QBit이란 무엇이며 얼마나 빨리 양자 컴퓨터를 구할 수 있습니까?

Question

얼마나 빨리 양자 컴퓨터를 구할 수 있습니까? 간단한 방법을 만들 수있는 방법이 있습니까? 조기 얼리 어답터들은 몇 년을 보내고 있습니까?

QBit이 무엇인지, 얼마나 많은 상태를 가질 수 있는지, 그리고 어떤 유형의 알고리즘이이 분야에서 잘 작동하는지 이해하고 싶습니다.

Answer 1

이 지난 10 ~ 20 년에 걸쳐 양자 컴퓨터에 대한 과대 광고의 좋은 거래 있었지만있어 거기에 그들이 실제가 될 것입니다 전에 해결해야 할 많은 문제.

일부는 실 크기의 6-q 비트 시스템에서 집적 회로의 밀도와 비슷한 크기로 축소하는 것과 같은 "공정한"엔지니어링 문제입니다. 또는 고객이 대량의 액체 질소 (또는 헬륨)를 손에 댈 필요없이 열잡음이 발생하지 않도록 시스템을 스크램블하는 방법을 찾아야합니다.

한편 qbits가 많은 양자 컴퓨터를 구성하는 데있어 근본적인 문제가있는 것으로 보입니다.

이들 중 기본은 오류 수정입니다. 양자 컴퓨팅에 사용되는 얽힌 시스템의 본질적인 특성 중 일부는 자연스럽게 "일관성"을 잃을 수 있다는 것입니다. 얽힌 수명을 연장하는 데 큰 진보가 있었지만 안정적으로 수행 할 수있는 작업의 수에는 여전히 한계가 있습니다.

양자 계산에서 오류 수정을위한 몇 가지 기술이 개발되었지만, 양자 전자에서 읽은 마지막 기사에서는 필요한 오류 수정 q 비트 수가 활성 qbits의 수와 함께 대수적으로 증가하는 것으로 나타났습니다. 초기 상수 요소는 상당히 클 수 있습니다. 1 논리적 q 비트를 나타 내기 위해 5 개의 물리적 q 비트가 필요할 수 있습니다.

어느 정도까지 (어느 정도는 남아 있어야 함) 크기가 커지면 양자 계산이 기존 계산보다 훨씬 빠른 속도의 지수 적 이점을 완화 할 수 있습니다.

좋아요, 그럼 오늘 6 큐빗 시스템을 얻을 수 있습니다. 너무 작아서 "흥미로운"문제를 해결할 수 없습니다. 2048 자리 숫자를 인수 분해하는 것과 같은 것에서는 수백만 또는 수십억 qbits의 시스템이 필요합니다. 물론, "즉시"대답을 얻을 수 있지만, 현재 기술을 사용하여 그 수준의 성능을 얻을 수있는 확실한 경로는 없습니다. 시스템에 문제점을로드하는 것만으로 일관성 수명을 초과 할 수 있습니다.

오, 다른 질문에 대답하십시오 : 저는 대부분의 사람들이 한 쌍의 상태로 양자 저장 시스템을 연구하고 있다고 생각합니다. 원칙적으로 이러한 시스템의 대부분은 스토리지 유닛 당 여러 개의 중복되지 않는 상태를 저장할 수 있지만 효율을 극대화하기보다는 장비를 안정적으로 작동시키는 데 더 많은 노력이 필요하다고 생각합니다.

양자 알고리즘은 양자 물리학과 동일한 방식으로 이상합니다. 어떻게 작동하는지 설명하기보다는 Shor의 정수 인수 분해에 관한 기사를 참조하십시오. http://en.wikipedia.org/wiki/Shor's_algorithm

그리고 여기에는 오류 수정 문제에 대한 참조입니다 : http://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_error_correction

Answer 2

Quantum computers은 오랫동안 나오지 않습니다. 하나를 만드는 쉬운 방법은 없습니다.

Qubit

Answer 3

나는 그들이 이미 여기있어 말할 것입니다. :)

1998 년 처음으로 "작동하는"3- 퀴 비트 NMR 양자 컴퓨터가 만들어졌습니다.이 필드는 아직 유아기에 있으며, 거의 모든 발전이 이론적이며 학계에만 국한되어 있지만 2007 년에는 D-Wave 시스템은 작동중인 16 큐 비트의 프로토 타입을 제시했으며, 나중에 28 큐 비트 단열 양자 컴퓨터를 개발했습니다. 그들의 기술은 상업적으로 실행 가능하고 확장 성이 있다고 주장하기 때문에 그들의 노력은 주목할 만하다. 2010 년 현재, 그들은 7 개 리그를 보유하고 있으며, 현재 세대의 칩은 128 큐 비트를 가지고 있습니다. 그들은 하드웨어를 테스트하는 흥미로운 문제를 찾기 위해 Google과 제휴 한 것 같습니다.

나는 빠른 개요 D-웨이브에 this short 24-minute video 및 Wikipedia article를 추천하고, D-웨이브 설립자이자 최고 재무 책임자 (CFO)에 의해 작성 this blog에 거기에 더 많은 리소스를 제공합니다.