Від першої ідеї квантового комп’ютера в 1980 році до сьогодні індустрія квантових обчислень значно зросла, особливо за останні 10 років. Багато компаній працюють над квантовими комп’ютерами.
Розуміння квантових обчислень може бути важким для більшості з нас, і велика кількість інформації про це не пояснює важливих деталей.
Ця стаття має на меті прояснити все, і якщо ви прочитаєте весь твір, ви отримаєте повне розуміння того, що таке квантові обчислення, різні типи квантових обчислень, їх функціонування, алгоритми, моделі, підходи, проблеми та застосування.
Що таке квантові комп’ютери?
Квантові комп’ютери вирішують проблеми іншим способом, ніж комп’ютери, з якими ми знайомі, і які відтепер я буду називати класичними комп’ютерами.
Квантові комп’ютери мають певні переваги перед звичайними комп’ютерами для певних проблем, що походить від їх здатності перебувати у величезній кількості станів одночасно, тоді як класичні комп’ютери можуть займати лише один стан за раз.
Джерело зображення: IBM
Щоб зрозуміти це та зрозуміти, як працюють квантові комп’ютери, вам потрібно зрозуміти три речі: суперпозицію, заплутаність та інтерференцію.
Основою звичайного комп’ютера є біти, а для квантового комп’ютера – це квантові біти або, скорочено, кубіти. Вони діють принципово відмінними способами.
Класичний біт — це щось на кшталт перемикача, який може мати значення 0 або 1, які ви, ймовірно, вже знайомі як двійкова або двійкова інформація. Коли ми трохи вимірюємо, ми просто повертаємо стан, у якому він зараз, але ми побачимо, що це не так щодо кубітів. Кубіт складніший.
Суперпозиція
Для корисної візуалізації ви можете уявити їх як стрілку, що вказує в 3D-просторі. Якщо вони спрямовані вгору, вони перебувають у стані 1, а якщо вони спрямовані вниз, вони перебувають у стані 0, як і класичний біт, але вони також мають можливість перебувати у стані суперпозиції, коли стрілка вказує в будь-якому іншому напрямку.
Цей стан суперпозиції є комбінацією станів 0 і 1.
Стан суперпозиції
Тепер, коли ви вимірюєте кубіт, результат все одно буде або 1, або 0, але який з них ви отримаєте, залежить від ймовірності, яка встановлюється напрямком стрілки.
Якщо стрілка спрямована більше вгору, ви, швидше за все, отримаєте 1, ніж 0, а якщо вона вказує вниз, ви, швидше за все, отримаєте 0, ніж 1, а якщо вона точно на екваторі, ви отримають будь-який стан з імовірністю 50%.
Отже, ефект суперпозиції пояснено; тепер ми перейдемо до заплутування.
Обплутаність
У класичних комп’ютерах біти повністю незалежні один від одного. На стан одного біта не впливає стан жодного з інших бітів. Але в квантових комп’ютерах кубіти можуть бути переплетені один з одним, що означає, що вони разом стають частиною одного великого квантового стану.
Наприклад, давайте подивимося на два кубіти, кожен з яких перебуває в різних станах суперпозиції, але ще не переплутаний. Ви можете побачити ймовірності поруч із ними, і ці ймовірності наразі не залежать одна від одної.
Але коли ми заплутаємо їх, нам доведеться відкинути ці незалежні ймовірності та обчислити розподіл ймовірностей усіх можливих станів, з яких ми можемо вийти. 00, 01, 10 або 11.
Важливим моментом тут є те, що кубіти переплутані; якщо ви змінюєте напрямок стрілки на одному кубіті, це змінює розподіл ймовірностей для всієї системи, тому кубіти більше не є незалежними один від одного; усі вони є частиною однієї великої держави.
І це справедливо незалежно від того, скільки у вас кубітів. Ви також зауважите, що для одного кубіта у вас є розподіл ймовірностей на 2 стани.
З двома кубітами у вас є розподіл ймовірностей, розподілений між чотирма станами. Для трьох кубітів ви маєте розподіл на 8 станів, і це подвоюється щоразу, коли ви додаєте ще один кубіт.
Загалом, квантовий комп’ютер з n кубітів може перебувати в комбінації з 2^n станів. Тож я б сказав, що це основна різниця між класичними комп’ютерами та квантовими комп’ютерами.
Класичні комп’ютери можуть перебувати в будь-якому стані, який ви хочете, але можуть перебувати лише в одному стані одночасно, тоді як квантові комп’ютери можуть перебувати в суперпозиції всіх цих станів одночасно.
Але ви можете задатися питанням, як перебування в такому стані суперпозиції може бути корисним для комп’ютера. Для цього нам потрібен останній компонент: інтерференція.
Втручання
Щоб пояснити ефект інтерференції, нам потрібно повернутися назад і подивитися на моє зображення кубіта, який технічно називається сферою Блоха. Кубіт виглядає не так; це просто гарний спосіб візуалізації стану кубіта.
Насправді стан кубіта описується більш абстрактною сутністю, відомою як квантова хвильова функція. Хвильові функції є фундаментальним математичним описом усього в квантовій механіці.
Коли у вас багато кубітів, об’єднаних разом, усі їхні хвильові функції додаються разом у загальну хвильову функцію, що описує стан квантового комп’ютера.
Це додавання хвильових функцій є перешкодою, тому що, як і у випадку з брижами води, коли ми додаємо хвилі разом, вони можуть конструктивно перешкоджати та складатися разом, щоб створити більшу хвилю, або деструктивно перешкоджати, щоб гасити одна одну.
Загальна хвильова функція квантового комп’ютера – це те, що встановлює різні ймовірності різних станів, і, змінюючи стани різних кубітів, ми можемо змінити ймовірність того, що різні стани будуть виявлені під час вимірювання квантового комп’ютера.
Пам’ятайте, що хоча квантовий комп’ютер може одночасно перебувати в суперпозиції мільйонів станів, коли ми його вимірюємо, ми отримуємо лише один стан.
Отже, коли ви використовуєте квантовий комп’ютер для вирішення обчислювальної задачі, вам потрібно використовувати конструктивне втручання, щоб збільшити ймовірність правильної відповіді, і використовувати деструктивне втручання, щоб зменшити ймовірність неправильних відповідей, щоб, коли ви вимірюєте правильну відповідь, вийде.
Квантові алгоритми
Тепер те, як ви це робите, є цариною квантових алгоритмів, і вся мотивація квантових обчислень полягає в тому, що, теоретично, є купа проблем, які ви можете вирішити на квантовому комп’ютері, які вважаються нерозв’язними на класичних комп’ютерах.
Давайте поглянемо на них. Існує багато квантових алгоритмів, занадто багато, щоб описати їх у цій статті, тому ми зосередимося лише на найвідомішому та історично важливому: алгоритмі Шора.
#1. Алгоритм Шора
Якщо у вас є два великих числа і ви їх перемножуєте, існує дуже швидкий, ефективний, класичний алгоритм для пошуку відповіді. Однак, якщо ви почнете з відповіді та запитайте, які вихідні числа, помноживши разом, утворюють це число? Це набагато складніше.
Це відомо як розкладання на множники, а ці числа називають факторами, і причина, чому їх так важко знайти, полягає в тому, що простір пошуку можливих факторів дуже великий. І немає ефективного класичного алгоритму для знаходження множників великих чисел.
З цієї причини ми використовуємо цю математичну властивість для шифрування в Інтернеті: безпечні веб-сайти, електронні листи та банківські рахунки. Якщо ви знаєте ці фактори, ви можете легко розшифрувати інформацію, але якщо ви цього не зробите, вам потрібно буде спочатку їх знайти, що важко вирішити на найпотужніших комп’ютерах світу.
Алгоритм Шора
Ось чому в 1994 році, коли Пітер Шор опублікував швидкий квантовий алгоритм, який міг ефективно знаходити множники великих цілих чисел, це викликало неабиякий резонанс.
Це був момент, коли багато людей почали серйозно сприймати ідею квантових обчислень, оскільки це було перше застосування до реальної проблеми з потенційно величезними наслідками для безпеки реального світу.
Але коли я говорю про «швидкий» квантовий алгоритм, наскільки він буде швидким і наскільки швидшим за класичний комп’ютер? Щоб відповісти на ці запитання, нам потрібно трохи заглибитися у світ теорії квантової складності.
Квантова теорія складності
Квантова теорія складності — це підгалузь світової теорії складності обчислень, яка займається класифікацією алгоритмів, сортуванням їх у ящики відповідно до того, наскільки добре вони працюють на комп’ютерах.
Класифікація визначається зростаючим рівнем складності вирішення проблеми в міру її збільшення. Тут класичні комп’ютери легко розв’язують будь-яку проблему всередині прямокутника P, але будь-яка поза нею означає, що ми не маємо ефективних класичних алгоритмів для їх вирішення, і розкладання великих чисел на множники є одним із таких.
Але є коло, BQP, яке ефективне для квантового комп’ютера, але не для класичного. І це ті проблеми, які квантові комп’ютери будуть вирішувати краще, ніж класичні.
Як я вже сказав, теорія складності розглядає, наскільки важко вирішити проблему, коли проблема стає більшою. Отже, якщо ви розкладаєте число з 8 цифр, потім додаєте ще одну цифру, наскільки важче розкласти нове число порівняно зі старим? Це вдвічі важче?
Експоненціально складніше? І яка тенденція, коли ви додаєте все більше і більше цифр? Це називається його складністю або масштабуванням, а для факторизації – експоненціальним.
Все, що має N у показнику степеня, є експоненціально складним. Ці експоненціальні проблеми — це проблеми, які збивають вас із голови, коли проблеми стають більшими, і у світі інформатики ви можете завоювати повагу та славу, якщо знайдете кращий алгоритм для вирішення цих найскладніших проблем.
Одним із прикладів цього був алгоритм Шора, який скористався спеціальними можливостями квантових комп’ютерів для створення алгоритму, який міг розв’язувати цілу факторизацію з масштабуванням, набагато кращим, ніж найкращий класичний алгоритм.
Найкращий класичний алгоритм — експоненціальний, тоді як алгоритм Шора — поліноміальний, що є величезною справою у світі теорії складності та інформатики загалом, оскільки він перетворює нерозв’язну проблему на розв’язну
Вирішується, тобто якщо у вас є робочий квантовий комп’ютер, над створенням якого люди працюють. Але вам поки що не потрібно турбуватися про безпеку свого банківського рахунку, тому що сучасні квантові комп’ютери ще не в змозі запускати алгоритм Шора на великих числах.
IBM Quantum
Для цього їм знадобиться приблизно багато кубітів, але поки що найдосконаліші універсальні квантові комп’ютери мають близько 433.
Крім того, люди працюють над так званими постквантовими схемами шифрування, які не використовують цілочисельну факторізацію, і інша технологія зі світу квантової фізики також може допомогти тут, криптографічна схема, відома як квантова криптографія.
Отже, це був погляд лише на один квантовий алгоритм, але їх набагато більше, кожен з різними рівнями прискорення.
#2. Алгоритм Гровера
Іншим яскравим прикладом є алгоритм Гровера, який може шукати неструктуровані списки даних швидше, ніж найкращий класичний алгоритм.
Але ми повинні бути обережними, щоб переконатися, що ми не неправильно характеризуємо класичні комп’ютери. Це дуже універсальні пристрої, і немає нічого сказати про те, що хтось може знайти дуже розумний класичний алгоритм, який міг би ефективніше вирішувати найскладніші проблеми, такі як розкладання на множники цілих чисел.
Люди вважають, що це дуже малоймовірно, але це не виключено. Крім того, є проблеми, які ми можемо довести, що їх неможливо вирішити на класичних комп’ютерах, які називаються необчислюваними проблемами, як-от проблема зупинки, але їх також неможливо вирішити на квантовому комп’ютері.
Отже, з точки зору обчислень, класичні комп’ютери та квантові комп’ютери еквівалентні один одному, відмінності походять від алгоритмів, які вони можуть запускати. Ви навіть можете симулювати квантовий комп’ютер на класичному комп’ютері і навпаки.
Симуляція квантового комп’ютера на класичному комп’ютері стає експоненціально більш складною, оскільки кількість кубітів, що моделюються, збільшується.
Це тому, що класичним комп’ютерам важко моделювати квантові системи, але оскільки квантові комп’ютери вже є квантовими системами, вони не мають цієї проблеми, що підводить мене до мого улюбленого застосування квантових комп’ютерів: квантового моделювання.
#3. Квантова симуляція
Квантова симуляція моделює за допомогою комп’ютера такі речі, як хімічні реакції або поведінку електронів у різних матеріалах. Тут квантові комп’ютери також мають експоненціальне прискорення порівняно з класичними комп’ютерами, оскільки класичним комп’ютерам важко імітувати квантові системи.
Але моделювати квантові системи з мінімальною кількістю частинок важко навіть на найпотужніших суперкомп’ютерах світу. Ми також ще не можемо зробити це на квантових комп’ютерах, але в міру їхнього розвитку головною метою є моделювання все більших і більших квантових систем.
До них належать такі області, як поведінка екзотичних матеріалів при низьких температурах, як-от розуміння того, що робить деякі матеріали надпровідними, або вивчення важливих хімічних реакцій для підвищення їх ефективності; один із прикладів спрямований на виробництво добрив таким чином, щоб викидати набагато менше вуглекислого газу, оскільки виробництво добрив сприяє приблизно 2% глобальних викидів вуглецю.
Ви можете детально дізнатися про моделювання квантової хімії.
Квантова симуляція
Інші потенційні застосування квантового моделювання включають удосконалення сонячних панелей, удосконалення акумуляторів і розробку нових ліків, хімікатів або матеріалів для аерокосмічної галузі.
Загалом, квантове моделювання означає, що ми зможемо швидко створити прототип багатьох різних матеріалів у квантовому комп’ютері та перевірити всі їхні фізичні параметри замість того, щоб фізично створювати їх і тестувати в лабораторії, що є набагато трудомісткішим і дорожчим. процес.
Це потенційно може значно прискорити процеси та призвести до значної економії часу та коштів. Варто повторити, що все це потенційне застосування квантових комп’ютерів, оскільки поки що у нас немає квантових комп’ютерів, які могли б вирішувати проблеми реального світу краще, ніж наші звичайні комп’ютери. Але квантові комп’ютери добре підходять для вирішення таких проблем.
Моделі квантових комп’ютерів
У світі квантових комп’ютерів існує широкий спектр підходів до перетворення різних типів квантових систем у квантові комп’ютери, і є два шари нюансів, про які мені потрібно поговорити.
Модель схеми
У схемній моделі вони мають кубіти, які працюють разом, і спеціальні ворота, які возяться з кількома кубітами одночасно, змінюючи їхні стани без перевірки. Вони розмістили ці ворота в певному порядку, щоб створити квантовий алгоритм. Зрештою, виміряйте кубіти, щоб отримати необхідну відповідь.
Автор зображення: qskit
Адіабатичні квантові обчислення
В адіабатичному квантовому обчисленні ви користуєтеся перевагою однієї з фундаментальних особливостей фізики — того факту, що кожна система у фізиці завжди рухається до стану мінімальної енергії. Адіабатичні квантові обчислення створюють задачі таким чином, щоб найнижчий енергетичний стан квантової системи являв собою рішення.
Квантовий відпал
Квантовий відпал не є універсальною схемою квантового обчислення, але працює за тим самим принципом, що й адіабатичне квантове обчислення, коли система знаходить мінімальний енергетичний стан енергетичного ландшафту, який ви їй надаєте.
Топологічні квантові обчислення
У цьому підході кубіти будуються з сутності у фізиці, яка називається майоранівською квазічастинкою нульового режиму, яка є типом неабелевого аніону. Передбачається, що ці квазічастинки будуть більш стабільними через їхню фізичну відокремленість одна від одної.
Автор зображення Civilsdaily
Проблеми в будівництві
Незалежно від підходу, усі вони стикаються з подібним набором перешкод, на які ми повинні спочатку поглянути.
- Декогеренція: дуже важко контролювати квантові системи, тому що якщо ви маєте незначну взаємодію із зовнішнім світом, інформація починає витікати. Це називається декогеренцією. Ваші кубіти складатимуться з фізичного матеріалу, і вам знадобиться інший фізичний матеріал поблизу, щоб контролювати та вимірювати їх; ваші кубіти тупі; вони заплутаються з чим завгодно. Ви повинні дуже ретельно проектувати свої кубіти, щоб захистити їх від сплутування з навколишнім середовищем.
- Шум: Вам потрібно захистити свої кубіти від будь-якого виду шуму, наприклад космічного випромінювання, радіації, теплової енергії або шахрайських частинок. Деяка кількість декогеренції та шуму неминучі в будь-якій фізичній системі, і їх неможливо повністю усунути.
- Масштабованість: для кожного кубіта вам потрібно мати купу проводів, щоб маніпулювати ним і вимірювати його. У міру того як ви додаєте більше кубітів, необхідна інфраструктура зростає лінійно, створюючи значну інженерну проблему. Будь-яка конструкція квантового комп’ютера повинна знайти спосіб ефективно заплутувати, контролювати та вимірювати всі ці кубіти під час масштабування.
- Квантова корекція помилок: Квантова корекція помилок — це схема виправлення помилок для створення відмовостійких квантових комп’ютерів шляхом використання багатьох переплутаних кубітів разом, щоб представити один безшумний кубіт. Це вимагає великої кількості фізичних кубітів, щоб створити один відмовостійкий кубіт.
Фізичні реалізації
Існує величезна кількість різноманітних фізичних реалізацій квантових комп’ютерів, оскільки існує дуже багато різних квантових систем, з яких ви потенційно можете їх створювати. Ось деякі з найбільш широко використовуваних і успішних підходів:
- Надпровідні квантові комп’ютери: надпровідні кубіти зараз є найпопулярнішим підходом. Ці кубіти виготовлені з надпровідних проводів із розривом у надпровіднику, який називається джозефсонівським з’єднанням. Найпопулярніший тип надпровідних кубітів називається трансмон.
- Квантові комп’ютери з квантовою точкою: кубіти складаються з електронів або груп електронів, а дворівнева система закодована в оберті або заряді електронів. Ці кубіти побудовані з напівпровідників, таких як кремній.
- Лінійні оптичні квантові обчислення: оптичні квантові комп’ютери використовують фотони світла як кубіти та працюють з цими кубітами за допомогою оптичних елементів, таких як дзеркала, хвильові пластини та інтерферометри.
- Квантові комп’ютери з захопленими іонами: заряджені атоми використовуються як кубіти, і ці атоми іонізуються, маючи відсутній електрон. Дворівневий стан, який кодує кубіт, — це конкретні рівні енергії атома, якими можна маніпулювати або вимірювати за допомогою мікрохвиль або лазерних променів.
- Квантові комп’ютери з кольоровим центром або азотними вакансіями: ці кубіти виготовлені з атомів, вбудованих у такі матеріали, як азот в алмазі чи карбіді кремнію. Вони створюються за допомогою ядерних спінів вбудованих атомів і заплутуються разом з електронами.
- Нейтральні атоми в оптичних решітках: цей підхід захоплює нейтральні атоми в оптичну решітку, яка є перехресним розташуванням лазерних променів. Дворівневою системою для кубітів може бути надтонкий енергетичний рівень атома або збуджені стани.
Це деякі з ключових підходів до створення квантових комп’ютерів, кожен зі своїми унікальними характеристиками та проблемами. Квантові обчислення швидко змінюються, і вибір правильного підходу є життєво важливим для майбутнього успіху.
Застосування квантових комп’ютерів
- Квантова симуляція: квантові комп’ютери мають потенціал для моделювання складних квантових систем, що дає змогу вивчати хімічні реакції, поведінку електронів у матеріалах і різні фізичні параметри. Це має застосування для вдосконалення сонячних панелей, акумуляторів, розробки ліків, аерокосмічних матеріалів тощо.
- Квантові алгоритми: такі алгоритми, як алгоритм Шора та алгоритм Гровера, можуть вирішувати проблеми, які вважаються нерозв’язними для класичних комп’ютерів. Вони мають застосування в криптографії, оптимізації складних систем, машинному навчанні та ШІ.
- Кібербезпека: квантові комп’ютери становлять загрозу для класичних систем шифрування. Однак вони також можуть сприяти кібербезпеці шляхом розробки квантово-стійких схем шифрування. Квантова криптографія, галузь, пов’язана з квантовими обчисленнями, може підвищити безпеку.
- Проблеми оптимізації: квантові комп’ютери можуть вирішувати складні проблеми оптимізації ефективніше, ніж класичні комп’ютери. Це має застосування в різних галузях, від управління ланцюгом постачання до фінансового моделювання.
- Прогнозування погоди та зміна клімату: хоча в статті немає повної інформації, квантові комп’ютери потенційно можуть покращити моделі прогнозування погоди та допомогти вирішити проблеми, пов’язані зі зміною клімату. Це сфера, яка може отримати користь від квантових обчислень у майбутньому.
- Квантова криптографія: квантова криптографія підвищує безпеку даних за допомогою квантових принципів безпечного зв’язку. У час зростання кіберзагроз це надзвичайно важливо.
Тепер нам потрібно бути трохи обережними щодо потенціалу ажіотажу, оскільки багато тверджень про користь квантових комп’ютерів походять від людей, які активно збирають гроші на їх створення.
Але я вважаю, що історично, коли з’явилася нова технологія, люди того часу не найкраще могли сказати, для чого її використовуватимуть.
Наприклад, люди, які винайшли перші комп’ютери, ніколи не мріяли про Інтернет і все, що в ньому є. Ймовірно, це буде те ж саме для квантових комп’ютерів.
Заключні думки
Квантові комп’ютери стають кращими з кожним днем, і хоча ми ще не можемо використовувати їх у повсякденному житті, вони мають потенціал для практичного застосування в майбутньому.
У цій статті я обговорив різні аспекти квантових комп’ютерів, у тому числі їхні фундаментальні поняття, такі як суперпозиція, заплутаність і інтерференція.
Після цього ми досліджували квантові алгоритми, включаючи алгоритм Шора та алгоритм Гровера. Ми також заглибилися в теорію квантової складності та різні моделі квантових комп’ютерів.
Згодом я розглянув проблеми та проблеми практичного впровадження, пов’язані з квантовими обчисленнями. Нарешті, ми дослідили широкий спектр потенційних застосувань для квантових комп’ютерів.
Далі ви також можете прочитати про поширені запитання щодо квантових обчислень.