Comments 23
"можно взять m(n+1) кубитов и рассматривать их как двоичное представление n+1 целого числа W0,W1,W2,...,Wn..."
Два вопроса:
1) Можете сравнить сложность, стоимость и энергопотребление m(n+1) кубитов для представления n+1 m-разрядных целых чисел с m(n+1) D-триггерами, которые применяются для подобного представления в вычислительных устройствах и реализованы как SOC на одном кристалле .
2) Сколько надо кубитов для решения данной задачи с плавающей точкой.
Можете сравнить сложность, стоимость и энергопотребление
да. изи
Сколько надо кубитов для решения данной задачи с плавающей точкой.
А скока надо?
Кубит вообще не содержит чисел. Вместо этого он, как любой квантовый объект, всего лишь содержит некую вероятность одного из двух состояний, которые можно ассоциировать со значениями битов 1 или 0.
В основе статьи ложные посыл. Так и вечный двигатель можно придумать.
Аналогично вопросу, Может ли машина Тьюринга имитировать квантовый компьютер?: учитывая "классический" алгоритм, всегда ли возможно сформулировать эквивалентный алгоритм, который может быть выполнен на квантовом компьютере? Если да, то есть ли какая-то процедура, которой мы можем следовать для этого? Полученный алгоритм, вероятно, не будет в полной мере использовать возможности квантовых вычислений, это скорее теоретический вопрос.
Да, это можно сделать довольно тривиальным способом: использовать только обратимые классические логические элементы для имитации вычислений с использованием булевой логики (например, используя элементы Тоффоли для имитации элементов NAND), использовать только стандартные базовые состояния |0⟩|0⟩ и |1⟩|1⟩ в качестве входных данных и выполнять только стандартные измерения базового состояния на выходе. Таким образом, вы можете имитировать точно те же вычисления, что и классический компьютер, на пошаговой основе.
Это лишь чьи-то рассуждения при отсутствии каких-либо реальных экспериментов.
Кроме того, эти рассуждения вообще не относятся к теме статьи и тем более к ошибочному представлению целочисленной арифметики набором кубитов.
Более того, разрядность кубитов растет в экспоненциальной зависимости от их количества.
Поэтому в статье уже явная ошибка в том, что m разрядные числа моделируются меньшим чем m количеством кубитов.
Но я Вам уже написал главную ошибку в этих рассуждениях. Она состоит в том, что квантовый компьютер не может давать детерминированного решения, его решение всегда вероятностное. Как написано выше - это скорее аналоговый компьютер.
Мое субъективное мнение состоит в том, что возможности этих аналоговых вычислителей сильно преувеличены. А этот вывод делаю из того, что до настоящего времени раальное их применение лишь для решения некоторых задач криптографии. Для остальных областей деятельности человека кроме ненаучной фантастики ничего реального не встречал.
Если Вы знаете реальное применение этих аналоговых вычислителей , кроме кодирования и декодирования , то дайте ссылку, с интересом почитаю. А пока квантовые вычислители - это бла бла бла.
К сожалению, и в этих и во многих других статьях, которые есть в интернете, нет никаких примеров решения реальных задач. Во всех этих статьях рассказы о запутанности и ненаучная фантастика о будущих успехах в химии финансах и еще бла бла бла.
Прикольно то, что заявка о том что квантовый компьютер способен взломать все существующие криптокоды , опровергается тем, что есть иные подходы к крипто кодированию, взломать которые этот компьютер не сможет.
Да это потенциально мощный аналоговый компьютер. Как любой аналоговый вычислитель он существенно экономичнее и более быстродействующий, чем цифровой (дискретный). Но достоинство цифровых в возможности получить точное значение результата и обеспечить высокую помехозащищенность.
Уже есть аналоговые модули для построения нейронных сетей, которые практически демонстрируют их превосходство над цифровым, дискретным решением, но это не квантовый компьютер, однако.
---------------
Вам могут нравится или не нравится мои ответы. Но, к сожалению, Вы не сможете их опровергнуть реальными доказательствами. Я тоже хотел бы увидеть реальные результаты применения квантовых компьютеров, но попытка найти примеры программирования их для реальных задач не приносят положительных результатов.
Автор, редактор хабры поддерживает формулы. Вместо "Wk", можно напечатать "/Formula", и там вбить "W_k", результат будет читабельнее: 
Китайцы сделали квантовый компьютер для любителей подобных экспериментов.
Квантовый компьютер Mini-версии:
Количество квантовых битов: 2 Кубита;
Квантовая битовая частота (H): 27±1,5 МГц;
Квантовая битовая частота (P): 11±0,5 МГц;
Потребляемая мощность: 60 Вт;
Встроенное ПО: CASTOR;
Вес: 14 кг.
цена — 8700 долларов ;
Хотелось бы узнать как авторы статьи сделают на этих 2 кубитных ПК m-разрядные целые числа и на них n коэффициентов. Как Вы и чем вы их соедините и что это за чудо получится.
Кубит вообще не содержит чисел. Вместо этого он, как любой квантовый объект, всего лишь содержит некую вероятность одного из двух состояний, которые можно ассоциировать со значениями битов 1 или 0.
В этом смысле кубит — это не искусственная цифровая ячейка, а природная аналоговая, оперирующая вероятностью своего того или иного состояния.
Поэтому сомневаюсь, что можно проводить аналогию между кубитами и m разрядными целыми числами.
Просьба пояснить.
ПисАть как и пИсать нужно тогда, когда терпеть уже невозможно! Михаил Жванецкий
```
31 окт в 13:04
-1
Неконструктивное общение
26 окт в 23:45
-1
Плохое оформление, ошибки
26 окт в 16:31
-1
Грубое общение
26 окт в 07:23
+1
26 окт в 07:14
-1
Грубое общение. Неконструктивное общение. Политика или пропаганда. Придерживаюсь другой позиции
26 окт в 04:27
-1
Личная неприязнь
26 окт в 00:11
-1
Грубое общение. Неконструктивное общение. Политика или пропаганда
25 окт в 13:27
+1
25 окт в 12:21
+1
24 окт в 09:45
+1
24 окт в 07:23
+1
24 окт в 07:14
+1
23 окт в 15:52
-1
Неконструктивное общение
23 окт в 15:02
-1
Грубое общение. Неконструктивное общение. Политика или пропаганда. Статья/тема не для Хабра. Распространение рекламы. Плохое оформление, ошибки. Придерживаюсь другой позиции. Подозрительная активность. Личная неприязнь
20 окт в 19:23
-1
Грубое общение. Неконструктивное общение
...
```
Ну а по делу почти никто ничего не пишет ...
Вопрос к аудитории: простейшую модель нейрона по-русски действительно называют перцептроном? Я думал, что перцептрон - это один из первых вариантов нейросетей, а не один нейрон. По-английски, действительно, perceptron - модель нейрона.
Собственно, поскольку изначально рассматривалась пороговая функция со значениями {0,1}, то долго не могли придумать алгоритм обучения слоёв. Но когда стали смотреть более гладкие функции, то возникла идея "протаскивать" вычисленную ошибку на предыдущий слой сетки - то что стало известно под термином back-propagation https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_обратного_распространения_ошибки
Согласно Вики персептрон по английски это не есть модель нейрона.
Нейро́н или нервная клетка (от др.-греч. νεῦρον «волокно; нерв») — узкоспециализированная клетка, структурно-функциональная единица нервной системы. Нейрон — электрически возбудимая клетка, которая предназначена для приёма извне, обработки, хранения, передачи и вывода вовне информации с помощью электрических и химических сигналов.
Перцептро́н (или персептрон[nb 1] (англ. perceptron от лат. perceptio — восприятие; нем. Perzeptron)) — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1958 году и впервые реализованная в виде электронной машины «Марк-1»[nb 2] в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.
Перцептрон состоит из трёх типов элементов, а именно: поступающие от датчиков сигналы передаются ассоциативным элементам, а затем — реагирующим элементам. Таким образом, перцептроны позволяют создать набор «ассоциаций» между входными стимулами и необходимой реакцией на выходе.
Моде́ль биологи́ческого нейро́на — математическое описание свойств нейронов, целью которого является точное моделирование процессов, протекающих в таких нервных клетках.
В отличие от подобного точного моделирования, при создании сетей из искусственных нейронов обычно преследуются цели повышения эффективности вычислений.
Про то, что perceptron - это модель нейрона, говорит гугл со ссылкой на https://cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/neural-networks/Neuron/index.html
Возможно, это тоже какой-то эксцесс.
Ну там написано тоже самое что в вики.
Я персептрон делал в аналоговом виде , когда еще и интернет не было,а гугла и подавно.
Новое с того времени - это алгоритм обратного распространения ошибки. Ну и конечно возможности железа. Собственно об этот я поместил на хабре перевод
https://habr.com/ru/articles/766082/ , c которым полностью согласен.
Изучаем Q#. Обучаем перцептрон