Это продолжение увлекательной статьи про квантовый компьютер .

...

кубитов как квантовых объектов, и что сейчас ученые используют в этом качестве.

Итак, третье свойство гласит, что квантовые объекты могут запутываться для создания квантовых систем. Что же такое квантовая система?

Квантовая система — система запутанных квантовых объектов, обладающая следующими свойствами:

• Квантовая система находится в суперпозиции всех возможных состояний объектов, из которых она состоит
• Нельзя узнать состояние системы до момента измерения
• В момент измерения система реализует один из возможных вариантов своих граничных состояний

(и, забегая чуть вперед)

Следствие для квантовых программ:

• Квантовая программа имеет заданное состояние системы на входе, суперпозицию внутри, суперпозицию на выходе
• На выходе программы после измерения имеем вероятностную реализацию одного из возможных конечных состояний системы (плюс возможные ошибки)
• Любая квантовая программа имеет архитектуру дымоходной трубы (вход -> выход. Нет циклов, нельзя посмотреть состояние системы в середине процесса.)

Сравнение квантового компьютера и обычного

(к оглавлению)

Давайте теперь сравним обычный компьютер и квантовый.

Логический уровень

В обычном компьютере это бит. Хорошо нам знакомый насквозь детерминированный бит. Может принимать значения либо 0 либо 1. Он прекрасно справляется с ролью логической единицы для обычного компьютера, но совершенно не подходит для описания состояния квантового объекта, который, как мы уже говорили, в дикой природе находится в суперпозиции своих граничных состояний.

Для этого придумали кубит. В своих граничных состояниях он реализует похожие на 0 и 1 состояния |0> и |1>, а в суперпозиции представляет собой вероятностное распределение над своими граничными состояниями |0> и |1>:

 a|0> + b|1>, такое, что a^2+b^2=1

a и b при этом представляют собой амплитуды вероятностей, а квадраты их модулей — собственно вероятности получить именно такие значения граничных состояний |0> и |1>, если схлопнуть кубит измерением прямо сейчас.

Физический уровень

На текущем технологическом уровне развития физической реализацией бита для обычного компьютера выступает полупроводниковый транзистор, для квантового, как мы уже говорили, любой квантовый объект. В следующем разделе мы поговорим о том, что сейчас используется в качестве физических носителей кубитов.

Носитель информации

Для обычного компьютера это электрический ток — уровни напряжения, наличие или отсутствие тока, и т.д., для квантового — то самое состояние квантового объекта (направление поляризации, спин, и т.д.), которое может находится в состоянии суперпозиции.

Операции

Для реализации логических схем на обычном компьютере используются всем нам хорошо известные логические операции, для операций над кубитами пришлось придумывать совершенно иную систему операций, называемую квантовыми вентилями. Вентили бывают однокубитные и двухкубитные, в зависимости от того, над сколькими кубитами производится преобразование.

Примеры квантовых вентилей:

Есть понятие универсального набора вентилей, которых достаточно для выполнения любого квантового вычисления. Например, универсальным является набор, включающий вентиль Адамара, вентиль фазового сдвига, вентиль CNOT и вентиль π⁄8. С их помощью можно выполнить любое квантовое вычисление на произвольном наборе кубитов.

В этой статье мы не будем детально останавливаться на системе квантовых вентилей, более подробно про них и логические операции над кубитами можно почитать, например, вот тут. Главное, что надо запомнить:

• Операции над квантовыми объектами требуют создания новых логических операторов (квантовых вентилей)
• Квантовые вентили бывают однокубитные и двухкубитные
• Существуют универсальные наборы вентилей, с помощью которых можно выполнить любое квантовое вычисление

Взаимосвязь

Один транзистор нам совершенно бесполезен, чтобы производить вычисления нам надо соединить много транзисторов между собой, то есть создать полупроводниковый чип из миллионов транзисторов, на которых уже строить логические схемы, АЛУ и, в конечном счете, получить современный процессор в его классическом виде.

Один кубит нам тоже совершенно бесполезен (ну если только в академическом плане),

чтобы производить вычисления нам нужна система кубитов (квантовых объектов)

которая, как мы уже говорили, создается при помощи запутывания кубитов между собой так, чтобы изменения в их состояниях происходили согласованно.

Алгоритмы

Стандартные алгоритмы, которые накопило человечество к текущему моменту, совершенно не подходят для реализации на квантовом компьютере. Да в общем-то и незачем. Квантовые компьютеры, основанные на вентильной логике над кубитами, требуют создания совершенно иных алгоритмов, квантовых алгоритмов. Из наиболее известных квантовых алгоритмов можно выделить три:

• Алгоритм Шора (факторизация)
• Алгоритм Гровера (быстрый поиск в неупорядоченной базе данных)
• Алгоритм Дойча-Йожи (ответ на вопрос, постоянная или сбалансированная функция)

Принцип

И самое главное отличие — это принцип работы. У стандартного компьютера это цифровой, жестко детерминированный принцип, основанный на том, что если мы задали какое-то начальное состояние системы и пропустили его через заданный алгоритм, то результат вычислений будет один и тот же, сколько бы раз мы это вычисление не запускали. Собственно, такое поведение это именно то, что мы от компьютера и ждем.

Квантовый компьютер работает на аналоговом, вероятностном принципе. Результат работы заданного алгоритма на заданном начальном состоянии представляет собой выборку из вероятностного распределения конечных реализаций алгоритма плюс возможные ошибки.

Такая вероятностная природа квантовых вычислений обусловлена самой вероятностной сутью квантового мира. “Бог не играет в кости со вселенной”, — говорил старик Эйнштейн, но все эксперименты и наблюдения пока (в текущей научной парадигме) подтверждают обратное.

. Принцип работы квантового компьютера

(к оглавлению)

Материалы для данного раздела (задача и картинки) взяты из статьи “Просто о сложном. Как работает квантовый компьютер”.

Итак, представим, что у нас есть следующая задача:

Есть группа из трех человек: (А)ндрей, (B)олодя и (С)ережа. Есть два такси (0 и 1).

Известно также, что :

• (А)ндрей, (B)олодя — друзья
• (А)ндрей, (С)ережа — враги
• (B)олодя и (С)ережа — враги

Задача: Разместить народ по такси так, чтобы Max(друзья) и Min(враги)

Оценка: L = (кол-во друзей) — (кол-во врагов) для каждого варианта размещения

ВАЖНО: Предположим, что эвристик нет, оптимального решения нет. В этом случае задача решается только полным перебором вариантов.

Решение на обычном компьютере

Как решать эту задачу на обычном (супер)компьютере (или кластере) — понятно, что надо перебрать в цикле все возможные варианты. Если у нас мультипроцессорная система, то можно распараллелить расчет решений на несколько процессоров и потом собрать результаты.

У нас 2 возможных варианта размещения (такси 0 и такси 1) и 3 человека. Пространство решений 2^3 = 8. Перебрать 8 вариантов можно даже на калькуляторе, это не проблема. А теперь усложним задачу — у нас 20 человек и два автобуса, пространство решений 2^20 = 1 048 576. Тоже ничего сложного. Увеличим количество людей в 2.5 раза — возьмем 50 человек и два поезда, пространство решений теперь 2^50 = 1.12 x 10^15. У обычного (супер)компьютера уже начинаются серьезные проблемы. Увеличим кол-во людей в 2 раза, 100 человек дадут нам уже 1.2 x 10^30 возможных вариантов.

Все, за разумное время эту задачу не посчитать.

Подключаем суперкомпьютер

Самый мощный компьютер в настоящее время — номер 1 из Top500, это Summit, производительностью 122 Пфлопс. Предположим, что на расчет одного варианта нам достаточно 100 операций, тогда для решения задачи для 100 человек нам потребуется:

(1.2 x 10^30 100) / 122x10^15 / (606024365) = 3 х 10^37 лет.

Как мы видим, при увеличении размерности исходных данных пространство решений растет по степенному закону, в общем случае для N битов у нас есть 2^N возможных вариантов решения, которые при сравнительно небольших N (100) дают нам непросчитываемое (на текущем технологическом уровне) пространство решений.

Есть ли альтернативы? Как вы уже догадались, таки да, есть.

Но прежде чем мы перейдем к тому, как и почему квантовые компьютеры позволяют эффективно решать подобные задачи, давайте немного вспомним о том, что такое вероятностное распределение. Не пугайтесь, статья обзорная, жесткой математики тут не будет, обойдемся классическим примером с мешком и шариками.

Совсем немного комбинаторики, теории вероятностей и странного экспериментатора

Возьмем мешок и положим в него 1000 белых и 1000 черных шаров. Будем проводить эксперимент — вынимать шар, записывать цвет, возвращать шар в мешок и перемешивать шары в мешке.

Провели эксперимент 10 раз, вытащили 10 черных шаров. Возможно? Вполне. Дает нам эта выборка какое-то разумное понятие об истинном распределение в мешке? Очевидно, что нет. Что надо сделать — правильно, повторить эксперимент миллион раз и рассчитать частоты выпадения черных и белых шаров. Получим, например 49.95% черных и 50.05% белых. В этом случае уже более-менее понятна структура распределения из которого мы семплируем (вынимаем один шарик).

Главное, что надо понять, что сам эксперимент имеет вероятностную природу, одним семплом (шариком) мы не узнаем истинную структуру распределения, нам надо многократно повторить эксперимент и усреднить результаты.

Добавим в наш мешок 10 красных и 10 зеленых шаров (ошибки). Повторим эксперимент 10 раз. Вытащили 5 красных и 5 зеленых. Возможно? Да. Можем что-то сказать об истинном распределении — Нет. Что надо сделать — ну вы поняли.

Для получения понимания о структуре вероятностного распределения надо многократно просемплировать единичные исходы из этого распределения и усреднить результаты.

Связываем теорию с практикой

Теперь вместо черных и белых шаров давайте возьмем бильярдные шары, и положим в мешок 1000 шаров с номером 2, 1000 с номером 7 и 10 шаров с другими номерами. Представим себе экспериментатора, который обучен простейшим действиям (достать шар, записать номер, положить шар обратно в мешок, перемешать шары в мешке) и делает он это за 150 микросекунд. Ну такой экспериментатор на спидах (не реклама наркотиков!!!). Тогда за 150 секунд он сможет провести наш эксперимент 1 миллион раз и предоставить нам результаты усреднения.

Усадили экспериментатора, дали мешок, отвернулись, подождали 150 секунд — получили:

номер 2 — 49.5%, номер 7 — 49.5%, остальные номера в сумме — 1%.

Да, все верно, наш мешок — это квантовый компьютер с алгоритмом, решающим нашу задачу, а шары — возможные варианты решения. Поскольку правильных решений два, то квантовый компьютер будет выдавать нам равновероятно любое из этих возможных решений, и 0.5% (10/2000) ошибок, о которых мы поговорим позднее.

Для получения результата работы квантового компьютера надо многократно запустить квантовый алгоритм на одном и том же входном наборе данных и усреднить результат.

Масштабируемость квантового компьютера

Теперь представим себе, что для задачи, в которой участвуют 100 человек (пространство решений 2^100 мы помним об этом), правильных решений тоже только два. Тогда, если взять 100 кубитов и написать алгоритм, вычисляющий нашу целевую функцию (L, см. выше) над этими кубитами, то мы получим мешок, в котором будет 1000 шаров с номером первого правильного ответа, 1000 с номером второго правильного ответа и 10 шаров с другими номерами. И наш экспериментатор за те же 150 секунд выдаст нам оценку вероятностного распределения правильных ответов.

Время выполнения квантового алгоритма (с некоторыми допущениями) можно считать константным О(1) по отношению к размерности пространства решений (2^N).

И вот именно это свойство квантового компьютера — константность времени выполнения по отношению к возрастающей по степенному закону сложности пространства решений и является ключевым.

Кубит и параллельные миры

Как же это происходит? Что позволяет квантовому компьютеру так быстро производить расчеты? Все дело в квантовой природе кубита.

Смотрите, мы говорили, что кубит как квантовый объект реализует одно из двух своих состояний при его наблюдении, но в “живой природе” находится в суперпозиции состояний, то есть находится в обоих своих граничных состояниях одновременно (с некоторой вероятностью).

Возьмем (А)ндрея и представим его состояние (в каком он транспортном средстве — 0 или 1) как кубит. Тогда у нас возникает (в квантовом пространстве) два параллельных мира, в одном (А) сидит в такси 0, в другом мире — в такси 1. Одновременно в двух такси, но с некоторой вероятность найти его в каждом из них при наблюдении.

Возьмем (В)олодю и тоже представим его состояние как кубит. Возникает два других параллельных мира. Но пока эти пары миров (А) и (В) никак не взаимодействуют. Что надо сделать, чтобы создать связанную систему? Правильно, надо эти кубиты связать (запутать). Берем и запутываем (А) с (В) — получаем квантовую систему из двух кубитов (А, В), реализующую внутри себя четыре взаимозависимых параллельных мира. Добавляем (С)ергея и получаем систему из трех кубитов (АВС), реализующую восемь взаимозависимых параллельных миров.

Сутью квантовых вычислений (реализации цепочки квантовых вентилей над системой связанных кубитов) является тот факт, что вычисление происходит во всех параллельных мирах одновременно.

И неважно сколько их у нас, 2^3 или 2^100, квантовый алгоритм выполнится за конечное время над всеми этими параллельными мирами и выдаст нам результат, представляющий собой семпл из вероятностного распределения ответов алгоритма.

Для лучшего понимания можно себе представить, что квантовый компьютер на квантовом уровне запускает 2^N параллельных процессов решения, каждый из которых работает над одним возможным вариантом, потом собирает результаты работы — и выдает нам ответ в виде суперпозиции решения (вероятностного распределения ответов), из которого мы каждый раз (при каждом эксперименте ) семплируем одно.

Запомните время, необходимое нашему экспериментатору (150 мкс) для проведения эксперимента, это пригодится нам чуть дальше, когда мы будем говорить об основных проблемах квантовых компьютеров и о времени декогеренции.

Квантовые алгоритмы

(к оглавлению)

Как уже говорилось, обычные алгоритмы, основанные на бинарной логике, неприменимы к квантовому компьютеру, использующему квантовую логику (квантовые вентили). Для него пришлось придумывать новые, в полной мере использующие потенциал, заложенный в квантовую природу вычислений.

Наиболее известные на сегодняшний день алгоритмы это:

• Алгоритм Шора
• Алгоритм Гровера
• Алгоритм Дойча — Йожи

В отличие от классических, квантовые компьютеры не универсальны.
До сих пор найдено лишь небольшое число квантовых алгоритмов.(С)

Спасибо oxoron за ссылку на Quantum Algorithm Zoo, место, где, по уверениям автора ("Stephen Jordan"), собраны и продолжают собираться лучшие представители квантово-алгоритмического мира.

В данной статье мы не будем подробно разбирать квантовые алгоритмы, в Сети много прекрасных материалов на любой уровень сложности, но кратко пробежаться по трем самым известным все-таки надо.

Алгоритм Шора.

(к оглавлению)

Наиболее известным квантовым алгоритмом является алгоритм Шора (придумал в 1994 году английский математик Питер Шор), который нацелен на решение задачи разложения чисел на простые множители (задача факторизации, дискретного логарифма).

Именно этот алгоритм приводят в пример, когда пишут о том, что ваши банковские системы и пароли скоро будут взломаны. Учитывая, что длина используемых на сегодняшний день ключей не менее чем 2048 бит, время для шапочки еще не пришло.

На сегодняшний день результаты более чем скромные. Лучшие результаты факторизации с помощью алгоритма Шора — числа 15 и 21, что сильно меньше, чем 2048 бит. Для остальных результатов из таблицы применялся иной алгоритм расчетов, но даже лучший по этому алгоритму результат (291311) сильно далек от реального применения.

Одна из текущих оценок сложности и необходимой мощности для факторизации числа из 2048 бит это компьютер с 20 миллионами кубитов. Спим спокойно.

Алгоритм Гровера

(к оглавлению)

Алгоритм Гровера — квантовый алгоритм решения задачи перебора, то есть нахождения решения уравнения F(X) = 1, где F — есть булева функция от n переменных. Был предложен американским математиком Ловом Гровером в 1996 году.

Алгоритм Гровера может быть использован для нахождения медианы и среднего арифметического числового ряда. Кроме того, он может применяться для решения NP-полных задач путем исчерпывающего поиска среди множества возможных решений. Это может повлечь значительный прирост скорости по сравнению с классическими алгоритмами, хотя и не предоставляя «полиномиального решения» в общем виде.(С)

Подробнее можно почитать вот тут, или тут. Еще вот тут есть хорошее объяснение алгоритма на примере ящиков и мяча, но, к сожалению, по независящим ни от кого причинам, данный сайт у меня из России не открывается. Если у вас этот сайт тоже заблокирован, то вот краткая выжимка:

Алгоритм Гровера. Представьте, что у вас имеется N штук пронумерованных закрытых коробок. Они все пустые кроме одной, в которой находится мячик. Ваша задача: узнать номер коробки, в которой находится мячик (этот неизвестный номер часто обозначают буквой w).

Как решать эту задачу? Самым тупым способом, по очереди открывать коробки, и рано или поздно вы наткнетесь на коробку с мячиком. А сколько в среднем коробок нужно проверить до того, как будет обнаружена коробка с мячиком? В среднем нужно открыть примерно половину коробок N/2. Главное здесь то, что если мы увеличим число коробок в 100 раз, то в те же 100 раз увеличится и среднее число коробок, которые нужно открыть до того, как будет найдена коробка с мячиком.

Теперь сделаем еще одно уточнение. Пусть мы не сами открываем коробки руками и проверяем наличие мячика в каждой, а имеется некий посредник, назовем его Оракул (Oracle). Мы говорим Оракулу — «проверь коробку номер 732», и Оракул честно проверяет и отвечает «в коробке номер 732 мячика нет». Теперь вместо слов о том, сколько коробок нам нужно в среднем открыть, мы говорим «сколько раз в среднем мы должны обратиться к Оракулу для того, чтобы найти номер коробки с мячиком»

Оказывается, что если перевести эту задачу с коробками, мячиком и Оракулом на квантовый язык, то выходит замечательный результат: для поиска номера коробки с мячиком среди N коробок нам нужно потревожить Оракула всего примерно SQRT(N) раз!

То есть сложность задачи перебора используя алгоритм Гровера снижается в квадратный корень раз.

Алгоритм Дойча-Йожи

(к оглавлению)

Алгоритм Дойча — Йожи (упоминается также как алгоритм Дойча — Джозы) — [квантовый алгоритм](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC), предложенный Давидом Дойчем и Ричардом Йожей в 1992 году, и ставший одним из первых примеров алгоритмов, предназначенных для выполнения на квантовых компьютерах. _

Задача Дойча — Йожи заключается в определении, является ли функция нескольких двоичных переменных F(x1, x2, … xn) постоянной (принимает либо значение 0, либо 1 при любых аргументах) или сбалансированной (для половины области определения принимает значение 0, для другой половины 1). При этом считается априорно известным, что функция либо является константой, либо сбалансирована. (С)

Еще можно почитать тут. Более простое объяснение:

Алгоритм Дойча (Дойча — Йожи) основан на переборе, но позволяет делать его быстрее обычного. Представьте, что на столе лежит монета и необходимо узнать фальшивая ли она или нет. Для этого нужно дважды посмотреть на монету и определить: «орел» и «решка» – настоящая, два «орла», две «решки» — фальшивая. Так вот, если использовать квантовый алгоритм Дойча, то это определение можно сделать одним взглядом – измерением. (С)

Применение

Специфика применения

Основные проблемы, связанные с созданием и применением квантовых компьютеров:

• необходимо обеспечить высокую точность измерений;
• внешние воздействия могут разрушить квантовую систему или внести в нее искажения.

Приложения к криптографии

Благодаря огромной скорости разложения на простые множители, квантовый компьютер позволит расшифровывать сообщения, зашифрованные асимметричным криптографическим алгоритмом RSA. До сих пор этот алгоритм считается сравнительно надежным, так как эффективный способ разложения чисел на простые множители для классического компьютера в настоящее время неизвестен. Для того, например, чтобы получить доступ к кредитной карте, нужно разложить на два простых множителя число длиной в сотни цифр. Даже для самых быстрых современных компьютеров выполнение этой задачи заняло бы в сотни раз больше времени, чем возраст Вселенной. Благодаря алгоритму Шора эта задача становится вполне осуществимой, если квантовый компьютер будет построен.

Применение идей квантовой механики уже открыли новую эпоху в области криптографии, так как методы квантовой криптографии открывают новые возможности в области передачи сообщений^[10]. Прототипы систем подобного рода находятся на стадии разработки^[11].

Физические реализации квантовых компьютеров

Построение квантового компьютера в виде реального физического прибора является фундаментальной задачей физики XXI века. По состоянию на начало 2010-х годов построены только ограниченные его варианты (самые большие сконструированные квантовые регистры имеют немногим более десятка связанных кубит^[12][13]). Вопрос о том, до какой степени возможно масштабирование такого устройства (так называемая «Проблема масштабирования»), является предметом новой интенсивно развивающейся области — многочастичной квантовой механики. Центральным здесь является вопрос о природе декогерентности (точнее, о коллапсе волновой функции), который пока остается открытым. Различные трактовки этого процесса можно найти в книгах.

Теоретические модели квантового компьютера:

• Компьютер на основе молекул органических жидкостей и методов ядерно-магнитном резонанса для управления кубитами;
• На основе ионов, захваченных ионными ловушками;
• На основе зарядовых состояний куперовских пар;
• На основе миниатюрных сверхпроводимых колец;
• Компьютер на твердом теле.
• на основе ЯМР спектрометр
• на основе полупроводников

Главные технологии для квантового компьютера:

1. Твердотельные квантовые точки на полупроводниках: в качестве логических кубитов используются либо зарядовые состояния (нахождение или отсутствие электрона в определенной точке) либо направление электронного и/или ядерного спина в данной квантовой точке. Управление черезвнешние потенциалы или лазерным импульсом.
2. Сверхпроводящие элементы (джозефсоновские переходы, СКВИДы и др.). В качестве логических кубитов используются присутствие/отсутствиекуперовской пары в определенной пространственной области. Управление: внешний потенциал/магнитный поток.
3. Ионы в вакуумных ловушках Пауля (или атомы в оптических ловушках). В качестве логических кубитов используются основное/возбужденное состояния внешнего электрона в ионе. Управление: классические лазерные импульсы вдоль оси ловушки или направленные на индивидуальные ионы + колебательные моды ионного ансамбля.
4. Смешанные технологии: использование заранее приготовленных запутанных состояний фотонов для управления атомными ансамблями или как элементы управления классическими вычислительными сетями.

Квантовый компьютер на ионных ловушках

Ионные ловушки в кристаллах Кубит – уровни энергии ионов Преимущества и недостатки

Квантовый компьютер на полупроводниках

Полупроводники (кремний) как основа Кубит – пара атомов Преимущества и недостатки

Квантовый компьютер на основе сверхпроводников

Используется эффект Джозефсона Создание ловушек на основе сверхпроводников Преимущества и недостатки

На рубеже XXI века во многих научных лабораториях были созданы однокубитные квантовые процессоры (по существу, управляемые двухуровневые системы, о которых можно было предполагать возможность масштабирования на много кубитов).

В конце 2001 года IBM заявила об успешном тестировании 7-кубитного квантового компьютера, реализованного с помощью ЯМР. На нем был исполнен алгоритм Шора и были найдены сомножители числа 15^[17].

В 2005 году группой Ю. Пашкина (кандидат физ.-мат. наук, старший научный сотрудник лаборатории сверхпроводимости г. Москвы) при помощи японских специалистов был построен двухкубитный квантовый процессор на сверхпроводящих элементах^[18].

В ноябре 2009 года физикам из Национального института стандартов и технологий в США впервые удалось собрать программируемый квантовый компьютер, состоящий из двух кубит^[19].

В феврале 2012 года компания IBM сообщила о достижении значительного прогресса в физической реализации квантовых вычислений с использованием сверхпроводящих кубитов, которые, по мнению компании, позволят начать работы по созданию квантового компьютера^[20].

В апреле 2012 года группе исследователей из Южно-Калифорнийского университета, Технологического университета Дельфта, университета штата Айова, иКалифорнийского университета, Санта-Барбара, удалось построить двухкубитный квантовый компьютер на кристалле алмаза с примесями. Компьютер функционирует при комнатной температуре и теоретически является масштабируемым. В качестве двух логических кубитов использовались направления спина электрона и ядра азота соответственно. Для обеспечения защиты от влияния декогерентности была разработана целая система, которая формировала импульс микроволнового излучения определенной длительности и формы. При помощи этого компьютера реализован алгоритм Гровера для четырех вариантов перебора, что позволило получить правильный ответ с первой попытки в 95 % случаев^[21][22].

Адиабатические компьютеры D-Wave

Канадская компания D-Wave Systems (англ.)русск. с 2007 года заявляла о создании различных вариантов квантового компьютера: 16 кубит - Orion^[23][24], 28 кубит в ноябре 2007^[25], D-Wave One (англ.)русск. с 128-кубитным чипом в мае 2011^[26], процессор Vesuvius на 512 кубитов в конце 2012 года^[27], более 1000 кубит в июне 2015^[28]. Компания получала инвестиции из множества источников, например 17 млн долларов США в январе 2008 года^[29], также проводилисьраспределенные вычисления AQUA@home (Adiabatic QUantum Algorithms)^[30] для тестирования алгоритмов оптимизации для адиабатических сверхпроводящих квантовых компьютеров D-Wave.

Компьютеры D-Wave работают на принципе квантовой релаксации (квантовый отжиг), могут решать крайне ограниченный подкласс задач оптимизации, и не подходят для реализации традиционных квантовых алгоритмов и квантовых вентилей^[31] (Quantum Annealing^[32]).

D-Wave демонстрировала решение на своих компьютерах некоторых задач, например, распознавания образов (8 декабря 2009 года на конференцииNIPS (англ.) при участии Hartmut Neven (англ.)^[33], исследования трехмерной формы белка по известной последовательности аминокислот (август 2012)^[34].

Рабочая температура сверхпроводниковых чипов в аппаратах D-Wave составляет около 20 мкК, имеется тщательное экранирование от внешних электрических и магнитных полей^[35][36].

С 20 мая 2011 года D-Wave Systems продает за 11 млн долларов квантовый компьютер D-Wave One (128 кубит), который решает только одну задачу —дискретную оптимизацию^[37]. Среди заказчиков D-Wave - Lockheed Martin (с мая 2011 года), контракт касается выполнения сложных расчетов на квантовых процессорах и включает в себя техническое обслуживание квантового компьютера D-Wave One^[38].

В то же время, квантовые компьютеры D-Wave Systems подвергаются критике со стороны некоторых исследователей. Так, доцент (associate professor) Массачусетского Технологического Института Скотт Ааронсон считает, что D-Wave пока не смогла доказать ни того, что ее компьютер решает какие-либо задачи быстрее, чем обычный компьютер, ни того, что используемые 128 кубитов

продолжение следует...

Продолжение:

Часть 1 Квантовый компьютер понятие и применение проблемы и перспективы
Часть 2 Алгоритм Шора. - Квантовый компьютер понятие и применение проблемы и
Часть 3 Декогеренция - Квантовый компьютер понятие и применение проблемы и перспективы

См.также

• квантовый компьютер , кубитный квантовый процессор , суперпозиция , когерентность ,
• Компьютеры пятого поколения
• ДНК-компьютер
• Молекулярный компьютер
• Недетерминированная машина Тьюринга
• Квантовый алгоритм
• Квантовая информация
• Квантовая память
• Квантовое программирование
• Квантовая нанотехнология
• Эффект Джозефсона

Выводы из данной статьи про квантовый компьютер указывают на необходимость использования современных методов для оптимизации любых систем. Надеюсь, что теперь ты понял что такое квантовый компьютер , квантовые алгоритмы, квантовое превосходство и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Квантовая информатика