В целом, практическим ответом на ваш вопрос занимается сейчас огромное количество исследователей по всему миру. На эту тему регулярно выходят научные статьи.
Состояние кубита описывается вероятностным распределением. До измерения он может находтся с определённой вероятностью в каждом из состояний. Поэтому 2^N коэффициентов — байт/слов, + какое-то количество на ветеля.
1 кубит описываются состоянием -> a|0> + b|1>, где a и b — комплексные числа и |a|^2+|b|^2=1, 2 числа
И да, результат измерения состояния кубита — вероятностный. |a|^2 — вероятность |0>, |b|^2 — вероятность |1>.
Реализовать нельзя, смоделитьровать можно. Смысл в том, что кубиты подчиняются законам квантовой механики, что позволяет, используя специализирванные алгоритмы, существенно ускорять некторые типы задач. Собственно, когда Фейнман предложил идею квантового компьютера, одна из проблем, которую он должен решить — моделирование квантовых систем.
Моделирование состояния N кубит на обычном компьютере требует 2^N обычных бит. Плюс требуется моделирование вентилей.
Реальный прорыв теоретически должен наступить при доступности квантовых компьютеорв с 100+ вычислительных кубит. Притом, что на текущий моент для реализации 1 вычислительного кубита требуется 5-10 физических кубит, так как необходима коррекция ошибок.
1. Квантовый компьютер бессмыслено использовать для обычных вычислений. Это скорее сопроцессор к обычному компьютеру.
2. Это цикл статей, а не одна статья, которая должна дать ответ на все вопросы.
3. Но если это именно вопрос, то вот в этой статье можно найти частичный ответ arxiv.org/abs/1609.01241 и здесь arxiv.org/pdf/1609.01241.pdf
Масштабирование в основном за счёт масштабирование фронтенда на базе App Services.
До переноса в Azure, там был MySQL, так что там было всё нескольок сложнее, чем простая оптимизациия запросов и индексов. Там было разделение данных, выделение статики и т.д.
Разный порог входа, разный удобный набор технологий для разработки, методически и архитектурно — это разные подходы. SF и K8s скорее дополняют друг друга, чем конкурируют. Хотя, с недавнего времени, когда SF стал уметь оркестрировать контейнеры, формально у него больше возможностей для организации микросервисных архитектур, но всё ещё более высокий порог входа.
В целом, практическим ответом на ваш вопрос занимается сейчас огромное количество исследователей по всему миру. На эту тему регулярно выходят научные статьи.
Чтобы разложить число М на простые множители, используя количество кубиков О(log M), необходимо время О(log^3 M)
Факторизации для достаточно больших чисел на обычных компьютерах является вычислительно сложной задачей. На этом основаны некоторое криптоалгоритмы.
При достаточном количестве вычислительных кубиков, используя алгоритм Шора, факторизации выполняется за конечное время.
Факторизации чисел на обычном компьютере и квантовой алгоритм Шора.
Кубит ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%83%D0%B1%D0%B8%D1%82
1 кубит описываются состоянием -> a|0> + b|1>, где a и b — комплексные числа и |a|^2+|b|^2=1, 2 числа
И да, результат измерения состояния кубита — вероятностный. |a|^2 — вероятность |0>, |b|^2 — вероятность |1>.
2 кубита описываются состоянием -> a|00> + b|01> + c|10> + d|11> — 4 числа
3 кубита -> a|000> + b|100>… + x|111> — 8 чисел
Прочитайте начало серии habrahabr.ru/company/microsoft/blog/351622, возможно, появится понимание
И требуются специальный алгоритмы для получения пользы от квантового компьютера, см. например, алгоритм Шора ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D0%A8%D0%BE%D1%80%D0%B0
msdnshared.blob.core.windows.net/media/2018/02/BlochSphereTransformations.png
msdnshared.blob.core.windows.net/media/2018/02/BlochSphereFullRot.png
msdnshared.blob.core.windows.net/media/2018/02/HadamardRotation.png
Моделирование состояния N кубит на обычном компьютере требует 2^N обычных бит. Плюс требуется моделирование вентилей.
Реальный прорыв теоретически должен наступить при доступности квантовых компьютеорв с 100+ вычислительных кубит. Притом, что на текущий моент для реализации 1 вычислительного кубита требуется 5-10 физических кубит, так как необходима коррекция ошибок.
Можно посмотреть видео
www.microsoft.com/en-us/research/video/quantum-future-computation
www.youtube.com/watch?v=5p2_moQZJWo&index=3&list=PLXtHYVsvn_b9LhFSXcMbgUK6YFWnI0P4H
2. Это цикл статей, а не одна статья, которая должна дать ответ на все вопросы.
3. Но если это именно вопрос, то вот в этой статье можно найти частичный ответ arxiv.org/abs/1609.01241 и здесь arxiv.org/pdf/1609.01241.pdf
До переноса в Azure, там был MySQL, так что там было всё нескольок сложнее, чем простая оптимизациия запросов и индексов. Там было разделение данных, выделение статики и т.д.
+ есть калькулятор, который может его посчтиать для вашего конкретного воклоада dtucalculator.azurewebsites.net
Так что вы немного преувеличиваете.
Пока что одновременно Windows и lcow контейнеры не работают.
Разный порог входа, разный удобный набор технологий для разработки, методически и архитектурно — это разные подходы. SF и K8s скорее дополняют друг друга, чем конкурируют. Хотя, с недавнего времени, когда SF стал уметь оркестрировать контейнеры, формально у него больше возможностей для организации микросервисных архитектур, но всё ещё более высокий порог входа.