แนวคิดการคำนวณควอนตัม การรวบรวม

1. สรุป

ควอนตัมคอมพิวเตอร์คืออะไร?

การคำนวณนำการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ ในกระบวนทัศน์การคำนวณที่อนุญาตให้มีการขนานขนาดใหญ่เมื่อคำนวณหาผลกำไรจากการคำนวณที่สำคัญเสียสละในการกำหนดขั้นตอนวิธีแบบดั้งเดิม

สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมนี้ต้องการอนุภาคที่จะก่อตัวเป็น qubits ซึ่งสามารถอยู่ในสองสถานะในเวลาเดียวกันโดยต้องมีการแยกตัวเกือบทั้งหมดและสภาพแวดล้อมที่ควบคุมและหลีกเลี่ยงการทำงานร่วมกันของ qubits กับอนุภาคหรือรังสีอื่น ๆ ซึ่งทำให้เป็นการยากที่จะสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่แท้จริงในปัจจุบันซึ่งสามารถมีเสถียรภาพและนี่คือเหตุผลที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีความจุไม่เพียงพอยังไม่ได้ถูกนำมาใช้

2. บทนำ

มันเป็นกระบวนทัศน์การคำนวณที่แตกต่างจากการคำนวณแบบดั้งเดิม มันขึ้นอยู่กับการใช้ qubits แทนบิตและมันก่อให้เกิดประตูตรรกะใหม่ที่ทำให้อัลกอริทึมใหม่เป็นไปได้

2.1 บิตและบิต ข้อมูลที่ทับซ้อนกัน

ในคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิคจำนวนข้อมูลขั้นต่ำที่สามารถจัดเก็บได้คือบิต เซลล์หน่วยความจำอะตอมสามารถจัดเก็บหนึ่งในสองสถานะที่ไม่ต่อเนื่องที่เป็นไปได้ 0 หรือ 1 การประยุกต์ใช้กลไกควอนตัมกับแนวคิดของบิตคือสิ่งที่ช่วยให้การเกิดของควอนตัมบิตหรือควอนตัม (ควอนตัมบิต): เซลล์หน่วยความจำ ซึ่งสามารถอยู่ในหนึ่งในสองรัฐ (0 หรือ 1) หรือในการซ้อนทับบางอย่างของทั้งสอง

ซึ่งหมายความว่าด้วยการลงทะเบียนของ N qubits สามารถแสดงค่าที่แตกต่างได้สูงสุด 2 ^ N และการดำเนินการในการลงทะเบียน qubit จะทำในทุกค่าที่ซ้อนทับลงทะเบียน แอปพลิเคชั่นการคำนวณแบบขนานขนาดใหญ่นี้เป็นสิ่งที่เราเรียกภายใต้การตีความของ Everett“ ปฏิบัติการบนจักรวาลคู่ขนานที่ไม่มีที่สิ้นสุด” นั่นคือในความเป็นจริงที่แตกต่างกัน (หรือค่า) ที่ qubits register สามารถบรรจุได้ ตัวอย่างเช่นถ้าคุณมี 10-qubit register การลงทะเบียนเดียวกันนั้นสามารถเก็บได้มากถึง 1024 ค่าในแต่ละครั้งนั่นคือการทับซ้อนของค่าที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่สิบบิตบิตสามารถทำได้ ด้วยการทำงานกับรีจิสตรีนั้นการดำเนินการนี้จะนำไปใช้กับค่ารีจิสทรีที่เป็นไปได้ทั้งหมดดังนั้นในกรณีนี้การดำเนินการ 1024 รายการจะถูกดำเนินการในราคาเดียว เป็นที่ชัดเจนว่าพลังของระบบจะเพิ่มขึ้นเป็นทวีคูณเป็นจำนวน qubits ที่สามารถจัดกลุ่มในการลงทะเบียน

3. ต้นกำเนิดของการคำนวณควอนตัม

แนวคิดของการคำนวณควอนตัมเกิดขึ้นในปี 1981 เมื่อพอลเบนิอฟฟ์อธิบายทฤษฎีของเขาเพื่อใช้ประโยชน์จากกฎหมายควอนตัมในสภาพแวดล้อมการคำนวณ แทนที่จะทำงานที่ระดับแรงดันไฟฟ้าหนึ่งทำงานที่ระดับเท่าใด ในการคำนวณแบบดิจิตอลบิตสามารถทำได้เพียงสองค่า: 0 หรือ 1 ในทางตรงกันข้ามในการคำนวณควอนตัมกฎของกลศาสตร์ควอนตัมแทรกแซงและอนุภาคสามารถอยู่ในการซ้อนทับกัน: มันสามารถเป็น 0.1 และมันสามารถเป็น 0 และ 1 ในเวลาเดียวกัน (สอง orthogonal ของอนุภาค subatomic) สิ่งนี้อนุญาตให้ทำการดำเนินการหลายอย่างพร้อมกันขึ้นอยู่กับจำนวนของ qubits

4. คุณสมบัติ

ในขณะที่การคำนวณที่เราใช้วันนี้แต่ละบิตสามารถปรากฏในสถานะสำรองและโดยตรงในเวลาเดียวกันในการคำนวณควอนตัมแต่ละบิตกลายเป็นหลายรัฐในเวลาเดียวกัน ด้วยสิ่งนี้เราสามารถลดเวลาที่ใช้โดยอัลกอริทึมปัจจุบันได้อย่างมาก มีสถาปัตยกรรมที่คล้ายคลึงกับสิ่งที่เรามีทุกวันนี้ซึ่งประสบความสำเร็จอย่างมากในด้านทฤษฎีและการรับรู้ขึ้นอยู่กับการใช้งานคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต

นักวิทยาศาสตร์ของควอนตัมได้ทำการก้าวหน้าทางทฤษฎีอย่างมากในการแสดงให้เห็นว่าการลดลงอย่างมากของทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นในการดำเนินการของอัลกอริทึมนั้นเป็นไปได้ ตัวอย่างบางส่วนที่พัฒนาในเชิงทฤษฎีพร้อมความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่คือการค้นหาปัจจัยสำคัญดังกล่าวหรือการค้นหาในฐานข้อมูลที่ไม่มีการเรียงลำดับ พื้นฐานทางทฤษฎีของการคำนวณควอนตัมขึ้นอยู่กับการโต้ตอบของโลกอะตอมเช่นเดียวกับการใช้งานในอนาคตของคอมพิวเตอร์ควอนตัม นอกจากนี้ยังเป็นหนึ่งในวิธีการที่มีอนาคตที่ยิ่งใหญ่เพราะมีการนำเสนอมากมายที่สามารถทำซ้ำอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลที่ทันสมัยที่สุด

5. การพัวพันควอนตัมและการเคลื่อนย้ายด้วยไฟฟ้า

แนวคิดที่น่าประหลาดใจของกลศาสตร์ควอนตัมเป็นที่รู้จักกันในชื่อควอนตัมพัวพันหรือสิ่งกีดขวางซึ่งอนุภาคสองสถานะที่ไม่รู้จักถูกเชื่อมโยงดังนั้นโดยไม่คำนึงถึงระยะทางที่พวกมันอยู่เมื่อฟังก์ชันคลื่นของหนึ่งในอนุภาคพังทลายลง สถานะของคู่ที่เชื่อมต่อกันจะถูกกำหนดให้มากขึ้นหรือน้อยลงแม้ว่าอนุภาคอื่น ๆ นี้จะอยู่ในระบบอิสระ ผลกระทบนี้จะนำไปใช้กับ qubit ทำให้ค่าที่บางคนขึ้นอยู่กับค่าที่เราสังเกตเห็นในคนอื่น ๆ ทำให้เราสามารถดำเนินการ "กรอง" ของค่าที่เรากำลังพูดถึงนี้เนื่องจากการสังเกตค่าที่แน่นอนในการลงทะเบียนจะสมบูรณ์เงื่อนไขค่าที่เราสามารถสังเกต ในระเบียนอื่นที่เชื่อมโยงในระเบียนแรก

การเคลื่อนย้ายควอนตัมควอนตัมใช้ประโยชน์จากหลักการนี้และช่วยให้เราสามารถดึงข้อมูลที่มีสถานะไม่ทราบที่ไม่ทราบได้ทุกที่ไกลจากควิบิตดั้งเดิมดังนั้นการขนส่งข้อมูลทั้งหมดที่กล่าวถึงควิบิตนั้น เราจะใช้การเชื่อมสองบิตในการส่งสัญญาณ: เราจะดำเนินการ qubit ที่เราต้องการขนส่งด้วยหนึ่งใน interlaced qubits ทำให้เกิดการล่มสลายของข้อมูลของทั้งสองและได้รับสองบิตคลาสสิกร่วมกับ qubit interlaced ที่ไม่ยุบ บิตคลาสสิกทั้งสองนั้นสามารถใช้งานร่วมกับ interleaved qubit ทำให้เราสามารถกู้คืนข้อมูลที่มี qubit ที่จะขนส่งได้ สิ่งนี้ทำให้เราสามารถส่งข้อมูลที่มี qubit สถานะที่ไม่รู้จักไปยังตำแหน่งอื่นโดยไม่สูญเสียข้อมูลและไม่มีความเสี่ยงว่าในระหว่างการส่ง qubit โต้ตอบกับระบบที่ถูกทำลายข้อมูลที่มีอยู่

5.1 ตัวอย่างการใช้งานของการคำนวณควอนตัม

สองแอปพลิเคชั่นที่น่าสนใจสำหรับการคำนวณควอนตัมแสดงไว้ด้านล่าง

อัลกอริทึมของ Shor สำหรับการแยกจำนวน:

ปัจจุบันการแยกจำนวนเต็มเป็นจำนวนเฉพาะเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการดำรงอยู่ อัลกอริธึมการแยกตัวประกอบที่รู้จักกันดีที่สุดไม่สามารถแก้ปัญหาได้ในเวลาที่ยอมรับได้พวกเขามีประสิทธิภาพ (O (e ^ (a * log⁡ (a))))) โดยมีขนาดเป็นจำนวนตัวเลขและผลการปฏิบัติสุดท้าย ได้รับการคำนวณอย่างน้อย 18 เดือน (ใน 50 ปีของ "เวลาคำนวณ") เพื่อให้ได้ตัวเลข 200 ตัว

สิ่งนี้ถูกใช้ในด้านการเข้ารหัสเพื่อสร้างกุญแจที่เกี่ยวข้องกับการรู้ปัจจัยจำนวนมากที่ต้องถอดรหัส

ในกรณีนี้การคำนวณควอนตัมทำให้เราได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมโดยให้อัลกอริทึมควอนตัมของชอร์ซึ่งเปลี่ยนปัญหาในการค้นหาปัจจัยสำคัญของตัวเลขให้เป็นปัญหาในการค้นหาช่วงเวลาของฟังก์ชันหนึ่งแล้วใช้ข้อดี ของการคำนวณควอนตัมเพื่อประเมินฟังก์ชั่นที่จุดทั้งหมดในครั้งเดียวค้นหาระยะเวลาของฟังก์ชั่นเกือบแน่นอนและบรรลุการประหยัดเวลาในการคำนวณจนกว่าจะถึงประสิทธิภาพของ (0 (log (〖 n) 〗 ^ 3)))

จะเห็นได้อย่างง่ายดายว่าการได้รับในกรณีนี้ระหว่างอัลกอริธึมแบบดั้งเดิมกับอัลกอริทึมควอนตัมนั้นแตกต่างกันอย่างสุดซึ้ง

อัลกอริทึม Grover สำหรับการค้นหาชุดยุ่ง:

เราสามารถหาอีกตัวอย่างหนึ่งของข้อดีของอัลกอริธึมเชิงควอนตัมในอัลกอริทึมของโกรเวอร์สำหรับการค้นหาองค์ประกอบผ่านชุดที่ไม่เป็นระเบียบ

คลาสสิกประสิทธิภาพการค้นหาในชุดขนาดที่ไม่เป็นระเบียบคือ O (n) อัลกอริทึมของ Grover จัดการเพื่อปรับปรุงเวลานี้เป็น O (√n)

แม้ว่าการรับอาจไม่น่าประทับใจเท่าในกรณีก่อนหน้าแอปพลิเคชันมีความสำคัญมากกว่าเนื่องจากสามารถใช้เพื่อเร่งอัลกอริทึมใด ๆ ที่บางส่วนหรือทั้งหมดโดยยึดตามการค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วนในชุดโซลูชันที่เป็นไปได้

แคระ vs Alg คลาสสิก

นักวิทยาศาสตร์

ไฮเปอร์คอมพิวเตอร์ (Beyond Turing)

Paul Benioff, Richard Feynman, David Deutsch, Lov Grove, Seith Lloyd, Michio Kaku, ฯลฯ

6. ข้อดีของการคำนวณควอนตัม

โดยสรุปข้อดีของการคำนวณควอนตัมคือการประยุกต์ขนาดใหญ่ของการใช้งานแบบขนานและความสามารถในการจัดหาโซลูชั่นใหม่สำหรับปัญหาที่ไม่สามารถครอบคลุมโดยการคำนวณควอนตัมเนื่องจากต้นทุนการคำนวณสูง

อย่างไรก็ตามแม้จะมีข้อได้เปรียบที่กล่าวไว้ข้างต้นคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะมีประสิทธิภาพสำหรับช่วงของงานที่กำหนดเท่านั้น นี่ก็หมายความว่าจะมีฟังก์ชั่นบางอย่างที่มันจะไม่เป็นประโยชน์ในการใช้เทคโนโลยีควอนตัมเมื่อเทียบกับการคำนวณแบบดั้งเดิมในปัจจุบัน

6.1 ปัญหาการคำนวณควอนตัม

หนึ่งในอุปสรรคสำคัญในการคำนวณควอนตัมคือปัญหาของการเชื่อมโยงกันของควอนตัมซึ่งทำให้เกิดการสูญเสียของตัวละครรวมกันของขั้นตอนของอัลกอริทึมควอนตัม

Otro de los problemas principales es la escalabilidad, especialmente teniendo en cuenta el considerable incremento en qubits necesarios para cualquier cálculo que implica la corrección de errores. Para ninguno de los sistemas actualmente propuestos es trivial un diseño capaz de manejar un número lo bastante alto de qubits para resolver problemas computacionalmente interesantes hoy en día.

7. Hardware para computación cuantica

Aun no se ha resuelto el problema de que hardware seria el ideal para la computación cuantica se ha definido una serie de condiciones que debe cumplir, conocida como la lista de Di Vinzenzo y hay varios candidatos actualmente.

Condiciones a cumplir.

El sistema ha de poder inicializarse, esto es, llevarse a un estado de partida conocido y controlado.

Ha de ser posibles manipulaciones a los qubits de forma controlada, con un conjunto de operaciones que forme un conjunto universal de puertas lógicas.

El sistema ha de mantener su coherencia cuantica a lo largo del experimento.

Ha de poder leerse el estado final del sistema, tras el cálculo.

El sistema ha de ser escalable: tiene que haber una forma definida de aumentar el número de qubits, para tratar con problemas de mayor coste computacional.

7.1 Transmisión de datos y procesadores

Científicos de los laboratorios Max Planck y Niels Bohr publicaron, en noviembre de 2005, en la revista Nature, resultados sobre la transmisión cuantica, usando la luz como vehículo, a distancias de 100 kilómetros. Los resultados dan niveles de éxito en las transmisiones del 70 %, lo que representa un nivel de calidad que permite utilizar protocolos de transmisión con auto corrección.

Actualmente se trabaja en el diseño de repetidores que permitirían transmitir información a distancias mayores a las ya alcanzadas.

En 2004, científicos del instituto de Física aplicada de la universidad de Bonn publicaron resultados sobre un registro cuántico experimental. Para ello utilizaron átomos neutros que almacenan la información cuantica, por lo que son llamados qubits por analogía con los bits. Su objetivo actual es construir una puerta cuantica, con lo cual se tendrían los elementos básicos que constituyen los procesadores que son el corazón de las computadoras actuales. Cabe destacar que un chip de tecnología VLSI contiene actualmente más de cien mil puertas de manera que su uso práctico todavía se presenta en un horizonte lejano

8. Tipos de computación

– Computación clásica- ley de Moore.– Computación molecular (nano tecnología).-Más allá de las leyes física clásica. 2020 fin- almacenamiento 3D algunos años más.-Computación cuantica: algoritmos

9. Conclusión

Fin de la computación clásicaDificultades de la computación cuanticaÁmbito de investigación.Posibles problemas para criptografía.

10. Referencias

Baila Martínez, S. (2005). Computación Cuantica. http://www.sargue.netAlejo Plana, M.A. (2001). El ordenador cuántico. http://www.um.es/docencia/campoyl/cuantico.PDFSalas Peralta,P.J.(2006). Corrección de errores en ordenadores cuánticos. Revista española de física (Enero- Marzo, 2006).http://www.babab.com/no12/ordenadores.htmhttps://www.youtube.com/watch¿v=sXyCHdEbmcMhttp://www.microsiervos.com/archivos/ordenadores/ordenador-cuantico-apagado.htmlhttp://www.microsiervos.com/archivos/ordenadores/computacion-cuantica.htmlhttp://www.sociedadelainformacion.com/física/ordenadorescuanticos.htmhttp://www.amazings.com/ciencia/noticias/041102ª.html