ක්වොන්ටම් පරිගණක සහ ක්වොන්ටම් පරිගණනය - අලුත් , සමඟින් අපගේ තොරතුරු අවකාශයට එක් කරන ලදී , සහ අනෙකුත් අධි තාක්ෂණික නියමයන්. ඒ අතරම, මගේ හිසෙහි ඇති ප්‍රහේලිකාව ලෙස හැඳින්වෙන ප්‍රහේලිකාව එකට එකතු කරන ද්රව්ය අන්තර්ජාලයේ සොයා ගැනීමට මට කිසි විටෙකත් නොහැකි විය. "ක්වොන්ටම් පරිගණක ක්‍රියා කරන ආකාරය". ඔව්, හබ්ර් ඇතුළු බොහෝ විශිෂ්ට කෘති තිබේ (බලන්න. ), අදහස් දැක්වීම්, සාමාන්යයෙන් සිදු වන පරිදි, ඊටත් වඩා තොරතුරු සහ ප්‍රයෝජනවත් වේ, නමුත් මගේ හිසෙහි ඇති පින්තූරය, ඔවුන් පවසන පරිදි, එකතු නොවීය.
මෑතකදී මගේ සගයන් මා වෙත පැමිණ, “ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් ක්‍රියා කරන ආකාරය ඔබට තේරෙනවාද? ඔබට අපට කියන්න පුළුවන්ද?" ඊට පස්සේ මට තේරුණා මගේ ඔළුවේ සුසංයෝගී පින්තූරයක් එකතු කර ගැනීමේ ගැටලුවක් තියෙන්නේ මට විතරක් නෙවෙයි කියලා.
එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, ක්වොන්ටම් පරිගණක පිළිබඳ තොරතුරු ස්ථාවර තාර්කික පරිපථයකට සම්පාදනය කිරීමට උත්සාහ කරන ලදී. මූලික මට්ටම, ගණිතය සහ ක්වොන්ටම් ලෝකයේ ව්යුහය තුළ ගැඹුරු ගිල්වීමකින් තොරව, ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් යනු කුමක්ද, එය ක්රියාත්මක වන මූලධර්ම මොනවාද සහ එය නිර්මාණය කර ක්රියාත්මක කිරීමේදී විද්‍යාඥයින් මුහුණ දෙන ගැටළු මොනවාද යන්න පැහැදිලි කරන ලදී.
පටුන
වියාචනය
කතුවරයා ක්වොන්ටම් පරිගණනය පිළිබඳ විශේෂඥයෙක් නොවේ, සහ ලිපියේ ඉලක්කගත ප්‍රේක්ෂකයින් එකම තොරතුරු තාක්ෂණ පුද්ගලයින් මිස ක්වොන්ටම් විශේෂඥයින් නොවේ, “ක්වොන්ටම් පරිගණක ක්‍රියා කරන ආකාරය” නමින් පින්තූරයක් තම හිසෙහි තබා ගැනීමටද කැමති අය. මේ නිසා, "මූලික" මට්ටමින් ක්වොන්ටම් තාක්ෂණයන් වඩා හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා ලිපියේ බොහෝ සංකල්ප හිතාමතාම සරල කර ඇත, නමුත් තොරව .
සමහර ස්ථානවල ලිපිය වෙනත් මූලාශ්‍රවලින් ද්රව්ය භාවිතා කරයි, . හැකි සෑම තැනකම, මුල් පෙළ, වගුව හෝ රූපය වෙත සෘජු සබැඳි සහ ඇඟවීම් ඇතුළත් කරනු ලැබේ. මට කොහේ හරි යමක් (හෝ යමෙකු) අමතක වී ඇත්නම්, ලියන්න, මම එය නිවැරදි කරමි.
හැඳින්වීම
මෙම පරිච්ඡේදයේ දී, අපි ක්වොන්ටම් යුගය ආරම්භ වූයේ කෙසේද, ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් පිළිබඳ අදහස සඳහා පෙළඹවූ හේතුව කුමක්ද, (කුමන රටවල් සහ සංස්ථා) දැනට මෙම ක්ෂේත්‍රයේ ප්රමුඛ ක්‍රීඩකයින් වන අතර කෙටියෙන් කතා කරමු. ක්වොන්ටම් පරිගණනයේ සංවර්ධනයේ ප්රධාන දිශාවන් ගැන.
එය ආරම්භ වූයේ කෙසේද?
ක්වොන්ටම් යුගයේ ආරම්භක ලක්ෂ්‍යය ලෙස සැලකෙන්නේ එම්. ප්ලාන්ක් මුලින්ම ඉදිරිපත් කළ 1900 දීය. ශක්තිය විමෝචනය වන අතර අවශෝෂණය වන්නේ අඛණ්ඩව නොව, වෙනම ක්වොන්ටා (කොටස්). මෙම අදහස එවකට සිටි බොහෝ විශිෂ්ට විද්‍යාඥයින් විසින් තෝරාගෙන වර්ධනය කරන ලදී - බෝර්, අයින්ස්ටයින්, හයිසන්බර්ග්, ෂ්‍රොඩිංගර්, එය අවසානයේ එවැනි විද්‍යාවක් නිර්මාණය කිරීමට හා සංවර්ධනය කිරීමට හේතු විය. . විද්‍යාවක් ලෙස ක්වොන්ටම් භෞතික විද්යාව ගොඩනැගීම පිළිබඳව අන්තර්ජාලයේ හොඳ ද්රව්ය රාශියක් ඇත; මෙම ලිපියෙන් අපි මේ පිළිබඳව විස්තරාත්මකව වාසය නොකරමු, නමුත් අප නව ක්වොන්ටම් යුගයට ඇතුළු වූ දිනය සඳහන් කිරීමට අවශ්ය විය.
ක්වොන්ටම් භෞතිකය අපගේ එදිනෙදා ජීවිතයට බොහෝ නව නිපැයුම් සහ තාක්ෂණයන් ගෙනැවිත් ඇත, එය නොමැතිව අප අවට ලෝකය සිතා ගැනීමට අපහසුය. උදාහරණයක් ලෙස, ගෘහ උපකරණ (ලේසර් මට්ටම් ආදිය) සිට අධි තාක්ෂණික පද්ධති දක්වා (දර්ශන නිවැරදි කිරීම සඳහා ලේසර්, හලෝ, දැන් සෑම තැනකම භාවිතා වන ලේසර් ) පරිගණකකරණය සඳහා ක්වොන්ටම් පද්ධති භාවිතා නොකරන්නේ මන්ද යන අදහස ඉක්මනින් හෝ පසුව යමෙකු විසින් ඉදිරිපත් කරනු ඇතැයි උපකල්පනය කිරීම තර්කානුකූල වනු ඇත. ඉන්පසු 1980 දී එය සිදු විය.
විකිපීඩියාව පෙන්නුම් කරන්නේ ක්වොන්ටම් පරිගණනය පිළිබඳ පළමු අදහස 1980 දී අපගේ විද්‍යාඥ යූරි මැනින් විසින් ප්‍රකාශ කරන ලද බවයි. නමුත් ඔවුන් ඇත්තටම ඒ ගැන කතා කිරීමට පටන් ගත්තේ 1981 දී සුප්‍රසිද්ධ ආර්. ෆෙයින්මන් ය , සම්භාව්ය පරිගණකයක ක්වොන්ටම් පද්ධතියක පරිණාමය කාර්යක්ෂම ආකාරයකින් අනුකරණය කළ නොහැකි බව සඳහන් කළේය. ඔහු මූලික ආකෘතියක් යෝජනා කළේය , එවැනි ආකෘති නිර්මාණය කිරීමට හැකි වනු ඇත.
එහි ඇත , එහි වඩාත් ශාස්ත්‍රීය හා සවිස්තරාත්මකව සලකනු ලැබේ, නමුත් අපි කෙටියෙන් යන්නෙමු:
ක්වොන්ටම් පරිගණක නිර්මාණය කිරීමේ ඉතිහාසයේ ප්රධාන සන්ධිස්ථාන:
- [1994]. P. වෙරළ විසින් නිර්මාණය කරන ලදී
- [1998]. නිර්මාණය කළා
- [2001]. IBM විසින් ක්රියාත්මක කිරීම හඳුන්වා දෙන ලදී අංක 15 පුළුල් කිරීම සඳහා
- [2007-2016]. කියුබිට් 128-2000ක් සහිත පරිගණකයක් නිර්මාණය කර සංවර්ධනය කරයි
- [2012]. කැලිෆෝනියා විශ්ව විද්‍යාලයේ ක්රියාත්මක කර ඇත
- [2016]. ගූගල් 9-qubit පරිගණකයක් මත
- [2017]. (පරමාණු තුනක්)
- [2019]. . වලාකුළෙහි 20-qubit පරිගණකය
- [2019]. . 53 කියුබිට් පරිගණකය. ?
ඔබට පෙනෙන පරිදි, අදහසේ මොහොතේ සිට කියුබිට් 17 ක් සහිත පරිගණකයක එය ප්‍රථම වරට ක්රියාත්මක කිරීම දක්වා වසර 1981 ක් (1998 සිට 2 දක්වා) ගත වී ඇති අතර, කියුබිට් සංඛ්යාව 21 දක්වා වැඩි වන තෙක් වසර 1998 ක් (2019 සිට 53 දක්වා). ෂෝර්ගේ ඇල්ගොරිතමයේ ප්රතිඵලය (අපි එය ටිකක් පසුව විස්තරාත්මකව බලමු) අංක 11 සිට 2001 දක්වා වැඩි දියුණු කිරීමට වසර 2012 ක් (15 සිට 21 දක්වා) ගත විය. එසේම, අපි වසර තුනකට පෙර පමණක් ෆෙයින්මන් කතා කළ දේ ක්‍රියාවට නැංවීම සහ සරලම භෞතික පද්ධති ආදර්ශන කිරීමට ඉගෙන ගැනීම.
ක්වොන්ටම් පරිගණනයේ සංවර්ධනය මන්දගාමී වේ. විද්‍යාඥයින් සහ ඉංජිනේරුවන් ඉතා දුෂ්කර කාර්යයන්ට මුහුණ දී ඇති අතර, ක්වොන්ටම් තත්වයන් ඉතා කෙටිකාලීන හා බිඳෙන සුළු වන අතර, ගණනය කිරීම් සිදු කිරීමට තරම් දිගු කාලයක් ඒවා ආරක්ෂා කර ගැනීම සඳහා, උෂ්ණත්වය පවත්වා ගෙන යන ඩොලර් මිලියන ගණනකට සාර්කෝෆාගි සෑදිය යුතුය. නිරපේක්ෂ ශුන්‍යයට වඩා ඉහළින්, සහ බාහිර බලපෑම් වලින් උපරිම ලෙස ආරක්ෂා කර ඇත. ඊළඟට අපි මෙම කාර්යයන් සහ ගැටළු ගැන වඩාත් විස්තරාත්මකව කතා කරමු.
ප්රමුඛ ක්රීඩකයන්
මෙම කොටස සඳහා විනිවිදක ලිපියෙන් ලබාගෙන ඇත , පර්යේෂකයාගෙන් ඇලෙක්සි ෆෙඩෝරොව්. මම ඔබට සෘජු උපුටා දැක්වීම් දෙන්නම්:
සියලුම තාක්‍ෂණිකව සාර්ථක රටවල් දැනට ක්වොන්ටම් තාක්ෂණ ක්‍රියාකාරීව සංවර්ධනය කරමින් සිටී. මෙම පර්යේෂණය සඳහා විශාල මුදලක් ආයෝජනය කරන අතර ක්වොන්ටම් තාක්ෂණයට සහාය වීම සඳහා විශේෂ වැඩසටහන් නිර්මාණය වෙමින් පවතී.
ප්රාන්ත පමණක් නොව, පෞද්ගලික සමාගම් ද ක්වොන්ටම් තරඟයට සහභාගී වේ. සමස්තයක් වශයෙන්, ගූගල්, අයිබීඑම්, ඉන්ටෙල් සහ මයික්‍රොසොෆ්ට් මෑතකදී ක්වොන්ටම් පරිගණක සංවර්ධනය සඳහා ඩොලර් බිලියන 0,5 ක් පමණ ආයෝජනය කර විශාල රසායනාගාර සහ පර්යේෂණ මධ්‍යස්ථාන නිර්මාණය කර ඇත.
Habré සහ අන්තර්ජාලයේ බොහෝ ලිපි තිබේ, උදාහරණයක් ලෙස, , и , විවිධ රටවල ක්වොන්ටම් තාක්ෂණයන් දියුණු කිරීමේ වත්මන් තත්ත්වය වඩාත් විස්තරාත්මකව විමසා බලයි. අපට දැන් ඇති ප්‍රධානතම දෙය නම්, සියලුම ප්රමුඛ තාක්‍ෂණිකව සංවර්ධිත රටවල් සහ ක්‍රීඩකයින් මෙම දිශාවට පර්යේෂණ සඳහා විශාල මුදල් ප්‍රමාණයක් ආයෝජනය කරන අතර එමඟින් වර්තමාන තාක්ෂණික අවුලෙන් මිදීමට මාර්ගයක් සඳහා බලාපොරොත්තුවක් ලබා දේ.
සංවර්ධන උපදෙස්
මේ මොහොතේ (මම වැරදි විය හැක, කරුණාකර මාව නිවැරදි කරන්න), සියලුම ප්රමුඛ ක්‍රීඩකයන්ගේ ප්රධාන උත්සාහයන් (සහ අඩු හෝ අඩු සැලකිය යුතු ප්රතිඵල) අංශ දෙකකට සංකේන්ද්‍රණය වී ඇත:
- විශේෂිත ක්වොන්ටම් පරිගණක, එක් විශේෂිත විශේෂිත ගැටළුවක් විසඳීම සඳහා ඉලක්ක කර ඇති, උදාහරණයක් ලෙස, ප්‍රශස්තිකරණ ගැටළුවක්. නිෂ්පාදනයක් සඳහා උදාහරණයක් වන්නේ D-Wave ක්වොන්ටම් පරිගණක ය.
- විශ්ව ක්වොන්ටම් පරිගණක — අත්තනෝමතික ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම (Shor, Grover, ආදිය) ක්රියාත්මක කිරීමේ හැකියාව ඇත. IBM, Google වෙතින් ක්රියාත්මක කිරීම්.
ක්වොන්ටම් භෞතික විද්යාව අපට ලබා දෙන අනෙකුත් සංවර්ධන දෛශික, වැනි:
- සඳහා පදනමක් ලෙස
- සහ තවත් බොහෝ දේ
ඇත්ත වශයෙන්ම, එය පර්යේෂණ සඳහා වන ක්ෂේත්‍ර ලැයිස්තුවේ ද ඇත, නමුත් වර්තමානයේ වැඩි හෝ අඩු සැලකිය යුතු ප්‍රති results ල නොමැති බව පෙනේ.
ඊට අමතරව, ඔබට කියවිය හැකිය , හොඳයි, ගූගල්"", උදාහරණ වශයෙන්, , и .
මූලික කරුණු. ක්වොන්ටම් වස්තුව සහ ක්වොන්ටම් පද්ධති
මෙම කොටසින් තේරුම් ගත යුතු වැදගත්ම දෙය එයයි
ක්වොන්ටම් පරිගණකය (සාමාන්ය මෙන් නොව) තොරතුරු වාහකයන් ලෙස භාවිතා කරයි ක්වොන්ටම් වස්තූන්, සහ ගණනය කිරීම් සිදු කිරීම සඳහා, ක්වොන්ටම් වස්තූන් සම්බන්ධ කළ යුතුය ක්වොන්ටම් පද්ධතිය.
ක්වොන්ටම් වස්තුවක් යනු කුමක්ද?
ක්වොන්ටම් වස්තුව - ක්වොන්ටම් ගුණාංග විදහා දක්වන ක්ෂුද්ර ලෝකයේ (ක්වොන්ටම් ලෝකය) වස්තුවක්:
- මායිම් මට්ටම් දෙකක් සහිත අර්ථ දක්වන ලද තත්වයක් ඇත
- මිනුම් මොහොත දක්වා එහි තත්වයේ සුපිරි ස්ථානයක පවතී
- ක්වොන්ටම් පද්ධති නිර්මාණය කිරීම සඳහා වෙනත් වස්තූන් සමඟ පැටලී සිටී
- Выполняет теорему о запрете клонирования (нельзя скопировать состояние объекта)
එක් එක් දේපල වඩාත් විස්තරාත්මකව බලමු:
මායිම් මට්ටම් දෙකක් සහිත (අවසාන තත්ත්වය) අර්ථ දක්වන ලද තත්වයක් ඇත
සම්භාව්ය සැබෑ ලෝක උදාහරණයක් වන්නේ කාසියකි. එයට “පැති” තත්වයක් ඇති අතර එය මායිම් මට්ටම් දෙකක් ගනී - “හිස්” සහ “වලිග”.
මිනුම් මොහොත දක්වා එහි තත්වයේ සුපිරි ස්ථානයක පවතී
ඔවුන් කාසියක් විසි කළා, එය පියාසර කර කැරකෙනවා. එය භ්රමණය වන අතර, එහි "පැත්තේ" තත්වය පිහිටා ඇත්තේ කුමන මායිම් මට්ටම්වලද යන්න පැවසිය නොහැක. නමුත් අපි එය කඩාකප්පල් කර ප්‍රති result ලය දෙස බැලූ විගසම, ප්රාන්තවල සුපිරි පිහිටීම වහාම මායිම් ප්රාන්ත දෙකෙන් එකකට කඩා වැටේ - “හිස්” සහ “වලිග”. අපේ නඩුවේ කාසියක් තට්ටු කිරීම මිනුමකි.
ක්වොන්ටම් පද්ධති නිර්මාණය කිරීම සඳහා වෙනත් වස්තූන් සමඟ පැටලී සිටී
එය කාසියක් සමඟ දුෂ්කර ය, නමුත් අපි උත්සාහ කරමු. සිතන්න, අපි කාසි තුනක් විසි කළා, එවිට ඒවා එකිනෙකට ඇලෙමින් කැරකෙනවා, මෙය කාසි සමඟ ජුගුල් කිරීමකි. සෑම මොහොතකම, ඒ සෑම එකක්ම ප්රාන්තවල සුපිරි පිහිටීමක පමණක් නොව, මෙම ප්රාන්ත එකිනෙකට අන්‍යෝන්‍ය වශයෙන් බලපායි (කාසි ගැටේ).
Выполняет теорему о запрете клонирования (нельзя скопировать состояние объекта)
කාසි ඉගිලෙන අතර කැරකෙන අතරේ, කිසිම කාසියක කැරකෙන තත්ත්‍වයේ පිටපතක් පද්ධතියෙන් වෙන්ව අපට නිර්මාණය කරන්න පුළුවන්කමක් නැහැ. පද්ධතිය තමා තුළම ජීවත් වන අතර ඕනෑම තොරතුරක් බාහිර ලෝකයට මුදා හැරීමට ඉතා ඊර්ෂ්‍යා කරයි.
සංකල්පය ගැනම තවත් වචන කිහිපයක් "උපකල්පන", සෑම ලිපියකම පාහේ සුපිරි පිහිටීම පැහැදිලි කර ඇත "සියලු ප්රාන්තවල එකම වේලාවක", ඇත්ත වශයෙන්ම, ඇත්ත, නමුත් සමහර අවස්ථාවලදී අනවශ්ය ලෙස ව්යාකූල වේ. සෑම මොහොතකම ක්වොන්ටම් වස්තුවක් ඇති බව තත්ත්‍වයන්ගේ සුපිරි පිහිටීමක් ලෙසද සිතිය හැක. එහි එක් එක් මායිම් මට්ටම් වලට කඩා වැටීමේ යම් යම් සම්භාවිතාවන් පවතින අතර, සාරාංශයක් ලෙස මෙම සම්භාවිතාවන් ස්වභාවිකව 1 ට සමාන වේ. පසුව, කියුබිට් සලකා බැලීමේදී, අපි මේ පිළිබඳව වඩාත් විස්තරාත්මකව වාසය කරමු.
කාසි සඳහා, මෙය දෘශ්‍යමාන කළ හැකිය - ආරම්භක වේගය, කාසියේ කෝණය, කාසිය පියාසර කරන පරිසරයේ තත්වය මත පදනම්ව, සෑම මොහොතකම “හිස්” හෝ “වලිග” ලබා ගැනීමේ සම්භාවිතාව වෙනස් වේ. තවද, කලින් සඳහන් කළ පරිදි, එවැනි පියාඹන කාසියක තත්ත්වය, "එකම අවස්ථාවේ දී එහි සියලු මායිම් තත්වයන් තුළ සිටීම, නමුත් ඒවා ක්රියාත්මක කිරීමේ විවිධ සම්භාවිතාවන්" ලෙස සිතාගත හැකිය.
ඉහත ගුණාංග සපුරා ඇති සහ අපට නිර්මාණය කළ හැකි සහ පාලනය කළ හැකි ඕනෑම වස්තුවක් ක්වොන්ටම් පරිගණකයක තොරතුරු වාහකයක් ලෙස භාවිතා කළ හැකිය.
තව ටිකක් ඉදිරියට අපි ක්වොන්ටම් වස්තූන් ලෙස කියුබිට් භෞතිකව ක්රියාත්මක කිරීමත් සමඟ විද්‍යාඥයින් දැන් මෙම ධාරිතාවයෙන් භාවිතා කරන දේ පිළිබඳ වත්මන් තත්වය ගැන කතා කරමු.
එබැවින් ක්වොන්ටම් පද්ධති නිර්මාණය කිරීම සඳහා ක්වොන්ටම් වස්තූන් පැටලී යා හැකි බව තුන්වන ගුණාංගය පවසයි. ක්වොන්ටම් පද්ධතියක් යනු කුමක්ද?
ක්වොන්ටම් පද්ධතිය - පහත ගුණාංග සහිත පැටලී ඇති ක්වොන්ටම් වස්තු පද්ධතියක්:
- ක්වොන්ටම් පද්ධතියක් එය සමන්විත වන වස්තු වල ඇති විය හැකි සියලු තත්වයන්හි සුපිරි ස්ථානයක පවතී
- මිනුම් මොහොත දක්වා පද්ධතියේ තත්වය දැන ගැනීමට නොහැකිය
- මිනුම් මොහොතේදී, පද්ධතිය එහි මායිම් ප්රාන්තවල හැකි ප්රභේදයන්ගෙන් එකක් ක්රියාත්මක කරයි
(සහ, ටිකක් ඉදිරිය බලා)
ක්වොන්ටම් වැඩසටහන් සඳහා නිගමනය:
- ක්වොන්ටම් ක්‍රමලේඛයකට ආදානයේදී පද්ධතියේ දී ඇති තත්වයක් ඇත, ඇතුළත සුපිරි පිහිටීමක්, ප්‍රතිදානයේදී සුපිරි පිහිටීමක් ඇත.
- මිනුම් කිරීමෙන් පසු වැඩසටහනේ ප්‍රතිදානයේදී අපට පද්ධතියේ ඇති විය හැකි අවසාන අවස්ථා වලින් එකක සම්භාවිතා ක්රියාත්මක කිරීමක් ඇත (එසේම විය හැකි දෝෂ)
- ඕනෑම ක්වොන්ටම් ක්‍රමලේඛයක චිමිනි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයක් ඇත (ආදාන -> ප්‍රතිදානය. ලූප නොමැත, ක්‍රියාවලිය මැද පද්ධතියේ තත්වය දැකිය නොහැක.)
ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් සහ සාම්ප්රදායික එකක් සංසන්දනය කිරීම
දැන් අපි සාම්ප්රදායික පරිගණකයක් සහ ක්වොන්ටම් එකක් සංසන්දනය කරමු.
| සාමාන්ය පරිගණකය | ක්වොන්ටම් පරිගණකය | |
|
තර්කනය
|
0 / 1 | `a|0> + b|1>, a^2+b^2=1` |
|
භෞතික විද්යාව
|
අර්ධ සන්නායක ට්රාන්සිස්ටරය | ක්වොන්ටම් වස්තුව |
|
මාධ්ය වාහකය
|
වෝල්ටීයතා මට්ටම් | ධ්‍රැවීකරණය, භ්රමණය,… |
|
මෙහෙයුම්
|
නොවේ, සහ, හෝ, බිටු හරහා XOR | කපාට: CNOT, Hadamard,… |
|
සම්බන්ධතාවය
|
අර්ධ සන්නායක චිපය | එකිනෙකා සමඟ ව්යාකූලත්වය |
|
ඇල්ගොරිතම
|
සම්මත (විප් බලන්න) | විශේෂ (වෙරළ, ග්රෝවර්) |
|
මූලධර්මය
|
ඩිජිටල්, නියතිවාදී | ඇනලොග්, සම්භාවිතා |
තාර්කික මට්ටම
සාමාන්ය පරිගණකයක මේක ටිකක්. හරහා අප හොඳින් දන්නා නියතිවාදී ටිකක්. 0 හෝ 1 අගයන් ගත හැකිය. එය භූමිකාව සමඟ හොඳින් කටයුතු කරයි තාර්කික ඒකකය සාමාන්ය පරිගණකයක් සඳහා, නමුත් ප්‍රාන්තය විස්තර කිරීමට සම්පූර්ණයෙන්ම නුසුදුසුය квантового объекта, අප දැනටමත් පවසා ඇති පරිදි, වනයේ පිහිටා ඇතඔවුන්ගේ මායිම් තත්වයන්ගේ අධි ස්ථාන.
මෙය ඔවුන් ඉදිරිපත් කළ දෙයයි . එහි මායිම් තත්වයන් තුළ එය 0 සහ 1 ට සමාන තත්වයන් අවබෝධ කර ගනී , සහ superposition හි නියෝජනය කරයි එහි මායිම් තත්වයන් හරහා සම්භාවිතා ව්යාප්තිය |0> и |1>:
a|0> + b|1>, такое, что a^2+b^2=1a සහ b නියෝජනය කරයි , සහ ඒවායේ මොඩියුලවල වර්ග යනු මායිම් ප්රාන්තවල හරියටම එවැනි අගයන් ලබා ගැනීමේ සැබෑ සම්භාවිතාවයි. |0> и |1>, ඔබ දැන් මිනුමකින් කියුබිට් එක හකුළන්නේ නම්.
භෞතික ස්ථරය
වර්තමාන තාක්ෂණික මට්ටමේ සංවර්ධන මට්ටමේදී, සාම්ප්රදායික පරිගණකයක් සඳහා බිට් එකක් භෞතිකව ක්රියාත්මක කිරීම වේ අර්ධ සන්නායක ට්රාන්සිස්ටරය, ක්වොන්ටම් සඳහා, අප දැනටමත් පවසා ඇති පරිදි, ඕනෑම ක්වොන්ටම් වස්තුවක්. මීළඟ කොටසින් අපි දැනට කියුබිට් සඳහා භෞතික මාධ්ය ලෙස භාවිතා කරන දේ ගැන කතා කරමු.
ගබඩා මාධ්‍යය
සාමාන්ය පරිගණකයක් සඳහා මෙය වේ විදුලි - ක්වොන්ටම් සඳහා වෝල්ටීයතා මට්ටම්, ධාරාව පැවතීම හෝ නොපැවතීම යනාදිය - එකම ක්වොන්ටම් වස්තුවක තත්වය (ධ්‍රැවීකරණයේ දිශාව, භ්රමණය යනාදිය), එය සුපිරි ස්ථානයක තිබිය හැකිය.
මෙහෙයුම්
සාමාන්ය පරිගණකයක තාර්කික පරිපථ ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා, අපි හොඳින් දන්නා භාවිතා කරමු , කියුබිට් වල මෙහෙයුම් සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් මෙහෙයුම් පද්ධතියක් ඉදිරිපත් කිරීම අවශ්ය විය . කොපමණ කියුබිට් සංඛ්‍යාවක් පරිවර්තනය කරනවාද යන්න මත ද්වාර තනි-කියුබිට් හෝ ද්විත්ව-කියුබිට් විය හැක.
ක්වොන්ටම් ද්වාර සඳහා උදාහරණ:
සංකල්පයක් තිබේ විශ්ව කපාට කට්ටලය, ඕනෑම ක්වොන්ටම් ගණනය කිරීමක් සිදු කිරීමට ප්රමාණවත් වේ. උදාහරණයක් ලෙස, විශ්වීය කට්ටලයකට Hadamard ගේට්ටුවක්, අදියර මාරු කිරීමේ දොරටුවක්, CNOT ගේට්ටුවක් සහ π⁄8 ගේට්ටුවක් ඇතුළත් වේ. ඔවුන්ගේ උපකාරයෙන්, ඔබට අත්තනෝමතික qubits කට්ටලයක් මත ඕනෑම ක්වොන්ටම් ගණනය කිරීමක් සිදු කළ හැකිය.
මෙම ලිපියෙන් අපි ක්වොන්ටම් ගේට්ටු පද්ධතිය ගැන විස්තරාත්මකව වාසය නොකරමු; ඔබට ඒවා ගැන සහ කියුබිට් වල තාර්කික මෙහෙයුම් ගැන වැඩිදුර කියවිය හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස, . මතක තබා ගත යුතු ප්රධාන දෙය:
- ක්වොන්ටම් වස්තු මත මෙහෙයුම් සඳහා නව තාර්කික ක්‍රියාකරුවන් (ක්වොන්ටම් ද්වාර) නිර්මාණය කිරීම අවශ්ය වේ.
- ක්වොන්ටම් ද්වාර තනි කියුබිට් සහ ද්විත්ව කියුබිට් වර්ග වලින් පැමිණේ.
- ඕනෑම ක්වොන්ටම් ගණනය කිරීමක් සිදු කිරීමට භාවිතා කළ හැකි විශ්වීය ද්වාර කට්ටල තිබේ
සම්බන්ධතාවය
එක් ට්‍රාන්සිස්ටරයක් අපට සම්පූර්ණයෙන්ම ප්‍රයෝජනයක් නැත; ගණනය කිරීම් සිදු කිරීම සඳහා අපි බොහෝ ට්‍රාන්සිස්ටර එකිනෙක සම්බන්ධ කළ යුතුය, එනම් තාර්කික පරිපථ තැනීම සඳහා මිලියන ගණනක් ට්‍රාන්සිස්ටර වලින් අර්ධ සන්නායක චිපයක් නිර්මාණය කළ යුතුය. සහ, අවසානයේ, එහි සම්භාව්ය ස්වරූපයෙන් නවීන ප්රොසෙසරයක් ලබා ගන්න.
එක් කියුබිට් එකක් ද අපට සම්පූර්ණයෙන්ම නිෂ්ඵල ය (හොඳයි, ශාස්ත්‍රීය වශයෙන් පමණක් නම්),
ගණනය කිරීම් සිදු කිරීමට අපට කියුබිට් (ක්වොන්ටම් වස්තු) පද්ධතියක් අවශ්ය වේ.
අප දැනටමත් පවසා ඇති පරිදි, ක්විට් එකිනෙක පැටලීමෙන් නිර්මාණය කර ඇති අතර එමඟින් ඒවායේ ප්රාන්තවල වෙනස්කම් සම්බන්ධීකරණ ආකාරයකින් සිදු වේ.
ඇල්ගොරිතම
මේ දක්වා මානව වර්ගයා එකතු කර ඇති සම්මත ඇල්ගොරිතම ක්වොන්ටම් පරිගණකයක ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම නුසුදුසු ය. ඔව්, පොදුවේ අවශ්ය නැත. ක්වොන්ටම් පරිගණක සඳහා qubits මත ද්වාර තර්කනය මත පදනම් වූ සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් ඇල්ගොරිතම, ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම නිර්මාණය කිරීම අවශ්ය වේ. වඩාත්ම ප්රසිද්ධ ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම අතරින් තුනක් වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය:
- (සාධකකරණය)
- (ඇණවුම් නොකළ දත්ත ගබඩාවක ඉක්මන් සෙවීම)
- (ප්‍රශ්නයට පිළිතුර, නියත හෝ සමබර ශ්‍රිතයක්)
මූලධර්මය
සහ වඩාත්ම වැදගත් වෙනස වන්නේ මෙහෙයුම් මූලධර්මයයි. සම්මත පරිගණකයක් සඳහා මෙය වේ ඩිජිටල්, දැඩි නිර්ණායක මූලධර්මය, අපි පද්ධතියේ යම් ආරම්භක තත්ත්‍වයක් සකසා දී ඇති ඇල්ගොරිතමයක් හරහා එය සම්මත කළහොත්, අපි මෙම ගණනය කොපමණ වාරයක් ක්රියාත්මක කළත් ගණනය කිරීම් වල ප්රතිඵලය සමාන වේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, මෙම හැසිරීම පරිගණකයකින් අප බලාපොරොත්තු වන දෙයම වේ.
ක්වොන්ටම් පරිගණකය ක්රියාත්මක වේ ඇනලොග්, සම්භාවිතා මූලධර්මය. දී ඇති ආරම්භක අවස්ථාවේ දී ඇති ඇල්ගොරිතමයේ ප්රතිඵලය වේ සම්භාවිතා ව්‍යාප්තියකින් නියැදිය ඇල්ගොරිතමයේ අවසාන ක්රියාත්මක කිරීම් සහ සිදුවිය හැකි දෝෂ.
ක්වොන්ටම් පරිගණනයේ මෙම සම්භාවිතා ස්වභාවය ක්වොන්ටම් ලෝකයේ සම්භාවිතා සාරය නිසාය. "දෙවියන් වහන්සේ විශ්වය සමඟ දාදු කැට සෙල්ලම් නොකරයි.", පැරණි අයින්ස්ටයින් පැවසුවේ, නමුත් මෙතෙක් සිදු කරන ලද සියලුම අත්හදා බැලීම් සහ නිරීක්ෂණ (වර්තමාන විද්‍යාත්මක සුසමාදර්ශය තුළ) ප්‍රතිවිරුද්ධ දෙය සනාථ කරයි.
කියුබිට් වල භෞතික ක්රියාත්මක කිරීම්
අප දැනටමත් පවසා ඇති පරිදි, කියුබිට් එකක් ක්වොන්ටම් වස්තුවකින්, එනම් ඉහත විස්තර කර ඇති ක්වොන්ටම් ගුණාංග ක්රියාත්මක කරන භෞතික වස්තුවකින් නිරූපණය කළ හැකිය. එනම්, දළ වශයෙන් කිවහොත්, ඕනෑම භෞතික වස්තුවක අවස්ථා දෙකක් ඇති සහ මෙම අවස්ථා දෙක අධි ස්ථානගත තත්වයක පවතින අතර ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් තැනීමට භාවිතා කළ හැකිය.
“අපට පරමාණුවක් විවිධ මට්ටම් දෙකකට දමා ඒවා පාලනය කළ හැකි නම්, ඔබට කියුබිට් එකක් තිබේ. අපිට මේක අයනකින් කරන්න පුළුවන් නම් ඒක qubit එකක්. කරන්ට් එකත් එහෙමයි. අපි එය දක්ෂිණාවර්තව සහ වාමාවර්තව එකවර ධාවනය කළහොත්, ඔබට කියුබිට් එකක් තිබේ.
ඇත к , කියුබිට් හි වර්තමාන විවිධ භෞතික ක්රියාත්මක කිරීම් වඩාත් විස්තරාත්මකව සලකා බලන විට, අපි වඩාත් ප්රසිද්ධ සහ පොදු ඒවා ලැයිස්තුගත කරන්නෙමු:
- සහ තවත් බොහෝ විදේශීය අදහස් (ඇනායන, ආදිය)
මෙම සියලු ප්‍රභේද අතුරින්, වඩාත්ම දියුණු වන්නේ කියුබිට් ලබා ගැනීමේ පළමු ක්‍රමයයි . , , සහ අනෙකුත් ප්රමුඛ ක්‍රීඩකයින් ඔවුන්ගේ පද්ධති ගොඩනැගීමට එය භාවිතා කරයි.
හොඳයි, තව කියවන්න හැකි සිට qubits .
මූලික කරුණු. ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් ක්‍රියා කරන ආකාරය
මෙම කොටස සඳහා ද්රව්ය (කාර්යය සහ පින්තූර) ලිපියෙන් ලබාගෙන ඇත .
එබැවින්, අපට පහත කාර්යය ඇති බව සිතන්න:
පුද්ගලයන් තිදෙනෙකුගෙන් යුත් කණ්ඩායමක් ඇත: (A)ndrey, (B)olodya සහ (C)erezha. ටැක්සි දෙකක් තියෙනවා (0 සහ 1).
එය ද දන්නා කරුණකි:
- (A)ndrey, (B)olodya මිතුරන් වේ
- (A)ndrey, (C)erezha සතුරන් වේ
- (B)olodya සහ (C)erezha සතුරන් වේ
කාර්යය: මිනිසුන් කුලී රථවල තබන්න මැක්ස් (මිතුරන්) и අවම (සතුරන්)
ශ්‍රේණිගත කිරීම: L = (මිතුරන් සංඛ්යාව) - (සතුරන් සංඛ්යාව) එක් එක් නවාතැන් විකල්පය සඳහා
ВАЖНО: Предположим, что эвристик нет, оптимального решения нет. В этом случае задача решается только полным перебором вариантов.
සාමාන්ය පරිගණකයක විසඳුම
නිතිපතා (සුපිරි) පරිගණකයක (හෝ පොකුරු) මෙම ගැටළුව විසඳන්නේ කෙසේද - එය පැහැදිලිය ඔබට හැකි සියලු විකල්ප හරහා ලූප් කිරීමට අවශ්ය වේ. අපට බහු ප්රොසෙසර් පද්ධතියක් තිබේ නම්, අපට ප්රොසෙසර කිහිපයක් හරහා විසඳුම් ගණනය කිරීම සමාන්තරගත කර ප්රතිඵල එකතු කළ හැක.
අපට හැකි නවාතැන් විකල්ප 2ක් (ටැක්සි 0 සහ කුලී රථ 1) සහ පුද්ගලයන් 3ක් ඇත. විසඳුම් අවකාශය 2 ^ 3 = 8. ඔබට කැල්කියුලේටරය භාවිතයෙන් විකල්ප 8 ක් හරහා යා හැකිය, මෙය ගැටළුවක් නොවේ. දැන් අපි ගැටලුව සංකීර්ණ කරමු - අපට පුද්ගලයින් 20 ක් සහ බස් රථ දෙකක් ඇත, විසඳුම් අවකාශය 2^20 = 1. කිසිවක් සංකීර්ණ නැත. මිනිසුන් සංඛ්යාව 2.5 ගුණයකින් වැඩි කරමු - මිනිසුන් 50 ක් සහ දුම්රිය දෙකක් ගන්න, විසඳුමේ ඉඩ දැන් 2^50 = 1.12 x 10^15. සාමාන්ය (සුපිරි) පරිගණකයක් දැනටමත් බරපතල ගැටළු ඇති වීමට පටන් ගෙන තිබේ. අපි මිනිසුන් ගණන 2 ගුණයකින් වැඩි කරමු, දැනටමත් මිනිසුන් 100 ක් ලබා දෙනු ඇත 1.2x10^30 возможных вариантов.
එපමණයි, මෙම කාර්යය සාධාරණ කාලයක් තුළ ගණනය කළ නොහැක.
සුපිරි පරිගණකයක් සම්බන්ධ කිරීම
දැනට පවතින බලවත්ම පරිගණකය අංක 1 වේ මේ , ඵලදායිතාව 122 . එක් විකල්පයක් ගණනය කිරීමට අපට මෙහෙයුම් 100 ක් අවශ්ය යැයි උපකල්පනය කරමු, එවිට පුද්ගලයින් 100 දෙනෙකු සඳහා ගැටළුව විසඳීමට අපට අවශ්ය වනු ඇත:
(1.2 x 10^30 100) / 122×10^15 / (606024365) = අවුරුදු 3 x 10^37.
අපට දැකිය හැකි පරිදි ආරම්භක දත්තවල මානය වැඩි වන විට, විසඳුම් අවකාශය බල නීතියකට අනුව වර්ධනය වේ, සාමාන්ය අවස්ථාවෙහිදී, N bits සඳහා අපට 2^N විසඳුම් විකල්ප ඇත, සාපේක්ෂ වශයෙන් කුඩා N (100) සඳහා අපට ගණනය නොකළ (වර්තමාන තාක්ෂණික මට්ටමින්) විසඳුම් ඉඩක් ලබා දේ.
විකල්ප තිබේද? ඔබ අනුමාන කළ පරිදි, ඔව්, තිබේ.
නමුත් ක්වොන්ටම් පරිගණකවලට මෙවැනි ගැටලු ඵලදායි ලෙස විසඳිය හැක්කේ කෙසේද සහ ඇයි දැයි සොයා බැලීමට පෙර, ඒවා මොනවාදැයි නැවත සිතා බැලීමට අපි මොහොතක් ගත කරමු. සම්භාවිතාව බෙදාහැරීමේ. කලබල නොවන්න, මෙය සමාලෝචන ලිපියකි, මෙහි දුෂ්කර ගණිතයක් නොමැත, අපි බෑගයක් සහ බෝල සමඟ සම්භාව්ය උදාහරණය සමඟ කරන්නෙමු.
පොඩි Combinatorics, සම්භාවිතා න්යාය සහ අමුතු අත්හදා බැලීමක්
අපි බෑග් එකක් අරන් ඒකට දමමු සුදු බෝල 1000ක් සහ කළු බෝල 1000ක්. අපි අත්හදා බැලීමක් කරන්නෙමු - බෝලය පිටතට ගන්න, වර්ණය ලියන්න, බෝලය බෑගයට ආපසු ගෙන බෑගයේ බෝල මිශ්ර කරන්න.
අත්හදා බැලීම 10 වතාවක් සිදු කරන ලදී. කළු බෝල 10ක් එළියට ගත්තා. සමහර විට? තරමක්. මෙම නියැදිය අපට බෑගයේ සත්‍ය බෙදා හැරීම පිළිබඳ සාධාරණ අදහසක් ලබා දෙයිද? පැහැදිලිවම නැහැ. කළ යුතු දේ - හරි, පිඅත්හදා බැලීම මිලියන වාරයක් නැවත නැවතත් කළු සහ සුදු බෝල සංඛ්යාත ගණනය කරන්න. උදාහරණයක් ලෙස අපට ලැබේ 49.95% කළු සහ 50.05% සුදු. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, අපි සාම්පලයෙන් (එක් බෝලයක් පිටතට ගන්න) බෙදා හැරීමේ ව්යුහය දැනටමත් වැඩි හෝ අඩු පැහැදිලි ය.
ප්රධාන දෙය නම් එය තේරුම් ගැනීමයි අත්හදා බැලීමේ සම්භාවිතා ස්වභාවයක් ඇත, එක් සාම්පලයක් (බෝලයක්) සමඟ බෙදා හැරීමේ සැබෑ ව්යුහය අපි නොදනිමු, අපි අත්හදා බැලීම බොහෝ වාරයක් නැවත නැවතත් කළ යුතුයි සහ ප්රතිඵල සාමාන්යය.
අපි එය අපේ බෑගයට එකතු කරමු රතු සහ කොළ පැහැති බෝල 10 ක් (දෝෂ). අපි අත්හදා බැලීම 10 වතාවක් නැවත නැවත කරමු. තුලරතු 5 ක් සහ කොළ 5 ක් එළියට ගත්තා. සමහර විට? ඔව්. සැබෑ බෙදාහැරීම ගැන අපට යමක් පැවසිය හැකිය - නැත. කළ යුතු දේ - හොඳයි, ඔබට තේරෙනවා.
සම්භාවිතා ව්‍යාප්තියක ව්යුහය පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා ගැනීම සඳහා, මෙම ව්‍යාප්තියෙන් පුද්ගල ප්රතිඵල නැවත නැවත නියැදිය යුතු අතර ප්රතිඵල සාමාන්‍යකරණය කළ යුතුය.
ප්රායෝගිකව න්යාය සම්බන්ධ කිරීම
දැන් කළු සුදු බෝල වෙනුවට බිලියඩ් බෝල අරගෙන බෑග් එකක දාගෙන යමු අංක 1000 සහිත බෝල 2, අංක 1000 සමඟ 7 සහ වෙනත් අංක සහිත බෝල 10. සරලම ක්‍රියාවන් (බෝලයක් එළියට ගන්න, අංකය ලියන්න, බෝලය නැවත බෑගයට දමන්න, බෝල බෑගයට මිශ්ර කරන්න) පුහුණු වූ අත්හදා බැලීම්කරුවෙකු යැයි සිතමු, ඔහු මෙය මයික්‍රො තත්පර 150 කින් කරයි. හොඳයි, වේගය පිළිබඳ එවැනි අත්හදා බැලීමක් (ඖෂධ වෙළඳ දැන්වීමක් නොවේ!!!). එවිට තත්පර 150 කින් ඔහුට අපගේ අත්හදා බැලීම මිලියන 1 වතාවක් සිදු කිරීමට හැකි වනු ඇත සහ සාමාන්ය ප්රතිඵල අපට ලබා දෙන්න.
ඔවුන් පරීක්‍ෂකවරයා වාඩි කර, ඔහුට බෑගයක් ලබා දී, ඉවතට හැරී, තත්පර 150 ක් බලා සිට:
අංක 2 - 49.5%, අංක 7 - 49.5%, මුළු ඉතිරි සංඛ්යා - 1%.
ඔව් ඒක නිවැරදියි, අපගේ බෑගය අපගේ ගැටළුව විසඳන ඇල්ගොරිතමයක් සහිත ක්වොන්ටම් පරිගණකයකි, සහ බෝල හැකි විසඳුම් වේ. නිවැරදි විසඳුම් දෙකක් ඇති බැවින්, එසේ නම් ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් අපට සමාන සම්භාවිතාවක් සහ 0.5% (10/2000) දෝෂ සහිත මෙම හැකි විසඳුම් වලින් එකක් ලබා දෙනු ඇත., අපි පසුව කතා කරමු.
ක්වොන්ටම් පරිගණකයක ප්රතිඵලය ලබා ගැනීම සඳහා, ඔබ එකම ආදාන දත්ත කට්ටලය මත ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම කිහිප වතාවක් ධාවනය කර ප්රතිඵලය සාමාන්‍යකරණය කළ යුතුය.
ක්වොන්ටම් පරිගණකයක පරිමාණය
දැන් සිතන්න 100 දෙනෙකු සම්බන්ධ කාර්යයක් සඳහා (විසඳුම් අවකාශය 2^100 мы помним об этом), правильных решений тоже только два. Тогда, если взять 100 кубитов и написать алгоритм, вычисляющий нашу целевую функцию (L, см. выше) над этими кубитами, то мы получим мешок, в котором будет 1000 шаров с номером первого правильного ответа, 1000 с номером второго правильного ответа и 10 шаров с другими номерами. И наш экспериментатор за те же 150 секунд выдаст нам оценку вероятностного распределения правильных ответов.
ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතමයක් ක්රියාත්මක කිරීමේ කාලය (සමහර උපකල්පන සහිතව) ද්‍රාවණ අවකාශයේ මානය (1^N) සම්බන්ධයෙන් නියත O(2) ලෙස සැලකිය හැක.
И вот именно это свойство квантового компьютера — ධාවන කාල ස්ථාවරත්වය විසඳුම් අවකාශයේ වැඩිවන බල නීති සංකීර්ණත්වය සම්බන්ධයෙන් ප්රධාන වේ.
Qubit සහ සමාන්තර ලෝක
මෙය සිදු වන්නේ කෙසේද? ක්වොන්ටම් පරිගණකයකට මෙතරම් ඉක්මනින් ගණනය කිරීම් සිදු කිරීමට ඉඩ දෙන්නේ කුමක් ද? ඒ සියල්ල කියුබිට් හි ක්වොන්ටම් ස්වභාවය ගැන ය.
බලන්න අපි කිවුවා කියුබිට් එකක් ක්වොන්ටම් වස්තුවක් වගේ කියලා නිරීක්ෂණය කරන විට එහි අවස්ථා දෙකෙන් එකක් අවබෝධ කර ගනී, නමුත් "වන ස්වභාවය" තුළ එය ඇත ප්රාන්තවල සුපිරි ස්ථාන, එනම්, එය එහි මායිම් තත්වයන් දෙකෙහිම එකවර (යම් සම්භාවිතාවක් සහිතව) ඇත.
ගන්න (අ) ද්‍රෙයා සහ එහි තත්වය (එය කුමන වාහනයේ ද - 0 හෝ 1) කියුබිට් එකක් ලෙස සිතන්න. එවිට අපට (ක්වොන්ටම් අවකාශයේ) ඇත සමාන්තර ලෝක දෙකක්, එකක (සහ) කුලී රථ 0 හි වාඩි වී, වෙනත් ලෝකයක - කුලී රථ 1 හි. Одновременно в двух такси, නමුත් නිරීක්ෂණ අතරතුර ඔවුන් එක් එක් එය සොයා ගැනීමට යම් සම්භාවිතාවක් ඇත.
ගන්න (ආ) තරුණ සහ එහි තත්වය කියුබිට් එකක් ලෙස ද සිතමු. තවත් සමාන්තර ලෝක දෙකක් හටගනී. නමුත් දැනට මේ ලෝක යුගල (සහ) и (හිදී) කිසිසේත් අන්තර් ක්‍රියා නොකරන්න. නිර්මාණය කිරීමට කළ යුතු දේ සම්බන්ධයි පද්ධති? ඒක හරි, අපිට මේ කියුබිට් අවශ්‍යයි බැඳ තබන්න (ව්යාකූල). අපි ඒක අරගෙන අවුල් කරනවා (A) සමඟ (B) — අපි කියුබිට් දෙකක ක්වොන්ටම් පද්ධතියක් ලබා ගනිමු (A, B), තමා තුළම අවබෝධ කර ගැනීම හතර අන්තර් රඳා පවතී සමාන්තර ලෝක. එකතු කරන්න (එස්) එර්ජි සහ අපි කියුබිට් තුනක පද්ධතියක් ලබා ගනිමු (ABC), අටක් ක්රියාත්මක කිරීම අන්තර් රඳා පවතී සමාන්තර ලෝක.
ක්වොන්ටම් පරිගණනයේ සාරය (සම්බන්ධිත කියුබිට් පද්ධතියක් හරහා ක්වොන්ටම් ද්වාර දාමයක් ක්රියාත්මක කිරීම) ගණනය කිරීම සියලුම සමාන්තර ලෝකවල එකවර සිදු වේ.
අප සතුව ඒවායින් කීයක් තිබේද යන්න ගැටළුවක් නොවේ, 2^3 හෝ 2^100, ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම මේ සියලු සමාන්තර ලෝක මත සීමිත කාලයකින් ක්රියාත්මක වේ සහ ඇල්ගොරිතමයේ ප්‍රතිචාරවල සම්භාවිතා ව්‍යාප්තියේ නියැදියක් වන ප්‍රතිඵලයක් අපට ලබා දෙනු ඇත.
වඩා හොඳ අවබෝධයක් සඳහා, කෙනෙකුට එය සිතාගත හැකිය ක්වොන්ටම් මට්ටමේ ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් 2^N සමාන්තර විසඳුම් ක්‍රියාවලි ක්රියාත්මක කරයි, ඔවුන් එක් එක් හැකි විකල්පය මත වැඩ, පසුව වැඩ ප්රතිඵල එකතු - සහ විසඳුමේ සුපිරි පිහිටීමක ස්වරූපයෙන් අපට පිළිතුර ලබා දෙයි (ප්‍රතිචාරවල සම්භාවිතා ව්යාප්තිය), එයින් අපි එක් එක් වර සාම්පලයක් (එක් එක් අත්හදා බැලීම සඳහා).
අපගේ අත්හදා බැලීම සඳහා අවශ්ය කාලය මතක තබා ගන්න (150 µs) අත්හදා බැලීම සිදු කිරීම සඳහා, ක්වොන්ටම් පරිගණකවල ප්රධාන ගැටළු සහ විසංයෝජන කාලය ගැන කතා කරන විට මෙය අපට තව ටිකක් ප්‍රයෝජනවත් වනු ඇත.
ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම
දැනටමත් සඳහන් කර ඇති පරිදි, ද්විමය තර්කනය මත පදනම් වූ සාම්ප්රදායික ඇල්ගොරිතම ක්වොන්ටම් තර්කනය (ක්වොන්ටම් ගේට්ටු) භාවිතා කරන ක්වොන්ටම් පරිගණකයකට අදාළ නොවේ. ඔහු සඳහා, පරිගණකයේ ක්වොන්ටම් ස්වභාවයට ආවේණික වූ විභවයන් සම්පූර්ණයෙන්ම සූරාකෑමට නව ඒවා ඉදිරිපත් කිරීම අවශ්ය විය.
වර්තමානයේ වඩාත්ම ප්රසිද්ධ ඇල්ගොරිතම වන්නේ:
සම්භාව්ය ඒවා මෙන් නොව, ක්වොන්ටම් පරිගණක විශ්වීය නොවේ.
ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම කුඩා සංඛ්‍යාවක් පමණක් දැනට සොයාගෙන ඇත.
ස්තුතියි වෙත සබැඳිය සඳහා , කතුවරයාට අනුව (), ක්වොන්ටම්-ඇල්ගොරිතමික් ලෝකයේ හොඳම නියෝජිතයන් එකතු කර ඇති අතර දිගටම එකතු වී ඇත.
මෙම ලිපියෙන් අපි ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම සවිස්තරාත්මකව විශ්ලේෂණය නොකරමු; ඕනෑම සංකීර්ණතා මට්ටමක් සඳහා අන්තර්ජාලයේ විශිෂ්ට ද්රව්ය රාශියක් ඇත, නමුත් අපි තවමත් වඩාත් ප්රසිද්ධ ඒවා තුන හරහා කෙටියෙන් යා යුතුය.
ෂෝර්ගේ ඇල්ගොරිතම.
වඩාත්ම ප්රසිද්ධ ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම වේ (ඉංග්‍රීසි ගණිතඥයා විසින් 1994 දී සොයා ගන්නා ලදී ), එය ඉලක්ක කර ඇත්තේ සංඛ්යා ප්රමුඛ සාධක (සාධකකරණ ගැටළුව, විවික්ත ලඝුගණකය) බවට සාධක කිරීමේ ගැටලුව විසඳීමයි.
ඔබේ බැංකු පද්ධති සහ මුරපද ඉක්මනින් හැක් කරන බව ඔවුන් ලියන විට උදාහරණයක් ලෙස ගෙනහැර දක්වන්නේ මෙම ඇල්ගොරිතමයයි. අද භාවිතා කරන යතුරු වල දිග බිටු 2048 ට නොඅඩු බව සලකන විට, කැප් එකක් සඳහා කාලය තවමත් පැමිණ නැත.
අද දක්වා නිහතමානීව වඩා. Shor's Algorithm සමග හොඳම සාධකකරණ ප්රතිඵල - අංක и , එය බිටු 2048 ට වඩා බෙහෙවින් අඩු ය. වගුවේ ඉතිරි ප්රතිඵල සඳහා, වෙනස් එකක් ගණනය කිරීම්, නමුත් මෙම ඇල්ගොරිතම (291311) අනුව හොඳම ප්රතිඵලය පවා සැබෑ යෙදුමෙන් බොහෝ දුරස් වේ.
ඔබට ෂෝර්ගේ ඇල්ගොරිතම ගැන වැඩිදුර කියවිය හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස,. ප්රායෝගිකව ක්රියාත්මක කිරීම ගැන - .
එකක් සංකීර්ණත්වය සහ 2048-bit අංකයක් සඳහා අවශ්ය බලය පරිගණකයකි . Спим спокойно.
ග්රෝවර්ගේ ඇල්ගොරිතම
- ගණන් කිරීමේ ගැටලුව විසඳීම, එනම් සමීකරණයට විසඳුමක් සොයා ගැනීම F(X) = 1, F කොහෙද от n විචල්යයන්. ඇමරිකානු ගණිතඥයෙකු විසින් යෝජනා කරන ලදී в .
Grover ගේ ඇල්ගොරිතම සොයා ගැනීමට භාවිතා කළ හැක и සංඛ්යා මාලාව. ඊට අමතරව, එය විසඳීමට භාවිතා කළ හැකිය බොහෝ විසඳුම් අතර සවිස්තරාත්මක සෙවීමක් හරහා ගැටළු. මෙය සම්භාව්ය ඇල්ගොරිතම හා සසඳන විට සැලකිය යුතු වේග ලාභයක් ලබා ගත හැක, නමුත් "" සාමාන්යයෙන්.
වැඩි විස්තර කියවිය හැක, හෝ . තවත් පෙට්ටි සහ බෝල උදාහරණය භාවිතා කරමින් ඇල්ගොරිතම පිළිබඳ හොඳ පැහැදිලි කිරීමක් ඇත, නමුත්, අවාසනාවකට මෙන්, කිසිවෙකුගේ පාලනයෙන් ඔබ්බට හේතු නිසා, මෙම වෙබ් අඩවිය රුසියාවෙන් මා සඳහා විවෘත නොවේ. ඔබට තිබේ නම් тоже заблокирован, то вот краткая выжимка:
ග්රෝවර්ගේ ඇල්ගොරිතම. ඔබ සතුව අංක සහිත සංවෘත පෙට්ටි N කෑලි ඇති බව සිතන්න. බෝලයක් අඩංගු එකක් හැර ඒවා සියල්ලම හිස්ය. ඔබේ කාර්යය: බෝලය පිහිටා ඇති කොටුවේ අංකය සොයා ගන්න (මෙම නොදන්නා අංකය බොහෝ විට w අකුරින් දැක්වේ).
මෙම ගැටලුව විසඳන්නේ කෙසේද? මෝඩම ක්‍රමය නම් මාරුවෙන් මාරුවට පෙට්ටි විවෘත කිරීමයි, ඉක්මනින් හෝ පසුව ඔබට බෝලයක් සහිත පෙට්ටියක් හමුවනු ඇත. සාමාන්යයෙන්, බෝලයක් සහිත පෙට්ටියක් සොයා ගැනීමට පෙර පෙට්ටි කීයක් පරීක්ෂා කළ යුතුද? සාමාන්යයෙන්, ඔබ N/2 පෙට්ටිවලින් අඩක් පමණ විවෘත කළ යුතුය. මෙහි ඇති ප්‍රධානතම දෙය නම්, අපි පෙට්ටි ගණන 100 ගුණයකින් වැඩි කළහොත්, පන්දුව සහිත පෙට්ටිය සොයා ගැනීමට පෙර විවෘත කළ යුතු සාමාන්ය පෙට්ටි සංඛ්යාව ද එම 100 ගුණයකින් වැඩි වේ.
දැන් අපි තවත් පැහැදිලි කිරීමක් කරමු. අපි අපේම දෑතින් පෙට්ටි විවෘත නොකර බෝලයක් තිබේදැයි පරීක්ෂා කර බලමු, නමුත් යම් අතරමැදියෙකු සිටී, අපි ඔහුට ඔරකල් යැයි කියමු. අපි Oracle ට කියනවා, “පරික්ෂණ කොටු අංක 732”, සහ Oracle අවංකව පරීක්ෂා කර පිළිතුරු දෙනවා, “කොටු අංක 732 තුළ බෝලයක් නැහැ.” දැන්, අපි සාමාන්යයෙන් පෙට්ටි කීයක් විවෘත කළ යුතුද කියනවා වෙනුවට, අපි කියන්නේ “බෝලය සහිත පෙට්ටියේ සංඛ්යාව සොයා ගැනීමට සාමාන්යයෙන් කී වතාවක් ඔරකල් වෙත යා යුතුද” යනුවෙනි.
අපි මෙම ගැටළුව පෙට්ටි, බෝලයක් සහ ඔරකල් සමඟ ක්වොන්ටම් භාෂාවට පරිවර්තනය කළහොත් අපට විශිෂ්ට ප්‍රති result ලයක් ලැබෙනු ඇත: N පෙට්ටි අතර බෝලයක් සහිත පෙට්ටියක අංකය සොයා ගැනීමට, අපි ඔරකල්ට බාධා කළ යුත්තේ SQRT ගැන පමණි. (N) වරක්!
එනම්, ග්රෝවර්ගේ ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් සෙවුම් කාර්යයේ සංකීර්ණත්වය කාලවල වර්ග මූලයෙන් අඩු වේ.
Deutsch-Jozi ඇල්ගොරිතම
Deutsch-Jozsa ඇල්ගොරිතම (Deutsch-Jozsa ඇල්ගොරිතම ලෙසද හැඳින්වේ) - [ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම](%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC), предложенный и в , සහ ක්රියාත්මක කිරීමට සැලසුම් කර ඇති ඇල්ගොරිතම වල පළමු උදාහරණ වලින් එකක් බවට පත් විය . _
Deutsch-Jozsi ගැටළුව වන්නේ ද්විමය විචල්‍ය කිහිපයක ශ්‍රිතයක් F(x1, x2, ... xn) නියතද (ඕනෑම තර්කයක් සඳහා 0 හෝ 1 අගය ගනී) හෝ සමතුලිතද (එය ගන්නා වසමෙන් අඩක් සඳහා) යන්න තීරණය කිරීමයි. අගය 0, අනෙක් භාගය සඳහා 1). මෙම අවස්ථාවෙහිදී, ශ්රිතය නියත හෝ සමතුලිත බව දන්නා ප්‍රාථමිකයක් ලෙස සැලකේ.
ඔබටත් කියවන්න පුළුවන් . සරල පැහැදිලි කිරීමක්:
Deutsch (Deutsch-Jozsi) ඇල්ගොරිතම බෲට් බලය මත පදනම් වේ, නමුත් එය වෙනදාට වඩා වේගයෙන් සිදු කිරීමට ඉඩ සලසයි. මේසය මත කාසියක් ඇති බව සිතන්න, එය ව්යාජ එකක්ද නැද්ද යන්න සොයා බැලිය යුතුය. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, ඔබ දෙවරක් කාසිය දෙස බලා තීරණය කළ යුතුය: "හිස්" සහ "වලිග" සැබෑ ය, "හිස්" දෙකක්, "වලිග" දෙකක් ව්යාජ ය. එබැවින්, ඔබ ඩොයිෂ් ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරන්නේ නම්, මෙම තීරණය එක බැල්මකින් කළ හැකිය - මිනුම්.
ක්වොන්ටම් පරිගණකවල ගැටළු
ක්වොන්ටම් පරිගණක සැලසුම් කිරීමේදී සහ ක්රියාත්මක කිරීමේදී විද්‍යාඥයින් සහ ඉංජිනේරුවන් විශාල ගැටලු රාශියකට මුහුණ දෙන අතර ඒවා අද දක්වා විවිධ මට්ටමේ සාර්ථකත්වයන් සමඟ විසඳා ඇත. අනුව () පහත සඳහන් ගැටළු මාලාව හඳුනාගත හැකිය:
- Чувствительность к окружению и взаимодействию с окружением
- ගණනය කිරීම් අතරතුර දෝෂ සමුච්චය වීම
- කියුබිට් තත්ත්‍වයේ ආරම්භක ආරම්භය සමඟ ඇති දුෂ්කරතා
- බහු-ක්විට් පද්ධති නිර්මාණය කිරීමේ දුෂ්කරතා
ලිපිය කියවීමට මම බෙහෙවින් නිර්දේශ කරමි "”, විශේෂයෙන් එයට අදහස්.
අපි සියලු ප්රධාන ගැටළු විශාල කණ්ඩායම් තුනකට සංවිධානය කර ඒවායින් එක් එක් දෙස සමීපව බලමු:
විසංයෝජනය
.
ක්වොන්ටම් තත්ත්වය ඉතා බිඳෙන සුළු දෙයක්පැටලී ඇති තත්වයක කියුබිට් අතිශයින් අස්ථායී වේ, ඕනෑම බාහිර බලපෑමකට මෙම සම්බන්ධතාවය විනාශ කළ හැකිය (සහ එය කරයි).. අංශකයේ කුඩාම කොටසකින් උෂ්ණත්වය වෙනස් වීම, පීඩනය, අහඹු ෆෝටෝනයක් අසල පියාසර කිරීම - මේ සියල්ල අපගේ පද්ධතිය අස්ථාවර කරයි.
Для решения этой проблемы строят низкотемпературные саркофаги, в которых температура (-273.14 градуса цельсия) чуть-чуть выше абсолютного ноля, с максимальной изоляцией внутренней камеры с процессором от всех (возможных) воздействий внешней среды.
Максимальное время жизни квантовой системы из нескольких запутанных кубитов, в течение которого она сохраняет свои квантовые свойства и может быть использована для произведения вычислений, называют временем декогеренции.
දැනට, හොඳම ක්වොන්ටම් ද්‍රාවණවල විසංයෝජන කාලය අනුපිළිවෙලෙහි පවතී දස සහ මයික්‍රෝ තත්පර සිය ගණනක්.
පුදුමයක් තියෙනවා ඔබට බැලිය හැකි තැන සියලුම නිර්මිත ක්වොන්ටම් පද්ධති වලින්. මෙම ලිපියට උදාහරණ ලෙස ඉහළ ප්රොසෙසර දෙකක් පමණක් ඇතුළත් වේ - IBM වෙතින් සහ සිට . අපට පෙනෙන පරිදි, විසංයෝජන කාලය (T2) 200 μs නොඉක්මවයි.
මම Sycamore හි නිවැරදි දත්ත සොයා ගත්තේ නැත, නමුත් බොහෝ විට අංක දෙකක් ලබා දී ඇත - තත්පර 1 කින් මිලියන 200 ගණනය කිරීම්, වෙනත් තැනක - සඳහා තත්පර 130 ක් පාලන සංඥා අහිමි නොවී, ආදිය.. ඕනෑම අවස්ථාවක, මෙය අපට ලබා දෙයි decoherence කාලය 150 μs පමණ වේ. මතක තියාගන්න අපේ බෑගයක් සමඟ අත්හදා බැලීම? හොඳයි, මෙන්න ඔහු.
| පරිගණකයේ නම | එන් කුබිට්ස් | මැක්ස් යුගල කර ඇත | T2 (µs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~ 150-200 |
විසංයෝජනය අපට තර්ජනය කරන්නේ කුමක් ද?
ප්රධාන ගැටළුව වන්නේ 150 μs ට පසුව, අපගේ N පැටලී ඇති කියුබිට් පරිගණක පද්ධතිය නිවැරදි විසඳුම්වල සම්භාවිතා ව්‍යාප්තියක් වෙනුවට සම්භාවිතා සුදු ශබ්දය ප්‍රතිදානය කිරීමට පටන් ගැනීමයි.
එනම්, අපට අවශ්ය වන්නේ:
- කියුබිට් පද්ධතිය ආරම්භ කරන්න
- ගණනය කිරීමක් සිදු කරන්න (ගේට්ටු මෙහෙයුම් දාමය)
- ප්රතිඵලය කියවන්න
මේ සියල්ල මයික්‍රො තත්පර 150 කින් කරන්න. මට වෙලාවක් තිබුණේ නැහැ - ප්රතිඵලය වට්ටක්කා බවට පත් විය.
නමුත් එය පමණක් නොවේ…
වැරදි
අප පැවසූ පරිදි, ක්වොන්ටම් ක්‍රියාවලි සහ ක්වොන්ටම් පරිගණනය ස්වභාවයෙන්ම සම්භාවිතා වේ, අපට කිසිවක් ගැන 100% විශ්වාස කළ නොහැක, නමුත් යම් සම්භාවිතාවක් සමඟ පමණි. යන කාරණයෙන් තත්ත්වය තවත් දරුණු වේ ක්වොන්ටම් පරිගණනය දෝෂ සහිතයි. ක්වොන්ටම් පරිගණනයේ ප්රධාන දෝෂ වර්ග වන්නේ:
- පද්ධතියේ සංකීර්ණත්වය සහ බාහිර පරිසරය සමඟ අන්තර්ක්‍රියා නිසා විසංයෝජන දෝෂ ඇතිවේ
- ගේට් පරිගණක දෝෂ (ගණනය කිරීමේ ක්වොන්ටම් ස්වභාවය හේතුවෙන්)
- අවසාන තත්ත්වය කියවීමේ දෝෂ (ප්රතිඵලය)
විසංයෝජනය හා සම්බන්ධ දෝෂ, අපි අපගේ කියුබිට් පැටලී ගණනය කිරීම් ආරම්භ කළ වහාම දිස්වේ. අපි වැඩිපුර කියුබිට් පැටලෙන තරමට, පද්ධතිය වඩාත් සංකීර්ණ වේ, සහ එය විනාශ කිරීමට පහසු වේ. අඩු උෂ්ණත්ව sarcophagi, ආරක්ෂිත කුටි, මෙම සියලු තාක්ෂණික උපක්රම නිවැරදිව ඉලක්ක කර ඇත්තේ දෝෂ සංඛ්යාව අඩු කිරීම සහ decoherence කාලය දීර්ඝ කිරීමයි.
ගේට්ටුවේ ගණනය කිරීමේ දෝෂ - qubits මත ඕනෑම මෙහෙයුමක් (ගේට්ටුවක්) යම් සම්භාවිතාවක් සහිතව, දෝෂයකින් අවසන් විය හැකි අතර, ඇල්ගොරිතම ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා අපට ද්වාර සිය ගණනක් සිදු කිරීමට අවශ්ය වේ, එබැවින් අපගේ ඇල්ගොරිතම ක්රියාත්මක කිරීම අවසානයේ අපට ලැබෙන දේ සිතා බලන්න. යන ප්‍රශ්නයට ඇති සම්භාව්ය පිළිතුර නම් “ලිෆ්ට් එකකදී ඩයිනෝසෝරයෙකු හමුවීමේ සම්භාවිතාව කුමක්ද?” යන්නයි. - 50x50, එක්කෝ ඔබ මුණගැසෙනු ඇත හෝ නැත.
ක්ලෝන-ක්ලෝන නොවන ප්‍රමේයය හේතුවෙන් ක්වොන්ටම් ලෝකයේ සම්මත දෝෂ නිවැරදි කිරීමේ ක්රම (ගණනය කිරීම් අනුපිටපත් කිරීම සහ සාමාන්‍යකරණය) ක්‍රියා නොකිරීම නිසා ගැටළුව තවත් උග්‍ර වේ. සදහා ක්වොන්ටම් පරිගණනයේ දී සොයා ගැනීමට සිදු විය . දළ වශයෙන් කිවහොත්, අපි N සාමාන්ය කියුබිට් ගෙන ඒවායින් 1 ක් සාදන්නෙමු තාර්කික කියුබිට් අඩු දෝෂ අනුපාතයක් සමඟ.
නමුත් මෙහි තවත් ගැටළුවක් පැන නගී - මුළු කියුබිට් ගණන. බලන්න, අපි කියමු අපට කියුබිට් 100ක් සහිත ප්රොසෙසරයක් ඇත, එයින් කියුබිට් 80ක් දෝෂ නිවැරදි කිරීම සඳහා භාවිතා කරයි, එවිට අපට ගණනය කිරීම් සඳහා ඉතිරිව ඇත්තේ 20ක් පමණි.
අවසාන ප්රතිඵලය කියවීමේ දෝෂ - අපට මතක ඇති පරිදි, ක්වොන්ටම් ගණනය කිරීම්වල ප්රතිඵලය ආකාරයෙන් අපට ඉදිරිපත් කෙරේ පිළිතුරු සම්භාවිතාව බෙදා හැරීම. නමුත් අවසාන තත්වය කියවීම ද දෝෂයක් සමඟ අසාර්ථක විය හැක.
එකම මත දෝෂ මට්ටම් අනුව ප්රොසෙසර සංසන්දනාත්මක වගු ඇත. සංසන්දනය කිරීම සඳහා, පෙර උදාහරණයේ ඇති ප්‍රොසෙසරයම ගනිමු - IBM и :
| පරිගණක | 1-Qubit Gate Fidelity | 2-Qubit Gate Fidelity | කියවීමේ විශ්වාසවන්තභාවය |
| IBM Q System One | 99.96% | 98.31% | - |
| Google Sycamore | 99.84% | 99.38% | 96.2% |
එය ක්වොන්ටම් තත්ත්‍ව දෙකක සමානත්වය මැන බැලීමකි. දෝෂයේ විශාලත්වය දළ වශයෙන් 1-Fidelity ලෙස දැක්විය හැක. අපට පෙනෙන පරිදි, දැනට පවතින ක්වොන්ටම් පරිගණකවල සංකීර්ණ හා දිගු ඇල්ගොරිතම ක්රියාත්මක කිරීමට ඇති ප්රධාන බාධාව වන්නේ 2-Qubit ද්වාරවල දෝෂ සහ කියවීමේ දෝෂයි.
ඔබටත් කියවන්න පුළුවන් වසර සිට දෝෂ නිවැරදි කිරීමේ ගැටලුව විසඳීමට.
ප්රොසෙසර ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය
න්යායාත්මකව අපි ගොඩනඟා ක්රියාත්මක කරමු පැටලී ඇති කියුබිට් දුසිම් ගණනක පරිපථ, යථාර්ථයේ දී සියල්ල වඩාත් සංකීර්ණ ය. දැනට පවතින සියලුම ක්වොන්ටම් චිප් (ප්රොසෙසර) වේදනා රහිතව සපයන ආකාරයට ගොඩනගා ඇත එක් කියුබිට් එකක් එහි අසල්වැසියන් සමඟ පමණක් පැටලීම, එයින් හයකට වඩා නැත.
අපට 1 වන කියුබිට් එක පැටලීමට අවශ්ය නම්, 12 වෙනි එක සමඟ කියන්න, එවිට අපට සිදු වනු ඇත අතිරේක ක්වොන්ටම් මෙහෙයුම් දාමයක් ගොඩනැගීම, අමතර කියුබිට් ආදිය ඇතුළත් වන අතර එමඟින් සමස්ත දෝෂ මට්ටම වැඩි වේ. ඔව්, ඒ ගැන අමතක කරන්න එපා decoherence කාලය, සමහර විට ඔබ ඔබට අවශ්ය පරිපථයට කියුබිට් සම්බන්ධ කිරීම අවසන් වන විට, කාලය අවසන් වී මුළු පරිපථයම හැරෙනු ඇත. ලස්සන සුදු ශබ්ද උත්පාදක යන්ත්රය.
ඒකත් අමතක කරන්න එපා සියලුම ක්වොන්ටම් ප්‍රොසෙසරවල ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය වෙනස් වේ, සහ "සියල්ලට-සියල්ලට-සම්බන්ධතා" මාදිලියේ ඉමුලේටරයේ ලියා ඇති වැඩසටහන විශේෂිත චිපයක ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට "නැවත සම්පාදනය" කිරීමට අවශ්ය වනු ඇත. පවා ඇත මෙම මෙහෙයුම සිදු කිරීමට.
එකම ඉහළ චිප්ස් සඳහා උපරිම සම්බන්ධතාව සහ උපරිම කියුබිට් ගණන:
| පරිගණකයේ නම | එන් කුබිට්ස් | මැක්ස් යුගල කර ඇත | T2 (µs) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~ 150-200 |
සහ, සංසන්දනය කිරීම සඳහා, පෙර පරම්පරාවේ ප්රොසෙසර වල දත්ත සහිත වගුව. කියුබිට් ගණන, විසංයෝජන කාලය සහ දෝෂ අනුපාතය නව පරම්පරාව සමඟ දැන් අප සතුව ඇති දේ සමඟ සසඳන්න. තවමත්, ප්රගතිය සෙමින්, නමුත් චලනය වේ.
ඉතින්:
- දැනට කියුබිට් 6ක් සහිත සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ගෘහනිර්මාණ නොමැත
- සැබෑ ප්‍රොසෙසරයක qubit 0 s පැටලීමට, උදාහරණයක් ලෙස, qubit 15 ට අමතර මෙහෙයුම් දුසිම් කිහිපයක් අවශ්ය විය හැක.
- තවත් මෙහෙයුම් -> වැඩි දෝෂ -> decoherence හි ශක්තිමත් බලපෑම
ප්රතිඵල
Decoherence යනු නවීන ක්වොන්ටම් පරිගණකකරණයේ Procrustean ඇඳයි. අපි සෑම දෙයක්ම 150 μs වලට ගැලපේ:
- කියුබිට් වල ආරම්භක තත්වය ආරම්භ කිරීම
- ක්වොන්ටම් ද්වාර භාවිතයෙන් ගැටලුවක් ගණනය කිරීම
- අර්ථවත් ප්රතිඵල ලබා ගැනීම සඳහා වැරදි නිවැරදි කරන්න
- ප්රතිඵලය කියවන්න
මෙතෙක් ප්රතිඵල බලාපොරොත්තු සුන් කරවන සුළුය මත පදනම් වූ ක්වොන්ටම් පරිගණකයක 0.5s coherence retention time ලබා ගැනීමට හිමිකම් කියන්න :
අපි 0.5 s ට වඩා වැඩි qubit coherence කාලය මනිනු ලබන අතර, චුම්බක ආවරණ සහිතව මෙය තත්පර 1000 ට වඩා වැඩි දියුණු වනු ඇතැයි අපි අපේක්ෂා කරමු.
ඔබට මෙම තාක්ෂණය ගැනද කියවිය හැකිය හෝ, උදාහරණයක් ලෙස, .
සංකීර්ණ ගණනය කිරීම් සිදු කරන විට ක්වොන්ටම් දෝෂ නිවැරදි කිරීමේ පරිපථ භාවිතා කිරීම අවශ්ය වන අතර එමඟින් කාලය සහ පවතින කියුබිට් දෙකම අනුභව කරයි.
අවසාන වශයෙන්, නවීන ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය අවම පිරිවැයක් යටතේ 1 න් 4 හෝ 1 න් 6 ට වඩා හොඳින් පැටලීම් යෝජනා ක්රම ක්රියාත්මක කිරීමට ඉඩ නොදේ.
ගැටළු විසඳීමට මාර්ග
ඉහත ගැටළු විසඳීම සඳහා, පහත සඳහන් ප්රවේශයන් සහ ක්රම දැනට භාවිතා කරනු ලැබේ:
- අඩු උෂ්ණත්ව (10 mK (-273,14 ° C)) සහිත ක්‍රයිචැම්බර් භාවිතා කිරීම
- බාහිර බලපෑම් වලින් උපරිම ලෙස ආරක්ෂා කර ඇති ප්රොසෙසර් ඒකක භාවිතා කිරීම
- ක්වොන්ටම් දෝෂ නිවැරදි කිරීමේ පද්ධති භාවිතා කිරීම (Logic Qubit)
- නිශ්චිත ප්රොසෙසරයක් සඳහා පරිපථ ක්‍රමලේඛනය කිරීමේදී ප්‍රශස්තකාරක භාවිතා කිරීම
විසංයෝජන කාලය වැඩි කිරීම, ක්වොන්ටම් වස්තූන්ගේ නව (සහ දන්නා) භෞතික ක්රියාත්මක කිරීම් සෙවීම, නිවැරදි කිරීමේ පරිපථ ප්‍රශස්ත කිරීම යනාදිය ඉලක්ක කර ගනිමින් පර්යේෂණ සිදු කෙරේ. ප්‍රගතියක් ඇත (පෙර සහ අද ඉහළ-අන්තයේ චිප්ස් වල ලක්ෂණ ඉහත බලන්න), නමුත් මෙතෙක් එය මන්දගාමී, ඉතා, ඉතා මන්දගාමී වේ.
D-තරංගය
D-Wave 2000Q 2000-qubit පරිගණකය. මූලාශ්රය:
53-Qubit ප්රොසෙසරයක් භාවිතයෙන් ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍යය සාක්ෂාත් කර ගැනීම පිළිබඳ ගූගල් නිවේදනය මධ්‍යයේ, и D-Wave සමාගමෙන්, කියුබිට් සංඛ්යාව දහස් ගණනක් වන අතර එය තරමක් ව්යාකූල වේ. හොඳයි, ඇත්ත වශයෙන්ම, ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍යය ලබා ගැනීමට ක්විට් 53කට හැකි වූවා නම්, කියුබිට් 2048ක් සහිත පරිගණකයක හැකියාව කුමක්ද? නමුත් සෑම දෙයක්ම එතරම් හොඳ නැත ...
කෙටියෙන් (විකියෙන් උපුටා ගන්නා ලදී):
පරිගණක මූලධර්මය මත වැඩ කරන්න (), ඉතා සීමිත ප්‍රශස්තිකරණ ගැටළු නිරාකරණය කළ හැකි අතර, සම්ප්‍රදායික ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම සහ ක්වොන්ටම් ද්වාර ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා සුදුසු නොවේ.
වැඩි විස්තර සඳහා ඔබට කියවිය හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස, , (ප්රවේශම් වන්න, රුසියාවෙන් විවෘත නොවිය හැක), හෝ в из его . මාර්ගය වන විට, මම පොදුවේ ඔහුගේ බ්ලොග් කියවීම නිර්දේශ කරමි, එහි හොඳ ද්රව්ය ගොඩක් තිබේ
පොදුවේ ගත් කල, නිවේදන ආරම්භයේ සිටම විද්‍යා ප්‍රජාවට D-Wave පරිගණක පිළිබඳ ප්‍රශ්න තිබුණි. උදාහරණයක් ලෙස, 2014 දී IBM විසින් D-Wave යන කාරණය ප්‍රශ්න කළේය Дело дошло до того, что в 2015 году Google вместе с NASA купила один из таких квантовых компьютеров и после исследований , ඔව්, පරිගණකය ක්‍රියා කරන අතර සාමාන්ය එකකට වඩා වේගයෙන් ගැටලුව ගණනය කරයි. ඔබට Google හි ප්‍රකාශය ගැන වැඩිදුර කියවිය හැක සහ, උදාහරණයක් ලෙස, .
ප්‍රධානම දෙය නම්, ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම ගණනය කිරීමට සහ ක්රියාත්මක කිරීමට සිය ගණනක් සහ දහස් ගණනක් ඇති D-Wave පරිගණක භාවිතා කළ නොහැකි වීමයි. ඔබට ඒවා මත Shor's algorithm ධාවනය කළ නොහැක, උදාහරණයක් ලෙස. ඔවුන්ට කළ හැක්කේ යම් ප්‍රශස්තිකරණ ගැටලුවක් විසඳීම සඳහා ඇතැම් ක්වොන්ටම් යාන්ත්‍රණ භාවිතා කිරීම පමණි. D-Wave යනු නිශ්චිත කාර්යයක් සඳහා ක්වොන්ටම් ASIC බව අපට සැලකිය හැකිය.
ක්වොන්ටම් පරිගණක අනුකරණය ගැන ටිකක්
ක්වොන්ටම් පරිගණනය සාමාන්ය පරිගණකයකින් අනුකරණය කළ හැක. ඇත්ත වශයෙන්ම, :
- කියුබිට් වල තත්වය විය හැකිය සංකීර්ණ අංකය, ප්රොසෙසර ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය මත පදනම්ව බිටු 2x32 සිට 2x64 දක්වා (බයිට් 8-16) වාසය කරයි
- N සම්බන්ධිත කියුබිට් වල තත්වය 2^N සංකීර්ණ සංඛ්යා ලෙස නිරූපණය කළ හැක, i.e. 2^(3+N) 32-bit ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සඳහා සහ 2^(4+N) 64-bit සඳහා.
- N qubits මත ක්වොන්ටම් මෙහෙයුමක් 2^N x 2^N matrix මගින් නිරූපණය කළ හැක.
ඉන්පසු:
- කියුබිට් 10 ක අනුකරණය කළ අවස්ථා ගබඩා කිරීමට, 8 KB අවශ්ය වේ
- කියුබිට් 20 ක ප්රාන්ත ගබඩා කිරීමට ඔබට 8 MB අවශ්ය වේ
- කියුබිට් 30 ක ප්රාන්ත ගබඩා කිරීමට, 8 GB අවශ්ය වේ
- කියුබිට් 40 ක ප්රාන්ත ගබඩා කිරීමට ටෙරාබයිට් 8 ක් අවශ්ය වේ
- කියුබිට් 50 ක ප්රාන්ත ගබඩා කිරීම සඳහා පෙටාබයිට් 8 ක් අවශ්ය වේ.
සංසන්දනය සඳහා, () මතකය පෙටාබයිට් 2.8ක් පමණක් රැගෙන යයි.
— විශාලම චීන සුපිරි පරිගණකය වෙත පසුගිය වසරේ qubit 49ක් ලබා දෙන ලදී ()
Предел симуляции квантового компьютера на классических системах обусловлен количеством оперативной памяти необходимой для хранения состояния кубитов.
මම කියවීම ද නිර්දේශ කරමි . එතැන් සිට:
ක්‍රියාවෙන් - "චක්‍ර" 49කින් (ස්වාධීන ද්වාර ස්ථර) සමන්විත 39-ක්විට් පරිපථයක නිවැරදි අනුකරණය සඳහා 2^63 සංකීර්ණ ගුණ කිරීම් - පැය 4ක් සඳහා සුපිරි පරිගණකයක Pflops 4ක්
සම්භාව්ය පද්ධති මත 50+ qubit ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් අනුකරණය කිරීම සාධාරණ කාලයකදී කළ නොහැකි දෙයක් ලෙස සැලකේ. ගූගල් සිය ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍ය අත්හදා බැලීම සඳහා 53-ක්විට් ප්රොසෙසරයක් භාවිතා කළේ ද මේ නිසා ය.
ක්වොන්ටම් පරිගණක ආධිපත්‍යය.
විකිපීඩියාව අපට ක්වොන්ටම් පරිගණක ආධිපත්‍යය පිළිබඳ පහත අර්ථ දැක්වීම ලබා දෙයි:
ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍යය - හැකියාව සම්භාව්ය පරිගණකවලට ප්රායෝගිකව විසඳිය නොහැකි ගැටළු විසඳීමට උපකරණ.
ඇත්ත වශයෙන්ම, ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍යය සාක්ෂාත් කර ගැනීම යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ, උදාහරණයක් ලෙස, Shor ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් විශාල සංඛ්යා සාධකකරණය ප්රමාණවත් කාලයක් තුළ විසඳිය හැකි බවයි, නැතහොත් සංකීර්ණ රසායනික අණු ක්වොන්ටම් මට්ටමින් අනුකරණය කළ හැකිය, යනාදිය. එනම් නව යුගයක් පැමිණ ඇත.
නමුත් අර්ථ දැක්වීමේ වචනවල යම් අඩුපාඩුවක් තිබේ, "සම්භාව්ය පරිගණක ප්රායෝගිකව විසඳිය නොහැකි" ඇත්ත වශයෙන්ම, මෙයින් අදහස් කරන්නේ ඔබ qubits 50+ ක ක්වොන්ටම් පරිගණකයක් නිර්මාණය කර එය මත යම් ක්වොන්ටම් පරිපථයක් ධාවනය කරන්නේ නම්, අප ඉහත සාකච්ඡා කළ පරිදි, මෙම පරිපථයේ ප්රතිඵලය සාමාන්ය පරිගණකයකට අනුකරණය කළ නොහැක. එනම් සම්භාව්ය පරිගණකයකට එවැනි පරිපථයක ප්රතිඵලය ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීමට නොහැකි වනු ඇත.
එවැනි ප්‍රතිඵලයක් සැබෑ ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍යයක් ද නැද්ද යන්න දාර්ශනික ප්‍රශ්නයකි. නමුත් Google කළේ කුමක්ද සහ එය පදනම් වන්නේ කුමක්ද යන්න තේරුම් ගන්න අවශ්ය.
Google හි ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍ය ප්‍රකාශය
Sycamore 54-qubit ප්‍රොසෙසරය
එබැවින්, 2019 ඔක්තෝම්බර් මාසයේදී ගූගල් සංවර්ධකයින් Nature විද්‍යාත්මක ප්‍රකාශනයේ ලිපියක් ප්‍රකාශයට පත් කළේය." කතුවරුන් විසින් ඉතිහාසයේ ප්‍රථම වරට ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍යය අත්කර ගැනීම නිවේදනය කළේ 54-qubit Sycamore ප්‍රොසෙසරය භාවිතා කරමිනි.
В сети в статьях Sycamore часто упоминают то как 54-х кубитный процессор, то как 53-х. Истина в том, что согласно , ප්‍රොසෙසරය භෞතිකව කියුබිට් 54 කින් සමන්විත වේ, නමුත් ඉන් එකක් ක්‍රියා නොකරන අතර සේවයෙන් ඉවත් කර ඇත. මේ අනුව, ඇත්ත වශයෙන්ම අපට ඇත්තේ 53-qubit ප්‍රොසෙසරයකි.
වෙබ් එකේ එතනම මෙම මාතෘකාව පිළිබඳ ද්රව්ය, එහි උපාධිය වෙනස් වේ කිරීමට .
IBM හි ක්වොන්ටම් පරිගණක කණ්ඩායම පසුව ප්‍රකාශ කළේය . සාම්ප්රදායික පරිගණකයක් දින 2,5 කින් නරකම අවස්ථාවක මෙම කාර්යයට මුහුණ දෙන බව සමාගම ප්‍රකාශ කරන අතර එහි ප්රතිඵලය වන පිළිතුර ක්වොන්ටම් පරිගණකයකට වඩා නිවැරදි වනු ඇත. ප්‍රශස්තිකරණ ක්රම කිහිපයක න්‍යායික විශ්ලේෂණයක ප්රතිඵල මත පදනම්ව මෙම නිගමනය කරන ලදී.
සහ, ඇත්ත වශයෙන්ම, ඔහුගේ තුළ මට මෙම ප්‍රකාශය නොසලකා හැරිය නොහැකි විය. ඔහුගේ සියලුම සබැඳි සමඟ සහ සුපුරුදු පරිදි, ඔවුන් ඔබේ කාලය වැය කිරීම වටී. කේන්ද්රය මත මෙම නිති අසන පැන, සහ අදහස් කියවීමට වග බලා ගන්න, නිල නිවේදනයට පෙර අන්තර්ජාලය හරහා කාන්දු වූ මූලික ලේඛන සඳහා සබැඳි ඇත.
ඇත්තටම Google කළේ කුමක්ද? සවිස්තරාත්මක අවබෝධයක් සඳහා, Aaronson කියවන්න, නමුත් කෙටියෙන් මෙහි:
ඇත්ත වශයෙන්ම, මට ඔබට පැවසිය හැකිය, නමුත් මට තරමක් මෝඩ බවක් දැනේ. ගණනය කිරීම පහත පරිදි වේ: පර්යේෂකයා අහඹු ක්වොන්ටම් පරිපථයක් C ජනනය කරයි (එනම්, ආසන්නතම අසල්වැසියන් අතර 1-Qubit සහ 2-qubit දොරටු වල අහඹු අනුපිළිවෙලක්, උදාහරණයක් ලෙස, 20, n හි 2D ජාලයක් මත ක්‍රියා කරන ගැඹුරක් ඇත. = කියුබිට් 50-60). පසුව පරීක්‍ෂකවරයා C ක්වොන්ටම් පරිගණකයට යවා, C 0 හි ආරම්භක තත්වයට යොදන ලෙසත්, {0,1} පදනමින් ප්රතිඵලය මැනීමටත්, n-bit නිරීක්ෂිත අනුක්‍රමයක් (string) ආපසු යවන ලෙසත්, කිහිපයක් නැවත නැවත කරන ලෙසත් ඉල්ලා සිටී. දහස් වාරයක් හෝ මිලියන ගණනක්. අවසාන වශයෙන්, C පිළිබඳ ඔහුගේ දැනුම භාවිතා කරමින්, පරීක්ෂණ කරන්නා සංඛ්‍යානමය පරීක්ෂණයක් සිදු කරයි, ප්රතිඵලය ක්වොන්ටම් පරිගණකයෙන් අපේක්ෂිත ප්රතිදානයට ගැලපේ.
ඉතා කෙටියෙන්:
- ගේට්ටු භාවිතයෙන් කියුබිට් 20 න් 53 ක් දිග අහඹු පරිපථයක් නිර්මාණය වේ
- පරිපථය ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා ආරම්භක තත්වයෙන් [0...0] ආරම්භ වේ
- පරිපථයේ ප්‍රතිදානය අහඹු බිටු තන්තුවකි (නියැදිය)
- ප්රතිඵලය බෙදා හැරීම අහඹු නොවේ (මැදිහත් වීම)
- Распределение полученных семплов сравнивается с ожидаемым
- ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍යය අවසන් කරයි
එනම්, Google විසින් 53-qubit ප්රොසෙසරයක් මත කෘත්‍රිම ගැටලුවක් ක්‍රියාවට නංවා ඇති අතර, සාධාරණ කාලයක් තුළ එවැනි ප්රොසෙසරයක් සම්මත පද්ධති මත අනුකරණය කිරීමට නොහැකි වීම මත ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍යය අත්කර ගැනීමේ ප්‍රකාශය පදනම් කරයි.
අවබෝධය සඳහා - මෙම කොටස කිසිම ආකාරයකින් Google හි ජයග්‍රහණ අඩු නොකරයි, инженеры действительно молодцы, а вопрос о том можно считать это реальным квантовым превосходством или нет, как уже говорилось ранее, скорее философский, чем инженерный. Но надо понимать, что достигнув такого вычислительного превосходства мы ни на шаг не продвинулись к возможности запускать алгоритм Шора на 2048-и битных числах.
සාරාංශය
ක්වොන්ටම් පරිගණක සහ ක්වොන්ටම් පරිගණනය ඉතා හොඳ, ඉතා තරුණ සහ තොරතුරු තාක්‍ෂණයේ කාර්මික වශයෙන් අදාළ නොවන ක්ෂේත්‍රයකි.
ක්වොන්ටම් පරිගණනයේ දියුණුව (යම් දවසක) අපට ගැටළු විසඳීමට ඉඩ සලසයි:
- ක්වොන්ටම් මට්ටමින් සංකීර්ණ භෞතික පද්ධති ආකෘති නිර්මාණය
- පරිගණක සංකීර්ණත්වය හේතුවෙන් සාමාන්ය පරිගණකයක විසඳිය නොහැක
ක්වොන්ටම් පරිගණක නිර්මාණය කිරීමේ සහ ක්රියාත්මක කිරීමේ ප්රධාන ගැටළු:
- විසංයෝජනය
- දෝෂ (විසංයෝජනය සහ ගේට්ටුව)
- ප්රොසෙසර ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය (සම්පූර්ණයෙන්ම සම්බන්ධ වූ කියුබිට් පරිපථ)
වත්මන් තත්ත්වය:
- ඇත්ත වශයෙන්ම - ආරම්භය .
- තවමත් සැබෑ වාණිජ සූරාකෑමක් නොමැත (සහ එය කවදා වේද යන්න පැහැදිලි නැත)
උපකාර කළ හැකි දේ:
- රැහැන් සහ මෙහෙයුම් සකසනවල පිරිවැය අඩු කරන යම් ආකාරයක භෞතික සොයාගැනීම්
- විශාලත්වයේ අනුපිළිවෙලකින් විසංයෝජන කාලය වැඩි කරන සහ/හෝ දෝෂ අඩු කරන යමක් සොයා ගැනීම
මගේ මතය අනුව (හුදෙක් පෞද්ගලික මතය), දැනුමේ වර්තමාන විද්‍යාත්මක ආදර්ශය තුළ, ක්වොන්ටම් තාක්ෂණයන් වර්ධනය කිරීමේදී අපට සැලකිය යුතු සාර්ථකත්වයක් අත් කරගත නොහැක., මෙහිදී අපට මූලික හෝ ව්‍යවහාරික විද්‍යාවේ යම් ක්ෂේත්‍රයක ගුණාත්මක ඉදිරි ගමනක් අවශ්ය වේ, එය නව අදහස් සහ ක්රම සඳහා පෙළඹවීමක් ලබා දෙනු ඇත.
මේ අතර, අපි ක්වොන්ටම් ක්‍රමලේඛනය, ක්වොන්ටම් ඇල්ගොරිතම එකතු කිරීම සහ නිර්මාණය කිරීම, අදහස් පරීක්ෂා කිරීම යනාදිය පිළිබඳ අත්දැකීම් ලබා ගනිමු. අපි ඉදිරි ගමනක් බලා සිටිමු.
නිගමනය
මෙම ලිපියෙන් අපි ක්වොන්ටම් පරිගණක සහ ක්වොන්ටම් පරිගණක සංවර්ධනයේ ප්රධාන සන්ධිස්ථාන හරහා ගොස්, ඒවායේ ක්‍රියාකාරිත්වයේ මූලධර්මය පරීක්ෂා කර, ක්වොන්ටම් ප්රොසෙසර සංවර්ධනය හා ක්රියාත්මක කිරීමේදී ඉංජිනේරුවන් මුහුණ දෙන ප්රධාන ගැටළු පරීක්ෂා කළෙමු, සහ බහු-කියුබිට් යනු කුමක්දැයි සොයා බැලුවෙමු. D-පරිගණක යනු ක්වොන්ටම් ආධිපත්‍යය සාක්ෂාත් කර ගැනීම පිළිබඳ Wave සහ Google හි මෑත නිවේදනයයි.
ක්වොන්ටම් පරිගණක ක්‍රමලේඛනය කිරීමේ ප්‍රශ්න (භාෂා, ප්රවේශයන්, ක්රම ආදිය) සහ ප්‍රොසෙසරවල නිශ්චිත භෞතික ක්රියාත්මක කිරීම, කියුබිට් කළමනාකරණය කරන්නේ කෙසේද, සම්බන්ධ කරන්නේ කෙසේද, කියවීම යනාදිය සම්බන්ධ ප්‍රශ්න තිරය පිටුපස ඉතිරි වේ. සමහර විට මෙය ඊළඟ ලිපියේ හෝ ලිපිවල මාතෘකාව වනු ඇත.
ඔබගේ අවධානයට ස්තූතියි, මෙම ලිපිය යමෙකුට ප්‍රයෝජනවත් වනු ඇතැයි මම බලාපොරොත්තු වෙමි.
(ඇ)
පිළිගැනීම්
සෝදුපත් කියවීම සහ මූලාශ්‍ර පාඨය පිළිබඳ අදහස් දැක්වීම සඳහා මෙන්ම ලිපිය සඳහා
තොරතුරු පොහොසත් අදහස් සඳහා , සහ ඇයට පමණක් නොව, මෙම ප්‍රහේලිකාව හඳුනා ගැනීමට මට බොහෝ දුරට උපකාර විය.
මෙම ලිපිය ලිවීමේදී ද්රව්ය භාවිතා කළ සියලුම ලිපි සහ ප්‍රකාශන කතුවරුන්ට.
සම්පත් ලැයිස්තුව
[The National Academies Press] වෙතින් කාලීන සිදුවීම් ලිපි
Habr වෙතින් ලිපි (අහඹු අනුපිළිවෙලින්)
අන්තර්ජාලයෙන් වර්ග නොකළ (නමුත් රසවත් නොවන) ලිපි
පාඨමාලා සහ දේශන
මූලාශ්රය: www.habr.com