Од прве идеје о квантном рачунару 1980. до данас, индустрија квантног рачунара је много порасла, посебно у последњих 10 година. Многе компаније раде на квантним рачунарима.
Разумевање квантног рачунарства може бити тешко за већину нас, а много информација о томе не објашњава важне детаље.
Овај чланак има за циљ да све разјасни, а ако прочитате цео чланак, стећи ћете свеобухватно разумевање шта је квантно рачунарство, различите врсте квантног рачунарства, њихово функционисање, алгоритме, моделе, приступе, изазове и апликације.
Преглед садржаја
Шта су квантни рачунари?
Квантни рачунари решавају проблеме на другачији начин од рачунара који су нам познати, а које ћу од сада називати класичним рачунарима.
Квантни рачунари имају одређене предности у односу на нормалне рачунаре за одређене проблеме, што произилази из њихове способности да буду у огромном броју стања у исто време, док класични рачунари могу да заузимају само једно стање у исто време.
Извор слике: ИБМ
Да бисте ово разумели и да бисте разумели како квантни рачунари функционишу, морате разумети три ствари: суперпозицију, преплитање и интерференцију.
Основе обичног рачунара су битови, а за квантни рачунар то су квантни битови или скраћено кубити. Они делују на суштински различите начине.
Класични бит је као прекидач који може бити или 0 или 1, што вам је вероватно већ познато као бинарна или бинарна информација. Када мало измеримо, само враћамо стање у којем се тренутно налази, али видећемо да то није тачно за кубите. Кубит је компликованији.
Суперпозиција
За корисну визуелизацију, можете их замислити као стрелицу која показује у 3Д простор. Ако показују нагоре, они су у стању 1, а ако показују надоле, они су у стању 0, баш као класичан бит, али такође имају опцију да буду у ствари која се зове стање суперпозиције, а то је када стрелица указује у било ком другом правцу.
Ово стање суперпозиције је комбиновано стање 0 и 1.
Суперпоситион Стате
Сада, када мерите кубит, резултат ће и даље бити или 1 или 0, али који ћете добити зависи од вероватноће која је постављена смером стрелице.
Ако је стрелица усмерена више нагоре, већа је вероватноћа да ћете добити 1 него 0, а ако је усмерена надоле, већа је вероватноћа да ћете добити 0 него 1, а ако је тачно на екватору, добиће било које стање са вероватноћом од 50%.
Дакле, то је објашњење ефекта суперпозиције; сада ћемо прећи на заплетање.
Ентанглемент
У класичним рачунарима, битови су потпуно независни један од другог. На стање једног бита не утиче стање било ког другог бита. Али у квантним рачунарима, кубити се могу заплести један са другим, што значи да заједно постају део једног великог квантног стања.
На пример, погледајмо два кубита који су сваки у различитим стањима суперпозиције, али још увек нису уплетени. Можете видети вероватноће поред њих, а ове вероватноће су тренутно независне једна од друге.
Али када их заплетемо, морамо да одбацимо те независне вероватноће и израчунамо дистрибуцију вероватноћа свих могућих стања из којих можемо да изађемо. Или 00, 01, 10 или 11.
Важна ствар овде је да су кубити уплетени; ако промените смер стрелице на једном кубиту, то мења дистрибуцију вероватноће за цео систем, тако да кубити више нису независни један од другог; сви су део исте велике државе.
И ово је тачно без обзира колико кубита имате. Такође ћете приметити да за један кубит имате дистрибуцију вероватноће у 2 стања.
Са два кубита, имате дистрибуцију вероватноће распоређену на четири стања. За три кубита имате дистрибуцију преко 8 стања, а ово се удвостручује сваки пут када додате још један кубит.
Генерално, квантни рачунар од н кубита може бити у комбинацији од 2^н стања. Тако да бих рекао да је ово суштинска разлика између класичних рачунара и квантних рачунара.
Класични рачунари могу бити у било ком стању које желите, али могу бити само у једном стању у исто време, док квантни рачунари могу бити у суперпозицији свих тих стања у исто време.
Али можда се питате како боравак у овом стању суперпозиције може бити користан у рачунару. Па за то нам је потребна последња компонента: сметње.
Интерференција
Да бисмо објаснили ефекат интерференције, морамо се вратити и погледати моју слику кубита који се технички назива Блохова сфера. Кубит не изгледа овако; ово је само леп начин да се визуализује стање кубита.
У стварности, стање кубита описује апстрактнији ентитет познат као квантна таласна функција. Таласне функције су основни математички опис свега у квантној механици.
Када имате много кубита уплетених заједно, све њихове таласне функције се сабирају у укупну таласну функцију која описује стање квантног рачунара.
Ово сабирање таласних функција је интерференција јер, баш као код рецимо таласа воде, када саберемо таласе заједно, они могу конструктивно да интерферишу и сабирају да би направили већи талас, или деструктивно ометати да се пониште један другог.
Укупна таласна функција квантног рачунара је оно што поставља различите вероватноће различитих стања, а променом стања различитих кубита можемо променити вероватноће да ће се различита стања открити када меримо квантни рачунар.
Запамтите да иако квантни рачунар може бити у суперпозицији милиона стања у исто време када га меримо, добијамо само једно стање.
Дакле, када користите квантни рачунар да бисте решили рачунски проблем, потребно је да користите конструктивну интерференцију да бисте повећали вероватноћу тачног одговора и да користите деструктивну интерференцију да бисте смањили вероватноћу нетачних одговора тако да када мерите тачан одговор изаћи ће.
Куантум Алгоритхмс
Сада како то радите је област квантних алгоритама, а цела мотивација иза квантног рачунарства је да, теоретски, постоји гомила проблема које можете решити на квантном рачунару за које се сматра да су нерешиви на класичним рачунарима.
Хајде да их погледамо. Постоји много квантних алгоритама, превише их је да би се описали у овом чланку, па ћемо се фокусирати само на најпознатији и историјски најважнији: Шоров алгоритам.
#1. Шоров алгоритам
Ако имате два велика броја и помножите их заједно, постоји веома брз, ефикасан, класичан алгоритам за проналажење одговора. Међутим, ако почнете са одговором и питате, који су оригинални бројеви који се множе заједно да би се добио овај број? Много је теже.
Ово је познато као факторизација, а ови бројеви се називају фактори и разлог зашто је њихово проналажење тако тешко је тај што је простор претраживања могућих фактора тако велик. И не постоји ефикасан класични алгоритам за проналажење фактора великих бројева.
Из тог разлога користимо ово математичко својство за интернет шифровање: безбедне веб локације, е-поруке и банковни рачуни. Ако познајете ове факторе, можете лако да дешифрујете информације, али ако их не знате, прво ћете их морати пронаћи, што је нерешиво на најмоћнијим рачунарима на свету.
Шоров алгоритам
Због тога је 1994. године, када је Питер Шор објавио брзи квантни алгоритам који је могао ефикасно да пронађе факторе великих целих бројева, то изазвало велику пометњу.
Ово је био тренутак када су многи људи почели озбиљно да схватају идеју квантног рачунарства јер је то била прва примена проблема у стварном свету са потенцијално огромним импликацијама на безбедност у стварном свету.
Али када кажем ‘брзи’ квантни алгоритам, колико би био брз и колико бржи од класичног рачунара? Да бисмо одговорили на ова питања, потребно је да мало заобиђемо свет теорије квантне сложености.
Квантна теорија сложености
Квантна теорија сложености је потпоље света теорије сложености рачунара, која се бави категоризацијом алгоритама, сортирајући их у корпе према томе колико добро раде на рачунарима.
Класификација је одређена растућим нивоом тешкоће у решавању проблема како он постаје све већи. Овде, било који проблем унутар П кутије је лако решити класичним рачунарима, али било шта изван њега значи да немамо ефикасне класичне алгоритме за њихово решавање, а факторинг великих бројева је један од њих.
Али постоји круг, БКП, који је ефикасан за квантни рачунар, али не и за класични рачунар. А то су проблеми за које ће квантни рачунари бити бољи у решавању од класичних рачунара.
Као што сам рекао, теорија сложености разматра колико је тешко решити проблем како проблем постаје све већи. Дакле, ако разложите број са 8 цифара на факторе, а затим додате још једну цифру, колико је теже разложити нови број у поређењу са старим? Да ли је дупло теже?
Експоненцијално теже? А какав је тренд док додајете све више и више цифара? Ово се зове његова сложеност или скалирање, а за факторизацију је експоненцијално.
Све са Н у експоненту је експоненцијално тешко. Ови експоненцијални проблеми су проблеми који вас зајебавају како проблеми постају све већи, а у свету рачунарске науке можете стећи поштовање и славу ако пронађете бољи алгоритам за решавање ових најтежих проблема.
Један пример за то је био Шоров алгоритам, који је искористио посебне карактеристике квантних рачунара да створи алгоритам који би могао да реши целобројну факторизацију са скалирањем много бољим од најбољег класичног алгоритма.
Најбољи класични алгоритам је експоненцијални, док је Шоров алгоритам полиномски, што је велика ствар у свету теорије сложености и рачунарства уопште јер претвара нерешив проблем у решив.
Решено, односно ако имате квантни рачунар који ради, на чему људи раде. Али још увек не морате да бринете о безбедности свог банковног рачуна јер данашњи квантни рачунари још нису у стању да покрену Шоров алгоритам на великим бројевима.
ИБМ Куантум
За то би им било потребно око много кубита, али до сада, најнапреднији универзални квантни рачунари имају 433.
Такође, људи раде на ономе што је познато као пост-квантне шеме шифровања, које не користе факторизацију целог броја, а друга технологија из света квантне физике такође може помоћи овде, криптографска шема позната као квантна криптографија.
Дакле, то је био поглед на само један квантни алгоритам, али постоји много више, сваки са различитим нивоима убрзања.
#2. Гроверов алгоритам
Још један значајан пример је Гроверов алгоритам, који може претраживати неструктуриране листе података брже од најбољег класичног алгоритма.
Али овде треба да будемо пажљиви да не бисмо погрешно окарактерисали класичне рачунаре. Они су веома разноврсни уређаји и нема шта да се каже да би неко могао да пронађе веома паметан класични алгоритам који би могао ефикасније да реши најтеже проблеме као што је целобројна факторизација.
Људи мисле да је то мало вероватно, али није искључено. Такође, постоје проблеми за које можемо доказати да их је немогуће решити на класичним рачунарима, који се називају неизрачунљиви проблеми, као што је проблем заустављања, али их је такође немогуће решити на квантном рачунару.
Дакле, рачунарски, класични рачунари и квантни рачунари су еквивалентни једни другима, све разлике долазе из алгоритама које могу да покрећу. Можете чак и симулирати квантни рачунар на класичном рачунару и обрнуто.
Симулација квантног рачунара на класичном рачунару постаје експоненцијално изазовнија како се повећава број кубита који се симулирају.
То је зато што се класични рачунари боре да симулирају квантне системе, али пошто су квантни рачунари већ квантни системи, они немају овај проблем, што ме доводи до моје омиљене примене квантних рачунара: квантне симулације.
#3. Куантум Симулатион
Квантна симулација симулира ствари као што су хемијске реакције или како се електрони понашају у различитим материјалима помоћу рачунара. Овде квантни рачунари такође имају експоненцијално убрзање у односу на класичне рачунаре јер се класични рачунари боре да симулирају квантне системе.
Али симулирање квантних система са што мање честица је тешко чак и на најмоћнијим светским суперкомпјутерима. Такође не можемо то да урадимо на квантним рачунарима, али како сазревају, главни циљ је симулација све већих квантних система.
Ово укључује области као што је понашање егзотичних материјала на ниским температурама, као што је разумевање шта неке материјале чини суперпроводним или проучавање важних хемијских реакција како би се побољшала њихова ефикасност; један пример има за циљ производњу ђубрива на начин који емитује много мање угљен-диоксида јер производња ђубрива доприноси око 2% глобалних емисија угљеника.
Можете детаљно научити о симулацији квантне хемије.
Куантум Симулатион
Друге потенцијалне примене квантне симулације укључују побољшање соларних панела, побољшање батерија и развој нових лекова, хемикалија или материјала за ваздухопловство.
Уопштено говорећи, квантна симулација би значила да бисмо могли брзо да направимо прототип много различитих материјала унутар квантног рачунара и тестирамо све њихове физичке параметре уместо да их физички правимо и тестирамо у лабораторији, што је много напорније и скупље. процес.
Ово има потенцијал да значајно убрза процесе и резултира значајним уштедама времена и трошкова. Вреди поновити да су све ово потенцијалне примене квантних рачунара јер још увек немамо квантне рачунаре који могу да решавају проблеме у стварном свету боље од наших нормалних рачунара. Али ово су проблеми за које би квантни рачунари били добро прилагођени.
Модели квантних рачунара
Унутар света квантних рачунара, постоји велики распон приступа претварању различитих врста квантних система у квантне рачунаре, а постоје два слоја нијанси о којима морам да говорим.
Модел кола
У моделу кола, они имају кубите који раде заједно и специјалне капије које петљају са неколико кубита истовремено, мењајући своја стања без провере. Они постављају ове капије у одређени редослед да би створили квантни алгоритам. На крају, измерите кубите да бисте добили потребан одговор.
Кредит за слику: кискит
Адијабатско квантно рачунарство
У адијабатском квантном рачунарству, ви користите једно од основних понашања у физици, чињеницу да се сваки систем у физици увек креће ка стању минималне енергије. Адијабатско квантно рачунарство функционише тако што поставља проблеме тако да најниже енергетско стање квантног система представља решење.
Квантно жарење
Квантно жарење није универзална квантна рачунарска шема, већ ради на истом принципу као и адијабатско квантно рачунање, при чему систем проналази минимално енергетско стање енергетског пејзажа који му дате.
Тополошко квантно рачунарство
У овом приступу, кубити се граде од ентитета у физици који се зове Мајорана нул-мод квази-честица, што је тип неабеловог билоона. Предвиђа се да ће ове квазичестице бити стабилније због њиховог физичког одвајања једна од друге.
Имаге Цредит Цивилсдаили
Изазови у изградњи
Без обзира на приступ, сви се суочавају са сличним скупом препрека, које морамо прво да погледамо.
- Декохеренција: Заиста је тешко контролисати квантне системе јер ако имате било какву благу интеракцију са спољним светом, информације почињу да цуре. Ово се зове декохеренција. Ваши кубити ће бити направљени од физичких ствари и биће вам потребне друге физичке ствари у близини да их контролишете и мерите; твоји кубити су глупи; запетљаће се са свиме што могу. Морате веома пажљиво да дизајнирате своје кубите да бисте их заштитили од заплитања са околином.
- Бука: Морате да заштитите своје кубите од било које врсте буке, као што су космички зраци, зрачење, топлотна енергија или лажне честице. Одређена количина декохеренције и буке је неизбежна у сваком физичком систему и немогуће је у потпуности елиминисати.
- Скалабилност: За сваки кубит, морате имати гомилу жица за манипулацију и мерење. Како додајете више кубита, неопходна инфраструктура расте линеарно, што представља значајан инжењерски изазов. Сваки дизајн квантног рачунара мора пронаћи начин да ефикасно заплете, контролише и измери све ове кубите док се повећавају.
- Квантна корекција грешака: Квантна корекција грешака је шема за исправљање грешака за прављење квантних рачунара толерантних на грешке коришћењем више замршених кубита заједно како би се представио један кубит без шума. Ово захтева велики број физичких кубита да би се направио један кубит отпоран на грешке.
Физичке имплементације
Постоји огроман распон различитих физичких имплементација квантних рачунара јер постоји толико много различитих квантних система од којих бисте могли да их изградите. Ево неких од најчешће коришћених и најуспешнијих приступа:
- Суперпроводни квантни рачунари: Суперпроводни кубити су тренутно најпопуларнији приступ. Ови кубити су направљени од суправодљивих жица са прекидом у суперпроводнику који се зове Џозефсонов спој. Најпопуларнији тип суперпроводног кубита назива се трансмон.
- Квантни компјутери са квантним тачкама: Кубити се праве од електрона или група електрона, а систем на два нивоа је кодиран у спин или наелектрисање електрона. Ови кубити су направљени од полупроводника као што је силицијум.
- Линеарно оптичко квантно рачунарство: Оптички квантни рачунари користе фотоне светлости као кубите и раде на тим кубитима користећи оптичке елементе као што су огледала, таласне плоче и интерферометри.
- Квантни компјутери са заробљеним јонима: Наелектрисани атоми се користе као кубити, а ови атоми су јонизовани и имају електрон који недостаје. Двостепено стање које кодира кубит су специфични енергетски нивои атома, којима се може манипулисати или мерити микроталасима или ласерским зракама.
- Центар за боје или квантни компјутери за азот: Ови кубити су направљени од атома уграђених у материјале попут азота у дијаманту или силицијум карбиду. Они се стварају помоћу нуклеарних спинова уграђених атома и уплетени су заједно са електронима.
- Неутрални атоми у оптичким решеткама: Овај приступ хвата неутралне атоме у оптичку решетку, која је укрштени распоред ласерских зрака. Двостепени систем за кубите може бити хиперфини енергетски ниво атома или побуђена стања.
Ово су неки од кључних приступа изградњи квантних рачунара, сваки са својим јединственим карактеристикама и изазовима. Квантно рачунарство се брзо мења, а одабир правог приступа је од виталног значаја за будући успех.
Примене квантних рачунара
- Квантна симулација: Квантни рачунари имају потенцијал да симулирају сложене квантне системе, што омогућава проучавање хемијских реакција, понашања електрона у материјалима и различитих физичких параметара. Ово има примену у побољшању соларних панела, батерија, развоју лекова, ваздухопловних материјала и још много тога.
- Квантни алгоритми: Алгоритми попут Шоровог алгоритма и Гроверовог алгоритма могу да реше проблеме за које се сматра да су нерешиви за класичне рачунаре. Они имају апликације у криптографији, оптимизацији сложених система, машинском учењу и вештачкој интелигенцији.
- Сајбер безбедност: Квантни рачунари представљају претњу класичним системима за шифровање. Међутим, они такође могу допринети сајбер безбедности кроз развој квантно отпорних шема шифровања. Квантна криптографија, поље везано за квантно рачунарство, може побољшати сигурност.
- Проблеми оптимизације: Квантни рачунари могу ефикасније да решавају сложене проблеме оптимизације од класичних рачунара. Ово има примену у различитим индустријама, од управљања ланцем снабдевања до финансијског моделирања.
- Прогноза времена и климатске промене: Иако нису у потпуности детаљно описани у чланку, квантни рачунари би потенцијално могли да побољшају моделе временске прогнозе и помогну у решавању изазова везаних за климатске промене. Ово је област која би могла имати користи од квантног рачунарства у будућности.
- Квантна криптографија: Квантна криптографија повећава безбедност података користећи квантне принципе за безбедну комуникацију. У времену растућих сајбер претњи, ово је кључно.
Сада морамо бити мало пажљиви у погледу потенцијала хипе-а, јер многе тврдње о томе за шта ће квантни рачунари бити добри потичу од људи који активно прикупљају новац за њихову изградњу.
Али моје мишљење о томе је да историјски, када се појави нова технологија, људи тог времена нису најбољи у могућности да кажу за шта ће се користити.
На пример, људи који су измислили прве рачунаре никада нису сањали о интернету и свим стварима на њему. Ово ће вероватно бити исто и за квантне рачунаре.
Последње мисли
Квантни рачунари сваким даном постају све бољи, и иако још не можемо да их користимо у свакодневном животу, они имају потенцијал за практичну примену у будућности.
У овом чланку сам расправљао о различитим аспектима квантних рачунара, укључујући њихове фундаменталне концепте, као што су суперпозиција, преплитање и интерференција.
Након тога, истражили смо квантне алгоритме, укључујући Шоров алгоритам и Гроверов алгоритам. Такође смо се упустили у теорију квантне сложености и различите моделе квантних рачунара.
Након тога, бавио сам се изазовима и практичним питањима имплементације у вези са квантним рачунарством. На крају, испитали смо широк спектар потенцијалних апликација за квантне рачунаре.
Следеће, такође можете да прочитате о честим питањима о квантном рачунарству.