータの問題点

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量子コンピューターを設計および運用する際、科学者や技術者は膨大な数の問題に直面しますが、これまでにさまざまな程度の成功を収めて解決されてきました。 によると 探査 (そしてここでも) 次の一連の問題を特定できます。

• 環境に対する感受性と環境との相互作用
• 計算中の誤差の蓄積
• 量子ビット状態の初期初期化における困難
• マルチ量子ビットシステムの作成の難しさ

記事を読むことを強くお勧めします。量子コンピュータの特徴」、特にそれに対するコメント。

すべての主な問題を XNUMX つの大きなグループに整理し、それぞれを詳しく見てみましょう。

デコヒーレンス

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N+1からの説明.

量子状態 とても壊れやすいもの量子もつれ状態の量子ビットは非常に不安定であり、 外部からの影響があれば、このつながりが破壊される可能性があります (そして実際に破壊されます)。 ほんのわずかな温度の変化、圧力、近くを飛んでいるランダムな光子、これらすべてが私たちのシステムを不安定にします。

この問題を解決するために、温度 (摂氏 -273.14 度) が絶対零度をわずかに上回る低温石棺が構築され、プロセッサーのある内部チャンバーが外部環境のすべての (考えられる) 影響から最大限に隔離されます。

いくつかのもつれ量子ビットからなる量子システムの最大寿命（その間、量子特性が保持され、計算に使用できる）は、デコヒーレンス時間と呼ばれます。

現在、最良の量子ソリューションのデコヒーレンス時間は次のとおりです。 数十、数百マイクロ秒.

素晴らしいものがあります сайтどこで見ることができますか パラメータの比較表 作成されたすべての量子システムの。 この記事には、IBM の上位プロセッサー XNUMX つだけが例として含まれています。 IBM Q システム XNUMX とから Google シカモア。 見てわかるように、デコヒーレンス時間 (T2) は 200 μs を超えません。

シカモアに関する正確なデータは見つかりませんでしたが、ほとんどのデータは 量子超越性に関する記事 XNUMX つの数字が与えられます - 1 秒で 200 万回の計算、その他の場所 - について 制御信号などの損失なしで130秒。。 いずれにせよ、これにより、 デコヒーレンス時間は約150μs。 私たちのことを思い出してください バッグを持った実験者? さて、彼はここにいます。

コンピュータ名	N量子ビット	最大ペアリング済み	T2 (μs)
IBM Q システム XNUMX	20	6	70
Google シカモア	53	4	〜150-200

デコヒーレンスは私たちに何を脅かすのでしょうか?

主な問題は、150 μs 後に、N 個のもつれ量子ビットのコンピューティング システムが、正しい解の確率的分布ではなく、確率的ホワイト ノイズを出力し始めることです。

つまり、次のものが必要です。

• 量子ビットシステムを初期化する
• 計算を実行する (一連のゲート操作)
• 読み取り結果

これらすべてを 150 マイクロ秒で実行します。 時間がなかったので、結果はカボチャになりました。

しかし、それだけではありません…

エラーが発生

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私たちが言ったように、 量子プロセスと量子コンピューティングは本質的に確率的です、私たちは何かを100％確信することはできませんが、ある程度の確率があるだけです。 次の事実により、状況はさらに悪化します。 量子コンピューティングはエラーが発生しやすい。 量子コンピューティングにおけるエラーの主な種類は次のとおりです。

• デコヒーレンスエラーは、システムの複雑さと外部環境との相互作用によって引き起こされます。
• ゲート計算エラー (計算の量子的性質による)
• 最終状態 (結果) の読み取りエラー

デコヒーレンスに関連するエラー、量子ビットをエンタングルして計算を開始するとすぐに表示されます。 量子ビットのもつれが増えるほど、システムはより複雑になります、そしてそれを破壊するのがより簡単になります。 低温の石棺、保護された部屋、これらすべての技術的トリックは、エラーの数を減らし、デコヒーレンス時間を延長することを正確に目的としています。

ゲートの計算エラー - 量子ビットに対するあらゆる操作 (ゲート) は、ある程度の確率でエラーで終了する可能性があり、アルゴリズムを実装するには何百ものゲートを実行する必要があるため、アルゴリズムの実行の最後に何が得られるかを想像してください。 質問に対する古典的な答えは、「エレベーターで恐竜に遭遇する確率はどのくらいですか?」です。 - 50×50、会えるか会わないかのどちらかです。

この問題は、クローン作成のない定理により、標準的な誤り訂正方法 (計算の重複と平均化) が量子の世界では機能しないという事実によってさらに悪化します。 のために 誤り訂正 量子コンピューティングでは発明が必要でした 量子補正法。 大まかに言えば、N 個の通常の量子ビットを取り出し、そのうちの 1 個を作成します 論理量子ビット エラー率が低くなります。

しかし、ここで別の問題が発生します - 量子ビットの総数。 100 量子ビットを備えたプロセッサがあり、そのうち 80 量子ビットが誤り訂正に使用され、計算に使用できるのは 20 量子ビットのみであるとします。

最終結果の読み取りエラー — 私たちが覚えているように、量子計算の結果は次の形式で私たちに提示されます。 答えの確率分布。 ただし、最終状態の読み取りがエラーで失敗する場合もあります。

同じ上に オンライン エラーレベルごとのプロセッサの比較表があります。 比較のために、前の例と同じプロセッサーを取り上げてみましょう - IBM IBM Q システム XNUMX и Google シカモア:

パソコン	1量子ビットのゲート忠実度	2-量子ビットゲートの忠実度	読み出しの忠実度
IBM Q システム XNUMX	視聴者の３８%が	視聴者の３８%が	-
Google シカモア	視聴者の３８%が	視聴者の３８%が	視聴者の３８%が

それは 忠実度 は 1 つの量子状態の類似性の尺度です。 誤差の大きさは、2-Fidelity として大まかに表すことができます。 ご覧のとおり、XNUMX 量子ビット ゲートのエラーと読み出しエラーは、既存の量子コンピューターで複雑で長いアルゴリズムを実行する際の主な障害です。

あなたはまだ読むことができます 2016 年からのロードマップ から数年 NQIT エラー訂正の問題を解決します。

プロセッサアーキテクチャ

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理論的には、私たちは構築して運用します 数十のもつれ合った量子ビットの回路、実際にはすべてがより複雑です。 既存のすべての量子チップ (プロセッサ) は、痛みのない処理を提供するように構築されています。 XNUMX つの量子ビットのみが隣接する量子ビットともつれ、そのうちXNUMXつ以下です。

1 番目の量子ビットを、たとえば 12 番目の量子ビットとエンタングルする必要がある場合、次のようにする必要があります。 追加の量子操作のチェーンを構築する、追加の量子ビットなどが含まれるため、全体的なエラーレベルが増加します。 はい、そして忘れないでください デコヒーレンス時間おそらく、量子ビットを必要な回路に接続し終わる頃には時間が終わり、回路全体が 素敵なホワイトノイズジェネレーター.

また、それを忘れないでください すべての量子プロセッサのアーキテクチャは異なりますそして、「全対全接続」モードでエミュレータに書かれたプログラムは、特定のチップのアーキテクチャに「再コンパイル」する必要があります。 さえあります 特別なオプティマイザー プログラム この操作を実行するには。

同じ上位チップの最大接続性と最大量子ビット数:

コンピュータ名	N量子ビット	最大ペアリング済み	T2 (μs)
IBM Q システム XNUMX	20	6	70
Google シカモア	53	4	〜150-200

そして、比較のために、 前世代のプロセッサからのデータを含むテーブル。 量子ビットの数、デコヒーレンス時間、エラー率を、現在の新世代のものと比較してください。 まだ進歩は遅いですが、進んでいます。

だから：

• 現在、6 量子ビットを超える完全接続アーキテクチャは存在しません。
• たとえば、実際のプロセッサ上で量子ビット 0 をエンタングルするには、量子ビット 15 には数十の追加操作が必要になる場合があります。
• 操作が増える -> エラーが増える -> デコヒーレンスの影響が強くなる

結果

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デコヒーレンスは現代の量子コンピューティングのプロクラスティアンベッドです。 すべてを 150 μs に収める必要があります。

• 量子ビットの初期状態の初期化
• 量子ゲートを使用した問題の計算
• エラーを修正して有意義な結果を得る
• 結果を読む

今のところ結果は残念ですが、 ここで に基づく量子コンピュータで 0.5 秒のコヒーレンス保持時間を達成すると主張 イオントラップ:

私たちは量子ビットのコヒーレンス時間を 0.5 秒を超えて測定しましたが、磁気シールドを使用すると、これが 1000 秒を超えるまで改善されると予想しています。

このテクノロジーについても読むことができます ここで または例えば ここで.

複雑な計算を実行する際には量子誤り訂正回路を使用する必要があり、時間と利用可能な量子ビットの両方を消費するという事実により、状況はさらに複雑になります。

そして最後に、最新のアーキテクチャでは、最小限のコストで 1/4 または 1/6 より優れたエンタングルメント スキームを実装することはできません。

問題を解決する方法

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上記の問題を解決するために、現在、次のアプローチと方法が使用されています。

• 低温 (10 mK (–273,14°C)) の冷凍室の使用
• 外部の影響から最大限に保護されたプロセッサユニットを使用する
• 量子誤り訂正システム (Logic Qubit) の使用
• 特定のプロセッサ向けに回路をプログラミングする場合のオプティマイザーの使用

デコヒーレンス時間の延長、量子オブジェクトの新しい（そして既知の）物理実装の探索、補正回路の最適化などを目的とした研究も行われています。 進歩はありますが (以前と今日のトップエンド チップの特性をご覧ください)、これまでのところ、非常に遅いです。

D-Wave

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D-Wave 2000Q 2000 量子ビット コンピューター。 ソース： D-Waveシステム

Googleが53量子ビットプロセッサを使用して量子超越性を達成したと発表する中、 コンピューター и お知らせ D-Wave 社の量子ビット数は数千であるため、やや混乱を招きます。 そうですね、実際のところ、53 量子ビットで量子超越性を達成できたとしたら、2048 量子ビットを備えたコンピューターには何ができるでしょうか? しかし、すべてがそれほど良いわけではありません...

要約すると (wiki から抜粋):

コンピューター D-Wave 原則に基づいて取り組む 量子緩和 (量子アニーリング)、最適化問題の非常に限定されたサブクラスを解決できますが、従来の量子アルゴリズムや量子ゲートの実装には適していません。

詳細については、たとえば、以下を参照してください。 ここで, ここで (ロシアからは開けない可能性があるので注意してください)、または スコットAaronson в статье 彼からの ブログ。 ちなみに、彼のブログを読むことを強くお勧めします。そこには良い資料がたくさんあります。

一般に、発表の最初から科学界は D-Wave コンピュータについて疑問を抱いていました。 たとえば、2014 年に IBM は、D-Wave が 量子効果を使用します。 2015 年に Google が NASA と協力してこれらの量子コンピューターの XNUMX つを購入し、研究を行ったところ、 確認済みはい、コンピューターは通常よりも速く動作し、問題を計算します。 Google の声明について詳しく読むことができます ここで そして例えば ここで.

重要なことは、数百、数千の量子ビットを備えた D-Wave コンピューターは、量子アルゴリズムの計算や実行には使用できないということです。 たとえば、Shor のアルゴリズムをそれらに対して実行することはできません。 彼らにできることは、特定の量子メカニズムを使用して特定の最適化問題を解決することだけです。 D-Wave は、特定のタスク用の量子 ASIC であると考えることができます。

量子コンピューターのエミュレーションについて少し

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量子コンピューティングは通常のコンピューター上でエミュレートできます。 確かに、 見る:

• 量子ビットの状態は次のようになります。 想像する 複素数、プロセッサ アーキテクチャに応じて 2x32 ～ 2x64 ビット (8 ～ 16 バイト) を占有します。
• N 個の接続された量子ビットの状態は、2^N の複素数、つまり次のように表すことができます。 2 ビット アーキテクチャの場合は 3^(32+N)、2 ビット アーキテクチャの場合は 4^(64+N)。
• N 量子ビットに対する量子演算は、2^N x 2^N 行列で表すことができます。

その後：

• 10 量子ビットのエミュレートされた状態を保存するには、8 KB が必要です
• 20 量子ビットの状態を保存するには 8 MB が必要です
• 30 量子ビットの状態を保存するには 8 GB が必要
• 40 量子ビットの状態を保存するには 8 テラバイトが必要
• 50 量子ビットの状態を保存するには、8 ペタバイトが必要などです。

（C）

比較のために、 サミット (トップ 1 からトップ 500) は 2.8 ペタバイトのメモリしか搭載しません。

現在のシミュレーション記録 — 昨年、49 量子ビットが中国最大のスーパーコンピューターに配信されました (サンウェイタイフライト)

古典的なシステムでの量子コンピューターのシミュレーションの限界は、量子ビットの状態を保存するために必要な RAM の量によって決まります。

もっと読むことをお勧めします このコメント。 そこから：

操作による - 約 49 の「サイクル」（独立したゲート層）で構成される 39 量子ビット回路の正確なエミュレーション用 それは取った 2^63 の複素乗算 - スーパーコンピューターの 4 フロップス (4 時間)

古典的なシステムで 50 量子ビットを超える量子コンピューターをエミュレートすることは、妥当な時間内に不可能であると考えられています。 これは、Google が量子超越性の実験に 53 量子ビット プロセッサを使用した理由でもあります。

量子コンピューティングの覇権。

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Wikipedia では、量子コンピューティングの超越性について次のような定義が示されています。

量子超越性 - 能力 量子コンピューティング 古典的なコンピューターでは実際には解決できない問題を解決するためのデバイス。

実際、量子超越性の達成とは、たとえば、Shor アルゴリズムを使用した大きな数の因数分解を十分な時間内に解決できること、または複雑な化学分子を量子レベルでエミュレートできることなどを意味します。 つまり、新しい時代が到来したのです。

しかし、この定義の文言には抜け穴があります。古典的なコンピューターでは実際には解決できないもの」 実際、これは、50 量子ビット以上の量子コンピューターを作成し、その上で何らかの量子回路を実行した場合、上で説明したように、この回路の結果は通常のコンピューターではエミュレートできないことを意味します。 あれは 古典的なコンピュータでは、そのような回路の結果を再現することはできません。.

そのような結果が真の量子超越性を構成するかどうかは、むしろ哲学的な問題です。 しかし、Google が何をしたのか、そしてそれが何に基づいているのかを理解してください。 最近、新しい Sycamore プロセッサで量子超越性を達成したと発表しました 必要。

Googleの量子超越性に関する声明

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Sycamore 54 量子ビット プロセッサ

そこで、2019 年 XNUMX 月、Google 開発者は科学出版物 Nature に記事を発表しました。プログラマブル超伝導プロセッサを用いた量子超越性」 著者らは、54量子ビットのSycamoreプロセッサを使用して史上初めて量子超越性を達成したと発表した。

オンラインの Sycamore 記事では、54 量子ビット プロセッサまたは 53 量子ビット プロセッサのいずれかについて言及することがよくあります。 真実は、によると 原著、プロセッサは物理的に 54 量子ビットで構成されていますが、そのうちの 53 つが動作しておらず、サービスが停止されています。 したがって、実際には XNUMX 量子ビットのプロセッサがあります。

すぐそこのウェブ上で 出現した 多くの このトピックに関する資料は、程度はさまざまでしたが、 熱狂的 до 懐疑的.

IBMの量子コンピューティングチームは後に次のように述べた。 Google、量子超越性の達成を誤って報告。 同社は、従来のコンピューターは最悪の場合でも 2,5 日でこのタスクに対処でき、結果として得られる答えは量子コンピューターよりも正確になると主張しています。 この結論は、いくつかの最適化手法の理論的分析の結果に基づいて作成されました。

そしてもちろん、 スコットAaronson 前 ブログ記事 この発言を無視することはできませんでした。 彼の анализ すべてのリンクとともに、 スコットの量子超越性に関するよくある質問! いつものように、時間を費やす価値があります。 ハブ上で 翻訳があります この FAQ とコメントを必ずお読みください。公式発表前にオンラインで漏洩した予備文書へのリンクがあります。

Googleは実際に何をしたのでしょうか？ 詳細については、アーロンソンの著書を読んでください。簡単に説明します。

もちろん言えますが、私はかなり愚かだと感じています。 計算は次のとおりです。実験者はランダム量子回路 C (つまり、n の 1D ネットワークに作用する、最近傍間の 2 量子ビットと 20 量子ビットのゲートのランダム シーケンス、深さはたとえば 2) を生成します。 = 50-60 量子ビット)。 次に、実験者は C を量子コンピューターに送信し、C を初期状態 0 に適用し、結果を {0,1} 基底で測定し、n ビットの観測シーケンス (文字列) を送り返し、いくつかの計算を繰り返すように依頼します。何千回、何百万回も。 最後に、実験者は C の知識を使用して統計テストを実行し、結果が量子コンピューターからの予想される出力と一致するかどうかを確認します。

非常に簡単に言うと、

• ゲートを使用して、20 量子ビットのうち長さ 53 のランダム回路が作成されます
• 回路は初期状態 [0…0] で実行を開始します。
• 回路の出力はランダムなビット列（サンプル）です
• 結果の分布はランダムではありません (干渉)
• 取得されたサンプルの分布が予想される分布と比較されます
• 量子超越性の結論

つまり、Google は 53 量子ビット プロセッサ上に合成問題を実装し、そのようなプロセッサを標準システム上で合理的な時間内にエミュレートするのは不可能であるという事実に基づいて量子超越性を達成したという主張を根拠としています。

理解のために - このセクションは、Google の功績を決して損なうものではありません、エンジニアは本当に素晴らしく、これが本当の量子の優位性とみなせるかどうかという問題は、前述したように、エンジニアリングというよりも哲学的なものです。 しかし、このような計算上の優位性を達成したとしても、2048 ビット数値でショールのアルゴリズムを実行する能力に向けては一歩も進んでいないことを理解する必要があります。

サマリー

（目次へ）

量子コンピューターと量子コンピューティングは、非常に有望であり、非常に歴史が浅く、これまでのところ産業的に適用できる情報技術の分野はほとんどありません。

量子コンピューティングの発展により、（いつか）次の問題を解決できるようになります。

• 複雑な物理システムを量子レベルでモデル化する
• 計算が複雑なため、通常のコンピューターでは解決できません

量子コンピューターの作成と運用における主な問題:

• デコヒーレンス
• エラー (デコヒーレンスとゲート)
• プロセッサアーキテクチャ (完全に接続された量子ビット回路)

現在の状況:

• 実際のところ - 一番最初の頃 R&D.
• 実際の商業的利用はまだ行われていません（そして、いつ行われるかは不明です）。

何が役立つか：

• プロセッサの配線と運用コストを削減する、ある種の物理的検出
• デコヒーレンス時間を一桁増やしたり、エラーを減らしたりするものを発見する

私の意見（完全に個人的な意見です）では、 現在の科学的知識パラダイムでは、量子技術の開発において大きな成功を収めることはできないでしょう。、ここでは、新しいアイデアや方法に弾みを与える、基礎科学または応用科学の一部の分野での質的なブレークスルーが必要です。

その間、私たちは量子プログラミング、量子アルゴリズムの収集と作成、アイデアのテストなどの経験を積んでいます。 私たちは突破口を待っています。

まとめ

（目次へ）

この記事では、量子コンピューティングと量子コンピュータの開発における主なマイルストーンをたどり、それらの動作原理を検討し、量子プロセッサの開発と運用においてエンジニアが直面する主な問題を検討し、また、マルチ量子ビットとは何かについても検討しました。 Wave と Google は量子超越性を達成したと最近発表しました。

舞台裏には、量子コンピューターのプログラミングに関する質問 (言語、アプローチ、方法など) と、プロセッサの特定の物理実装、量子ビットの管理、リンク、読み取り方法などに関連する質問が残されています。 おそらくこれが次回の記事のトピックになるでしょう。

ご清聴ありがとうございます。この記事が誰かの役に立つことを願っています。

（C） クルーガー

感謝

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@オクソロン 記事だけでなく、ソーステキストの校正とコメントに対しても 「量子コンピュータの特徴」

@a5b 情報豊富なコメントについては、 「量子コンピュータの特徴」彼女だけでなく、それは私がこのパズルを理解するのに大いに役立ちました。

この記事を書く際に資料を使用した記事および出版物の著者の皆様。

リソースのリスト

（目次へ）

[The National Academies Press] の時事記事

http://cs.brown.edu/courses/csci1800/sources/2018_NAE_QuantumComputing_ProgressAndProspects.pdf
https://www.nap.edu/catalog/25196/quantum-computing-progress-and-prospects

Habr の記事 (順不同)

https://habr.com/ru/post/458450/
https://habr.com/ru/post/401315/
https://habr.com/ru/post/458134/
https://habr.com/ru/post/246483/
https://habr.com/ru/post/95428/
https://habr.com/ru/post/387761/
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https://habr.com/ru/post/316810/
https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/351624/
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https://habr.com/ru/company/yandex/blog/332106/
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インターネットからの未分類の (ただし興味深い) 記事

http://homepages.spa.umn.edu/~duplij/publications/Duplij-Shapoval_TOPOLOGICAL-QUANTUM-COMPUTERS.pdf
https://quantum.country/qcvc
http://extremal-mechanics.org/wp-content/uploads/2015/07/RIFFEL.pdf
https://thecode.media/quantum/
https://naked-science.ru/article/nakedscience/quantum-computers
https://ru.ihodl.com/technologies/2018-10-29/prosto-o-slozhnom-kak-rabotaet-kvantovyj-kompyuter/
https://pikabu.ru/story/chto_takoe_kvantovyiy_kompyuter_5204054
https://nplus1.ru/search?q=%D0%9A%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F+%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D1%83%D0%BA%D0%B0
https://www.scottaaronson.com/blog/?p=4372
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80
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https://quantumcomputing.stackexchange.com/questions/2499/is-quantum-computing-just-pie-in-the-sky
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https://techno.nv.ua/it-industry/chto-takoe-kvantovyy-kompyuter-i-kvantovoe-prevoshodstvo-google-protiv-ibm-50049940.html
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1666-5?utm_source=commission_junction&utm_medium=affiliate
https://petrimazepa.com/nemnogo_o_kvantovykh_kompyuterakh
https://www.forbes.ru/tehnologii/371669-ibm-protiv-d-wave-nastupila-li-era-kvantovyh-kompyuterov

講座・講演会

https://www.coursera.org/learn/kvantovyye-vychisleniya
https://www.youtube.com/watch?v=uPw9nkJAwDY&amp=&index=4&amp=&t=0s
https://courses.edx.org/courses/BerkeleyX/CS191x/2013_Spring/course/#
https://www.youtube.com/watch?v=xLfFWXUNJ_I&list=PLnbH8YQPwKbnofSQkZE05PKzPXzbDCVXv
https://cs269q.stanford.edu/syllabus.html
https://quantum-computing.ibm.com/support/guides/user-guide?section=5dcb2b45330e880045abccb0
https://gitlab.com/qkitchen/basics-of-quantum-computing

出所： habr.com