Quantencomputer
QuantencomputerEs handelt sich um ein Gerät, das Quantenlogik für allgemeine Berechnungen verwendet und als spezifische Implementierung des Quantencomputings angesehen werden kann. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern verwenden Quantencomputer Quantenbits zum Speichern von Daten und Quantenalgorithmen zum Ausführen von Datenoperationen.
Arten von Quantencomputern
Derzeit sind adiabatische Quantencomputer und Gate-Modell-Quantencomputer weit verbreitet, jeder mit seinen eigenen Vor- und Nachteilen:
- Adiabatischer Quantencomputer (auch bekannt als „Glühofen“)
Adiabatische Quantencomputer sind eine spezielle Art von Quantenannealer, die sich am besten zur Lösung von Optimierungsproblemen eignen, einem in der Industrie häufig auftretenden Problem. Darüber hinaus kann diese Methode auch zur Lösung von Sampling- und Machine-Learning-Problemen verwendet werden.
- Gate-Modell-Quantencomputer (auch bekannt als „Schaltkreismodell“ oder „Standardmodell“)
Der Bau eines Gate-Modell-Quantencomputers ist aufgrund der Besonderheiten der Hardware eine technische Herausforderung.
Dieser Quantencomputer führt Berechnungen durch, indem er Quantenzustände mithilfe von Quantengattern steuert. Die Art und Weise, wie Quantenschaltkreiskomponenten aufgebaut sind, ähnelt Logikgattern.
Bedingungen, die Quantencomputer erfüllen müssen
- Quantencomputer müssen identifizierbare, wohldefinierte Qubits haben;
- Quantencomputer müssen in der Lage sein, zuverlässige Anfangszustände vorzubereiten;
- Quantencomputer müssen schwache Dekohärenzeffekte haben;
- Quantencomputer müssen in der Lage sein, präzise Quantengatteroperationen durchzuführen.
- Quantencomputer müssen einen sehr starken Quantenmessmechanismus etablieren.
Wo Quantencomputing am besten anwendbar ist
(1) Optimierungsproblem.
Optimierung ist derzeit ein wichtiger Schwerpunkt im Quantencomputing, wo das Ziel darin besteht, aus einer großen Anzahl möglicher Entscheidungen die beste Option zu finden.
Die Zeit, die ein herkömmlicher Computer benötigt, um eine qualitativ hochwertige Lösung für ein Optimierungsproblem bereitzustellen, wächst normalerweise exponentiell mit der Größe des Problems. Die Effizienz des Quantencomputings wird jedoch viel schneller Antworten liefern.
(2) Probleme bei der Stichprobennahme.
Eine weitere Funktion, die adiabatische Quantencomputer ausführen können, ist das Sampling, das problemlos zufällige Beispiele bestimmter Phänomene generieren kann, was für klassische Computer schwierig ist.
Wenn komplexe Quantenzustände kontrolliert werden können, lässt sich die Effizienz weiter verbessern.
(3) Maschinelles Lernen.
Die Grundlage des maschinellen Lernens sind Sampling- und Optimierungsmethoden. Durch die Perfektionierung dieser Techniken können die Fähigkeiten des maschinellen Lernens verbessert werden.
Die Sampling-Technologie von Quantencomputern kann zuverlässigere verteilte Eingabedaten für Algorithmen des maschinellen Lernens liefern.