Informatique Quantique
Informatique quantiqueIl s’agit d’une nouvelle méthode de calcul basée sur les effets quantiques. Le principe de base est d’utiliser des bits quantiques comme unités de codage et de stockage d’informations, et d’effectuer des tâches informatiques grâce à l’évolution contrôlée d’un grand nombre de bits quantiques.
Comparaison entre l'informatique quantique et l'informatique traditionnelle
(1) Expression d'informations
Dans l'informatique traditionnelle, l'unité d'opération informatique est évaluée à 0 ou 1 bits, qubits sauf 0 ou 1 Il contient également de nombreuses informations complexes et peut même prendre des valeurs négatives.
Étant donné qu’un qubit est dans un état incertain avant de prendre une valeur, il peut être affecté par d’autres qubits. Les qubits peuvent être mis en œuvre de nombreuses manières, mais les résultats théoriques de l’informatique quantique sont indépendants des mécanismes spécifiques de stockage et de traitement de l’information.
(2) Traitement de l'information
Dans les ordinateurs traditionnels, les bits sont traités séquentiellement, de la même manière que les gens résolvent manuellement les problèmes mathématiques étape par étape, mais dans l'informatique quantique, les qubits sont intriqués. Les changements dans les états des bits quantiques s’influenceront mutuellement.
Essentiellement, cela permet aux ordinateurs quantiques de converger rapidement vers la bonne réponse à un problème, ce qui les rend plus efficaces que certaines méthodes traditionnelles pour trouver la solution optimale.
(3) Interprétation des résultats
En informatique traditionnelle, seuls des résultats bien définis peuvent être utilisés en raison des limitations de conception de l'algorithme, mais les réponses quantiques sont probabilistes.
Cela signifie que la superposition et l'intrication permettent à plusieurs réponses possibles d'apparaître dans un calcul particulier, tout en échantillonnant continuellement les réponses possibles à mesure que le problème est posé plusieurs fois, et en accumulant la confiance dans la meilleure réponse fournie.
En combinant les statistiques, nous pouvons obtenir la probabilité qu’une certaine réponse soit la bonne réponse et ajuster le seuil de confiance pour fournir la meilleure vitesse et précision.