Общие сведения о квантовых вычислениях

Статья
01/13/2024

Квантовые вычисления обещают решить некоторые из крупнейших проблем нашей планеты - в области окружающей среды, сельского хозяйства, здравоохранения, энергетики, климата, материаловедения и многого другого. Некоторые из таких задач уже становятся очень сложными для классических вычислений из-за увеличения размера систем. При масштабировании квантовые системы, скорее всего, будут иметь возможности, превышающие возможности самых мощных современных суперкомпьютеров. По мере того как глобальное сообщество квантовых исследователей, ученых, инженеров и бизнес-лидеров сотрудничают над развитием квантовой экосистемы, мы ожидаем, что квантовое воздействие ускорится во всех отраслях.

Совет

Если вы хотите ускорить путь квантовых вычислений, проверка из code с помощью Azure Quantum, уникальной функции веб-сайта Azure Quantum. Здесь можно запускать встроенные Q# примеры или собственные Q# программы, создавать новый Q# код на основе запросов, открывать и запускать код в VS Code для Интернета одним щелчком мыши и задавать Copilot любые вопросы о квантовых вычислениях.

Зачем использовать квантовые компьютеры?

Идея квантового компьютера родилась из-за сложности моделирования квантовых систем на классическом компьютере. В 1980-х годах Ричард Фейнман и Юрий Манин независимо предположили, что оборудование, основанное на квантовых явлениях, может быть более эффективным для моделирования квантовых систем, чем обычные компьютеры.

Существует много способов понять, почему квантовую механику трудно моделировать. Проще всего увидеть, что материя на квантовом уровне находится во множестве возможных конфигураций (известных как состояния).

Квантовые вычисления растут экспоненциально

Рассмотрим систему электронов, где есть $40$ возможных расположений. Таким образом, система может находиться в любой из конфигураций $2^{40}$ (так как каждое расположение может иметь или не иметь электрона). Для хранения квантового состояния электронов в обычной памяти компьютера потребуется более $130$ ГБ памяти! Если бы мы позволили частицам находиться в любой из $41$ позиции, было бы в два раза больше конфигураций при $2^{41}$ , что, в свою очередь, потребовало бы более $260$ ГБ памяти для хранения квантового состояния.

В эту игру по увеличению количества локаций нельзя играть бесконечно. Если мы хотим сохранить состояние обычным образом, мы бы быстро превысили бы объем памяти самых мощных машин в мире. При нескольких сотнях электронов память, необходимая для хранения системы, превышает число частиц во вселенной, поэтому нет никакой надежды с нашими обычными компьютерами когда-либо смоделировать их квантовую динамику.

Превращение трудности в возможность

Наблюдение за этим экспоненциальным ростом заставило нас задать мощный вопрос: можем ли мы превратить эту трудность в возможность? В частности, если квантовую динамику трудно моделировать, что произойдет, если мы создадим аппаратное обеспечение, которое будет использовать квантовые эффекты в качестве фундаментальных операций? Можем ли мы имитировать квантовые системы взаимодействующих частиц с помощью машины, которая использует точно те же законы физики? И можем ли мы использовать эти машины для исследования других задач, которые отсутствуют в квантовых частицах, но имеют решающее значение для нас? Эти вопросы привели к возникновению квантовых вычислений.

В 1985 году Дэвид Дойч показал, что квантовый компьютер может эффективно моделировать поведение любой физической системы. Это открытие стало первым признаком того, что квантовые компьютеры можно использовать для решения задач, которые неразрешимы на классических компьютерах.

В 1994 году Питер Шор открыл квантовый алгоритм для факторизации целых чисел, который выполняется экспоненциально быстрее, чем самый известный классический алгоритм. Решение факторинга позволяет сломать многие криптосистемы с открытым ключом, лежащие в основе безопасности электронной коммерции сегодня, включая RSA и шифрование на эллиптических кривых. Это открытие вызвало огромный интерес к квантовым вычислениям и привело к разработке квантовых алгоритмов для многих других задач.

С тех пор были разработаны быстрые и эффективные квантовые компьютерные алгоритмы для многих наших сложных классических задач: имитация физических систем в химии, физике и материаловедение, поиск неупорядоченной базы данных, решение систем линейных уравнений и машинное обучение.

Что такое кубит?

Как и бит, который является основным объектом информации в классических вычислениях, кубит (квантовый бит) является основным объектом информации в квантовых вычислениях.

Кубит — это основная единица информации в квантовых вычислениях. Кубиты играют ту же роль в квантовых вычислениях, что и биты в классических вычислениях, но ведут себя по-разному. Классические биты являются двоичными и могут содержать только позицию $0$ или $1$, но кубиты могут содержать суперпозицию всех возможных состояний. Это означает, что кубит может находиться в состоянии $0$, $1$ или любой квантовой суперпозиции этих двух. Существуют бесконечные возможные суперпозиции $0$ и $1$, и каждая из них является допустимым состоянием кубита.

В квантовых вычислениях информация кодируется в суперпозиции состояний $0$ и $1$. Например, с $8$ битами можно закодировать $256$ различных значений, но для кодирования необходимо выбрать одно из них. Используя $8$ кубитов, можно закодировать $256$ значений одновременно. Это связано с тем, что кубит может находиться в суперпозиции всех возможных состояний.

Дополнительные сведения см. в разделе Кубит в квантовых вычислениях.

Создание квантового компьютера

Квантовый компьютер — это компьютер, который использует преимущества квантово-механических явлений. Квантовые компьютеры используют квантовые состояния материи для хранения и вычисления информации. Они могут &цитировать; program" квантовая интерференция для выполнения действий быстрее или лучше, чем классические компьютеры.

При создании квантового компьютера необходимо подумать о том, как создать кубиты и как их хранить. Нам также нужно подумать о том, как управлять ими и как считывать результаты наших вычислений.

Большинство используемых кубитных технологий — это захваченные ионные кубиты, сверхпроводящие кубиты и топологические кубиты. Для некоторых методов хранения кубитов блок, в котором размещаются кубиты, хранится при температуре, близкой к абсолютному нулю, чтобы обеспечить максимальную согласованность и уменьшить помехи. В других случаях хранилище представляет собой вакуумную камеру, что позволяет минимизировать вибрации и стабилизировать кубиты. Сигналы можно отправлять в кубиты с помощью различных методов, включая микроволновые печи, лазер и напряжение.

Пять критериев для квантового компьютера

Хороший квантовый компьютер должен иметь следующие пять функций:

Масштабируемые: Он может содержать много кубитов.
Инициализируемый: Он может задать для кубитов определенное состояние (обычно это $состояние 0$ ).
Устойчивыми: Он может держать кубиты в состоянии суперпозиции в течение длительного времени.
Универсальный: Квантовый компьютер не должен выполнять все возможные операции, а только набор операций, называемых универсальным набором. Набор универсальных квантовых операций таков, что любую другую операцию можно разделить на последовательность из них.
Надежный: Он может точно измерять кубиты.

Эти пять критериев часто называются критериями Ди Винченцо для квантовых вычислений.

Создание устройств, соответствующих этим пяти критериям, является одной из самых ресурсоемких инженерных задач, с которой когда-либо сталкивались люди. Корпорация Майкрософт сотрудничает с некоторыми из лучших в своем классе производителей квантовых компьютеров по всему миру, чтобы предоставить вам доступ к новейшим решениям квантовых вычислений через Azure Quantum. Дополнительные сведения см. в полном списке поставщиков Azure Quantum.

Область применения квантовых вычислений и Azure Quantum

Квантовый компьютер — это не суперкомпьютер, который все делает быстрее. На самом деле одной из целей исследования квантовых вычислений является изучение того, какие задачи могут быть решены квантовым компьютером быстрее, чем классический компьютер, и насколько велика скорость.

Квантовые компьютеры отлично показывают себя при решении задач, которые требуют расчета большого количества различных возможных комбинаций. Такие типы задач встречаются во многих областях, например в квантовом моделировании, шифровании, квантовом машинном обучении и задачах поиска.

Новости об исследованиях Майкрософт в области квантовых вычислений см. на странице Исследования Майкрософт в области квантовых вычислений.

Оценка ресурсов

Доступные сегодня квантовые компьютеры позволяют проводить интересные эксперименты и исследования, но они не могут ускорить вычисления, необходимые для решения реальных задач. В то время как отрасль ожидает усовершенствования оборудования, новаторы квантового программного обеспечения стремятся добиться прогресса и подготовиться к квантовому будущему. Создание сегодня алгоритмов, которые в конечном итоге будут выполняться на отказоустойчивых масштабируемых квантовых компьютерах завтрашнего дня, является сложной задачей. Эти новаторы сталкиваются с такими вопросами, как какие аппаратные ресурсы требуются? Сколько физических и логических кубитов требуется и какой тип? Сколько времени выполнения?

Чтобы ответить на эти вопросы, можно использовать оценщик ресурсов Azure Quantum. В результате вы сможете совершенствовать алгоритмы и создавать решения, использующие преимущества масштабируемых квантовых компьютеров, когда они станут доступны.

Чтобы приступить к работе, см. статью Выполнение первой оценки ресурсов.

Узнайте больше об оценке требований для масштабирования до практического квантового преимущества с помощью оценщика ресурсов Azure Quantum в arXiv:2211.07629.

Квантовое моделирование

Квантовая механика является базовым &квотом; операционная система" нашей вселенной. Она описывает поведение основных стандартных блоков окружающей среды. Природные явления, в том числе химические реакции, биологический обмен веществ и строение материалов, во многом основаны на квантовых взаимодействиях. Для моделирования внутренних квантовых механических систем, таких как молекулы, квантовые вычисления являются многообещающими, так как кубиты (квантовые биты) могут использоваться для представления рассматриваемых естественных состояний. Примерами квантовых систем, которые можно моделировать, являются фотосинтез, сверхпроводимость и сложные молекулярные взаимодействия.

Azure Quantum Elements специально создан для ускорения научных открытий. Переосмыслите производительность исследований и разработок с помощью рабочих процессов моделирования, оптимизированных для масштабирования в кластерах Azure High-Performance Computing (HPC), вычислений с ускорением ИИ, дополненной логики с использованием ИИ, интеграции с квантовыми инструментами, чтобы начать экспериментировать с существующим квантовым оборудованием, и в будущем получить доступ к квантовому суперкомпьютеру Майкрософт. Дополнительные сведения см. в статье Разблокировка возможностей Azure для молекулярной динамики.

Квантовое ускорение вычислений

Одной из целей исследований в области квантовых вычислений является изучение того, какие задачи квантовый компьютер решает быстрее, чем обычный компьютер, и насколько значительным может быть такое ускорение вычислений. Двумя наиболее известными примерами являются алгоритм Гровера и алгоритм Шора, вычисляющие полиномиальное и экспоненциальное ускорение соответственно по сравнению с их классическими аналогами.

Алгоритм Шора, запущенный на квантовом компьютере, может взломать классические криптографические схемы, например схему Ривеста — Шамира — Адлемана (RSA), которая широко используется в электронной коммерции для защиты передаваемых данных. Эта схема основана на вычислительной сложности задачи факторизации целых чисел с использованием классических алгоритмов. Квантовое шифрование обеспечивает секретность информации за счет использования основ физики, а не предположений о сложности.

Как и алгоритм Шора для факторизации, проблема скрытого сдвига является источником задач, в решении которых у квантового компьютера наблюдается экспоненциальное преимущество по сравнению с известными классическими алгоритмами. Он может впоследствии помогать решать задачи обратной свертки и качественно находить шаблоны в сложных наборах данных. Было обнаружено, что квантовый компьютер может с высокой скоростью вычислять свертки, что основано на его возможности мгновенно вычислять преобразования Фурье. В коллекции примеров рабочей области Azure Quantum можно найти пример записной книжки Jupyter по скрытым сдвигам (потребуется учетная запись Azure).

Алгоритм Гровера ускоряет поиск в неструктурированных данных, выполняя меньшее количество шагов, чем любой другой классический алгоритм. Действительно, любая проблема, позволяющая проверка, является ли заданное значение $x$ допустимым решением &(квот; Да или нет quot проблемы&;) можно сформулировать в терминах задачи поиска. Ниже приводятся некоторые примеры:

Проблема логического соответствия. Является ли набор логических значений $x$ интерпретацией (присваивание значений переменным), удовлетворяющей заданной логической формуле?
Проблема продавца путешествия: описывает ли $x$ кратчайший возможный цикл, соединяющий все города?
Проблема поиска в базе данных: содержит ли таблица базы данных запись $x$?
Проблема факторизации целочисленных значений. Является ли фиксированное число $N$ делимым на число $x$?

Более подробное изучение алгоритма Гровера см. в руководстве Реализация алгоритма Гровера в Q#.

Как квантовые вычисления решают задачи?

Квантовые компьютеры — это управляемые квантовомеханические устройства, использующие свойства квантовой физики для выполнения вычислений. Квантовые вычисления значительно ускоряют выполнение некоторых вычислительных задач. Увеличение скорости работы происходит благодаря трем явлениям квантовой механики: суперпозиции, интерференции и запутанности.

Суперпозиция

Представьте, что вы тренируетесь у себя в комнате. Вы выполняете полный поворот налево, а затем полный поворот направо. Теперь попробуйте повернуться одновременно и налево, и направо. Вы не можете это сделать (по крайней мере таким образом, чтобы не разорваться на две части). Очевидно, что вы не можете находиться в обоих этих состояниях одновременно, то есть вы не можете смотреть налево и направо одновременно.

Но если бы вы были квантовой частицей, то у вас была бы определенная вероятность выполнить поворот налево И определенная вероятность выполнить поворот направо. Это возможно благодаря явлению, которое называется суперпозицией (или когерентностью).

В отличие от классических частиц, если два состояния A и B являются допустимыми квантовыми состояниями квантовой частицы, то любое линейное сочетание состояний также является допустимым квантовым состоянием: $\text{состояние}=\alpha кубита A + \beta B$.$$$$ Это линейное сочетание квантовых состояний $A$ и $B$ называется суперпозицией. $\alpha$ Здесь и $\beta$ являются амплитудами вероятности $A$ и $B$ соответственно, так что $|\alpha|^{2}{ + |\beta|^{2}= 1$.

Только квантовые системы, такие как ионы или сверхпроводящие цепи, могут иметь состояния суперпозиции, позволяющие использовать квантовые вычисления. Квантовая частица, такая как электрон, имеет собственное свойство "обращено влево или вправо", а именно спин, называемое либо вверх, либо вниз, поэтому квантовое состояние электрона является суперпозицией " spin up" и " spin down".

Как правило и для аналогии с классическими двоичными вычислениями, если квантовая система может находиться в двух квантовых состояниях, их называют состоянием 0 и состоянием 1.

Кубиты и вероятность

Обычные компьютеры хранят и обрабатывают информацию в битах, которые могут иметь состояние, определяемое значением 1 или 0, но не обеими значениями одновременно. Эквивалентом в квантовых вычислениях является кубит. Кубит — это любая квантовая система, которая может находиться в суперпозиции двух квантовых состояний 0 и 1. Каждое возможное квантовое состояние связано с амплитудой вероятности. Только после измерения кубита его состояние коллапсирует в состояние 0 или 1 в зависимости от связанной вероятности. То есть одно из возможных состояний реализуется с определенной вероятностью.

Эта вероятность коллапса в одно или другое состояние определяется квантовой интерференцией. Квантовая интерференция воздействует на состояние кубита, влияя на вероятность получения определенного результата во время измерения. Этот вероятностный характер и делает квантовые вычисления такими мощными.

Например, мы можем взять два бита, лежащих в основе обычных вычислений. Каждый из них может принимать значение 1 или 0, следовательно, всего вы можете хранить четыре возможных значения: 00, 01, 10 и 11. При этом в определенный момент времени доступно только одно такое значение. Но при наличии двух кубитов в суперпозиции каждый из них может иметь значение 1, 0 или оба эти значения, поэтому вы можете получить те же самые четыре значения одновременно. С тремя кубитами вы получаете восемь значений, с четырьмя кубитами — 16 значений и т. д.

Дополнительные сведения см. в разделе Кубит в квантовых вычислениях.

Запутанность

Одним из самых интересных явлений квантовой механики является способность двух или более квантовых систем запутываться друг с другом. Запутывание — это квантовая корреляция между квантовыми системами. Когда кубиты запутаны, они образуют глобальную систему, в которой квантовое состояние отдельных подсистем нельзя описать независимо. Две системы запутаны, когда состояние глобальной системы не может быть записано как сочетание состояния подсистем, в частности, две системы запутаны, когда состояние глобальной системы не может быть записано как тензорное произведение состояний подсистем. Состояние продукта не содержит корреляций.

Запутанные квантовые системы поддерживают эту корреляцию, даже если они разделены на большие расстояния. Это означает, что любая операция или процесс, который вы применяете к одной подсистеме, влияет и на другие подсистемы. Так как между запутанными кубитами существует корреляция, при измерении состояния одного кубита можно получить сведения о состоянии другого. Это свойство очень полезно в квантовых вычислениях.

Примечание

Однако не каждая корреляция между измерениями двух кубитов означает, что кубиты запутаны. Помимо квантовых корреляций, существуют и классические корреляции. Разница между классическими и квантовыми корреляциями является незначительной, но она необходима для ускорения, обеспечиваемого квантовыми компьютерами. Дополнительные сведения см. в разделе Основные сведения о классических корреляциях.

Дополнительные сведения см. в руководстве Изучение квантовой запутанности с Q#помощью .