კვანტური კომპიუტერები და კვანტური გამოთვლები - ახალი ხმაურიანი სიტყვა, რომელიც ჩვენს საინფორმაციო სივრცეს ერთად დაემატა ხელოვნური ინტელექტი, მანქანათმცოდნეობა და სხვა მაღალტექნოლოგიური პირობები. ამავდროულად, ინტერნეტში ვერასოდეს ვიპოვე მასალა, რომელიც თავში თავსატეხს აწყობდა ე.წ. "როგორ მუშაობს კვანტური კომპიუტერები". დიახ, ბევრი შესანიშნავი ნამუშევარია, მათ შორის ჰაბრზე (იხ. რესურსების სია), კომენტარები, რომლებზეც, როგორც ჩვეულებრივ ხდება, კიდევ უფრო ინფორმატიული და სასარგებლოა, მაგრამ ჩემს თავში არსებული სურათი, როგორც ამბობენ, არ დაემატა.

ცოტა ხნის წინ ჩემი კოლეგები მოვიდნენ ჩემთან და მკითხეს: „გესმის როგორ მუშაობს კვანტური კომპიუტერი? შეგიძლიათ გვითხრათ?” შემდეგ მივხვდი, რომ მე არ ვარ ერთადერთი, ვისაც ჩემს თავში თანმიმდევრული სურათის შედგენის პრობლემა აქვს.

შედეგად, გაკეთდა მცდელობა კვანტური კომპიუტერების შესახებ ინფორმაციის შედგენა თანმიმდევრულ ლოგიკურ წრედ, რომელშიც საბაზო დონე, მათემატიკაში ღრმა ჩაძირვის გარეშე და კვანტური სამყაროს სტრუქტურაში, აეხსნა რა არის კვანტური კომპიუტერი, რა პრინციპებით მუშაობს და რა პრობლემებს აწყდებიან მეცნიერები მისი შექმნისა და ექსპლუატაციის დროს.

სარჩევი

• პასუხისმგებლობის უარყოფა
• შესავალი
  • როგორ ეს ყველაფერი დაიწყო
  • წამყვანი მოთამაშეები
  • განვითარების მიმართულებები
• საფუძვლები. კვანტური ობიექტი და კვანტური სისტემები
• კვანტური და ჩვეულებრივი კომპიუტერის შედარება
• კუბიტების ფიზიკური განხორციელება
• საფუძვლები. როგორ მუშაობს კვანტური კომპიუტერი
• კვანტური ალგორითმები
  • შორის ალგორითმი.
  • გროვერის ალგორითმი
  • Deutsch-Jozi ალგორითმი
• კვანტური კომპიუტერების პრობლემები
  • დეკოჰერენტულობა
  • შეცდომები
  • პროცესორის არქიტექტურა
  • შედეგები
• პრობლემების გადაჭრის გზები
• D- ტალღა
• ცოტა რამ კვანტური კომპიუტერის ემულაციის შესახებ
• კვანტური გამოთვლის უზენაესობა.
• Google განცხადება
• რეზიუმე
• დასკვნა
• მადლობა
• რესურსების სია

პასუხისმგებლობის უარყოფა

(შინაარსი)

ავტორი არ არის კვანტური გამოთვლის ექსპერტი და სტატიის სამიზნე აუდიტორია იგივე IT ხალხია და არა კვანტური სპეციალისტები, რომლებსაც ასევე სურთ თავიანთ თავში შეადგინონ სურათი სახელწოდებით "როგორ მუშაობენ კვანტური კომპიუტერები". ამის გამო, სტატიაში ბევრი კონცეფცია განზრახ გამარტივებულია, რათა უკეთ გავიგოთ კვანტური ტექნოლოგიები „ძირითად“ დონეზე, მაგრამ ამის გარეშე. ძალიან ძლიერი გამარტივება ინფორმაციის შინაარსისა და ადეკვატურობის დაკარგვით.

სტატია ზოგიერთ ადგილას იყენებს მასალებს სხვა წყაროებიდან, რომელთა სია მოცემულია სტატიის ბოლოს. სადაც შესაძლებელია, ჩასმულია პირდაპირი ბმულები და მითითებები ორიგინალ ტექსტთან, ცხრილთან ან ფიგურასთან. თუ სადმე რაღაც დამავიწყდა (ან ვინმეს) დაწერეთ და გამოვასწორებ.

შესავალი

(შინაარსი)

ამ თავში მოკლედ განვიხილავთ, თუ როგორ დაიწყო კვანტური ერა, რა იყო კვანტური კომპიუტერის იდეის მოტივაციის მიზეზი, ვინ (რომელი ქვეყნები და კორპორაციები) არიან ამჟამად წამყვანი მოთამაშეები ამ სფეროში და ასევე მოკლედ ვისაუბრებთ. კვანტური გამოთვლის განვითარების ძირითადი მიმართულებების შესახებ.

როგორ ეს ყველაფერი დაიწყო

(შინაარსი)

კვანტური ეპოქის ამოსავალ წერტილად ითვლება 1900 წელი, როდესაც მ. პლანკმა პირველად წამოაყენა ჰიპოთეზა რომ ენერგია გამოიყოფა და შეიწოვება არა განუწყვეტლივ, არამედ ცალკეულ კვანტებში (ნაწილებად). იდეა აიტაცა და განავითარა იმ დროის ბევრმა გამოჩენილმა მეცნიერმა - ბორმა, აინშტაინმა, ჰაიზენბერგმა, შროდინგერმა, რამაც საბოლოოდ განაპირობა ისეთი მეცნიერების შექმნა და განვითარება, როგორიცაა კვანტური ფიზიკა. ინტერნეტში ბევრი კარგი მასალაა კვანტური ფიზიკის, როგორც მეცნიერების ჩამოყალიბების შესახებ, ამ სტატიაში ჩვენ ამაზე დეტალურად არ ვისაუბრებთ, მაგრამ საჭირო იყო თარიღის მითითება, როდესაც შევედით ახალ კვანტურ ეპოქაში.

კვანტურმა ფიზიკამ მრავალი გამოგონება და ტექნოლოგია შემოიტანა ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში, რომლის გარეშეც ახლა ძნელი წარმოსადგენია ჩვენს გარშემო არსებული სამყარო. მაგალითად, ლაზერი, რომელიც ახლა ყველგან გამოიყენება, საყოფაცხოვრებო ტექნიკიდან (ლაზერული დონეები და ა.შ.) მაღალტექნოლოგიურ სისტემებამდე (ლაზერები მხედველობის კორექციისთვის, გამარჯობა. მეკლონი ). ლოგიკური იქნება ვივარაუდოთ, რომ ადრე თუ გვიან ვინმეს გაუჩნდება იდეა, რატომ არ გამოვიყენოთ კვანტური სისტემები გამოთვლებისთვის. შემდეგ კი 1980 წელს ეს მოხდა.

ვიკიპედიაში მითითებულია, რომ კვანტური გამოთვლის პირველი იდეა 1980 წელს გამოთქვა ჩვენმა მეცნიერმა იური მანინმა. მაგრამ მათ ნამდვილად დაიწყეს ამაზე საუბარი მხოლოდ 1981 წელს, როდესაც ცნობილმა რ.ფეინმანმა საუბარი MIT-ში გამართულ გამოთვლითი ფიზიკის პირველ კონფერენციაზე, აღნიშნა, რომ შეუძლებელია კვანტური სისტემის ევოლუციის სიმულაცია კლასიკურ კომპიუტერზე ეფექტური გზით. მან შემოგვთავაზა ელემენტარული მოდელი კვანტური კომპიუტერი, რომელიც შეძლებს ასეთი მოდელირების განხორციელებას.

Იქ არის ეს არის სამუშაო, რომელშიც კვანტური გამოთვლის განვითარების ვადები განიხილება უფრო აკადემიურად და დეტალურად, მაგრამ ჩვენ მოკლედ განვიხილავთ:

ძირითადი ეტაპები კვანტური კომპიუტერების შექმნის ისტორიაში:

• [1994]. P. Shore. შექმნილია კვანტური რიცხვების ფაქტორიზაციის ალგორითმი
• [1998]. შექმნილია პირველი 2-კუბიტიანი კვანტური კომპიუტერი
• [2001]. IBM-მა წარმოადგინა შესრულება შორის ალგორითმი მე-15 ნომრის გაფართოებისთვის
• [2007-2016]. D- ტალღა ქმნის და ავითარებს კომპიუტერს 128-2000 კუბიტით
• [2012]. განხორციელდა კალიფორნიის უნივერსიტეტში შორის ალგორითმი 21-ისთვის
• [2016]. Google მოახდინა წყალბადის მოლეკულის სიმულაცია 9 კუბიტიან კომპიუტერზე
• [2017]. IBM-ის იმიტირებული ბერილიუმის ჰიდრიდი BeH2 (სამი ატომი)
• [2019]. IBM Q System One. 20 კუბიტიანი კომპიუტერი ღრუბელში
• [2019]. Google Sycamore. 53 კუბიტიანი კომპიუტერი. კვანტური უზენაესობა?

როგორც ხედავთ, 17 წელი გავიდა (1981 წლიდან 1998 წლამდე) იდეის მომენტიდან მის პირველ განხორციელებამდე კომპიუტერში 2 კუბიტით და 21 წელი (1998 წლიდან 2019 წლამდე) სანამ კუბიტების რაოდენობა 53-მდე გაიზარდა. 11 წელი დასჭირდა (2001 წლიდან 2012 წლამდე) შორის ალგორითმის (უფრო დეტალურად განვიხილავთ) შედეგის გაუმჯობესებას 15-დან 21-მდე. ასევე, მხოლოდ სამი წლის წინ მივედით იქამდე. განახორციელეთ ის, რაზეც ფეინმანმა ისაუბრა და ისწავლეთ უმარტივესი ფიზიკური სისტემების მოდელირება.

კვანტური გამოთვლის განვითარება ნელია. მეცნიერებს და ინჟინრებს ძალიან რთული ამოცანების წინაშე დგანან, კვანტური მდგომარეობები ძალიან ხანმოკლე და მყიფეა და იმისთვის, რომ ისინი საკმარისად დიდხანს შეინარჩუნონ გამოთვლების შესასრულებლად, მათ უნდა ააგონ სარკოფაგები ათობით მილიონი დოლარით, რომლებშიც ტემპერატურა შენარჩუნებულია. აბსოლუტური ნულის ზემოთ და რომლებიც მაქსიმალურად არიან დაცული გარე გავლენისგან. შემდეგ ამ ამოცანებსა და პრობლემებზე უფრო დეტალურად ვისაუბრებთ.

წამყვანი მოთამაშეები

(შინაარსი)

ამ განყოფილების სლაიდები აღებულია სტატიიდან კვანტური კომპიუტერი: დიდი ხარის რბენა. ლექცია Yandex-შიმკვლევარისგან რუსული კვანტური ცენტრი ალექსეი ფედოროვი. ნება მომეცით მოგცეთ პირდაპირი ციტატები:

ყველა ტექნოლოგიურად წარმატებული ქვეყანა ამჟამად აქტიურად ავითარებს კვანტურ ტექნოლოგიებს. ამ კვლევაში უზარმაზარი თანხის ინვესტიციაა და იქმნება სპეციალური პროგრამები კვანტური ტექნოლოგიების მხარდასაჭერად.

კვანტურ რბოლაში არა მარტო სახელმწიფოები, არამედ კერძო კომპანიებიც მონაწილეობენ. საერთო ჯამში, Google-მა, IBM-მა, Intel-მა და Microsoft-მა ცოტა ხნის წინ დაახლოებით 0,5 მილიარდი დოლარის ინვესტიცია განახორციელეს კვანტური კომპიუტერების განვითარებაში და შექმნეს დიდი ლაბორატორიები და კვლევითი ცენტრები.

ბევრი სტატიაა ჰაბრეზე და ინტერნეტში, მაგალითად, აქ, აქ и აქ, რომელშიც უფრო დაწვრილებითაა განხილული კვანტური ტექნოლოგიების განვითარების არსებული მდგომარეობა სხვადასხვა ქვეყანაში. ჩვენთვის ახლა მთავარი ის არის, რომ ყველა წამყვანი ტექნოლოგიურად განვითარებული ქვეყანა და მოთამაშე უზარმაზარ ფულს დებს ამ მიმართულებით კვლევებში, რაც არსებული ტექნოლოგიური ჩიხიდან გამოსავლის იმედს იძლევა.

განვითარების მიმართულებები

(შინაარსი)

ამ მომენტში (შეიძლება ვცდებოდე, შემისწორეთ) ყველა წამყვანი მოთამაშის ძირითადი ძალისხმევა (და მეტ-ნაკლებად მნიშვნელოვანი შედეგი) კონცენტრირებულია ორ სფეროში:

• სპეციალიზებული კვანტური კომპიუტერები, რომლებიც მიზნად ისახავს ერთი კონკრეტული პრობლემის გადაჭრას, მაგალითად, ოპტიმიზაციის პრობლემის გადაჭრას. პროდუქტის მაგალითია D-Wave კვანტური კომპიუტერები.
• უნივერსალური კვანტური კომპიუტერები - რომლებსაც შეუძლიათ თვითნებური კვანტური ალგორითმების დანერგვა (შორი, გროვერი და ა.შ.). დანერგვა IBM, Google-ისგან.

განვითარების სხვა ვექტორები, რომლებსაც კვანტური ფიზიკა გვაძლევს, როგორიცაა:

• კვანტური სენსორები
• კვანტური ქსელი როგორც საფუძველი კვანტური კრიპტოგრაფია
• და ბევრად უფრო

რა თქმა უნდა, ის ასევე არის კვლევის სფეროების სიაში, მაგრამ ამჟამად, როგორც ჩანს, მეტ-ნაკლებად მნიშვნელოვანი შედეგები არ არის.

დამატებით შეგიძლიათ წაიკითხოთ კვანტური ტექნოლოგიების განვითარების საგზაო რუკაკარგად, გუგლი“კვანტური ტექნოლოგიების განვითარება", Მაგალითად, აქ, აქ и აქ.

საფუძვლები. კვანტური ობიექტი და კვანტური სისტემები

(შინაარსი)

ამ განყოფილებიდან ყველაზე მნიშვნელოვანი ის არის, რომ

კვანტური კომპიუტერი (ჩვეულებისგან განსხვავებით) გამოიყენება როგორც ინფორმაციის მატარებლები კვანტური ობიექტებიდა გამოთვლების განსახორციელებლად, კვანტური ობიექტები უნდა იყოს დაკავშირებული კვანტური სისტემა.

რა არის კვანტური ობიექტი?

კვანტური ობიექტი - მიკროსამყაროს (კვანტური სამყაროს) ობიექტი, რომელიც ავლენს კვანტურ თვისებებს:

• აქვს განსაზღვრული მდგომარეობა ორი სასაზღვრო დონით
• გაზომვის მომენტამდე იმყოფება მისი მდგომარეობის სუპერპოზიციაში
• ერევა სხვა ობიექტებთან კვანტური სისტემების შესაქმნელად
• აკმაყოფილებს არაკლონირების თეორემას (ობიექტის მდგომარეობა არ შეიძლება დაკოპირდეს)

მოდით შევხედოთ თითოეულ ქონებას უფრო დეტალურად:

აქვს განსაზღვრული მდგომარეობა ორი სასაზღვრო დონით (ბოლო მდგომარეობა)

კლასიკური რეალური მაგალითია მონეტა. მას აქვს "გვერდითი" მდგომარეობა, რომელიც იღებს ორ სასაზღვრო დონეს - "თავებს" და "კუდებს".

გაზომვის მომენტამდე იმყოფება მისი მდგომარეობის სუპერპოზიციაში

გადაყარეს მონეტა, დაფრინავს და ტრიალებს. სანამ ის ბრუნავს, შეუძლებელია იმის თქმა, რომელ სასაზღვრო დონეზე მდებარეობს მისი "გვერდითი" მდგომარეობა. მაგრამ, როგორც კი ჩვენ მას დავაკლებთ და შევხედავთ შედეგს, სახელმწიფოების სუპერპოზიცია მაშინვე იშლება ორი სასაზღვრო მდგომარეობიდან ერთ-ერთში - „თავებში“ და „კუდებში“. მონეტის დარტყმა ჩვენს შემთხვევაში საზომია.

ერევა სხვა ობიექტებთან კვანტური სისტემების შესაქმნელად

მონეტით რთულია, მაგრამ ვცადოთ. წარმოიდგინეთ, სამი მონეტა ისე გადავყარეთ, რომ ისინი ერთმანეთზე მიბმული ბრუნავენ, ეს არის ჟონგლირება მონეტებთან. დროის თითოეულ მომენტში, არა მხოლოდ თითოეული მათგანი იმყოფება მდგომარეობების სუპერპოზიციაში, არამედ ეს მდგომარეობები ურთიერთზემოქმედებას ახდენენ ერთმანეთზე (მონეტები ეჯახება).

აკმაყოფილებს არაკლონირების თეორემას (ობიექტის მდგომარეობა არ შეიძლება დაკოპირდეს)

სანამ მონეტები დაფრინავენ და ტრიალებენ, ჩვენ არ შეგვიძლია შევქმნათ რომელიმე მონეტის დაწნული მდგომარეობის ასლი, სისტემისგან განცალკევებით. სისტემა ცხოვრობს საკუთარ თავში და ძალიან ეჭვიანობს ნებისმიერი ინფორმაციის გარე სამყაროში გაშვების შესახებ.

კიდევ რამდენიმე სიტყვა თავად კონცეფციის შესახებ "სუპერპოზიციები", თითქმის ყველა სტატიაში სუპერპოზიცია აიხსნება როგორც "ერთდროულად არის ყველა სახელმწიფოში" რაც, რა თქმა უნდა, მართალია, მაგრამ ზოგჯერ ზედმეტად დამაბნეველი. მდგომარეობათა სუპერპოზიცია ასევე შეიძლება წარმოვიდგინოთ, როგორც ის ფაქტი, რომ დროის ყოველ მომენტში კვანტური ობიექტია არსებობს მის თითოეულ სასაზღვრო დონეზე დაშლის გარკვეული ალბათობა და მთლიანობაში ეს ალბათობა ბუნებრივად უდრის 1-ს. მოგვიანებით, კუბიტის განხილვისას, ამაზე უფრო დეტალურად ვისაუბრებთ.

მონეტებისთვის ამის ვიზუალიზაცია შესაძლებელია - საწყისი სიჩქარის, გადაყრის კუთხიდან, გარემოს მდგომარეობიდან გამომდინარე, რომელშიც მონეტა დაფრინავს, დროის ყოველ მომენტში „თავების“ ან „კუდების“ მიღების ალბათობა განსხვავებულია. და, როგორც უკვე აღვნიშნეთ, ასეთი მფრინავი მონეტის მდგომარეობა შეიძლება წარმოვიდგინოთ, როგორც „ერთდროულად ყველა მის სასაზღვრო მდგომარეობაში ყოფნა, მაგრამ მათი განხორციელების განსხვავებული ალბათობით“.

ნებისმიერი ობიექტი, რომლისთვისაც ზემოაღნიშნული თვისებები დაკმაყოფილებულია და რომლის შექმნა და კონტროლი შეგვიძლია, შეიძლება გამოვიყენოთ როგორც ინფორმაციის მატარებელი კვანტურ კომპიუტერში.

ცოტა უფრო შორს ვისაუბრებთ კუბიტების, როგორც კვანტური ობიექტების ფიზიკურ განხორციელებასთან დაკავშირებით არსებულ მდგომარეობაზე და იმაზე, თუ რას იყენებენ მეცნიერები ახლა ამ შესაძლებლობებში.

ასე რომ, მესამე თვისება ამბობს, რომ კვანტური ობიექტები შეიძლება ჩახლართონ კვანტური სისტემების შესაქმნელად. რა არის კვანტური სისტემა?

კვანტური სისტემა - ჩახლართული კვანტური ობიექტების სისტემა შემდეგი თვისებებით:

• კვანტური სისტემა იმყოფება ობიექტების ყველა შესაძლო მდგომარეობის სუპერპოზიციაში, საიდანაც იგი შედგება
• შეუძლებელია სისტემის მდგომარეობის ცოდნა გაზომვის მომენტამდე
• გაზომვის მომენტში სისტემა ახორციელებს მისი სასაზღვრო მდგომარეობის ერთ-ერთ შესაძლო ვარიანტს

(და ცოტა წინ ვიხედები)

დასკვნა კვანტური პროგრამებისთვის:

• კვანტურ პროგრამას აქვს სისტემის მოცემული მდგომარეობა შესასვლელში, სუპერპოზიცია შიგნით, სუპერპოზიცია გამოსავალზე.
• პროგრამის გამოსავალზე გაზომვის შემდეგ გვაქვს სისტემის ერთ-ერთი შესაძლო საბოლოო მდგომარეობის ალბათური განხორციელება (პლუს შესაძლო შეცდომები)
• ნებისმიერ კვანტურ პროგრამას აქვს ბუხრის არქიტექტურა (შეყვანა -> გამომავალი. არ არის მარყუჟები, თქვენ ვერ ხედავთ სისტემის მდგომარეობას პროცესის შუაში.)

კვანტური და ჩვეულებრივი კომპიუტერის შედარება

(შინაარსი)

ახლა შევადაროთ ჩვეულებრივი კომპიუტერი და კვანტური.

	ჩვეულებრივი კომპიუტერი	კვანტური კომპიუტერი
Logic	0 / 1	`a|0> + b|1>, a^2+b^2=1`
ფიზიკა	ნახევარგამტარული ტრანზისტორი	კვანტური ობიექტი
მედია გადამზიდავი	ძაბვის დონეები	პოლარიზაცია, ტრიალი,…
ოპერაციების	NOT, AND, OR, XOR ბიტებზე	სარქველები: CNOT, Hadamard,…
ურთიერთობა	ნახევარგამტარული ჩიპი	ერთმანეთში დაბნეულობა
ალგორითმები	სტანდარტული (იხ. Whip)	სპეციალური (Shore, Grover)
პრინციპი	ციფრული, დეტერმინისტული	ანალოგური, სავარაუდო

ლოგიკური დონე

ჩვეულებრივ კომპიუტერში ეს ცოტაა. ჩვენთვის კარგად ნაცნობი დეტერმინისტული ბიტი. შეუძლია მიიღოს მნიშვნელობები 0 ან 1. ის კარგად უმკლავდება როლს ლოგიკური ერთეული ჩვეულებრივი კომპიუტერისთვის, მაგრამ სრულიად შეუფერებელია მდგომარეობის აღწერისთვის კვანტური ობიექტი, რომელიც, როგორც უკვე ვთქვით, ველურში მდებარეობსმათი სასაზღვრო მდგომარეობების სუპერპოზიციები.

ეს არის ის, რაც მათ გამოვიდნენ კუბიტი. მის სასაზღვრო მდგომარეობებში ის აცნობიერებს 0 და 1-ის მსგავს მდგომარეობებს |0> და |1>და სუპერპოზიციაში წარმოადგენს ალბათობის განაწილება მის სასაზღვრო მდგომარეობებზე |0> и |1>:

 a|0> + b|1>, такое, что a^2+b^2=1

a და b წარმოადგენს ალბათობის ამპლიტუდებიდა მათი მოდულების კვადრატები არის სასაზღვრო მდგომარეობების ზუსტად ასეთი მნიშვნელობების მიღების რეალური ალბათობა. |0> и |1>, თუ კუბიტს ახლავე გაზომავთ.

ფიზიკური ფენა

განვითარების ამჟამინდელ ტექნოლოგიურ დონეზე, ჩვეულებრივი კომპიუტერისთვის ბიტის ფიზიკური განხორციელება არის ნახევარგამტარული ტრანზისტორიკვანტურისთვის, როგორც უკვე ვთქვით, ნებისმიერი კვანტური ობიექტი. შემდეგ განყოფილებაში ვისაუბრებთ იმაზე, თუ რა გამოიყენება ამჟამად კუბიტების ფიზიკურ მედიად.

საცავი საშუალო

ჩვეულებრივი კომპიუტერისთვის ეს არის ელექტროობა - ძაბვის დონეები, დენის არსებობა ან არარსებობა და ა.შ., კვანტურისთვის - იგივე კვანტური ობიექტის მდგომარეობა (პოლარიზაციის მიმართულება, სპინი და სხვ.), რომელიც შეიძლება იყოს სუპერპოზიციის მდგომარეობაში.

ოპერაციების

ჩვეულებრივ კომპიუტერზე ლოგიკური სქემების განსახორციელებლად, ჩვენ ვიყენებთ ცნობილს ლოგიკური ოპერაციები, კუბიტებზე ოპერაციებისთვის საჭირო იყო ოპერაციების სრულიად განსხვავებული სისტემის გამომუშავება, ე.წ კვანტური კარიბჭე. გეიტები შეიძლება იყოს ერთ-კუბიტიანი ან ორმაგი კუბიტი, იმისდა მიხედვით, თუ რამდენი კუბიტი გარდაიქმნება.

კვანტური კარიბჭის მაგალითები:

არსებობს კონცეფცია უნივერსალური სარქვლის ნაკრები, რომლებიც საკმარისია ნებისმიერი კვანტური გაანგარიშების შესასრულებლად. მაგალითად, უნივერსალური ნაკრები მოიცავს Hadamard კარიბჭეს, ფაზის ცვლის კარიბჭეს, CNOT კარიბჭეს და π⁄8 კარიბჭეს. მათი დახმარებით თქვენ შეგიძლიათ შეასრულოთ ნებისმიერი კვანტური გამოთვლა კუბიტების თვითნებურ კომპლექტზე.

ამ სტატიაში ჩვენ დეტალურად არ ვისაუბრებთ კვანტური კარიბჭის სისტემაზე; შეგიძლიათ მეტი წაიკითხოთ მათ შესახებ და ლოგიკური ოპერაციები კუბიტებზე, მაგალითად, აქ. მთავარია გახსოვდეთ:

• კვანტურ ობიექტებზე ოპერაციები მოითხოვს ახალი ლოგიკური ოპერატორების შექმნას (კვანტური კარიბჭე)
• კვანტური კარიბჭეები მოდის ერთ-კუბიტიან და ორ კუბიტულ ტიპებში.
• არსებობს კარიბჭეების უნივერსალური ნაკრები, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნებისმიერი კვანტური გამოთვლების შესასრულებლად

ურთიერთობა

ერთი ტრანზისტორი ჩვენთვის სრულიად გამოუსადეგარია; გამოთვლების განსახორციელებლად საჭიროა ერთმანეთთან დავაკავშიროთ ბევრი ტრანზისტორი, ანუ შევქმნათ ნახევარგამტარული ჩიპი მილიონობით ტრანზისტორიდან, რომელზედაც ავაშენოთ ლოგიკური სქემები. ALU და, საბოლოო ჯამში, მიიღეთ თანამედროვე პროცესორი მისი კლასიკური ფორმით.

ერთი კუბიტი ასევე სრულიად უსარგებლოა ჩვენთვის (კარგი, თუ მხოლოდ აკადემიური თვალსაზრისით),

გამოთვლების განსახორციელებლად გვჭირდება კუბიტების სისტემა (კვანტური ობიექტები)

რომელიც, როგორც უკვე ვთქვით, იქმნება კუბიტების ერთმანეთთან ჩახლართვით, რათა ცვლილებები მათ მდგომარეობებში მოხდეს კოორდინირებული წესით.

ალგორითმები

სტანდარტული ალგორითმები, რომლებიც კაცობრიობამ დღემდე დააგროვა, სრულიად უვარგისია კვანტურ კომპიუტერზე განსახორციელებლად. დიახ, ზოგადად არ არის საჭირო. კარიბჭის ლოგიკაზე დაფუძნებული კვანტური კომპიუტერები კუბიტებზე მოითხოვს სრულიად განსხვავებული ალგორითმების, კვანტური ალგორითმების შექმნას. ყველაზე ცნობილი კვანტური ალგორითმებიდან შეიძლება გამოიყოს სამი:

• შორას ალგორითმი (ფაქტორიზაცია)
• გროვერის ალგორითმი (სწრაფი ძებნა შეუკვეთავ მონაცემთა ბაზაში)
• Deutsch-Jozi ალგორითმი (პასუხი კითხვაზე, მუდმივი ან დაბალანსებული ფუნქცია)

პრინციპი

და ყველაზე მნიშვნელოვანი განსხვავება არის მუშაობის პრინციპი. სტანდარტული კომპიუტერისთვის ეს არის ციფრული, მკაცრად დეტერმინისტული პრინციპი, გამომდინარე იქიდან, რომ თუ სისტემის რაღაც საწყის მდგომარეობას დავაყენებთ და მოცემულ ალგორითმს გავატარებთ, მაშინ გამოთვლების შედეგი იგივე იქნება, რამდენჯერაც არ უნდა ჩავატაროთ ეს გამოთვლა. სინამდვილეში, ეს ქცევა არის ზუსტად ის, რასაც კომპიუტერისგან ველოდებით.

კვანტური კომპიუტერი ჩართულია ანალოგი, ალბათური პრინციპი. მოცემული ალგორითმის შედეგი მოცემულ საწყის მდგომარეობაში არის ნიმუში ალბათობის განაწილებიდან ალგორითმის საბოლოო განხორციელება და შესაძლო შეცდომები.

კვანტური გამოთვლის ეს ალბათური ბუნება განპირობებულია კვანტური სამყაროს ძალიან სავარაუდო არსებით. "ღმერთი კამათელს არ თამაშობს სამყაროსთან."ამბობდა მოხუცი აინშტაინი, მაგრამ ყველა ექსპერიმენტი და დაკვირვება აქამდე (ამჟამინდელი სამეცნიერო პარადიგმით) საპირისპიროს ადასტურებს.

კუბიტების ფიზიკური განხორციელება

(შინაარსი)

როგორც უკვე ვთქვით, კუბიტი შეიძლება წარმოდგენილი იყოს კვანტური ობიექტით, ანუ ფიზიკური ობიექტით, რომელიც ახორციელებს ზემოთ აღწერილ კვანტურ თვისებებს. ანუ, უხეშად რომ ვთქვათ, ნებისმიერი ფიზიკური ობიექტი, რომელშიც ორი მდგომარეობაა და ეს ორი მდგომარეობა სუპერპოზიციის მდგომარეობაშია, შეიძლება გამოყენებულ იქნას კვანტური კომპიუტერის ასაგებად.

„თუ ჩვენ შეგვიძლია ატომის ორ განსხვავებულ დონეზე მოყვანა და მათი კონტროლი, მაშინ თქვენ გაქვთ კუბიტი. თუ ჩვენ შეგვიძლია ამის გაკეთება იონით, ეს არის კუბიტი. იგივეა დენი. თუ ჩვენ ერთდროულად გავუშვით საათის ისრის მიმართულებით და საათის ისრის საწინააღმდეგოდ, თქვენ გაქვთ კუბიტი“. (C)

არსებობს მშვენიერი კომენტარი к მუხლი, რომელშიც უფრო დეტალურად განიხილება კუბიტის ფიზიკური განხორციელების ამჟამინდელი მრავალფეროვნება, ჩვენ უბრალოდ ჩამოვთვლით ყველაზე ცნობილ და გავრცელებულს:

• სუპერგამტარი კუბიტები
• კუბიტების დამუხტვა
• იონური ხაფანგები
• კვანტური წერტილები
• და მრავალი სხვა ეგზოტიკური იდეა (ანიონები და ა.შ.)

ყველა ამ ჯიშიდან ყველაზე განვითარებული არის კუბიტების მოპოვების პირველი მეთოდი, რომელიც ეფუძნება ზეგამტარები. Google, IBM, Intel და სხვა წამყვანი მოთამაშეები იყენებენ მას თავიანთი სისტემების შესაქმნელად.

კარგად, წაიკითხეთ მეტი მიმოხილვა შესაძლებელია ფიზიკური განხორციელება კუბიტებიდან ენდრიუ დეილი, 2014 წ.

საფუძვლები. როგორ მუშაობს კვანტური კომპიუტერი

(შინაარსი)

ამ განყოფილების მასალები (დავალება და სურათები) აღებულია სტატიიდან ”მხოლოდ რთულ საკითხებზე. როგორ მუშაობს კვანტური კომპიუტერი?.

ასე რომ, წარმოიდგინეთ, რომ გვაქვს შემდეგი დავალება:

არის სამი კაციანი ჯგუფი: (A)ndrey, (B)olodya და (C)erezha. ორი ტაქსია (0 და 1).

ასევე ცნობილია, რომ:

• (A)ndrey, (B)olodya მეგობრები არიან
• (ა)ნდრეი, (C)ერეჟა მტრები არიან
• (ბ)ოლოდია და (გ)ერეჟა მტრები არიან

დავალება: მოათავსეთ ხალხი ტაქსებში ისე, რომ მაქს (მეგობრები) и მინ(მტრები)

რეიტინგი: L = (მეგობრების რაოდენობა) - (მტრების რაოდენობა) განსახლების თითოეული ვარიანტისთვის

მნიშვნელოვანია: თუ ვივარაუდებთ, რომ არ არსებობს ევრისტიკა, არ არსებობს ოპტიმალური გადაწყვეტა. ამ შემთხვევაში, პრობლემის მოგვარება შესაძლებელია მხოლოდ პარამეტრების სრული ძიებით.

გამოსავალი ჩვეულებრივ კომპიუტერზე

როგორ მოვაგვაროთ ეს პრობლემა ჩვეულებრივ (სუპერ) კომპიუტერზე (ან კლასტერზე) - გასაგებია თქვენ უნდა გადახედოთ ყველა შესაძლო ვარიანტს. თუ ჩვენ გვაქვს მულტიპროცესორული სისტემა, მაშინ შეგვიძლია გავაერთიანოთ ამონახსნების გამოთვლა რამდენიმე პროცესორზე და შემდეგ შევაგროვოთ შედეგები.

გვაქვს განსახლების 2 შესაძლო ვარიანტი (ტაქსი 0 და ტაქსი 1) და 3 ადამიანი. გადაწყვეტის სივრცე 2 ^ 3 = 8. კალკულატორის გამოყენებით 8 ვარიანტის გავლაც კი შეგიძლიათ, ეს არ არის პრობლემა. ახლა მოდით გავართულოთ პრობლემა - გვყავს 20 ადამიანი და ორი ავტობუსი, გამოსავლის ადგილი 2^20 = 1. არც არაფერი რთული. მოდით გავზარდოთ ხალხის რაოდენობა 2.5-ჯერ - ავიღოთ 50 ადამიანი და ორი მატარებელი, გამოსავლის ადგილი ახლაა. 2^50 = 1.12 x 10^15. ჩვეულებრივ (სუპერ) კომპიუტერს უკვე სერიოზული პრობლემები ექმნება. 2-ჯერ გავზარდოთ ხალხი, 100 კაცი მოგვცემს უკვე 1.2x10^30 შესაძლო ვარიანტები.

ეს არის ის, რომ ეს ამოცანა არ შეიძლება გამოითვალოს გონივრულ დროში.

სუპერკომპიუტერის დაკავშირება

ყველაზე ძლიერი კომპიუტერი ამჟამად ნომერ 1-ია Top500, ეს სამიტზე, პროდუქტიულობა 122 პფლოპები. დავუშვათ, რომ ერთი ვარიანტის გამოსათვლელად გვჭირდება 100 ოპერაცია, შემდეგ 100 ადამიანისთვის პრობლემის გადასაჭრელად დაგვჭირდება:

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

როგორც ვხედავთ როგორც საწყისი მონაცემების განზომილება იზრდება, ამოხსნის სივრცე იზრდება ძალაუფლების კანონის მიხედვით, ზოგად შემთხვევაში, N ბიტისთვის გვაქვს 2^N შესაძლო ამოხსნის ვარიანტი, რომელიც შედარებით მცირე N (100)-ისთვის გვაძლევს დაუანგარიშებელ (მიმდინარე ტექნოლოგიურ დონეზე) ამოხსნის სივრცეს.

არსებობს რაიმე ალტერნატივა? როგორც თქვენ ალბათ მიხვდით, დიახ, არსებობს.

მაგრამ სანამ გავიგებთ, თუ როგორ და რატომ შეუძლიათ კვანტურ კომპიუტერებს ეფექტურად გადაჭრას მსგავსი პრობლემები, მოდით, ერთი წუთით გადავხედოთ მათ. ალბათობის განაწილება. არ ინერვიულოთ, ეს არის მიმოხილვის სტატია, აქ რთული მათემატიკა არ იქნება, კლასიკურ მაგალითს ჩანთით და ბურთებით დავასრულებთ.

უბრალოდ ცოტა კომბინატორიკა, ალბათობის თეორია და უცნაური ექსპერიმენტატორი

ავიღოთ ჩანთა და ჩავდოთ 1000 თეთრი და 1000 შავი ბურთი. ჩავატარებთ ექსპერიმენტს - ამოვიღეთ ბურთი, ჩავწეროთ ფერი, დავაბრუნოთ ბურთი ჩანთაში და შევურიოთ ბურთულები ჩანთაში.

ექსპერიმენტი ჩატარდა 10-ჯერ, ამოიღო 10 შავი ბურთი. Შესაძლოა? საკმაოდ. გვაძლევს თუ არა ეს ნიმუში რაიმე გონივრულ წარმოდგენას ჩანთაში ჭეშმარიტი განაწილების შესახებ? Აშკარად არა. რა უნდა გაკეთდეს - მართალია, გვგაიმეორეთ ექსპერიმენტი მილიონჯერ და გამოთვალეთ შავი და თეთრი ბურთების სიხშირე. ვიღებთ, მაგალითად 49.95% შავი და 50.05% თეთრი. ამ შემთხვევაში უკვე მეტ-ნაკლებად ნათელია განაწილების სტრუქტურა, საიდანაც ვიღებთ სინჯს (ამოგვაქვს ერთი ბურთი).

მთავარია ამის გაგება თავად ექსპერიმენტს აქვს ალბათური ბუნება, ერთი ნიმუშით (ბურთით) ჩვენ არ ვიცით განაწილების ნამდვილი სტრუქტურა, ექსპერიმენტი ბევრჯერ უნდა გავიმეოროთ და საშუალო შედეგები.

მოდით დავამატოთ ის ჩვენს ჩანთაში 10 წითელი და 10 მწვანე ბურთი (შეცდომები). გავიმეოროთ ექსპერიმენტი 10-ჯერ. INამოიღეს 5 წითელი და 5 მწვანე. Შესაძლოა? დიახ. ჩვენ შეგვიძლია ვთქვათ რაღაც ნამდვილი განაწილების შესახებ - არა. რა უნდა გაკეთდეს - კარგად, გესმით.

ალბათობის განაწილების სტრუქტურის გასაგებად, აუცილებელია ამ განაწილებიდან ცალკეული შედეგების განმეორებით შერჩევა და შედეგების საშუალო შეფასება.

თეორიის პრაქტიკასთან დაკავშირება

ახლა შავი და თეთრი ბურთების ნაცვლად, ავიღოთ ბილიარდის ბურთები და ჩავდოთ ჩანთაში 1000 ბურთი 2 ნომრით, 1000 7 ნომრით და 10 ბურთი სხვა ნომრებით. წარმოვიდგინოთ ექსპერიმენტატორი, რომელიც გაწვრთნილია უმარტივეს მოქმედებებში (აიღო ბურთი, ჩაწეროს ნომერი, დააბრუნოს ბურთი ჩანთაში, აურიოს ბურთები ჩანთაში) და ამას აკეთებს 150 მიკროწამში. ისე, ასეთი ექსპერიმენტატორი სიჩქარეზე (არა ნარკოტიკების რეკლამა!!!). შემდეგ 150 წამში ის შეძლებს ჩვენი ექსპერიმენტის ჩატარებას 1 მილიონჯერ და მოგვაწოდეთ საშუალო შედეგები.

ისინი დასხდნენ ექსპერიმენტატორი, მისცეს ჩანთა, მოშორდნენ, დაელოდნენ 150 წამს და მიიღეს:

ნომერი 2 - 49.5%, ნომერი 7 - 49.5%, დანარჩენი რიცხვები ჯამში - 1%.

Დიახ ეს სწორია, ჩვენი ჩანთა არის კვანტური კომპიუტერი ალგორითმით, რომელიც წყვეტს ჩვენს პრობლემასდა ბურთები შესაძლო გადაწყვეტილებებია. ვინაიდან არსებობს ორი სწორი გამოსავალი, მაშინ კვანტური კომპიუტერი მოგვცემს რომელიმე ამ შესაძლო გადაწყვეტას თანაბარი ალბათობით და 0.5% (10/2000) შეცდომით., რაზეც მოგვიანებით ვისაუბრებთ.

კვანტური კომპიუტერის შედეგის მისაღებად, თქვენ უნდა აწარმოოთ კვანტური ალგორითმი რამდენჯერმე იმავე შეყვანის მონაცემთა ნაკრებზე და საშუალოდ მიიღოთ შედეგი.

კვანტური კომპიუტერის მასშტაბურობა

ახლა წარმოიდგინეთ, რომ დავალება, რომელიც მოიცავს 100 ადამიანს (ხსნარის სივრცე 2^100 ჩვენ გვახსოვს ეს), ასევე არსებობს მხოლოდ ორი სწორი გადაწყვეტილება. შემდეგ, თუ ავიღებთ 100 კუბიტს და დავწერთ ალგორითმს, რომელიც გამოთვლის ჩვენს ობიექტურ ფუნქციას (L, იხილეთ ზემოთ) ამ კუბიტებზე, მაშინ მივიღებთ ჩანთას, რომელშიც იქნება 1000 ბურთი პირველი სწორი პასუხის ნომრით, 1000. მეორე სწორი პასუხის რაოდენობა და 10 ბურთი სხვა რიცხვებით. და იმავე 150 წამში ჩვენი ექსპერიმენტატორი მოგვცემს სწორი პასუხების ალბათობის განაწილების შეფასებას.

კვანტური ალგორითმის შესრულების დრო (გარკვეული ვარაუდით) შეიძლება ჩაითვალოს მუდმივი O(1) ამოხსნის სივრცის განზომილების მიმართ (2^N).

და ეს არის ზუსტად კვანტური კომპიუტერის თვისება - გაშვების მუდმივობა მზარდი ძალაუფლების კანონის მიმართ გადაწყვეტის სივრცის სირთულე არის გასაღები.

კუბიტი და პარალელური სამყაროები

როგორ ხდება ეს? რა საშუალებას აძლევს კვანტურ კომპიუტერს ასე სწრაფად შეასრულოს გამოთვლები? ეს ყველაფერი კუბიტის კვანტურ ბუნებაზეა.

შეხედე, ჩვენ ვთქვით, რომ კუბიტი კვანტურ ობიექტს ჰგავს აცნობიერებს თავის ორ მდგომარეობას დაკვირვებისას, მაგრამ "ველურ ბუნებაში" ის არის სახელმწიფოთა სუპერპოზიციები, ანუ ის ერთდროულად იმყოფება მის ორივე სასაზღვრო მდგომარეობაში (გარკვეული ალბათობით).

Take (ა)ნდრეა და წარმოიდგინეთ მისი მდგომარეობა (რომელ მანქანაშია ის - 0 ან 1) როგორც კუბიტი. შემდეგ გვაქვს (კვანტურ სივრცეში) ორი პარალელური სამყარო, ერთში (A) ზის ტაქსი 0-ში, სხვა სამყაროში - ტაქსი 1-ში. ორ ტაქსში ერთდროულად, მაგრამ დაკვირვებისას თითოეულ მათგანში აღმოჩენის გარკვეული ალბათობით.

Take (ბ) ახალგაზრდა და ასევე წარმოვიდგინოთ მისი მდგომარეობა, როგორც კუბიტი. წარმოიქმნება ორი სხვა პარალელური სამყარო. მაგრამ ახლა ეს წყვილი სამყარო (A) и (AT) საერთოდ არ ურთიერთობდე. რა უნდა გაკეთდეს შესაქმნელად დაკავშირებული სისტემა? მართალია, ჩვენ გვჭირდება ეს კუბიტები შებოჭვა (დაბნეული). ვიღებთ და ვაბნევთ (A) ერთად (B) — მივიღებთ ორი კუბიტის კვანტურ სისტემას (A, B), აცნობიერებს საკუთარ თავში ოთხს ურთიერთდამოკიდებული პარალელური სამყაროები. დამატება (ს)ერგეი და მივიღებთ სამი კუბიტის სისტემას (ABC), რვის განხორციელება ურთიერთდამოკიდებული პარალელური სამყაროები.

კვანტური გამოთვლის არსი (კვანტური კარიბჭის ჯაჭვის განხორციელება დაკავშირებული კუბიტების სისტემაზე) არის ის ფაქტი, რომ გამოთვლა ხდება ყველა პარალელურ სამყაროში ერთდროულად.

და არ აქვს მნიშვნელობა რამდენი მათგანი გვაქვს, 2^3 თუ 2^100, კვანტური ალგორითმი შესრულდება სასრულ დროში ყველა ამ პარალელურ სამყაროზე და მოგვცემს შედეგს, რომელიც არის ნიმუში ალგორითმის პასუხების ალბათობის განაწილებიდან.

უკეთესი გაგებისთვის, ამის წარმოდგენა შეიძლება კვანტური კომპიუტერი კვანტურ დონეზე აწარმოებს 2^N პარალელური ამოხსნის პროცესს, რომელთაგან თითოეული მუშაობს ერთ შესაძლო ვარიანტზე, შემდეგ აგროვებს სამუშაოს შედეგებს - და პასუხს გვაძლევს ამონახსნის სუპერპოზიციის სახით (პასუხების ალბათობის განაწილება), საიდანაც ყოველ ჯერზე (თითოეული ექსპერიმენტისთვის) ვიღებთ თითო ნიმუშს.

გახსოვდეთ ჩვენი ექსპერიმენტატორის მიერ მოთხოვნილი დრო (150 μs) ექსპერიმენტის ჩასატარებლად ეს გამოგვადგება ცოტა უფრო შორს, როცა ვსაუბრობთ კვანტური კომპიუტერების მთავარ პრობლემებზე და დეკოჰერენტულ დროზე.

კვანტური ალგორითმები

(შინაარსი)

როგორც უკვე აღვნიშნეთ, ორობითი ლოგიკაზე დაფუძნებული ჩვეულებრივი ალგორითმები არ გამოიყენება კვანტურ კომპიუტერზე კვანტური ლოგიკის გამოყენებით (კვანტური კარიბჭე). მისთვის აუცილებელი იყო ახლის გამომუშავება, რომელიც სრულად გამოიყენებდა გამოთვლის კვანტურ ბუნებას თანდაყოლილ პოტენციალს.

დღეს ყველაზე ცნობილი ალგორითმებია:

• შორას ალგორითმი
• გროვერის ალგორითმი
• Deutsch-Jozsi ალგორითმი

კლასიკური კომპიუტერებისგან განსხვავებით, კვანტური კომპიუტერები არ არის უნივერსალური.
ჯერჯერობით ნაპოვნია კვანტური ალგორითმების მხოლოდ მცირე რაოდენობა.(C)

მადლობა ოქსორონი ბმულისთვის კვანტური ალგორითმის ზოოპარკიადგილი, სადაც ავტორის თქმით ("სტივენ ჯორდანი"), კვანტურ-ალგორითმული სამყაროს საუკეთესო წარმომადგენლები შეგროვდნენ და აგრძელებენ შეკრებას.

ამ სტატიაში ჩვენ დეტალურად არ გავაანალიზებთ კვანტურ ალგორითმებს; ინტერნეტში არის უამრავი შესანიშნავი მასალა ნებისმიერი დონის სირთულისთვის, მაგრამ ჩვენ მაინც გვჭირდება მოკლედ გადავიდეთ სამი ყველაზე ცნობილი.

შორის ალგორითმი.

(შინაარსი)

ყველაზე ცნობილი კვანტური ალგორითმია შორის ალგორითმი (გამოიგონა 1994 წელს ინგლისელმა მათემატიკოსმა პიტერ შორი), რომელიც მიზნად ისახავს რიცხვების ფაქტორების მარტივ ფაქტორებად გადაქცევის ამოცანის ამოხსნას (ფაქტორიზაციის პრობლემა, დისკრეტული ლოგარითმი).

სწორედ ეს ალგორითმი მოჰყავთ მაგალითად, როცა წერენ, რომ თქვენი საბანკო სისტემები და პაროლები მალე გატყდება. იმის გათვალისწინებით, რომ დღეს გამოყენებული გასაღებების სიგრძე არანაკლებ 2048 ბიტია, ქუდის დრო ჯერ არ დადგა.

დღემდე დასკვნები მოკრძალებულზე მეტი. საუკეთესო ფაქტორიზაციის შედეგები შორის ალგორითმით - რიცხვები 15 и 21, რომელიც ბევრად ნაკლებია 2048 ბიტზე. ცხრილიდან დარჩენილი შედეგებისთვის განსხვავებულია ალგორითმი გამოთვლები, მაგრამ საუკეთესო შედეგიც კი ამ ალგორითმის მიხედვით (291311) ძალიან შორს არის რეალური გამოყენებისგან.

შეგიძლიათ მეტი წაიკითხოთ შორის ალგორითმის შესახებ, მაგალითად, აქ. პრაქტიკული განხორციელების შესახებ - აქ.

ერთი მიმდინარე შეფასებები სირთულის და საჭირო სიმძლავრე 2048-ბიტიანი რიცხვის ფაქტორებისთვის არის კომპიუტერი 20 მილიონი კუბიტი. ჩვენ მშვიდად გვძინავს.

გროვერის ალგორითმი

(შინაარსი)

გროვერის ალგორითმი - კვანტური ალგორითმი აღრიცხვის ამოცანის ამოხსნა, ანუ განტოლების ამოხსნის პოვნა F(X) = 1, სადაც F არის ლოგიკური ფუნქცია საწყისი n ცვლადები. შესთავაზა ამერიკელმა მათემატიკოსმა Fishing Grover в 1996 წელი.

გროვერის ალგორითმი შეიძლება გამოყენებულ იქნას საპოვნელად მედიანები и საშუალო არითმეტიკული რიცხვების სერია. გარდა ამისა, მისი გამოყენება შესაძლებელია გადასაჭრელად NP-სრული პრობლემები ამომწურავი ძიების გზით ბევრ შესაძლო გადაწყვეტას შორის. ამან შეიძლება გამოიწვიოს მნიშვნელოვანი სიჩქარის მომატება კლასიკურ ალგორითმებთან შედარებით, თუმცა უზრუნველყოფის გარეშე.მრავალწევრი გადაწყვეტა" ზოგადად.(C)

შეგიძლიათ მეტი წაიკითხოთ აქან აქ. მეტი აქ ალგორითმის კარგი ახსნა არსებობს ყუთებისა და ბურთის მაგალითზე, მაგრამ, სამწუხაროდ, ვინმეს კონტროლის მიღმა მიზეზების გამო, ეს საიტი არ იხსნება ჩემთვის რუსეთიდან. Თუ თქვენ გაქვთ ამ საიტზე ასევე დაბლოკილია, ასე რომ, აქ არის მოკლე შინაარსი:

გროვერის ალგორითმი. წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ გაქვთ N ცალი დანომრილი დახურული ყუთი. ისინი ყველა ცარიელია ერთის გარდა, რომელიც შეიცავს ბურთს. თქვენი ამოცანაა: გაარკვიეთ ყუთის ნომერი, რომელშიც ბურთია განთავსებული (ეს უცნობი რიცხვი ხშირად აღინიშნება ასო w-ით).

როგორ მოვაგვაროთ ეს პრობლემა? ყველაზე სულელური გზაა რიგრიგობით გახსნათ ყუთები და ადრე თუ გვიან წააწყდებით ყუთს ბურთით. საშუალოდ, რამდენი ყუთი უნდა შემოწმდეს ბურთის მქონე ყუთის პოვნამდე? საშუალოდ, თქვენ უნდა გახსნათ N/2 ყუთების დაახლოებით ნახევარი. აქ მთავარი ის არის, რომ თუ ყუთების რაოდენობას 100-ჯერ გავზრდით, მაშინ იმავე 100-ჯერ გაიზრდება იმ ყუთების საშუალო რაოდენობა, რომლებიც უნდა გაიხსნას ბურთით ყუთის აღმოჩენამდე.

ახლა კიდევ ერთი დაზუსტება გავაკეთოთ. მოდით, არ გავხსნათ ყუთები საკუთარი ხელით და შევამოწმოთ თითოეულში ბურთის არსებობა, მაგრამ არის გარკვეული შუამავალი, მოდით დავარქვათ მას Oracle. ჩვენ ვეუბნებით Oracle-ს: „შეამოწმეთ ყუთი ნომერი 732“ და Oracle გულწრფელად ამოწმებს და პასუხობს: „732 ყუთში ბურთი არ არის“. ახლა იმის ნაცვლად, რომ ვთქვათ რამდენი ყუთი უნდა გავხსნათ საშუალოდ, ჩვენ ვამბობთ: "საშუალოდ რამდენჯერ უნდა მივიდეთ Oracle-ში, რათა ვიპოვოთ ბურთით ყუთის რაოდენობა".

გამოდის, რომ თუ კვანტურ ენაზე ვთარგმნით ამ პრობლემას ყუთებით, ბურთით და Oracle-ით, მივიღებთ საოცარ შედეგს: N უჯრებს შორის ბურთის მქონე ყუთის რაოდენობის საპოვნელად, Oracle უნდა შევაწუხოთ მხოლოდ SQRT-ის შესახებ. (N) ჯერ!

ანუ გროვერის ალგორითმის გამოყენებით საძიებო ამოცანის სირთულე მცირდება დროის კვადრატული ფესვით.

Deutsch-Jozi ალგორითმი

(შინაარსი)

Deutsch-Jozsa ალგორითმი (ასევე მოხსენიებული, როგორც Deutsch-Jozsa ალგორითმი) - [კვანტური ალგორითმი](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 დევიდ დოიჩი и რიჩარდ ჯოზა в 1992 წელიდა გახდა ალგორითმის ერთ-ერთი პირველი მაგალითი, რომელიც შექმნილია შესასრულებლად კვანტური კომპიუტერები. _

Deutsch-Jozsi-ის პრობლემა არის იმის დადგენა, არის თუ არა რამდენიმე ბინარული ცვლადის ფუნქცია F(x1, x2, ... xn) მუდმივი (მიიღებს მნიშვნელობას 0 ან 1 ნებისმიერი არგუმენტისთვის) თუ დაბალანსებული (დომენის ნახევარს სჭირდება. მნიშვნელობა 0, მეორე ნახევრისთვის 1). ამ შემთხვევაში, აპრიორი ცნობილია, რომ ფუნქცია არის მუდმივი ან დაბალანსებული. (C)

თქვენ ასევე შეგიძლიათ წაიკითხოთ აქ. უფრო მარტივი ახსნა:

Deutsch (Deutsch-Jozsi) ალგორითმი დაფუძნებულია უხეში ძალის საფუძველზე, მაგრამ საშუალებას აძლევს მას ჩვეულებრივზე სწრაფად გაკეთდეს. წარმოიდგინეთ, რომ მაგიდაზე არის მონეტა და თქვენ უნდა გაარკვიოთ არის თუ არა ის ყალბი. ამისათვის თქვენ უნდა დაათვალიეროთ მონეტა ორჯერ და დაადგინოთ: "თავი" და "კუდი" რეალურია, ორი "თავი", ორი "კუდი" ყალბია. ასე რომ, თუ იყენებთ Deutsch კვანტურ ალგორითმს, მაშინ ეს განსაზღვრა შეიძლება გაკეთდეს ერთი შეხედვით - გაზომვით. (C)

კვანტური კომპიუტერების პრობლემები

(შინაარსი)

კვანტური კომპიუტერების დიზაინისა და ექსპლუატაციისას მეცნიერებსა და ინჟინრებს უამრავ პრობლემას აწყდებიან, რომლებიც დღემდე მოგვარებულია სხვადასხვა ხარისხის წარმატებით. Მიხედვით კვლევა (და ასევე აქ) შეიძლება გამოვლინდეს პრობლემების შემდეგი სერია:

• გარემოსადმი მგრძნობელობა და გარემოსთან ურთიერთქმედება
• შეცდომების დაგროვება გამოთვლების დროს
• სირთულეები კუბიტის მდგომარეობების საწყისი ინიციალიზაციისას
• სირთულეები მრავალ კუბიტიანი სისტემების შექმნისას

მე გირჩევთ წაიკითხოთ სტატია ”კვანტური კომპიუტერების მახასიათებლები“, განსაკუთრებით მასზე გაკეთებული კომენტარები.

მოდით მოვაწყოთ ყველა ძირითადი პრობლემა სამ დიდ ჯგუფად და დავაკვირდეთ თითოეულ მათგანს:

დეკოჰერენტულობა

(შინაარსი)

აღწერა N+1-დან.

კვანტური მდგომარეობა ძალიან მყიფე რამკუბიტები ჩახლართულ მდგომარეობაში უკიდურესად არასტაბილურია, ნებისმიერ გარე გავლენას შეუძლია (და აკეთებს) გაანადგუროს ეს კავშირი. ტემპერატურის ცვლილება გრადუსის უმცირესი წილადით, წნევა, შემთხვევითი ფოტონი, რომელიც მიფრინავს ახლოს - ეს ყველაფერი დესტაბილიზაციას ახდენს ჩვენს სისტემაში.

ამ პრობლემის გადასაჭრელად შენდება დაბალი ტემპერატურის სარკოფაგები, რომლებშიც ტემპერატურა (-273.14 გრადუსი ცელსიუსი) ოდნავ აღემატება აბსოლუტურ ნულს, პროცესორთან შიდა კამერის მაქსიმალური იზოლაციით გარე გარემოს ყველა (შესაძლო) გავლენისგან.

რამდენიმე ჩახლართული კუბიტის კვანტური სისტემის მაქსიმალურ სიცოცხლეს, რომლის დროსაც ის ინარჩუნებს თავის კვანტურ თვისებებს და შეიძლება გამოიყენოს გამოთვლებისთვის, ეწოდება დეკოჰერენტობის დრო.

ამჟამად, დეკოჰერენტობის დრო საუკეთესო კვანტურ გადაწყვეტილებებში არის ბრძანებით ათობით და ასეულობით მიკროწამში.

არის მშვენიერი ნახვასადაც შეგიძლიათ ნახოთ პარამეტრების შედარების ცხრილები ყველა შექმნილი კვანტური სისტემისგან. ეს სტატია მოიცავს მხოლოდ ორ საუკეთესო პროცესორს, როგორც მაგალითს - IBM-დან IBM Q System One და Google Sycamore. როგორც ვხედავთ, დეკოჰერენტობის დრო (T2) არ აღემატება 200 μs-ს.

მე ვერ ვიპოვე ზუსტი მონაცემები Sycamore-ზე, მაგრამ ყველაზე მეტად სტატია კვანტური უზენაესობის შესახებ მოცემულია ორი ნომერი - 1 მილიონი გამოთვლა 200 წამში, სხვაგან - ამისთვის 130 წამი საკონტროლო სიგნალების დაკარგვის გარეშე და ა.შ.. ყოველ შემთხვევაში, ეს გვაძლევს დეკოჰერენტობის დრო არის დაახლოებით 150 μs. დაიმახსოვრე ჩვენი ექსპერიმენტატორი ჩანთით? აბა, აქ ის არის.

კომპიუტერის სახელი	N კუბიტები	მაქს დაწყვილდა	T2 (μs)
IBM Q System One	20	6	70
Google Sycamore	53	4	-150-200

რა გვემუქრება დეკოჰერენტობა?

მთავარი პრობლემა ის არის, რომ 150 μs-ის შემდეგ N ჩახლართული კუბიტების ჩვენი გამოთვლითი სისტემა დაიწყებს სავარაუდო თეთრი ხმაურის გამოტანას სწორი გადაწყვეტილებების ალბათური განაწილების ნაცვლად.

ანუ ჩვენ გვჭირდება:

• კუბიტის სისტემის ინიციალიზაცია
• შეასრულეთ გაანგარიშება (კარიბჭის ოპერაციების ჯაჭვი)
• წაიკითხეთ შედეგი

და გააკეთე ეს ყველაფერი 150 მიკროწამში. დრო არ მქონდა - შედეგი გოგრად გადაიქცა.

მაგრამ ეს ყველაფერი არ არის…

შეცდომები

(შინაარსი)

როგორც ვთქვით, კვანტური პროცესები და კვანტური გამოთვლა ბუნებით სავარაუდოა100%-ით ვერაფერში ვერ ვიქნებით დარწმუნებული, მაგრამ მხოლოდ გარკვეული ალბათობით. მდგომარეობას კიდევ უფრო ამძიმებს ის ფაქტი, რომ კვანტური გამოთვლა შეცდომის მიდრეკილებაა. კვანტურ გამოთვლებში შეცდომების ძირითადი ტიპებია:

• დეკოჰერენტული შეცდომები გამოწვეულია სისტემის სირთულით და გარე გარემოსთან ურთიერთქმედებით
• კარიბჭის გამოთვლითი შეცდომები (გამოთვლის კვანტური ბუნების გამო)
• შეცდომები საბოლოო მდგომარეობის წაკითხვისას (შედეგი)

დეკოჰერენტობასთან დაკავშირებული შეცდომები, წარმოიქმნება მაშინვე, როგორც კი ჩავრევთ ჩვენს კუბიტებს და დავიწყებთ გამოთვლების შესრულებას. რაც უფრო მეტ კუბიტს ვურევთ, მით უფრო რთულია სისტემა, და უფრო ადვილია მისი განადგურება. დაბალი ტემპერატურის სარკოფაგები, დაცული კამერები, ყველა ეს ტექნოლოგიური ხრიკი ზუსტად მიზნად ისახავს შეცდომების რაოდენობის შემცირებას და დეკოჰერენტობის დროის გახანგრძლივებას.

კარიბჭის გამოთვლითი შეცდომები - ნებისმიერი ოპერაცია (კარიბჭე) კუბიტებზე შეიძლება, გარკვეული ალბათობით, დასრულდეს შეცდომით და ალგორითმის განსახორციელებლად საჭიროა ასობით კარიბჭის შესრულება, ასე რომ წარმოიდგინეთ რას მივიღებთ ჩვენი ალგორითმის შესრულების ბოლოს. კლასიკური პასუხი კითხვაზე არის "რა არის ლიფტში დინოზავრის შეხვედრის ალბათობა?" -50x50 ან შეგხვდები ან არა.

პრობლემას კიდევ უფრო ამძიმებს ის ფაქტი, რომ სტანდარტული შეცდომის კორექტირების მეთოდები (გამოთვლების დუბლირება და საშუალო დადგენა) არ მუშაობს კვანტურ სამყაროში არაკლონირების თეორემის გამო. ამისთვის შეცდომის გამოსწორება კვანტურ გამოთვლებში უნდა გამოეგონა კვანტური კორექტირების მეთოდები. უხეშად რომ ვთქვათ, ვიღებთ N ჩვეულებრივ კუბიტს და ვაკეთებთ 1 მათგანს ლოგიკური კუბიტი შეცდომის დაბალი კოეფიციენტით.

მაგრამ აქ სხვა პრობლემა ჩნდება - კუბიტების საერთო რაოდენობა. შეხედეთ, ვთქვათ, გვაქვს პროცესორი 100 კუბიტით, საიდანაც 80 კუბიტი გამოიყენება შეცდომის გამოსასწორებლად, შემდეგ მხოლოდ 20 დაგვრჩა გამოთვლებისთვის.

შეცდომები საბოლოო შედეგის წაკითხვისას — როგორც გვახსოვს, კვანტური გამოთვლების შედეგი წარმოდგენილია სახით პასუხების ალბათობის განაწილება. მაგრამ საბოლოო მდგომარეობის წაკითხვა შეიძლება ასევე ვერ მოხერხდეს შეცდომით.

იმავეზე ონლაინი არსებობს პროცესორების შედარებითი ცხრილები შეცდომის დონის მიხედვით. შედარებისთვის, ავიღოთ იგივე პროცესორები, როგორც წინა მაგალითში - IBM IBM Q System One и Google Sycamore:

კომპიუტერული	1-Qubit Gate Fidelity	2-კუბიტ გეით ერთგულება	ერთგულების წაკითხვა
IBM Q System One	99.96%	98.31%	-
Google Sycamore	99.84%	99.38%	96.2%

აქ ერთგულება არის ორი კვანტური მდგომარეობის მსგავსების საზომი. შეცდომის სიდიდე შეიძლება გამოიხატოს, როგორც 1-ერთგულება. როგორც ვხედავთ, შეცდომები 2-კუბიტიან კარიბჭეებზე და წაკითხვის შეცდომები არის მთავარი დაბრკოლება რთული და გრძელი ალგორითმების შესრულებისთვის არსებულ კვანტურ კომპიუტერებზე.

თქვენ ასევე შეგიძლიათ წაიკითხოთ საგზაო რუკა 2016 წლიდან წლებიდან NQIT შეცდომის გამოსწორების პრობლემის გადასაჭრელად.

პროცესორის არქიტექტურა

(შინაარსი)

თეორიულად ჩვენ ვაშენებთ და ვმუშაობთ ათობით ჩახლართული კუბიტის სქემები, სინამდვილეში ყველაფერი უფრო რთულია. ყველა არსებული კვანტური ჩიპი (პროცესორი) აგებულია ისე, რომ ისინი უზრუნველყოფენ უმტკივნეულოდ ერთი კუბიტის ჩახლართულობა მხოლოდ მეზობლებთან, რომელთაგან ექვსზე მეტი არ არის.

თუ ჩვენ გვჭირდება 1-ლი კუბიტის ჩაბმა, ვთქვათ, მე-12-თან, მაშინ მოგვიწევს შექმენით დამატებითი კვანტური ოპერაციების ჯაჭვი, მოიცავს დამატებით კუბიტებს და ა.შ., რაც ზრდის შეცდომის საერთო დონეს. დიახ, და არ დაივიწყოთ დეკოჰერენტობის დრო, ალბათ, სანამ დაასრულებთ კუბიტების დაკავშირებას თქვენთვის საჭირო წრეში, დრო დასრულდება და მთელი წრე გადაიქცევა ლამაზი თეთრი ხმაურის გენერატორი.

ასევე არ დაგავიწყდეთ ეს ყველა კვანტური პროცესორის არქიტექტურა განსხვავებულია, ხოლო ემულატორში ჩაწერილი პროგრამა "ყველა-ყველაზე დაკავშირების" რეჟიმში საჭირო იქნება "ხელახალი კომპილაცია" კონკრეტული ჩიპის არქიტექტურაში. არსებობენ კიდეც სპეციალური ოპტიმიზატორი პროგრამები ამ ოპერაციის შესასრულებლად.

მაქსიმალური დაკავშირება და კუბიტების მაქსიმალური რაოდენობა იმავე ზედა ჩიპებისთვის:

კომპიუტერის სახელი	N კუბიტები	მაქს დაწყვილდა	T2 (μs)
IBM Q System One	20	6	70
Google Sycamore	53	4	-150-200

და შედარებისთვის, ცხრილი წინა თაობის პროცესორების მონაცემებით. შეადარეთ კუბიტების რაოდენობა, დეკოჰერენტობის დრო და შეცდომის მაჩვენებელი რაც ახლა გვაქვს ახალ თაობაში. მიუხედავად ამისა, პროგრესი ნელია, მაგრამ მოძრაობს.

ასე რომ:

• ამჟამად არ არსებობს სრულად დაკავშირებული არქიტექტურები > 6 კუბიტით
• რეალურ პროცესორზე კუბიტი 0 წმ-ის ჩაბმას, მაგალითად, კუბიტ 15-ს შეიძლება დასჭირდეს რამდენიმე ათეული დამატებითი ოპერაცია.
• მეტი ოპერაციები -> მეტი შეცდომა -> დეკოჰერენტის უფრო ძლიერი გავლენა

შედეგები

(შინაარსი)

დეკოჰერენტობა არის თანამედროვე კვანტური გამოთვლის პროკრუსტეს კალაპოტი. ყველაფერი უნდა მოვარგოთ 150 მწმ-ში:

• კუბიტების საწყისი მდგომარეობის ინიცირება
• პრობლემის გამოთვლა კვანტური კარიბჭის გამოყენებით
• შეასწორეთ შეცდომები მნიშვნელოვანი შედეგების მისაღებად
• წაიკითხეთ შედეგი

თუმცა, ჯერჯერობით შედეგები იმედგაცრუებულია აქ აცხადებენ, რომ მიაღწიეთ 0.5 წმ თანმიმდევრულობის შენარჩუნების დროს კვანტურ კომპიუტერზე დაფუძნებული იონური ხაფანგები:

ჩვენ ვზომავთ კუბიტის თანმიმდევრულობის დროს 0.5 წმ-ზე მეტი და მაგნიტური დაცვით ჩვენ ველოდებით, რომ ეს გაუმჯობესდება 1000 წმ-ზე მეტ ხანს.

თქვენ ასევე შეგიძლიათ წაიკითხოთ ამ ტექნოლოგიის შესახებ აქ ან მაგალითად აქ.

სიტუაციას კიდევ უფრო ართულებს ის ფაქტი, რომ რთული გამოთვლების შესრულებისას საჭიროა კვანტური შეცდომის კორექტირების სქემები, რომლებიც ასევე ჭამს დროსაც და ხელმისაწვდომ კუბიტსაც.

და ბოლოს, თანამედროვე არქიტექტურა არ იძლევა მინიმალურ ფასად 1-დან 4-დან ან 1-დან 6-ზე უკეთესი ჩახლართული სქემების განხორციელებას.

პრობლემების გადაჭრის გზები

(შინაარსი)

ზემოაღნიშნული პრობლემების გადასაჭრელად, ამჟამად გამოიყენება შემდეგი მიდგომები და მეთოდები:

• კრიოკამერების გამოყენება დაბალი ტემპერატურით (10 mK (–273,14°C))
• გარე გავლენისგან მაქსიმალურად დაცული პროცესორის ერთეულების გამოყენება
• კვანტური შეცდომების გამოსწორების სისტემების გამოყენება (ლოგიკური კუბიტი)
• ოპტიმიზატორების გამოყენება კონკრეტული პროცესორისთვის სქემების დაპროგრამებისას

ასევე ტარდება კვლევები, რომლებიც მიზნად ისახავს დეკოჰერენტობის დროის გაზრდას, კვანტური ობიექტების ახალი (და ცნობილი) ფიზიკური განხორციელებების ძიებას, კორექტირების სქემების ოპტიმიზაციას და ა.შ. პროგრესი არის (ზემოთ გადახედეთ ადრინდელი და დღევანდელი უმაღლესი დონის ჩიპების მახასიათებლებს), მაგრამ ჯერჯერობით ის ნელია, ძალიან, ძალიან ნელი.

D- ტალღა

(შინაარსი)

D-Wave 2000Q 2000 კუბიტიანი კომპიუტერი. წყარო: D-Wave სისტემები

Google-ის განცხადების ფონზე კვანტური უზენაესობის მიღწევის ფონზე 53 კუბიტიანი პროცესორის გამოყენებით, კომპიუტერი и განცხადებები კომპანია D-Wave-ისგან, რომელშიც კუბიტების რაოდენობა ათასობითაა, გარკვეულწილად დამაბნეველია. მართლაც, თუ 53 კუბიტმა შეძლო კვანტური უზენაესობის მიღწევა, მაშინ რა შეუძლია 2048 კუბიტის მქონე კომპიუტერს? მაგრამ ყველაფერი ასე კარგად არ არის...

მოკლედ (აღებულია ვიკიდან):

კომპიუტერები D- ტალღა პრინციპზე მუშაობა კვანტური რელაქსაცია (კვანტური ანეილირება), შეუძლია გადაჭრას ოპტიმიზაციის პრობლემების ძალიან შეზღუდული ქვეკლასი და არ არის შესაფერისი ტრადიციული კვანტური ალგორითმებისა და კვანტური კარიბჭის დასანერგად.

დამატებითი დეტალებისთვის შეგიძლიათ წაიკითხოთ, მაგალითად, აქ, აქ (ფრთხილად, შეიძლება არ გაიხსნას რუსეთიდან), ან სკოტ აარონსონი в მუხლი მისიგან დღიურში. სხვათა შორის, ზოგადად მისი ბლოგის წაკითხვას გირჩევთ, იქ ბევრი კარგი მასალაა

ზოგადად, განცხადებების თავიდანვე სამეცნიერო საზოგადოებას ჰქონდა კითხვები D-Wave კომპიუტერებთან დაკავშირებით. მაგალითად, 2014 წელს IBM-მა ეჭვქვეშ დააყენა ის ფაქტი, რომ D-Wave იყენებს კვანტურ ეფექტებს. საქმე იქამდე მივიდა, რომ 2015 წელს Google-მა NASA-სთან ერთად იყიდა ერთ-ერთი ასეთი კვანტური კომპიუტერი და კვლევის შემდეგ დაადასტურა, რომ დიახ, კომპიუტერი მუშაობს და ითვლის პრობლემას უფრო სწრაფად, ვიდრე ჩვეულებრივი. შეგიძლიათ მეტი წაიკითხოთ Google-ის განცხადების შესახებ აქ და, მაგალითად, აქ.

მთავარი ის არის, რომ D-Wave კომპიუტერები, ასობით და ათასობით კუბიტით, არ შეიძლება გამოყენებულ იქნას კვანტური ალგორითმების გამოსათვლელად და გასაშვებად. თქვენ არ შეგიძლიათ მათზე გაუშვათ შორის ალგორითმი, მაგალითად. მათ შეუძლიათ მხოლოდ გამოიყენონ გარკვეული კვანტური მექანიზმები გარკვეული ოპტიმიზაციის პრობლემის გადასაჭრელად. შეგვიძლია მივიჩნიოთ, რომ D-Wave არის კვანტური ASIC კონკრეტული ამოცანისთვის.

ცოტა რამ კვანტური კომპიუტერის ემულაციის შესახებ

(შინაარსი)

კვანტური გამოთვლების ემულაცია შესაძლებელია ჩვეულებრივ კომპიუტერზე. Ნამდვილად, იხილეთ:

• კუბიტის მდგომარეობა შეიძლება იყოს აწმყო რთული რიცხვი, იკავებს 2x32-დან 2x64 ბიტამდე (8-16 ბაიტი) პროცესორის არქიტექტურის მიხედვით
• N დაკავშირებული კუბიტების მდგომარეობა შეიძლება წარმოდგენილი იყოს 2^N რთული რიცხვებით, ე.ი. 2^(3+N) 32-ბიტიანი არქიტექტურისთვის და 2^(4+N) 64-ბიტისთვის.
• კვანტური ოპერაცია N კუბიტებზე შეიძლება წარმოდგენილი იყოს 2^N x 2^N მატრიცით

შემდეგ:

• 10 კუბიტის ემულირებული მდგომარეობების შესანახად საჭიროა 8 კბ
• 20 კუბიტის მდგომარეობების შესანახად გჭირდებათ 8 მბ
• 30 კუბიტის მდგომარეობების შესანახად საჭიროა 8 GB
• 40 კუბიტის მდგომარეობის შესანახად საჭიროა 8 ტერაბაიტი
• 50 კუბიტის მდგომარეობების შესანახად საჭიროა 8 პეტაბაიტი და ა.შ.

(C)

შედარებისთვის, სამიტზე (ტოპ-1 ტოპ-500-დან) ატარებს მხოლოდ 2.8 პეტაბაიტ მეხსიერებას.

სიმულაციის მიმდინარე ჩანაწერი — 49 კუბიტი შარშან მიიტანეს უდიდეს ჩინურ სუპერკომპიუტერზე (Sunway Taihu Light)

კლასიკურ სისტემებზე კვანტური კომპიუტერის სიმულაციის ზღვარი განისაზღვრება კუბიტების მდგომარეობის შესანახად საჭირო ოპერატიული მეხსიერების რაოდენობით.

ასევე გირჩევთ წაიკითხოთ ეს კომენტარი. იქიდან:

ოპერაციით - 49 კუბიტიანი მიკროსქემის ზუსტი ემულაციისთვის, რომელიც შედგება 39 „ციკლისგან“ (კარიბჭის დამოუკიდებელი ფენები) დასჭირდა 2^63 რთული გამრავლება - სუპერკომპიუტერის 4 პფლოპი 4 საათის განმავლობაში

50+ კუბიტიანი კვანტური კომპიუტერის ემულაცია კლასიკურ სისტემებზე შეუძლებლად ითვლება გონივრულ დროში. ამიტომაც Google-მა გამოიყენა 53-კუბიტიანი პროცესორი თავისი კვანტური უზენაესობის ექსპერიმენტისთვის.

კვანტური გამოთვლის უზენაესობა.

(შინაარსი)

ვიკიპედია გვაძლევს კვანტური გამოთვლის უზენაესობის შემდეგ განმარტებას:

კვანტური უზენაესობა – უნარი კვანტური გამოთვლა მოწყობილობები პრობლემების გადასაჭრელად, რომლებსაც კლასიკური კომპიუტერები პრაქტიკულად ვერ გადაჭრიან.

სინამდვილეში, კვანტური უზენაესობის მიღწევა ნიშნავს, რომ, მაგალითად, დიდი რიცხვების ფაქტორიზაცია Shor-ის ალგორითმის გამოყენებით შეიძლება გადაწყდეს ადეკვატურ დროში, ან რთული ქიმიური მოლეკულების ემულაცია კვანტურ დონეზე და ა.შ. ანუ ახალი ეპოქა დადგა.

მაგრამ არის გარკვეული ხარვეზი განმარტების ფორმულირებაში, ”რასაც კლასიკური კომპიუტერები პრაქტიკულად ვერ ხსნიან" სინამდვილეში, ეს ნიშნავს, რომ თუ თქვენ შექმნით კვანტურ კომპიუტერს 50+ კუბიტით და აწარმოებთ მასზე კვანტურ წრეს, მაშინ, როგორც ზემოთ განვიხილეთ, ამ მიკროსქემის შედეგი ვერ იქნება ემულირებული ჩვეულებრივ კომპიუტერზე. ანუ კლასიკური კომპიუტერი ვერ შეძლებს ამგვარი მიკროსქემის შედეგის ხელახლა შექმნას.

წარმოადგენს თუ არა ასეთი შედეგი რეალურ კვანტურ უზენაესობას, ეს უფრო ფილოსოფიური საკითხია. მაგრამ გაიგეთ, რა გააკეთა Google-მა და რას ეფუძნება იგი ცოტა ხნის წინ გამოაცხადა, რომ მან მიაღწია კვანტურ უზენაესობას თავისი ახალი Sycamore პროცესორით საჭირო.

Google-ის კვანტური უზენაესობის განცხადება

(შინაარსი)

Sycamore 54 კუბიტიანი პროცესორი

ასე რომ, 2019 წლის ოქტომბერში, Google-ის დეველოპერებმა გამოაქვეყნეს სტატია სამეცნიერო პუბლიკაციაში Nature ”კვანტური უზენაესობა პროგრამირებადი სუპერგამტარი პროცესორის გამოყენებით" ავტორებმა ისტორიაში პირველად გამოაცხადეს კვანტური უზენაესობის მიღწევა 54 კუბიტიანი Sycamore პროცესორის გამოყენებით.

Sycamore ონლაინ სტატიები ხშირად ეხება 54-კუბიტიან პროცესორს ან 53-კუბიტიან პროცესორს. სიმართლე ისაა, რომ მიხედვით ორიგინალური სტატია, პროცესორი ფიზიკურად შედგება 54 კუბიტისაგან, მაგრამ ერთი მათგანი არ მუშაობს და გამორთულია. ამრიგად, რეალურად ჩვენ გვაქვს 53 კუბიტიანი პროცესორი.

ინტერნეტში სწორედ იქ გამოჩნდა ბევრი მასალები ამ თემაზე, რომელთა ხარისხი მერყეობდა ენთუზიაზმი დან სკეპტიკურად განწყობილი.

ამის შესახებ მოგვიანებით IBM-ის კვანტური გამოთვლის ჯგუფმა განაცხადა Google-მა ტყუილად იტყობინება კვანტური უზენაესობის მიღწევის შესახებ. კომპანია ამტკიცებს, რომ ჩვეულებრივი კომპიუტერი ამ ამოცანას უარეს შემთხვევაში 2,5 დღეში გაუმკლავდება და მიღებული პასუხი უფრო ზუსტი იქნება ვიდრე კვანტური კომპიუტერი. ეს დასკვნა გაკეთდა ოპტიმიზაციის რამდენიმე მეთოდის თეორიული ანალიზის შედეგებზე დაყრდნობით.

Და რათქმაუნდა, სკოტ აარონსონი მის ბლოგის პოსტი ამ განცხადებას იგნორირება არ შემეძლო. მისი ანალიზი ყველა ლინკთან ერთად და სკოტის უზენაესი კვანტური უზენაესობის FAQ! როგორც ყოველთვის, მათზე დროის დახარჯვა ღირს. კერაზე არის თარგმანი ეს FAQ და დარწმუნდით, რომ წაიკითხეთ კომენტარები, არის ბმულები წინასწარ დოკუმენტებზე, რომლებიც გაჟონა ონლაინ ოფიციალურ განცხადებამდე.

რა გააკეთა გუგლმა რეალურად? დეტალური გაგებისთვის წაიკითხეთ აარონსონი, მაგრამ მოკლედ აქ:

რა თქმა უნდა, შემიძლია გითხრათ, მაგრამ თავს საკმაოდ სულელურად ვგრძნობ. გამოთვლა შემდეგია: ექსპერიმენტატორი წარმოქმნის შემთხვევით კვანტურ წრეს C (ანუ 1-კუბიტიანი და 2-კუბიტიანი კარიბჭის შემთხვევითი თანმიმდევრობა უახლოეს მეზობლებს შორის, სიღრმე, მაგალითად, 20, მოქმედებს n-ის 2D ქსელზე. = 50-60 კუბიტი). შემდეგ ექსპერიმენტატორი აგზავნის C-ს კვანტურ კომპიუტერში და სთხოვს მას გამოიყენოს C საწყის მდგომარეობაზე 0, გაზომოს შედეგი {0,1} საფუძველზე, გამოაგზავნოს n-bit დაკვირვებული თანმიმდევრობა (სტრიქონი) და გაიმეოროს რამდენიმე ათასჯერ ან მილიონჯერ. საბოლოოდ, C-ის ცოდნის გამოყენებით, ექსპერიმენტატორი ატარებს სტატისტიკურ ტესტს, რათა ნახოს, ემთხვევა თუ არა შედეგი კვანტური კომპიუტერის მოსალოდნელ გამომავალს.

ძალიან მოკლედ:

• 20 კუბიტიდან 53 სიგრძის შემთხვევითი წრე იქმნება კარიბჭეების გამოყენებით
• წრე იწყება საწყისი მდგომარეობით [0…0] შესასრულებლად
• მიკროსქემის გამომავალი არის შემთხვევითი ბიტის სტრიქონი (ნიმუში)
• შედეგის განაწილება არ არის შემთხვევითი (ჩარევა)
• მიღებული ნიმუშების განაწილება შედარებულია მოსალოდნელთან
• ასკვნის კვანტურ უზენაესობას

ანუ, გუგლმა 53-კუბიტიან პროცესორზე სინთეზური პრობლემა დანერგა და კვანტური უზენაესობის მიღწევის პრეტენზიას აფუძნებს იმ ფაქტს, რომ შეუძლებელია ასეთი პროცესორის მიბაძვა სტანდარტულ სისტემებზე გონივრულ დროში.

გაგებისთვის - ეს განყოფილება არანაირად არ ამცირებს Google-ის მიღწევასინჟინრები მართლაც დიდებულები არიან და კითხვა იმის შესახებ, შეიძლება ჩაითვალოს თუ არა ეს რეალურ კვანტურ უპირატესობად, როგორც უკვე აღვნიშნეთ, უფრო ფილოსოფიურია, ვიდრე ინჟინერია. მაგრამ ჩვენ უნდა გვესმოდეს, რომ ასეთი გამოთვლითი უპირატესობის მიღწევის შემდეგ, ჩვენ არც ერთი ნაბიჯი არ გადაგვიდგამს შორის ალგორითმის 2048-ბიტიან ციფრებზე გაშვების შესაძლებლობისკენ.

რეზიუმე

(შინაარსი)

კვანტური კომპიუტერები და კვანტური გამოთვლები საინფორმაციო ტექნოლოგიების ძალიან პერსპექტიული, ძალიან ახალგაზრდა და ჯერჯერობით მცირე ინდუსტრიულად გამოყენებადი სფეროა.

კვანტური გამოთვლის განვითარება (ოდესღაც) მოგვცემს ამოცანების გადაჭრის საშუალებას:

• რთული ფიზიკური სისტემების მოდელირება კვანტურ დონეზე
• გადაუჭრელია ჩვეულებრივ კომპიუტერზე გამოთვლითი სირთულის გამო

კვანტური კომპიუტერების შექმნისა და მუშაობის ძირითადი პრობლემები:

• დეკოჰერენტულობა
• შეცდომები (დეკოჰერენტობა და კარიბჭე)
• პროცესორის არქიტექტურა (სრულად დაკავშირებული კუბიტის სქემები)

ამჟამინდელი მდგომარეობა:

• სინამდვილეში - თავიდანვე R & D.
• ჯერ არ არის რეალური კომერციული ექსპლუატაცია (და უცნობია როდის იქნება)

რა შეიძლება დაეხმაროს:

• ერთგვარი ფიზიკური აღმოჩენა, რომელიც ამცირებს გაყვანილობის და ოპერაციული პროცესორების ღირებულებას
• რაღაცის აღმოჩენა, რაც გაზრდის დეკოჰერენტის დროს სიდიდის რიგითობით და/ან შეამცირებს შეცდომებს

ჩემი აზრით (სუფთა პირადი აზრი) ცოდნის დღევანდელ სამეცნიერო პარადიგმაში ჩვენ ვერ მივაღწევთ მნიშვნელოვან წარმატებებს კვანტური ტექნოლოგიების განვითარებაშიაქ ჩვენ გვჭირდება თვისებრივი გარღვევა ფუნდამენტური თუ გამოყენებითი მეცნიერების ზოგიერთ სფეროში, რაც ბიძგს მისცემს ახალ იდეებსა და მეთოდებს.

ამასობაში ჩვენ ვიღებთ გამოცდილებას კვანტურ პროგრამირებაში, კვანტური ალგორითმების შეგროვებასა და შექმნაში, იდეების ტესტირებაში და ა.შ. ჩვენ ველოდებით გარღვევას.

დასკვნა

(შინაარსი)

ამ სტატიაში ჩვენ გავიარეთ ძირითადი ეტაპები კვანტური გამოთვლისა და კვანტური კომპიუტერების განვითარებაში, განვიხილეთ მათი მუშაობის პრინციპი, განვიხილეთ ინჟინრების წინაშე მდგარი ძირითადი პრობლემები კვანტური პროცესორების შემუშავებასა და ექსპლუატაციაში და ასევე გადავხედეთ რა მრავალ კუბიტს. D-კომპიუტერები რეალურად არიან. Wave და Google-ის ბოლო განცხადება კვანტური უზენაესობის მიღწევის შესახებ.

კულისებში რჩება კითხვები კვანტური კომპიუტერების პროგრამირების შესახებ (ენები, მიდგომები, მეთოდები და ა.შ.) და პროცესორების სპეციფიკურ ფიზიკურ განხორციელებასთან დაკავშირებული კითხვები, როგორ ხდება კუბიტების მართვა, დაკავშირება, წაკითხვა და ა.შ. ალბათ ეს იქნება შემდეგი სტატიის ან სტატიების თემა.

გმადლობთ ყურადღებისთვის, იმედი მაქვს ეს სტატია ვინმესთვის სასარგებლო იქნება.

(C) კრუგერი

მადლობა

(შინაარსი)

@Oxoron კორექტირებისთვის და საწყის ტექსტზე კომენტარებისთვის, ასევე სტატიისთვის "კვანტური კომპიუტერების მახასიათებლები"

@a5b ინფორმაციის მდიდარი კომენტარებისთვის "კვანტური კომპიუტერების მახასიათებლები", და არა მხოლოდ მას, რაც დიდწილად დამეხმარა ამ თავსატეხის გარკვევაში.

სტატიებისა და პუბლიკაციების ყველა ავტორს, რომელთა მასალებიც გამოიყენეს ამ სტატიის დასაწერად.

რესურსების სია

(შინაარსი)

აქტუალური სტატიები [ნაციონალური აკადემიების პრესიდან]

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

სტატიები Habr-დან (შემთხვევითი თანმიმდევრობით)

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/
https://habr.com/ru/post/468911/
https://habr.com/ru/post/435560/
https://habr.com/ru/post/316810/
https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/351624/
https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/351628/
https://habr.com/ru/company/ua-hosting/blog/377533/
https://habr.com/ru/company/acronis/blog/455559/
https://habr.com/ru/company/yandex/blog/332106/
https://habr.com/ru/company/mailru/blog/350208/
https://habr.com/ru/company/mailru/blog/476444/
https://habr.com/ru/company/misis/blog/470445/
https://habr.com/ru/company/it-grad/blog/452424/
https://habr.com/ru/company/piter/blog/450480/

დაუხარისხებელი (მაგრამ არანაკლებ საინტერესო) სტატიები ინტერნეტიდან

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
https://quantumcomputingreport.com/scorecards/qubit-quality/
https://quantumcomputing.stackexchange.com/questions/2499/is-quantum-computing-just-pie-in-the-sky
https://quantumcomputing.stackexchange.com/questions/1289/how-does-a-quantum-computer-do-basic-math-at-the-hardware-level
https://www.extremetech.com/extreme/284306-how-quantum-computing-works
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

კურსები და ლექციები

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

წყარო: www.habr.com