Мы стали на шаг ближе к телепортации. По крайней мере, телепортации данных. В декабре прошлого года учеными из ЮАР, Германии и Испании был проведен эксперимент, в ходе которого ученые смогли телепортировать информацию с помощью квантово связанных фотонов и нелинейного детектора. Такая передача данных внутри квантовых состояний должна стать одной из частей информационной супермагистрали будущего, которая в плане безопасности и пропускной способности затмит все современные оптоволоконные сети.
Квантовые вычисления - это наука о хранении и обработке информации с использованием систем, подчиняющихся законам квантовой механики. На атомарном уровне системы проявляют нелогичные эффекты.
Впервые Ричард Фейнман предложил в 1980-х годах, что эти эффекты, возможно, могут быть использованы для выполнения вычислений способом, превосходящим классические вычисления. Вскоре после первого появления квантовых компьютеров были разработаны алгоритмы, которые доказуемо решают определенные задачи быстрее, чем любой известный классический алгоритм. Например, алгоритм Гровера может быть использован для решения задачи неструктурированного поиска по N элементам со сложностью всего O(N). А алгоритм Шора позволяет решить задачу целочисленной факторизации, которая является центральной в системе шифрования RSA с открытым ключом, за полиномиальное время, экспоненциально быстрее, чем наиболее известный классический алгоритм. Моделирование квантово-механических систем является еще одним важным применением квантовых вычислений, которое может обеспечьте возможное ускорение по сравнению с классическими алгоритмами.
В частности, моделирование квантово-механических систем сложно для классического компьютера и, по сути, в первую очередь вдохновило концепцию квантового компьютера. Эти ранние теоретические успехи вызвали всплеск исследований в этой области, и тем временем квантовые вычисления превратились в высокодисциплинарную область исследований на стыке теоретической физики и информатики с теоретической стороны и экспериментальной физики и инженерии с практической.
Электронные устройства стали настолько миниатюрными, что подчиняются уже не нашим привычным законам, а живут в мире квантовой механики. Так, Константин Катин, профессор НИЯУ МИФИ, работающий в составе многонациональной международной группы ученых, сообщил о новых исследованиях: прямо сейчас ведутся работы по изучению вольтамперных характеристик нанослоя из иона рутения (относится к платиновым металлам). Конечная цель — создание электронных компонентов, не превышающих по размерам одной молекулы. Звучит фантастически, но, как заявляет Константин, это перспектива ближайших 10-15 лет. Это даст огромный прирост в производительности компьютеров и сильно снизит их энергопотребление — последний шаг миниатюризиции электроники.
В мире квантов действуют совершенно иные законы: здесь одна частица может одновременно и существовать, и не существовать, а также находиться в двух разных местах. Сумеет ли практическая физика обуздать квантовый хаос? Попробуем разобраться.
О радужных перспективах квантовых вычислений говорят уже не один десяток лет — этим принципиально иным с технической точки зрения компьютерам прочат судьбу «следующей большой технологии», которая ускорит, улучшит и выведет на принципиально новый уровень многие сферы человеческой жизни. Долгое время все подобные утверждения неизменно сопровождались оговорками: «когда появятся коммерческие квантовые компьютеры» и «когда удастся продемонстрировать квантовое превосходство». Недавно банк CITI опубликовал обширный отчёт о состоянии рынка квантовых вычислений. Cудя по его содержанию, оговорки вот-вот можно будет отбросить, а квантовые компьютеры станут технологией, которая определит технологический облик 2020-х годов. Глядя на отчет CITI, разбираемся, как устроены современные квантовые компьютеры и какие сферы жизни они изменят.
Хорошо, когда нам простыми словами объясняют сложные вещи, правда? Особенно когда речь про такие неочевидные эффекты как квантовая запутанность, суперпозиция и прочее квантовое. А как здорово, когда квантовый эффект можно увидеть своими глазами! Нам всего-то нужны три простые советские поляризующие пластинки...
Квантовые вычисления начали активно развиваться еще в 1970-х, но до конца прошлого века представляли лишь научный интерес. А в 1994 году математик Питер Шор представил алгоритм факторизации целых чисел и дискретного логарифмирования в конечной группе, и квантовые вычисления превратились в бомбу замедленного действия для решений по защите информации. В этом посте мы расскажем, как обстоят дела в этой сфере и как мы можем защитить блокчейн от этих угроз — с помощью постквантовых алгоритмов, реализованных QApp и интегрированных в нашу блокчейн-платформу «Конфидент».
Алгоритм Шора позволит квантовым компьютерам будущего быстро факторизовывать большие числа, нарушая многие протоколы онлайн-безопасности. Теперь учёные показали, как сделать это ещё быстрее.
Питер Шор не собирался ломать Интернет. Но алгоритм, который он разработал в середине 1990-х годов, грозил сделать именно это. В знаковой статье Шор показал, как гипотетический компьютер, использующий особенности квантовой физики, может разбивать большие числа на простые множители гораздо быстрее, чем любая обычная классическая машина.
Особенности мультиплексирования квантовых и информационных каналов оптической транспортной сети
В современном мире, где информация стала самым ценным ресурсом, безопасность передачи данных приобретает критическое значение. Ассиметричные методы криптографии, на которых основана большая часть современных систем безопасности, смогут быть подвержены новым угрозам, связанным с развитием квантовых компьютеров. В это время на сцену выходит квантовая криптография, обещающая революцию в области защиты информации. Квантовая криптография использует законы квантовой физики для создания абсолютно защищенных способов передачи информации.
В центре этой технологии находится процесс, известный как квантовое распределение ключей (КРК). Этот процесс позволяет двум сторонам формировать у себя коррелированные битовые последовательности, которые в дальнейшем могут быть использованы сторонами как симметричные криптографические ключи. При этом никакой злоумышленник не сможет перехватить или скопировать этот ключ без обнаружения благодаря уникальным свойствам квантовых частиц, таких как фотоны, которые изменяют свое состояние при попытке измерения или копирования, тем самым сигнализируя о попытке вмешательства.
Таким образом, квантовое распределение ключей предлагает решение, устойчивое к атакам даже с использованием квантовых компьютеров. При этом даже в случае, если полноценный квантовый компьютер никогда не появится, технология принесет пользу в части автоматизации процесса выработки и распределения симметричных ключей, тем самым исключая из него человеческий фактор.
Новая веха на пути к созданию работающего без ошибок квантового компьютера
Компания Riverlane 13 сентября 2023 года объявила о создании декодера исправления ошибок при проведении квантовых вычислений квантовым компьютером. В этой статье мы расскажем, что представляет собой этот декодер, какие функциональные возможности он открывает для производителей и пользователей квантовых компьютеров, а также о том, что Riverlane планирует сделать в дальнейшем для достижения повышения отказоустойчивости квантовых вычислений.
Квантовая корркция ошибок (QEC)
Квантовая коррекция ошибок (QEC) используется в квантовых вычислениях для защиты квантовой информации от ошибок, вызванных декогеренцией и другим квантовым шумом. Теоретически квантовая коррекция ошибок необходима для достижения отказоустойчивых квантовых вычислений, которые могут уменьшить влияние шума на хранимую квантовую информацию, неисправные квантовые вентили, неправильную квантовую подготовку и ошибочные измерения.
Классическая коррекция ошибок использует избыточность. Самый простой, хотя и неэффективный подход — это код повторения. Идея состоит в том, чтобы сохранить информацию несколько раз и — если позже обнаружится, что эти копии расходятся — проголосовать большинством голосов; например, предположим, что мы копируем бит в одном состоянии три раза. Предположим далее, что зашумленная ошибка искажает трехбитовое состояние так, что один из скопированных битов равен нулю, а два других равны единице. Предполагая, что зашумленные ошибки независимы и возникают с некоторой достаточно низкой вероятностью p, наиболее вероятно, что ошибка представляет собой однобитовую ошибку, а передаваемое сообщение состоит из трех единиц. Возможно, что произошла двухбитовая ошибка и переданное сообщение равно трем нулям, но такой исход менее вероятен, чем вышеуказанный.
Недавно мы провели встречу экспертного сообщества по криптографии и квантовым технологиям, в которой приняли участие ведущие российские компании данной отрасли – «Российский квантовый центр», QApp, «Криптонит», «КриптоПро», «ЭЛВИС-ПЛЮС» и другие. На мероприятии обсудили развитие квантовых и гибридных вычислительных алгоритмов, разработку квантовых компьютеров и связанные с этим вызовы для криптографии. Эксперты обозначили ряд принципиальных моментов, подробнее о которых мы расскажем в этой статье.
Какие бывают квантовые компьютеры?
В России ведётся разработка квантовых компьютеров всех основных типов: на ионах (ионных ловушках), на холодных атомах (в оптических ловушках), на сверхпроводниках и фотонных чипах. Как и во всём мире, пока это штучные экспериментальные установки, далёкие от практического применения. На них отрабатывают различные инженерные подходы, тестируют алгоритмы и принципы дальнейшего масштабирования.
В то же время существует альтернативный подход к архитектуре квантовых процессоров, основанный на полупроводниковых технологиях. Он может оказаться востребованным уже на следующем этапе — промышленного производства квантовых компьютеров.
Где актуальны квантовые алгоритмы?
«Какими бы ни были по своей природе компьютеры будущего, сейчас нужно разрабатывать универсальные квантовые алгоритмы, без которых вычислительная система с любым количеством кубитов окажется дорогой и бесполезной железкой. В своей практике мы часто сталкиваемся с задачами комбинаторной оптимизации. Именно на них мы таргетируем свои исследования и разработку своих алгоритмов», — сказал эксперт компании QBoard Антон Божедаров.
В комментариях к одной из моих июльских статей «О возможных составляющих тёмной материи» уважаемый Дмитрий Кобзев @Kodim выдвинул простой и гениальный тезис: «темная материя — это материя в черных дырах. В статье этот вариант не рассматривается?» В статье этот вопрос действительно не рассматривается, но сам комментарий вернул меня к мыслям о том, есть ли реальные способы извлекать информацию из чёрной дыры — хотя бы для того, чтобы узнать, что происходит на горизонте событий и за ним. Поиски ответов на этот вопрос увели меня далеко за рамки голографического принципа, и сегодня я расскажу, как сегодня предполагается устранить или хотя бы обойти информационный парадокс чёрных дыр. Отличная вводная статья об информационном парадоксе чёрных дыр (автор оригинала — Мэтт Страсслер) переведена на Хабре уважаемым @SLY_G.
Лучший способ изучить новую технологию это применить ее на практике. Но как быть, если у вас нет квантового компьютера, а на изучение физики нет времени/желания? Это не проблема, потому что сегодня мы разберем наиболее доступный и безболезненный способ погружения в квантовые алгоритмы на примере комбинаторной оптимизации. И начнем с распространенной задачи, которая возникает на производстве - диспетчеризация технологических операций. Устраивайтесь поудобнее, приготовьте чашку любимого напитка и поехали!
Алгориитм Шора — квантовый алгоритм факторизации (разложения числа на простые множители), позволяющий разложить число M за время O((logM)^3) используя O(log M) логических кубитов.
Алгоритм Шора был разработан Питером Шором в 1994 году. Семь лет спустя, в 2001 году, его работоспособность была продемонстрирована группой специалистов IBM. Число 15 было разложено на множители 3 и 5 при помощи квантового компьютера с 7 кубитами.
Алгоритм Шора состоит из 2-х частей - квантовых и классических вычислений.
Квантовая часть алгоритма отвечает за определение периода функции с помощью квантовых вычислений.
Классические вычисления решают задачу как по найденному периоду степенной функции найти разложение на сомножители.
Практически, схема этого алгоритма полностью повторяет схему алгоритма Саймона, с отличием в последнем шаге - вместо применения оператора Адамара перед измерением входного регистра, используется оператор преобразования Фурье.
А какие есть ещё варианты определить период функции используя квантовые вычисления?
Когда-то ранее я писал статьи про способы сравнения (поиска фрагмента) изображений, поиска частоты сердечных сокращений с использованием операции вычисления скалярного произведения, которую я делал с помощью свёртки на основе БФП.
• Фурье-вычисления для сравнения изображений
а так же начал повторять эту технологию при квантовых вычислениях
• Изучаем Q#. Алгоритм Гровера. Не будите спящего Цезаря
Так почему бы не повторить успешный успех и, заодно, обобщить теорию вопроса?
Как и бит, кубит допускает два собственных состояния, обозначаемых |0> и |1> (обозначения Дирака), но при этом может находиться и в их суперпозиции.
В общем случае его волновая функция имеет вид A|0>+B|1>, где A и B называются амплитудами вероятностей и являются комплексными числами, удовлетворяющими условию |A|^2+|B|^2=1 (но это не обязательно соблюдать при записи - всегда подразумевается, что происходит нормирование величин).
При измерении состояния кубита можно получить лишь одно из его собственных состояний.
Вероятности получить каждое из них равны соответственно |A|^2 и |B|^2.
Как правило, при измерении состояние кубита необратимо разрушается, чего не происходит при измерении классического бита.
В квантовых вычислениях, мы имеем факт, что применение трансформации Адамара H к кубиту в состоянии |0> даёт нам его в равновероятном состоянии для исходов |0> и |1>, то есть в состоянии |0>+|1>
Но как нам задать нужное состояние кубита, то есть с заранее заданными значениями A и B ?
Вернее, как задать нужное состояние кубита, используя только минимальный набор базовых операций? Ведь любой QDK должен включать в себя методы инициализации кубита (и желательно в требуемом состоянии).
Ну а мы ограничимся в данном примере операциями H и Controlled X.
В 2023 году Нобелевскую премию по химии получили трое ученых, чьи исследования были связаны с квантовыми точками. Для Питерской Вышки это приятное событие: работы физиков многим обязаны этому открытию. А Международная лаборатория квантовой оптоэлектроники и вовсе не выпускает эту тему из своего фокуса. Мы поговорили с руководителем департамента физики Алексеем Жуковым и профессором базовой кафедры ФТИ имени А. Ф. Иоффе Михаилом Глазовым.
Базовым элементом построения нейросетей, как мы знаем, является модель нейрона, а, соответственно, простейшей моделью нейрона, является перцептрон.
С математической точки зрения, перцептрон решает задачу разделения пространства признаков гиперплоскостью, на две части. То есть является простейшим линейным классификатором.
Обобщенная схема нейрона представляет собой функцию f(SUM Wi*xi - W0)
Здесь:
• x1,...,xn – компоненты вектора признаков x=(x1,x2,...,xn);
• SUM – сумматор;
• W1,W2,...,Wn – синоптические веса;
• f – функция активации; f(v)= { 0 при v < 0 и 1 при v>0 }
• W0 – порог.
Таким образом, нейрон представляет собой линейный классификатор с дискриминантной функцией g(X)=f(SUM Wi*Xi - W0).
И задача построения линейного классификатора для заданного множества прецедентов (Xk,Yk) сводится к задаче обучения нейрона, т.е. подбора соответствующих весов W1,W2,...,Wn и порога W0.
Классический подход обучения перцептрона хорошо известен
• Инициализируем W0,W1,W2,...Wn (обычно случайными значениями)
• Для обучающей выборки (Xk,Yk) пока для всех значений не будет выполняться f(SUM Wi*Xki - W0)==Yi повторяем последовательно для всех элементов
• W = W + r(Yk - f(SUM Wi*Xki - W0)) * Xk*, где 0 < r < 1 - коэффициент обучения
Для доказательства сходимости алгоритма применяется теорема Новикова, которая говорит, что если существует разделяющая гиперплоскость, то она может быть найдена указанным алгоритмом.
Что же нам может предложить модель квантовых вычислений для решения задачи обучения перцептрона - то есть для нахождения синоптических весов по заданной обучающей выборке?
Ответ - мы можем сразу опробовать все возможные значения весов и выбрать из них тот - который удовлетворяет нашим требованиям - то есть правильно разделяет обучающую выборку.
Для понимания данного туториала вам потребуются базовые знания по
• нейросетям
• квантовым вычислениям (кубиты и трансформации)
• программированию на Q-sharp
Алгоритм Шора
В заключительной части попробуем разобраться в этом замечательном алгоритме, который в скором будущем погубит нашу цивилизацию, лишь только появятся мощности с достаточным количеством кубит для практической реализации алгоритма. Я попытаюсь упростить изложение и опустить некоторые выкладки, но сама суть алгоритма должна сохраниться через эти упрощения. Разобьем изложение на несколько этапов. Ну, начнем.
С днём килокубита, Хабр! Меня зовут Алексей, я исследователь Центра научных исследований и перспективных разработок компании «ИнфоТеКС», аспирант Центра квантовых технологий МГУ. Сегодня поговорим о недавнем анонсе килокубитного квантового компьютера и разберёмся, ознаменовал ли он начало новой эры квантовых вычислителей.
Квантовый интернет — это революционная сеть, которая способна изменить подход к вычислениям, коммуникациям и измерениям. С помощью квантового интернета можно будет мгновенно обмениваться информацией и создавать мощные приложения — от сверхточных медицинских процедур до сложных финансовых моделей и улучшенных астрономических исследований.
Несмотря на технические сложности, быстрые инновации указывают на то, что потенциал квантовых технологий может быть раскрыт уже в ближайшие десять лет. В этой статье мы постарались разобраться, какие из стран вероятнее всего станут лидерами новой отрасли.
Используя «классические тени», обычные компьютеры могут превзойти квантовые компьютеры в сложной задаче понимания квантового поведения.
Понять квантовую вселенную — задача непростая. Интуитивные представления о пространстве и времени терпят крах в крошечной сфере субатомной физики, допуская поведение, которое нашему макрочувству кажется совершенно странным.
Квантовые компьютеры должны позволить нам использовать эту странность. Такие машины теоретически могли бы исследовать молекулярные взаимодействия для создания новых лекарств и материалов. Но, возможно, самое важное то, что сам мир построен на этой квантовой вселенной — если мы хотим понять, как она работает, нам, вероятно, понадобятся квантовые инструменты.
