Quantenrechner

Ein Quantencomputer ( auf Englisch Quantencomputer , der manchmal zu Quantencomputer oder Quantencomputersystem führt ) nutzt die Eigenschaften Quanten des Materials , wie Überlagerung und Verschränkung , um Operationen an Daten durchzuführen. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen Computer, der auf Transistoren basiert, die mit binären Daten arbeiten (kodiert in Bits , gleich 0 oder 1), arbeitet der Quantencomputer mit Qubits, deren Quantenzustand eine unendliche Anzahl von Werten haben kann.

Ab den 1990er Jahren wurden kleine Quantencomputer gebaut . Bis 2008 besteht die größte Schwierigkeit in der physikalischen Realisierung des Grundelements: dem Qubit . Das Phänomen der Dekohärenz (Verlust von Quanteneffekten beim Übergang in die makroskopische Skala) verlangsamt die Entwicklung von Quantencomputern. Der erste Quantenprozessor wurde 2009 an der Yale University entwickelt : Er besteht aus zwei Qubits, die jeweils aus einer Milliarde Aluminiumatomen bestehen, die auf einem supraleitenden Träger platziert sind.

Dieses Feld wird aufgrund der Bedeutung des Einsatzes von mehreren Organisationen, Unternehmen oder Regierungen finanziell unterstützt: Mindestens ein Algorithmus, der eine Quantenschaltung verwendet, der Algorithmus von Shor , würde viele kombinatorische Berechnungen ermöglichen, die für einen " klassischen Computer " unerreichbar sind nach aktuellem Kenntnisstand. Die Möglichkeit, traditionelle kryptografische Verfahren zu durchbrechen, wird oft vorgebracht.

Interesse an Quantenrechnern

Das empirische Mooresche Gesetz schätzt, dass sich die Größe von Transistoren bis 2020 der des Atoms annähern wird . Bereits 2015 stieß Intel auf unerwartete Schwierigkeiten, die dazu führten, dass die Skylake- Serie mit 5 Nanometern um sechs Monate verschoben wurde , die erste Verzögerung, die nach dem berühmten Gesetz beobachtet wurde. Unterhalb von 8 Nanometern wurde angenommen, dass Quanteneffekte den Betrieb elektronischer Komponenten stören, obwohl bei Intel-Konkurrenten im Jahr 2020 Schaltungen mit 7 Nanometern angekündigt werden.

Der (eventuelle) Bau großer Quantencomputer (mehr als 300 Qubits ) würde laut David Deutsch ermöglichen , dass bestimmte Berechnungen schneller durchgeführt werden können als ein herkömmlicher Computer, der größer als das beobachtbare Universum selbst ist.

Quantenrechner erfordern unterschiedliche Programmiertechniken, verwenden jedoch in großem Umfang klassische lineare Algebra, um gleichzeitig verknüpfte Datensätze zu konditionieren und zu verarbeiten, sowie einen kleinen externen klassischen Computer nur zum Verketten von Operationen.

Ob die Realisierung von Quantencomputern interessanter Größe auf Dauer möglich ist oder nicht, ihre erste kommerzielle Zukunft würde wohl nicht in allgemein öffentlichen Anwendungen liegen: Quantencomputer benötigen wenige Inputs und wenige Outputs. Es eignet sich daher a priori nur für Berechnungen, deren Komplexität in der Kombinatorik liegt . Diese Probleme finden sich in der Planung und anderen Berechnungen des Operations Research , in der Bioinformatik und natürlich in der Kryptographie . Der im Vergleich zur Verarbeitung geringe Input-Output- Aufwand macht jedoch deren Nutzung aus der Ferne über das Internet plausibel und sogar indiziert . Einige werden so Forschern über die Firma Amazon zur Verfügung gestellt

Die Kombination ist das Anwendungsfeld zukünftiger Karten des Quantencomputings. Daher kann es sehr schwierig sein, alle Primfaktoren einer großen Zahl (zB 1000 Stellen) zu finden. Dieses Faktorisierungsproblem ist für einen gewöhnlichen Computer wegen der kombinatorischen Explosion schwierig . Eine Quantencomputerschaltung könnte dieses Problem in polynomieller Zeit lösen, das heißt für den Quantencomputer würde die Schwierigkeit polynomiell anstatt exponentiell ansteigen.

Eine mögliche Analogie ist einen Quantencomputer als darzustellen SIMD - Prozessor ( Grafikkarte , zum Beispiel) , deren Anzahl von Pipelines wäre mal die Anzahl N von Qubits. Die Analogie endet dort, dass ein Quantencomputer jeweils nur ein Ergebnisbit liefern kann (der Quantenzustand wird durch die Beobachtung zerstört), wonach die Berechnung erneut gestartet werden muss, um das nächste Bit anzufordern. Ein Größenergebnis benötigt daher nur Zeit in O (N log (N)), was erheblich schneller ist als die klassische Kombinatorik, da der Wert von N groß wird, selbst wenn er nur in der Größenordnung einer Milliarde liegt. $2 ^ {N}$ $2 ^ {N}$

Kryptographie

Damit wäre die Kryptoanalyse viel schneller als bei einem herkömmlichen Computer , denn sie wächst linear (in N ) mit der Größe N des Schlüssels, und nicht exponentiell (in 2 N zum Beispiel) wie bei Brute-Force-Methoden , sequentiell oder gar massiv parallelisiert mit CUDA , sogar sehr spezialisierte Computer. Um eine auf der Verwendung von Primzahlen basierende Verschlüsselung zu brechen, müssen aktuelle Computer, auch parallelisierte, dieses Problem in einer Rechenzeit lösen, die mit der Länge des Schlüssels exponentiell ansteigt. Dieser Exponentialcharakter verschwindet, wenn man dank des Qubits von der binären Basis (aktuelles System mit den Bits) zu einer beliebig großen Basis übergeht.

Die großen Faktorisierungskapazitäten würden es einem Quantencomputer somit ermöglichen, viele derzeit verwendete kryptografische Systeme zu knacken, insbesondere die meisten asymmetrischen Verschlüsselungsverfahren: RSA , ElGamal oder Diffie-Hellman . Diese Algorithmen werden verwendet, um Webseiten, E-Mail-Nachrichten und viele andere Arten von Daten zu schützen. Diesen Schutz zu brechen, wäre ein großer Vorteil für die Organisation oder das Land, das erfolgreich sein würde, und eine Neuauflage der Leistung, die beim Brechen der Enigma- Codes erreicht wurde .

Die einzige Möglichkeit, einen Algorithmus wie RSA sicher zu machen, besteht darin, die Größe des Schlüssels entsprechend der Entwicklung von Technologien zu erhöhen, die es ermöglichen, immer längere Schlüssel zu knacken und gleichzeitig die Verschlüsselung von Nachrichten in Benutzernetzwerken zu verlangsamen. Dieser Schlüssel muss größer sein als der größte der existierenden Quantencomputer-Schaltungen. Die Größe der Computerressourcen, die beispielsweise der National Security Agency zur Verfügung stehen, wird jedoch offensichtlich nie veröffentlicht. Die Folge ist, dass die Länder oder Organisationen, die sich selbst schützen wollen, die Kosten und die Verzögerung ihrer Kommunikation um mehrere Größenordnungen ansteigen sehen , ohne auch nur zu wissen, ob dies für irgendetwas nützlich ist, und auf Kosten einer umfassenden Neuorganisation der Kommunikation. ihre Kosten und ihre Bequemlichkeit.

Quantenverschlüsselungsmittel existieren bereits auf dem Markt. Sie benötigen keinen Quantencomputer, lediglich eine komplexere Implementierung als eine Standardverschlüsselung, machen aber jede Nachrichtenabfangung sofort erkennbar, indem sie ihren Quantenzustand ändern.

Quantenkryptographie

Sollten sich Quantenübertragungen in Zukunft verbreiten, könnten sie vollständige Privatsphäre bieten. Wir können tatsächlich keine exakte Kopie des verschränkten Zustands eines Qubits erstellen: Diese Regel ist unter dem Namen Nicht-Klonierungssatz bekannt . Wenn ein Zwischenknoten versucht, eine Quantenanforderung zu kopieren, wird diese zwangsläufig unterbrochen. Der Absender der Anfrage kann das mögliche Vorhandensein dieser Störung erkennen. Diese Frage wirft aber auch die Frage nach der Machbarkeit von Repeatern auf.

Künstliche Intelligenz

Die Lösung von Aufgaben wie Computer Vision mit Erkennung komplexer Objektformen ging 2016-2017 einen weiteren Schritt voran. Kalifornische Wissenschaftler trainierten einen D-Wave 2X- Computer (1.152-Qubit-Prozessor), um Bäume aus Hunderten von Satellitenbildern von Kalifornien zu erkennen, letztendlich mit 90% korrekten Ergebnissen oder etwas genauer als mit einem herkömmlichen Computer.

Simulation der Quantenphysik und Teilchenphysik

Quantenschaltungen werden bereits für Simulationen der Quantenmechanik und Teilchenphysik verwendet, eine Funktion, für die sie sich ursprünglich von Richard Feynman vorgestellt hatte. Sie sind dort sehr nützlich, denn Quantenrechnungen werden komplex, sobald wir aus ein paar trivialen Fällen herauskommen.

Finanzielle Vorhersage

Quantenrechner sollen die stochastische Natur der Finanzmärkte untersuchen und neue Prognosemodelle erstellen. Diese neuen Werkzeuge würden es ermöglichen, die Verteilung der Ergebnisse in sehr vielen zufällig generierten Szenarien zu bewerten.

Wettervorhersage

Hartmut Neven von Google stellt fest, dass Quantencomputer helfen könnten, bessere Klimamodelle zu erstellen. Der britische National Weather Service hat bereits begonnen, in diese neuen Technologien zu investieren.

Andere Algorithmen

Ein anderer Algorithmus, mit weniger spektakulärem Gewinn, wurde später entdeckt: die schnelle Quantendatenbanksuche (auf Englisch: Quantendatenbanksuche ) durch den Grover-Algorithmus . Anstatt alle Elemente in einer Liste zu durchsuchen, um dasjenige zu finden, das ein Kriterium am besten erfüllt (z eine umfassende Weise. Die Ergebnisse sollten in , N für die Anzahl der Datensätze (und O für den asymptotischen Vergleich ) oder besser als eine nicht optimierte klassische Datenbank sein, sofern ein Quantenregister ausreichender Größe für die Berechnungen vorhanden ist. ${\ displaystyle \ mathrm {O} ({\ sqrt {N}})}$

2009 bieten Harrow, Hasidim und Lloyd einen Algorithmus zur Auflösung (in) linearen Systemen mit exponentieller Verstärkung an. InDezember 2015Google gab bekannt, dass es den 1994 von Finilla, Gomez Sebenik und Doll vorgeschlagenen Algorithmus von D-Wave Quantum Simulated Annealing (in) implementiert hat. Die durchgeführte Implementierung ist hundert Millionen Mal schneller als eine standardmäßige Implementierung des simulierten Glühens.

Zusammenfassend würden Quantencomputerschaltungen klassischen Computern in mehreren Anwendungsarten ein Plus bringen:

Zerlegung in Produkt von Primfaktoren ;
Berechnung des diskreten Logarithmus ;
quantenphysikalische Simulationen;
Lösen von linearen Systemen;
Funktionsminimierung;
in einer Datenbank suchen.

Historisch

In Anlehnung an Rolf Landauers Arbeiten zur logischen und physikalischen Reversibilität des Rechenprozesses präsentieren Charles Bennett einerseits, Edward Fredkin und Tommaso Toffoli andererseits unabhängig voneinander Modelle von Computern, die die praktische Machbarkeit solcher Berechnungen belegen. Die logische Reversibilität entspricht hier der Möglichkeit, die ausgeführten logischen Operationen durch Anwendung der umgekehrten Anweisung nacheinander rückgängig zu machen, während die physikalische Reversibilität das Fehlen von Energieverlust, also das Fehlen einer Operation zum Löschen einer Information ( Landauer-Prinzip ) impliziert .

Da jedoch die grundlegenden Gesetze der Physik umkehrbar sind (das Ersetzen der Zeit durch das Gegenteil ändert die Form der Gleichungen nicht wesentlich), wird die Versöhnung zwischen Quantentheorie und Berechnungsprozess 1980 von Paul Benioff aufgezeichnet, als er einen Computer beschreibt describes aus Quantenkonzepten, insbesondere aus dem Hamilton-Operator . In Russland machte Yuri Manin einen ähnlichen Vorschlag, der jedoch mangels Übersetzung nicht in den Westen weitergeleitet wurde. $T$ ${\ Anzeigestil -t}$

1981 organisierten Rolf Landauer, Edward Fredkin und Tommaso Toffoli die erste Conference on Computational Physics im Endicott House des MIT, die rund vierzig Physiker, Informatiker, Ingenieure und Neugierige zusammenbrachte. Richard Feynman hält einen Vortrag über die Idee, die Quantenmechanik exakt zu simulieren, eine unmögliche Aufgabe für klassische Computer. Ihm folgt bald David Albert .

David Deutsch seinerseits stellte sich 1979 einen Computer auf der Grundlage der Quantenmechanik vor, um die Theorie der multiplen Universen von Hugh Everett III zu testen . Sein Artikel wurde jedoch erst 1985 veröffentlicht, bevor ein zweiter Text veröffentlicht wurde, in dem Deutsch ein Problem ansprach, für das Quantenparallelität eine bestimmte und schnellere Auflösung bieten würde als ein herkömmlicher Computer. Als Antwort auf dieses Problem haben David Deutsch und Richard Jozsa 1992 den gleichnamigen Algorithmus geschrieben .

Feynmans Idee war: „Anstatt sich darüber zu beschweren, dass die Simulation von Quantenphänomenen enorme Leistungen von unseren aktuellen Computern erfordert, sollten wir die Rechenleistung von Quantenphänomenen nutzen, um unsere aktuellen Computer zu überholen.“

Bis Mitte der 1990er Jahre waren sich die Physiker hinsichtlich der Möglichkeit einer praktischen Realisierung uneinig, unter anderem wegen des Phänomens der Wechselwirkung des Quantensystems mit seiner Umgebung, die Dekohärenz und den Verlust aller oder eines Teils der berechneten Informationen verursacht.

Mais :

in 1994 , Peter Shor , Forscher bei AT & T , zeigt , dass es möglich ist , eine große Zahl Faktor in einer angemessenen Zeit einen Quantenrechner verwenden. Diese Entdeckung schaltet plötzlich Credits frei. Shor schlug im folgenden Jahr einen der ersten an Quantensysteme angepassten Fehlerkorrekturcodes vor;
in 1996 , Lov Grover , erfand einen Algorithmus eine (theoretische) Quantenberechnung Schaltung , die es möglich macht , einen Eintrag in einer unsortierten Datenbank zu finden in ; ${\ displaystyle \ mathrm {O} ({\ sqrt {N}})}$
in 1998 , IBM war der erste , 2- präsentieren Qubit Quantencomputer ;
in 1999 , verwendet das IBM Team des Grover - Algorithmus auf einem 3 - Qubit - Rechner, dann diesen Datensatz schlagen im folgenden Jahr mit einem 5 - Qubit - Rechner;
in 2001 , die CEA entwickelten ein Silizium - Chip unter Verwendung von drei Josephson Nanokreuzungen genannt quantronium: zwei Kreuzungen als dienen Qubits , wobei die dritte dient als Messinstrument. Bei Qubits enthalten diese elektronischen Schaltkreise Spinzustände in Halbleiter-Quantenpunkten. Langfristig bieten diese „soliden“ Systeme interessante Perspektiven für eine großtechnische Integration;
das 19. Dezember 2001, erstellt IBM einen 7-Qubit-Quantencomputer und faktorisiert die Zahl 15 mit dem Shor-Algorithmus . Diese 7-Qubit-Computer sind um Chloroform- Moleküle herum gebaut und ihre Nutzungsdauer überschreitet nicht wenige Minuten. Wir sprechen in Hohn über Wetware ;
in 2006 , Seth Lloyd , Professor am Massachusetts Institute of Technology (MIT), Pionier des Quantencomputing und Autor des Buchs das Universums Programmieren , erwähnt in der August - Ausgabe 2006 der Zeitschrift Technology Review ( p. 24 ) die Existenz von 12 -Qubit-Quantencomputer;
im April 2006 präsentierte das Institut für Quanteninformationsverarbeitung der Universität Ulm in Deutschland den ersten dreidimensionalen linearen europäischen Mikrochip, der mehrere ionisierte Ca + -Atome isoliert einfängt;
am 13. Februar 2007 gab die Firma D-Wave offiziell bekannt, dass sie einen festkörperbasierten 16-Qubit-Quantencomputer produziert hat;
am 14. Dezember 2007 kündigt die University of Queensland Arbeiten an optischen Quantenschaltungen an;
im April 2008 berichtet ein in Scientific American veröffentlichter Artikel über einen Fortschritt in Richtung eines Quantenrechners, der den fraktionierten Quanten-Hall-Effekt verwendet ;
in 2009 , Yale University Forscher schafften den ersten rudimentären 2- Qubit transistorisiert Quantenprozessor lauffähig grundlegende Algorithmen;
am 14. April 2009 kündigt die Firma D-Wave einen Quantenchip mit 128 Qubits an
Am 28. Juni 2009 berichtet die Zeitschrift Nature über die Realisierung einer soliden Quantencomputerschaltung durch ein Team der Yale University , die schließlich in einem Quantencomputer verwendet werden kann. Jede der beiden Qubits , die komponieren es besteht aus mehr als einer Milliarde Aluminiumatome , aber diese beiden Qubits fungieren als eine , die zwei verschiedene Energiezustände einnehmen können;
in 2010 , ein Team von der University of Bristol erzeugte einen optischen Quantenprozessor, in Silizium , fähig dem Ausführen Shor-Algorithmus ;
das 3. März 2011, finden Physiker der University of Sherbrooke einen wichtigen neuen Quantenalgorithmus. Das komplexeste Gerät wurde 2011 an der Universität Innsbruck entwickelt und verfügt über 14 Qubits;
2011 kündigt die Firma D-Wave die erste Kommerzialisierung des Quantencomputers "D-Wave One" an. Am 25. Mai 2011 kauft die Firma Lockheed Martin die erste "D-Wave One", dann wird es die NASA sein.
in 2012 , Enrique Martín-López, Anthony Laing, Thomas Lawson, Roberto Alvarez, Xiao-Qi Zhou und Jeremy L. O'Brien von der University of Bristol einen optischen Quantenbauelement, der fähig ist Factoring die Zahl 21 durch die Ausführung erstellen Shor-Algorithmus ;
Im Mai 2013 startete Google das Quantum Artificial Intelligence Lab , das vom Ames Research Center der NASA gehostet wird , mit einem 512 Qubit D-Wave- Quantencomputer . Die USRA ( Universities Space Research Association ) lädt dann Forscher ein, sich an dem Projekt zu beteiligen und Quantencomputing, insbesondere für maschinelles Lernen, zu studieren;
Im Januar 2014 enthüllte die Washington Post auf der Grundlage von Dokumenten von Edward Snowden , dass die NSA ein 79,7 Millionen Dollar teures Forschungsprogramm (genannt „ Penetrating Hard Targets “) hat, das darauf abzielt, ein Computerquantum zu entwickeln, das es ihr im Prinzip ermöglichen würde, auszuspionieren transparent über die verschlüsselte Kommunikation von Unternehmen und Staaten. Es erscheint jedoch unwahrscheinlich, dass die erforderliche Technik entwickelt wurde oder sich im Prozess befindet;
in 2014 , eine Gruppe von Forschern aus der ETH Zürich , USC , Google und Microsoft durchgeführte Tests auf dem D-Wave Zwei . Die Forscher berichten, dass sie die Quantenbeschleunigung nicht messen oder ausschließen konnten;
in 2014 , Forscher an der Universität von New South Wales gelang Silizium als Schutzschild um Qubits verwendet, so dass sie präziser und die Erhöhung der Länge der Zeit , die sie behalten Informationen. Dies könnte langfristig den Bau von Quantencomputern erleichtern;
nach den von einem australischen Team angekündigten technischen Fortschritten warnt Brian Snow, ehemaliger technischer Direktor der NSA , vor dem möglichen langfristigen Verlust aller Übertragungsgeheimnisse im Internet;
Im April 2015 veröffentlichten IBM- Wissenschaftler zwei Durchbrüche, die für die Realisierung eines Quantencomputers entscheidend sind. Die Forscher konnten beide Arten von Quantenfehlern gleichzeitig erkennen und messen. Die Forscher entwickelten auch ein neues Design einer Quantenbitschaltung, die für eine größere Anzahl von qbits verwendet werden könnte ;
im Juli 2015 behaupten 2 Forscher, einen Quantenalgorithmus gefunden zu haben, der das SAT-Problem in polynomieller Zeit löst ;
im Oktober 2015 konstruierten Forscher der University of New South Wales erstmals ein Quantenlogikgatter in Silizium ;
Erstes Quartal 2016: Die Zeitschrift Nature Photonics berichtet, dass Forscher „des CNRS , der Universität Paris Diderot und der Universität Paris-Sud“ einen Weg mit Photonen vorantreiben, indem sie eine Quelle von Paaren verschränkter Photonen entwickeln, die „15 mal heller als üblich“ ist Quellen“;
IBM kündigt im zweiten Quartal 2016 an, Quantencomputing-Ressourcen über das Internet verfügbar zu machen;
im August 2016 bauen Wissenschaftler der University of Maryland erfolgreich den ersten umprogrammierbaren Quantencomputer;
26. Oktober 2016 Die Entdeckung ähnlicher Teilchen mit Fermionen von Majorana wird als neue mögliche Wege zum Quantencomputing beworben;
im Oktober 2016 , die Universität Basel eine Variante eines Quantencomputers basierend auf beschriebene Elektronenlöchern , die anstelle der Manipulation von Elektronenspins , Verwendungen Elektronenlöcher in einem niedrigen Temperatur Halbleiter , die wesentlich weniger anfällig gegenüber sind Dekohärenz . Der Prototyp wurde „positronischer“ Quantencomputer genannt, weil sich das Quasiteilchen so verhält, als ob es eine positive elektrische Ladung hätte;
7. November 2016 : Das Unternehmen Atos unter der Leitung von Thierry Breton bringt ein Simulationsprogramm für Quantencomputer auf den Markt, damit Algorithmen entwickelt und einsatzbereit sind, sobald allgemeine Quantenschaltungen verfügbar sind. Der Computer würde während des Wartens auf diese Verfügbarkeit auf dem Bull Sequana- Supercomputer (April 2016) simuliert , der 1 exa FLOPS oder 10 18 Floating-Operationen pro Sekunde erreichen sollte;
22. November 2016 : Microsoft gibt bekannt , dass Quantencomputer jetzt ganz oben auf seiner Prioritätenliste stehen und mehr in die Zukunft als PCs sehen ;
Im Jahr 2016 erinnert sich Professor Gérard Berry vom Collège de France daran, dass die aktuelle Maschine von D-Wave kein allgemeiner Quantencomputer ist, sondern für eine Art von Berechnung namens simuliertes Annealing optimiert ist, die sich gut für Quantencomputer eignet . Ohne den Umfang dieser Leistung zu schmälern, lädt er uns ein, jede verfrühte Begeisterung für den Moment zu relativieren.

2017

Im Jahr 2017 deuten Fortschritte bei Google , Intel und mehreren anderen Forschungsgruppen darauf hin, dass die Realisierung von Quantencomputern mit hohen qbits innerhalb von 4 bis 5 Jahren verfügbar sein könnte. Möglich wird dies insbesondere durch die verstärkte Verfügbarkeit von Fördermitteln von Unternehmen wie Google, IBM , Intel und Microsoft für die Erforschung und Entwicklung der verschiedenen Technologien, die für einen funktionierenden Quantencomputer erforderlich sind.

Laut Harmut Neven , Leiter der Quantencomputing-Forschung bei Google, soll sein Team bis Ende des Jahres ein 49- Qubit- System aufbauen . Die Zahl von rund 50 Qubits entspricht der Schwelle, der sogenannten Quantenvorherrschaft , jenseits derer kein herkömmlicher Supercomputer in der Lage wäre, das exponentielle Wachstum des Speichers und die Kommunikationsbandbreite zu bewältigen, die zur Simulation seines Quantenäquivalents erforderlich ist. Mit anderen Worten, Supercomputer können derzeit von 5 bis 20 Qubits die gleichen Ergebnisse liefern wie Quantencomputer, aber ab 50 Qubits wird es physikalisch unmöglich.

Laut Neven würden 100.000 Qubit-Systeme die Material-, Chemie- und Arzneimittelindustrie revolutionieren, indem sie extrem präzise molekulare Modelle ermöglichen. Bis 2027 wäre sogar ein System aus einer Million Qubits denkbar, dessen allgemeine Rechenanwendungen noch schwer zu verstehen sind.

im März 2017 gelang es Forschern der University of Maryland , auf einem programmierbaren Quantencomputer einen Forschungsalgorithmus zu implementieren, der 20 Jahre zuvor, 1996, von den Bell-Labors entwickelt wurde . Diese Arbeit öffnet den Weg zu ehrgeizigeren Experimenten wie der Entschlüsselung ;
Im Mai 2017 stellt IBM neue Systeme vor, die mit 16 und 17 Quantenbits (Qubits) Quantenvolumen ausgestattet sind, was eine deutliche Verbesserung gegenüber früheren 5-Qubit-Systemen darstellt. Bei dieser Gelegenheit bekräftigte IBM sein Ziel, seine Systeme in den kommenden Jahren auf 50 Qubits oder mehr zu steigern. IBM ermöglicht es Forschern insbesondere, ihre Algorithmen dank eines Online-Dienstes auf diesen neuen Systemen zu testen.
Juni 2017 : 20. Juni, Rigetti Quantum Computing Inc. eröffnet seine Fab-1- Fabrik zur Herstellung von Siliziumwafern ("Wafers") für Quantencomputing
Juli 2017 : Am 4. Juli startet in Brüssel die Vermarktung der ATOS QLM (Quantum Learning Machine), die 100.000 Euro für die Simulation von 30 Qubits bietet. Der QLM kann auf 40 Qubits erweitert werden, indem stapelbare flache Module wie Pizzakartons hinzugefügt werden . Ihre Prozessoren haben nicht mehr als zwanzig Kerne, dafür aber Hunderte Gigabyte Arbeitsspeicher.
Im selben Monat wurde in Moskau der weltweit erste 51-Qubit- Quantensimulator von Mikhail Lukin und einigen russischen und amerikanischen Wissenschaftlern der Harvard-Universität unter seiner Leitung vorgestellt. Der Quantensimulator von Lukin ist kein universeller Quantencomputer und das System ist nur darauf ausgelegt, eine bestimmte Gleichung zu lösen, die die Wechselwirkungen zwischen bestimmten Atomen modelliert.
September 2017 : IBM gelingt es, die Molekülstruktur von Berylliumhydrid (BeH 2 ) auf einem Quantencomputer präzise zu simulieren . Diese Arbeit zeigt die Nützlichkeit von Quantencomputern bei der Bestimmung des niedrigsten Energiezustands (nicht angeregter Zustand) von Molekülen. Diese Arbeit könnte es letztendlich ermöglichen, beispielsweise die Struktur und Funktion von Proteinen viel schneller als heute zu bestimmen. Chemie und Medizin werden stark von der Entwicklung der Quantencomputer profitieren.
Oktober 2017 : Das Unternehmen Intel wiederum kündigt eine 17-Qubit-Quantencomputerschaltung an.
November 2017 : IBM gelingt es, einen 50-Qubit-Rechner 90 Mikrosekunden lang laufen zu lassen und die theoretische Schwelle der Quantenüberlegenheit zu erreichen .
2017: Die Firma D-Wave kündigt die Vermarktung eines Quantencomputers mit 2000 Qubits an.

2018

Januar 2018 : Intel wiederum stellt auf der CES 2018 einen 49-Qubit-Rechner vor.
März 2018 : Google stellt Bristlecone, einen 72-Qubit-Quantenprozessor, auf der Jahrestagung der American Physical Society in Los Angeles vor .
Juli 2018 : Atos stellt eine 41-Qubit-Version seiner Atos Quantum Learning Machine vor.

2019

Januar 2019 : IBM stellt auf der CES den ersten "kompakten" Quantencomputer mit 20 Qubits namens IBM System One Q (in) vor . Es stellt einen Glaswürfel 2,74 Quadratmeter (ein Volumen von 20 m 3 ). Im Inneren befinden sich neben den elektronischen Komponenten ein Tank mit flüssigem Helium und eine ganze kryogene Ausrüstung, die es den Qubits ( Quantenbits , die Form der Information in Quantencomputern) ermöglichen muss, unter den dafür spezifischen Bedingungen zu funktionieren. dh eine Temperatur nahe dem absoluten Nullpunkt .
Oktober 2019 : Google gibt bekannt, dass es in Zusammenarbeit mit der NASA und dem Oak Ridge National Laboratory (ORNL) mit einem 53-Qubit-Computer namens Sycamore die Quantenvorherrschaft erreicht hat.

2020

Im März 2020 gibt Honeywell Company vielversprechende Ergebnisse von Yttrium- Ionen bekannt .
Juni 2020 : Atos liefert mit dem QLM-E einen neuen Quantensimulator , der 12-mal leistungsfähiger ist als sein Vorgängermodell.
Juli 2020 : Die von IBM vorgeschlagene und von Honeywell übernommene Ersetzung des Begriffs Qubit durch den Begriff des Quantenvolumens unter Berücksichtigung der Fehlerrate wird genehmigt.
Dezember 2020 : Die University of Science and Technology of China stellt einen neuen Rekord in der Rechengeschwindigkeit des Quantencomputings auf.

Laufende Projekte

Weltweit laufen viele Projekte, um konkret praktikable Qubits zu bauen und in einem Kreislauf zusammenzuführen. Diese Forschung beinhaltet fortgeschrittene theoretische Physik. Die folgenden Projekte scheinen in einem interessanten Tempo voranzukommen:

supraleitende Schaltungen mit Josephson-Übergang , eine Technologie, in die IBM in den Jahren 1978-1985 für die klassische Computertechnik investiert hatte . Diese Technik würde es ermöglichen, Schaltungen als ausreichend resistent gegen Dekohärenz zu betrachten. Im Moment erlaubt es nur die Kopplung von höchstens zwei Qubits, aber es wird daran geforscht, mehr mit einem Resonator und einem SQUID zu koppeln ;
die gefangenen Ionen ; diese Technik ermöglichte das System mit den am stärksten verschränkten Qubits. ;
die kernmagnetische Resonanz ;
Atome aus einem Bose-Einstein-Kondensat, die in einem optischen Gitter gefangen sind ;
die optischen Hohlräume oder Mikrowellenresonanz;
die Quantenpunkte (auf Englisch "quantum dots"): das sind makroskopische Systeme, die dennoch Quanteneigenschaften besitzen, die für die Entwicklung eines Quantencomputers notwendig sind. Solche Systeme werden manchmal als künstliche Atome bezeichnet. Diese Technik verwendet Materialien, die in der Halbleiterindustrie üblich sind : Silizium oder Galliumarsenid . Es ist in zwei Zweige unterteilt: Der eine nutzt die elektrische Ladung der Qubits, der andere ihren Spin (siehe Artikel Spintronik ).
viele andere mehr oder weniger fortgeschrittene Projekte.

Mehrere Projekte scheinen anfällig für eine industrielle Verwertung, aber die grundlegenden Probleme bleiben bestehen. Daher wird an einem feststoffbasierten Quantencomputer geforscht, wie es auch bei unseren aktuellen Mikroprozessoren der Fall ist . Diese Forschung führte unter anderem an der University of Michigan zu einem Quantencomputing-Chip, der auf bestehenden Produktionslinien in Massenproduktion hergestellt werden kann. Dieser Chip ermöglicht es, ein Ion zu isolieren und auf engstem Raum im Inneren des Chips schweben zu lassen .

Nobelpreis 2012

Der Nobelpreis für Physik wurde 2012 gemeinsam an Serge Haroche und David Wineland für ihre gemeinsame Arbeit zur Pflege und Beobachtung von Qubits verliehen.

Funktionsprinzip von Quantencomputern

Der Betrieb von Quantencomputern ist deterministisch, während die Quantenmechanik am besten für ihren probabilistischen Aspekt bekannt ist.

Eine Quantencomputerschaltung oder Speicherstelle könnte aus jedem Teilchen implementiert werden, das zwei Zustände haben kann, die gleichzeitig angeregt und nicht angeregt werden . Sie können aus Photonen konstruiert werden, die an zwei Orten gleichzeitig vorhanden sind, oder aus Protonen und Neutronen mit positivem oder negativem Spin oder beides gleichzeitig, bis sie beobachtet werden.

Diese „Nebel des Wertes“ nehmen nur einen Sinn , wenn man eine Berechnung herstellen kann so dass es zu einem deterministischen Zustand konvergieren (zum Beispiel „Ja oder nein, kann die 432 nd Stelle der Taste 7 sein?“ )

Ideen der Quantenmechanik

Die Wellenfunktionen , die den Zustand eines Systems beschreiben, sind das Ergebnis deterministischer Berechnungen . Die Gefahrenquelle liegt im Beobachtungsakt selbst , also in der Messung . Als Ergebnis einer Messung fixiert sich das Quantensystem mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit in einem klassischen Zustand. Wir können diese Unsicherheit beseitigen, indem wir Ausdrücke formulieren, die nur in Ja oder Nein übersetzen (zum Beispiel: „Diese Kombination ist mit dem Schlüssel kompatibel“ / „Diese Kombination kann nicht der Schlüssel sein.“ Bei einigen Algorithmen ist es notwendig, die Berechnungen mehrmals durchzuführen bis die Antwort eine bestimmte Eigenschaft erfüllt.

In der Quantenmechanik kann ein Teilchen mehrere Zustände gleichzeitig haben: Der Zustand des Teilchens ist eine Überlagerung möglicher Zustände. Dieses Prinzip wird durch die Metapher von Schrödingers Katze veranschaulicht , die vor der Beobachtung sowohl tot als auch lebendig ist.

Die Quantenmechanik erklärt nicht unsere Unkenntnis des Systems, sondern beschreibt objektiv seinen Zustand. Die Teilchen in Kraft (sie werden es erst nach der Detektion geben) haben diesen überlagerten Zustand und er folgt einigen ungewöhnlichen Eigenschaften auf unserer Skala. Eine Messung an einem Quantensystem würde das System mit durch die Wellenfunktion gegebenen Wahrscheinlichkeiten in einem der möglichen Zustände fixieren, die dann von allen anderen Beobachtern ohne Gefahr beobachtbar sind. Die Everett-Interpretation bietet eine mögliche Bedeutung dieses Phänomens. Eine Quantenberechnung ist von praktischem Interesse nur dann , wenn der Algorithmus , der es steuert jedes Qubits der gesuchten Ansprechkraft kann (dh , das Ausgangssignal des Computers zu sagen ist), ein Verschlüsselungsschlüssel , beispielsweise auf einen des Wertes 0 oder 1 mit einer Wahrscheinlichkeit von 1 . Es gibt solche Algorithmen wie die von Grover und Shor.

Das Qubit

Der Speicher eines klassischen Computers besteht aus Bits . Jedes Bit trägt entweder eine 1 oder eine 0. Die Maschine berechnet, indem sie diese Bits manipuliert. Eine Quantencomputerschaltung arbeitet mit einer Reihe von Qubits . Ein Qubit kann entweder eine Eins oder eine Null oder eine Überlagerung einer Eins und einer Null tragen (oder genauer gesagt, es trägt eine Phasenverteilung , Winkel, der für 0° den Wert 1 annimmt, für 90° den Wert 0, und zwischen beiden die Überlagerung von Zuständen im Verhältnis von sin 2 und cos 2 der Phase). Der Quantencomputer berechnet, indem er diese Verteilungen manipuliert. Wir haben also nicht insgesamt zwei Zustände, sondern theoretisch unendlich.

Diese Unendlichkeit lässt sich jedoch nur in Abhängigkeit von einerseits der Genauigkeit der Messung und andererseits ihrer Fehlerrate nutzen, was IBM dazu veranlasst hat, die rohe Anzahl der Qubits auf das verwertbare Maß zu reduzieren mit Präzision, das Quantenvolumen genannt wird .

Der Zustand mehrerer kombinierter Qubits ist nicht nur eine Kombination der jeweiligen Zustände der Qubits. Wenn sich ein Qubit in einer Überlagerung von Zuständen befindet , befinden sich zwei kombinierte Qubits wiederum in einer Überlagerung von Zuständen , mit . Diesmal geht es darum, die Überlagerung der vier Zustände für die Berechnung zu verwenden. Deshalb verdoppelt sich die theoretische Rechenleistung eines Quantencomputers jedes Mal, wenn ihm ein Qubit hinzugefügt wird. Bei zehn Qubits waren 1024 stapelbare Zustände und bei n Qubits . ${\ displaystyle a \ cdot \ left | 0 \ right \ rangle + b \ cdot \ left | 1 \ right \ rangle}$ $\ alpha \ cdot \ links | 00 \ right \ rangle + \ beta \ cdot \ left | 01 \ right \ rangle + \ gamma \ cdot \ left | 10 \ right \ rangle + \ delta \ cdot \ left | 11 \ rechts \ rangle$ $|\alpha |^2 + |\beta |^2 + |\gamma |^2+ |\delta |^2 = 1$ $2 ^ {n}$

Ein typischer Computer mit drei Speicherbits kann nur drei Binärziffern speichern. An einem bestimmten Punkt kann es die Bits "101" oder eine andere Kombination der möglichen acht (2 3 ) enthalten. Eine Quantencomputerschaltung mit drei Qubits kann tatsächlich sechzehn Werte speichern, die zu zwei mal zwei zusammengesetzt werden, um acht komplexe Zahlen (eine komplexe Linearkombination von acht Zuständen) zu bilden. Es könnte Folgendes enthalten:

$(0.37 + i0.04) \ cdot \ left | 000 \ right \ rangle + (0.11 + i0.18) \ cdot \ left | 001 \ right \ rangle + (0.09 + i0.31) \ cdot \ left | 010 \ rechts \ rangle + (0.30 + i0.30) \ cdot \ left | 011 \ rechts \ rangle +$ $(0.35 + i0.43) \ cdot \ left | 100 \ right \ rangle + (0.40 + i0.01) \ cdot \ left | 101 \ right \ rangle + (0.09 + i0.12) \ cdot \ left | 110 \ rechts \ rangle + (0.15 + i0.16) \ cdot \ left | 111 \ right \ rangle$

Zustand	Amplitude	Wahrscheinlichkeit
	$(a + {\ Fettsymbol {i}} b)$	$(a ^ {2} + b ^ {2})$
000	$0,37 + {\ Fettsymbol {i}} 0,04$	$0,14$
001	$0.11 + {\ Fettsymbol {i}} 0.18$	$0,04$
010	$0,09 + {\ Fettsymbol {i}} 0,31$	$0.10$
011	$0.30 + {\ Fettsymbol {i}} 0.30$	$0,18$
100	$0,35 + {\ Fettsymbol {i}} 0,43$	$0,31$
101	$0,40 + {\ Fettsymbol {i}} 0,01$	$0,16$
110	$0,09 + {\ Fettsymbol {i}} 0,12$	$0,02$
111	$0,15 + {\ Fettsymbol {i}} 0,16$	$0,05$

Die Summe der Wahrscheinlichkeiten ist 1. Wenn es Qubits gegeben hätte, hätte diese Tabelle Zeilen gehabt . Für einen um die 300 hätte es im beobachtbaren Universum mehr Linien als Atome gegeben . $nicht$ $2 ^ {n}$ $nicht$

Die erste Spalte zeigt alle möglichen Zustände für drei Bits. Ein typischer Computer kann jeweils nur einen dieser Zustände übertragen. Ein Quantencomputer hingegen kann sich gleichzeitig in einer Überlagerung dieser acht Zustände befinden. Die zweite Spalte zeigt die Amplitude für jeden der acht Zustände. Diese acht komplexen Zahlen sind eine Momentaufnahme des Inhalts dieses Rechners zu einem bestimmten Zeitpunkt. Während der Berechnung ändern sich diese drei Zahlen und interagieren miteinander. In diesem Sinne hat eine Drei- Qubit- Quantenrechenschaltung viel mehr Speicher als eine herkömmliche Drei- Bit- Rechenschaltung .

Es ist jedoch nicht möglich, diese drei Zahlen direkt zu sehen. Wenn der Algorithmus beendet ist, wird nur eine Messung durchgeführt. Das Measure gibt eine einfache Zeichenfolge von klassischen drei Bits zurück und löscht alle acht komplexen Zahlen. Der Rückgabestring wird zufällig generiert. Die dritte Spalte gibt die Wahrscheinlichkeit für jede der möglichen Ketten an. In diesem Beispiel besteht eine Wahrscheinlichkeit von 14 %, dass die zurückgegebene Zeichenfolge „000“ ist, eine Wahrscheinlichkeit von 4 %, dass sie „001“ lautet, und so weiter. Jede komplexe Zahl wird als „Ampere“ und jede Wahrscheinlichkeit als „quadratische Amplitude“ bezeichnet, weil sie gleich ist . Die Summe der acht Wahrscheinlichkeiten ist gleich eins. $a ^ {2} + b ^ {2}$

Normalerweise initialisiert ein Algorithmus, der Quantenberechnung verwendet, alle komplexen Zahlen mit gleichen Werten, sodass alle Zustände die gleichen Wahrscheinlichkeiten haben. Die Liste der komplexen Zahlen kann man sich als Vektor mit acht Elementen vorstellen. Bei jedem Schritt des Algorithmus wird der Vektor durch sein Produkt mit einer Matrix modifiziert , die einer Quantenoperation entspricht.

In der Praxis eliminieren wir den zufälligen Aspekt, indem wir die Phase loswerden, zum Beispiel indem wir die bemerkenswerte Identität (a + bi) x (a-bi) = a ^ 2 + b ^ 2 verwenden, deren Ergebnis eine reelle Zahl ist unabhängig von a und b real, und deren Messung daher von keiner Gefahr beeinflusst wird. Dies ist, was Shors Algorithmus tut.

Körperliche Einschränkungen

Man könnte sich vorstellen, ein mikroskopisch kleines Molekül, das mehrere Millionen Protonen und Neutronen enthalten könnte, als Quantencomputer zu verwenden. Dieser enthält mehrere Millionen Qubits . Aber Quantencomputing erfordert von dem System, das es trägt, zwei starke Einschränkungen, um verwendbar zu sein:

es muss während der Berechnungsphase (wir sprechen dann von adiabatischer Berechnung ), jeder Beobachtung oder Löschung von Daten , die den Prozess stören , vollständig von der Außenwelt isoliert werden (genauso wie wenn wir das Atom beobachten würden, das den Zustand der Katze bestimmt). in Schrödingers Katzenexperiment, dann wäre der Zustand der Katze entweder tot oder lebendig, anstatt eine Überlagerung der beiden zu sein). Es darf nur vorher (Dateneingabe) und nachher (Auslesen der Ergebnisse, genauer gesagt des Ergebnisses) nach außen kommuniziert werden ; eine totale Wärmedämmung kann es nicht geben, aber wenn man sie während der Berechnungszeit aufrecht erhält, kann diese ungestört erfolgen. Dieses Interferenzphänomen wird Dekohärenz genannt und ist das Haupthindernis für die Realisierung eines Quantencomputers. Die Dekohärenzzeit entspricht für ein Quantensystem der Zeit, in der seine Quanteneigenschaften nicht durch die Umgebung verfälscht werden.
es muss ohne den geringsten Informationsverlust erfolgen. Insbesondere muss jede Quantencomputerschaltung reversibel sein . In „klassischen“ Logikschaltungen überprüfen bestimmte Gatter diese Eigenschaft nicht ( z. B. NAND- Gatter ). Konstruktionstipps ermöglichen es jedoch, diese Schwierigkeit zu umgehen, indem zusätzliche Informationen aufbewahrt werden, die nicht direkt nützlich sind. Alle klassischen Gatter haben ein Quantenäquivalent (siehe Quantengatter ).

Es gibt natürlich isolierte Quantensysteme wie die Kerne bestimmter Atome. Einige, wie Kohlenstoff 13, haben einen Drehimpuls, einen Spin und können verschiedene Quantenzustände hervorrufen. Diamantkristalle, die Kohlenstoff-12-Isotope enthalten (Diamantkerne bestehen aus bis zu 1% Kohlenstoff-13-Kerne) würden es theoretisch bei Raumtemperatur ermöglichen, Quanteninformationen zu speichern und zu manipulieren. Eine erste Technik besteht darin, den Spin der Elektronen eines Stickstoffatoms, der die Verunreinigungen des Diamanten bildet, mit einem Laser zu manipulieren und so auf die Kopplung zwischen dem Spin dieser Elektronen und dem der Kerne von Kohlenstoff 13 einzuwirken.

Eine Metapher von Thierry Breton

In einem beliebten Interview mit Étienne Klein , Thierry Breton schematisiert der Betrieb einer Quantenberechnung wie ein Forschungs Hinweis : Wenn Sie in einem Raum von tausend Menschen für jemanden messen mehr als 1,80 Suche m und sprechen Englisch, vergleicht er klassische Computing Befragung jeder Teilnehmer nacheinander mit den Fragen "Sind Sie größer als 1,80 m ?" Und "Sprechen Sie Englisch?" Und die Zahlen derer zu notieren, die beide Fragen mit „Ja“ beantworten, was einige Zeit in Anspruch nehmen wird. Beim Quantencomputing passiert alles so, als ob wir einen allgemeinen Aufruf starten würden: "Können Menschen über 1,80 m groß und Englisch sprechend ihre Hände heben?" »Und wir bekommen die Antwort fast sofort. Thierry Breton spricht von ganzheitlicher und nicht mehr sequentieller Berechnung . Es bleibt noch übrig, Sprachen zu entwickeln, die global eine Reihe möglicher Werte als einen einzigen behandeln. Momentan arbeitet Atos an einem geeigneten Assembler namens AQAL ( Atos Quantum Assembly Language ). Der Name "Assembler" kann irreführend sein, da es sich um eine maschinenunabhängige Prozessbeschreibungssprache handelt (im Gegensatz zu einem Assembler im klassischen Sinne also), sofern sie einige Hauptlinien einer Art virtueller Maschine respektiert .

Bernard Ourghanlian, technischer Direktor von Microsoft , stellt die gleiche Charakteristik in ähnlicher Weise dar: „„Wenn Sie ein Labyrinth betreten, haben Sie Dutzende und Dutzende von möglichen Wegen. Was ein herkömmlicher Computer tut, ist, sie einzeln zu erkunden. Dies wird einige Zeit in Anspruch nehmen, selbst wenn mehrere Prozessoren vorhanden sind, da jeder der Prozessoren denselben Algorithmus parallel ausführt. Bei einem Quantencomputer besteht der große Unterschied darin, dass Sie alle Wege gleichzeitig erkunden können. Wir werden natürlich viel schneller fahren“. "

Wir können im Artikel APL (Sprache) die Methode zur Berechnung von Primzahlen betrachten, die (aus der Sicht des Benutzers) "alle Teiler gleichzeitig" versucht. Im Falle einer Implementierung der primitiven Operationen in Quantenschaltungen würde die Einfachheit der Berechnung der Einfachheit des Schreibens in APL entsprechen.

Simulation eines Quantencomputers

Klassische Bibliotheken für Quantencomputersimulationen haben sich seit 2010 vervielfacht. Hier einige Ansätze:

Perl

das 11. August 2000, hat Damian Conway für die Perl-Sprache ein Modul mit dem Namen geschaffen Quantum::Superpositions, um den Betrieb eines Quantencomputers zu simulieren (natürlich indem er die gewöhnlichen Algorithmen hinter den Kulissen macht). Dieses Modul kann verwendet werden, um in einer Mock-up-Version mit einigen simulierten Qubits Programme zu schreiben und zu testen, die für die Quantenlogik geschrieben wurden. Die erstellten Programme sind auf einem Quantencomputer (sofern vorhanden) oder einem entfernten Quantencomputer vollständig verwendbar, indem die Aufrufe des Moduls durch die Aufrufe dieses lokalen oder entfernten Geräts ersetzt werden, ohne das Perl-Programm in irgendeiner Weise zu beeinträchtigen. selbst mit Ausnahme der angegebenen Anzahl von Qubits. Wir können dann die Fähigkeiten eines Quantencomputers nutzen und so komplexere Berechnungen gleichzeitig durchführen.

Dieses Modul wird heute (2018) von Steven Lembark gepflegt.

Die massive Parallelisierung der Berechnung durch eine aktuelle Grafikkarte (2017) ist eine weitere Möglichkeit, in akzeptablen Zeiten eine Quantenparallelität auf einer begrenzten Anzahl von Qubits zu simulieren. So kann man eine GTX 1080 (2560 Prozessoren bei 1,6 GHz ) oder mit anderer API eine Radeon Vega 64 (4096 Prozessoren bei 1,6 GHz ) für tausend Dollar simulieren und auf die Art der auftretenden Probleme 11 oder 12 "falsche" Qubits verleihen - log 2 (2560) - um die Programme zu debuggen.

Das Modul stellt Perl mit zwei Funktionen zur Verfügung, die Arrays global testen: any() und all() . In der Simulation arbeiten diese Funktionen durch Iteration an den Elementen und damit in einer O( N )-Zeit. Beim Quantencomputing ist ihre Ausführungszeit unabhängig von N .

Der Ausdruck eines Primalitätskalküls:

sub is_prime { my ($n) = @_; return $n % all(2..sqrt($n)+1) != 0 }

erinnert an das Schreiben in APL , das auch global mit Tabellen umgeht , oder an eine funktionale Sprache wie Haskell . Eine Erweiterung des letzteren namens QHaskell ( Quantum Haskell ) existiert seit 2006.

Ein weiteres Modul bietet auch Simulationen von Quantenoperationen Quantum::Entanglement.

Das MIT seinerseits stellte in Open Source ein Werkzeug zur Architektur von Quantenschaltungen (theoretisch) einfach.

VS

Debian und Ubuntu (Linux) Repositories bieten auch die libquantum C Funktionsbibliothek über das APT - Paket - Manager , der die Simulation eines Quantenregisters implementiert. Eine Schnittstelle ermöglicht die Anwendung einfacher Operationen, wie z. B. die Hadamard-Tür . Die Messungen erfolgen entweder (wie bei einem echten Quantencomputer) Qubit für Qubit oder der Einfachheit halber am ganzen Register.

Als Beispiel werden die Implementierungen der Shor- und Grover-Algorithmen sowie eine Schnittstelle zur Quantenfehlerkorrektur (QEC) und Dekohärenzunterstützung vorgestellt . Die Autoren sind Björn Butscher und Hendrik Weimer.

Python

Q # (Q-sharp) Präprozessor bietet Python- Code , der von Microsoft bereitgestellte Bibliotheksfunktionen aufruft

CUDA

Diese Art der Simulation ist nicht mehr ausschließlich Software, sondern nutzt die Parallelität der Prozessoren eine modernen Grafikkarte (zum Beispiel im Jahr 2017 die GTX 1080 , 2560 Prozessoren) mit CUDA , um direkt den gleichzeitigen Berechnungen zu simulieren, was es möglich macht , um zu simulieren , bis auf 11 zusätzliche Qubits zu vertretbarem Zeit- und Kostenaufwand.

Simulationszentren

Per Definition des Begriffs können die gleichen Berechnungen im Quantencomputing und langsamer in der numerischen Simulation durchgeführt werden , solange wir unterhalb der sogenannten Quantensupremacy- Schwelle bleiben . Der französische Konzern Atos bietet dafür seine sogenannte Quantum Learning Machine (QLM) an, die bis zu 40 Qubits simuliert. Fügen Sie einem doppelten Qubit entweder die Kosten der Maschine oder die Rechenzeit sowie den benötigten Speicher hinzu. Diese Maschine zeichnet sich durch eine Rechenleistung aus, die nicht viel höher ist als die eines Servers, der mit Xeon- Blades ausgestattet ist , aber andererseits mehrere Terabyte RAM (bis zu 48) hat, um die Berechnungen nicht zu verlangsamen (siehe Artikel).

Das Q#-Kit ( Q-sharp )

Microsoft stellt ein Kit namens Q# für Windows und MacOS / Linux zur Verfügung , stellt auf seiner Website einige Programmbeispiele vor und hat auf YouTube eine Konferenz zur Programmierung von Quantenrechnern für Entwickler klassischer Sprachen veranstaltet.

Tensorflow-Quantum (TFQ)

Dies ist eine Version für die Verwendung von Quantencomputing in TensorFlow , einer Open-Source- Bibliothek für maschinelles Lernen . Es ermöglicht die Arbeit mit Cirq (en) und Quanten- D-Wave- Prozessoren sowie Sycamore (en) von Google. Das Set wurde angekündigt am9. März 2020.

Budgets

Laut einem Bericht der Europäischen Union aus dem Jahr 2005 haben die Vereinigten Staaten dann 75 Millionen Euro für diese Forschung bereitgestellt, gegenüber 8 Millionen für Europa. Die Kanada hätte in etwa dem gleichen Zeitraum auf 12 Mio. € pro Jahr, Japan 25 Millionen, Australien 6.000.000 ausgegeben.

Anwendungen

IBM Q , die Quantenabteilung von IBM , gibt einige Beispiele für Anwendungen des Quantencomputings in der Medizin, Logistik, Finanzen und künstlichen Intelligenz.

Der Algorithmus von Shor zum Entschlüsseln der Verschlüsselung mit öffentlichem Schlüssel und der Algorithmus von Grover zum Suchen nach Elementen in einem Speicherplatz sind Beispiele für Quantencomputing-Anwendungen. Ebenso könnten bestimmte numerische Simulationen, die von der kombinatorischen Explosion betroffen sind , von einem Quantencomputer profitieren.

In den 1970er Jahren widmete die SNCF ein klassisches elektronisches Gerät dem hochkombinatorischen Computing. Dies wurde verwendet, um die Lager unter Belastung zu optimieren. Dies war der „Cybco C100-1024 Optimizer“, der kabelgebunden alle möglichen Lösungen erforschte und seine Berechnungen um Unmöglichkeit und Symmetrie reduzierte. Seitdem ist die Lösung hochkombinatorischer Probleme durch spezialisierte Schaltungen Gegenstand von Patenten.

Im November 2008 veröffentlichten Aram W. Harrow, Avinatan Hassidim und Seth Lloyd eine Quantenmethode, die es erlaubt, lineare Gleichungssysteme mit dünn besetzten Matrizen in einer Zeit O (log (n)) statt O (n) zu lösen .

In neuronalen Netzen wurde 2009 von D-Wave die sogenannte Greedy-Learning- Methode als mögliche Anwendung beschrieben.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz könnte ein Textverarbeitungsprogramm für die automatische Sprachverarbeitung das mit dem Thema verbundene Universum modellieren und auf die Semantik reagieren, die es daraus ableiten könnte. Möglich wäre dies auch mit Spracherkennung und Mustererkennung in Verbindung mit Deep-Learning- Technologie .

JP Morgan Chase hat sich mit IBM und Samsung zusammengetan , um die Anwendungen von Quantencomputern für Finanztransaktionen und deren Risikovorhersage zu untersuchen.

Quantum Computing, das einen quantitativen Vorteil in kombinatorischen Angelegenheiten bietet, ohne einen in Bezug auf die Anzahl der Inputs-Outputs (diese bleiben sequentiell) zu bringen, ist im Wesentlichen für Probleme geeignet, bei denen kombinatorische Berechnungen in Bezug auf die Anzahl der Outputs wichtig sind. Diese Besonderheit macht es für den Remote-Einsatz, beispielsweise über das Internet , geeignet und ermöglicht den Einsatz kryogenisch gekühlter, sperriger Systeme.

In der Literatur wurde die Frage aufgeworfen: Soll das Modell auf dem "klassischen" Computer gebaut und dann vom Quantencomputer ausgewertet werden, oder soll die ganze Arbeit dem Quantencomputer überlassen werden, auf die Gefahr hin, dass er langsamer wird? traditionelle Aufgaben? Die Modelle der Quantenemulatoren wurden konstruiert, um Antworten auf diese Frage zu geben.

Betriebliche Anwendungen werden für den Einsatz von NISQ ( Noisy Intermediate Scale Quantum ) - Computer erforscht .

Hinweise und Referenzen

(fr) Dieser Artikel ist teilweise oder vollständig aus dem Wikipedia - Artikel in genommen englischen Titel „ Quantum Computing “ ( siehe die Liste der Autoren ) .

Anmerkungen

Denomination weniger geeignet, da es sich um einen Berechnungsprozess handelt, der nichts mit einer Von-Neumann-Maschine zu tun hat .
Das heißt insbesondere mit wenigen Inputs-Outputs im Vergleich zur Behandlung.
Das würde nicht bedeuten, dass ein 300-Qubit-Quantencomputer unser Universum simulieren könnte. Das bedeutet, dass selbst sehr kleine Teile unseres Universums von einem herkömmlichen Computer nicht simuliert werden können.
Siehe „ Unmöglichkeit des Quantenklonens “.
Siehe Algorithmische Komplexität .
Streng genommen kann man nur dann von einem Teilchen sprechen , wenn es detektiert wird. Dieses Wort bezeichnet in diesem Zusammenhang eine Feldkonzentration in einem durch eine Wellenfunktion beschriebenen Zustand .
Sie können nur Stück für Stück erhalten werden, jede Beobachtung des Quantenzustands - die nicht unbedingt das Lesen eines bestimmten Qubits ist, sondern jede Operation, die ein Bit aus einer Abfrage des Zustands zurückbringt, wie alle () oder alle () - Ändern des gesamten restlichen internen Zustands und Anfordern, dass die Berechnung für die Beobachtung eines anderen Bits wiederholt wird.

Verweise

https://blogs.msdn.microsoft.com/visualstudio/2018/12/01/qubits-in-qsharp/
Quantencomputersystem , Developpez.com.
(in) [Video] Wie der Shor-Algorithmus den Quantenschlüssel auf YouTube bricht
„Im Nachhinein können wir heute sehen, dass in der Praxis 2013 schnell die ersten Gerüchte über eine Verzögerung der 14 sm gefolgt waren, als Broadwell allmählich auf den Fahrplänen abgerutscht war . InOktober 2013, Intel sprach offiziell von einer Verzögerung von einem Viertel und machte die Produktionsschwierigkeiten des 14nm dafür verantwortlich “, hardware.fr.
Coisne et al. 2006 , s. 32.
" AMD: Warum der Umstieg seiner Ryzen 4000-Mobilprozessoren auf 7nm alles ändern könnte " , auf 01net , 01net (abgerufen am 17. September 2020 ) .
Deutsch 1997 , S. 2 . 194.
Wie Shors Algorithmus Faktoren 314191 (de)
Quantum als Service
Amazon bietet jetzt Quantencomputing als Service an (in)
Lloyd 2010 .
(in) Jane C. Hu (2017) Quantencomputer lernt Bäume zu „sehen“ Science Mag, 8. März.
(in) Davide Castelvecchi , " Quantencomputer macht erste Hochenergiephysiksimulation " , Natur ,2016( DOI 10.1038 / nature.2016.20136 , online gelesen , eingesehen am 21. Dezember 2017 ).
(en-US) „ Wie Quantencomputer das Finanzwesen wissenschaftlicher machen können “ , Singularity Hub ,13. Juni 2016( online lesen , eingesehen am 21. Dezember 2017 ).
(de-DE) " 6 Dinge, für die Quantencomputer unglaublich nützlich sein werden " , Singularity Hub ,25. Juni 2017( online lesen , eingesehen am 21. Dezember 2017 ).
(en-US) „ Novel Architectures on the Far Horizon for Weather Prediction “ , The Next Platform ,28. Juni 2016( online lesen , eingesehen am 21. Dezember 2017 ).
(in) Aram W. Harrow , Avinatan Hassidim und Seth Lloyd, „ Quantenalgorithmus für lineare Gleichungssysteme “ , Physical Review Letters , vol. 15, n o 10330. September 2009( ISSN 0031-9007 , DOI 10.1103 / PhysRevLett.103.150502 , online lesen [PDF] ).
(in) Finila, " Quantum Annealing: Eine neue Methode zur Minimierung mehrdimensionaler Funktionen " , Chem. Dr. Phys. Lette. 219, 343 ,1994.
(in) " Wann kann Quantum Annealing gewonnen werden? " , Auf https://research.googleblog.com ,8. Dezember 2015.
R. Landauer , „ Irreversibilität und Wärmeerzeugung im Rechenprozess “, IBM Journal of Research and Development , vol. 5, n O 3,Juli 1961, s. 183–191 ( ISSN 0018-8646 und 0018-8646 , DOI 10.1147 / rd.53.0183 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
CH Bennett , „ Logische Reversibilität der Berechnung “, IBM Journal of Research and Development , vol. 17, n o 6,November 1973, s. 525-532 ( ISSN 0018-8646 und 0018-8646 , DOI 10.1147 / rd.176.0525 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
(in) Edward Fredkin und Tommaso Toffoli , „ Konservative Logik “ , International Journal of Theoretical Physics , Bd. 21, n O 3,1 st April 1982, s. 219–253 ( ISSN 1572-9575 , DOI 10.1007 / BF01857727 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
(in) Paul Benioff , „ Der Computer als physikalisches System: Ein mikroskopisches quantenmechanisches Hamilton-Modell von Computern représentée durch Turing-Maschine “ , Journal of Statistical Physics , vol. 22, n o 5,Mai 1980, s. 563-591 ( ISSN 0022-4715 und 1572-9613 , DOI 10.1007 / BF01011339 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
(en-US) MIT Endicott House , " The Physics of Computation Conference " , im MIT Endicott House ,21. März 2018(Zugriff am 20. September 2020 )
(in) Richard P. Feynman , " Simulation physics with Computers " , International Journal of Theoretical Physics , Vol. 2 , No. 21, n o 6,1 st Juni 1982, s. 467–488 ( ISSN 1572-9575 , DOI 10.1007 / BF02650179 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
(in) David Z. Albert , " ist quantenmechanische Automaten " , Physics Letters , vol. 98, n o 5,24. Oktober 1983, s. 249–252 ( ISSN 0375-9601 , DOI 10.1016 / 0375-9601 (83) 90863-0 , online gelesen , abgerufen am 20. September 2020 )
(in) David Deutsch , „ Quantentheorie als universelle physikalische Theorie “ , International Journal of Theoretical Physics , Vol. 2 , No. 24, n o 1,1 st Januar 1985, s. 1–41 ( ISSN 1572-9575 , DOI 10.1007 / BF00670071 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
(in) „ Quantentheorie, das Church-Turing-Prinzip und der universelle Quantencomputer “ , Proceedings of the Royal Society of London. A. Mathematische und physikalische Wissenschaften , vol. 400, n o 18188. Juli 1985, s. 97–117 ( ISSN 2053-9169 , DOI 10.1098 / rspa.1985.0070 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
(in) " Schnelle Lösung von Problemen durch Quantencomputer " , Proceedings of the Royal Society of London. Reihe A: Mathematische und physikalische Wissenschaften , vol. 439, n o 19078. Dezember 1992, s. 553–558 ( ISSN 0962-8444 und 2053-9177 , DOI 10.1098 / rspa.1992.0167 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
(de) Rolf Landauer , "Quantenmechanik ist sinnvoll? ” , In Ultimate Limits of Fabrication and Measurement , Springer Niederlande, Coll. "NATO ASI-Serie",1995( ISBN 978-94-011-0041-0 , DOI 10.1007 / 978-94-011-0041-0_33 , online lesen ) , p. 237–240
PW Shor , „ Algorithmen für die Quantenberechnung: diskrete Logarithmen und Faktorisierung “, Proceedings 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science , IEEE Comput. Soz. Drücken Sie,1994, s. 124–134 ( ISBN 978-0-8186-6580-6 , DOI 10.1109 / SFCS.1994.365700 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
Peter W. Shor , „ Schema zur Verringerung der Dekohärenz im Speicher von Quantencomputern “, Physical Review A , vol. 52, n o 4,1 st Oktober 1995, R2493 – R2496 ( DOI 10.1103 / PhysRevA.52.R2493 , online gelesen , abgerufen am 20.09.2020 )
(in) Lov Grover K., „ Quantum Computing: Wie die seltsame Logik der subatomaren Welt Könnte es für Maschinen zu berechnen Millionen Mal schneller als heute machen machbar sie tun “ ,1999(Zugriff am 25. Dezember 2008 ) .
Coisne et al. 2006 , s. 41.
(in) Lieven MK Vandersypen Matthias Steffen, Gregory Breyta, S. Costantino Yannoni Mark H. Sherwood und Isaac L. Chuang , „ Experimentelle Realisierung von Shors Quantenfaktorierungsalgorithmus unter Verwendung von Kernspinresonanz “ , Nature , vol. 414,20. Dezember 2001( online lesen [PDF] ).
(in) Jason Pontin, " Q & A: Seth Lloyd " ,1 st Juli 2006.
(de) Alex Serpo, " Lichtbasiertes Quantensystem macht grundlegende Mathematik " auf ZDnet ,13. Dezember 2007.
Wissenschaftlicher Amerikaner ,21. April 2008 : Viertelelektronen können exotische Quantencomputer aktivieren.
(in) Suzanne Taylor Muzzin , " Wissenschaftler erschaffen ersten elektronischen Quantenprozessor " ,28. Juni 2009(Zugriff am 27. Oktober 2016 ) .
Peter Judge , " Quantum computer to debüt nächste Woche ", auf Techworld (Zugriff am 28. Februar 2019 )
(in) Katharine Sanderson, "Gespenstische Computer näher an der Realität" , Nature , Juni 2009.
(in) Demonstration von supraleitenden Zwei-Qubit-Quantenalgorithmen mit einem Prozessor .
(in) Alberto Politi, Jonathan CF Matthews und Jeremy L. O'Brien , „ Shors Quantum Factoring Algorithm was Photonic Chip “ , Science , vol. 325, n o 5945,4. September 2009, s. 1221 ( DOI 10.1126 / Wissenschaft.1173731 ).
(in) Colin Barras, " code-brechender Quantenalgorithmus wurde auf einem Siliziumchip ausgeführt " ,4. September 2009.
David Poulin, " Simulation der Natur wie nie zuvor " ,3. März 2011.
Denis Delbecq, " Ein Taschenrechner noch kein Wunderkind " , über die Welt ,2. März 2012.
(in) Enrique Martín-López, Anthony Laing, Thomas Lawson, Roberto Alvarez, Xiao-Qi Zhou und Jeremy L. O'Brien, " Experimentelle Realisierung Shors Quanten Faktorisierungsalgorithmus mit Qubit Recycling " , Nature Photonics , n o 6,2012, s. 773–776 ( DOI 10.1038 / nphoton.2012.259 ).
(en-US) „ Start des Labors für künstliche Quantenintelligenz “ , Forschungsblog ,2013( online lesen , eingesehen am 5. April 2017 ).
(in) Barton Gellman und Steven Rich , "Die NSA versucht, einen Quantencomputer zu bauen, der die meisten Arten von Verschlüsselung knacken könnte " , Washington Post .2. Januar 2014( online lesen ).
(in) " Aus dem Wiki der NSA: Analyse der Quantenverschlüsselung " in der Washington Post ,2. Januar 2014.
Constance Jamet und Tristan Vey, " Die NSA entwickelt einen Supercomputer, der alle Daten entschlüsseln kann " , auf lefigaro.fr ,3. Januar 2014(Zugriff am 27. Oktober 2016 ) .
(in) Troels F. Rønnow , Zhihui Wang , Joshua Job und Sergio Boixo , „ Defining and Detecting Quantum speedup “ , Science , vol. 345, n o 6195,25. Juli 2014, s. 420–424 ( ISSN 0036-8075 und 1095-9203 , PMID 25061205 , DOI 10.1126 / science.1252319 , online gelesen , abgerufen am 5. April 2017 ).
(in) Sharon Gaudin , " Forscher verwenden Silizium-Quantencomputer, um die Realität voranzutreiben " , Computerworld ,2014( online lesen , eingesehen am 5. April 2017 ).
„ Leistungsstarke Quantencomputer kommen der Realität einen Schritt näher “, The Guardian ,14. Oktober 2014( Online lesen , zugegriffen 1 st Juli 2020 ).
(en-US) „ IBM erreicht kritische Schritte zum ersten Quantencomputer “ , unter www-03.ibm.com ,29. April 2015(Zugriff am 5. April 2017 ) .
(in) Ahmed Younes und Jonathan E. Rowe " A Polynomial Time Bounded-error Quantum Algorithm for Boolean Satisfiability " Version 228. Juli 2015. .
(en-US) Jamie Condliffe , " Das weltweit erste Silizium- Quantenlogik- Gate bringt Quantencomputer einen Schritt näher " , Gizmodo ,2015( online lesen , eingesehen am 5. April 2017 ).
Frédéric Cuvelier, „ Quantum Computing macht einen Sprung nach vorn “ , auf clubic.com ,7. März 2016(Zugriff am 4. August 2020 ) .
Data News, „ IBM macht den Quantencomputer öffentlich “ , auf Levif.be , Data News ,4. Mai 2016(Zugang 1 st Juli 2020 ) .
(en-GB) Fiona MacDonald , „ Forscher haben den ersten umprogrammierbaren Quantencomputer gebaut “ , ScienceAlert ,2016( online lesen , eingesehen am 5. April 2017 ).
(in) Der erste umprogrammierbare Quantencomputer wurde entwickelt .
Partikel ähnlich den Majorana-Fermionen .
(in) " Eine neue Art von Quantenbit | Universität Basel “ , auf www.unibas.ch (Zugriff am 5. April 2017 ) .
Quantum Computing Vorbereitungsangebot bei ATOS .
„ Quantum Computing an der Spitze der Prioritäten von Microsoft – Le Monde Informatique “ , auf Le Monde informatique (Zugriff am 4. August 2020 ) .
„ Eine Leistung, die man ins rechte Licht rückt “ , auf lesechos.fr (Zugriff am 28. Februar 2019 )
(en) Russ Juskalian , " Sie wissen vielleicht nicht, was Sie damit anfangen sollen , aber es ist Zeit, für einen Quantencomputer zu sparen " , MIT Technology Review ,2017( online lesen , eingesehen am 5. April 2017 ).
C. Figgatt , D. Maslov , KA Landsman und NM Linke , „ Complete 3-Qubit Grover Search on a Programmable Quantum Computer “, arXiv: 1703.10535 [quant-ph] ,30. März 2017( online lesen , eingesehen am 7. April 2017 ).
(in) Emerging Technology from the arXiv , " Der erste Quantensuchalgorithmus war signifikant skalierbarer Quantencomputer HAS Implikationen " , MIT Technology Review ,2017( online lesen , eingesehen am 7. April 2017 ).
(in) „ Quantum volume “ auf www.research.ibm.com .
" Der Quantencomputer von IBM hat mehr Qubits, als er damit anfangen kann " , auf Engadget (Zugriff am 17. Mai 2017 ) .
(in) Jamie Condliffe , " IBM Nudges Ahead in the Race Toward Toward Supremacy " , MIT Technology Review ,17. Mai 2017( online lesen , eingesehen am 17. Mai 2017 ).
Forest 1.0: Herstellung von Quantenwafern .
„ Während wir auf den Quantencomputer warten, können wir ihn simulieren “, Le Monde ,4. Juli 2017( online lesen ).
Russisch-amerikanisches Wissenschaftlerteam stellt ersten 51-Qubit-Quantencomputer vor .
Hannes Bernien , Sylvain Schwartz , Alexander Keesling und Harry Levine , „ Probing- Vielkörperdynamik auf einem 51- atomigen Quantensimulator “, arXiv: 1707.04344 [cond-mat, physik: physik , physik: quant-ph] ,13. Juli 2017( Online lesen , zugegriffen 1 st September 2017 ).
(en-US) „Der Quantensimulator mit 51 Qubits ist der größte aller Zeiten “ , New Scientist ,17. Juli 2017( Online lesen , zugegriffen 1 st September 2017 ).
" IBM schafft den Durchbruch im Wettlauf um die Kommerzialisierung von Quantencomputern " Bloomberg.com ,13. September 2017( online lesen , eingesehen am 15. September 2017 ).
(in) " IBM hat seinen Quantencomputer verwendet, um ein Molekül zu simulieren - hier sind die großen Neuigkeiten " , MIT Technology Review ,September 2017( online lesen , eingesehen am 15. September 2017 ).
(en-US) „ Quantencomputer dringen tiefer, finden Grundzustand einfacher Hydride “ , Ars Technica ,15. September 2017( online lesen , eingesehen am 15. September 2017 ).
17-Qubit-Rechenschaltung von Intel angekündigt.
Ankündigung dieser Veröffentlichung auf Silicon.fr
(in) Will Knight , " IBM kündigt bahnbrechende Quantenmaschinen an " , MIT Technology Review ,10. November 2017( online lesen , eingesehen am 20. November 2017 )
James Temperton : „ Hast du 15 Millionen Dollar übrig? Warum nicht Ihren eigenen D-Wave-Quantencomputer kaufen “, Wired UK .26. Januar 2017( ISSN 1357-0978 , online gelesen , eingesehen am 28. Februar 2019 )
(en-US) „ Intel enthüllt ‚Durchbruch‘ Quantencomputer – ExtremeTech “ , ExtremeTech ,9. Januar 2018( online lesen , eingesehen am 22. Januar 2018 ).
" Google enthüllt Bristlecone, 72 Qubit Quantum Processor ", Clubic.com ,6. März 2018( online lesen , eingesehen am 6. März 2018 )
(en-US) „ Eine Vorschau auf Bristlecone, den neuen Quantenprozessor von Google “ , Forschungsblog ,5. März 2018( online lesen , eingesehen am 8. März 2018 )
" Atos stellt seinen neuen Quantensimulator - Atos " vor , auf Atos ,3. Juli 2018(Zugang 1 st Juli 2020 ) .
(en-US) „ IBM Quantum Update: Einführung von Q System One, neue Mitarbeiter und QC Center-Pläne “ , auf HPCwire ,10. Januar 2019(Zugriff am 28. Februar 2019 )
„ IBM stellt auf der CES den ersten ‚kompakten‘ Quantencomputer vor “, LesEchos ,8. Januar 2019( online lesen , eingesehen am 8. Januar 2019 )
" Google bestätigt, die Quantenvorherrschaft erreicht zu haben, IBM stimmt nicht zu " , auf Numerama ,24. Oktober 2019(Zugang 1 st Juli 2020 ) .
„ Hier Sycamore, der Chip, den Google Ansprüche gezeigt haben , ist die Quanten Vorherrschaft “ auf industrie-techno.com (zugegriffen 1 st Juli 2020 ) .
„ Honeywell hat den Durchbruch geschafft , dass der Most Powerful Quantencomputer der Welt ermöglichen “ auf Honeywell.com (zugegriffen 1 st Juli 2020 ) .
(in) " Demonstration der DTCQ Trapped-Ion-Quantencomputer-Architektur " ,2. März 2020
“ Atos bringt seinen neuen Quantenemulator QLM-E auf den Markt. » , Auf InformatiqueNews.fr ,24. Juni 2020(Zugriff am 4. August 2020 ) .
(in) " Hitting a Chord Volume Quantum: Quantum fügt mit Quantum Volume 32 / IBM Research Blog sechs neue IBM-Systeme hinzu / IBM Research Blog " auf IBM Research Blog ,7. Juli 2020(Zugriff am 4. August 2020 ) .
https://www.lesechos.fr/tech-medias/hightech/informatique-quantique-la-chine-passe-un-nouveau-cap-1271507
Josephson Computer Technology: Ein IBM Forschungsprojekt , 1980.
„ Der Nobelpreis für Physik 2012 an Serge Haroche und David Wineland “ , auf pourlascience.fr ,9. Oktober 2012
Artikel von Olivier Ezratty
Paul Smith-Goodson, „ Quantum Volume: A Yardstick To Measure The Performance Of Quantum Computers “, auf forbes.com ,23. November 2019(Zugriff am 4. August 2020 ) .
Quantum Adiabatic Algorithms, Small Gaps, and Different Paths , Peter Shor et al., MIT-CTP 4076, CERN-PH-TH-2009/175.
Das Quantengedächtnis von Diamanten .
Werden wir eines Tages Quantencomputer haben? .
Die Extraktion aller Elemente eines Vektors, die bestimmte Kriterien erfüllen, wird als Komprimierung bezeichnet und in der fortgeschrittenen Sprache APL in wenigen Zeichen geschrieben . Diese derzeit in "Klassik" programmierte Operation würde hinter den Kulissen des Dolmetschers in Quantum nutzbar bleiben.
„ Honeywell hat den leistungsstärksten Quantencomputer der Welt gebaut “, auf Toms Hardware: Hardware- und Videospiele-News ,24. Juni 2020(Zugriff am 4. August 2020 ) .
Quantenparallelität im Shor-Algorithmus (ENS) , Seite 6.
Liste der Quantencomputer-Softwaresimulatoren .
Das ursprünglich von Damian Conway geschriebene Modul, begleitet von einer Einführung in Quantencomputing-Techniken in Perl.
Quantum :: Überlagerungen Version 2
Quantum Haskell: Quantendaten und Kontrolle .
Perl Quantum :: Verschränkungsmodul .
http://www.media.mit.edu/quanta/qasm2circ/
http://www.libquantum.de/
Quantengrundlagen mit Q (in)
Quantenberechnungssimulation mit einer Grafikkarte unter CUDA .
Atos: Quantenlernmaschine , Le Monde Informatique , Juli 2017.
Q # Entwicklungskit
Programmierung in Q#
Video: Quantenprogrammierung für klassische Entwickler (fr)
Benoît Théry, " Google startet TensorFlow Quantum, eine Open-Source-Softwarebibliothek für Quanten " , auf clubic.com ,10. März 2020(Zugriff am 4. August 2020 ) .
Peter Zoller, Quantum Information Processing and Communication: Fet Proactive Initiative im 6. Rahmenprogramm, Juni 2005.
Coisne et al. 2006 , s. 45.
Anwendungen als Quantencomputing (IBM Q).
Michel Nivault, Software und Hardware zur Bearbeitung hochkombinatorischer Probleme in Echtzeit ,1976, 152 S. ( online lesen ).
http://www.google.com/patents/EP0886957A1?cl=de .
(in) Aram W. Harrow, Avinatan Hassidim und Seth Lloyd, " Quantenalgorithmus zur Lösung linearer Gleichungssysteme " , arXiv as-ph ,19. November 2008( DOI 10.1103 / PhysRevLett.103.150502 , online lesen , zugegriffen 1 st Juli 2020 ).
https://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M ( Google Techtalks, 2007).
http://dwave.wordpress.com/2009/04/16/deep-belief-networks/
Doktorarbeit, Quantencomputer und Verarbeitung natürlicher Sprache (2002), Joseph CH Chen .
(in) „ JPMorgan Chase und Samsung arbeiten mit IBM zusammen, um Geschäftsanwendungen auf Quantencomputern zu entwickeln “ auf forbes.com ,14. Dezember 2017(Zugriff am 10. Januar 2019 )
http://www.cs.virginia.edu/~robins/The_Limits_of_Quantum_Computers.pdf (Scientific American).
http://www.mathstat.dal.ca/~selinger/qpl2006/ 4th International Workshop on Quantum Programming Languages (Siehe 'Quantum arrows in Haskell' von JK Vizzotto, AC da Rocha Costa, A. Sabry; for a zum Nachweis der Gleichwertigkeit).
" Science Friction - Die Ära des Nisq " ,10. März 2019(Zugriff am 20. April 2020 )

Siehe auch

Literaturverzeichnis

[Coisneet al. 2006] Sophie Coisne ( Dir. ) Et al. " Der Quantencomputer ", La Recherche , n o 398,Juni 2006.
[English 1997] (in) David Deutsch , The Fabric of Reality [ " The Fabric of Reality "],1997( ISBN 978-0-7139-9061-4 ).
Gershenfeld, Neil und Isaac L. Chuang. „ Quantencomputer mit Molekülen. “ Scientific American 278.6 (1998): 66-71.
[Nielsen und Chuang 2000] (en) MA Nielsen und Isaac Chuang, Quantum Computation and Quantum Information , Cambridge University Press,2000( ISBN 0-521-63503-9 ).
[Le Bellac 2005] Michel Le Bellac , Einführung in die Quanteninformation , Paris, ditions Belin,2005, 126 S. ( ISBN 2-7011-4032-3 ).
[Lloyd 2010] Seth Lloyd , „ Privacy and the Quantum Internet “, For Science , Bd. 391,Mai 2010, s. 60–65.
[Waldner 2006] Jean-Baptiste Waldner , Nano-Computing und Ambient Intelligence: Inventing the Computer XXI th Jahrhundert , London, Hermes Wissenschaft,2006, 302 S. ( ISBN 2-7462-1516-0 ).

Externe Links

(fr) Stand der Forschung im Jahr 2015 laut einem INRIA-Forscher
(in) Quantenberechnung: Michelle Simmons bei TEDxSydney
Der Quantencomputer , Futura-Sciences-Dossier. Dieser Artikel wurde 2005 veröffentlicht und 2013 auf der Website des Autors aktualisiert ( LUXORION )
Einführung in das Quantencomputing , für Nicht- Ärzte, Michel Le Bellac ( CNRS )
(en) An Introduction to Quantum Computing for Non-Physicists , Eleanor G. Rieffel und Wolfgang Polak, „ quant-ph / 9809016 “ , Open-Access-Text, auf arXiv .
Einführung in das Quantencomputing ohne Gleichungen , Alexandre Blais ( Université de Sherbrooke )
(de) Lineare Algebra-Grundlagen für Quantencomputer (PDF)
( fr ) Allgemeines Video zu den Grundlagen des Quantencomputings ( fr )
(de) Stand der Technik des Quantencomputings im Jahr 2021