कसरी क्वान्टम कम्प्युटर काम गर्दछ। पजल सँगै राख्दै
क्वान्टम कम्प्युटर र क्वान्टम कम्प्युटिङ - नयाँ buzzword, जुन हाम्रो जानकारी ठाउँमा थपिएको थियो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेसिन शिक्षा र अन्य उच्च-टेक सर्तहरू। एकै समयमा, मैले कहिल्यै पनि इन्टरनेटमा सामग्री फेला पार्न सकेको थिइन जसले मेरो टाउकोमा पज्जललाई सँगै राख्छ। "क्वान्टम कम्प्युटरले कसरी काम गर्छ". Да, есть много прекрасных работ, в том числе и на хабре (см. स्रोतहरूको सूची), टिप्पणीहरू, जसमा सामान्यतया मामला हो, अझ बढी जानकारीमूलक र उपयोगी छन्, तर मेरो टाउकोमा चित्र, तिनीहरूले भने, थपिएन।
А недавно ко мне подошли коллеги и спросили “Ты понимаешь как работает квантовый компьютер? Можешь нам рассказать?” И тут я понял, что проблема со складыванием в голове целостной картинки есть не только у меня.
नतिजाको रूपमा, क्वान्टम कम्प्यूटरको बारेमा जानकारी एक सुसंगत तर्क सर्किटमा कम्पाइल गर्ने प्रयास गरियो जसमा आधारभूत स्तर, गणित र क्वान्टम संसारको संरचनामा गहिरो विसर्जन बिनाक्वान्टम कम्प्युटर भनेको के हो, यसले कुन सिद्धान्तमा काम गर्छ, र यसलाई सिर्जना गर्दा र सञ्चालन गर्दा वैज्ञानिकहरूले के-कस्ता समस्याहरू सामना गर्छन् भन्ने व्याख्या गरिएको थियो।
लेखक क्वान्टम कम्प्युटिङ मा एक विशेषज्ञ छैन, र लेखको लक्षित दर्शकहरू समान आईटी व्यक्तिहरू हुन्, क्वान्टम विशेषज्ञहरू होइनन्, जो आफ्नो टाउकोमा "कसरी क्वान्टम कम्प्यूटरले काम गर्दछ" भन्ने चित्र सँगै राख्न चाहन्छन्। यस कारणले गर्दा, लेखमा धेरै अवधारणाहरू "आधारभूत" स्तरमा क्वान्टम प्रविधिहरू राम्रोसँग बुझ्नको लागि जानाजानी सरलीकृत गरिएको छ, तर बिना। जानकारी सामग्री र पर्याप्तता को हानि संग एक धेरै बलियो सरलीकरण.
केही ठाउँमा लेखले अन्य स्रोतहरूबाट सामग्री प्रयोग गरेको छ, जसको सूची लेखको अन्त्यमा दिइएको छ। जहाँ सम्भव छ, मूल पाठ, तालिका वा चित्रमा प्रत्यक्ष लिङ्कहरू र संकेतहरू सम्मिलित छन्। यदि मैले कतै केहि (वा कसैलाई) बिर्सें भने, लेख्नुहोस् र म यसलाई सच्याउनेछु।
यस अध्यायमा, हामी छोटकरीमा क्वान्टम युग कसरी सुरु भयो, क्वान्टम कम्प्युटरको विचारको उत्प्रेरक कारण के थियो, वर्तमानमा यस क्षेत्रमा को (कुन देश र निगमहरू) अग्रणी खेलाडीहरू छन्, र संक्षिप्त रूपमा कुरा गर्नेछौं। क्वान्टम कम्प्युटिङ को विकास को मुख्य दिशाहरु को बारे मा।
क्वान्टम युगको सुरुवात बिन्दु 1900 मानिन्छ, जब एम. प्लांकले पहिलो पटक अगाडि राखेका थिए। परिकल्पना त्यो ऊर्जा उत्सर्जित र अवशोषित हुन्छ लगातार होइन, तर अलग मात्रा (भाग) मा। यो विचार उस समयका धेरै उत्कृष्ट वैज्ञानिकहरू - बोहर, आइन्स्टाइन, हाइजेनबर्ग, श्रोडिंगर द्वारा उठाइयो र विकसित गरिएको थियो, जसले अन्ततः यस्तो विज्ञानको सिर्जना र विकासको नेतृत्व गर्यो। क्वान्टम भौतिकी। त्यहाँ एक विज्ञान को रूप मा क्वान्टम भौतिकी को गठन को बारे मा इन्टरनेट मा धेरै राम्रो सामग्रीहरु छन्; यस लेखमा हामी यस बारे विस्तृत रूपमा विचार गर्दैनौं, तर हामी नयाँ क्वान्टम युगमा प्रवेश गर्दा मिति संकेत गर्न आवश्यक थियो।
क्वान्टम फिजिक्सले हाम्रो दैनिक जीवनमा धेरै आविष्कार र प्रविधिहरू ल्याएको छ, जसको बिना हाम्रो वरपरको संसारको कल्पना गर्न गाह्रो छ। उदाहरणका लागि, लेजर, जुन अहिले जताततै प्रयोग गरिन्छ, घरेलु उपकरणहरू (लेजर स्तरहरू, आदि) देखि उच्च-प्रविधि प्रणालीहरू (दृष्टि सुधारका लागि लेजरहरू, नमस्कार। meklon ). Логично было бы предположить, что рано или поздно кто-то выдвинет идею о том, что почему бы не использовать квантовые системы для вычислений. И вот в 1980 году это случилось.
विकिपिडियाले संकेत गर्दछ कि क्वान्टम कम्प्युटिङको पहिलो विचार 1980 मा हाम्रा वैज्ञानिक युरी मनिन द्वारा व्यक्त गरिएको थियो। तर तिनीहरूले वास्तवमा 1981 मा मात्र यसको बारेमा कुरा गर्न थाले, जब प्रसिद्ध आर. फेनम्यान MIT मा आयोजित पहिलो कम्प्युटेशनल फिजिक्स सम्मेलन मा कुराकानी, यो एक कुशल तरिका मा एक शास्त्रीय कम्प्युटर मा एक क्वान्टम प्रणाली को विकास को नक्कल गर्न असम्भव छ कि नोट गरियो। उनले प्रारम्भिक मोडेल प्रस्ताव गरे क्वान्टम कम्प्युटर, जसले यस्तो मोडलिङ गर्न सक्षम हुनेछ।
तपाईले देख्न सक्नुहुन्छ, 17 वर्ष (1981 देखि 1998 सम्म) विचारको क्षण देखि 2 qubits संग कम्प्युटर मा यसको पहिलो कार्यान्वयन सम्म, र 21 वर्ष (1998 देखि 2019 सम्म) qubits को संख्या बढेर 53 सम्म। शोरको एल्गोरिथ्मको नतिजा सुधार गर्न ११ वर्ष (२००१ देखि २०१२ सम्म) लाग्यो (हामी यसलाई थप विस्तारमा हेर्नेछौं) नम्बर १५ देखि २१ सम्म। साथै, तीन वर्षअघि मात्रै हामी बिन्दुमा आएका थियौं। फेनम्यानले बोलेको कुरालाई कार्यान्वयन गर्दै, र सबैभन्दा सरल भौतिक प्रणालीहरू मोडेल गर्न सिक्नुहोस्।
क्वान्टम कम्प्युटिङको विकास सुस्त छ। वैज्ञानिकहरू र इन्जिनियरहरूले धेरै कठिन कार्यहरूको सामना गरिरहेका छन्, क्वान्टम अवस्थाहरू धेरै अल्पकालीन र कमजोर हुन्छन्, र तिनीहरूलाई गणना गर्न पर्याप्त लामो समयसम्म जोगाउनको लागि, तिनीहरूले लाखौं डलरको लागि सार्कोफ्यागी निर्माण गर्नुपर्छ, जसमा तापक्रम कायम राखिन्छ। पूर्ण शून्य भन्दा माथि, र जो बाह्य प्रभावहरूबाट अधिकतम रूपमा सुरक्षित छन्। अर्को हामी यी कार्यहरू र समस्याहरूको बारेमा थप विस्तारमा कुरा गर्नेछौं।
सबै प्राविधिक रूपमा सफल देशहरू हाल सक्रिय रूपमा क्वान्टम प्रविधिहरू विकास गरिरहेका छन्। यस अनुसन्धानमा ठूलो रकम लगानी भइरहेको छ, र क्वान्टम टेक्नोलोजीहरूलाई समर्थन गर्न विशेष कार्यक्रमहरू सिर्जना भइरहेका छन्।
क्वान्टम दौडमा राज्य मात्र होइन, निजी कम्पनीहरू पनि सहभागी छन् । कुल मिलाएर, गुगल, आईबीएम, इन्टेल र माइक्रोसफ्टले हालै क्वान्टम कम्प्युटरको विकासमा करिब ०.५ बिलियन डलर लगानी गरेका छन् र ठूला प्रयोगशाला र अनुसन्धान केन्द्रहरू सिर्जना गरेका छन्।
Habré र इन्टरनेटमा धेरै लेखहरू छन्, उदाहरणका लागि, हेर, हेर и हेर, जसमा विभिन्न देशहरूमा क्वान्टम टेक्नोलोजीहरूको विकासको साथ मामिलाहरूको वर्तमान अवस्थालाई थप विवरणमा जाँच गरिन्छ। अहिले हाम्रो लागि मुख्य कुरा यो हो कि सबै अग्रणी प्राविधिक रूपमा विकसित देशहरू र खेलाडीहरूले यस दिशामा अनुसन्धानमा ठूलो मात्रामा पैसा लगानी गरिरहेका छन्, जसले वर्तमान प्राविधिक गतिरोधबाट बाहिर निस्कने आशा दिन्छ।
На текущий момент (могу ошибаться, поправьте) основные усилия (и более-менее значимые результаты) у всех ведущих игроков сосредоточены на двух направлениях:
विशेष क्वान्टम कम्प्युटरहरू, जसको उद्देश्य एक विशेष विशेष समस्या समाधान गर्ने हो, उदाहरण को लागी, एक अनुकूलन समस्या। उत्पादनको उदाहरण D-Wave क्वान्टम कम्प्युटरहरू हो।
विश्वव्यापी क्वान्टम कम्प्युटरहरू - जो स्वेच्छाचारी क्वान्टम एल्गोरिदमहरू (शोर, ग्रोभर, आदि) लागू गर्न सक्षम छन्। IBM, Google बाट कार्यान्वयन।
विकासका अन्य भेक्टरहरू जुन क्वान्टम भौतिकीले हामीलाई दिन्छ, जस्तै:
यस खण्डबाट बुझ्नको लागि सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा यो हो
क्वान्टम कम्प्युटर (सामान्य रूपमा विपरीत) जानकारी वाहकको रूपमा प्रयोग गर्दछ क्वान्टम वस्तुहरू, र गणनाहरू पूरा गर्न, क्वान्टम वस्तुहरू जडान हुनुपर्छ क्वान्टम प्रणाली.
क्वान्टम वस्तु के हो?
क्वान्टम वस्तु - माइक्रोवर्ल्ड (क्वान्टम संसार) को एक वस्तु जसले क्वान्टम गुणहरू प्रदर्शन गर्दछ:
दुई सीमा स्तरहरु संग एक परिभाषित राज्य छ
मापन को क्षण सम्म यसको राज्य को एक superposition मा छ
क्वान्टम प्रणालीहरू सिर्जना गर्न अन्य वस्तुहरूसँग आफूलाई फँस्छ
नो-क्लोनिङ प्रमेयलाई सन्तुष्ट पार्छ (वस्तुको अवस्था प्रतिलिपि गर्न सकिँदैन)
प्रत्येक सम्पत्तिलाई थप विवरणमा हेरौं:
दुई सीमा स्तरहरू (अन्त राज्य) भएको परिभाषित राज्य छ
एक क्लासिक वास्तविक संसार उदाहरण एक सिक्का हो। यसको "साइड" अवस्था छ, जसले दुई सीमा स्तरहरू लिन्छ - "हेड" र "पुच्छर"।
मापन को क्षण सम्म यसको राज्य को एक superposition मा छ
तिनीहरूले एउटा सिक्का हाले, त्यो उड्यो र घुम्यो। जब यो घुमिरहेको छ, यो भन्न असम्भव छ कि कुन सीमा स्तरहरूमा यसको "साइड" अवस्था अवस्थित छ। तर जसरी हामीले यसलाई स्ल्याम गर्छौं र नतिजालाई हेर्छौं, राज्यहरूको सुपरपोजिसन तुरुन्तै दुई सीमाना राज्यहरू - "हेड्स" र "टेल्स" मध्ये एउटामा टुक्रिन्छ। हाम्रो मामला मा एक सिक्का थप्पड एक मापन हो।
क्वान्टम प्रणालीहरू सिर्जना गर्न अन्य वस्तुहरूसँग आफूलाई फँस्छ
यो एक सिक्का संग गाह्रो छ, तर प्रयास गरौं। कल्पना गर्नुहोस् कि हामीले तीनवटा सिक्का फ्याँक्यौं ताकि तिनीहरू एकअर्कामा टाँसिएर घुम्छन्, यो सिक्कासँग जुगल गरिरहेको छ। समयको प्रत्येक क्षणमा, तिनीहरूमध्ये प्रत्येक राज्यको सुपरपोजिसनमा मात्र होइन, तर यी राज्यहरूले एकअर्कालाई प्रभाव पार्छन् (सिक्का टकराउँछन्)।
नो-क्लोनिङ प्रमेयलाई सन्तुष्ट पार्छ (वस्तुको अवस्था प्रतिलिपि गर्न सकिँदैन)
जब सिक्काहरू उडिरहेका छन् र घुमिरहेका छन्, त्यहाँ कुनै पनि सिक्काको कताई अवस्थाको प्रतिलिपि बनाउन सक्ने कुनै तरिका छैन, प्रणालीबाट अलग। प्रणाली आफै भित्र बस्छ र बाहिरी संसारमा कुनै पनि जानकारी जारी गर्न धेरै ईर्ष्यालु छ।
अवधारणा आफै बारे केही थप शब्दहरू "सुपरपोजिसनहरू"लगभग सबै लेखहरूमा सुपरपोजिसनको रूपमा व्याख्या गरिएको छ "एकै समयमा सबै राज्यहरूमा छ", जुन निस्सन्देह, सत्य हो, तर कहिलेकाहीं अनावश्यक रूपमा भ्रमित हुन्छ। राज्यहरूको एक सुपरपोजिसनलाई यो तथ्यको रूपमा पनि कल्पना गर्न सकिन्छ कि समयको प्रत्येक क्षणमा क्वान्टम वस्तुले त्यहाँ यसको प्रत्येक सीमा स्तरहरूमा पतन हुने निश्चित सम्भावनाहरू छन्, र योगमा यी सम्भावनाहरू स्वाभाविक रूपमा 1 बराबर छन्।। पछि, क्यूबिटलाई विचार गर्दा, हामी यसमा थप विवरणमा विचार गर्नेछौं।
सिक्काका लागि, यो कल्पना गर्न सकिन्छ - प्रारम्भिक गति, टसको कोण, सिक्का उडिरहेको वातावरणको अवस्था, प्रत्येक क्षणमा "हेड" वा "पुच्छर" प्राप्त गर्ने सम्भावना फरक हुन्छ। र, पहिले उल्लेख गरिएझैं, यस्तो उडिरहेको सिक्काको अवस्था "एकै समयमा यसको सबै सीमा राज्यहरूमा भएको, तर तिनीहरूको कार्यान्वयनको विभिन्न सम्भावनाहरूसँग" को रूपमा कल्पना गर्न सकिन्छ।
कुनै पनि वस्तु जसको लागि माथिको गुणहरू भेटिन्छन् र जसलाई हामीले सिर्जना गर्न र नियन्त्रण गर्न सक्छौं क्वान्टम कम्प्युटरमा सूचना वाहकको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
अलि अगाडि हामी क्वान्टम वस्तुहरूको रूपमा qubits को भौतिक कार्यान्वयनको साथ हालको अवस्थाको बारेमा कुरा गर्नेछौं, र वैज्ञानिकहरूले अहिले यो क्षमतामा के प्रयोग गरिरहेका छन्।
त्यसोभए तेस्रो गुणले क्वान्टम प्रणालीहरू सिर्जना गर्न क्वान्टम वस्तुहरू अलमल हुन सक्छ भनेर बताउँछ। क्वान्टम प्रणाली के हो?
क्वान्टम प्रणाली - निम्न गुणहरु संग उलझन क्वान्टम वस्तुहरु को एक प्रणाली:
क्वान्टम प्रणाली वस्तुहरूको सबै सम्भावित अवस्थाहरूको सुपरपोजिसनमा हुन्छ जसमा यसले समावेश गर्दछ
मापनको क्षण सम्म प्रणालीको अवस्था थाहा पाउन असम्भव छ
मापनको क्षणमा, प्रणालीले यसको सीमा राज्यहरूको सम्भावित संस्करणहरू मध्ये एक लागू गर्दछ
(र, अलि अगाडि हेर्दै)
क्वान्टम कार्यक्रमहरूको लागि सहयोग:
क्वान्टम प्रोग्राममा इनपुटमा प्रणालीको दिइएको अवस्था, भित्रको सुपरपोजिसन, आउटपुटमा सुपरपोजिसन हुन्छ।
मापन पछि कार्यक्रमको आउटपुटमा हामीसँग प्रणालीको सम्भावित अन्तिम अवस्थाहरू मध्ये एकको सम्भावित कार्यान्वयन हुन्छ (प्लस सम्भावित त्रुटिहरू)
कुनै पनि क्वान्टम प्रोग्राममा चिम्नी आर्किटेक्चर हुन्छ (इनपुट -> आउटपुट। त्यहाँ कुनै लूपहरू छैनन्, तपाइँ प्रक्रियाको बीचमा प्रणालीको अवस्था देख्न सक्नुहुन्न।)
अब एक परम्परागत कम्प्युटर र एक क्वान्टम एक तुलना गरौं।
नियमित कम्प्युटर
क्वान्टम कम्प्युटर
तर्क
0 / 1
`a|0> + b|1>, a^2+b^2=1`
भौतिकी
अर्धचालक ट्रान्जिस्टर
क्वान्टम वस्तु
सूचना वाहक
भोल्टेज स्तरहरू
ध्रुवीकरण, स्पिन,…
सञ्चालनहरू
होइन, AND, OR, XOR माथि बिट्स
भल्भ: CNOT, Hadamard,…
सम्बन्ध
अर्धचालक चिप
एकअर्कासँग भ्रम
एल्गोरिदम
मानक (ह्विप हेर्नुहोस्)
विशेष (किनारा, ग्रोवर)
सिद्धान्त
डिजिटल, निर्धारणवादी
एनालॉग, सम्भाव्यता
तर्क स्तर
नियमित कम्प्युटरमा यो अलि हो। मार्फत र मार्फत हामीलाई राम्रोसँग परिचित छ नियतात्मक बिट. Может принимать значения либо 0 либо 1. Он прекрасно справляется с ролью तार्किक एकाइ नियमित कम्प्युटरको लागि, तर राज्य वर्णन गर्नको लागि पूर्ण रूपमा अनुपयुक्त छ क्वान्टम वस्तु, जुन, हामीले पहिले नै भनेझैं, जंगली मा स्थित छतिनीहरूको सीमा राज्यहरूको सुपरपोजिसनहरू.
यो उनीहरुले लिएर आएका हुन् qubit। यसको सीमा राज्यहरूमा यसले ० र १ जस्तै राज्यहरू महसुस गर्दछ |0> र |1>र सुपरपोजिसनमा प्रतिनिधित्व गर्दछ вероятностное распределение над своими граничными состояниями|0> и |1>:
a|0> + b|1>, такое, что a^2+b^2=1
a र b प्रतिनिधित्व गर्दछ सम्भाव्यता आयाम, र तिनीहरूको मोड्युलका वर्गहरू सीमा राज्यहरूको ठ्याक्कै त्यस्ता मानहरू प्राप्त गर्ने वास्तविक सम्भावनाहरू हुन्। |0> и |1>, यदि तपाइँ अहिले मापनको साथ qubit लाई पतन गर्नुहुन्छ।
भौतिक तह
विकासको वर्तमान प्राविधिक स्तरमा, परम्परागत कम्प्युटरको लागि बिटको भौतिक कार्यान्वयन हो अर्धचालक ट्रान्जिस्टरक्वान्टमको लागि, हामीले पहिले नै भनेका छौं, कुनै पनि क्वान्टम वस्तु। अर्को खण्डमा हामी हाल qubits को लागि भौतिक मिडिया को रूप मा प्रयोग गरिन्छ को बारे मा कुरा गर्नेछ।
भण्डारण माध्यम
नियमित कम्प्युटरको लागि यो हो बिजुली - भोल्टेज स्तर, वर्तमान को उपस्थिति वा अनुपस्थिति, आदि, क्वांटम को लागी - समान क्वान्टम वस्तुको अवस्था (ध्रुवीकरणको दिशा, स्पिन, आदि), जुन सुपरपोजिसनको अवस्थामा हुन सक्छ।
सञ्चालनहरू
नियमित कम्प्युटरमा तर्क सर्किटहरू लागू गर्न, हामी प्रख्यात प्रयोग गर्छौं तार्किक कार्यहरू, qubits मा अपरेशन को लागी यो एक पूर्ण फरक प्रणाली संग आउन आवश्यक थियो, भनिन्छ क्वान्टम गेट्स। गेटहरू एकल-क्विट वा डबल-क्विट हुन सक्छन्, कति क्विटहरू रूपान्तरण भइरहेका छन् भन्ने आधारमा।
क्वान्टम गेट्सका उदाहरणहरू:
एउटा अवधारणा छ विश्वव्यापी वाल्व सेट, जुन कुनै पनि क्वान्टम गणना गर्न पर्याप्त हुन्छ। उदाहरण को लागी, एक सार्वभौमिक सेट मा Hadamard गेट, एक चरण शिफ्ट गेट, एक CNOT गेट, र एक π⁄8 गेट शामिल छ। तिनीहरूको मद्दतले, तपाईंले qubits को एक मनमानी सेटमा कुनै पनि क्वान्टम गणना गर्न सक्नुहुन्छ।
यस लेखमा हामी क्वान्टम गेटहरूको प्रणालीमा विस्तृत रूपमा बस्ने छैनौं; तपाईं तिनीहरूको बारेमा र qubits मा तार्किक अपरेशनहरू थप पढ्न सक्नुहुन्छ, उदाहरणका लागि, ठीक छ. Главное, что надо запомнить:
क्वान्टम वस्तुहरूमा सञ्चालन गर्न नयाँ तार्किक अपरेटरहरू (क्वान्टम गेट्स) को निर्माण आवश्यक छ।
Квантовые вентили бывают однокубитные и двухкубитные
त्यहाँ गेटहरूको विश्वव्यापी सेटहरू छन् जुन कुनै पनि क्वान्टम गणना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ
सम्बन्ध
एउटा ट्रान्जिस्टर हाम्रो लागि पूर्णतया बेकार छ; गणना गर्नको लागि हामीले धेरै ट्रान्जिस्टरहरू एकअर्कासँग जोड्न आवश्यक छ, त्यो हो, लाखौं ट्रान्जिस्टरहरूबाट एक सेमीकन्डक्टर चिप सिर्जना गर्नुहोस् जसमा तार्किक सर्किटहरू निर्माण गर्न सकिन्छ, ALU र, अन्ततः, यसको क्लासिक रूप मा एक आधुनिक प्रोसेसर प्राप्त गर्नुहोस्।
एउटा क्विट पनि हाम्रो लागि पूर्ण रूपमा बेकार छ (राम्रो, यदि केवल शैक्षिक सर्तहरूमा),
чтобы производить вычисления нам нужна система кубитов (квантовых объектов)
जुन, हामीले पहिले नै भनेझैं, एकअर्कासँग qubits entangling द्वारा सिर्जना गरिएको छ ताकि तिनीहरूको अवस्थाहरूमा परिवर्तनहरू समन्वयात्मक रूपमा हुन्छन्।
एल्गोरिदम
मानवताले आज सम्म जम्मा गरेको मानक एल्गोरिदमहरू क्वान्टम कम्प्युटरमा कार्यान्वयनको लागि पूर्ण रूपमा अनुपयुक्त छन्। हो, सामान्यतया त्यहाँ कुनै आवश्यकता छैन। क्विटहरूमा गेट तर्कमा आधारित क्वान्टम कम्प्युटरहरूलाई पूर्ण रूपमा फरक एल्गोरिदमहरू, क्वान्टम एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्न आवश्यक छ। सबैभन्दा प्रसिद्ध क्वान्टम एल्गोरिदम मध्ये, तीन अलग गर्न सकिन्छ:
र सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण भिन्नता अपरेटिङ सिद्धान्त हो। मानक कम्प्युटरको लागि यो हो डिजिटल, कडाई निर्धारक सिद्धान्त, यस तथ्यमा आधारित छ कि यदि हामीले प्रणालीको केही प्रारम्भिक अवस्था सेट गर्यौं र यसलाई दिइएको एल्गोरिथ्म मार्फत पास गर्यौं, तब गणनाको नतिजा उस्तै हुनेछ, हामीले यो गणना जति नै पटक चलायौं। वास्तवमा, यो व्यवहार ठ्याक्कै हामी कम्प्युटरबाट अपेक्षा गर्छौं।
क्वान्टम कम्प्युटर चल्छ एनालॉग, सम्भाव्य सिद्धान्त। दिइएको प्रारम्भिक अवस्थामा दिइएको एल्गोरिदमको परिणाम हो सम्भाव्यता वितरणबाट नमूना एल्गोरिदमको अन्तिम कार्यान्वयन र सम्भावित त्रुटिहरू।
क्वान्टम कम्प्युटिङको यो सम्भावित प्रकृति क्वान्टम संसारको धेरै सम्भावित सारको कारण हो। "भगवानले ब्रह्माण्डसँग पासा खेल्नुहुन्न।"पुरानो आइन्स्टाइनले भने, तर अहिलेसम्म भएका सबै प्रयोग र अवलोकनहरूले (वर्तमान वैज्ञानिक प्रतिमानमा) यसको विपरीत पुष्टि गर्दछ।
हामीले पहिले नै भनेझैं, एक qubit लाई क्वान्टम वस्तु द्वारा प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ, अर्थात्, माथि वर्णन गरिएको क्वान्टम गुणहरू लागू गर्ने भौतिक वस्तु। अर्थात्, मोटे रूपमा भन्नुपर्दा, कुनै पनि भौतिक वस्तु जसमा दुई अवस्थाहरू छन् र यी दुई अवस्थाहरू सुपरपोजिसनको अवस्थामा छन्, क्वान्टम कम्प्युटर निर्माण गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
"यदि हामीले एटमलाई दुई फरक स्तरहरूमा राख्न सक्छौं र तिनीहरूलाई नियन्त्रण गर्न सक्छौं भने, तपाइँसँग एक क्विट छ। यदि हामी यो आयन संग गर्न सक्छौं, यो एक qubit हो। हालको कुरा पनि त्यस्तै हो । यदि हामीले यसलाई घडीको दिशामा र घडीको उल्टो दिशामा एकै समयमा चलायौं भने, तपाइँसँग क्विट हुन्छ।"(सी)
छन् अद्भुत टिप्पणी к लेख, जसमा qubit को भौतिक कार्यान्वयनको हालको विविधतालाई थप विवरणमा विचार गरिन्छ, हामी केवल सबैभन्दा प्रसिद्ध र सामान्य सूचीबद्ध गर्नेछौं:
यी सबै विविधता मध्ये, सबैभन्दा विकसित qubits प्राप्त गर्ने पहिलो विधि हो, आधारित सुपरकन्डक्टरहरू. गुगल, आईबीएम, Intel र अन्य प्रमुख खेलाडीहरूले यसलाई आफ्नो प्रणाली निर्माण गर्न प्रयोग गर्छन्।
त्यसोभए, कल्पना गर्नुहोस् कि हामीसँग निम्न कार्य छ:
त्यहाँ तीन व्यक्तिहरूको समूह छ: (ए) एन्ड्रे, (बी) ओलोद्या र (सी) एरेझा। त्यहाँ दुईवटा ट्याक्सी छन् (० र १).
यो पनि थाहा छ कि:
(A) Andrey, (B) olodya साथीहरू हुन्
(ए) एन्ड्रे, (सी) इरेजा शत्रु हुन्
(ख) ओलोद्य र (ग) इरेजा शत्रु हुन्
कार्य: मानिसहरूलाई ट्याक्सीमा राख्नुहोस् ताकि अधिकतम (साथीहरू) и न्यूनतम (शत्रुहरू)
रेटिंग: L = (मित्रहरूको संख्या) - (शत्रुहरूको संख्या) प्रत्येक आवास विकल्प को लागी
महत्त्वपूर्ण: मानौं कि त्यहाँ कुनै हेरिस्टिक्स छैन, त्यहाँ कुनै इष्टतम समाधान छैन। यस अवस्थामा, समस्या मात्र विकल्प को पूर्ण खोज द्वारा हल गर्न सकिन्छ।
नियमित कम्प्युटरमा समाधान
नियमित (सुपर) कम्प्युटर (वा क्लस्टर) मा यो समस्या कसरी समाधान गर्ने - यो स्पष्ट छ तपाईंले सबै सम्भावित विकल्पहरू मार्फत लुप गर्न आवश्यक छ। यदि हामीसँग मल्टिप्रोसेसर प्रणाली छ भने, हामी धेरै प्रोसेसरहरूमा समाधानहरूको गणनालाई समानान्तर गर्न सक्छौं र परिणामहरू सङ्कलन गर्न सक्छौं।
हामीसँग २ सम्भावित आवास विकल्पहरू छन् (ट्याक्सी ० र ट्याक्सी १) र ३ जना। समाधान ठाउँ १० ^ १ = १०। तपाईं क्याल्कुलेटर प्रयोग गरेर 8 विकल्पहरू मार्फत जान सक्नुहुन्छ, यो कुनै समस्या होइन। अब समस्यालाई जटिल बनाऔं - हामीसँग २० जना र दुई बसहरू छन्, समाधान गर्ने ठाउँ 2^20 = 1। केहि पनि जटिल छैन। 2.5 गुणाले मानिसहरूको संख्या बढाउनुहोस् - 50 जना र दुई ट्रेनहरू लिनुहोस्, समाधान ठाउँ अब छ 2^50 = 1.12 x 10^15। एक साधारण (सुपर) कम्प्युटर पहिले नै गम्भीर समस्या हुन थालेको छ। 2 गुणाले जनसङ्ख्या बढाऔं, 100 जना पहिले नै दिनेछन् X० x १० ^ सम्भावित विकल्प।
Все, за разумное время эту задачу не посчитать.
सुपर कम्प्युटर जडान गर्दै
हालको सबैभन्दा शक्तिशाली कम्प्युटरको नम्बर १ हो Top500, यो शिखर सम्मेलन, उत्पादकता 122 Pflops। मानौं कि हामीलाई एउटा विकल्प गणना गर्न 100 अपरेशनहरू चाहिन्छ, त्यसपछि 100 व्यक्तिहरूको लागि समस्या समाधान गर्न हामीलाई आवश्यक हुनेछ:
(१.२ x १०^३० 100) / 122×10^15 / (606024५) = 3 x 10^37 वर्ष।
हामी देख्न सक्छौं प्रारम्भिक डेटाको आयाम बढ्दै जाँदा, समाधान ठाउँ शक्ति कानून अनुसार बढ्छ, सामान्य अवस्थामा, N बिटहरूका लागि हामीसँग 2^N सम्भावित समाधान विकल्पहरू छन्, जुन अपेक्षाकृत सानो N (100) को लागि हामीलाई अगणित (हालको प्राविधिक स्तरमा) समाधान ठाउँ दिन्छ।
त्यहाँ कुनै विकल्प छ? तपाईंले अनुमान गरेको हुन सक्छ, हो, त्यहाँ छ।
तर हामी कसरी र किन क्वान्टम कम्प्युटरहरूले प्रभावकारी रूपमा यस्ता समस्याहरू समाधान गर्न सक्छन् भन्ने कुरामा जानु अघि, तिनीहरू के हुन् भनेर पुन: प्राप्त गर्न एक क्षण लिनुहोस्। सम्भाव्यता वितरण। चिन्ता नगर्नुहोस्, यो एक समीक्षा लेख हो, यहाँ कुनै पनि कठिन गणित हुनेछैन, हामी एक झोला र बल संग क्लासिक उदाहरण बनाउँछौं।
केवल एक सानो संयोजन, सम्भाव्यता सिद्धान्त र एक अजीब प्रयोगकर्ता
एउटा झोला लिएर त्यसमा राखौं 1000 सेतो र 1000 कालो बलहरू। हामी एक प्रयोग सञ्चालन गर्नेछौं - बल बाहिर निकाल्नुहोस्, रङ लेख्नुहोस्, बललाई झोलामा फर्काउनुहोस् र झोलामा बलहरू मिलाउनुहोस्।
प्रयोग 10 पटक गरिएको थियो, 10 कालो बल निकाले। हुनसक्छ? एकदम। के यो नमूनाले हामीलाई झोलामा साँचो वितरणको कुनै उचित विचार दिन्छ? स्पष्ट रूपमा छैन। के गर्न आवश्यक छ - सही, pप्रयोगलाई लाखौं पटक दोहोर्याउनुहोस् र कालो र सेतो बलहरूको फ्रिक्वेन्सीहरू गणना गर्नुहोस्। हामी पाउँछौं, उदाहरणका लागि 49.95% कालो र 50.05% सेतो। यस अवस्थामा, वितरणको संरचना जसबाट हामीले नमूना (एउटा बल निकाल्नुहोस्) पहिले नै कम वा कम स्पष्ट छ।
मुख्य कुरा यो बुझ्नु हो प्रयोग आफैमा एक सम्भावित प्रकृति छ, एउटा नमूना (बल) संग हामी वितरण को वास्तविक संरचना थाहा छैन, हामीले धेरै पटक प्रयोग दोहोर्याउनु पर्छ र परिणाम औसत।
Добавим в наш мешок 10 красных и 10 зеленых шаров (त्रुटिहरू)। प्रयोग 10 पटक दोहोर्याउनुहोस्। IN5 रातो र 5 हरियो निकालियो। हुनसक्छ? हो। हामी वास्तविक वितरण बारे केहि भन्न सक्छौं - छैन। के गर्न आवश्यक छ - राम्रो, तपाईं बुझ्नुहुन्छ।
सम्भाव्यता वितरणको संरचनाको समझ प्राप्त गर्न, यो वितरणबाट बारम्बार व्यक्तिगत नतिजाहरू नमूना र परिणामहरू औसत गर्न आवश्यक छ।
सिद्धान्तलाई व्यवहारसँग जोड्ने
अब कालो र सेतो बलहरूको सट्टा, बिलियर्ड बलहरू लिनुहोस् र तिनीहरूलाई झोलामा राख्नुहोस् नम्बर 1000 संग 2 बल, 1000 नम्बर संग 7 र अन्य संख्या संग 10 बल। एउटा प्रयोगकर्ताको कल्पना गरौं जसले सरल कार्यहरूमा तालिम लिन्छ (बल निकाल्नुहोस्, नम्बर लेख्नुहोस्, बललाई झोलामा फिर्ता राख्नुहोस्, झोलामा बलहरू मिलाउनुहोस्) र उसले यो 150 माइक्रोसेकेन्डमा गर्छ। ठीक छ, गतिमा यस्तो प्रयोगकर्ता (औषधि विज्ञापन होइन !!!) त्यसपछि 150 सेकेन्डमा उसले हाम्रो प्रयोग 1 मिलियन पटक प्रदर्शन गर्न सक्षम हुनेछ र हामीलाई औसत परिणामहरू प्रदान गर्नुहोस्।
तिनीहरूले प्रयोगकर्तालाई तल बसाए, उसलाई एउटा झोला दिए, फर्किए, 150 सेकेन्ड पर्खिए र प्राप्त गरे:
नम्बर 2 - 49.5%, नम्बर 7 - 49.5%, बाँकी संख्याहरू जम्मा - 1%।
हो त्यो सहि हो, हाम्रो झोला एल्गोरिदम भएको क्वान्टम कम्प्युटर हो जसले हाम्रो समस्या समाधान गर्छ, र बलहरू सम्भावित समाधानहरू हुन्। किनकि त्यहाँ दुईवटा सही समाधानहरू छन् क्वान्टम कम्प्यूटरले हामीलाई यी मध्ये कुनै पनि सम्भावित समाधानहरू बराबर सम्भावना र 0.5% (10/2000) त्रुटिहरू दिनेछ।, जसको बारेमा हामी पछि कुरा गर्नेछौं।
क्वान्टम कम्प्युटरको नतिजा प्राप्त गर्न, तपाईंले एउटै इनपुट डेटा सेटमा क्वान्टम एल्गोरिदम धेरै पटक चलाउनु पर्छ र नतिजाको औसत गर्नुहोस्।
क्वान्टम कम्प्युटरको स्केलेबिलिटी
अब कल्पना गर्नुहोस् कि 100 जना सम्मिलित कार्यको लागि (समाधान स्पेस 2^100 हामीलाई यो याद छ), त्यहाँ दुईवटा मात्र सही निर्णयहरू छन्। त्यसोभए, यदि हामीले 100 qubits लियौं र यी qubits मा हाम्रो उद्देश्य प्रकार्य (L, माथि हेर्नुहोस्) गणना गर्ने एल्गोरिदम लेख्यौं, तब हामीले एउटा झोला पाउनेछौं जसमा पहिलो सही उत्तरको संख्या सहित 1000 बलहरू हुनेछन्, 1000 सँग। दोस्रो सही उत्तरको संख्या र अन्य संख्याहरू सहित 10 बलहरू। र सोही 150 सेकेन्ड भित्र हाम्रो प्रयोगकर्ताले हामीलाई सही उत्तरहरूको सम्भाव्यता वितरणको अनुमान दिनेछ।.
क्वान्टम एल्गोरिदमको कार्यान्वयन समय (केही अनुमानहरू सहित) लाई समाधान स्पेस (1^N) को आयामको सन्दर्भमा स्थिर O(2) मान्न सकिन्छ।
र यो ठ्याक्कै क्वान्टम कम्प्युटरको गुण हो - रनटाइम स्थिरता बढ्दो शक्तिको सम्बन्धमा कानूनको जटिलता समाधान ठाउँको प्रमुख हो।
Qubit र समानान्तर संसारहरू
यो कसरी हुन्छ? कुन कुराले क्वान्टम कम्प्युटरलाई यति छिटो गणना गर्न अनुमति दिन्छ? यो सबै qubit को क्वांटम प्रकृति को बारे मा छ।
हेर्नुहोस्, हामीले भनेका थियौं कि qubit एक क्वान्टम वस्तु जस्तै हो अवलोकन गर्दा यसको दुई राज्य मध्ये एक महसुस गर्छ, तर "जंगली प्रकृति" मा यो छ राज्यहरूको सुपरपोजिसन, त्यो हो, यो एकै साथ यसको सीमा राज्यहरु दुवै मा छ (केही सम्भावना संग)।
लिनुहोस् (A) ंद्रेया र यसको अवस्था (कुन वाहनमा यो छ - ० वा १) लाई क्यूबिटको रूपमा कल्पना गर्नुहोस्। त्यसपछि हामीसँग छ (क्वान्टम स्पेसमा) दुई समानान्तर संसार, एक मा (A) ट्याक्सी ० मा बस्छ, अर्को संसारमा - ट्याक्सी १ मा। एकै समयमा दुईवटा ट्याक्सीमा, तर अवलोकनको क्रममा ती प्रत्येकमा फेला पार्ने केही सम्भावनाको साथ।
लिनुहोस् (B) युवा र यसको अवस्थालाई qubit को रूपमा पनि कल्पना गरौं। अन्य दुई समानान्तर संसारहरू उत्पन्न हुन्छन्। तर अहिलेको लागि संसारका यी जोडीहरू (A) и (AT) पटक्कै अन्तरक्रिया नगर्नुहोस्। सिर्जना गर्न के गर्न आवश्यक छ सम्बन्धित प्रणाली? त्यो सही छ, हामीलाई यी qubits चाहिन्छ बाँध्नु (असफल)। हामी यसलाई लिन्छौं र यसलाई भ्रमित गर्छौं (A) संग (B) - हामीले दुई क्यूबिट्सको क्वान्टम प्रणाली पाउँछौं (A, B), आफै भित्र चार महसुस अन्योन्याश्रित समानान्तर संसारहरू। थप्नुहोस् (S) ergey и получаем систему из трех кубитов (ए बी सी), आठ कार्यान्वयन अन्योन्याश्रित समानान्तर संसारहरू।
क्वान्टम कम्प्युटिङको सार (जडित क्यूबिट्सको प्रणालीमा क्वान्टम गेट्सको श्रृंखलाको कार्यान्वयन) तथ्य यो हो कि गणना सबै समानान्तर संसारहरूमा एकैसाथ हुन्छ।
И неважно сколько их у нас, 2^3 или 2^100, क्वान्टम एल्गोरिथ्म यी सबै समानान्तर संसारहरूमा सीमित समयमा कार्यान्वयन गरिनेछ र हामीलाई परिणाम दिनेछ, जुन एल्गोरिदमको प्रतिक्रियाहरूको सम्भाव्यता वितरणबाट नमूना हो।
राम्रो बुझ्न को लागी, एक कल्पना गर्न सक्नुहुन्छ क्वान्टम स्तरमा क्वान्टम कम्प्युटरले 2^N समानान्तर समाधान प्रक्रियाहरू चलाउँछ, जसमध्ये प्रत्येक एक सम्भावित विकल्पमा काम गर्दछ, त्यसपछि कामको नतिजाहरू सङ्कलन गर्दछ - र हामीलाई समाधानको सुपरपोजिसनको रूपमा जवाफ दिन्छ (प्रतिक्रियाहरूको सम्भाव्यता वितरण), जसबाट हामी प्रत्येक पटक (प्रत्येक प्रयोगको लागि) नमूना बनाउँछौं।
Запомните время, необходимое нашему экспериментатору (150 µs) प्रयोग गर्नको लागि, यो हाम्रो लागि अलि अगाडि उपयोगी हुनेछ, जब हामी क्वान्टम कम्प्युटरहरूको मुख्य समस्याहरू र डिकोहेरेन्स समयको बारेमा कुरा गर्छौं।
पहिले नै उल्लेख गरिएझैं, बाइनरी तर्कमा आधारित परम्परागत एल्गोरिदमहरू क्वान्टम तर्क (क्वान्टम गेट्स) प्रयोग गरेर क्वान्टम कम्प्युटरमा लागू हुँदैन। उनको लागि, यो नयाँ संग आउन आवश्यक थियो जसले कम्प्युटिङ को क्वांटम प्रकृति मा निहित सम्भावित पूर्ण शोषण।
यस लेखमा हामी विस्तृत रूपमा क्वान्टम एल्गोरिदमहरू विश्लेषण गर्दैनौं; कुनै पनि स्तरको जटिलताको लागि इन्टरनेटमा धेरै उत्कृष्ट सामग्रीहरू छन्, तर हामीले अझै पनि तीनवटा सबैभन्दा प्रसिद्ध व्यक्तिहरूलाई संक्षिप्त रूपमा जान आवश्यक छ।
सबैभन्दा प्रसिद्ध क्वान्टम एल्गोरिथ्म हो शोरको एल्गोरिथ्म (1994 मा अंग्रेजी गणितज्ञ द्वारा आविष्कार पीटर शोर), जसको उद्देश्य फ्याक्टरिङ नम्बरहरूको समस्यालाई प्राइम कारकहरू (फ्याक्टराइजेशन समस्या, अलग लोगारिदम) मा समाधान गर्ने हो।
यो एल्गोरिदम हो जुन उदाहरणको रूपमा उद्धृत गरिएको छ जब तिनीहरूले लेख्छन् कि तपाईंको बैंकिङ प्रणाली र पासवर्डहरू चाँडै ह्याक हुनेछन्। आज प्रयोग गरिएको कुञ्जीहरूको लम्बाइ 2048 बिट भन्दा कम छैन भनेर विचार गर्दै, क्यापको लागि समय अझै आएको छैन।
मिति गर्न, परिणामहरू मामूली भन्दा बढी। Shor's Algorithm - Numbers को साथमा उत्कृष्ट Factorization परिणामहरू 15 и 21, जुन २०४८ बिट भन्दा धेरै कम छ। तालिकाबाट बाँकी परिणामहरूको लागि, फरक एल्गोरिथ्म गणना, तर पनि यो एल्गोरिथ्म (291311) अनुसार सबै भन्दा राम्रो परिणाम वास्तविक आवेदन धेरै टाढा छ।
तपाईं Shor को एल्गोरिथ्म बारे थप पढ्न सक्नुहुन्छ, उदाहरणका लागि, ठीक छ। व्यवहारिक कार्यान्वयन बारे - यहाँ.
मध्येको एउटा वर्तमान अनुमानहरू जटिलता र 2048-बिट नम्बर कारक गर्न आवश्यक शक्ति एक कम्प्युटर संग छ 20 मिलियन qubits। हामी शान्तिपूर्वक सुत्छौं।
ग्रोभरको एल्गोरिथ्म पत्ता लगाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ मध्यस्थ и अंकगणितीय मतलब संख्या श्रृंखला। साथै, यो समाधान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ NP- पूरा धेरै सम्भावित समाधानहरू बीच एक विस्तृत खोज मार्फत समस्याहरू। यसले क्लासिकल एल्गोरिदमको तुलनामा महत्त्वपूर्ण गति लाभहरू समावेश गर्न सक्छ, यद्यपि प्रदान नगरी "बहुपद समाधान" सामन्यतया.(सी)
तपाईं थप पढ्न सक्नुहुन्छ ठीक छ, वा यहाँ। अधिक ठीक छ बक्स र बलको उदाहरण प्रयोग गरेर एल्गोरिथ्मको राम्रो व्याख्या छ, तर दुर्भाग्यवश, कसैको नियन्त्रण बाहिरका कारणहरूका लागि, यो साइट रूसबाट मेरो लागि खुल्दैन। यदि तपाईंसँग छ यो साइट अवरुद्ध पनि छ, त्यसैले यहाँ छोटो सारांश छ:
ग्रोभरको एल्गोरिथ्म। कल्पना गर्नुहोस् कि तपाईंसँग नम्बर गरिएका बन्द बक्सहरूको N टुक्राहरू छन्। तिनीहरू एक बाहेक सबै खाली छन्, जसमा बल समावेश छ। तपाईंको कार्य: बक्सको संख्या पत्ता लगाउनुहोस् जसमा बल अवस्थित छ (यो अज्ञात नम्बर प्राय: अक्षर w द्वारा जनाइएको छ)।
यो समस्या कसरी समाधान गर्ने? सबैभन्दा मूर्ख तरिका भनेको बक्सहरू खोलेर पालैपालो लिनु हो, र ढिलो वा चाँडो तपाईं बलको साथ बक्समा आउनुहुनेछ। औसतमा, बल भएको बक्स फेला पार्नु अघि कतिवटा बाकसहरू जाँच गर्न आवश्यक छ? औसतमा, तपाईंले N/2 बक्सहरूको लगभग आधा खोल्न आवश्यक छ। यहाँ मुख्य कुरा यो हो कि यदि हामीले बक्सहरूको संख्या 100 गुणाले बढाउँछौं भने, बलको साथ बक्स फेला पार्नु अघि खोल्नु पर्ने बाकसहरूको औसत संख्या पनि 100 गुणाले बढ्छ।
अब एउटा थप स्पष्टीकरण गरौं। हामी आफ्नो हातले बक्सहरू आफैं खोल्दैनौं र प्रत्येकमा बलको उपस्थितिको लागि जाँच नगरौं, तर त्यहाँ एक निश्चित मध्यस्थ छ, उहाँलाई ओरेकल भनिन्छ। हामी ओरेकललाई भन्छौं, "चेक बाकस नम्बर ७३२," र ओरेकलले इमानदारीपूर्वक जाँच गर्छ र जवाफ दिन्छ, "बक्स नम्बर ७३२ मा कुनै बल छैन।" अब, हामीले औसतमा कतिवटा बक्सहरू खोल्न आवश्यक छ भन्नको सट्टा, हामी भन्छौं "बलको साथ बक्सको संख्या पत्ता लगाउन हामी औसतमा कति पटक ओरेकलमा जानुपर्छ"।
यो बाहिर जान्छ कि यदि हामीले यो समस्यालाई बक्सहरू, बल र ओरेकललाई क्वान्टम भाषामा अनुवाद गर्यौं भने, हामीले उल्लेखनीय नतिजा पाउँछौं: N बक्सहरू बीचको बल भएको बक्सको सङ्ख्या पत्ता लगाउन, हामीले Oracle लाई SQRT को बारेमा मात्र बाधा पुर्याउनु पर्छ। (N) पटक!
त्यो हो, ग्रोभरको एल्गोरिथ्म प्रयोग गरेर खोज कार्यको जटिलता समयको वर्गमूलले घटाइन्छ।
Deutsch-Jozsi समस्या धेरै बाइनरी चर F(x1, x2, ... xn) को एक प्रकार्य स्थिर छ (कुनै पनि तर्कको लागि मान 0 वा 1 लिन्छ) वा सन्तुलित (डोमेनको आधाको लागि यो लिन्छ कि निर्धारण गर्न हो। मान ०, अर्को आधाको लागि १)। यस अवस्थामा, यो एक प्राथमिकता मानिन्छ कि प्रकार्य या त स्थिर वा सन्तुलित छ।(सी)
तपाईं पनि पढ्न सक्नुहुन्छ यहाँ. Более простое объяснение:
Deutsch (Deutsch-Jozsi) एल्गोरिदम ब्रूट फोर्समा आधारित छ, तर यसलाई सामान्य भन्दा छिटो गर्न अनुमति दिन्छ। कल्पना गर्नुहोस् कि टेबलमा एउटा सिक्का छ र तपाईंले यो नक्कली हो वा होइन भनेर पत्ता लगाउन आवश्यक छ। यो गर्नको लागि, तपाईंले सिक्कालाई दुई पटक हेर्नु पर्छ र निर्धारण गर्न आवश्यक छ: "हेड" र "पुच्छर" वास्तविक हो, दुई "हेड", दुई "पुच्छर" नक्कली हो। त्यसोभए, यदि तपाइँ Deutsch क्वान्टम एल्गोरिथ्म प्रयोग गर्नुहुन्छ भने, यो निर्धारण एक नजर - मापन संग गर्न सकिन्छ।(सी)
क्वान्टम कम्प्यूटरहरू डिजाइन र सञ्चालन गर्दा, वैज्ञानिकहरू र इन्जिनियरहरूले ठूलो संख्यामा समस्याहरूको सामना गर्छन्, जुन आजसम्म विभिन्न स्तरहरूमा सफलताको साथ समाधान गरिएको छ। यस अनुसार अनुसन्धान (र यहाँ पनि) समस्याहरूको निम्न श्रृंखला पहिचान गर्न सकिन्छ:
वातावरण प्रति संवेदनशीलता र वातावरण संग अन्तरक्रिया
गणना गर्दा त्रुटिहरूको संचय
क्यूबिट अवस्थाहरूको प्रारम्भिक सुरुवातको साथ कठिनाइहरू
क्वान्टम अवस्था धेरै नाजुक कुराउलझिएको अवस्थामा qubits अत्यन्त अस्थिर छन्, कुनै पनि बाह्य प्रभावले यो जडानलाई नष्ट गर्न सक्छ (र गर्छ). Изменение температуры на мельчайшую долю градуса, давление, пролетевший рядом случайный фотон — все это дестабилизирует нашу систему.
यस समस्याको समाधान गर्न, कम-तापमान sarcophagi बनाइएको छ, जसमा तापमान (-273.14 डिग्री सेल्सियस) पूर्ण शून्य भन्दा अलि माथि छ, बाह्य वातावरणको सबै (सम्भव) प्रभावहरूबाट प्रोसेसरको साथ आन्तरिक कक्षको अधिकतम अलगावको साथ।
धेरै अलमलिएका क्यूबिट्सको क्वान्टम प्रणालीको अधिकतम जीवनकाल, जसको अवधिमा यसले यसको क्वान्टम गुणहरू राख्छ र गणनाको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ, यसलाई डिकोहेरेन्स समय भनिन्छ।
हाल, उत्तम क्वान्टम समाधानहरूमा डिकोहेरेन्स समय क्रममा छ दसौं र सयौं माइक्रोसेकेन्ड.
त्यहाँ एक अद्भुत छ वेबसाइटजहाँ तपाईं हेर्न सक्नुहुन्छ प्यारामिटरहरूको तुलना तालिका सबै निर्मित क्वान्टम प्रणालीहरूको। यस लेखमा उदाहरणका रूपमा दुई शीर्ष प्रोसेसरहरू समावेश छन् - IBM बाट IBM Q प्रणाली एक र बाट गुगल साइकमोर। हामी देख्न सक्छौं, decoherence समय (T2) 200 μs भन्दा बढी छैन।
मैले Sycamore मा सही डाटा फेला पारेन, तर धेरै मा क्वान्टम सर्वोच्चता मा लेख दुई नम्बर दिइएको छ - 1 सेकेन्डमा 200 मिलियन गणना, अर्को ठाउँमा - को लागी 130 सेकेन्ड बिना नियन्त्रण संकेतहरू, आदि।. В любом случае это дает нам decoherence समय लगभग 150 μs छ। हाम्रो सम्झना एक झोला संग प्रयोगकर्ता? खैर, उहाँ यहाँ हुनुहुन्छ।
कम्प्युटर नाम
N Qubits
अधिकतम जोडी
T2 (µs)
IBM Q प्रणाली एक
20
6
70
गुगल साइकमोर
53
4
। 150-200
असन्तुष्टिले हामीलाई केसँग धम्की दिन्छ?
मुख्य समस्या यो हो कि 150 μs पछि, N entangled qubits को हाम्रो कम्प्युटिङ प्रणालीले सही समाधानहरूको सम्भाव्य वितरणको सट्टा सम्भाव्य सेतो आवाज आउटपुट गर्न सुरु गर्नेछ।
त्यो हो, हामीलाई चाहिन्छ:
Qubit प्रणाली सुरु गर्नुहोस्
गणना गर्नुहोस् (गेट सञ्चालनको श्रृंखला)
नतिजा पढ्नुहोस्
र यो सबै 150 माइक्रोसेकेन्डमा गर्नुहोस्। मसँग समय थिएन - परिणाम कद्दूमा परिणत भयो।
हामीले भनेजस्तै, क्वान्टम प्रक्रियाहरू र क्वान्टम कम्प्युटिङ प्रकृतिमा सम्भावित छन्, हामी कुनै पनि कुरामा 100% निश्चित हुन सक्दैनौं, तर केवल केहि सम्भावनाको साथ। त्यसले गर्दा अवस्था झनै बिग्रिएको छ क्वान्टम कम्प्युटिङ त्रुटि प्रवण छ। क्वान्टम कम्प्युटिङ मा त्रुटि को मुख्य प्रकार हो:
डिकोहेरेन्स त्रुटिहरू प्रणालीको जटिलता र बाह्य वातावरणसँग अन्तरक्रियाको कारणले गर्दा हुन्छ
डिकोहेरेन्ससँग सम्बन्धित त्रुटिहरू, हामी हाम्रो qubits फँसाउने र गणना गर्न सुरु गर्ने बित्तिकै देखा पर्दछ। हामीले जति धेरै क्यूबिट्सलाई अल्झाउँछौं, प्रणाली त्यति नै जटिल हुन्छ, र यसलाई नष्ट गर्न सजिलो छ। कम-तापमान sarcophagi, संरक्षित कक्षहरू, यी सबै प्राविधिक चालहरू त्रुटिहरूको संख्या कम गर्न र decoherence समय विस्तार गर्न ठीक उद्देश्य हो।
गेट कम्प्युटेशनल त्रुटिहरू - qubits मा कुनै पनि अपरेशन (गेट) केहि सम्भावना संग, त्रुटि संग समाप्त हुन सक्छ, र एल्गोरिथ्म को कार्यान्वयन गर्न को लागी हामीले सयौं गेटहरु प्रदर्शन गर्न आवश्यक छ, त्यसैले कल्पना गर्नुहोस् कि हामीले हाम्रो एल्गोरिथ्मको कार्यान्वयनको अन्त्यमा के पाउँछौं। प्रश्नको क्लासिक जवाफ हो "लिफ्टमा डायनासोर भेट्ने सम्भावना के हो?" - 50x50, या त तपाइँ भेट्नुहुनेछ वा छैन।
समस्यालाई अझ खराब बनाउनको लागि, मानक त्रुटि सुधार विधिहरू (गणना र औसतको नक्कल) क्वान्टम संसारमा नो-क्लोनिङ प्रमेयको कारणले काम गर्दैन। को लागी त्रुटि सुधार क्वान्टम कम्प्युटिङमा आविष्कार गर्नुपर्यो क्वान्टम सुधार विधिहरू। सामान्य रूपमा भन्नुपर्दा, हामी N साधारण क्यूबिट्स लिन्छौं र तिनीहरूलाई 1 बनाउँछौं तार्किक qubit कम त्रुटि दर संग।
तर यहाँ अर्को समस्या खडा हुन्छ - qubits को कुल संख्या। हेरौं, हामीसँग 100 क्यूबिट्स भएको प्रोसेसर छ, जसमध्ये 80 क्यूबिट त्रुटि सुधारका लागि प्रयोग गरिन्छ, त्यसपछि हामीसँग गणनाको लागि 20 मात्र बाँकी छ।
अन्तिम नतिजा पढ्नमा त्रुटिहरू — जसरी हामी सम्झन्छौं, क्वान्टम गणनाको नतिजा हामीलाई फारममा प्रस्तुत गरिएको छ вероятностного распределения ответов। तर अन्तिम अवस्था पढ्न पनि त्रुटि संग असफल हुन सक्छ।
त्यसैमा साइट есть сравнительные таблицы процессоров по уровням ошибок. Для сравнения возьмем те же процессоры, что и в предыдущем примере — IBM IBM Q प्रणाली एक и गुगल साइकमोर:
कम्प्युटर
1-Qubit गेट फिडेलिटी
2- Qubit गेट फिडेलिटी
रिडआउट फिडेलिटी
IBM Q प्रणाली एक
99.96%
98.31%
-
गुगल साइकमोर
99.84%
99.38%
96.2%
यो छ निष्ठा दुई क्वान्टम अवस्थाहरूको समानताको मापन हो। त्रुटिको परिमाणलाई 1-निश्चितताको रूपमा व्यक्त गर्न सकिन्छ। हामी देख्न सक्छौं, 2-qubit गेटहरूमा त्रुटिहरू र readout त्रुटिहरू अवस्थित क्वान्टम कम्प्युटरहरूमा जटिल र लामो एल्गोरिदमहरू कार्यान्वयन गर्न मुख्य अवरोध हुन्।
तपाईं पनि पढ्न सक्नुहुन्छ 2016 देखि रोडम्याप वर्ष देखि NQIT त्रुटि सुधारको समस्या समाधान गर्न।
सिद्धान्तमा हामी निर्माण र सञ्चालन गर्छौं दर्जनौं entangled qubits को सर्किट, वास्तवमा सबै कुरा थप जटिल छ। सबै अवस्थित क्वान्टम चिप्स (प्रोसेसरहरू) यसरी बनाइएका छन् कि तिनीहरू पीडारहित प्रदान गर्छन् आफ्नो छिमेकीहरूसँग मात्र एक क्विटको उलझन, जसमध्ये छ भन्दा बढी छैनन्।
यदि हामीले 1st qubit लाई 12th सँग उलझन आवश्यक छ भने, तब हामीले गर्नुपर्नेछ थप क्वान्टम अपरेशनहरूको श्रृंखला निर्माण गर्नुहोस्, अतिरिक्त qubits, आदि समावेश गर्दछ, जसले समग्र त्रुटि स्तर बढाउँछ। हो, र को बारे मा नबिर्सनुहोस् असहमति समय, सायद तपाईले आवश्यक पर्ने सर्किटमा क्यूबिटहरू जडान गर्ने समय समाप्त भएपछि, समय समाप्त हुनेछ र सम्पूर्ण सर्किटमा परिणत हुनेछ। राम्रो सेतो आवाज जनरेटर.
त्यो पनि नबिर्सनुहोस् सबै क्वान्टम प्रोसेसरहरूको वास्तुकला फरक छ, र "सबै-देखि-सबै जडान" मोडमा इमुलेटरमा लेखिएको कार्यक्रमलाई विशिष्ट चिपको वास्तुकलामा "पुन: कम्पाइल" गर्न आवश्यक हुनेछ। त्यहाँ पनि छन् विशेष अनुकूलक कार्यक्रमहरू यो अपरेशन गर्न।
एउटै शीर्ष चिप्सका लागि अधिकतम जडान र अधिकतम संख्या qubits:
कम्प्युटर नाम
N Qubits
अधिकतम जोडी
T2 (µs)
IBM Q प्रणाली एक
20
6
70
गुगल साइकमोर
53
4
। 150-200
र, तुलना को लागी, प्रोसेसरहरूको अघिल्लो पुस्ताबाट डेटा भएको तालिका। Qubits को संख्या, decoherence समय र त्रुटि दर अहिले हामीसँग नयाँ पुस्तासँग तुलना गर्नुहोस्। अझै, प्रगति सुस्त छ, तर चलिरहेको छ।
त्यसैले:
हाल > 6 क्विटहरूसँग पूर्ण रूपमा जडान गरिएको वास्तुकलाहरू छैनन्
qubit 0 s लाई वास्तविक प्रोसेसरमा फँसाउनको लागि, उदाहरणका लागि, qubit 15 लाई धेरै दर्जन अतिरिक्त अपरेशनहरू आवश्यक पर्दछ।
थप कार्यहरू -> थप त्रुटिहरू -> डिकोहेरेन्सको बलियो प्रभाव
Decoherence आधुनिक क्वान्टम कम्प्युटिङ को Procrustean बेड हो। हामीले सबै कुरा 150 μs मा फिट गर्नुपर्छ:
Qubits को प्रारम्भिक अवस्था को प्रारम्भिकरण
क्वान्टम गेटहरू प्रयोग गरेर समस्या गणना गर्दै
सार्थक परिणामहरू प्राप्त गर्न त्रुटिहरू सच्याउनुहोस्
नतिजा पढ्नुहोस्
अहिलेसम्म नतिजा निराशाजनक छ, यद्यपि ठीक छ मा आधारित क्वान्टम कम्प्युटरमा 0.5s कोहेरेन्स रिटेन्सन समय प्राप्त गर्न दावी गर्नुहोस् आयन जाल:
हामी 0.5 s भन्दा बढीमा qubit coherence time मापन गर्छौं, र चुम्बकीय ढालको साथ हामी यसलाई 1000 s भन्दा लामो हुने आशा गर्छौं।
Про эту технологию еще можно почитать यहाँ वा उदाहरणका लागि यहाँ.
परिस्थिति यस तथ्यले थप जटिल छ कि जटिल गणनाहरू प्रदर्शन गर्दा क्वान्टम त्रुटि सुधार सर्किटहरू प्रयोग गर्न आवश्यक छ, जसले समय र उपलब्ध क्विटहरू दुवै खान्छ।
र अन्तमा, आधुनिक वास्तुकलाहरूले न्यूनतम लागतमा 1 मा 4 वा 1 मा 6 भन्दा राम्रोसँग उलझाव योजनाहरू लागू गर्न अनुमति दिँदैन।
माथिको समस्या समाधान गर्न, हाल निम्न दृष्टिकोण र विधिहरू प्रयोग गरिन्छ:
कम तापक्रम भएका क्रायोचेम्बरहरू प्रयोग गर्दै (१० mK (–२७३.१४ डिग्री सेल्सियस))
प्रोसेसर एकाइहरू प्रयोग गर्दै जुन बाह्य प्रभावहरूबाट अधिकतम रूपमा सुरक्षित छन्
क्वान्टम त्रुटि सुधार प्रणाली प्रयोग गर्दै (लजिक क्युबिट)
एक विशिष्ट प्रोसेसरको लागि सर्किट प्रोग्रामिङ गर्दा अनुकूलकहरू प्रयोग गर्दै
डिकोहेरेन्स समय बढाउने, क्वान्टम वस्तुहरूको नयाँ (र ज्ञात सुधार) भौतिक कार्यान्वयनहरू खोज्ने, सुधार सर्किटहरू अनुकूलन गर्ने, इत्यादिको लागि अनुसन्धान पनि सञ्चालन भइरहेको छ। त्यहाँ प्रगति छ (पहिले र आजको शीर्ष-अन्त चिप्सको विशेषताहरूमा माथि हेर्नुहोस्), तर अहिलेसम्म यो ढिलो, धेरै, धेरै ढिलो छ।
गुगलले ५३-क्युबिट प्रोसेसर प्रयोग गरेर क्वान्टम सर्वोच्चता हासिल गर्ने घोषणाको बीचमा, कम्प्युटर и घोषणाहरू कम्पनी D-Wave बाट, जसमा qubits को संख्या हजारौं मा छ, केहि भ्रामक छ। ठीक छ, साँच्चै, यदि 53 qubits क्वान्टम सर्वोच्चता हासिल गर्न सक्षम थिए भने, त्यसपछि 2048 qubits सक्षम भएको कम्प्युटर के हो? तर सबै कुरा यति राम्रो छैन ...
छोटकरीमा (विकिबाट लिइएको):
कम्प्युटरहरू डी-वेभ सिद्धान्त मा काम क्वान्टम विश्राम (क्वान्टम एनिलिङ), अप्टिमाइजेसन समस्याहरूको धेरै सीमित उपवर्ग समाधान गर्न सक्छ, र परम्परागत क्वान्टम एल्गोरिदमहरू र क्वान्टम गेटहरू लागू गर्नका लागि उपयुक्त छैन।
थप विवरणहरूको लागि तपाईंले पढ्न सक्नुहुन्छ, उदाहरणका लागि, यहाँ, यहाँ (सावधान, रूसबाट नखोल्न सक्छ), वा स्कट आरोनसन в लेख उहाँबाट ब्लग। वैसे, म उनको ब्लगलाई सामान्य रूपमा पढ्न सिफारिस गर्दछु, त्यहाँ धेरै राम्रो सामग्री छ
सामान्यतया, घोषणाहरूको सुरुदेखि नै, वैज्ञानिक समुदायसँग डी-वेभ कम्प्युटरहरूको बारेमा प्रश्नहरू थिए। उदाहरण को लागी, 2014 मा, IBM ले D-Wave लाई प्रश्न गर्यो क्वान्टम प्रभावहरू प्रयोग गर्दछ। यो बिन्दुमा पुग्यो कि २०१५ मा, गुगलले नासासँग मिलेर यी मध्ये एउटा क्वान्टम कम्प्युटर किन्यो र अनुसन्धान पछि। पुष्टि भयो, त्यो हो, कम्प्युटरले काम गर्छ र समस्यालाई नियमित भन्दा छिटो गणना गर्दछ। तपाईं Google को कथन बारे थप पढ्न सक्नुहुन्छ यहाँ र, उदाहरणका लागि, यहाँ.
मुख्य कुरा यो हो कि डी-वेभ कम्प्यूटरहरू, तिनीहरूका सयौं र हजारौं क्यूबिटहरू, क्वान्टम एल्गोरिदमहरू गणना गर्न र चलाउन प्रयोग गर्न सकिँदैन। तपाईं तिनीहरूमा Shor को एल्गोरिदम चलाउन सक्नुहुन्न, उदाहरणका लागि। तिनीहरूले गर्न सक्ने भनेको निश्चित अप्टिमाइजेसन समस्या समाधान गर्न निश्चित क्वान्टम मेकानिजमहरू प्रयोग गर्नु हो। हामी विचार गर्न सक्छौं कि D-Wave एक विशिष्ट कार्यको लागि क्वान्टम ASIC हो।
सञ्चालनद्वारा - केही 49 "चक्र" (गेटहरूको स्वतन्त्र तहहरू) समावेश भएको 39-क्यूबिट सर्किटको सही अनुकरणको लागि। लियो 2^63 जटिल गुणन - 4 घण्टाको लागि सुपर कम्प्युटरको 4 Pflops
Эмуляция квантового компьютера из 50+ кубит на классических системах считается невыполнимой за разумное время. В том числе из-за этого факта Google использовал для своего эксперимента с квантовым превосходством процессор с 53-мя кубитами.
विकिपिडियाले हामीलाई क्वान्टम कम्प्युटिङ सर्वोच्चताको निम्न परिभाषा दिन्छ:
क्वान्टम सर्वोच्चता - क्षमता क्वान्टम कम्प्युटिङ शास्त्रीय कम्प्युटरहरूले व्यावहारिक रूपमा समाधान गर्न नसक्ने समस्याहरू समाधान गर्न उपकरणहरू।
वास्तवमा, क्वान्टम सर्वोच्चता हासिल गर्नु भनेको उदाहरणको लागि, शोर एल्गोरिदम प्रयोग गरेर ठूलो संख्याको फ्याक्टराइजेसनलाई पर्याप्त समयमा समाधान गर्न सकिन्छ, वा जटिल रासायनिक अणुहरू क्वान्टम स्तरमा अनुकरण गर्न सकिन्छ, र यस्तै। अर्थात् नयाँ युग आयो ।
तर परिभाषाको शब्दावलीमा केही कमी छ, "जुन क्लासिकल कम्प्युटरले व्यावहारिक रूपमा समाधान गर्न सक्दैन" वास्तवमा, यसको मतलब यो हो कि यदि तपाईंले 50+ qubits को क्वान्टम कम्प्युटर बनाउनुभयो र त्यसमा केही क्वान्टम सर्किट चलाउनुभयो भने, हामीले माथि चर्चा गरे अनुसार, यो सर्किटको नतिजा नियमित कम्प्युटरमा अनुकरण गर्न सकिँदैन। त्यो हो एक शास्त्रीय कम्प्युटर यस्तो सर्किट को परिणाम पुन: सिर्जना गर्न सक्षम हुनेछैन.
त्यसोभए, अक्टोबर 2019 मा, Google विकासकर्ताहरूले वैज्ञानिक प्रकाशन प्रकृतिमा एउटा लेख प्रकाशित गर्यो "एक प्रोग्रामेबल सुपरकन्डक्टिङ प्रोसेसर प्रयोग गरेर क्वान्टम सर्वोच्चता" लेखकहरूले 54-क्युबिट साइकमोर प्रोसेसर प्रयोग गरेर इतिहासमा पहिलो पटक क्वान्टम सर्वोच्चताको उपलब्धि घोषणा गरे।
Sycamore लेखहरू अनलाइनले प्राय: 54-qubit प्रोसेसर वा 53-qubit प्रोसेसरलाई जनाउँछ। अनुसार सत्यता यही हो मूल लेख, प्रोसेसर भौतिक रूपमा 54 qubits समावेश गर्दछ, तर ती मध्ये एक काम गरिरहेको छैन र सेवाबाट हटाइयो। तसर्थ, वास्तवमा हामीसँग 53-qubit प्रोसेसर छ।
आईबीएमको क्वान्टम कम्प्युटिङ टोलीले पछि भने गुगलले क्वान्टम सर्वोच्चता हासिल गर्ने गलत रिपोर्ट गर्यो। कम्पनीको दावी छ कि एक परम्परागत कम्प्युटरले यो कार्यलाई 2,5 दिनमा सबैभन्दा खराब अवस्थामा सामना गर्नेछ, र नतिजाको जवाफ क्वान्टम कम्प्युटरको भन्दा बढी सही हुनेछ। यो निष्कर्ष धेरै अनुकूलन विधिहरूको सैद्धांतिक विश्लेषणको नतिजाको आधारमा बनाइएको थियो।
र, अवश्य पनि, स्कट आरोनसन आफ्नो मा ब्लग पोष्ट मैले यो कथनलाई बेवास्ता गर्न सकिन। उनको विश्लेषण सबै लिङ्कहरू र स्कटको सर्वोच्च क्वान्टम सर्वोच्चता FAQ! सामान्य रूपमा, तिनीहरू तपाईंको समय खर्च गर्न लायक छन्। हब मा त्यहाँ अनुवाद छ यो FAQ, र टिप्पणीहरू पढ्न निश्चित हुनुहोस्, त्यहाँ प्रारम्भिक कागजातहरूको लिङ्कहरू छन् जुन आधिकारिक घोषणा अघि अनलाइन लीक गरिएको थियो।
गुगलले वास्तवमा के गर्यो? विस्तृत बुझ्नको लागि, Aaronson पढ्नुहोस्, तर यहाँ छोटकरीमा:
म, अवश्य पनि, भन्न सक्छु, तर म बरु मूर्ख महसुस गर्छु। गणना निम्नानुसार छ: प्रयोगकर्ताले एक अनियमित क्वान्टम सर्किट C (अर्थात, निकटतम छिमेकीहरू बीच 1-qubit र 2-qubit गेटहरूको अनियमित अनुक्रम, गहिराइको साथ, उदाहरणका लागि, 20, n को 2D नेटवर्कमा कार्य गर्दै) उत्पन्न गर्दछ। = 50-60 qubits)। प्रयोगकर्ताले त्यसपछि क्वान्टम कम्प्युटरमा C पठाउँछ, र यसलाई ० को प्रारम्भिक अवस्थामा C लागू गर्न, {0} आधारमा परिणाम नाप्न, एन-बिट अवलोकन गरिएको अनुक्रम (स्ट्रिङ) फिर्ता पठाउन र धेरै दोहोर्याउन सोध्छ। हजार वा लाखौं पटक। अन्तमा, C को आफ्नो ज्ञान प्रयोग गरेर, प्रयोगकर्ताले क्वान्टम कम्प्युटरबाट अपेक्षित आउटपुटसँग मेल खान्छ कि भनेर हेर्नको लागि सांख्यिकीय परीक्षण गर्दछ।
धेरै छोटकरीमा:
20 को 53 qubits को लम्बाइको अनियमित सर्किट गेटहरू प्रयोग गरेर सिर्जना गरिएको छ
सर्किट कार्यान्वयनको लागि प्रारम्भिक अवस्था [0...0] सँग सुरु हुन्छ
सर्किटको आउटपुट अनियमित बिट स्ट्रिङ हो (नमूना)
नतिजाको वितरण अनियमित छैन (हस्तक्षेप)
प्राप्त नमूनाहरूको वितरण अपेक्षित एकसँग तुलना गरिएको छ
क्वान्टम सर्वोच्चता समाप्त हुन्छ
त्यो हो, गुगलले 53-क्विट प्रोसेसरमा सिंथेटिक समस्या कार्यान्वयन गर्यो, र उचित समयमा मानक प्रणालीहरूमा यस्तो प्रोसेसर अनुकरण गर्न असम्भव छ भन्ने तथ्यमा क्वान्टम सर्वोच्चता प्राप्त गर्ने आफ्नो दावीलाई आधार दिन्छ।
बुझ्नको लागि - यो खण्डले कुनै पनि हिसाबले गुगलको उपलब्धिलाई कम गर्दैन, इन्जिनियरहरू साँच्चै महान छन्, र यसलाई वास्तविक क्वान्टम श्रेष्ठता मान्न सकिन्छ वा होइन भन्ने प्रश्न, पहिले उल्लेख गरिएझैं, इन्जिनियरिङ भन्दा बढी दार्शनिक छ। तर हामीले बुझ्नुपर्छ कि यस्तो कम्प्युटेशनल श्रेष्ठता हासिल गरिसकेपछि, हामीले २०४८-बिट नम्बरहरूमा शोरको एल्गोरिदम चलाउने क्षमतातर्फ एक कदम पनि अगाडि बढेका छैनौं।
त्यहाँ अहिलेसम्म कुनै वास्तविक व्यावसायिक शोषण छैन (र यो कहिले हुनेछ भन्ने स्पष्ट छैन)
के मद्दत गर्न सक्छ:
केहि प्रकारको भौतिक खोज जसले तार र अपरेटिङ प्रोसेसरहरूको लागत घटाउँछ
परिमाणको क्रम र/वा त्रुटिहरू घटाएर डिकोहेरेन्स समय बढाउने कुरा पत्ता लगाउँदै
मेरो विचारमा (विशुद्ध व्यक्तिगत विचार), ज्ञानको वर्तमान वैज्ञानिक प्रतिमानमा, हामीले क्वान्टम प्रविधिको विकासमा उल्लेखनीय सफलता हासिल गर्ने छैनौं।, यहाँ हामीलाई मौलिक वा व्यावहारिक विज्ञानको केही क्षेत्रमा गुणात्मक सफलता चाहिन्छ, जसले नयाँ विचार र विधिहरूलाई प्रोत्साहन दिन्छ।
यस बीचमा, हामीले क्वान्टम प्रोग्रामिङ, क्वान्टम एल्गोरिदमहरू सङ्कलन र सिर्जना गर्ने, परीक्षण विचारहरू, इत्यादिमा अनुभव प्राप्त गर्दैछौं। हामी एक सफलता को लागी पर्खिरहेका छौं।
यस लेखमा, हामीले क्वान्टम कम्प्युटिङ र क्वान्टम कम्प्युटरहरूको विकासमा मुख्य माइलस्टोनहरू पार गर्यौं, तिनीहरूको सञ्चालनको सिद्धान्तको जाँच गर्यौं, क्वान्टम प्रोसेसरहरूको विकास र सञ्चालनमा इन्जिनियरहरूले सामना गर्ने मुख्य समस्याहरूको जाँच गर्यौं, र कुन बहु-क्युबिटहरू पनि हेरे। डी-कम्प्युटरहरू वास्तवमा हुन्। वेभ र क्वान्टम सर्वोच्चता हासिल गर्ने गुगलको भर्खरको घोषणा।
पर्दा पछाडि बायाँ प्रोग्रामिङ क्वान्टम कम्प्युटरहरू (भाषाहरू, दृष्टिकोणहरू, विधिहरू, आदि) र प्रोसेसरहरूको विशिष्ट भौतिक कार्यान्वयनसँग सम्बन्धित प्रश्नहरू, कसरी qubits व्यवस्थित हुन्छन्, लिङ्क गरिएको, पढ्ने, आदि। सायद यो अर्को लेख वा लेख को विषय हुनेछ।
तपाईंको ध्यानको लागि धन्यवाद, मलाई आशा छ कि यो लेख कसैलाई उपयोगी हुनेछ।