Будут играть в квантовые Angry Birds: птица летит по всем возможным траекториям одновременно, и тебе показывают, с какой вероятностью замок со свиньями разрушен, и каково среднее по распределению числа убитых свиней.
Да, скорее всего, ближайшее будущее будет за гибридными архитекутрами, где обычный, классический, компьютер будет управлять и использовать квантовый модуль.
Да, Ландауэр, упомянутый в статье Дьяконова был одним из первых скептиков квантовых компьютеров. Кстати, и упомянутое мной сравнение с аналоговыми компьютерами — это тоже от Ландауэра.
Но, опять-таки, основной недостаток критики Дьяконова состоит в том, что он сначала задаёт некие очень сильные требования к квантовым компьютерам, а потом торжественно делает вывод, что эти требования невыполнимы. Действительно, оптимисты считали (и, возможно, кто-то продолжает так считать), что квантовые компьютеры чуть ли не заменят обычные везде, где только можно, но об этом речи не идёт. То, к чему сейчас стремятся — это гибридные схемы. По сути, классический компьютер с квантовым вычислительным модулем. Об этом, кстати, говорится в ответе на критику, ссылку на которую дал rstm-sf ниже.
Забавно, как тихо и почти без фанфар происходит революция. Точнее революция зарождается. Особенно это заметно, если взглянуть на эти новости в контексте истории теоретических исследований в области квантовых вычислений. Первые серьёзные работы на эту тему, предлагающие конкретные алгоритмы, были опубликованы в середине 90-х, что вызвало волну эйфории и энтузиазма. Люди стали мечтать о "более лучших компьютерах", невиданных доселе вычислительных мощностях и поломанных криптографических алгоритмах. Но когда эксперименты вскрывали всё больше новых трудностей на пути физической реализации квантовых вычислений, энтузиазм поутих, а затем и вообще сменился скептицизмом в отношении реальности сколько-нибудь практичного квантового компьютера. А теперь уже видно, как доселе фундаментальные исследования постепенно переезжают в R&D-отделы компаний (пусть больших и богатых), и квантовые компьютеры начинают обретать конкретные черты (напоминающие об эпохе ЭНИАКов, МАРКов и иже с ними).
Правда, нужно понимать, что сравнивать напрямую типичный современный компьютер, основанный на двоичной архитектуре, и квантовый компьютер — занятие неблагодарное и, скорее, бесполезное. Квантовые компьютеры по сути гораздо ближе к аналоговым вычислителям, весьма распространённым в середине 20-го века. И поэтому вопрос, когда напишут "DOOM" на квантовом компьютере, довольно бессмысленен. Скорее всего, никогда, потому что они предназначены для других задач. В частности, масса задач физики и химии требует решения задачи полной диагонализации. Классический алгоритм решает подобную задачу за O(4^N), где N — это число степеней свободы. Это делает невозможным решение некоторых задач. Квантовым алгоритмом такая задача может быть решена за O(1) — O(N), в зависимости от задачи. Правда, алгоритм потребует когерентной работы O(N) кубитов, так что всё будет зависеть от пределов масштабируемости. Но тут ещё есть запас по температуре (у IBM сейчас используется температура порядка десятков мК, ещё есть куда понижать), и по новым физическим эффектам (а-ля топологически нетривиальные электронные состояния), которые теоретически смогут позволить масштабировать квантовые компьютеры, оставаясь в области разумных температур.
К слову сказать, многие журналы по физике (весь APS точно) принимают ссылку на arXiv в качестве рукописи. Т.е. по умолчанию подразумевается, что вы уже выложили пренпринт, а потом уже посылаете его на рецензию. Другое дело, что далеко не все группы/учёные считают нужным выкладывать препринты. Вот на это как раз можно повлиять.
О, это отдельная тема для разговора. Что нужно сделать, чтобы статью цитировали? Корпеть 3 года над вылизыванием методологии и над тщательной перепроверкой результатов? Нет. Надо за полгода написать провокационную статью с наскоро подогнанными результатами, послать её в «глянцевый» журнал и с насладждением наблюдать, как тебе накручивают счётчик цитирования в контексте «автор мудак».
По поводу Арихва я некорректно выразился. Имеется в виду, что систему приёма статей можно оставить прежней (небольшая премодерация), но сверху прикрутить систему рецензирования. По сути, статьи будут доступны все, как и сейчас, но отрецензированные будут соответствующих образом помечены.
Но я с Вами согласен в том, что бывают ситуации, когда редакторы могут помочь в решении спора с неадекватом или рецензентом из конкурирующего лагеря. К сожалению, у меня положительного опыта общения с редакторами не было. Либо принимали по решению рецензентов, либо, если рецензенты давали нейтральные отзывы, вставали в позу «ничего не знаю, рецензенты сказали». Аппеляцией, правда, не пользовался. Обычно к тому моменту единственное желание — это опубликовать статью в журнале «попроще» и забыть.
Систему изначально выстраивали учёные, но потом пришли ушлые ребята и скупили (почти) все классические журналы с потрохами. И я не уверен, что научное сообщество своими силами способно что-то тут перестроить, ибо силы неравны, а сопротивление велико. Одно понятно, что нужно сначала всем согласиться, какую систему они хотели бы видеть взамен, прежде чем ломать «весь мир насилья». Поглядим, как будут развиваться события в ЕС…
К сожалению, с учётом того, что доходности научного издательского бизнеса позавидовали бы даже кокаиновые наркокартели, справиться с этой гидрой будет непросто. Одна из серьёзных проблем — это дурацкие метрики, которые завязаны на раскрученные журналы. И пока комиссии, решающие кому давать денег, а кому нет, будут полагаться на эти метрики, учёные будут вынуждены лезть на амбразуры и выбирать журналы по импакту, а не по тому, платный там доступ или нет. К слову, европейская научная комиссия ещё как оценивает по метрикам. Так что, для начала ЕС стоило бы что-то в консерватории поправить, прежде чем кровати двигать.
Да, система рецензирования непроста, но её вполне можно огранизовать на базе того же arxiv'а гораздо дешевле, чем то, во что она обходится на данный момент. Редакторы-учёные — это удел нескольких «глянцевых» журналов на область. Да и знаю я одного такого редактора журнала с импактом около 6 (для физики это неплохо): на конференциях рассовывает статьи на рецензию (спрашивате устно, потом отправляет официальный запрос со всеми почестями) всем подвернувшимся под руку знакомым учёным.
В рядовых журналах редакторы играют роль Попки, который пересылает статью рецензентам, которых он надёргивает либо из ссылок, упомянутых в статье, либо из базы журнала по ключевым словам. По крайней мере, в журналах APS это выглядит так. Причём своего мнения у редактора, как правило, нет. Рецензент сказал в морг — значит в морг.
Несложный алгоритм, умеющий строить граф связности между авторами статей и темами работ, вполне с этим справится. Более того, подобная штука уже существует: http://paperscape.org.
Поверьте, я ещё ни одного учёного не встречал, который бы поддерживал эту диктатуру издательств. Учёные просто мобильны, поэтому привыкли использовать по несколько проксей в разных универах, чтобы общий набор подписок этих универов покрывал бы потребности. И на крайняк, пока ещё есть sci-hub.
Я понял, о чём Вы. Да, разница между put и get, конечно, есть. Для этого программисту надо примерно представлять, что происходит под капотом, когда он пишет arr[i] = x или y = arr[i], и принимать это во внимание.
В любом случае, понятно, что для того, чтобы выжать максимум масштабируемости, все коммуникации надо реализовывать руками на MPI. Но есть масса задача, где-то пересылки идут не часто и большими блоками. Тогда можно пожертвовать парой процентов в виде накладных расходов для того, чтобы сделать код читабельным и понятным.
Можете здесь глянуть. Там в README ещё ссылки есть.
Правда, там только фичи, которые касаются производительности. Если хочется подробней, то прямо на сайте комиссии по стандартизации есть такие обзоры: New Features in Fortran 2003, то же для Fortran 2008, то же для Fortran 2018.
CAF был расширением, теперь (уже лет 10) стал стандартом. Насчёт медленности get: можете дать ссылки на бенчмарки? Не флейма ради, действительно любопытно.
Мне кажется, что при оптимизрованной архитектуре, проблемы возникать не должно. А на данный момент производители кластеров оптимизируют их для PGAS.
Вот, например, сравнение производительности CAF и Non-blocking MPI. При это CAF (например в библиотеке Open Coarrays) реализуется, в том числе, и как тонкая прослойка над MPI-RMA (тот же get/put).
Стоит начать с того, что и некоторые стандартные вещи, как например, динамические многомерные массивы, мало в каких других языках поддерживаются. Помимо этого, начиная с 2015-го стандарта, в Фортане появляется поддержка многопоточности (атомные операции, критические секции и т.п.) на уровне языка. В частности, это позволяют компилятору производить эффективный потокобезопасный код.
Но многопоточностью сейчас, наврное, мало кого удивишь. Однако «killer-feature» на данный момент — это комассивы (по сути распределённые массивы), которые позволяют реализовывать параллелизацию по модели PAGS. Появилось это ещё в стандарте 2008, но полноценную поддержку компиляторами получило только пару лет назад. Позволяет писать эффективный код для суперкомпьютера, не вызывая напрямую MPI. Что-то подобное есть, по-моему, только в новом языке Julia, но он ещё из беты не вылез.
Да, Фортран уже давно «хоронят», но на нём до сих пор львиная доля научных вычислительных проектов делается. В том числе и те, которые с нуля пишутся. Стандарт обновляется каждые 3 года, сейчас готовится стандарт 202х. Причём, начиная с текущего основного стандарта, 2008, там появляются фичи, которым трудно найти замену в других языках.
Доверие, безусловно нужно, иначе вообще непонятно, зачем идти в универ. Но честно говоря, не очень понятно, какое это отношение имеет к проблеме качества университетского образования. Университетские программы составляются в расчёте на определённую специальность. Например, специальность прикладная математика будет подразумевать, сюрприз, много разной математики.
Не знаю, кого Вы подразумеваете под «программистом». Сейчас это понятие размылось настолько, что это может означать и как человека, разрабатывающего с нуля ОС реального времени для новой архитектуры, так и мальчика, меняющего катриджи в принтерах. Если смотреть в официальные документы, то есть специальность 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах». Она относится к среднему профобразованию, по ней готовят 2 года в ПТУ (или, как они сейчас себя называют, в «коллЕджах»). Там, действительно, вряд ли нужно интегральное исчисление, но его там вряд ли и преподают.
С другой стороны, то, что в России компании от любого эникейщика ожидают чуть ли не кандидатской степени, относится к ещё одной проблеме, связанной с девальвацией высшего образования как такового. «Если уж у нас даже уборщица факультет машиностроения с красным дипломом закончила, то Вы, товарищ системный администратор, не можете у нас со своим среднеспециальным дипломом работать.»
Но всё это — совершенно другая тема, и к делу преподавания математики никак не относится.
В комплексном матане самое интересное начинается, когда вводятся аналитические функции комплексного переменного. Это реальная красота и грация. Причём какие-то вещи можно научиться делать, даже не вдаваясь в глубины теории (правда, тогда можно наколоться в хитрых случаях). Например, многие «неберущиеся» интегралы от вещественных функций считаются на ура с помощью теоремы о вычетах.
Если приводить примеры только из инженерных задач (про чистую физику и математику можно даже не говорить: там комплексные числа на них же сидят и ими же погоняют), то:
— решение обыкновенных дифуров (преобразование Фурье, Гильберта: требуют выходы в комплексную плоскость, даже если результат вещественный);
— уже упомянутая радиотехника (активное/реактивное сопротивление, фазы тока/напряжения и т.п.: всё сильно упрощается, если использовать комплексные числа и функции);
— распространение радиоволн и просто волн (Фурье, фазы, спецфункции, например, Бесселя);
— обработка сигналов (Фурье, Гильберт и т.п.);
— решение дифуров в частных производных методом функции Грина (всякие волны, теплопроводность, диффузия и много чего другого).
Не отрицая наличие проблем в российской системе образования, хочется заметить следующее. У подхода с разжёвыванием материала по математике до мелкодисперсной массы, которую можно вводить через трубочку, есть проблема: для абстрактных и сложных понятий можно придумать десятки объяснений «на пальцах» и десятки примеров. И то, которое покажется ясным одному студенту, другого может поставить в тупик. Суть в том, что любой пример описывет только один какой-то аспект рассматриваемого понятия, и никто не знает, какой именно аспект будет непонятен очередному студенту. Это не говорит о том, что приводить примеры и давать упрощённые объяснения бесмысленно. Да и не вспомню я ни одного курса, где бы препы не давали бы примеров. Это говорит о том, что без обратной интерактивной связи со стороны студентов (которая вообще отсутствует, если речь идёт о книге) преподаватель может даже не знать, чего именно им не понятно.
Тут мы подходим к другой проблеме. Человека невозможно научить. Но человеку можно помочь научиться. Иными словами, никакого другого обучения, кроме самообучения, не бывает. Универ, просто, сильно упрощает этот процесс тем, что там есть программа, которая, если выстроена разумно, даёт представление о том, в какой последовательности надо изучать предметы. И там есть люди, которые (предположительно) являются специалистами в своих областях и могут ответить на большинство вопросов. Но если студент сам не будет продумывать материал, хотя бы для того, чтобы сформулировать конкретные вопросы (примеры, контрпримеры и т.п.), то можно какие угодно суперучебники писать, какие угодно суперпедагогичные лекции читать — всё будет бестолку. В России, к сожалению, школьное образование построено так, что он приучает к тотальному контролю сверху, когда за тебя уже всё решили, тебе надо только как попугаю всё повторить. Это, естественно, мало способствует формированию правильных навыков самообучения. Однако, в хороших вузах как раз и пытаются эти навыки привить. Хороших вузов, только вот, мало…
Но, опять-таки, основной недостаток критики Дьяконова состоит в том, что он сначала задаёт некие очень сильные требования к квантовым компьютерам, а потом торжественно делает вывод, что эти требования невыполнимы. Действительно, оптимисты считали (и, возможно, кто-то продолжает так считать), что квантовые компьютеры чуть ли не заменят обычные везде, где только можно, но об этом речи не идёт. То, к чему сейчас стремятся — это гибридные схемы. По сути, классический компьютер с квантовым вычислительным модулем. Об этом, кстати, говорится в ответе на критику, ссылку на которую дал rstm-sf ниже.
Забавно, как тихо и почти без фанфар происходит революция. Точнее революция зарождается. Особенно это заметно, если взглянуть на эти новости в контексте истории теоретических исследований в области квантовых вычислений. Первые серьёзные работы на эту тему, предлагающие конкретные алгоритмы, были опубликованы в середине 90-х, что вызвало волну эйфории и энтузиазма. Люди стали мечтать о "более лучших компьютерах", невиданных доселе вычислительных мощностях и поломанных криптографических алгоритмах. Но когда эксперименты вскрывали всё больше новых трудностей на пути физической реализации квантовых вычислений, энтузиазм поутих, а затем и вообще сменился скептицизмом в отношении реальности сколько-нибудь практичного квантового компьютера. А теперь уже видно, как доселе фундаментальные исследования постепенно переезжают в R&D-отделы компаний (пусть больших и богатых), и квантовые компьютеры начинают обретать конкретные черты (напоминающие об эпохе ЭНИАКов, МАРКов и иже с ними).
Правда, нужно понимать, что сравнивать напрямую типичный современный компьютер, основанный на двоичной архитектуре, и квантовый компьютер — занятие неблагодарное и, скорее, бесполезное. Квантовые компьютеры по сути гораздо ближе к аналоговым вычислителям, весьма распространённым в середине 20-го века. И поэтому вопрос, когда напишут "DOOM" на квантовом компьютере, довольно бессмысленен. Скорее всего, никогда, потому что они предназначены для других задач. В частности, масса задач физики и химии требует решения задачи полной диагонализации. Классический алгоритм решает подобную задачу за O(4^N), где N — это число степеней свободы. Это делает невозможным решение некоторых задач. Квантовым алгоритмом такая задача может быть решена за O(1) — O(N), в зависимости от задачи. Правда, алгоритм потребует когерентной работы O(N) кубитов, так что всё будет зависеть от пределов масштабируемости. Но тут ещё есть запас по температуре (у IBM сейчас используется температура порядка десятков мК, ещё есть куда понижать), и по новым физическим эффектам (а-ля топологически нетривиальные электронные состояния), которые теоретически смогут позволить масштабировать квантовые компьютеры, оставаясь в области разумных температур.
Но я с Вами согласен в том, что бывают ситуации, когда редакторы могут помочь в решении спора с неадекватом или рецензентом из конкурирующего лагеря. К сожалению, у меня положительного опыта общения с редакторами не было. Либо принимали по решению рецензентов, либо, если рецензенты давали нейтральные отзывы, вставали в позу «ничего не знаю, рецензенты сказали». Аппеляцией, правда, не пользовался. Обычно к тому моменту единственное желание — это опубликовать статью в журнале «попроще» и забыть.
Систему изначально выстраивали учёные, но потом пришли ушлые ребята и скупили (почти) все классические журналы с потрохами. И я не уверен, что научное сообщество своими силами способно что-то тут перестроить, ибо силы неравны, а сопротивление велико. Одно понятно, что нужно сначала всем согласиться, какую систему они хотели бы видеть взамен, прежде чем ломать «весь мир насилья». Поглядим, как будут развиваться события в ЕС…
В рядовых журналах редакторы играют роль Попки, который пересылает статью рецензентам, которых он надёргивает либо из ссылок, упомянутых в статье, либо из базы журнала по ключевым словам. По крайней мере, в журналах APS это выглядит так. Причём своего мнения у редактора, как правило, нет. Рецензент сказал в морг — значит в морг.
Несложный алгоритм, умеющий строить граф связности между авторами статей и темами работ, вполне с этим справится. Более того, подобная штука уже существует: http://paperscape.org.
В любом случае, понятно, что для того, чтобы выжать максимум масштабируемости, все коммуникации надо реализовывать руками на MPI. Но есть масса задача, где-то пересылки идут не часто и большими блоками. Тогда можно пожертвовать парой процентов в виде накладных расходов для того, чтобы сделать код читабельным и понятным.
Правда, там только фичи, которые касаются производительности. Если хочется подробней, то прямо на сайте комиссии по стандартизации есть такие обзоры: New Features in Fortran 2003, то же для Fortran 2008, то же для Fortran 2018.
CAF был расширением, теперь (уже лет 10) стал стандартом. Насчёт медленности get: можете дать ссылки на бенчмарки? Не флейма ради, действительно любопытно.
Мне кажется, что при оптимизрованной архитектуре, проблемы возникать не должно. А на данный момент производители кластеров оптимизируют их для PGAS.
Вот, например, сравнение производительности CAF и Non-blocking MPI. При это CAF (например в библиотеке Open Coarrays) реализуется, в том числе, и как тонкая прослойка над MPI-RMA (тот же get/put).
Но многопоточностью сейчас, наврное, мало кого удивишь. Однако «killer-feature» на данный момент — это комассивы (по сути распределённые массивы), которые позволяют реализовывать параллелизацию по модели PAGS. Появилось это ещё в стандарте 2008, но полноценную поддержку компиляторами получило только пару лет назад. Позволяет писать эффективный код для суперкомпьютера, не вызывая напрямую MPI. Что-то подобное есть, по-моему, только в новом языке Julia, но он ещё из беты не вылез.
Не знаю, кого Вы подразумеваете под «программистом». Сейчас это понятие размылось настолько, что это может означать и как человека, разрабатывающего с нуля ОС реального времени для новой архитектуры, так и мальчика, меняющего катриджи в принтерах. Если смотреть в официальные документы, то есть специальность 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах». Она относится к среднему профобразованию, по ней готовят 2 года в ПТУ (или, как они сейчас себя называют, в «коллЕджах»). Там, действительно, вряд ли нужно интегральное исчисление, но его там вряд ли и преподают.
С другой стороны, то, что в России компании от любого эникейщика ожидают чуть ли не кандидатской степени, относится к ещё одной проблеме, связанной с девальвацией высшего образования как такового. «Если уж у нас даже уборщица факультет машиностроения с красным дипломом закончила, то Вы, товарищ системный администратор, не можете у нас со своим среднеспециальным дипломом работать.»
Но всё это — совершенно другая тема, и к делу преподавания математики никак не относится.
Если приводить примеры только из инженерных задач (про чистую физику и математику можно даже не говорить: там комплексные числа на них же сидят и ими же погоняют), то:
— решение обыкновенных дифуров (преобразование Фурье, Гильберта: требуют выходы в комплексную плоскость, даже если результат вещественный);
— уже упомянутая радиотехника (активное/реактивное сопротивление, фазы тока/напряжения и т.п.: всё сильно упрощается, если использовать комплексные числа и функции);
— распространение радиоволн и просто волн (Фурье, фазы, спецфункции, например, Бесселя);
— обработка сигналов (Фурье, Гильберт и т.п.);
— решение дифуров в частных производных методом функции Грина (всякие волны, теплопроводность, диффузия и много чего другого).
Тут мы подходим к другой проблеме. Человека невозможно научить. Но человеку можно помочь научиться. Иными словами, никакого другого обучения, кроме самообучения, не бывает. Универ, просто, сильно упрощает этот процесс тем, что там есть программа, которая, если выстроена разумно, даёт представление о том, в какой последовательности надо изучать предметы. И там есть люди, которые (предположительно) являются специалистами в своих областях и могут ответить на большинство вопросов. Но если студент сам не будет продумывать материал, хотя бы для того, чтобы сформулировать конкретные вопросы (примеры, контрпримеры и т.п.), то можно какие угодно суперучебники писать, какие угодно суперпедагогичные лекции читать — всё будет бестолку. В России, к сожалению, школьное образование построено так, что он приучает к тотальному контролю сверху, когда за тебя уже всё решили, тебе надо только как попугаю всё повторить. Это, естественно, мало способствует формированию правильных навыков самообучения. Однако, в хороших вузах как раз и пытаются эти навыки привить. Хороших вузов, только вот, мало…