Ինչպես է աշխատում քվանտային հաշվարկը և ինչու է դա կարևոր

Համակարգիչները արմատապես փոխեցին հասարակությունը: Երկրորդ աշխարհամարտի ավարտից կարճ ժամանակ անց գիտնականները համակարգիչներ էին օգտագործում ՝ բոլոր տեսակի խնդիրները լուծելու համար: Առաջընթացն անհավատալիորեն արագ էր: 1970-ականներին ծնվել է տնային համակարգիչը:

Այդ ամբողջ առաջընթացի համար որոշ խնդիրներ դեռ իսկապես ծանր են: Անկախ նրանից, թե որքան լավ են ձեռք բերում համակարգիչները, դժվարությունները, ինչպիսիք են մեծ թվաքանակը ֆակտորինգելը կամ սուրհանդակային ուղիները օպտիմալացնելը, դժվար են:

Բայց բիտերը հաշվարկման միակ միջոցը չեն: Քվանտային մեխանիզմը. Այն ատոմների և մոլեկուլների աշխարհը կարգավորող կանոնները նույնպես կարող են օգտագործվել հաշվարկման համար: Եվ այդ հաշվարկներն իրականացվում են ուշագրավորեն այլ կերպ:

Հուսով եմ, որ մի օր այդ «քվանտ համակարգիչները» կկարողանան լուծել ծանր խնդիրները: Բայց իրականում ի՞նչ են քվանտ համակարգիչները, և ինչպես են դրանք աշխատում:

16 Qubit քվանտ համակարգիչ IBM- ից (IBM քվանտային փորձ)

Քվանտ համակարգչի գլխարկի տակ մանրակրկիտ տեսքը ցույց է տալիս, թե ինչու են հետազոտողները այդքան հուսով, որ այդ համակարգիչները կլինեն այնքան հզոր և ոչ հզոր, ինչպես Intel- ի պրոցեսորի նոր սերնդի: Ոչ, գործնական քվանտ համակարգիչը աշխարհը փոխելու ներուժ ունի: Ընկերություններ, ինչպիսիք են D-Wave- ը, IBM- ը և Google- ը, ամբողջ աշխարհում հետազոտական ​​լաբորատորիաների հետ միասին, բոլորն էլ մրցում են առաջին գործնական քանակական համակարգիչները արտադրելու համար:

Ի՞նչն է տարբերեցնում քվանտային համակարգիչը:

Քվանտային և ավանդական հաշվարկների միջև եղած տարբերությունը պատկերավորելու համար Հարավային Կալիֆոռնիայի համալսարանի ֆիզիկական տեսական քիմիայի պրոֆեսոր Դանիել Լիդարը օգտագործում է հետևյալ անալոգիան (որը ես փոփոխել եմ):

Պատկերացրեք, որ սև գնդակը փնտրում եք սպիտակ գնդիկներով լի տուփի մեջ, և տուփի ներսում չեք կարող տեսնել: Սև գնդակը գտնելու համար դուք կուրորեն կպչեք գնդակը, զննում եք գույնը և հեռացնում եք այն, եթե այն սև չէ: Դուք կարող եք գրավել սև գնդակը առաջին փորձի վրա, կամ կարող եք ընտրել այն վերջին:

Ամենահավանական արդյունքը. Դուք վհատեցնում եք տուփը հիասթափության մեջ:

Հիմա եկեք անցնենք քվանտային ալգորիթմի: Քվանտային ձեռքերը հասնում են տուփի, բայց գնդակը չեն բռնում: Փոխարենը, այս ձեռքերը պահում են յուրաքանչյուր գնդակ ընտրելու հավանականությունը, ներառյալ սև գնդակը: Եթե ​​տուփը ունի 10 գնդակ, ձեր քվանտային ձեռքերը պահում են 10 հավասար հավանականություն:

Հաջորդը, դուք վարում եք քվանտային ալգորիթմ, որը մեծացնում է գնդակի սև հավանականության հավանականությունը: Դրանից հետո դուք ստուգում եք ձեր ձեռքը. Հիասթափեցնող է, որ գնդակը սպիտակ է: Դուք վերադառնում եք տուփի մեջ: Բայց այս անգամ հավանականությունները հավասար չեն. Սև գնդակը գտնելու հավանականությունն այժմ ավելի մեծ է, քան մյուս գնդակների համար:

Կարծես թե նախորդ փորձը գտածի հետ միասին նետեց լրացուցիչ սպիտակ գնդակ: Դա տեղի է ունենում յուրաքանչյուր փորձի համար, այնպես որ սև գնդակը գտնելու հնարավորությունն արագորեն մեծանում է: Այս հավանականությունների փոփոխության ձևի բանալին այն է, թե ինչպես են շահագործվում քվանտային պետությունները կամ «qubits» - ը ՝ հաշվարկների դեպքում:

Քվանտային գերակայության պետություններ

Եկեք քանդենք այդ տուփ-գնդակների պատմությունը ՝ տեսնելու, թե ինչպես է ամեն ինչ գործում:

Քվանտային ձեռքը հասնում է տուփի մեջ և գրավում է հավանականությունները: Ավանդական հաշվարկներում տեղեկատվությունը պահվում է որպես բիտեր, որոնք ունեն որոշակի արժեքներ: Մի քիչ կա՛մ կա, կա՛մ զրո: Մի փոքր արժեքի ստուգումը դա ոչ մի կերպ չի փոփոխում:

Բայց քվիտը ուղղակիորեն չի ներկայացնում բիթի արժեքը. այն պահպանում է qubit- ի հավանականությունը մեկ կամ զրո: Սա կոչվում է «քվանտային գերտերություն պետություն»:

Երբ մենք ստուգում ենք քաբիթի արժեքը, մենք հավանականություն չենք ստանում: Չափումը ցույց է տալիս մեկ կամ զրոյական. Ընտրությունը, որը պատահականորեն որոշվում է գերծանրքաշային հավանականության հավանականությունից: Չափումը սահմանում է քուբիթի արժեքը: Եթե ​​մենք չափենք qubit- ը և ստանանք մեկը, կրկին ստուգումը նույնպես կհանգեցնի մեկին:

Երբ հասնում ենք տուփի մեջ, մենք իրականում վերցնում ենք մի շարք qubits- բավարար քանակությամբ բոլոր գնդակները ներկայացնելու համար: Քուֆիտները վերածվում են գերտերության վիճակի, որը պարունակում է յուրաքանչյուր գնդակը գտնելու հավանականությունը: Քանի որ որոնումը ամբողջովին պատահական է, յուրաքանչյուր գնդակը ներկայացված է հավասար հավանականությամբ:

Այժմ մենք գործարկում ենք ալգորիթմ, որը մեծացնում է սև գնդակը գտնելու հավանականությունը:

Կարող եք հարցնել. Ինչպե՞ս կարող եք մեծացնել հավանականությունը ՝ առանց գագաթնակետին գցելու: Պատասխանը կայանում է նրանում, որ քվիտը ինչպես է պահում հավանականությունները: Հավանականությունը ներկայացված է զրոյի և մեկի միջև ընկած թվով: Բայց քվիտներն ունեն հավանականության ամպլիտուդներ, որոնք կարող են լինել դրական կամ բացասական:

Ինչպես ասում է Լիդարը. «[Նրա [այնտեղ] կա, որտեղ կա իրական տարբերություն: Բացասական հավանականության հասկացություն [դասական ֆիզիկայում] չկա, դա անիմաստ է ... Բայց քվանտ դեպքում մենք կարող ենք ունենալ [[]] բացասական [հավանականություն] ամպլիտուդիտը `չեղյալ հայտարարելով դրական [հավանականության] ամպլիտուդները: Այս միջամտությունների մանիպուլյացիաների միջոցով մենք կարող ենք հասկանալ, թե ինչպես քվանտային հաշվարկները կարող են առավելություն ստանալ »:

Երկու հիմնական կետերը թաքնված են այդ մեջբերումով: Երբ բացասական ամպլիտուդիտը բավարարում է դրական ամպլիտուդին, զուտ արդյունքը զրոյին մոտ է, ուստի այդ արդյունքի հավանականությունը նվազում է. եթե երկու դրական ամպլիտուդ հանդիպում են, այդ արդյունքի հավանականությունը մեծանում է: Այսինքն ՝ մենք կարող ենք շահագործել որոշակի արդյունքի հավանականությունը, առանց չափելու քվիտը: (Հիշեք, որ չափում կատարելը կկործանի գերծանրքաշային վիճակը:)

Ավելի կարևոր է, որ հնարավոր է անել qubits, որպեսզի դա արվի իրենց համար: Երբ մենք խոսում ենք դրական ամպլիտուդից, որը բավարարում է բացասական ամպլիտուդին, այդ ամպլիտուդները կարող են լինել նույն քուբիթից: Եվ եթե դա չի հանգեցնում, որ ձեր միտքը մի փոքր թեքվի և ծալվի, ոչինչ չի ստացվի:

Արդյունքում, քվանտ համակարգիչը կարող է արագորեն նվազեցնել սխալ պատասխան ստանալու հավանականությունը և մեծացնել ճիշտ պատասխանը ստանալու հավանականությունը: Սա հենց այն տեսակն է, որը քվանտ համակարգիչը օգտագործում է ճիշտ գնդակը գտնելու հավանականությունը մեծացնելու համար:

Սխալման գործընթաց է

Հաշվարկ կատարելու համար փոփոխվում են շատ քվիտների գերծանրքաշային վիճակը: Բայց դիտավորյալ փոփոխությունների միջև ընկած ժամանակահատվածում միջավայրը փոխում է նաև գերտերությունների վիճակը: Այս աղմուկը քվանտային հաշվարկների թշնամին է ՝ ոչնչացնելով գերտերությունների պետությունները գրեթե նույնքան արագ, որքան մենք կարող ենք ստեղծել դրանք:

Արդյունքն այն է, որ qubits- ը անվստահելի են և հակված են սխալների: Եվ այդ սխալները պետք է հայտնաբերվեն և շտկվեն:

Սա աննշան չէ: Ինչպես ասում է Լիդարը. «[W] պետք է օգտագործի ավելորդ աստիճանի մեծ քանակություն, որպեսզի ապահովվի, որ քվանտային հաշվարկը ճիշտ կատարվի: Ուրեմն, ո՞րն է այս վերգետնը կոդավորման պատճառով: Դե, դա կարող էր լինել բավականին ծանր, դա կարող է լինել 1000 կամ 1.000.000 գործոնների կողմից »:

Այլ կերպ ասած, ամեն մի տեղեկություն կոդավորվում է քუბիների փոքր բանակի փոխարեն ՝ մեկ քվիտտի փոխարեն:

Ինչպես կառուցել քվանտ համակարգիչ

Քվանտ համակարգիչ կառուցելու մի քանի հիմնական մոտեցումներ կան: Ամենատարածված մոտեցումը նման է այժմ համակարգիչների ստեղծմանը, որը կոչվում է քվանտային հաշվարկների միացման մոդել:

Յուրաքանչյուր ծրագիր բաժանվում է մի շարք հատուկ տրամաբանական գործողությունների, որոնց մեծ մասը փոփոխում է մեկ քուբիթի հավանականության ամպլիտուդները ՝ կախված երկրորդ քუბիտի հավանականության ամպլիտուդներից: Շրջանառության վրա հիմնված քվանտային համակարգիչը վերցնում է քվիտների մեկնարկային շարքը և հաջորդաբար իրականացնում է ծրագրի յուրաքանչյուր գործողություն: Ծրագիրն իրականացնելուց հետո քվիտ պետությունները ընթերցվում են պատասխան ստանալու համար:

IBM- ն այս տեսակի քվանտ համակարգիչներ է կառուցում, և դուք նույնիսկ կարող եք խաղալ նրանց հետ: Բայց ոչ մի դեպքում համոզված չէ, որ IBM- ն կամ միացման այլ մոդել կդառնա ստանդարտ: Qubit- ի համարը և կյանքի տևողությունը մինչև օգտակար չափի ավելացումը հեշտ գործ չէ:

Այլ ընկերություններ, ինչպիսիք են D-Wave- ը և Google- ը, նույնպես հետաքրքրություն են առաջացնում: Բայց նրանց մոտեցումը լիովին տարբերվում է IBM և հետազոտական ​​լաբորատորիաների մեծամասնությունից: Քվանտ համակարգիչ կառուցելու ամենատարածված մոտեցումը նորմալ համակարգիչներից գաղափարներին մոտենալն է. Տրամաբանական դարպասներ, որոնք կատարում են հաջորդական գործողություններ: Բայց հնարավոր է նաև համակարգիչներ պատրաստել, որոնք աշխատում են առանց ուղղակի տրամաբանական գործողությունների:

D-Wave- ի քվանտային օպտիմիզատոր (D-Wave Inc.)

Երկու մոտեցումների միջև տարբերությունը բավականին խորն է: Համակարգիչում, որն օգտագործում է հաջորդական տրամաբանություն, համակարգչի ֆիզիկական դասավորությունը խելամիտորեն պարզ է, բայց գործողությունների (կամ ծրագրի) հաջորդականությունը կարող է դառնալ երկար և բարդ: Հաջորդական տրամաբանությունից հրաժարվելով, ծրագիրը դառնում է շատ պարզ. Իրականում ծրագրավորում գրեթե չկա, բայց ֆիզիկական դասավորությունը դառնում է շատ դժվար, քանի որ յուրաքանչյուր քվիտը պետք է միացվի մնացած բոլոր քաբիթերին:

Կանադական նորաստեղծ D-Wave- ն ինչ-որ ժամանակ առաջարկում էր քվանտային հաշվարկների սահմանափակ ձև, բայց ներկայումս դրա պրոցեսորները շատ փոքր են ՝ գործնական խնդիրները լուծելու համար: D-Wave պրոցեսորի դասավորությունը բոլոր քիվերը միմյանց հետ չի կապում: Արդյունքում, այն կարող է օգտագործվել միայն որոշ տեսակի խնդիրների լուծման համար, բայց ոչ մյուսները:

Խնդիրները բարդացնելու համար անհնար է համակարգչի աշխատանքից իմանալ, որ դա քվանտ համակարգիչ է: Փոխարենը դա կարող էր լինել շատ արդյունավետ ավանդական համակարգիչ: Google- ը և Lidar- ը (ով Google- ի համար չի աշխատում) օգտագործում են D-Wave- ի նմանատիպ մոտեցում; Այնուամենայնիվ, տարբերությունն այն է, որ նրանք նպատակ ունեն վերահսկել, թե ինչպես են քվիտներն ազդում միմյանց վրա: Դրանից նրանք հույս ունեն ապացուցել, որ այս մոտեցումը հանգեցնում է քվանտ համակարգչի:

Քվանտ լուծում փնտրող խնդիր

Մարդկանց մեծամասնությունը, եթե տեղյակ են քվանտային համակարգիչներին, դրանք դրանք կապում են կոդավորմամբ կոտրելու հետ: Ժամանակակից գաղտնագրությունը հենվում է այն փաստի վրա, որ շատ դժվար է գտնել շատ մեծ թվերի հիմնական գործոններ:

Գործնական քվանտ համակարգիչը, ամենայն հավանականությամբ, վերջ կդնի դրան: Բայց կան ավելի քիչ չարագործ ծրագրեր:

Մշակման ընթացքում ամենահետաքրքիրներից մեկը քվանտային համակարգիչների օգտագործումն է ՝ քվանտային մեխանիկայի խնդիրները լուծելու համար: Դա այն ծրագիրն է, որը, ամենայն հավանականությամբ, կփոխի աշխարհը:

Քվանտային մեխանիզմը նկարագրում է նյութերի հատկությունները ՝ ձեր հագուստի բամբակից մինչև բույսերում ֆոտոսինթեզը: Նույնիսկ ամենահզոր ավանդական համակարգիչների դեպքում բավականին անհնար է հաշվարկել ավելի քան 30 ատոմ պարունակող ցանկացած մոլեկուլի հատկությունները: Փոխարենը, մենք ունենք դյուրանցումներ, որոնք միշտ չէ, որ շատ լավ են աշխատում:

Քվանտ համակարգիչը կարող է շատ ավելի ճշգրիտ լինել, այնպես որ մենք կարող ենք շատ ավելի մեծ վստահություն ունենալ այդ հաշվարկի նկատմամբ: Գիտնականները կարող են շատ ավելի արտառոց հատկություններ պատկերացնել, ինչպիսիք են նյութերը, որոնք սառչում են արևի լույսի ներքո, և այնուհետև օգտագործում են քվանտ համակարգիչ `պահանջվող կառուցվածքը որոշելու համար: Եվ արտառոց հատկությունները, որոնք իսկապես անհնար են, կարող են ավելի արագ վերացվել:

Որքա՞ն մոտ ենք մենք:

Քվանտ համակարգիչները տեսականորեն ժամանեցին 90-ականների առաջին ցուցադրություններին: Այդուհանդերձ, ձեր գաղտնիքներն ապահով են, և դուք չեք գտնի քվանտ համակարգիչ, որը բանկային հաշվին աննկատ բաներ է անում: Lidar- ի նման հետազոտողները դեռ որոշ ժամանակ չեն ակնկալում գործնական քվանտ համակարգիչ:

Լիդարն ասում է, որ 100 կուբիտով մի աշխարհում, որտեղ քվանտային սխալների շտկման կարիք չկա, «մենք կկարողանայինք սկսել քվանտային համակարգերի մոդելավորումը ՝ օգտագործելով քվանտ համակարգիչները մի մասշտաբով, որը գերազանցում է այն, ինչ հնարավոր է ամենահզոր դասական համակարգիչներով»:

Բայց հետազոտողները նպատակ ունեն `մտահոգիչ, քվանտային գերակայություն: Չնայած իր հոյակապ անունին, քվանտային գերակայությունը պարզապես ցույց է տալիս, որ ավանդական համակարգչի հնարավորություններից դուրս ցանկացած խնդիր, նույնիսկ գործնական արժեք չունեցող որևէ խնդիր, կարող է լուծվել քվանտ համակարգչում:

Ապացուցելը, որ քվանտային համակարգիչները կարող են կատարել ինչպես կանխատեսվել է, կարևոր քայլ է, և մեկը, որը ոչ ոք բացարձակապես վստահ չէ, տեղի կունենա: Բայց միայն դրանից հետո կարող ենք իսկապես վստահել, որ ապագա քվանտ համակարգիչները կարող են կատարել իրենց խոստումները:

Լիդարը ակնկալում է տեսնել համակարգիչ, որը պետք է կարողանա առաջիկա 12 ամիսների ընթացքում հասնել քվանտային գերակայության: Մասնավորապես, Google- ը, կարծես, նպատակ ունի հնարավորինս արագ հասնել քվանտային գերակայության, մինչդեռ IBM- ն ավելի զգուշավոր մոտեցում է ցուցաբերում:

Դրանից հետո մեզ համար սպասվում է մռայլ, բայց հուզիչ ապագա: