Ein Quant-Computer ist ein Gerät für die Berechnung, die direkten Gebrauch des Quants mechanische Phänomene, wie Überlagerung und Verwicklung macht, um Operationen auf Daten durchzuführen. Quant-Computer sind von auf Transistoren gestützten Digitalcomputern verschieden. Wohingegen Digitalcomputer verlangen, dass Daten in binäre Ziffern (Bit) verschlüsselt werden, verwertet Quant-Berechnung Quant-Eigenschaften, Daten zu vertreten und Operationen auf diesen Daten durchzuführen. Ein theoretisches Modell ist das Quant Maschine von Turing, auch bekannt als der universale Quant-Computer. Quant-Computer teilen theoretische Ähnlichkeiten mit nichtdeterministischen und probabilistic Computern wie die Fähigkeit, in mehr als einem Staat gleichzeitig zu sein. Das Feld der Quant-Computerwissenschaft wurde zuerst von Richard Feynman 1982 eingeführt.

Obwohl Quant-Computerwissenschaft noch in seinem Säuglingsalter ist, sind Experimente ausgeführt worden, in dem Quant rechenbetonte Operationen auf einer sehr kleinen Zahl von qubits (Quant-Bit) durchgeführt wurden. Sowohl praktische als auch theoretische Forschung geht weiter, und viele nationale militärische und Regierungsfinanzierungsagenturen unterstützen Quant Rechenforschung, um Quant-Computer sowohl zu zivilen als auch zu Staatssicherheitszwecken wie cryptanalysis zu entwickeln.

Groß angelegte Quant-Computer konnten im Stande sein, bestimmte Probleme viel schneller zu beheben, als jeder klassische Computer durch das Verwenden der besten zurzeit bekannten Algorithmen, wie ganze Zahl factorization der Algorithmus von verwendendem Shor oder die Simulation von Quant-Vielkörpersystemen. Dort bestehen Sie Quant-Algorithmen wie der Algorithmus von Simon, die schneller laufen als jeder mögliche probabilistic klassische Algorithmus. In Anbetracht unbegrenzter Mittel kann ein klassischer Computer einen willkürlichen Quant-Algorithmus vortäuschen, so verletzt Quant-Berechnung die Kirch-Turing-These nicht. Jedoch in der Praxis sind unendliche Mittel nie verfügbar, und die rechenbetonte Basis von 500 qubits würde bereits zum Beispiel zu groß sein, um auf einem klassischen Computer vertreten zu werden, weil sie verlangen würde, dass 2 komplizierte Werte versorgt werden. (Zum Vergleich versorgt ein terabyte der Digitalinformation nur 2 getrennt schätzen Ein/Aus-)

Nielsen und Chuang weisen darauf hin, dass "Das Versuchen, alle diese komplexen Zahlen zu versorgen, auf keinem denkbaren klassischen Computer möglich sein würde."

Basis

Ein klassischer Computer ließ ein Gedächtnis Bit zusammensetzen, wo jedes Bit entweder denjenigen oder eine Null vertritt. Ein Quant-Computer erhält eine Folge von qubits aufrecht. Ein einzelner qubit kann denjenigen, eine Null, oder, entscheidend, jede Quant-Überlagerung dieser zwei Qubit-Staaten vertreten; außerdem kann ein Paar von qubits in jeder Quant-Überlagerung von 4 Staaten und drei qubits in jeder Überlagerung 8 sein. Im Allgemeinen kann ein Quant-Computer mit qubits in einer willkürlichen Überlagerung bis zu verschiedenen Staaten gleichzeitig sein (das vergleicht sich mit einem normalen Computer, der nur in einem dieser Staaten zu irgendeiner Zeit sein kann). Ein Quant-Computer funktioniert durch die Manipulierung jener qubits mit einer festen Folge von Quant-Logiktoren. Die Folge von anzuwendenden Toren wird einen Quant-Algorithmus genannt.

Ein Beispiel einer Durchführung von qubits für einen Quant-Computer konnte mit dem Gebrauch von Partikeln mit zwei Drehungsstaaten anfangen: "unten" und (normalerweise schriftlich und, oder und). Aber tatsächlich ist jedes System, das eine erkennbare Menge besitzt, der unter der Zeitevolution erhalten und solch wird, dass A mindestens zwei getrennte und aufeinander folgende eigenvalues genug unter Drogeneinfluss hat, ein passender Kandidat dafür, einen qubit durchzuführen. Das ist wahr, weil jedes solches System auf einen wirksamen spin-1/2 System kartografisch dargestellt werden kann.

Bit gegen qubits

Ein Quant-Computer mit einer gegebenen Zahl von qubits ist von einem klassischen aus derselben Zahl von klassischen Bit zusammengesetzten Computer im Wesentlichen verschieden. Zum Beispiel, den Staat eines n-qubit Systems auf einem klassischen Computer zu vertreten, würde die Lagerung von 2 komplizierten Koeffizienten verlangen. Obwohl diese Tatsache scheinen kann anzuzeigen, dass qubits exponential mehr Information halten kann als ihre klassischen Kollegen, muss Sorge genommen werden, um die Tatsache nicht zu überblicken, dass die qubits nur in einer probabilistic Überlagerung von allen ihren Staaten sind. Das bedeutet, dass, wenn der Endstaat des qubits gemessen wird, sie nur in einer der möglichen Konfigurationen gefunden werden, in denen sie vor dem Maß waren. Außerdem ist es falsch, an den qubits zu denken, als nur in einem besonderem Staat vor dem Maß seit der Tatsache seiend, dass sie in einer Überlagerung von Staaten waren, bevor das Maß gemacht wurde, direkt betrifft die möglichen Ergebnisse der Berechnung.

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Zum Beispiel: Denken Sie zuerst einen klassischen Computer, der auf einem Drei-Bit-Register funktioniert. Der Staat des Computers ist jederzeit ein Wahrscheinlichkeitsvertrieb über die verschiedenen Drei-Bit-Schnuren. Wenn es ein deterministischer Computer ist, dann ist es in genau einem dieser Staaten mit der Wahrscheinlichkeit 1. Jedoch, wenn es ein probabilistic Computer ist, dann gibt es eine Möglichkeit davon, in irgendwelchen mehrerer verschiedener Staaten seiend. Wir können diesen Probabilistic-Staat durch acht nichtnegative Zahlen A, B, C, D, E, F, G, H beschreiben (wo = Wahrscheinlichkeitscomputer im Staat, B = ist, ist Wahrscheinlichkeitscomputer im Staat, usw.). Es gibt eine Beschränkung, die diese Wahrscheinlichkeiten zu 1 summieren.

Der Staat eines drei-qubit Quant-Computers wird durch einen achtdimensionalen Vektoren (a, b, c, d, e, f, g, h) ähnlich beschrieben, einen ket genannt. Jedoch, anstatt zu einem beizutragen, muss die Summe der Quadrate der mitwirkenden Umfänge demjenigen gleichkommen. Außerdem sind die Koeffizienten komplexe Zahlen. Da die Wahrscheinlichkeitsumfänge der Staaten mit komplexen Zahlen vertreten werden, ist die Phase zwischen irgendwelchen zwei Staaten ein bedeutungsvoller Parameter, der ein Schlüsselunterschied zwischen Quant-Computerwissenschaft und probabilistic klassischer Computerwissenschaft ist.

Wenn Sie die drei qubits messen, werden Sie eine Drei-Bit-Schnur beobachten. Die Wahrscheinlichkeit, eine gegebene Schnur zu messen, ist der karierte Umfang des Koeffizienten dieser Schnur (d. h., die Wahrscheinlichkeit, =, die Wahrscheinlichkeit zu messen, = usw. zu messen.). So gibt das Messen eines Quant-Staates, der durch komplizierte Koeffizienten (a, b..., h) beschrieben ist, den klassischen Wahrscheinlichkeitsvertrieb, und wir sagen, dass das Quant "Zusammenbrüche" zu einem klassischen Staat infolge des Bildens des Maßes festsetzt.

Bemerken Sie, dass ein achtdimensionaler Vektor auf viele verschiedene Weisen abhängig davon angegeben werden kann, welche Basis für den Raum gewählt wird. Die Basis von Bit-Schnuren (z.B, 000, 001..., 111) ist als die rechenbetonte Basis bekannt. Andere mögliche Basen sind Einheitslänge, orthogonale Vektoren und die Eigenvektoren des Pauli-x Maschinenbedieners. Notation von Ket wird häufig verwendet, um die Wahl der Basis ausführlich zu machen. Zum Beispiel kann der Staat (a, b, c, d, e, f, g, h) in der rechenbetonten Basis als geschrieben werden:

:

:where, z.B,

Die rechenbetonte Basis für einen einzelnen qubit (zwei Dimensionen) ist und.

Mit den Eigenvektoren des Pauli-x Maschinenbedieners ist ein einzelner qubit und.

Operation

Während ein klassischer Drei-Bit-Staat und ein Quant drei-qubit Staat ist beide achtdimensionale Vektoren, sie ganz verschieden für den klassischen oder die Quant-Berechnung manipuliert werden. Um in jedem Fall zu rechnen, muss das System, zum Beispiel in die Vollnullschnur, entsprechend dem Vektoren (1,0,0,0,0,0,0,0) initialisiert werden. In der klassischen randomized Berechnung entwickelt sich das System gemäß der Anwendung stochastischer matrices, die das bewahren, belaufen sich die Wahrscheinlichkeiten auf einen (d. h., bewahren Sie die L1 Norm). In der Quant-Berechnung hat andererseits Operationen erlaubt sind einheitliche matrices, die effektiv Folgen sind (sie bewahren das die Summe der Quadrate beläuft sich ein, die Euklidische oder L2 Norm). (Genau, welcher unitaries angewandt werden kann, hängen von der Physik des Quant-Geräts ab.) Folglich, da Folgen durch das Drehen rückwärts aufgemacht werden können, ist Quant-Berechnung umkehrbar. (Technisch können Quant-Operationen probabilistic Kombinationen von unitaries sein, so verallgemeinert Quant-Berechnung wirklich klassische Berechnung. Sieh Quant-Stromkreis für eine genauere Formulierung.)

Schließlich, auf die Beendigung des Algorithmus, muss das Ergebnis davon gelesen werden. Im Fall von einem klassischen Computer, wir Probe vom Wahrscheinlichkeitsvertrieb auf dem Drei-Bit-Register, um eine bestimmte Drei-Bit-Schnur zu erhalten, sagen 000. Quant mechanisch, wir messen den drei-qubit Staat, der zum Einstürzen des Quant-Staates unten zu einem klassischen Vertrieb (mit den Koeffizienten im klassischen Staat gleichwertig ist, der die karierten Umfänge der Koeffizienten für den Quant-Staat, wie beschrieben, oben ist), gefolgt durch die Stichprobenerhebung von diesem Vertrieb. Bemerken Sie, dass das den ursprünglichen Quant-Staat zerstört. Viele Algorithmen werden nur die richtige Antwort mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit geben. Jedoch, durch das wiederholte Initialisieren, das Laufen und das Messen des Quant-Computers, kann die Wahrscheinlichkeit, die richtige Antwort zu bekommen, vergrößert werden.

Für mehr Details auf den Folgen von für verschiedene Quant-Algorithmen verwendeten Operationen, sieh universalen Quant-Computer, den Algorithmus von Shor, den Algorithmus von Grover, Deutsch-Jozsa Algorithmus, Umfang-Erweiterung, Quant, das Fourier, Quant-Tor, Quant adiabatischer Algorithmus und Quant-Fehlerkorrektur umgestaltet.

Potenzial

Wie man

glaubt, ist ganze Zahl factorization mit einem gewöhnlichen Computer für große ganze Zahlen rechenbetont unausführbar, wenn sie das Produkt von wenigen Primzahlen (z.B, die Produkte von zwei 300-stelliger Blüte) sind. Vergleichsweise konnte ein Quant-Computer dieses Problem mit dem Algorithmus von Shor effizient beheben, um seine Faktoren zu finden. Diese Fähigkeit würde einem Quant-Computer erlauben, viele der kryptografischen Systeme im Gebrauch heute im Sinn zu entschlüsseln, dass es eine polynomische Zeit (in der Zahl von Ziffern der ganzen Zahl) Algorithmus geben würde, für das Problem zu beheben. Insbesondere die meisten populären öffentlichen Schlüsselziffern basieren auf der Schwierigkeit von ganzen Factoring-Zahlen (oder das zusammenhängende getrennte Logarithmus-Problem, das auch durch den Algorithmus von Shor gelöst werden kann), einschließlich Formen von RSA. Diese werden verwendet, um sichere Webseiten, encrypted E-Mail und viele andere Typen von Daten zu schützen. Das Brechen von diesen würde bedeutende Implikationen für die elektronische Gemütlichkeit und Sicherheit haben.

Jedoch scheinen andere vorhandene kryptografische Algorithmen nicht, durch diese Algorithmen gebrochen zu werden. Einige Algorithmen des öffentlichen Schlüssels basieren auf Problemen außer der ganzen Zahl factorization und den getrennten Logarithmus-Problemen, für die der Algorithmus von Shor, wie der McEliece cryptosystem gestützt auf einem Problem im Codieren der Theorie gilt. Wie man auch bekannt, werden Gitter-basierte cryptosystems durch Quant-Computer und Entdeckung eines polynomischen Zeitalgorithmus nicht gebrochen, für den Dieder zu beheben, verborgenes Untergruppe-Problem, das viele Gitter gestützt cryptosystems brechen würde, ist ein gut studiertes offenes Problem. Es ist bewiesen worden, dass, den Algorithmus von Grover anwendend, um einen symmetrischen (heimlicher Schlüssel) zu brechen, Algorithmus mit roher Gewalt ungefähr 2 Beschwörungen des zu Grunde liegenden kryptografischen Algorithmus, im Vergleich zu ungefähr 2 im klassischen Fall verlangt, bedeutend, dass symmetrische Schlüssellängen effektiv halbiert werden: AES-256 würde dieselbe Sicherheit gegen einen Angriff mit dem Algorithmus von Grover haben, den AES-128 gegen die klassische Suche der rohen Gewalt hat (sieh Schlüsselgröße). Quant-Geheimschrift konnte einige der Funktionen der öffentlichen Schlüsselgeheimschrift potenziell erfüllen.

Außer factorization und getrennten Logarithmen sind Quant-Algorithmen, die sich mehr bieten als polynomische Beschleunigung über den am besten bekannten klassischen Algorithmus, für mehrere Probleme, einschließlich der Simulation des Quants physische Prozesse von der Chemie und Physik des festen Zustands, der Annäherung von Polynomen von Jones und der Gleichung von lösendem Pell gefunden worden. Kein mathematischer Beweis ist gefunden worden, dass zeigt, dass ein ebenso schneller klassischer Algorithmus nicht entdeckt werden kann, obwohl das unwahrscheinlich betrachtet wird. Für einige Probleme bieten Quant-Computer eine polynomische Beschleunigung an. Das wohl bekannteste Beispiel davon ist Quant-Datenbanksuche, die durch den Algorithmus von Grover gelöst werden kann, der quadratisch weniger Abfragen zur Datenbank verwendet, als es durch klassische Algorithmen erforderlich ist. In diesem Fall ist der Vorteil nachweisbar. Mehrere andere Beispiele von nachweisbaren Quant-Beschleunigungen für Anfragenprobleme sind nachher, solcher bezüglich der Entdeckung von Kollisionen in zwei zu einem Funktionen und dem Auswerten NAND Bäume entdeckt worden.

Denken Sie ein Problem, das diese vier Eigenschaften hat:

1. Die einzige Weise, es zu lösen, soll Antworten wiederholt erraten und sie, überprüfen
2. Die Zahl von möglichen Antworten auf die Kontrolle ist dasselbe als die Zahl von Eingängen,
3. Jede mögliche Antwort bringt dieselbe Zeitdauer, um, und zu überprüfen
4. Es gibt keine Hinweise, über die Antworten besser sein könnten: Das Erzeugen von Möglichkeiten ist genauso zufällig gut wie Überprüfung von ihnen in einer Sonderbestellung.

Ein Beispiel davon ist ein Kennwort-Kräcker, der versucht, das Kennwort für eine encrypted Datei zu erraten (das Annehmen, dass das Kennwort eine maximale mögliche Länge hat).

Für Probleme mit allen vier Eigenschaften wird die Zeit für einen Quant-Computer, um das zu lösen, zur Quadratwurzel der Zahl von Eingängen proportional sein. Das kann eine sehr große Beschleunigung sein, einige Probleme von Jahren bis zu den Sekunden reduzierend. Es kann verwendet werden, um symmetrische Ziffern wie Dreifacher DES und AES anzugreifen, indem es versucht wird, den heimlichen Schlüssel zu erraten.

Der Algorithmus von Grover kann auch verwendet werden, um vorzuherrschen, eine quadratische Beschleunigung über eine rohe Gewalt suchen nach einer Klasse von als NP-complete bekannten Problemen.

Da sich Chemie und Nanotechnologie auf das Verstehen von Quant-Systemen verlassen, und solche Systeme unmöglich sind, auf eine effiziente Weise klassisch vorzutäuschen, glauben viele, dass Quant-Simulation eine der wichtigsten Anwendungen der Quant-Computerwissenschaft sein wird.

Es gibt mehrere technische Herausforderungen im Gebäude eines groß angelegten Quant-Computers, und so weit müssen Quant-Computer noch ein Problem schneller beheben als ein klassischer Computer. David DiVincenzo, IBM, hat die folgenden Voraussetzungen für einen praktischen Quant-Computer verzeichnet:

• ersteigbar physisch, um die Zahl von qubits zu steigern;
• qubits kann zu willkürlichen Werten initialisiert werden;
• Quant-Tore schneller als decoherence Zeit;
• universales Tor ist untergegangen;
• qubits kann leicht gelesen werden.

Quant decoherence

Eine der größten Herausforderungen kontrolliert oder entfernt Quant decoherence. Das bedeutet gewöhnlich, das System von seiner Umgebung zu isolieren, weil Wechselwirkungen mit der Außenwelt das System zu decohere verursachen. Diese Wirkung ist irreversibel, weil es nichteinheitlich ist, und gewöhnlich etwas ist, was hoch kontrolliert, wenn nicht vermieden werden sollte. Zeiten von Decoherence für Kandidat-Systeme, insbesondere die Querentspannungszeit T (für NMR und MRI Technologie, auch genannt die dephasing Zeit), erstrecken sich normalerweise zwischen Nanosekunden und Sekunden bei der niedrigen Temperatur.

Diese Probleme sind für optische Annäherungen schwieriger, weil die Zeitskalen Größenordnungen kürzer sind und eine häufig zitierte Annäherung an die Überwindung von ihnen das optische Pulsformen ist. Fehlerraten sind zum Verhältnis der Betriebszeit zur decoherence Zeit normalerweise proportional, folglich muss jede Operation viel schneller vollendet werden als die decoherence Zeit.

Wenn die Fehlerrate klein genug ist, wie man denkt, ist sie möglich, Quant-Fehlerkorrektur zu verwenden, die Fehler wegen decoherence korrigiert, dadurch der Gesamtberechnungszeit erlaubend, länger zu sein, als die decoherence Zeit. Eine häufig zitierte Zahl für die erforderliche Fehlerrate in jedem Tor ist 10. Das deutet an, dass jedes Tor im Stande sein muss, seine Aufgabe in einer 10,000. von der decoherence Zeit des Systems durchzuführen.

Das Treffen mit dieser Skalierbarkeitsbedingung ist für eine breite Reihe von Systemen möglich. Jedoch bringt der Gebrauch der Fehlerkorrektur damit die Kosten einer sehr gesteigerten Zahl von erforderlichem qubits. Die zu ganzen Faktor-Zahlen erforderliche Zahl mit dem Algorithmus von Shor ist noch Polynom, und vorgehabt, zwischen L und L zu sein, wo L die Zahl von Bit in der Zahl ist, um factored zu sein; Fehlerkorrektur-Algorithmen würden diese Zahl durch einen zusätzlichen Faktor von L aufblasen. Für eine 1000-Bit-Zahl bezieht das ein Bedürfnis nach ungefähr 10 qubits ohne Fehlerkorrektur ein. Mit der Fehlerkorrektur würde sich die Zahl zu ungefähr 10 qubits erheben. Bemerken Sie, dass Berechnungszeit über oder über Schritte und auf 1 MHz, ungefähr 10 Sekunden ist.

Eine sehr verschiedene Annäherung an das Problem der Stabilität-decoherence soll einen topologischen Quant-Computer mit anyons, Quasipartikeln schaffen, die als Fäden verwendet sind und sich auf die Flechte-Theorie verlassend, stabile Logiktore zu bilden.

Entwicklungen

Es gibt mehrere Quant Rechenmodelle, die durch die Grundelemente bemerkenswert sind, in denen die Berechnung zersetzt wird. Die vier Hauptmodelle der praktischen Wichtigkeit sind

• die Quant-Tor-Reihe (hat sich Berechnung in die Folge von wenigen-qubit Quant-Toren zersetzt),
• der Einwegquant-Computer (hat sich Berechnung in die Folge von einem-qubit Maßen zersetzt, die auf einen hoch verfangenen anfänglichen Staat (Traube-Staat)) angewandt sind,
• der adiabatische Quant-Computer (hat sich Berechnung in eine langsame dauernde Transformation anfänglichen Hamiltonian in endgültigen Hamiltonian zersetzt, dessen Boden-Staaten die Lösung enthalten),
• und der topologische Quant-Computer (hat sich Berechnung in die Litzen von anyons in einem 2. Gitter zersetzt)

Das Quant Turing Maschine ist theoretisch wichtige, aber direkte Durchführung dieses Modells, wird nicht verfolgt. Wie man gezeigt hat, sind alle vier Modelle der Berechnung zu einander im Sinn gleichwertig gewesen, dass jeder anderen ohne mehr vortäuschen kann als Polynom oben.

Für einen Quant-Computer physisch durchzuführen, werden viele verschiedene Kandidaten gejagt, unter ihnen (bemerkenswert durch das physische System hat gepflegt, den qubits zu begreifen):

• Supraleiter-basierte Quant-Computer (einschließlich Tintenfisch-basierter Quant-Computer) (qubit durchgeführt durch den Staat von kleinen Superleiten-Stromkreisen (Verbindungspunkte von Josephson))
• Gefangener Ion-Quant-Computer (qubit durchgeführt durch den inneren Staat von gefangenen Ionen)
• Optische Gitter (qubit durchgeführt durch innere Staaten von neutralen Atomen hat in einem optischen Gitter Fallen gestellt)
• elektrisch definierte oder selbstgesammelte Quant-Punkte (z.B der Quant-Computer des Verlustes-DiVincenzo oder) (qubit gegeben durch die Drehungsstaaten eines Elektrons hat im Quant-Punkt Fallen gestellt)
• Basierter Halbleiter-Quant-Computer der Anklage des Punkts des Quants (qubit ist die Position eines Elektrons innerhalb eines doppelten Quant-Punkts)
• Kernkernspinresonanz auf Molekülen in der Lösung (flüssig-staatlicher NMR) (qubit zur Verfügung gestellt durch Kerndrehungen innerhalb des aufgelösten Moleküls)
• NMR Halbleiterquant-Computer von Kane (qubit begriffen durch den Kerndrehungsstaat von Phosphor-Spendern in Silikon)
• Quant-Computer der Elektronen auf dem Helium (qubit ist die Elektrondrehung)
• Höhle-Quant-Elektrodynamik (CQED) (qubit zur Verfügung gestellt durch den inneren Staat von Atomen hat in und verbunden mit Höhlen der hohen Finesse Fallen gestellt)
• Molekularer Magnet
• Mit Sitz in Fullerene ESR Quant-Computer (qubit gestützt auf der elektronischen Drehung von Atomen oder Molekülen, die in fullerene Strukturen eingeschlossen sind)
• Optik-basierter Quant-Computer (Quant-Optik) (qubits begriffen durch passende Staaten von verschiedenen Weisen des elektromagnetischen Feldes, z.B)
• Diamantbasierter Quant-Computer (qubit begriffen durch die elektronische oder Kerndrehung von Zentren der freien Stelle des Stickstoffs im Diamanten)
• Bose-Einstein kondensatbasierter Quant-Computer
• Transistor-basierter Quant-Computer - spannt Quant-Computer mit entrainment von positiven Löchern mit einer elektrostatischen Falle
• Seltenes Erdmetallion hat gestützte Quant-Computer des anorganischen Kristalls (qubit begriffen durch den inneren elektronischen Staat von dopants in Glasfaserleitern) lackiert

Die Vielzahl von Kandidaten demonstriert, dass das Thema, trotz des schnellen Fortschritts, noch in seinem Säuglingsalter ist. Aber zur gleichen Zeit gibt es auch einen riesengroßen Betrag der Flexibilität.

2005 haben Forscher an der Universität Michigans einen Halbleiter-Span gebaut, der als eine Ion-Falle fungiert hat. Solche Geräte, die durch Standardsteindruckverfahren-Techniken erzeugt sind, können den Weg zum ersteigbaren Quant Rechenwerkzeuge anspitzen. Eine verbesserte Version wurde 2006 gemacht.

2009 haben Forscher an der Yale Universität den ersten rudimentären Halbleiterquant-Verarbeiter geschaffen. Der zwei-qubit Superleiten-Span ist im Stande gewesen, elementare Algorithmen zu führen. Jedes der zwei künstlichen Atome (oder qubits) wurde aus einer Milliarde Aluminiumatomen zusammengesetzt, aber sie haben wie ein einzelner gehandelt, der zwei verschiedene Energiestaaten besetzen konnte.

Eine andere Mannschaft, an der Universität Bristols arbeitend, hat auch ein silikonbasiertes Quant Rechenspan geschaffen, der auf der Quant-Optik gestützt ist. Die Mannschaft ist im Stande gewesen, den Algorithmus von Shor auf dem Span zu führen.

Weitere Entwicklungen wurden 2010 gemacht.

Springer veröffentlicht eine Zeitschrift ("Quant-Informationsverarbeitung") gewidmet dem Thema.

Im April 2011 hat eine Mannschaft von Wissenschaftlern von Australien und Japan schließlich einen Durchbruch im Quant teleportation gemacht. Sie haben einen komplizierten Satz von Quant-Daten mit der vollen erreichten Übertragungsintegrität erfolgreich übertragen. Auch der qubits, der in einem Platz, aber sofort wieder belebt in einem anderen wird zerstört, ohne ihre Überlagerungen zu betreffen.

2011 haben D-Welle-Systeme das erste kommerzielle Quant annealer auf dem Markt durch die NamenD-Welle Ein bekannt gegeben. Die Gesellschaft behauptet, dass dieses System einen 128 qubit Verarbeiter chipset verwendet. Am 25. Mai 2011 hat D-Welle bekannt gegeben, dass Lockheed Martin Corporation einen Vertrag geschlossen hat, um eine D-Welle Ein System zu kaufen. Lockheed Martin und die Universität des Südlichen Kaliforniens (USC) haben eine Vereinbarung getroffen, um die D-Welle Ein Adiabatischer Quant-Computer am kürzlich gebildeten USC Quant-Rechenzentrum von Lockheed Martin, Teil des Informationswissenschaftsinstitutcampus von USC in Marina del Rey aufzunehmen.

Während desselben Jahres haben Forscher, die an der Universität Bristols arbeiten, ein Vollhauptteil-Optik-System geschaffen, das fähig ist, eine wiederholende Version des Algorithmus von Shor zu führen. Sie haben erfolgreich geschafft, 21 zu faktorisieren.

Im September 2011 haben Forscher auch bewiesen, dass ein Quant-Computer mit einer Architektur von Von Neumann (Trennung des RAM) gemacht werden kann.

Im Februar 2012 haben Wissenschaftler von IBM gesagt, dass sie mehrere Durchbrüche im Quant gemacht haben schätzend, die sie "auf die Spitze stellen, Systeme zu bauen, die Computerwissenschaft in ein ganzes neues Niveau bringen werden."

Im April 2012 hat eine multinationale Mannschaft von Forschern von der Universität des Südlichen Kaliforniens, Delft Universität der Technologie, der Iowa Staatlichen Universität der Wissenschaft und Technologie und der Universität Kaliforniens, Santa Barbaras, einen zwei-qubit Quant-Computer auf einem Kristall des Diamanten gebaut, der mit etwas Weise von Unreinheit lackiert ist, die in der Größe und Funktionalität bei der Raumtemperatur leicht hoch geschraubt werden kann. Zwei logische qubit Richtungen der Elektrondrehung und Stickstoff-Kerndrehung wurden verwendet. Ein System, das einen Impuls der Mikrowellenradiation der bestimmten Dauer und der Form gebildet hat, wurde für die Wartung des Schutzes gegen decoherence entwickelt. Mittels dieses Computeralgorithmus von Grover für vier Varianten der Suche hat die richtige Antwort vom ersten Versuch in 95 % von Fällen erzeugt.

Beziehung zur rechenbetonten Kompliziertheitstheorie

Die Klasse von Problemen, die durch Quant-Computer effizient gelöst werden können, wird BQP, für den "begrenzten Fehler, das Quant, polynomische Zeit" genannt. Quant-Computer führen nur probabilistic Algorithmen, so ist BQP auf Quant-Computern die Kopie von BPP ("begrenzter Fehler, probabilistic, polynomische Zeit") auf klassischen Computern. Es wird als der Satz von Problemen definiert, die mit einem polynomisch-maligen Algorithmus lösbar sind, dessen Wahrscheinlichkeit des Fehlers weg von einer Hälfte begrenzt wird. Wie man sagt, "behebt" ein Quant-Computer ein Problem, wenn, für jedes Beispiel, seine Antwort mit der hohen Wahrscheinlichkeit richtig sein wird. Wenn diese Lösung in der polynomischen Zeit läuft, dann ist dieses Problem in BQP.

BQP wird in der Kompliziertheitsklasse #P enthalten (oder genauer in der verbundenen Klasse von Entscheidungsproblemen P), der eine Unterklasse von PSPACE ist.

Wie man

verdächtigt, ist BQP von NP-complete und einer strengen Obermenge von P zusammenhanglos, aber das ist nicht bekannt. Sowohl ganze Zahl factorization als auch getrennter Klotz sind in BQP. Beide dieser Probleme sind NP Probleme, die verdächtigt sind, außerhalb BPP, und folglich außerhalb P zu sein. Wie man verdächtigt, sind beide NP-complete nicht. Es gibt einen häufigen Irrtum, dass Quant-Computer NP-complete Probleme in der polynomischen Zeit beheben können. Wie man bekannt, ist das nicht wahr, und wird allgemein verdächtigt, falsch zu sein.

Möglichkeiten des Quant-Computers, klassische Algorithmen zu beschleunigen, haben starre Grenzen — obere Grenzen der Quant-Berechnungskompliziertheit. Der überwältigende Teil von klassischen Berechnungen kann auf dem Quant-Computer nicht beschleunigt werden. Eine ähnliche Tatsache findet für besondere rechenbetonte Aufgaben wie das Suchproblem statt, für das der Algorithmus von Grover optimal ist.

Obwohl Quant-Computer schneller sein können als klassische Computer, können diejenigen, die oben beschrieben sind, keine Probleme beheben, die klassische Computer, in Anbetracht genug Zeit und Gedächtnisses nicht lösen können (jedoch, könnten jene Beträge praktisch unausführbar sein). Eine Turing Maschine kann diese Quant-Computer vortäuschen, so konnte solch ein Quant-Computer ein unentscheidbares Problem wie das stockende Problem nie beheben. Die Existenz von "Standard"-Quant-Computern widerlegt die Kirch-Turing-These nicht. Es ist nachgesonnen worden, dass Theorien des Quant-Ernstes, wie M Theorie oder Schleife-Quant-Ernst, noch schnelleren Computern erlauben können, gebaut zu werden. Zurzeit ist das Definieren der Berechnung in solchen Theorien ein offenes Problem wegen des Problems der Zeit, d. h. dort besteht zurzeit keine offensichtliche Weise zu beschreiben, was es für einen Beobachter bedeutet, Eingang einem Computer vorzulegen und später Produktion zu erhalten.

Siehe auch

• Chemischer Computer
• DNA-Computer
• Liste von erscheinenden Technologien
• Normale Weise
• Photonic, rechnend
• Postquant-Geheimschrift
• Quant-Bus
• Quant-Erkennen
• Quant-Tor
• Quant-Schwellenlehrsatz
• Topologischer Quant-Computer
• Zeitachse des Quants, rechnend

Bibliografie

Allgemeine Verweisungen

• David P. DiVincenzo (2000). "Die physische Durchführung der Quant-Berechnung". Experimentelle Vorschläge für die Quant-Berechnung.
• Listenschaltung der Tabelle 1 und dephasing Zeiten für verschiedene Systeme.
• David P. DiVincenzo (2000). "Die physische Durchführung der Quant-Berechnung". Experimentelle Vorschläge für die Quant-Berechnung..
• Sam Lomonaco Vier Vorträge auf der Quant-Computerwissenschaft, die an der Universität Oxford im Juli 2006 gegeben ist
• C. Adami, N.J. Cerf. (1998). "Quant-Berechnung mit der geradlinigen Optik"..

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Links

• Enzyklopädie von Stanford der Philosophie: "Quant, das" durch Amit Hagar rechnet.
• Quantiki - Wiki und Portal mit dem freien Inhalt haben sich auf die Quant-Informationswissenschaft bezogen.
• jQuantum: Javanischer Quant-Stromkreis-Simulator
• QCAD: Quant-Stromkreis-Emulator
• C ++ Quant-Bibliothek
• QLISP Projekt: Quant-Programmiersprache
• Bibliothek von Haskell für die Quant-Berechnung
• Videovorträge durch David Deutsch
• Vorträge am Institut Henri Poincaré (Gleiten und Videos)
• Online-Vortrag auf Einer Einführung in die Quant-Computerwissenschaft, Edward Gerjuoy (2008)
• Online webbasierter Quant-Computersimulator (Universität von Patras, Leitungskommunikationslaboratorium)
• Quant Rechenforschung durch Mikko Möttönen an der Aalto Universität (Video)