คอมพิวเตอร์ควอนตัมและคอมพิวเตอร์ควอนตัม - ใหม่ ซึ่งถูกเพิ่มเข้าไปในพื้นที่ข้อมูลของเราด้วย , และศัพท์ไฮเทคอื่นๆ ในเวลาเดียวกัน ฉันไม่เคยพบเนื้อหาบนอินเทอร์เน็ตที่จะรวบรวมปริศนาในหัวของฉันที่เรียกว่า “คอมพิวเตอร์ควอนตัมทำงานอย่างไร”. ใช่ มีผลงานที่ยอดเยี่ยมมากมาย รวมถึงเรื่อง Habr ด้วย (ดู ) ความคิดเห็นซึ่งตามปกติแล้วจะมีข้อมูลและมีประโยชน์มากกว่า แต่ภาพในหัวของฉันอย่างที่พวกเขาพูดไม่ได้รวมกัน
และเมื่อเร็วๆ นี้ เพื่อนร่วมงานของฉันก็เข้ามาหาฉันและถามว่า "คุณเข้าใจวิธีการทำงานของคอมพิวเตอร์ควอนตัมหรือไม่ คุณบอกเราได้ไหม” แล้วฉันก็ตระหนักว่าฉันไม่ใช่คนเดียวที่มีปัญหาในการรวบรวมภาพที่สอดคล้องกันในหัวของฉัน
ด้วยเหตุนี้ จึงมีความพยายามที่จะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมให้เป็นวงจรลอจิกที่สอดคล้องกัน ระดับพื้นฐานโดยไม่ต้องลงลึกในวิชาคณิตศาสตร์และโครงสร้างของโลกควอนตัมมีการอธิบายว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมคืออะไร หลักการใดที่คอมพิวเตอร์ทำงาน และปัญหาที่นักวิทยาศาสตร์เผชิญเมื่อสร้างและใช้งานคอมพิวเตอร์ดังกล่าว
สารบัญ
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
ผู้เขียนไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านการคำนวณควอนตัมและ กลุ่มเป้าหมายของบทความนี้คือคนไอทีกลุ่มเดียวกัน ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านควอนตัมที่ต้องการรวบรวมภาพในหัวที่เรียกว่า "คอมพิวเตอร์ควอนตัมทำงานอย่างไร" ด้วยเหตุนี้ แนวคิดหลายประการในบทความนี้จึงจงใจทำให้ง่ายขึ้นเพื่อทำความเข้าใจเทคโนโลยีควอนตัมในระดับ "พื้นฐาน" ได้ดีขึ้น แต่ไม่มี .
บทความในบางสถานที่ใช้เนื้อหาจากแหล่งอื่น . หากเป็นไปได้ จะมีการแทรกลิงก์โดยตรงและการบ่งชี้ไปยังข้อความต้นฉบับ ตาราง หรือรูปภาพ ถ้าฉันลืมบางสิ่ง (หรือบางคน) ที่ไหนสักแห่ง เขียนแล้วฉันจะแก้ไขให้ถูกต้อง
การแนะนำ
ในบทนี้ เราจะดูคร่าวๆ ว่ายุคควอนตัมเริ่มต้นอย่างไร อะไรคือเหตุผลจูงใจสำหรับแนวคิดของคอมพิวเตอร์ควอนตัม ซึ่งปัจจุบัน (ประเทศและบริษัทใด) เป็นผู้นำในสาขานี้ และยังพูดคุยสั้นๆ ด้วย เกี่ยวกับทิศทางหลักของการพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัม
วิธีการที่จะเริ่มต้นทั้งหมด
จุดเริ่มต้นของยุคควอนตัมถือเป็นปี 1900 เมื่อเอ็ม. พลังค์หยิบยกขึ้นมาเป็นครั้งแรก พลังงานนั้นถูกปล่อยออกมาและดูดซับไม่ต่อเนื่อง แต่แยกเป็นควอนตัม (บางส่วน) แนวคิดนี้ได้รับหยิบยกและพัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์ที่โดดเด่นหลายคนในยุคนั้น เช่น Bohr, Einstein, Heisenberg, Schrödinger ซึ่งท้ายที่สุดก็นำไปสู่การสร้างสรรค์และพัฒนาวิทยาศาสตร์เช่น . มีเนื้อหาดีๆ มากมายบนอินเทอร์เน็ตเกี่ยวกับการก่อตัวของฟิสิกส์ควอนตัมเป็นวิทยาศาสตร์ ในบทความนี้ เราจะไม่กล่าวถึงรายละเอียดในเรื่องนี้ แต่จำเป็นต้องระบุวันที่ที่เราเข้าสู่ยุคควอนตัมใหม่
ฟิสิกส์ควอนตัมได้นำสิ่งประดิษฐ์และเทคโนโลยีมากมายมาสู่ชีวิตประจำวันของเรา โดยที่ปัจจุบันนี้เป็นเรื่องยากที่จะจินตนาการถึงโลกรอบตัวเรา ตัวอย่างเช่น เลเซอร์ซึ่งปัจจุบันใช้กันทุกที่ ตั้งแต่เครื่องใช้ในครัวเรือน (ระดับเลเซอร์ ฯลฯ) ไปจนถึงระบบไฮเทค (เลเซอร์สำหรับแก้ไขการมองเห็น สวัสดี ). คงจะสมเหตุสมผลที่จะสรุปได้ว่าไม่ช้าก็เร็วมีคนคิดขึ้นมาว่าเหตุใดจึงไม่ใช้ระบบควอนตัมในการคำนวณ และแล้วในปี 1980 มันก็เกิดขึ้น
วิกิพีเดียระบุว่าแนวคิดแรกของการคำนวณควอนตัมแสดงออกมาในปี 1980 โดยนักวิทยาศาสตร์ของเรา ยูริ มานิน แต่พวกเขาเริ่มพูดถึงเรื่องนี้จริงๆ เฉพาะในปี 1981 เมื่อ R. Feynman ผู้โด่งดัง ตั้งข้อสังเกตว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะจำลองวิวัฒนาการของระบบควอนตัมบนคอมพิวเตอร์คลาสสิกด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพ เขาเสนอแบบจำลองเบื้องต้น ซึ่งจะสามารถดำเนินการแบบจำลองดังกล่าวได้
มีก , โดยที่ ถือเป็นเชิงวิชาการและรายละเอียดมากกว่า แต่เราจะอธิบายโดยย่อ:
เหตุการณ์สำคัญในประวัติศาสตร์ของการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัม:
- [1994]. ป.ชอร์. ออกแบบโดย
- [1998]. สร้าง
- [2001]. IBM เปิดตัวการดำเนินการ เพื่อขยายหมายเลข 15
- (2007-2016) สร้างและพัฒนาคอมพิวเตอร์ที่มีความเร็ว 128-2000 คิวบิต
- [2012]. ดำเนินการที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย
- [2016]. Google บนคอมพิวเตอร์ขนาด 9 ควิบิต
- [2017] (สามอะตอม)
- [2019] . คอมพิวเตอร์ขนาด 20 ควิบิตในระบบคลาวด์
- [2019] . คอมพิวเตอร์ 53 คิวบิต ?
อย่างที่คุณเห็น 17 ปีผ่านไป (ตั้งแต่ปี 1981 ถึง 1998) จากช่วงเวลาของแนวคิดไปจนถึงการใช้งานครั้งแรกในคอมพิวเตอร์ที่มี 2 คิวบิต และ 21 ปี (ตั้งแต่ปี 1998 ถึง 2019) จนกระทั่งจำนวน qubit เพิ่มขึ้นเป็น 53 ต้องใช้เวลา 11 ปี (ตั้งแต่ปี 2001 ถึง 2012) ในการปรับปรุงผลลัพธ์ของอัลกอริทึมของ Shor (เราจะดูรายละเอียดเพิ่มเติมในภายหลังเล็กน้อย) จากหมายเลข 15 เป็น 21 นอกจากนี้เมื่อสามปีที่แล้วเรามาถึงจุดที่ นำสิ่งที่ไฟน์แมนพูดถึงไปใช้ และเรียนรู้การสร้างแบบจำลองระบบทางกายภาพที่ง่ายที่สุด
การพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัมนั้นช้า นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรต้องเผชิญกับงานที่ยากลำบากมาก รัฐควอนตัมมีอายุสั้นและเปราะบางมาก และเพื่อที่จะรักษาไว้ได้นานพอที่จะคำนวณได้ พวกเขาต้องสร้างโลงศพด้วยเงินหลายสิบล้านดอลลาร์ เพื่อรักษาอุณหภูมิเอาไว้ อยู่เหนือศูนย์สัมบูรณ์ และได้รับการปกป้องสูงสุดจากอิทธิพลภายนอก ต่อไปเราจะพูดถึงงานและปัญหาเหล่านี้โดยละเอียด
ผู้เล่นชั้นนำ
สไลด์สำหรับส่วนนี้นำมาจากบทความ จากนักวิจัย อเล็กเซย์ เฟโดรอฟ. ฉันขอเสนอราคาโดยตรงให้คุณ:
ประเทศที่ประสบความสำเร็จทางเทคโนโลยีทุกประเทศกำลังพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมอย่างแข็งขัน มีการลงทุนเงินจำนวนมากในการวิจัยนี้ และกำลังสร้างโปรแกรมพิเศษเพื่อสนับสนุนเทคโนโลยีควอนตัม
ไม่เพียงแต่รัฐเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริษัทเอกชนที่เข้าร่วมการแข่งขันควอนตัมด้วย โดยรวมแล้ว Google, IBM, Intel และ Microsoft เพิ่งลงทุนประมาณ 0,5 พันล้านดอลลาร์ในการพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัม และสร้างห้องปฏิบัติการและศูนย์วิจัยขนาดใหญ่
มีบทความมากมายเกี่ยวกับHabréและในอินเทอร์เน็ตเช่น , и ซึ่งมีการตรวจสอบสถานะปัจจุบันของการพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมในประเทศต่างๆอย่างละเอียดมากขึ้น สิ่งสำคัญสำหรับเราในตอนนี้คือประเทศและผู้เล่นชั้นนำที่พัฒนาทางเทคโนโลยีกำลังลงทุนเงินจำนวนมหาศาลในการวิจัยในทิศทางนี้ ซึ่งให้ความหวังสำหรับทางออกจากทางตันทางเทคโนโลยีในปัจจุบัน
ทิศทางการพัฒนา
ในขณะนี้ (ฉันอาจผิด โปรดแก้ไขให้ฉันด้วย) ความพยายามหลัก (และผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญไม่มากก็น้อย) ของผู้เล่นชั้นนำทั้งหมดจะกระจุกตัวอยู่ในสองด้าน:
- คอมพิวเตอร์ควอนตัมเฉพาะทางซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะเจาะจง เช่น ปัญหาการปรับให้เหมาะสม ตัวอย่างของผลิตภัณฑ์คือคอมพิวเตอร์ควอนตัม D-Wave
- คอมพิวเตอร์ควอนตัมสากล — ซึ่งมีความสามารถในการใช้อัลกอริธึมควอนตัมตามอำเภอใจ (Shor, Grover ฯลฯ) การใช้งานจาก IBM, Google
เวกเตอร์การพัฒนาอื่นๆ ที่ฟิสิกส์ควอนตัมมอบให้เรา เช่น:
- เพื่อเป็นพื้นฐานสำหรับ
- และอีกมากมาย
แน่นอนว่ามันอยู่ในรายชื่อสาขาที่ต้องวิจัยด้วย แต่ในปัจจุบันดูเหมือนว่าจะไม่มีผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญมากหรือน้อยนัก
นอกจากนี้คุณสามารถอ่านได้ เอ่อ google”", ตัวอย่างเช่น, , и .
พื้นฐาน วัตถุควอนตัมและระบบควอนตัม
สิ่งที่สำคัญที่สุดที่ต้องทำความเข้าใจจากส่วนนี้คือ
คอมพิวเตอร์ควอนตัม (ไม่เหมือนปกติ) ใช้เป็นสื่อนำข้อมูล วัตถุควอนตัมและในการคำนวณ จะต้องเชื่อมต่อวัตถุควอนตัมเข้าด้วยกัน ระบบควอนตัม.
วัตถุควอนตัมคืออะไร?
วัตถุควอนตัม - วัตถุแห่งไมโครเวิลด์ (โลกควอนตัม) ที่แสดงคุณสมบัติควอนตัม:
- มีสถานะที่กำหนดไว้โดยมีขอบเขตสองระดับ
- อยู่ในสถานะซ้อนทับกันจนกระทั่งถึงช่วงเวลาแห่งการวัด
- พัวพันกับวัตถุอื่นเพื่อสร้างระบบควอนตัม
- เป็นไปตามทฤษฎีบทที่ไม่มีการโคลนนิ่ง (สถานะของวัตถุไม่สามารถคัดลอกได้)
มาดูรายละเอียดทรัพย์สินแต่ละอย่างกันดีกว่า:
มีสถานะที่กำหนดโดยมีขอบเขตสองระดับ (สถานะสิ้นสุด)
ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริงคลาสสิกคือเหรียญ มีสถานะ "ด้านข้าง" ซึ่งใช้ขอบเขตสองระดับ - "หัว" และ "ก้อย"
อยู่ในสถานะซ้อนทับกันจนกระทั่งถึงช่วงเวลาแห่งการวัด
พวกเขาโยนเหรียญ มันบินและหมุน ในขณะที่กำลังหมุนอยู่นั้น ไม่สามารถบอกได้ว่าระดับ "ด้าน" ของมันอยู่ที่ระดับใด แต่ทันทีที่เรากระแทกมันลงและดูผลลัพธ์ การซ้อนทับของรัฐต่างๆ ก็พังทลายลงเป็นหนึ่งในสองขอบเขตรัฐ - "หัว" และ "ก้อย" การตบเหรียญในกรณีของเราคือการวัดผล
พัวพันกับวัตถุอื่นเพื่อสร้างระบบควอนตัม
เหรียญเป็นเรื่องยาก แต่มาลองดูกัน ลองนึกภาพเราโยนเหรียญสามเหรียญเพื่อให้มันหมุนเกาะกัน นี่คือการเล่นกลกับเหรียญ ในแต่ละช่วงเวลา ไม่เพียงแต่แต่ละรัฐจะซ้อนทับกันเท่านั้น แต่รัฐเหล่านี้ยังมีอิทธิพลซึ่งกันและกัน (เหรียญชนกัน)
เป็นไปตามทฤษฎีบทที่ไม่มีการโคลนนิ่ง (สถานะของวัตถุไม่สามารถคัดลอกได้)
ขณะที่เหรียญกำลังบินและหมุน ไม่มีทางที่เราสามารถสร้างสำเนาสถานะการหมุนของเหรียญใดๆ แยกออกจากระบบได้ ระบบดำรงอยู่ในตัวเองและอิจฉาอย่างยิ่งที่จะเปิดเผยข้อมูลใดๆ สู่โลกภายนอก
อีกสองสามคำเกี่ยวกับแนวคิดนี้เอง “การซ้อนทับ”ในบทความเกือบทั้งหมดมีการอธิบายการซ้อนทับเป็น “อยู่ในทุกรัฐพร้อมๆ กัน” ซึ่งแน่นอนว่าเป็นเรื่องจริง แต่บางครั้งก็ทำให้เกิดความสับสนโดยไม่จำเป็น การทับซ้อนของสถานะสามารถจินตนาการได้ว่าเป็นความจริงที่ว่าในแต่ละช่วงเวลาของวัตถุควอนตัม มีความน่าจะเป็นที่แน่นอนที่จะพังทลายลงมาในแต่ละระดับขอบเขต และรวมความน่าจะเป็นเหล่านี้โดยธรรมชาติจะเท่ากับ 1. ต่อมาเมื่อพิจารณา qubit เราจะกล่าวถึงรายละเอียดเพิ่มเติม
สำหรับเหรียญ สามารถมองเห็นสิ่งนี้ได้ - ขึ้นอยู่กับความเร็วเริ่มต้น มุมของการโยน สถานะของสภาพแวดล้อมที่เหรียญกำลังลอยอยู่ ในแต่ละช่วงเวลา ความน่าจะเป็นที่จะได้ "หัว" หรือ "ก้อย" จะแตกต่างกัน และดังที่กล่าวไว้ข้างต้น สถานะของเหรียญบินดังกล่าวสามารถจินตนาการได้ว่า “อยู่ในขอบเขตขอบเขตทั้งหมดในเวลาเดียวกัน แต่มีความน่าจะเป็นที่แตกต่างกันในการดำเนินการ”
วัตถุใดๆ ที่ตรงตามคุณสมบัติข้างต้นและเราสามารถสร้างและควบคุมได้ จะสามารถใช้เป็นพาหะข้อมูลในคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้
เพิ่มเติมอีกเล็กน้อย เราจะพูดถึงสถานการณ์ปัจจุบันกับการนำคิวบิตไปใช้งานจริงในฐานะวัตถุควอนตัม และสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์กำลังใช้ในฐานะนี้
ดังนั้นคุณสมบัติที่สามระบุว่าวัตถุควอนตัมสามารถเข้าไปพัวพันเพื่อสร้างระบบควอนตัมได้ ระบบควอนตัมคืออะไร?
ระบบควอนตัม - ระบบของวัตถุควอนตัมที่พัวพันโดยมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:
- ระบบควอนตัมอยู่ในสถานะซ้อนทับของสถานะที่เป็นไปได้ทั้งหมดของวัตถุที่ระบบนั้นประกอบด้วย
- ไม่สามารถทราบสถานะของระบบได้จนกว่าจะถึงช่วงเวลาของการวัด
- ในขณะที่ทำการวัด ระบบจะใช้หนึ่งในตัวแปรที่เป็นไปได้ของขอบเขตขอบเขตของมัน
(และมองไปข้างหน้าเล็กน้อย)
ข้อพิสูจน์สำหรับโปรแกรมควอนตัม:
- โปรแกรมควอนตัมมีสถานะที่กำหนดของระบบที่อินพุต การซ้อนทับภายใน และการซ้อนทับที่เอาต์พุต
- ที่เอาท์พุตของโปรแกรมหลังการวัด เรามีการดำเนินการตามความน่าจะเป็นของสถานะสุดท้ายที่เป็นไปได้ของระบบ (บวกกับข้อผิดพลาดที่เป็นไปได้)
- โปรแกรมควอนตัมใดๆ มีสถาปัตยกรรมปล่องไฟ (อินพุต -> เอาต์พุต ไม่มีการวนซ้ำ คุณไม่สามารถมองเห็นสถานะของระบบในระหว่างกระบวนการได้)
การเปรียบเทียบคอมพิวเตอร์ควอนตัมกับคอมพิวเตอร์ทั่วไป
ตอนนี้เรามาเปรียบเทียบคอมพิวเตอร์ทั่วไปกับควอนตัมกัน
| คอมพิวเตอร์ธรรมดา | คอมพิวเตอร์ควอนตัม | |
|
ตรรกะ
|
0 / 1 | `ก|0> + ข|1>, ก^2+ข^2=1` |
|
ฟิสิกส์
|
ทรานซิสเตอร์เซมิคอนดักเตอร์ | วัตถุควอนตัม |
|
ผู้ให้บริการข้อมูล
|
ระดับแรงดันไฟฟ้า | โพลาไรซ์, หมุน,... |
|
การดำเนินงาน
|
ไม่ใช่ และ หรือ หรือ XOR บนบิต | วาล์ว: CNOT, Hadamard,... |
|
การข้องกัน
|
ชิปเซมิคอนดักเตอร์ | เกิดความสับสนซึ่งกันและกัน |
|
อัลกอริทึม
|
มาตรฐาน (ดูแส้) | รายการพิเศษ (ฝั่ง โกรเวอร์) |
|
หลัก
|
ดิจิตอลกำหนดได้ | อะนาล็อกความน่าจะเป็น |
ระดับตรรกะ
ในคอมพิวเตอร์ทั่วไปนี่เล็กน้อย รู้จักกันเป็นอย่างดีสำหรับเราผ่านและผ่าน บิตที่กำหนด. สามารถรับค่าเป็น 0 หรือ 1 ได้ เข้ากับบทบาทได้อย่างสมบูรณ์แบบ หน่วยลอจิคัล สำหรับคอมพิวเตอร์ทั่วไป แต่ไม่เหมาะสำหรับการอธิบายสถานะโดยสิ้นเชิง วัตถุควอนตัมซึ่งดังที่เราได้กล่าวไปแล้วว่าอยู่ในป่าการซ้อนทับของรัฐเขตแดนของพวกเขา.
นี่คือสิ่งที่พวกเขาคิดขึ้นมา . ในสถานะขอบเขต จะรับรู้สถานะที่คล้ายกับ 0 และ 1 และในการซ้อนทับแสดงถึง การกระจายความน่าจะเป็นเหนือรัฐขอบเขต |0> и |1>:
a|0> + b|1>, такое, что a^2+b^2=1a และ b เป็นตัวแทน และกำลังสองของโมดูลคือความน่าจะเป็นที่แท้จริงของการรับค่าดังกล่าวของสถานะขอบเขต |0> и |1>, หากคุณยุบควิบิตด้วยการวัดตอนนี้
ชั้นทางกายภาพ
ในระดับการพัฒนาทางเทคโนโลยีในปัจจุบัน การใช้งานจริงของบิตสำหรับคอมพิวเตอร์ทั่วไปคือ ทรานซิสเตอร์เซมิคอนดักเตอร์สำหรับควอนตัม ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว วัตถุควอนตัมใดๆ. ในหัวข้อถัดไป เราจะพูดถึงสิ่งที่ปัจจุบันใช้เป็นสื่อทางกายภาพสำหรับคิวบิต
สื่อจัดเก็บข้อมูล
สำหรับคอมพิวเตอร์ทั่วไปนี้ก็คือ ไฟฟ้า - ระดับแรงดันไฟฟ้า การมีอยู่หรือไม่มีกระแส ฯลฯ สำหรับควอนตัม - เหมือนกัน สถานะของวัตถุควอนตัม (ทิศทางของโพลาไรเซชัน การหมุน ฯลฯ) ซึ่งอาจอยู่ในสถานะซ้อนทับกัน
การดำเนินงาน
ในการใช้วงจรลอจิกบนคอมพิวเตอร์ทั่วไป เราใช้ที่รู้จักกันดี สำหรับการดำเนินการบน qubit จำเป็นต้องสร้างระบบปฏิบัติการที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงเรียกว่า . เกทอาจเป็นควิบิตเดี่ยวหรือควิบิตคู่ก็ได้ ขึ้นอยู่กับจำนวนคิวบิตที่ถูกแปลง
ตัวอย่างของประตูควอนตัม:
มีแนวคิดคือ ชุดวาล์วสากลซึ่งเพียงพอสำหรับการคำนวณควอนตัม ตัวอย่างเช่น ชุดสากลประกอบด้วยเกตฮาดามาร์ด เกตเฟสชิฟต์ เกต CNOT และเกต π⁄8 ด้วยความช่วยเหลือของพวกเขา คุณสามารถคำนวณควอนตัมใดๆ บนชุดคิวบิตที่กำหนดเองได้
ในบทความนี้ เราจะไม่ลงรายละเอียดเกี่ยวกับระบบควอนตัมเกต คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งเหล่านั้นและการดำเนินการเชิงตรรกะบนคิวบิตได้ เช่น . สิ่งสำคัญที่ต้องจำ:
- การดำเนินการกับวัตถุควอนตัมจำเป็นต้องมีการสร้างตัวดำเนินการเชิงตรรกะใหม่ (ประตูควอนตัม)
- ประตูควอนตัมมาในประเภทควิบิตเดี่ยวและควิบิตคู่
- มีชุดประตูสากลที่สามารถใช้เพื่อคำนวณควอนตัมใดๆ ได้
การข้องกัน
ทรานซิสเตอร์ตัวหนึ่งไม่มีประโยชน์สำหรับเราเลย เพื่อที่จะคำนวณ เราจำเป็นต้องเชื่อมต่อทรานซิสเตอร์หลายตัวเข้าด้วยกัน นั่นคือสร้างชิปเซมิคอนดักเตอร์จากทรานซิสเตอร์หลายล้านตัวเพื่อใช้สร้างวงจรลอจิคัล และท้ายที่สุดก็ได้รับโปรเซสเซอร์ที่ทันสมัยในรูปแบบคลาสสิก
หนึ่งควิบิตก็ไม่มีประโยชน์สำหรับเราเลยเช่นกัน (ถ้าในแง่วิชาการเท่านั้น)
ในการคำนวณเราจำเป็นต้องมีระบบคิวบิต (วัตถุควอนตัม)
ซึ่งดังที่เราได้กล่าวไปแล้วนั้นถูกสร้างขึ้นโดยการพันกันของ qubits ซึ่งกันและกันเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงในสถานะเกิดขึ้นในลักษณะที่ประสานกัน
อัลกอริทึม
อัลกอริธึมมาตรฐานที่มนุษยชาติสะสมมาจนถึงปัจจุบันนั้นไม่เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม ใช่ โดยทั่วไปแล้วไม่จำเป็นต้องมี คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้เกตลอจิกบนคิวบิตจำเป็นต้องสร้างอัลกอริธึมหรืออัลกอริธึมควอนตัมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ในบรรดาอัลกอริธึมควอนตัมที่มีชื่อเสียงที่สุด สามารถแยกแยะได้สามประการ:
- (การแยกตัวประกอบ)
- (ค้นหาอย่างรวดเร็วในฐานข้อมูลแบบไม่เรียงลำดับ)
- (ตอบคำถามฟังก์ชันคงที่หรือสมดุล)
หลัก
และความแตกต่างที่สำคัญที่สุดคือหลักการทำงาน สำหรับคอมพิวเตอร์มาตรฐานนี้ก็คือ หลักการดิจิทัลที่กำหนดอย่างเคร่งครัดขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าหากเราตั้งค่าสถานะเริ่มต้นของระบบและส่งผ่านอัลกอริธึมที่กำหนด ผลลัพธ์ของการคำนวณจะเหมือนเดิมไม่ว่าเราจะรันการคำนวณนี้กี่ครั้งก็ตาม จริงๆ แล้ว ลักษณะการทำงานนี้เป็นสิ่งที่เราคาดหวังจากคอมพิวเตอร์อย่างแน่นอน
คอมพิวเตอร์ควอนตัมทำงานอยู่ หลักการอะนาล็อกและหลักความน่าจะเป็น. ผลลัพธ์ของอัลกอริทึมที่กำหนดในสถานะเริ่มต้นที่กำหนดคือ ตัวอย่างจากการแจกแจงความน่าจะเป็น การใช้งานอัลกอริธึมขั้นสุดท้ายรวมถึงข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น
ลักษณะความน่าจะเป็นของการคำนวณควอนตัมนี้เกิดจากแก่นแท้ของความน่าจะเป็นของโลกควอนตัม “พระเจ้าไม่เล่นลูกเต๋ากับจักรวาล”ไอน์สไตน์ผู้เฒ่ากล่าว แต่การทดลองและการสังเกตทั้งหมดจนถึงตอนนี้ (ในกระบวนทัศน์ทางวิทยาศาสตร์ในปัจจุบัน) ยืนยันสิ่งที่ตรงกันข้าม
การใช้งานทางกายภาพของ qubit
ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว คิวบิตสามารถแสดงได้ด้วยวัตถุควอนตัม ซึ่งก็คือวัตถุทางกายภาพที่ใช้คุณสมบัติควอนตัมที่อธิบายไว้ข้างต้น กล่าวโดยคร่าวๆ ก็คือ วัตถุทางกายภาพใดๆ ที่มีสองสถานะและทั้งสองสถานะนี้อยู่ในสถานะซ้อนทับกัน สามารถใช้เพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้
“ถ้าเราสามารถแบ่งอะตอมออกเป็นสองระดับและควบคุมพวกมันได้ คุณจะมีควิบิต ถ้าเราทำเช่นนี้กับไอออนได้ มันก็จะเป็นควิบิต มันก็เหมือนกันกับปัจจุบัน หากเรารันตามเข็มนาฬิกาและทวนเข็มนาฬิกาในเวลาเดียวกัน คุณจะมีควิบิต”
มี к ซึ่งการพิจารณาการใช้งานจริงของ qubit ในปัจจุบันที่หลากหลายในปัจจุบันนั้นละเอียดมากขึ้น เราจะแสดงรายการที่เป็นที่รู้จักและพบบ่อยที่สุด:
- และแนวคิดแปลกใหม่อื่นๆ อีกมากมาย (แอนไอออน ฯลฯ)
จากความหลากหลายทั้งหมดนี้ สิ่งที่ได้รับการพัฒนามากที่สุดคือวิธีแรกในการรับ qubit ตาม . , , และผู้เล่นชั้นนำคนอื่นๆ ใช้มันเพื่อสร้างระบบของพวกเขา
อ่านเพิ่มเติม เป็นไปได้ คิวบิตจาก .
พื้นฐาน คอมพิวเตอร์ควอนตัมทำงานอย่างไร
เนื้อหาสำหรับส่วนนี้ (งานและรูปภาพ) นำมาจากบทความ .
ลองจินตนาการว่าเรามีภารกิจดังต่อไปนี้:
มีกลุ่มสามคน: (A)ndrey, (B)olodya และ (C)เอเรชา. มีแท็กซี่สองคัน (0 และ 1).
เป็นที่รู้กันว่า:
- (A) Andrey (B) Olodya เป็นเพื่อนกัน
- (A)ndrey, (C)erezha เป็นศัตรูกัน
- (B)olodya และ (C)erezha เป็นศัตรูกัน
ภารกิจ: วางคนไว้ในรถแท็กซี่เพื่อสิ่งนั้น แม็กซ์(เพื่อน) и มิน(ศัตรู)
คะแนน: L = (จำนวนเพื่อน) - (จำนวนศัตรู) สำหรับแต่ละตัวเลือกที่พัก
สิ่งสำคัญ: สมมติว่าไม่มีการวิเคราะห์พฤติกรรม ก็ไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุด ในกรณีนี้ปัญหาสามารถแก้ไขได้โดยการค้นหาตัวเลือกทั้งหมดเท่านั้น
วิธีแก้ปัญหาบนคอมพิวเตอร์ปกติ
วิธีแก้ปัญหานี้บนคอมพิวเตอร์ปกติ (ซุปเปอร์) (หรือคลัสเตอร์) - เป็นที่ชัดเจนว่า คุณต้องวนซ้ำตัวเลือกที่เป็นไปได้ทั้งหมด. หากเรามีระบบมัลติโปรเซสเซอร์ เราก็สามารถคำนวณโซลูชันพร้อมกันระหว่างโปรเซสเซอร์หลายตัว จากนั้นจึงรวบรวมผลลัพธ์
เรามีที่พักให้เลือก 2 แบบ (แท็กซี่ 0 และแท็กซี่ 1) และ 3 คน พื้นที่แก้ปัญหา 2 ^ 3 = 8. คุณสามารถใช้เครื่องคิดเลขได้ 8 ตัวเลือกซึ่งไม่ใช่ปัญหา ตอนนี้เรามาทำให้ปัญหาซับซ้อนขึ้น - เรามีคน 20 คนและรถบัสสองคันซึ่งเป็นพื้นที่ในการแก้ปัญหา 2^20 = 1 ไม่มีอะไรซับซ้อนเช่นกัน เพิ่มจำนวนคนขึ้น 2.5 เท่า - รับคน 50 คนและรถไฟสองขบวน พื้นที่แก้ปัญหาตอนนี้ 2^50 = 1.12 x 10^15. คอมพิวเตอร์ธรรมดา (ซุปเปอร์) เริ่มมีปัญหาร้ายแรงแล้ว เพิ่มจำนวนคนขึ้น 2 เท่า 100 คนก็จะให้เราแล้ว 1.2x10^30 ตัวเลือกที่เป็นไปได้
เพียงเท่านี้ งานนี้ไม่สามารถคำนวณได้ภายในระยะเวลาอันสมควร
การเชื่อมต่อซูเปอร์คอมพิวเตอร์
คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบันคืออันดับ 1 มัน ,ผลผลิต 122 . สมมติว่าเราต้องการการดำเนินการ 100 ครั้งเพื่อคำนวณ 100 ตัวเลือก จากนั้นเราจะต้องใช้: ในการแก้ปัญหาสำหรับ XNUMX คน:
(1.2 x 10^30 100) / 122×10^15 / (606024365) = 3 x 10^37 ปี
อย่างที่เราเห็น เมื่อมิติของข้อมูลเริ่มต้นเพิ่มขึ้น พื้นที่โซลูชันก็จะเพิ่มขึ้นตามกฎหมายพลังงานในกรณีทั่วไป สำหรับบิต N เรามีตัวเลือกโซลูชันที่เป็นไปได้ 2^N ซึ่งสำหรับ N (100) ที่ค่อนข้างเล็ก ทำให้เรามีพื้นที่โซลูชันที่ไม่ได้คำนวณ (ในระดับเทคโนโลยีปัจจุบัน)
มีทางเลือกอื่นหรือไม่? อย่างที่คุณอาจเดาได้ใช่ว่ามี
แต่ก่อนที่เราจะเข้าใจว่าทำไมและทำไมคอมพิวเตอร์ควอนตัมจึงสามารถแก้ปัญหาเช่นนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราลองใช้เวลาสักครู่เพื่อสรุปว่ามันคืออะไร การกระจายความน่าจะเป็น. ไม่ต้องกังวล นี่คือบทความทบทวน จะไม่มีคณิตศาสตร์ยากๆ ที่นี่ เราจะพูดถึงตัวอย่างคลาสสิกด้วยกระเป๋าและลูกบอล
เป็นเพียงการผสมผสานเล็กๆ น้อยๆ ทฤษฎีความน่าจะเป็น และนักทดลองแปลกๆ
หยิบกระเป๋ามาใส่ได้เลย ลูกบอลสีขาว 1000 ลูก และลูกบอลสีดำ 1000 ลูก. เราจะทำการทดลอง - นำลูกบอลออกมา จดสี นำลูกบอลกลับเข้าถุงแล้วผสมลูกบอลลงในถุง
ทำการทดลอง 10 ครั้ง ดึงลูกบอลสีดำออกมา 10 ลูก. อาจจะ? ค่อนข้าง. ตัวอย่างนี้ทำให้เรามีความคิดที่สมเหตุสมผลเกี่ยวกับการกระจายตัวที่แท้จริงในถุงหรือไม่? เห็นได้ชัดว่าไม่ สิ่งที่ต้องทำ - ใช่หน้าทำการทดลองซ้ำล้านครั้งแล้วคำนวณความถี่ของลูกบอลขาวดำ เราได้รับเช่น สีดำ 49.95% และสีขาว 50.05%. ในกรณีนี้โครงสร้างของการกระจายที่เราสุ่มตัวอย่าง (เอาลูกบอลออกมาหนึ่งลูก) มีความชัดเจนไม่มากก็น้อยอยู่แล้ว
สิ่งสำคัญคือการเข้าใจสิ่งนั้น การทดลองนั้นมีลักษณะความน่าจะเป็นด้วยตัวอย่างเดียว (ลูกบอล) เราจะไม่ทราบโครงสร้างที่แท้จริงของการแจกแจง เราจำเป็นต้องทำการทดลองซ้ำหลายครั้ง และเฉลี่ยผลลัพธ์
มาเพิ่มในกระเป๋าของเรากันเถอะ ลูกบอลสีแดง 10 ลูกและสีเขียว 10 ลูก (ข้อผิดพลาด) ลองทำการทดลองซ้ำ 10 ครั้ง ในดึงออกมา 5 สีแดงและ 5 สีเขียว. อาจจะ? ใช่. เราสามารถพูดบางอย่างเกี่ยวกับการแจกแจงที่แท้จริงได้ - ไม่ สิ่งที่ต้องทำ - คุณก็เข้าใจ
เพื่อให้เข้าใจถึงโครงสร้างของการแจกแจงความน่าจะเป็น จำเป็นต้องสุ่มตัวอย่างผลลัพธ์แต่ละรายการจากการแจกแจงนี้ซ้ำแล้วซ้ำอีก และหาค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์
การเชื่อมโยงทฤษฎีกับการปฏิบัติ
ตอนนี้แทนที่จะเป็นลูกบอลขาวดำ เรามาเอาลูกบิลเลียดใส่ในถุงกันดีกว่า 1000 ลูกพร้อมเลข 2, 1000 ลูกพร้อมเลข 7 และ 10 ลูกพร้อมเลขอื่นๆ. ลองนึกภาพนักทดลองคนหนึ่งที่ได้รับการฝึกฝนในการกระทำที่ง่ายที่สุด (หยิบลูกบอลออกมา จดหมายเลข ใส่ลูกบอลกลับเข้าไปในถุง ผสมลูกบอลในถุง) และเขาทำสิ่งนี้ภายใน 150 ไมโครวินาที นักทดลองเรื่องความเร็ว (ไม่ใช่โฆษณายา!!!) จากนั้นภายใน 150 วินาที เขาจะสามารถทำการทดลองของเราได้ 1 ล้านครั้ง และให้ผลลัพธ์โดยเฉลี่ยแก่เรา
พวกเขานั่งผู้ทดลองลง มอบถุงให้เขา หันหลังกลับ รอเป็นเวลา 150 วินาที และได้รับ:
หมายเลข 2 - 49.5% หมายเลข 7 - 49.5% ตัวเลขที่เหลือทั้งหมด - 1%
ถูกต้องเลย, กระเป๋าของเราเป็นคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีอัลกอริธึมที่ช่วยแก้ปัญหาของเราและลูกบอลคือคำตอบที่เป็นไปได้ เนื่องจากมีวิธีแก้ไขที่ถูกต้องสองวิธีแล้ว คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะให้วิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้เหล่านี้แก่เราโดยมีความน่าจะเป็นเท่ากัน และข้อผิดพลาด 0.5% (10/2000)ซึ่งเราจะพูดถึงในภายหลัง
เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ของคอมพิวเตอร์ควอนตัม คุณต้องเรียกใช้อัลกอริทึมควอนตัมหลายครั้งในชุดข้อมูลอินพุตเดียวกันและหาค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์
ความสามารถในการปรับขนาดของคอมพิวเตอร์ควอนตัม
ตอนนี้ลองจินตนาการว่าสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับคน 100 คน (พื้นที่แก้ปัญหา 2^100 เราจำสิ่งนี้ได้) มีการตัดสินใจที่ถูกต้องเพียงสองรายการเท่านั้น จากนั้นถ้าเราใช้ 100 qubits และเขียนอัลกอริทึมที่คำนวณฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของเรา (L ดูด้านบน) เหนือ qubit เหล่านี้ เราจะได้ถุงหนึ่งซึ่งจะมีลูกบอล 1000 ลูกพร้อมจำนวนคำตอบที่ถูกต้องตัวแรก 1000 ด้วย จำนวนผู้ตอบถูกคนที่สองและ 10 ลูกพร้อมตัวเลขอื่น และภายใน 150 วินาทีเดียวกัน ผู้ทดลองจะประมาณการกระจายความน่าจะเป็นของคำตอบที่ถูกต้อง.
เวลาดำเนินการของอัลกอริธึมควอนตัม (โดยมีสมมติฐานบางประการ) สามารถพิจารณาได้ว่าคงที่ O(1) เทียบกับมิติของพื้นที่โซลูชัน (2^N)
และนี่คือคุณสมบัติของคอมพิวเตอร์ควอนตัมอย่างแน่นอน - ความคงที่ของรันไทม์ ในส่วนที่เกี่ยวข้องกับความซับซ้อนของกฎหมายพลังงานที่เพิ่มขึ้นของพื้นที่การแก้ปัญหาเป็นกุญแจสำคัญ
คิวบิตและโลกคู่ขนาน
สิ่งนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร? อะไรทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถคำนวณได้เร็วขนาดนี้ มันเป็นเรื่องของธรรมชาติควอนตัมของควิบิต
ดูสิ เราบอกว่าควิบิตก็เหมือนกับวัตถุควอนตัม ตระหนักถึงหนึ่งในสองสถานะเมื่อสังเกตแต่ใน “ธรรมชาติป่า” มันอยู่ในนั้น การทับซ้อนของรัฐนั่นคือ มันอยู่ในสถานะขอบเขตทั้งสองพร้อมกัน (มีความน่าจะเป็นอยู่บ้าง)
เอา (ก)อันเดรยา และจินตนาการถึงสถานะของมัน (ในยานพาหนะที่เป็น - 0 หรือ 1) เป็นควิบิต จากนั้นเราก็มี (ในอวกาศควอนตัม) โลกคู่ขนานสองใบในหนึ่งเดียว (A) นั่งแท็กซี่ 0 ในอีกโลกหนึ่ง - ในแท็กซี่ 1 ในรถแท็กซี่สองคันในเวลาเดียวกันแต่มีความเป็นไปได้ที่จะพบมันในแต่ละจุดระหว่างการสังเกต
เอา (ข) หนุ่ม และลองจินตนาการถึงสถานะของมันเป็นควิบิตด้วย โลกคู่ขนานอีกสองโลกเกิดขึ้น แต่สำหรับตอนนี้โลกคู่นี้ (A) и (ที่) อย่าโต้ตอบเลย สิ่งที่ต้องทำเพื่อสร้าง ที่เกี่ยวข้อง ระบบ? ถูกต้อง เราต้องการคิวบิตเหล่านี้ ผูกมัด (สับสน). เรารับมันและทำให้สับสน (A) กับ (B) - เราได้ระบบควอนตัมสองคิวบิต (ก ข) ตระหนักรู้ในตนเองสี่ประการ พึ่งพาซึ่งกันและกัน โลกคู่ขนาน เพิ่ม (S)เออร์เกย์ และเราได้ระบบสามคิวบิต (เอบีซี) ดำเนินการแปด พึ่งพาซึ่งกันและกัน โลกคู่ขนาน
สาระสำคัญของการคำนวณควอนตัม (การนำห่วงโซ่ควอนตัมเกตไปใช้งานบนระบบคิวบิตที่เชื่อมต่อ) คือความจริงที่ว่าการคำนวณเกิดขึ้นในโลกคู่ขนานทั้งหมดพร้อมกัน
และไม่สำคัญว่าเราจะมีกี่อัน 2^3 หรือ 2^100 อัลกอริธึมควอนตัมจะถูกดำเนินการในเวลาอันจำกัดเหนือโลกคู่ขนานเหล่านี้ และจะให้ผลลัพธ์แก่เราซึ่งเป็นตัวอย่างจากการแจกแจงความน่าจะเป็นของคำตอบของอัลกอริทึม
เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นเราสามารถจินตนาการได้ว่า คอมพิวเตอร์ควอนตัมในระดับควอนตัมรันกระบวนการแก้ปัญหาแบบขนาน 2^Nแต่ละคนทำงานในทางเลือกเดียวที่เป็นไปได้ จากนั้นรวบรวมผลงาน - และ ให้คำตอบแก่เราในรูปแบบของการซ้อนของสารละลาย (การกระจายความน่าจะเป็นของคำตอบ) ซึ่งเราจะสุ่มตัวอย่างหนึ่งครั้งในแต่ละครั้ง (สำหรับการทดสอบแต่ละครั้ง)
จำเวลาที่ผู้ทดลองของเราต้องการ (150 µs) เพื่อทำการทดลอง สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับเราอีกสักหน่อย เมื่อเราพูดถึงปัญหาหลักของคอมพิวเตอร์ควอนตัมและเวลาการแยกส่วน
อัลกอริธึมควอนตัม
ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว อัลกอริธึมทั่วไปที่ใช้ตรรกะไบนารี่ไม่สามารถใช้ได้กับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้ตรรกะควอนตัม (ประตูควอนตัม) สำหรับเขา จำเป็นต้องคิดสิ่งใหม่ๆ ที่ใช้ประโยชน์จากศักยภาพที่มีอยู่ในธรรมชาติของการคำนวณแบบควอนตัมอย่างเต็มที่
อัลกอริธึมที่รู้จักกันดีที่สุดในปัจจุบันคือ:
คอมพิวเตอร์ควอนตัมไม่เหมือนกับคอมพิวเตอร์คลาสสิกทั่วไป
จนถึงขณะนี้พบอัลกอริธึมควอนตัมจำนวนเพียงเล็กน้อยเท่านั้น
ขอบคุณ สำหรับลิงก์ไปยัง สถานที่ที่ผู้เขียนกล่าวไว้ () ตัวแทนที่ดีที่สุดของโลกควอนตัม-อัลกอริทึมได้ถูกรวบรวมและรวบรวมต่อไป
ในบทความนี้ เราจะไม่วิเคราะห์อัลกอริธึมควอนตัมโดยละเอียด มีเนื้อหาที่ยอดเยี่ยมมากมายบนอินเทอร์เน็ตสำหรับความซับซ้อนทุกระดับ แต่เรายังคงต้องพิจารณาเนื้อหาที่มีชื่อเสียงที่สุดสามรายการโดยย่อ
อัลกอริทึมของชอร์
อัลกอริธึมควอนตัมที่มีชื่อเสียงที่สุดคือ (ประดิษฐ์ขึ้นในปี 1994 โดยนักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษ ) ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ปัญหาการแยกตัวประกอบตัวเลขให้เป็นตัวประกอบเฉพาะ (ปัญหาการแยกตัวประกอบ ลอการิทึมแบบไม่ต่อเนื่อง)
เป็นอัลกอริทึมนี้ที่อ้างถึงเป็นตัวอย่างเมื่อพวกเขาเขียนว่าระบบธนาคารและรหัสผ่านของคุณจะถูกแฮ็กในไม่ช้า เมื่อพิจารณาว่าความยาวของคีย์ที่ใช้ในปัจจุบันไม่ต่ำกว่า 2048 บิต จึงยังไม่ถึงเวลาสำหรับขีดจำกัด
ถึงวันที่ มากกว่าเจียมเนื้อเจียมตัว ผลลัพธ์การแยกตัวประกอบที่ดีที่สุดพร้อมอัลกอริทึมของ Shor - ตัวเลข и ซึ่งน้อยกว่า 2048 บิตมาก สำหรับผลลัพธ์ที่เหลือจากตารางที่แตกต่างกัน การคำนวณ แต่แม้แต่ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดตามอัลกอริทึมนี้ (291311) ยังห่างไกลจากการใช้งานจริงมาก
คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึมของ Shor ได้ เช่น. เกี่ยวกับการนำไปปฏิบัติจริง - .
หนึ่งในนั้น ความซับซ้อนและกำลังที่จำเป็นในการแยกตัวประกอบตัวเลข 2048 บิตคือคอมพิวเตอร์ที่มี . เรานอนหลับอย่างสงบ
อัลกอริทึมของโกรเวอร์
- การแก้ปัญหาการแจกแจง คือ การหาคำตอบของสมการ F(X) = 1โดยที่ F อยู่ จาก n ตัวแปร ถูกเสนอโดยนักคณิตศาสตร์ชาวอเมริกัน в .
สามารถใช้อัลกอริทึมของ Grover ในการค้นหาได้ и ชุดตัวเลข นอกจากนี้ยังสามารถนำมาใช้ในการแก้ ปัญหาผ่านการค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาที่เป็นไปได้อย่างละเอียดถี่ถ้วน สิ่งนี้อาจนำมาซึ่งความเร็วที่เพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับอัลกอริธึมแบบคลาสสิกแม้ว่าจะไม่มีการจัดเตรียม ""โดยทั่วไป.
คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมได้หรือ . ยัง มีคำอธิบายที่ดีเกี่ยวกับอัลกอริทึมโดยใช้ตัวอย่างของกล่องและลูกบอล แต่น่าเสียดายที่ด้วยเหตุผลที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของใครก็ตาม ไซต์นี้จึงไม่เปิดให้ฉันจากรัสเซีย ถ้าคุณมี ถูกบล็อกด้วย ดังนั้นสรุปสั้นๆ ดังนี้:
อัลกอริทึมของโกรเวอร์ ลองจินตนาการว่าคุณมีกล่องปิดที่มีหมายเลขกำกับอยู่ N ชิ้น ทั้งหมดว่างเปล่า ยกเว้นอันเดียวซึ่งมีลูกบอลอยู่ งานของคุณ: ค้นหาหมายเลขของกล่องที่มีลูกบอลอยู่ (หมายเลขที่ไม่รู้จักนี้มักเขียนแทนด้วยตัวอักษร w)
จะแก้ไขปัญหานี้อย่างไร? วิธีที่โง่ที่สุดคือผลัดกันเปิดกล่อง ไม่ช้าก็เร็วคุณจะพบกล่องที่มีลูกบอล โดยเฉลี่ยแล้วต้องทำเครื่องหมายกี่ช่องจึงจะพบกล่องที่มีลูกบอล โดยเฉลี่ย คุณจะต้องเปิดกล่อง N/2 ประมาณครึ่งหนึ่ง สิ่งสำคัญที่นี่คือถ้าเราเพิ่มจำนวนกล่องขึ้น 100 เท่า จำนวนกล่องโดยเฉลี่ยที่ต้องเปิดก่อนที่จะพบกล่องที่มีลูกบอลก็จะเพิ่มขึ้น 100 เท่าเท่าเดิมเช่นกัน
ตอนนี้เราขอชี้แจงอีกครั้งหนึ่ง อย่าให้เราเปิดกล่องด้วยมือของเราเองแล้วตรวจดูว่ามีลูกบอลอยู่ในแต่ละกล่องหรือไม่ แต่มีคนกลางคนหนึ่ง เรียกเขาว่าออราเคิลดีกว่า เราบอก Oracle ว่า "ช่องทำเครื่องหมายหมายเลข 732" และ Oracle ตรวจสอบและตอบอย่างตรงไปตรงมาว่า "ไม่มีลูกบอลในกล่องหมายเลข 732" ตอนนี้ แทนที่จะบอกว่าเราต้องเปิดกล่องโดยเฉลี่ยกี่กล่อง เราพูดว่า "โดยเฉลี่ยแล้วเราควรไปที่ Oracle กี่ครั้งเพื่อหาจำนวนกล่องที่มีลูกบอล"
ปรากฎว่าถ้าเราแปลปัญหานี้ด้วยกล่อง ลูกบอล และ Oracle เป็นภาษาควอนตัม เราจะได้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง: ในการค้นหาจำนวนกล่องที่มีลูกบอลใน N กล่อง เราต้องรบกวน Oracle เพียงเกี่ยวกับ SQRT (N) ครั้ง!
นั่นคือความซับซ้อนของงานค้นหาโดยใช้อัลกอริทึมของ Grover จะลดลงตามรากที่สองของเวลา
อัลกอริธึม Deutsch-Jozi
อัลกอริทึม Deutsch-Jozsa (หรือเรียกอีกอย่างว่าอัลกอริทึม Deutsch-Jozsa) - [อัลกอริทึมควอนตัม](%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC), предложенный и в และกลายเป็นหนึ่งในตัวอย่างแรกของอัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อดำเนินการ - -
ปัญหาของ Deutsch-Jozsi คือการตรวจสอบว่าฟังก์ชันของตัวแปรไบนารี่หลายตัว F(x1, x2, ... xn) เป็นค่าคงที่ (รับค่า 0 หรือ 1 สำหรับอาร์กิวเมนต์ใดๆ) หรือสมดุล (สำหรับครึ่งหนึ่งของโดเมนที่ใช้ ค่า 0 สำหรับอีกครึ่ง 1) ในกรณีนี้ ถือเป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าฟังก์ชันนั้นเป็นค่าคงที่หรือสมดุล
คุณยังสามารถอ่านได้ . คำอธิบายที่ง่ายกว่า:
อัลกอริธึม Deutsch (Deutsch-Jozsi) ใช้กำลังดุร้าย แต่ช่วยให้ทำได้เร็วกว่าปกติ ลองนึกภาพว่ามีเหรียญอยู่บนโต๊ะและคุณต้องค้นหาว่าเป็นของปลอมหรือไม่ ในการทำเช่นนี้ คุณต้องดูเหรียญสองครั้งแล้วพิจารณาว่า "หัว" และ "ก้อย" เป็นของจริง "หัว" สองอัน และ "ก้อย" สองอันเป็นของปลอม ดังนั้น หากคุณใช้อัลกอริธึมควอนตัมของ Deutsch การวัดนี้สามารถทำได้ด้วยการมองเพียงครั้งเดียว
ปัญหาของคอมพิวเตอร์ควอนตัม
เมื่อออกแบบและใช้งานคอมพิวเตอร์ควอนตัม นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรต้องเผชิญกับปัญหามากมาย ซึ่งในปัจจุบันได้รับการแก้ไขด้วยระดับความสำเร็จที่แตกต่างกันไป ตาม () สามารถระบุชุดปัญหาต่อไปนี้ได้:
- ความไวต่อสิ่งแวดล้อมและการมีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อม
- การสะสมข้อผิดพลาดระหว่างการคำนวณ
- ปัญหาในการเริ่มต้นสถานะ qubit
- ความยากในการสร้างระบบหลายควิบิต
ฉันขอแนะนำให้อ่านบทความ”” โดยเฉพาะการแสดงความคิดเห็นต่อมัน
ลองจัดปัญหาหลักทั้งหมดออกเป็นสามกลุ่มใหญ่แล้วพิจารณาแต่ละปัญหาให้ละเอียดยิ่งขึ้น:
ความเหลื่อมล้ำ
.
สถานะควอนตัม สิ่งที่เปราะบางมากคิวบิตในสถานะที่พันกันนั้นไม่เสถียรอย่างยิ่ง อิทธิพลภายนอกสามารถ (และ) ทำลายการเชื่อมต่อนี้ได้. การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิเพียงเสี้ยวหนึ่งขององศา ความดัน โฟตอนสุ่มที่บินอยู่ใกล้ๆ ทั้งหมดนี้ทำให้ระบบของเราไม่เสถียร
เพื่อแก้ปัญหานี้ โลงศพอุณหภูมิต่ำจึงถูกสร้างขึ้น โดยมีอุณหภูมิ (-273.14 องศาเซลเซียส) สูงกว่าศูนย์สัมบูรณ์เล็กน้อย โดยแยกห้องภายในออกสูงสุดด้วยโปรเซสเซอร์จากอิทธิพลทั้งหมด (ที่เป็นไปได้) ของสภาพแวดล้อมภายนอก
อายุการใช้งานสูงสุดของระบบควอนตัมของคิวบิตที่พันกันหลายคิวบิต ซึ่งในระหว่างนั้นจะยังคงคุณสมบัติควอนตัมไว้และสามารถนำไปใช้ในการคำนวณได้ เรียกว่า เวลาดีโคฮีเรนซ์
ปัจจุบัน เวลาในการแยกส่วนในโซลูชันควอนตัมที่ดีที่สุดเป็นไปตามลำดับ นับสิบและหลายร้อยไมโครวินาที.
มีที่ยอดเยี่ยม คุณสามารถดูได้ที่ไหน ของระบบควอนตัมที่สร้างขึ้นทั้งหมด บทความนี้ประกอบด้วยโปรเซสเซอร์ชั้นนำเพียงสองตัวเท่านั้น - จาก IBM และจาก . ดังที่เราเห็น เวลาในการสลายตัว (T2) จะต้องไม่เกิน 200 μs
ฉันไม่พบข้อมูลที่แน่นอนเกี่ยวกับ Sycamore แต่โดยส่วนใหญ่แล้ว ให้ตัวเลขสองตัว - การคำนวณ 1 ล้านครั้งใน 200 วินาที, ที่อื่น - สำหรับ 130 วินาทีโดยไม่สูญเสียสัญญาณควบคุม ฯลฯ. ไม่ว่าในกรณีใดสิ่งนี้จะทำให้เรา เวลาการแยกส่วนคือประมาณ 150 μs. จำของเรา ผู้ทดลองถือกระเป๋า? เขาอยู่นี่แล้ว
| ชื่อคอมพิวเตอร์ | เอ็น ควิบิตส์ | จับคู่แม็กซ์แล้ว | T2 (µs) |
| ไอบีเอ็ม คิว ซิสเต็มวัน | 20 | 6 | 70 |
| Google มะเดื่อ | 53 | 4 | ~ 150-200 |
Decoherence คุกคามเราด้วยอะไร?
ปัญหาหลักคือหลังจากผ่านไป 150 μs ระบบคอมพิวเตอร์ของเราที่มี N คิวบิตที่พันกันจะเริ่มส่งสัญญาณเสียงสีขาวที่น่าจะเป็น แทนที่จะกระจายความน่าจะเป็นของวิธีแก้ปัญหาที่ถูกต้อง
นั่นคือเราต้องการ:
- เริ่มต้นระบบควิบิต
- ทำการคำนวณ (การดำเนินการลูกโซ่ของเกต)
- อ่านผลลัพธ์
และทำทั้งหมดนี้ภายใน 150 ไมโครวินาที ฉันไม่มีเวลา - ผลลัพธ์กลายเป็นฟักทอง
แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด…
ข้อผิดพลาด
อย่างที่เราบอก กระบวนการควอนตัมและการคำนวณควอนตัมมีความน่าจะเป็นในธรรมชาติเราไม่สามารถมั่นใจสิ่งใดได้ 100% แต่มีความเป็นไปได้เพียงเล็กน้อยเท่านั้น สถานการณ์ยิ่งเลวร้ายลงอีกจากข้อเท็จจริงที่ว่า การคำนวณควอนตัมมีข้อผิดพลาดได้ง่าย. ข้อผิดพลาดประเภทหลักในการคำนวณควอนตัม ได้แก่:
- ข้อผิดพลาดในการถอดรหัสเกิดจากความซับซ้อนของระบบและการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมภายนอก
- ข้อผิดพลาดในการคำนวณเกต (เนื่องจากลักษณะควอนตัมของการคำนวณ)
- ข้อผิดพลาดในการอ่านสถานะสุดท้าย (ผลลัพธ์)
ข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับการถอดรหัสปรากฏขึ้นทันทีที่เราพัวพันกับ qubit และเริ่มทำการคำนวณ ยิ่งเราพัวพันกับคิวบิตมากเท่าไร ระบบก็จะยิ่งซับซ้อนมากขึ้นเท่านั้นและยิ่งทำลายมันได้ง่ายขึ้น โลงศพอุณหภูมิต่ำ, ห้องที่ได้รับการป้องกัน, เทคนิคทางเทคโนโลยีทั้งหมดนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อลดจำนวนข้อผิดพลาดและขยายเวลาการแยกส่วนอย่างแม่นยำ
ข้อผิดพลาดในการคำนวณเกต - การดำเนินการใดๆ (เกต) บนคิวบิต อาจจบลงด้วยข้อผิดพลาด และเพื่อนำอัลกอริทึมไปใช้ เราจำเป็นต้องดำเนินการกับเกตหลายร้อยตัว ดังนั้นลองจินตนาการถึงสิ่งที่เราได้รับเมื่อสิ้นสุดการดำเนินการของอัลกอริทึมของเรา คำตอบแบบคลาสสิกสำหรับคำถามคือ “ความน่าจะเป็นที่จะพบไดโนเสาร์ในลิฟต์เป็นเท่าใด” - 50x50 ไม่ว่าคุณจะเจอหรือไม่ก็ตาม
ปัญหายังรุนแรงขึ้นอีกจากข้อเท็จจริงที่ว่าวิธีการแก้ไขข้อผิดพลาดมาตรฐาน (การทำซ้ำการคำนวณและการหาค่าเฉลี่ย) ใช้ไม่ได้ในโลกควอนตัมเนื่องจากทฤษฎีบทไม่มีการโคลนนิ่ง สำหรับ ในการคำนวณควอนตัมจะต้องถูกประดิษฐ์ขึ้น . โดยคร่าวๆ เราใช้ N คิวบิตธรรมดาและสร้าง 1 ในนั้น ควิบิตเชิงตรรกะ ด้วยอัตราความผิดพลาดที่ต่ำกว่า
แต่ที่นี่มีปัญหาอื่นเกิดขึ้น - จำนวนคิวบิตทั้งหมด. ดูสิ สมมติว่าเรามีโปรเซสเซอร์ที่มี 100 คิวบิต โดย 80 คิวบิตใช้สำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาด จากนั้นเราจะเหลือเพียง 20 คิวบิตสำหรับการคำนวณ
ข้อผิดพลาดในการอ่านผลลัพธ์สุดท้าย — อย่างที่เราจำได้ ผลลัพธ์ของการคำนวณควอนตัมจะถูกนำเสนอให้เราทราบในรูปแบบ การกระจายความน่าจะเป็นของคำตอบ. แต่การอ่านสถานะสุดท้ายอาจล้มเหลวโดยมีข้อผิดพลาดเช่นกัน
เช่นเดียวกัน มีตารางเปรียบเทียบโปรเซสเซอร์ตามระดับข้อผิดพลาด เพื่อการเปรียบเทียบ ลองใช้โปรเซสเซอร์ตัวเดียวกันกับในตัวอย่างก่อนหน้า - IBM и :
| คอมพิวเตอร์ | ความเที่ยงตรงของเกต 1-Qubit | 2-Qubit เกตความจงรักภักดี | การอ่านข้อมูลความเที่ยงตรง |
| ไอบีเอ็ม คิว ซิสเต็มวัน | ลด 99.96% | ลด 98.31% | - |
| Google มะเดื่อ | ลด 99.84% | ลด 99.38% | ลด 96.2% |
ที่นี่ เป็นการวัดความคล้ายคลึงกันของสถานะควอนตัมสองสถานะ ขนาดของข้อผิดพลาดสามารถแสดงคร่าวๆ ได้เป็น 1-Fidelity ดังที่เราเห็น ข้อผิดพลาดบนเกต 2 คิวบิตและข้อผิดพลาดในการอ่านข้อมูลเป็นอุปสรรคสำคัญในการดำเนินการอัลกอริธึมที่ซับซ้อนและยาวนานบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีอยู่
คุณยังสามารถอ่านได้ ปีจาก เพื่อแก้ไขปัญหาการแก้ไขข้อผิดพลาด
สถาปัตยกรรมโปรเซสเซอร์
ตามทฤษฎีแล้วเราสร้างและดำเนินการ วงจรคิวบิตที่พันกันนับสิบในความเป็นจริงทุกอย่างมีความซับซ้อนมากขึ้น ชิปควอนตัม (โปรเซสเซอร์) ที่มีอยู่ทั้งหมดถูกสร้างขึ้นในลักษณะที่ไม่เจ็บปวด การพัวพันของหนึ่ง qubit กับเพื่อนบ้านเท่านั้นซึ่งมีจำนวนไม่เกินหก
หากเราต้องพัวพันกับควิบิตที่ 1 เช่นกับควิบิตที่ 12 เราก็จะต้อง สร้างห่วงโซ่การดำเนินการควอนตัมเพิ่มเติมเกี่ยวข้องกับ qubit เพิ่มเติม ฯลฯ ซึ่งจะเพิ่มระดับข้อผิดพลาดโดยรวม ใช่และอย่าลืมเกี่ยวกับ เวลาที่ไม่สอดคล้องกันบางทีเมื่อคุณเชื่อมต่อคิวบิตเข้ากับวงจรที่คุณต้องการเสร็จแล้ว เวลาจะสิ้นสุดลงและวงจรทั้งหมดจะกลายเป็น เครื่องกำเนิดสัญญาณรบกวนสีขาวที่ดี.
อย่าลืมว่า สถาปัตยกรรมของโปรเซสเซอร์ควอนตัมทั้งหมดนั้นแตกต่างกันและโปรแกรมที่เขียนในโปรแกรมจำลองในโหมด "การเชื่อมต่อแบบ all-to-all" จะต้อง "คอมไพล์ใหม่" ลงในสถาปัตยกรรมของชิปเฉพาะ มีแม้กระทั่ง เพื่อดำเนินการนี้
การเชื่อมต่อสูงสุดและจำนวนคิวบิตสูงสุดสำหรับชิประดับบนสุดตัวเดียวกัน:
| ชื่อคอมพิวเตอร์ | เอ็น ควิบิตส์ | จับคู่แม็กซ์แล้ว | T2 (µs) |
| ไอบีเอ็ม คิว ซิสเต็มวัน | 20 | 6 | 70 |
| Google มะเดื่อ | 53 | 4 | ~ 150-200 |
และเพื่อการเปรียบเทียบ ตารางพร้อมข้อมูลจากโปรเซสเซอร์รุ่นก่อนหน้า. เปรียบเทียบจำนวนคิวบิต เวลาในการถอดรหัส และอัตราข้อผิดพลาด กับสิ่งที่เรามีในปัจจุบันกับคนรุ่นใหม่ ถึงกระนั้นความก้าวหน้าก็ช้า แต่ดำเนินไป
ดังนั้น:
- ขณะนี้ไม่มีสถาปัตยกรรมที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ด้วย > 6 qubits
- หากต้องการพัวพันกับ qubit 0 บนโปรเซสเซอร์จริง เช่น qubit 15 อาจต้องมีการดำเนินการเพิ่มเติมหลายสิบครั้ง
- การดำเนินการเพิ่มเติม -> ข้อผิดพลาดมากขึ้น -> อิทธิพลของการลดความสอดคล้องที่มากขึ้น
ผลของการ
Decoherence เป็นเตียง Procrustean ของการคำนวณควอนตัมสมัยใหม่. เราต้องปรับทุกอย่างให้พอดีกับ 150 μs:
- การเริ่มต้นสถานะเริ่มต้นของ qubit
- การคำนวณปัญหาโดยใช้ควอนตัมเกต
- แก้ไขข้อผิดพลาดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย
- อ่านผลลัพธ์
แม้ว่าผลลัพธ์จะน่าผิดหวังก็ตาม อ้างว่าบรรลุเวลาการเก็บรักษาการเชื่อมโยงกัน 0.5 วินาทีบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม :
เราวัดเวลาการเชื่อมโยงกันของควิบิตเกินกว่า 0.5 วินาที และด้วยการป้องกันแม่เหล็ก เราคาดว่าการปรับปรุงนี้จะนานกว่า 1000 วินาที
คุณยังสามารถอ่านเกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้ได้ หรือตัวอย่างเช่น .
สถานการณ์มีความซับซ้อนมากขึ้นจากข้อเท็จจริงที่ว่าเมื่อทำการคำนวณที่ซับซ้อน จำเป็นต้องใช้วงจรแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม ซึ่งจะกินทั้งเวลาและคิวบิตที่มีอยู่ด้วย
และในที่สุด สถาปัตยกรรมสมัยใหม่ไม่อนุญาตให้ใช้แผนการพัวพันได้ดีกว่า 1 ใน 4 หรือ 1 ใน 6 ด้วยต้นทุนที่ต่ำที่สุด
วิธีการแก้ไขปัญหา
เพื่อแก้ไขปัญหาข้างต้น ปัจจุบันมีการใช้แนวทางและวิธีการต่อไปนี้:
- การใช้ห้องแช่แข็งที่มีอุณหภูมิต่ำ (10 mK (–273,14°C))
- การใช้หน่วยประมวลผลที่ได้รับการปกป้องสูงสุดจากอิทธิพลภายนอก
- การใช้ระบบแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม (Logic Qubit)
- การใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเมื่อเขียนโปรแกรมวงจรสำหรับโปรเซสเซอร์เฉพาะ
นอกจากนี้ ยังมีการวิจัยที่มุ่งเป้าไปที่การเพิ่มเวลาการแยกส่วน ค้นหาการใช้งานทางกายภาพใหม่ๆ (และปรับปรุงที่ทราบ) ของวัตถุควอนตัม การปรับวงจรแก้ไขให้เหมาะสม ฯลฯ เป็นต้น มีความคืบหน้า (ดูคุณลักษณะของชิประดับบนสุดรุ่นก่อนและปัจจุบันด้านบน) แต่จนถึงขณะนี้ยังช้า มาก ช้ามาก
D-คลื่น
คอมพิวเตอร์ D-Wave 2000Q 2000 คิวบิต แหล่งที่มา:
ท่ามกลางการประกาศของ Google ในการบรรลุอำนาจสูงสุดด้านควอนตัมโดยใช้โปรเซสเซอร์ 53 คิวบิต и จากบริษัท D-Wave ซึ่งมีจำนวนคิวบิตเป็นหลักพัน ค่อนข้างน่าสับสน จริงๆ แล้ว ถ้า 53 คิวบิตสามารถบรรลุอำนาจสูงสุดของควอนตัม แล้วคอมพิวเตอร์ที่มี 2048 คิวบิตสามารถทำอะไรได้บ้าง? แต่ไม่ใช่ทุกอย่างจะดีนัก...
กล่าวโดยย่อ (นำมาจากวิกิ):
คอมพิวเตอร์ ทำงานบนหลักการ () สามารถแก้ปัญหาคลาสย่อยของการเพิ่มประสิทธิภาพที่จำกัดมาก และไม่เหมาะสำหรับการนำอัลกอริธึมควอนตัมและประตูควอนตัมแบบดั้งเดิมไปใช้
สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมคุณสามารถอ่านได้ เช่น , (ระวังอาจจะไม่เปิดจากรัสเซีย) หรือ в จากเขา . อย่างไรก็ตามฉันขอแนะนำให้อ่านบล็อกของเขาโดยทั่วไปมีเนื้อหาดีๆมากมาย
โดยทั่วไป ตั้งแต่เริ่มประกาศ ชุมชนวิทยาศาสตร์มีคำถามเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ D-Wave ตัวอย่างเช่น ในปี 2014 IBM ตั้งคำถามถึงข้อเท็จจริงที่ว่า D-Wave มาถึงจุดที่ในปี 2015 Google ร่วมกับ NASA ได้ซื้อคอมพิวเตอร์ควอนตัมเครื่องหนึ่งเหล่านี้และหลังจากการวิจัย ใช่แล้ว คอมพิวเตอร์ทำงานและคำนวณปัญหาได้เร็วกว่าปกติ คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับคำชี้แจงของ Google และตัวอย่างเช่น .
สิ่งสำคัญคือคอมพิวเตอร์ D-Wave ซึ่งมีคิวบิตนับร้อยนับพันไม่สามารถใช้ในการคำนวณและเรียกใช้อัลกอริธึมควอนตัมได้ คุณไม่สามารถเรียกใช้อัลกอริทึมของ Shor กับสิ่งเหล่านี้ได้ สิ่งที่พวกเขาทำได้คือใช้กลไกควอนตัมบางอย่างเพื่อแก้ไขปัญหาการปรับให้เหมาะสมบางอย่าง เราสามารถพิจารณาได้ว่า D-Wave เป็น ASIC ควอนตัมสำหรับงานเฉพาะ
เล็กน้อยเกี่ยวกับการจำลองคอมพิวเตอร์ควอนตัม
คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถจำลองบนคอมพิวเตอร์ทั่วไปได้ อย่างแท้จริง, :
- สถานะของ qubit สามารถทำได้ จำนวนเชิงซ้อนครอบครองตั้งแต่ 2x32 ถึง 2x64 บิต (8-16 ไบต์) ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมโปรเซสเซอร์
- สถานะของคิวบิตที่เชื่อมต่อ N สามารถแสดงเป็นจำนวนเชิงซ้อน 2^N ได้ เช่น 2^(3+N) สำหรับสถาปัตยกรรม 32 บิต และ 2^(4+N) สำหรับ 64 บิต
- การดำเนินการควอนตัมบน N qubit สามารถแสดงด้วยเมทริกซ์ 2^N x 2^N
แล้ว:
- หากต้องการจัดเก็บสถานะจำลอง 10 qubit จำเป็นต้องใช้ 8 KB
- หากต้องการจัดเก็บสถานะ 20 qubit คุณต้องมี 8 MB
- หากต้องการจัดเก็บสถานะ 30 qubit จำเป็นต้องใช้ 8 GB
- ต้องใช้ 40 เทราไบต์เพื่อจัดเก็บสถานะ 8 คิวบิต
- ในการจัดเก็บสถานะ 50 qubits จำเป็นต้องมี 8 Petabytes เป็นต้น
สำหรับการเปรียบเทียบ () มีหน่วยความจำเพียง 2.8 เพตาไบต์
— 49 คิวบิตส่งมอบเมื่อปีที่แล้วไปยังซูเปอร์คอมพิวเตอร์จีนที่ใหญ่ที่สุด ()
ขีดจำกัดของการจำลองคอมพิวเตอร์ควอนตัมบนระบบคลาสสิกจะกำหนดโดยจำนวน RAM ที่ต้องใช้ในการจัดเก็บสถานะของคิวบิต
ฉันยังแนะนำให้อ่าน . จากที่นั่น:
โดยการดำเนินการ - เพื่อการจำลองวงจร 49 คิวบิตที่แม่นยำซึ่งประกอบด้วย "รอบ" ประมาณ 39 รอบ (เลเยอร์เกตอิสระ) การคูณเชิงซ้อน 2^63 ครั้ง - ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ 4 Pflops เป็นเวลา 4 ชั่วโมง
การจำลองคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาด 50+ คิวบิตบนระบบคลาสสิกถือว่าเป็นไปไม่ได้ในเวลาอันสมควร นี่คือเหตุผลที่ Google ใช้โปรเซสเซอร์ 53 คิวบิตสำหรับการทดสอบอำนาจสูงสุดของควอนตัม
อำนาจสูงสุดของคอมพิวเตอร์ควอนตัม
Wikipedia ให้คำจำกัดความของอำนาจสูงสุดในการคำนวณควอนตัมดังต่อไปนี้:
อำนาจสูงสุดของควอนตัม - ความสามารถ อุปกรณ์ในการแก้ปัญหาที่คอมพิวเตอร์คลาสสิคไม่สามารถแก้ไขได้ในทางปฏิบัติ
ในความเป็นจริง การบรรลุอำนาจสูงสุดของควอนตัมหมายความว่า ตัวอย่างเช่น การแยกตัวประกอบของจำนวนจำนวนมากโดยใช้อัลกอริทึม Shor สามารถแก้ไขได้ในเวลาที่เหมาะสม หรือสามารถจำลองโมเลกุลเคมีที่ซับซ้อนได้ที่ระดับควอนตัม และอื่นๆ นั่นก็คือยุคใหม่ได้มาถึงแล้ว
แต่มีช่องโหว่อยู่บ้างในถ้อยคำของคำจำกัดความที่ว่า “ซึ่งคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกไม่สามารถแก้ไขได้ในทางปฏิบัติ" ที่จริงแล้ว หมายความว่าหากคุณสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีขนาด 50+ คิวบิตและใช้วงจรควอนตัมบนเครื่องนั้น ดังที่เราได้กล่าวไว้ข้างต้น ผลของวงจรนี้จะไม่สามารถจำลองบนคอมพิวเตอร์ทั่วไปได้ นั่นคือ คอมพิวเตอร์คลาสสิกจะไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ของวงจรดังกล่าวขึ้นมาใหม่ได้.
ไม่ว่าผลลัพธ์ดังกล่าวจะถือเป็นอำนาจสูงสุดของควอนตัมที่แท้จริงหรือไม่นั้นเป็นคำถามเชิงปรัชญา แต่ทำความเข้าใจว่า Google ทำอะไรและมีพื้นฐานมาจากอะไร จำเป็น.
คำแถลงอำนาจสูงสุดของควอนตัมของ Google
โปรเซสเซอร์ Sycamore 54 คิวบิต
ดังนั้นในเดือนตุลาคม 2019 นักพัฒนาของ Google จึงตีพิมพ์บทความในสิ่งพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ Nature “" ผู้เขียนได้ประกาศถึงความสำเร็จในการครองอำนาจสูงสุดของควอนตัมเป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์โดยใช้โปรเซสเซอร์ Sycamore ขนาด 54 คิวบิต
บทความเกี่ยวกับ Sycamore ทางออนไลน์มักอ้างถึงโปรเซสเซอร์ 54 คิวบิตหรือโปรเซสเซอร์ 53 คิวบิต ความจริงก็คือตาม โปรเซสเซอร์ทางกายภาพประกอบด้วย 54 qubit แต่หนึ่งในนั้นไม่ทำงานและถูกเลิกให้บริการแล้ว ดังนั้นในความเป็นจริง เรามีโปรเซสเซอร์ 53 คิวบิต
ในเว็บนั่นแหละ เนื้อหาในหัวข้อนี้มีระดับที่แตกต่างกันไป ไปยัง .
ทีมคอมพิวเตอร์ควอนตัมของไอบีเอ็มระบุในภายหลังว่า . บริษัทอ้างว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปจะรับมือกับงานนี้ในกรณีที่เลวร้ายที่สุดภายใน 2,5 วัน และคำตอบที่ได้จะมีความแม่นยำมากกว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัม ข้อสรุปนี้จัดทำขึ้นโดยอาศัยผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ทางทฤษฎีของวิธีการหาค่าเหมาะที่สุดหลายวิธี
และแน่นอนว่า, ในของเขา ฉันไม่สามารถเพิกเฉยต่อข้อความนี้ได้ ของเขา พร้อมด้วยลิงค์ทั้งหมดและ ตามปกติแล้วพวกเขาควรค่าแก่การใช้เวลาของคุณ บนดุม คำถามที่พบบ่อยนี้และอย่าลืมอ่านความคิดเห็น มีลิงก์ไปยังเอกสารเบื้องต้นที่รั่วไหลทางออนไลน์ก่อนประกาศอย่างเป็นทางการ
Google ทำอะไรจริงๆ? เพื่อความเข้าใจโดยละเอียด โปรดอ่าน Aaronson แต่โดยย่อที่นี่:
แน่นอนฉันสามารถบอกคุณได้ แต่ฉันรู้สึกค่อนข้างโง่ การคำนวณมีดังต่อไปนี้ ผู้ทดลองสร้างวงจรควอนตัมแบบสุ่ม C (นั่นคือ ลำดับสุ่มของเกท 1 ควิบิตและ 2 ควิบิตระหว่างเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด โดยมีความลึก เช่น 20 ซึ่งทำงานบนเครือข่าย 2 มิติที่ n = 50-60 คิวบิต) จากนั้น ผู้ทดลองจะส่ง C ไปยังคอมพิวเตอร์ควอนตัม และขอให้ใช้ C กับสถานะเริ่มต้นเป็น 0 วัดผลลัพธ์ตามเกณฑ์ {0,1} ส่งลำดับที่สังเกตได้ขนาด n บิต (สตริง) กลับมา และทำซ้ำหลายๆ ครั้ง พันหรือล้านครั้ง ในที่สุด โดยใช้ความรู้เกี่ยวกับ C ผู้ทดลองทำการทดสอบทางสถิติเพื่อดูว่าผลลัพธ์ตรงกับผลลัพธ์ที่คาดหวังจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมหรือไม่
สั้นมาก:
- วงจรสุ่มที่มีความยาว 20 จาก 53 คิวบิตถูกสร้างขึ้นโดยใช้เกท
- วงจรเริ่มต้นด้วยสถานะเริ่มต้น [0…0] สำหรับการดำเนินการ
- เอาต์พุตของวงจรจะเป็นสตริงบิตแบบสุ่ม (ตัวอย่าง)
- การกระจายผลลัพธ์ไม่สุ่ม (สัญญาณรบกวน)
- การเปรียบเทียบการกระจายตัวอย่างที่ได้รับกับตัวอย่างที่คาดหวัง
- สรุปอำนาจสูงสุดของควอนตัม
นั่นคือ Google ได้นำปัญหาสังเคราะห์มาใช้กับโปรเซสเซอร์ 53 คิวบิต และอ้างสิทธิ์ในการบรรลุอำนาจสูงสุดด้านควอนตัมโดยข้อเท็จจริงที่ว่ามันเป็นไปไม่ได้ที่จะจำลองโปรเซสเซอร์ดังกล่าวบนระบบมาตรฐานในเวลาที่เหมาะสม
เพื่อความเข้าใจ - ส่วนนี้ไม่ได้บั่นทอนความสำเร็จของ Google แต่อย่างใดวิศวกรเก่งมาก และคำถามที่ว่าสิ่งนี้ถือได้ว่าเป็นความเหนือกว่าเชิงควอนตัมที่แท้จริงหรือไม่ ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น นั้นเป็นปรัชญามากกว่าวิศวกรรม แต่เราต้องเข้าใจว่าเมื่อได้รับความเหนือชั้นในการคำนวณดังกล่าวแล้ว เรายังไม่ได้ก้าวไปสู่ความสามารถในการรันอัลกอริทึมของ Shor บนตัวเลข 2048 บิตแม้แต่ก้าวเดียว
สรุป
คอมพิวเตอร์ควอนตัมและคอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นเทคโนโลยีสารสนเทศที่มีแนวโน้มใหม่มากและมีน้อยมากจนถึงขณะนี้
การพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัม (สักวันหนึ่ง) จะช่วยให้เราสามารถแก้ไขปัญหา:
- การสร้างแบบจำลองระบบทางกายภาพที่ซับซ้อนในระดับควอนตัม
- ไม่สามารถแก้ไขได้บนคอมพิวเตอร์ทั่วไปเนื่องจากความซับซ้อนในการคำนวณ
ปัญหาหลักในการสร้างและใช้งานคอมพิวเตอร์ควอนตัม:
- ความเหลื่อมล้ำ
- ข้อผิดพลาด (decoherence และ gate)
- สถาปัตยกรรมโปรเซสเซอร์ (วงจรควิบิตที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์)
สถานะการณ์ปัจจุบัน:
- ในความเป็นจริง - จุดเริ่มต้น .
- ยังไม่มีการแสวงหาประโยชน์เชิงพาณิชย์อย่างแท้จริง (และยังไม่ชัดเจนว่าจะเกิดขึ้นเมื่อใด)
สิ่งที่สามารถช่วยได้:
- การค้นพบทางกายภาพบางประเภทที่ช่วยลดต้นทุนในการเดินสายและตัวประมวลผลการทำงาน
- การค้นพบบางสิ่งที่จะเพิ่มเวลาการแยกส่วนตามลำดับความสำคัญและ/หรือลดข้อผิดพลาด
ในความเห็นของผม (ความเห็นส่วนตัวล้วนๆ) ในกระบวนทัศน์ความรู้ทางวิทยาศาสตร์ในปัจจุบัน เราจะไม่ประสบความสำเร็จอย่างมีนัยสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมที่นี่เราต้องการความก้าวหน้าเชิงคุณภาพในสาขาวิทยาศาสตร์พื้นฐานหรือวิทยาศาสตร์ประยุกต์บางสาขาซึ่งจะเป็นแรงผลักดันให้เกิดแนวคิดและวิธีการใหม่ ๆ
ในระหว่างนี้ เรากำลังได้รับประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมควอนตัม การรวบรวมและสร้างอัลกอริธึมควอนตัม แนวคิดในการทดสอบ ฯลฯ เรากำลังรอความก้าวหน้า
ข้อสรุป
ในบทความนี้ เราได้กล่าวถึงเหตุการณ์สำคัญในการพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัมและคอมพิวเตอร์ควอนตัม ตรวจสอบหลักการทำงาน ตรวจสอบปัญหาหลักที่วิศวกรต้องเผชิญในการพัฒนาและการทำงานของโปรเซสเซอร์ควอนตัม และยังดูว่ามัลติควิบิตใดบ้าง จริงๆ แล้วคอมพิวเตอร์ D เป็นเช่นนั้น Wave และการประกาศล่าสุดของ Google เกี่ยวกับการบรรลุอำนาจสูงสุดของควอนตัม
คำถามที่ทิ้งไว้เบื้องหลังคือคำถามเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ควอนตัม (ภาษา แนวทาง วิธีการ ฯลฯ) และคำถามที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานจริงของโปรเซสเซอร์ วิธีจัดการ เชื่อมโยง อ่าน คิวบิต ฯลฯ บางทีนี่อาจเป็นหัวข้อของบทความหรือบทความถัดไป
ขอบคุณสำหรับความสนใจของคุณฉันหวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับใครบางคน
(C)
บลาโกดาเรนนอสตี
สำหรับการพิสูจน์อักษรและแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับข้อความต้นฉบับตลอดจนบทความ
สำหรับความคิดเห็นที่มีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับ และไม่เพียงแต่สำหรับเธอเท่านั้น ซึ่งช่วยให้ฉันไขปริศนานี้ได้เป็นส่วนใหญ่
ถึงผู้เขียนบทความและสิ่งพิมพ์ทุกท่านที่ใช้เนื้อหาในการเขียนบทความนี้
รายการทรัพยากร
บทความเหตุการณ์ปัจจุบันจาก [สำนักพิมพ์สำนักพิมพ์แห่งชาติ]
บทความจาก Habr (ตามลำดับแบบสุ่ม)
บทความที่ไม่เรียงลำดับ (แต่น่าสนใจไม่น้อย) จากอินเทอร์เน็ต
หลักสูตรและการบรรยาย
ที่มา: will.com