Квантовые вычисления. Реферат: Квантовые вычисления
В представлении Шредингера изменение кубита во времени под действием унитарных операторов удобно представить графически. Данный подход широко используется в области квантовых вычислений. Так называемые квантовые цепи служат аналогом графического представления электрических цепей. Они также строятся из набора вентилей или гейтов по аналогии с цифровыми вентилями «И», «ИЛИ», «НЕ», триггерами, регистрами, сумматорами и так далее.
Пусть у нас имеется кубит в базисном состоянии «0». Опять же мы его можем представить вектор-столбцом (1 0). Если подать его на вход гейта, назовем его Х, то вектор состояния изменится. Данный вентиль представляется матрицей Паули сигма-х. Да, матрицы Паули помимо того, что они эрмитовы, они также еще и унитарны. Не все эрмитовы матрицы унитарны, но матрицы Паули именно такие.
Итак, умножением X-матрицы Паули на исходный вектор получим вектор-столбец (0 1). Он является вторым базисным кет-вектором |1>. То есть данный гейт перевел 0 в единицу. Данный вентиль также называют NOT, поскольку он выполняет отрицание, инверсию. Действительно, если далее поставить еще один такой гейт, то мы вернемся к состоянию ноль.
В отличие от классических бит, кубит может находиться в суперпозиции базисных векторов. Следующий вентиль называется гейт Адамара и представляется следующей унитарной матрицей. Он переводит состояние ноль в суперпозицию |0>+|1>.
Заметьте, что при действии этой матрицы на кет-вектор |1>, она переводит его в |0>-|1>.
С помощью этих двух вентилей мы можем графически представить рассмотренный в предыдущем видео эксперимент с интерферометром Маха-Цендера. Приведенные нами матрицы идентичны рассматриваемым там операторам эволюции. Прохождению фотоном полупрозрачного зеркала соответствует гейт Адамара. Зеркалу вентиль инверсии X. Второе полупрозрачное зеркало также представляется вентилем Адамара. Первый гейт переводит кубит в суперпозицию, второй ничего не делает с получившимся состоянием, а третий переводит суперпозицию обратно в базисный вектор.
Двухкубитные состояния графически представляются добавлением еще одной горизонтальной линии. Сейчас исходный вектор находится в состоянии |00>, которое равно тензорному произведению соответствующих однокубитных векторов. Он представляется вектор-столбцом с четырьмя компонентами.
Можно, например, поставить гейт Адамара на каждый кубит. Фактически это означает, что на исходный вектор надо подействовать тензорным произведением двух матриц Адамара. Мы имеем матрицу 4х4, умножаемую на четырехкомпонентный вектор-столбец. Результатом также будет четырехкомпонентный вектор-столбец.
Однако не каждую унитарную матрицу 4х4 можно разложить на тензорное произведение матриц 2х2. Примером может служить распространенный гейт CNOT – контролируемое отрицание. Он должен применяться сразу ко всему вектору двухкубитного состояния. Обычно его обозначают такими двумя кружочками.
Наиболее общий двухкубитный вектор состояния описывается суперпозицией четырех базисных векторов. Поэтому для его описания необходимы 4 комплексных числа – амплитуды вероятности.
Для трехкубитного вектора суперпозиция будет состоять из 2 3 , то есть восьми слагаемых. Унитарные операторы, действующие на такой восьмикомпонентный вектор-столбец представляются матрицами 8х8. Именно поэтому в случае квантовых вычислений моделирование на классическом компьютере становится невозможным уже при небольшом количестве кубит.
Так для оперирования стокубитным состоянием необходимо хранить 2 100 комплексных чисел только для описания самого вектора. 2 100 это уже больше количества элементарных частиц в наблюдаемой части Вселенной. Именно поэтому человечеству нужен аппаратный квантовый компьютер, а не его классический имитатор.
В интернете можно найти симуляторы квантовых цепей и поэкспериментировать с ними. Вот один из них, называется quirk. На выходе он показывает вероятность при измерении кубита обнаружить единицу. Также сферу Блоха, графически отображающую кубит точкой на сфере. И графическое отображения амплитуд вероятностей — два комплексных числа для одного кубита, четыре для двухкубитного состояния.
Изначально двухкубитный вектор у нас находится в состоянии базисного вектора |00>. То есть соответствующая амплитуда вероятности равна единице, а три другие нулю. Но в общем случае все четыре амплитуды ненулевые. Поставим для наглядности, какие-нибудь гейты, матрицы которых сами меняются со временем. Ну и, например, CNOT гейт. Видим, что все четыре амплитуды вероятности меняют свое значение.
Давайте соберем цепь, соответствующую нашему опыту с интерферометром Маха-Цендера. Поставим гейт Адамара. Вероятность в результате измерения получить единицу стала 50%. Сами амплитуды вероятности стали 0.707, то есть для нуля и для единицы.
Поставим NOT-гейт, то есть матрицу Паули Х. Ничего не поменялось. Второй вентиль Адамара вернул вектор состояния в исходный базисный вектор. Заметьте, что при переходе к трехкубитному вектору, амплитуд становится уже восемь. Для четырехкубитного 16. Ну и так далее. Данный симулятор может работать максимум с 16-тикубитным состоянием. Для этого он использует как минимум 2 16 , то есть 64кБ памяти. Для 32 кубит надо уже минимум 4Гб памяти. Требуемые ресурсы растут очень быстро. В данном симуляторе есть и уже собранные схемы популярных алгоритмов. Вот, например, цепь для проверки неравенств Белла, которые мы рассматривали в 26 и 27 частях.
Не следует однако представлять себе квантовый компьютер как аналог классического, но с экспоненциально большими вычислительными мощностями. Как часто говорят в научпопе – встроенный квантовый параллелизм. Действительно, существуют алгоритмы, позволяющие решить некоторые задачи на квантовом компьютере за приемлемое время, тогда как на классическом понадобились бы миллиарды лет. Но эти задачи очень специфичны, например, взятие дискретного логарифма от больших чисел или разложение больших чисел на сомножители.
То есть квантовый компьютер не всегда намного быстрее классического. Скорее его можно рассматривать как специализированный процессор для узкого круга задач. Те же самые операции с матрицами или моделирование квантовых явлений, например, для задач химии.
Но кто знает как будет развиваться данная область когда технология дойдет до серийного производства дешевых многокубитных квантовых процессоров.
Сегодня я хотел бы начать публикацию серии заметок про эту животрепещущую тему, по которой недавно вышла моя новая книга , а именно введение в понимание квантовой вычислительной модели. Я благодарю моего доброго товарища и коллегу Александра за предоставленную возможность размещения в его блоге гостевых постов на эту тему.
Я постарался сделать эту кратчайшую заметку как можно более простой с точки зрения понимания неподготовленным читателем, который, однако, хотел бы понять, что такое квантовые вычисления. Тем не менее, от читателя требуется владеть базовым пониманием информатики. Ну и общее математическое образование тоже не помещало бы:). В статье нет формул, всё объясняется словами. Тем не менее, все вы можете задавать мне вопросы в комментариях, и я постараюсь объяснять, как только могу.
Что такое квантовые вычисления?
Начнём с того, что квантовые вычисления - это новая очень модная тема, которая там у них развивается семимильными шагами по нескольким направлениям (а у нас, как всякая фундаментальная наука пребывает в запустении и отдана на откуп нескольким учёным, сидящим в своих башнях из слоновой кости). И вот уже говорят о появлении первых квантовых компьютеров (D-Wave, но это не универсальный квантовый компьютер), ежегодно публикуются новые квантовые алгоритмы, создаются языки квантового программирования, сумрачный гений Международных Деловых Машин в тайных подземных лабораториях производит квантовые вычисления на десятках кубитов.
Что же это такое? Квантовые вычисления - это вычислительная модель, которая отличается от модели Тьюринга и фон Неймана, и предполагается, что для некоторых задач она является более эффективной. По крайней мере найдены задачи, для которых модель квантовых вычислений даёт полиномиальную сложность, в то время как для классической вычислительной модели неизвестно алгоритмов, которые имели бы сложность, ниже экспоненциальной (но, с другой стороны, пока ещё не доказано, что таких алгоритмов не существует).
Как такое может быть? Всё просто. Квантовая вычислительная модель основана на нескольких довольно простых правилах преобразования входной информации, которые обеспечивают массовую параллелизацию вычислительных процессов. Другими словами, можно одновременно вычислить значение функции для всех её аргументов (и это будет единственный вызов функции). Это достигается специальной подготовкой входных параметров и специальным же видом функции.
Светитель Проц учит, что всё это суть синтаксическая манипуляция с математическими символами, за которой, по сути, нет никакого смысла. Есть формальная система с правилами преобразования входа в выход, и эта система позволяет при помощи последовательного применения этих правил получать из входных данных выходные. Всё это в конечном итоге сводится к перемножению матрицы и вектора. Да, да, да. Вся модель квантовых вычислений основана на одной простой операции - умножении матрицы на вектор, в результате чего на выходе получается другой вектор.
Светитель Халикаарн в противоположность учит, что существует объективный физический процесс, который выполняет указанную операцию, и только лишь существование которого и обуславливает возможность массовой параллелизации вычислений функции. То, что мы воспринимаем это как умножение матрицы на вектор, является всего лишь способом нашего далеко не совершенного отражения объективной реальности в нашем разуме.
Мы в нашей научной лаборатории имени светителей Проца и Халикаарна объединяем эти два подхода и говорим, что модель квантовых вычислений есть математическая абстракция, которая отражает объективный процесс. В частности, числа в векторах и матрицах являются комплексными, хотя это совершенно не увеличивает вычислительную мощность модели (она бы была такой же мощной и с действительными числами), однако выбраны именно комплексные числа потому, что найден объективный физический процесс, который осуществляет такие преобразования, как описывает модель, и в котором используются именно комплексные числа. Этот процесс называется унитарной эволюцией квантовой системы.
В основе квантовой вычислительной модели лежит понятие кубита. Это практически то же самое, что и бит в классической теории информации, однако кубит может одновременно принимать несколько значений. Говорят, что кубит находится в суперпозиции своих состояний, то есть значение кубита есть линейная комбинация его базовых состояний, и коэффициенты при базовых состояниях как раз являются комплексными числами. Базовыми же состояниями являются известные по классической теории информации значения 0 и 1 (в квантовых вычислениях их принято обозначать |0> и |1>).
Пока не очень-то и понятно, в чём фишка. А фишка вот в чём. Суперпозиция одного кубита записывается как A|0> + B|1>, где A и B - некоторые комплексные числа, единственное ограничение на которые заключается в том, что сумма квадратов их модулей всегда должна равняться 1. А если рассмотреть два кубита? Два бита могут получать 4 возможных значения: 00, 01, 10 и 11. Резонно предположить, что два кубита представляют собой суперпозицию четырёх базовых значений: A|00> + B|01> + C|10> + D|11>. И так оно и есть. Три кубита представляют собой суперпозицию восьми базовых значений. Другими словами, квантовый регистр из N кубитов одновременно хранит в себе 2N комплексных чисел. Ну а с математической точки зрения это есть 2N -мерный вектор в комплекснозначном пространстве. Именно этим достигается экспоненциальная мощность модели квантовых вычислений.
Далее функция, которая применяется к входным данным. Поскольку теперь входные данные представляют собой суперпозицию всех возможных значений входного аргумента, функция должна быть преобразована в такой вид, чтобы принять такую суперпозицию и обработать её. Тут тоже всё более или менее просто. В рамках модели квантовых вычислений каждая функция представляет собой матрицу, на которую накладывается одно ограничение - она должна быть эрмитовой. Это значит, что при умножении этой матрицы на свою эрмитово-сопряжённую, должна получиться единичная матрица. Эрмитово-сопряжённая матрица получается при помощи транспонирования исходной матрицы и заменой всех её элементов на их комплексно-сопряжённые. Это ограничение следует из упомянутого ранее ограничения на квантовый регистр. Дело в том, что если такую матрицу умножить на вектор квантового регистра, то в результате получится новый квантовый регистр, сумма квадратов модулей комплекснозначных коэффициентов при квантовых состояниях которого всегда равна 1.
Показано, что любую функцию можно специальным образом преобразовать в такую матрицу. Также показано. что любую эрмитову матрицу можно выразить посредством тензорного произведения небольшого набора базисных матриц, представляющих базисные логические операции. Тут всё примерно так же, как в классической вычислительной модели. Эта более сложная тема, которая выходит за рамки данной обзорной статьи. То есть сейчас главное понять - любая функция может быть выражена в виде матрицы, подходящей для использования в рамках модели квантовых вычислений.
Что происходит дальше? Вот у нас есть входной вектор, который представляет собой суперпозицию различных вариантов значений входного параметра функции. Есть функция в виде эрмитовой матрицы. Квантовый алгоритм представляет собой умножение матрицы на вектор. В результате получается новый вектор. Что же это за ерунда-то такая?
Дело в том, что в модели квантовых вычислений есть ещё одна операция, которая называется измерением . Мы можем измерить вектор и получить из него конкретное значение кубита. То есть суперпозиция схлопывается в конкретное значение. И вероятность получения того или иного значения равна квадрату модуля комплекснозначного коэффициента. И теперь понятно, почему сумма квадратов должна равняться 1, поскольку при измерении всегда будет получено какое-то конкретное значение, а потому сумма вероятностей их получения равна единице.
То есть что получается? Имея N кубитов можно одновременно обработать 2N комплексных чисел. И в выходном векторе будут результаты обработки всех этих чисел одновременно. В этом мощь модели квантовых вычислений. Но получить можно только одно значение, и оно может быть каждый раз различное в зависимости от распределения вероятностей. В этом ограничение модели квантовых вычислений.
Суть квантового алгоритма заключается в следующем. Создаётся равновероятностная суперпозиция всех возможных значений входного параметра. Эта суперпозиция подаётся на вход функции. Далее по результатам её выполнения делается вывод о свойствах этой функции. Дело в том, что мы не можем получить все результаты, но вот сделать выводы о свойствах функции можем вполне. И в следующем разделе будут показаны несколько примеров.
В подавляющем большинстве источников по квантовым вычислениям читатель найдёт описания нескольких алгоритмов, которые, собственно, обычно используются для демонстрации мощи вычислительной модели. Здесь мы тоже кратко и поверхностно рассмотрим такие алгоритмы (два из них, которые демонстрируют различные базовые принципы квантовых вычислений). Ну а для детального ознакомления с ними опять адресую к своей новой книге.
Алгоритм Дойча
Это первый алгоритм, который был разработан для того, чтобы показать суть и эффективность квантовых вычислений. Задача, которую решает этот алгоритм, совсем оторвана от реальности, однако на ней как раз можно показать базовый принцип, положенный в основу модели.
Итак, пусть есть некоторая функция, которая получает на вход один бит и возвращает на выходе тоже один бит. Честно говоря, таких функций может быть всего 4. Две из них являются константными, то есть одна всегда возвращает 0, а другая всегда возвращает 1. Две другие являются сбалансированными, то есть возвращают 0 и 1 в равных количествах случаев. Вопрос: как за один вызов этой функции определить, константная она или сбалансированная?
Очевидно, что в классической вычислительной модели этого сделать нельзя. Необходимо дважды вызвать функцию и сравнить результаты. А вот в модели квантовых вычислений это сделать можно, поскольку функция будет вызвана только один раз. Посмотрим…
Как уже было написано, мы подготовим равновероятностную суперпозицию всех возможных значений входного параметра функции. Поскольку на входе у нас один кубит, то его равновероятностная суперпозиция готовится при помощи одного применения гейта Адамара (это такая специальная функция, которая и готовит равновероятностные суперпозиции:). Далее снова применяется гейт Адамара, который работает таким образом, что если ему на вход подаётся равновероятностная суперпозиция, то он преобразует её назад в состояния |0> или |1> в зависимости от того, в какой фазе находится равновероятностная суперпозиция. После этого производится измерение кубита, и если он равен |0>, то рассматриваемая функция константна, а если |1>, то сбалансирована.
Что получается? Как уже было сказано, при измерении мы не можем получить все значения функции. Но мы можем сделать определённые выводы о её свойствах. Задача Дойча как раз и спрашивает о свойстве функции. И это свойство очень простое. Ведь как выходит? Если функция константна, то сложение по модулю 2 всех её выходных значений всегда даёт 0. Если же функция сбалансирована, то сложение по модулю 2 всех её выходных значений всегда даёт 1. Именно этот результат мы и получили в результате выполнения алгоритма Дойча. Мы не знаем, какое именно значение вернула функция на равновероятностной суперпозиции всех входных значений. Мы знаем только, что это тоже суперпозиция результатов, и если теперь эту суперпозицию преобразовать специальным образом, то будут сделаны однозначные выводы о свойстве функции.
Вот как-то так.
Алгоритм Гровера
Другой алгоритм, который показывает квадратичный выигрыш по сравнению с классической вычислительной моделью, решает более приближённую к реальности задачу. Это алгоритм Гровера, или, как называет его сам Лов Гровер, алгоритм поиска иголки в стоге сена. Этот алгоритм основан на другом принципе, лежащем в основе квантовых вычислений, а именно амплификации .
Уже упоминалась некая фаза, которая может быть у квантового состояния в составе кубита. Как таковой фазы нет в классической модели, это что-то новенькое именно в рамках квантовых вычислений. Фазу можно понимать как знак у коэффициента при квантовом состоянии в суперпозиции. Алгоритм Гровера основан на том, что специально подготовленная функция меняет фазу у состояния |1>.
Алгоритм Гровера решает обратную задачу. Если есть неупорядоченый набор данных, в котором надо найти один элемент, удовлетворяющий критерию поиска, алгоритм Гровера поможет это сделать эффективнее, чем простой перебор. Если простой перебор решает задачу за O(N) обращений к функции, то алгоритм Гровера эффективно находит заданный элемент за O(√N ) обращений к функции.
Алгоритм Гровера состоит из следующих шагов:
1. Инициализация начального состояния . Опять готовится равновероятностная суперпозиция всех входных кубитов.
2. Применение итерации Гровера . Данная итерация состоит из последовательного применения функции поиска (она определяет критерий поиска элемента) и специального гейта диффузии. Гейт диффузии меняет коэффициенты при квантовых состояниях, вращая их вокруг среднего. Тем самым производится амплификация, то есть увеличение амплитуды искомого значения. Фишка в том, что осуществить применение итерации необходимо определённое количество раз (√2n ), иначе алгоритм вернёт не те результаты.
3. Измерение . После измерения входного квантового регистра с большой вероятностью будет получен искомый результат. Если необходимо увеличить достоверность ответа, то алгоритм прогоняется несколько раз и вычисляется совокупная вероятность правильного ответа.
Интерес в данном алгоритме представляет то, что он позволяет решить произвольную задачу (например, любую из класса NP-полных), предоставляя пусть и не экспоненциальное, но существенное повышение эффективности по сравнению с классической вычислительной моделью. В одной из будущих статей будет показано, как это можно сделать.
Тем не менее, уже нельзя говорить о том, что учёные продолжают сидеть в своей башне из слоновой кости. Несмотря на то, что многие квантовые алгоритмы разрабатываются для каких-то странных и непонятных матаноподобных задач (например, определение порядка идеала конечного кольца), уже разработан ряд квантовых алгоритмов, которые решают очень даже прикладные задачи. В первую очередь это задачи из области криптографии (компрометация различных криптографических систем и протоколов). Далее идут типовые математические задачи на графах и матрицах, при этом такие задачи имеют очень большую область применения. Ну и есть ряд алгоритмов аппроксимации и эмуляции, которые используют аналоговую составляющую модели квантовых вычислений.
Кандидат физико-математических наук Л. ФЕДИЧКИН (Физико-технологический институт Российской академии наук.
Используя законы квантовой механики, можно создать принципиально новый тип вычислительных машин, которые позволят решать некоторые задачи, недоступные даже самым мощным современным суперкомпьютерам. Резко возрастет скорость многих сложных вычислений; сообщения, посланные по линиям квантовой связи, невозможно будет ни перехватить, ни скопировать. Сегодня уже созданы прототипы этих квантовых компьютеров будущего.
Американский математик и физик венгерского происхождения Иоганн фон Нейман (1903- 1957).
Американский физик-теоретик Ричард Филлипс Фейнман (1918-1988).
Американский математик Питер Шор, специалист в области квантовых вычислений. Предложил квантовый алгоритм быстрой факторизации больших чисел.
Квантовый бит, или кубит. Состояниям и отвечают, например, направления спина атомного ядра вверх или вниз.
Квантовый регистр - цепочка квантовых битов. Одно- или двухкубитовые квантовые вентили осуществляют логические операции над кубитами.
ВВЕДЕНИЕ, ИЛИ НЕМНОГО О ЗАЩИТЕ ИНФОРМАЦИИ
Как вы думаете, на какую программу в мире продано наибольшее количество лицензий? Не рискну настаивать, что знаю правильный ответ, но мне точно известен один неверный: это не какая-либо из версий Microsoft Windows. Самую распространенную операционную систему опережает скромный продукт фирмы RSA Data Security, Inc. - программа, реализующая алгоритм шифрования с открытым ключом RSA, названный так в честь его авторов - американских математиков Ривеста, Шамира и Адельмана.
Дело в том, что алгоритм RSA встроен в большинство продаваемых операционных систем, а также во множество других приложений, используемых в различных устройствах - от смарткарт до сотовых телефонов. В частности, имеется он и в Microsoft Windows, а значит, распространен заведомо шире этой популярной операционной системы. Чтобы обнаружить следы RSA, к примеру, в браузере Internet Explorer (программе для просмотра www-страниц в сети Интернет), достаточно открыть меню "Справка" (Help), войти в подменю "О программе" (About Internet Explorer) и просмотреть список используемых продуктов других фирм. Еще один распространенный браузер Netscape Navigator тоже использует алгоритм RSA. Вообще, трудно найти известную фирму, работающую в области высоких технологий, которая не купила бы лицензию на эту программу. На сегодняшний день фирма RSA Data Security, Inc. продала уже более 450 миллионов(!) лицензий.
Почему же алгоритм RSA оказался так важен?
Представьте, что вам необходимо быстро обменяться сообщением с человеком, находящимся далеко. Благодаря развитию Интернета такой обмен стал доступен сегодня большинству людей - надо только иметь компьютер с модемом или сетевой картой. Естественно, что, обмениваясь информацией по сети, вы бы хотели сохранить свои сообщения в тайне от посторонних. Однако полностью защитить протяженную линию связи от прослушивания невозможно. Значит, при посылке сообщений их необходимо зашифровать, а при получении - расшифровать. Но как вам и вашему собеседнику договориться о том, каким ключом вы будете пользоваться? Если послать ключ к шифру по той же линии, то подслушивающий злоумышленник легко его перехватит. Можно, конечно, передать ключ по какой-нибудь другой линии связи, например отправить его телеграммой. Но такой метод обычно неудобен и к тому же не всегда надежен: другую линию тоже могут прослушивать. Хорошо, если вы и ваш адресат заранее знали, что будете обмениваться шифровками, и потому заблаго-временно передали друг другу ключи. А как быть, например, если вы хотите послать конфиденциальное коммерческое предложение возможному деловому партнеру или купить по кредитной карточке понравившийся товар в новом Интернет-магазине?
В 1970-х годах для решения этой проблемы были предложены системы шифрования, использую щие два вида ключей для одного и того же сообщения: открытый (не требующий хранения в тайне) и закрытый (строго секретный). Открытый ключ служит для шифрования сообщения, а закрытый - для его дешифровки. Вы посылаете вашему корреспонденту открытый ключ, и он шифрует с его помощью свое послание. Все, что может сделать злоумышленник, перехвативший открытый ключ, - это зашифровать им свое письмо и направить его кому-нибудь. Но расшифровать переписку он не сумеет. Вы же, зная закрытый ключ (он изначально хранится у вас), легко прочтете адресованное вам сообщение. Для зашифровки ответных посланий вы будете пользоваться открытым ключом, присланным вашим корреспондентом (а соответствующий закрытый ключ он оставляет себе).
Как раз такая криптографическая схема и применяется в алгоритме RSA - самом распространенном методе шифрования с открытым ключом. Причем для создания пары открытого и закрытого ключей используется следующая важная гипотеза. Если имеется два больших (требующих более сотни десятичных цифр для своей записи) простых числа M и K, то найти их произведение N=MK не составит большого труда (для этого даже не обязательно иметь компьютер: достаточно аккуратный и терпеливый человек сможет перемножить такие числа с помощью ручки и бумаги). А вот решить обратную задачу, то есть, зная большое число N, разложить его на простые множители M и K (так называемая задача факторизации ) - практически невозможно! Именно с этой проблемой столкнется злоумышленник, решивший "взломать" алгоритм RSA и прочитать зашифрованную с его помощью информацию: чтобы узнать закрытый ключ, зная открытый, придется вычислить M или K.
Для проверки справедливости гипотезы о практической сложности разложения на множители больших чисел проводились и до сих пор еще проводятся специальные конкурсы. Рекордом считается разложение всего лишь 155-значного (512-битного) числа. Вычисления велись параллельно на многих компьютерах в течение семи месяцев 1999 года. Если бы эта задача выполнялась на одном современном персональном компьютере, потребовалось бы примерно 35 лет машинного времени! Расчеты показывают, что с использованием даже тысячи современных рабочих станций и лучшего из известных на сегодня вычислительных алгоритмов одно 250-значное число может быть разложено на множители примерно за 800 тысяч лет, а 1000-значное - за 10 25 (!) лет. (Для сравнения возраст Вселенной равен ~10 10 лет.)
Поэтому криптографические алгоритмы, подобные RSA, оперирующие достаточно длинными ключами, считались абсолютно надежными и использовались во многих приложениях. И все было хорошо до тех самых пор ...пока не появились квантовые компьютеры.
Оказывается, используя законы квантовой механики, можно построить такие компьютеры, для которых задача факторизации (и многие другие!) не составит большого труда. Согласно оценкам, квантовый компьютер с памятью объемом всего лишь около 10 тысяч квантовых битов способен разложить 1000-значное число на простые множители в течение всего нескольких часов!
КАК ВСЕ НАЧИНАЛОСЬ?
Только к середине 1990-х годов теория квантовых компьютеров и квантовых вычислений утвердилась в качестве новой области науки. Как это часто бывает с великими идеями, сложно выделить первооткрывателя. По-видимому, первым обратил внимание на возможность разработки квантовой логики венгерский математик И. фон Нейман. Однако в то время еще не были созданы не то что квантовые, но и обычные, классические, компьютеры. А с появлением последних основные усилия ученых оказались направлены в первую очередь на поиск и разработку для них новых элементов (транзисторов, а затем и интегральных схем), а не на создание принципиально других вычислитель ных устройств.
В 1960-е годы американский физик Р. Ландауэр, работавший в корпорации IBM, пытался обратить внимание научного мира на то, что вычисления - это всегда некоторый физический процесс, а значит, невозможно понять пределы наших вычислительных возможностей, не уточнив, какой физической реализации они соответствуют. К сожалению, в то время среди ученых господствовал взгляд на вычисление как на некую абстрактную логическую процедуру, изучать которую следует математикам, а не физикам.
По мере распространения компьютеров ученые, занимавшиеся квантовыми объектами, пришли к выводу о практической невозможности напрямую рассчитать состояние эволюционирующей системы, состоящей всего лишь из нескольких десятков взаимодействующих частиц, например молекулы метана (СН 4). Объясняется это тем, что для полного описания сложной системы необходимо держать в памяти компьютера экспоненциально большое (по числу частиц) количество переменных, так называемых квантовых амплитуд. Возникла парадоксальная ситуация: зная уравнение эволюции, зная с достаточной точностью все потенциалы взаимодействия частиц друг с другом и начальное состояние системы, практически невозможно вычислить ее будущее, даже если система состоит лишь из 30 электронов в потенциальной яме, а в распоряжении имеется суперкомпьютер с оперативной памятью, число битов которой равно числу атомов в видимой области Вселенной(!). И в то же время для исследования динамики такой системы можно просто поставить эксперимент с 30 электронами, поместив их в заданные потенциал и начальное состояние. На это, в частности, обратил внимание русский математик Ю. И. Манин, указавший в 1980 году на необходимость разработки теории квантовых вычислительных устройств. В 1980-е годы эту же проблему изучали американский физик П. Бенев, явно показавший, что квантовая система может производить вычисления, а также английский ученый Д. Дойч, теоретически разработавший универсальный квантовый компьютер, превосходящий классический аналог.
Большое внимание к проблеме разработки квантовых компьютеров привлек лауреат Нобелевской премии по физике Р. Фейн-ман, хорошо знакомый постоянным читателям "Науки и жизни". Благодаря его авторитетному призыву число специалистов, обративших внимание на квантовые вычисления, увеличилось во много раз.
И все же долгое время оставалось неясным, можно ли использовать гипотетическую вычислительную мощь квантового компьютера для ускорения решения практических задач. Но вот в 1994 году американский математик, сотрудник фирмы Lucent Technologies (США) П. Шор ошеломил научный мир, предложив квантовый алгоритм, позволяющий проводить быструю факторизацию больших чисел (о важности этой задачи уже шла речь во введении). По сравнению с лучшим из известных на сегодня классических методов квантовый алгоритм Шора дает многократное ускорение вычислений, причем, чем длиннее факторизуемое число, тем значительней выигрыш в скорости. Алгоритм быстрой факторизации представляет огромный практический интерес для различных спецслужб, накопивших банки нерасшифрованных сообщений.
В 1996 году коллега Шора по работе в Lucent Technologies Л. Гровер предложил квантовый алгоритм быстрого поиска в неупорядоченной базе данных. (Пример такой базы данных - телефонная книга, в которой фамилии абонентов расположены не по алфавиту, а произвольным образом.) Задача поиска, выбора оптимального элемента среди многочисленных вариантов очень часто встречается в экономических, военных, инженерных задачах, в компьютерных играх. Алгоритм Гровера позволяет не только ускорить процесс поиска, но и увеличить примерно в два раза число параметров, учитываемых при выборе оптимума.
Реальному созданию квантовых компьютеров препятствовала, по существу, единственная серьезная проблема - ошибки, или помехи. Дело в том, что один и тот же уровень помех гораздо интенсивнее портит процесс квантовых вычислений, чем классических. Пути решения этой проблемы наметил в 1995 году П. Шор, разработав схему кодирования квантовых состояний и коррекции в них ошибок. К сожалению, тема коррекции ошибок в квантовых компьютерах так же важна, как и сложна, чтобы изложить ее в данной статье.
УСТРОЙСТВО КВАНТОВОГО КОМПЬЮТЕРА
Прежде чем рассказать, как же устроен квантовый компьютер, вспомним основные особенности квантовых систем (см. также "Наука и жизнь" № 8, 1998 г.; № 12, 2000 г.).
Для понимания законов квантового мира не следует прямо опираться на повседневный опыт. Обычным образом (в житейском понимании) квантовые частицы ведут себя лишь в том случае, если мы постоянно "подглядываем" за ними, или, говоря более строго, постоянно измеряем, в каком состоянии они находятся. Но стоит нам "отвернуться" (прекратить наблюдение), как квантовые частицы тут же переходят из вполне определенного состояния сразу в несколько различных ипостасей. То есть электрон (или любой другой квантовый объект) частично будет находиться в одной точке, частично в другой, частично в третьей и т. д. Это не означает, что он делится на дольки, как апельсин. Тогда можно было бы надежно изолировать какую-нибудь часть электрона и измерить ее заряд или массу. Но опыт показывает, что после измерения электрон всегда оказывается "целым и невредимым" в одной единственной точке, несмотря на то, что до этого он успел побывать одновременно почти везде. Такое состояние электрона, когда он находится сразу в нескольких точках пространства, называют суперпозицией квантовых состояний и описывают обычно волновой функцией, введенной в 1926 году немецким физиком Э. Шредингером. Модуль значения волновой функции в любой точке, возведенный в квадрат, определяет вероятность найти частицу в этой точке в данный момент. После измерения положения частицы ее волновая функция как бы стягивается (коллапсирует) в ту точку, где частица была обнаружена, а затем опять начинает расплываться. Свойство квантовых частиц быть одновременно во многих состояниях, называемое квантовым параллелизмом , успешно используется в квантовых вычислениях.
Квантовый бит
Основная ячейка квантового компьютера - квантовый бит, или, сокращенно, кубит (q-бит). Это квантовая частица, имеющая два базовых состояния, которые обозначаются 0 и 1 или, как принято в квантовой механике, и. Двум значениям кубита могут соответствовать, например, основное и возбужденное состояния атома, направления вверх и вниз спина атомного ядра, направление тока в сверхпроводящем кольце, два возможных положения электрона в полупроводнике и т.п.
Квантовый регистр
Квантовый регистр устроен почти так же, как и классический. Это цепочка квантовых битов, над которыми можно проводить одно- и двухбитовые логические операции (подобно применению операций НЕ, 2И-НЕ и т.п. в классическом регистре).
К базовым состояниям квантового регистра, образованного L кубитами, относятся, так же как и в классическом, все возможные последовательности нулей и единиц длиной L. Всего может быть 2 L различных комбинаций. Их можно считать записью чисел в двоичной форме от 0 до 2 L -1 и обозначать. Однако эти базовые состояния не исчерпывают всех возможных значений квантового регистра (в отличие от классического), поскольку существуют еще и состояния суперпозиции, задаваемые комплексными амплитудами, связанными условием нормировки. Классического аналога у большинства возможных значений квантового регистра (за исключением базовых) просто не существует. Состояния классического регистра - лишь жалкая тень всего богатства состояний квантового компьютера.
Представьте, что на регистр осуществляется внешнее воздействие, например, в часть пространства поданы электрические импульсы или направлены лазерные лучи. Если это классический регистр, импульс, который можно рассматривать как вычислительную операцию, изменит L переменных. Если же это квантовый регистр, то тот же импульс может одновременно преобразовать до переменных. Таким образом, квантовый регистр, в принципе, способен обрабатывать информацию в раз быстрее по сравнению со своим классическим аналогом. Отсюда сразу видно, что маленькие квантовые регистры (L<20) могут служить лишь для демонстрации отдельных узлов и принципов работы квантового компьютера, но не принесут большой практической пользы, так как не сумеют обогнать современные ЭВМ, а стоить будут заведомо дороже. В действительности квантовое ускорение обычно значительно меньше, чем приведенная грубая оценка сверху (это связано со сложностью получения большого количества амплитуд и считывания результата), поэтому практически полезный квантовый компьютер должен содержать тысячи кубитов. Но, с другой стороны, понятно, что для достижения действительного ускорения вычислений нет необходимости собирать миллионы квантовых битов. Компьютер с памятью, измеряемой всего лишь в килокубитах, будет в некоторых задачах несоизмеримо быстрее, чем классический суперкомпьютер с терабайтами памяти.
Стоит, однако, отметить, что существует класс задач, для которых квантовые алгоритмы не дают значительного ускорения по сравнению с классическими. Одним из первых это показал российский математик Ю. Ожигов, построивший ряд примеров алгоритмов, принципиально не ускоряемых на квантовом компьютере ни на один такт.
И тем не менее нет сомнения, что компьютеры, работающие по законам квантовой механики, - новый и решающий этап в эволюции вычислительных систем. Осталось только их построить.
КВАНТОВЫЕ КОМПЬЮТЕРЫ СЕГОДНЯ
Прототипы квантовых компьютеров существуют уже сегодня. Правда, пока что экспериментально удается собирать лишь небольшие регистры, состоящие всего из нескольких квантовых битов. Так, недавно группа, возглавляемая американским физиком И. Чангом (IBM), объявила о сборке 5-битового квантового компьютера. Несомненно, это большой успех. К сожалению, существующие квантовые системы еще не способны обеспечить надежные вычисления, так как они либо недостаточно управляемы, либо очень подвержены влиянию шумов. Однако физических запретов на построение эффективного квантового компьютера нет, необходимо лишь преодолеть технологические трудности.
Существует несколько идей и предложений, как сделать надежные и легко управляемые квантовые биты.
И. Чанг развивает идею об использовании в качестве кубитов спинов ядер некоторых органических молекул.
Российский исследователь М. В. Фейгельман, работающий в Институте теоретической физики им. Л. Д. Ландау РАН, предлагает собирать квантовые регистры из миниатюрных сверхпроводни ковых колец. Каждое кольцо выполняет роль кубита, а состояниям 0 и 1 соответствуют направления электрического тока в кольце - по часовой стрелке и против нее. Переключать такие кубиты можно магнитным полем.
В Физико-технологическом институте РАН группа под руководством академика К. А. Валиева предложила два варианта размещения кубитов в полупроводниковых структурах. В первом случае роль кубита выполняет электрон в системе из двух потенциальных ям, создаваемых напряжением, приложенным к мини-электродам на поверхности полупроводника. Состояния 0 и 1 - положения электрона в одной из этих ям. Переключается кубит изменением напряжения на одном из электродов. В другом варианте кубитом является ядро атома фосфора, внедренного в определенную точку полупровод ника. Состояния 0 и 1 - направления спина ядра вдоль либо против внешнего магнитного поля. Управление ведется с помощью совместного действия магнитных импульсов резонансной частоты и импульсов напряжения.
Таким образом, исследования активно ведутся и можно предположить, что в самом недалеком будущем - лет через десять - эффективный квантовый компьютер будет создан.
ВЗГЛЯД В БУДУЩЕЕ
Таким образом, весьма возможно, что в перспективе квантовые компьютеры будут изготавливаться с использованием традиционных методов микроэлектронной технологии и содержать множество управляющих электродов, напоминая современный микропроцессор. Для того чтобы снизить уровень шумов, критически важный для нормальной работы квантового компьютера, первые модели, по всей видимости, придется охлаждать жидким гелием. Вероятно, первые квантовые компьютеры будут громоздкими и дорогими устройствами, не умещающимися на письменном столе и обслуживаемыми большим штатом системных программистов и наладчиков оборудования в белых халатах. Доступ к ним получат сначала лишь государственные структуры, затем богатые коммерческие организации. Но примерно так же начиналась и эра обычных компьютеров.
А что же станет с классическими компью-терами? Отомрут ли они? Вряд ли. И для классических, и для квантовых компьютеров найдутся свои сферы применения. Хотя, по всей видимости, соотношение на рынке будет все же постепенно смещаться в сторону последних.
Внедрение квантовых компьютеров не приведет к решению принципиально нерешаемых классических задач, а лишь ускорит некоторые вычисления. Кроме того, станет возможна квантовая связь - передача кубитов на расстояние, что приведет к возникновению своего рода квантового Интернета. Квантовая связь позволит обеспечить защищенное (законами квантовой механики) от подслушивания соединение всех желающих друг с другом. Ваша информация, хранимая в квантовых базах данных, будет надежнее защищена от копирования, чем сейчас. Фирмы, производящие программы для квантовых компьютеров, смогут уберечь их от любого, в том числе и незаконного, копирования.
Для более глубокого освоения этой темы можно прочитать обзорную статью Э. Риффеля, В. Полака "Основы квантовых вычислений", опубликованную в издаваемом в России журнале "Квантовые компьютеры и квантовые вычисления" (№ 1, 2000 г.). (Кстати, это первый и пока единственный в мире журнал, посвященный квантовым вычислениям. Дополнительную информацию о нем можно узнать в Интернете по адресу http://rcd.ru/qc .). Освоив эту работу, вы сможете читать научные статьи по квантовым вычислениям.
Несколько большая предварительная математическая подготовка потребуется при чтении книги А. Китаева, А. Шеня, М. Вялого "Классические и квантовые вычисления" (М.: МЦНМО-ЧеРо, 1999).
Ряд принципиальных аспектов квантовой механики, существенных для проведения квантовых вычислений, разобран в книге В. В. Белокурова, О. Д. Тимофеевской, О. А. Хрусталева "Квантовая телепортация - обыкновенное чудо" (Ижевск: РХД, 2000).
В издательстве РХД готовится к выходу в виде отдельной книги перевод обзора А. Стина, посвященный квантовым компьютерам.
Следующая литература будет полезна не только в познавательном, но и в историческом плане:
1) Ю. И. Манин. Вычислимое и невычислимое.
М.: Сов. радио, 1980.
2) И. фон Нейман. Математические основы квантовой механики.
М.: Наука, 1964.
3) Р. Фейнман. Моделирование физики на компьютерах // Квантовый компьютер и квантовые вычисления:
Сб. в 2-х т. - Ижевск: РХД, 1999. Т. 2, с. 96-123.
4) Р. Фейнман. Квантово-механические компьютеры
// Там же, с. 123.-156.
См. в номере на ту же тему
Хотя компьютеры стали компактными и значительно быстрее, чем раньше, справляются со своей задачей, сама задача остается прежней: манипулировать последовательностью битов и интерпретировать эту последовательность как полезный вычислительный результат. Бит - это фундаментальная единица информации, обычно представляемая как 0 или 1 в вашем цифровом компьютере. Каждый классический бит физически реализуется макроскопической физической системой, такой как намагниченность на жестком диске или заряд конденсатора. Например, текст, составленный из n символов, и сохраненный на жестком диске типичного компьютера, описывается строкой из 8n нулей и единиц. Здесь и лежит фундаментальное отличие между вашим классическим компьютером и квантовым компьютером. В то время как классический компьютер подчиняется хорошо понятным законам классической физики, квантовый компьютер это устройство, которое использует квантово-механические явления (в особенности квантовую интерференцию ), чтобы осуществлять совершенно новый способ обработки информации. Квантовые вычисления: за и против. Под ред. В.А. Садовничего. - Ижевск: Издательский дом «Удмуртский университет», 1999. - 212 с.
В квантовом компьютере фундаментальная единица информации (называемая квантовый бит или кубит ), не двоична, а скорее четверична по своей природе. Это свойство кубита проистекает как прямое следствие его подчиненности законам квантовой механики, которые радикально отличаются от законов классической физики. Кубит может существовать не только в состоянии, соответствующем логическим 0 или 1, как классический бит, но также в состояниях, соответствующих смесли или суперпозиции этих классических состояний. Другими словами, кубит может существовать как ноль, как единица, и как одновременно 0 и 1. При этом можно указать некоторый численный коэффициент, представляющий вероятность оказаться в каждом состоянии. . Белонучкин В.E., Заикин Д.А., Ципенюк Ю.М., Основы физики.
Идеи о возможности построения квантового компьютера восходят к работам Р. Фейнмана 1982- 1986 гг. Рассматривая вопрос о вычислении эволюции квантовых систем на цифровом компьютере, Фейнман обнаружил "нерешаемость" этой задачи: оказывается, что ресурсы памяти и быстродействия классических машин недостаточны для решения квантовых задач. Например, система из n квантовых частиц с двумя состояниями (спины 1/2 ) имеет 2 n базисных состояний; для ее описания необходимо задать (и записать в память ЭВМ) 2 n амплитуд этих состояний. Отталкиваясь от этого негативного результата, Фейнман высказал предположение, что, вероятно, "квантовый компьютер" будет обладать свойствами, которые позволят решать на нем квантовые задачи. Валиев К.А. «Квантовые компьютеры: можно ли их сделать «большими»?», Успехи физических наук, т. 169, № 6, 1999г.
"Классические" компьютеры построены на транзисторных схемах, обладающих нелинейными зависимостями между входными и выходными напряжениями. По существу, это бистабильные элементы; например, при низком входном напряжении (логический "0") входное напряжение высокое (логическая "1"), и наоборот. Такой бистабильной транзисторной схеме в квантовом мире можно сопоставить двухуровневую квантовую частицу: состоянию припишем значения логического, состоянию, - значение логической. Переходам в бистабильной транзисторной схеме здесь будут соответствовать переходы с уровня на уровень: . Однако квантовый бистабильный элемент, получивший название кубит, обладает новым, по сравнению с классическим, свойством суперпозиции состояний: он может быть в любом суперпозиционном состоянии, где -- комплексные числа, . Состояния квантовой системы из п двухуровневых частиц имеют в общем случае вид суперпозиции 2 n базовых состоянии. В конечном счете квантовый принцип суперпозиции состояний позволяет придать квантовому компьютеру принципиально новые "способности".
Доказано, что квантовая ЭВМ может быть построена всего из двух элементов (вентилей): однокубитового элемента и двухкубитового элемента контролируемое НЕ (CNOT). Матрица 2x2 элемента имеет вид:
Вентиль описывает поворот вектора состояния кубита от оси z к полярной оси, заданной углами . Если -- иррациональные числа, то многократным применением вектору состояния можно придать любую наперед заданную ориентацию. Именно в этом заключается "универсальность" однокубитового вентиля в форме (1). В частном случае получаем однокубитовый логический элемент НЕ (NOT): НЕ=, НЕ=. При физической реализации элемента НЕ необходимо воздействовать на квантовую частицу (кубит) импульсом извне, переводящим кубит из одного состояния в другое. Вентиль контролируемое НЕ исполняют, воздействуя на два взаимодействующих между собой кубита: при этом посредством взаимодействия один кубит контролирует эволюцию другого. Переходы под влиянием внешних импульсов хорошо известны в импульсной магниторезонансной спектроскопии. Вентиль НЕ соответствует перевороту спина под действием импульса (вращение намагниченности вокруг оси на угол). Вентиль CNOT выполняется на двух спинах 1/2 с гамильтонианом (спин контролирует). CNOT выполняется в три шага: импульс + свободная прецессия в течение времени - импульс. Если (контролирующий кубит в состоянии), то при указанных воздействиях контролируемый кубит совершает переходы (или). Если же (контролирующий кубит в состоянии), то результат эволюции контролируемого кубита будет другим: (). Таким образом, спин, эволюционирует по-разному при: здесь в - состояние контролирующего кубита. Валиев К.А. «Квантовая информатика: компьютеры, связь и криптография», ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК, том 70, № 8, с. 688-695, 2000г.
При рассмотрении вопроса о реализации квантового компьютера на тех или иных квантовых системах в первую очередь исследуют реализуемость и свойства элементарных вентилей НЕ и контролируемое НЕ.
Для дальнейшего полезно также ввести однокубитовое преобразование Адамара:
В технике магнитного резонанса эти вентили осуществляются импульсами:
Схема квантового компьютера представлена на рисунке. До начала работы компьютера все кубиты (квантовые частицы) должны быть приведены в состояние, т.е. в основное состояние. Это условие само по себе не тривиально.
Оно требует или глубокого охлаждения (до температур порядка милликельвина), или применения методов поляризации. Систему п кубитов в состоянии можно считать регистром памяти, приготовленным для записи входных данных и проведения вычислений. Кроме этого регистра обычно предполагают существование дополнительных (вспомогательных) регистров, необходимых для записи промежуточных результатов вычислений. Запись данных осуществляется путем того или иного воздействия на каждый кубит компьютера. Примем, например, что над каждым кубитом регистра совершается преобразование Адамара:
В результате система перешла в состояние суперпозиции из 2 п базисных состояний с амплитудой 2 -n/2 . Каждое базисное состояние представляет собой двоичное число от до. Горизонтальные линии на рисунке обозначают оси времени.
Выполнение алгоритма совершается путем унитарного преобразования суперпозиции. представляет собой унитарную матрицу размерности 2 п . При физическом осуществлении посредством импульсных воздействий на кубиты извне матрица должна быть представлена как векторное произведение матриц размерности 2 и . Последние могут быть выполнены последовательным воздействием на единичные кубиты или пары кубитов :
Количество сомножителей в этом разложении определяет длительность (и сложность) вычислений. Все в (3) выполняются с применением операций NOT, CNOT, Н (или их разновидностей).
Замечательно, что линейный унитарный оператор действует одновременно на все члены суперпозиции
Результаты вычисления записываются в запасном регистре, который перед применением находился в состоянии. За один прогон вычислительного процесса мы получаем значения искомой функции f при всех значениях аргумента х = 0,..., 2 п -- 1 . Этот феномен получил название квантового параллелизма.
Измерение результата вычислений сводится к проецированию вектора суперпозиции в (4) на вектор одного из базисных состояний :
Здесь проступает одно из слабых мест квантового компьютера: число в процессе измерения "выпадает" по закону случая. Чтобы найти при заданном , надо много раз провести вычисления и измерения, пока случайно не выпадет .
При анализе унитарной эволюции квантовой системы, совершающей вычислительный процесс, выявляется важность физических процессов типа интерференции. Унитарные преобразования совершаются в пространстве комплексных чисел, и сложение фаз этих чисел носит характер интерференции. Известна продуктивность преобразований Фурье в явлениях интерференции и спектроскопии. Оказалось, что и в квантовых алгоритмах неизменно присутствуют преобразования Фурье. Преобразование Адамара является простейшим дискретным фурье-преобразованием. Вентили типа NOT и СNOT могут быть осуществлены непосредственно на интерферометре Маха-Зендера с использованием явления интерференции фотона и вращения его вектора поляризации.
Исследуются различные пути физической реализации квантовых компьютеров. Модельные эксперименты по квантовому компьютингу выполнены на импульсном ядерном магнитно-резонансном спектрометре. В этих моделях работало два или три спина (кубита), например два спина ядер 13 С и один спин протона в молекуле трихлорэтилена
Однако в этих опытах квантовый компьютер был "ансамблевым": выходные сигналы компьютера сложены большим числом молекул в жидком растворе (~ 1020).
К настоящему времени высказаны предложения о реализации квантовых компьютеров на ионах и молекулах в ловушках в вакууме, на ядерных спинах в жидкостях (см. выше), на ядерных спинах атомов 31 Р в кристаллическом кремнии, на спинах электронов в квантовых точках, созданных в двумерном электронном газе в гетероструктурах GaAs, на переходах Джозеф-сона. Как видим, в принципе, квантовый компьютер можно построить на атомных частицах в вакууме, жидкости, кристаллах. При этом в каждом случае предстоит преодолеть те или иные препятствия, однако среди них можно выделить несколько общих, обусловленных принципами действия кубитов в квантовом компьютере. Поставим задачу создать полномасштабный квантовый компьютер, содержащий, скажем, 10 3 кубитов (хотя и при п = 100 квантовый компьютер может стать полезным инструментом).
1. Нужно найти способы "инициализации" кубитов компьютера в состояние. Для спиновых систем в кристаллах очевидно применение сверхнизких температур и сверхсильных магнитных полей. Применение поляризации спинов накачкой может оказаться полезным при одновременном применении охлаждения и больших магнитных полей.
Для ионов в вакуумных ловушках сверхнизкое охлаждение ионов (атомов) достигается лазерными методами. Очевидна также необходимость холодного и сверхвысокого вакуума.
2. Необходимо иметь технологию избирательного воздействия импульсами на любой выбранный кубит. В области радиочастот и спинового резонанса это означает, что каждый спин должен обладать своей резонансной частотой (в терминах спектроскопического разрешения). Различия резонансных частот для спинов в молекулах обусловлены химическими сдвигами для спинов одного изотопа и одного элемента; необходимые различия частот имеются для спинов ядер различных элементов. Однако здравый смысл подсказывает, что эти дарованные природой различия резонансных частот вряд ли достаточны, чтобы работать с 103 спинов.
Более перспективными представляются подходы, когда можно управлять извне резонансной частотой каждого кубита. В предложении о кремниевом квантовом компьютере кубитом служит ядерный спин примесного атома 31 Р. Частота резонанса определяется константой А сверхтонкого взаимодействия ядерного и электронного спинов атома 31 Р. Электрическое поле на наноэлектроде, находящемся над атомом 31 Р, поляризует атом и изменяет константу А (соответственно резонансную частоту ядерного спина). Таким образом, наличие электрода встраивает кубит в электронную схему и настраивает его резонансную частоту.
3. Для выполнения операции CNOT (контролируемое НЕ) необходимо взаимодействие между кубитами и вида. Такое взаимодействие возникает между спинами ядер в молекуле, если ядра и разделены одной химической связью. В принципе, необходимо иметь возможность выполнять операцию для любых пар кубитов. Иметь физическое взаимодействие кубитов одного масштаба величины и по принципу "все со всеми" в природной среде вряд ли возможно. Очевидна потребность в способе настройки среды между кубитами извне путем введения электродов с управляемым потенциалом. Таким путем можно создать, например, перекрытие волновых функций электронов в соседних квантовых точках и возникновение взаимодействия вида между спинами электронов [. Перекрытие волновых функций электронов соседних атомов 31Р обусловливает возникновение взаимодействия вида между ядерными спинами.
Чтобы обеспечить операцию, где и -- отдаленные кубиты, между которыми взаимодействие вида отсутствует, необходимо применить в компьютере операцию обмена состояниями по цепочке так что обеспечивает операцию, поскольку состояние совпадает с состоянием.
4. В ходе выполнения унитарного преобразования, соответствующего избранному алгоритму, кубиты компьютера подвергаются воздействию со стороны среды; в результате амплитуды и фазы вектора состояния кубита испытывают случайные изменения -- декогеренизацию. По существу, декогеренизация -- это релаксация тех степеней свободы частицы, которые используются в кубите. Время декогеренизации равно времени релаксации. В ядерном магнитном резонансе в жидкостях времена и релаксации составляют 1-10 с. Для ионов в ловушках с оптическими переходами между уровнями Е0 и Е1 временем декогеренизации выступают время спонтанного излучения и время столкновений с остаточными атомами. Очевидно, что декогеренизация -- это серьезное препятствие квантовому вычислению: начатый вычислительный процесс приобретает черты случайности по истечении времени декогеренизации. Однако можно достичь устойчивого квантового вычислительного процесса в течение сколь угодно долгого времени т > та, если систематически использовать методы квантового кодирования и коррекции ошибок (фазовых и амплитудных). Доказано, что при относительно невысоких требованиях к безошибочному выполнению элементарных операций типа NОТ и СNОТ (вероятность ошибки не более 10-5) методы квантовой коррекции ошибок (QEC) обеспечивают устойчивую работу квантового компьютера.
Возможно и активное подавление процесса декогеренизации, если над системой кубитов проводить периодические измерения. Измерение с большой вероятностью обнаружит частицу в "правильном" состоянии, а малые случайные изменения вектора состояния при измерении коллапсируют (квантовый эффект Зенона). Однако трудно пока сказать, насколько полезным может быть такой прием, поскольку такие измерения сами по себе могут воздействовать на вычислительный процесс и нарушить его.
5. Состояния кубитов после завершения вычислительного процесса должны быть измерены, чтобы определить результат вычисления. Сегодня нет освоенной технологии таких измерений. Очевиден, однако, путь поисков такой технологии: надо использовать методы усиления в квантовом измерении. Например, состояние ядерного спина передается электронному спину; от последнего зависит орбитальная волновая функция; зная орбитальную волновую функцию, можно организовать передачу зарядов (ионизацию); присутствие или отсутствие заряда одиночного электрона можно обнаружить классическими электрометрическими методами. Большую роль в этих измерениях будут играть, вероятно, методы зондовой силовой микроскопии.
К настоящему времени открыты квантовые алгоритмы, приводящие к экспоненциальному ускорению вычислений по сравнению с вычислениями на классическом компьютере. К ним относится алгоритм Шора определения простых множителей больших (многоразрядных) чисел. Эта чисто математическая проблема тесно связана с жизнью общества, так как на "невычислимости" таких множителей построены современные шифровальные коды. Именно это обстоятельство вызвало сенсацию, когда был открыт алгоритм Шора. Для физиков важно, что и решение квантовых задач (решение уравнения Шрёдингера для многочастичных систем) экспоненциально ускоряется, если использовать квантовый компьютер.
Наконец, очень важно, что в ходе исследований задач квантового компьютинга подвергаются новому анализу и экспериментальной проверке основные проблемы квантовой физики: проблемы локальности, реальности, дополнительности, скрытых параметров, коллапса волновой функции.
Идеи квантового компьютинга и квантовой связи возникли спустя сто лет после рождения первоначальных идей квантовой физики. Возможность построения квантовых компьютеров и систем связи показана выполненными к настоящему времени теоретическими и экспериментальными исследованиями. Квантовая физика "достаточна" для проектирования квантовых компьютеров на различной "элементной базе". Квантовые компьютеры, если их удастся построить, будут техникой XXI века. Для их изготовления потребуется создание и развитие новых технологий на нанометровом и атомном уровне размеров. Эта работа может занять, по-видимому, несколько десятилетий. Построение квантовых компьютеров было бы еще одним подтверждением принципа неисчерпаемости природы: природа имеет средства для осуществления любой корректно сформулированной человеком задачи.
В обычном компьютере информация кодируется последовательностью битов, и эти биты последовательно обрабатываются булевскими логическими элементами, чтобы получить нужный результат. Аналогично квантовый компьютер обрабатывает кубиты, выполняя последовательность операций квантовыми логическими элементами, каждый из которых представляет собой унитарное преобразование, действующее на единичный кубит или пару кубитов. Последовательно выполняя эти преобразования, квантовый компьютер может выполнить сложное унитарное преобразование над всем набором кубитов приготовленных в некотором начальном состоянии. После этого можно произвести измерение над кубитами, которое и даст конечный результат вычислений. Это сходство вычислений между квантовым и классическим компьютером позволяет считать, что, по крайней мере, в теории, классический компьютер может в точности воспроизводить работу квантового компьютера. Другими словами, классический компьютер может делать все то же самое, что и квантовый компьютер. Тогда зачем вся эта возня с квантовым компьютером? Дело в том, что, хотя теоретически классический компьютер может симулировать квантовый компьютер, это очень неэффективно, настолько неэффективно, что практически классический компьютер не в состоянии решать многие задачи, которые по плечу квантовому компьютеру. Симуляция квантового компьютера на классическом компьютере вычислительно сложная проблема, потому что корреляции между квантовыми битами качественно отличается от корреляций между классическими битами, как было впервые показано Джоном Беллом. Для примера можно взять систему только из нескольких сотен кубитов. Она существует в пространстве Гильберта размерностью ~10 90 , что потребует, при моделировании классическим компьютером, использования экспоненциально больших матриц (чтобы выполнить расчеты для каждого отдельного состояния, которое также описывается матрицей). Это означает, что классическому компьютеру понадобится экпоненциально больше времени по сравнению даже с примитивным квантовым компьютером.
Ричард Фейнман был среди первых, кто осознал потенциал, заложенный в явлении квантовой суперпозиции для решения таких задач гораздо быстрее. Например, система из 500 кубитов, которую практически невозможно промеделировать классически, представляет собой квантовую суперпозицию из 2 500 состояний. Каждое значение такой суперпозиции классически эквивалентно списку из 500 единиц и нулей. Любая квантовая операция над такой системой, например, настроенный определенным образом импульс радиоволн, который может выполнить операцию управляемое НЕ над, скажем, 100-м и 101-м кубитом, будет одновременно воздействовать на 2 500 состояний. Таким образом, за один тик компьютерных часов квантовая операция вычисляет не одно машинное состояние, как обычные компьютеры, а 2 500 состояний сразу! Однако, в конце концов, над системой кубитов производится измерение, и система коллапсирует в единственное квантовое состояние, соответствующее единственному решению задачи, единственному набору из 500 единиц и нулей, как это диктуется измерительной аксиомой квантовой механики. Это поистине волнующий результат, поскольку это решение, найденное колективным процессом квантовых параллельных вычислений, берущим свои истоки в суперпозиции, эквивалентно выполнению той же самой операции на классическом суперкомпьютере с ~10 150 отдельных процессоров (что, конечно, невозможно)!! Первые исследователи в этой области были, конечно, вдохновлены такими гигантскими возможностями, и поэтому вскоре началась настоящая охота за подходящими задачами для такой вычислительной мощи. Питер Шор, исследователь и компьютерный ученый из компании AT&T"s Bell Laboratories в Нью Джерси, предложил такую задачу, которую можно было бы решить именно на квантовом компьютере и при помощи квантового алгоритма. Алгоритм Шора использует мощь квантовой суперпозиции, чтобы раскладывать большие числа (порядка ~10 200 двоичных разрядов и больше) на множители за несколько секунд. Эта задча имеет важное практическое применение для шифрования, где общепринятый (и лучший) алгоритм шифрования, известный как RSA, основан как раз на сложности разложения больших составных чисел на простые множители. Компьютер, который с легкостью решает такую задачу, конечно, представляет большой интерес для множества правительственных организаций, использующих RSA, который до сих пор считался "невзламываемым", и для любого кто заинтересован в безопсаности своих данных.
Шифрование, однако, только одно возможное применение квантового компьютера. Шор разработал целый набор математических операций, которые могут быть выполнены исключительно на квантовом компьютере. Некоторые из этих операций используются в его алгоритие факторизации. Далее, Фейнман утверждал, что квантовый компьютер может действовать как моделирующее устройство для квантовой физики, потенциально открывая двери ко многим открытиям в этой области. В настоящее время мощь и возможности квантового компьютера, в основном, предмет теоретических рассуждений; появление первого по-настоящему функционального квантового компьютера, несомненно, принесет много новых и волнующих практических применений.
Историческая справка
Квантовые вычисления немыслимы без контроля над квантовым состоянием отдельных элементарных частиц. Двум физикам - французу Сержу Лрошу и американцу Дэвиду Вайнленду - это удалось. Лрош ловил в резонатор одиночные фотоны и надолго «отцеплял» их от внешнего мира. Вайнленд собирал в ловушку одиночные ионы с опреденными квантовыми состояниями и изолировал их от внешнего воздействия. Арош использовал атомы, чтобы наблюдать за состоянием фотона. Вайнленд применял фотоны, чтобы изменять состояния ионов. Им удалось продвинуться в изучении взаимоотношения квантового и классического миров. В 2012 г. им была вручена Нобелевская премия по физике за «прорывные экспериментальные методы, которые сделали возможными измерение отдельных квантовых систем и управление ими».
В основе работы квантовых компьютеров лежат свойства квантового бита информации. Если в вычислительных процессах используется п кубитов, то гильбертово пространство состояний квантовой системы имеет размерность, равную 2". Под гильбертовым пространством будем понимать га-мерное векторное пространство, в котором определено скалярное произведение при условии стремления значения п к бесконечности.
В нашем случае это означает, что имеется 2" базовых состояний, а компьютер может оперировать суперпозицией из этих 2" базовых состояний.
Заметим, что воздействие на какой-либо кубит немедленно приводит к одновременному изменению всех 2” базовых состояний. Это свойство носит название «квантовый параллелизм ».
Квантовые вычисления являются унитарными преобразованиями. Это означает, что осуществляется линейное преобразование с комплексными коэффициентами, сохраняющее неизменной сумму квадратов преобразуемых переменных. Унитарное преобразование является ортогональным преобразованием, при котором коэффициенты образуют унитарную матрицу.
Под унитарной матрицей будем понимать квадратную матрицу ||aj|, произведение которой на комплексную сопряженную и транспонированную матрицу || aJI дает единичную матрицу. Числа a jk и a ki комплексные. Если числа a ik являются действительными числами, то унитарная матрица будет ортогональной. Некоторое число кубитов формирует квантовый регистр компьютера. В такой цепочке квантовых битов можно проводить одно- и двухбитовые логические операции подобно тому, как в классическом регистре проводятся операции НЕ, И-НЕ, 2 ИЛИ-HE и т.д. (рис. 5.49).
Определенное число N регистров формируют по существу квантовый компьютер. Работа квантового компьютера происходит в соответствии с разработанными алгоритмами вычислений.
Рис. 5.49.
NOT - булевское НЕ; CNOT - контролируемое НЕ
Кубиты как носители информации обладают рядом интересных свойств, совершенно отличающих их от классических битов. Одним из главных тезисов квантовой теории информации является запутывание состояний. Предположим, что имеется два двухуровневых кубита А и В, реализованных в виде атома с электронным или ядерным спином, молекулы с двумя ядер- ными спинами. Вследствие взаимодействия двух подсистем А и В возникает нелокальная корреляция, имеющая чисто квантовый характер. Такая корреляция может быть описана матрицей плотности смешанного состояния
где p i - населенность или вероятность i- го состояния, так что р { + р 2 + р 3 + + Ра = 1-
Свойство когерентных квантовых состояний иметь сумму вероятностей, равную единице, называется запутыванием, или сцеплением, состояний. Запутанные, или сцепленные, квантовые объекты связаны между собой независимо от того, насколько далеко они расположены друг от друга. Если измеряется состояние одного из сцепленных объектов, то немедленно получаются сведения о состоянии других объектов.
Если два кубита сцеплены между собой, то они лишены индивидуальных квантовых состояний. Они зависят друг от друга так, что измерение для одного тина дает «О», а для другого - «1» и наоборот (рис. 5.50). В этом случае говорят, что максимально сцепленная пара несет один e-бит сцеплснности.
Запутанные состояния являются ресурсом устройств квантового вычислителя, и для пополнения числа запутанных состояний необходимо разработать методы надежной генерации сцепленных кубитов. Одним из мето-
Рис. 5.50. Схема максимально сцепленной пары кубитов дов является алгоритмический способ получения запутанных кубитов на ионах в ловушках, ядерных спинах или паре фотонов. Весьма эффективным может быть процесс распада частицы в синглетном состоянии на две частицы. В этом случае генерируются пары частиц, запутанные по координате, импульсу или спину.
Разработка всеобъемлющей теории запутанности является ключевой задачей квантовой теории информации. С ее помощью можно будет приблизиться к решению проблем телепортации, сверхплотного кодирования, криптографии, сжатия данных. С этой целью разрабатываются квантовые алгоритмы, среди которых квантовые преобразования Фурье.
Схема вычисления на квантовом компьютере имеет следующий алгоритм: формируется система кубитов, на которой записывается начальное состояние. Посредством унитарных преобразований состояние системы и ее подсистем изменяется при выполнении логических операций. Завершается процесс измерением новых значений кубитов. Роль соединительных проводников классического компьютера играют кубиты, а логических блоков классического компьютера - унитарные преобразования. Такая концепция квантового процессора и квантовых логических вентилей была сформулирована в 1989 г. Дэвидом Дойчем. Затем он предложил универсальный логический блок, с помощью которого можно выполнять любые квантовые вычисления.
Алгоритм Дойна - Йожи позволяет «за одно вычисление» определить, является ли функция двоичной переменной /(/?) постоянной (f x {ri) = О, f 2 {ri) = 1 независимо от п) или «сбалансированной» (f 3 (0) = 0,/ 3 (1) = 1;/ 4 (0) = 1, / 4 (1) = 0).
Выяснилось, что для построения любого вычисления достаточно двух базовых операций. Квантовая система дает результат, только с некоторой вероятностью являющийся правильным. Но за счет небольшого увеличения операций в алгоритме можно сколь угодно приблизить вероятность получения правильного результата к единице. С помощью базовых квантовых операций можно симулировать работу обычных логических элементов, из которых сделаны обычные компьютеры.
Алгоритм Гровера позволяет найти решение уравнения f(x) = 1 для 0 х за время O(VN) и предназначен для поиска в базе данных. Квантовый алгоритм Гровера является заведомо более эффективным, чем любой алгоритм для неупорядоченного поиска на классическом компьютере.
Алгоритм факторизации Шора позволяет определить для простых множителей аиЬ заданное целое число М= a"Xb путем использования соответствующей квантовой схемы. Этот алгоритм позволяет находить сомножители А-значного целого числа. С его помощью можно оценить время вычислительного процесса. Одновременно алгоритм Шора можно интерпретировать как пример процедуры определения энергетических уровней квантовой вычислительной системы.
Алгоритм Залки - Визнера позволяет моделировать унитарную эволюцию квантовой системы п частиц за почти линейное время с использованием О(п) кубитов.
Алгоритм Саймона решает проблему «черного ящика» экспоненциально быстрее, чем любой классический алгоритм, включая вероятностные алгоритмы.
Алгоритм коррекции ошибок позволяет повысить помехоустойчивость квантовой вычислительной системы, подверженной разрушению хрупких квантовых состояний. Суть этого алгоритма заключается в том, что нс требуются клонирование кубитов и выяснение их состояния. Формируется квантовая логическая схема, которая способна фиксировать ошибку в любом кубите без фактического считывания индивидуального состояния. Например, проходящий через такое устройство триплет 010 обнаруживает неправильный средний бит. Устройство переворачивает его, не определяя конкретные значения ни одного их трех битов. Таким образом, на основе теории информации и квантовой механики возник один из фундаментальных алгоритмов - квантовая коррекция ошибок.
Перечисленные проблемы важны для создания квантового компьютера, однако они относятся к компетенции квантовых программистов.
Квантовый компьютер прогрессивнее классического по ряду показателей. Большинство современных компьютеров работают по фон-нейманов- ской либо по гарвардской схеме: п бит памяти хранят состояние и каждый такт времени изменяются процессором. В квантовом компьютере система из п кубитов находится в состоянии, являющимся суперпозицией всех базовых состояний, поэтому изменение системы касается всех 2" базовых состояний одновременно. Теоретически новая схема может работать в экспоненциальное число раз быстрее классической. Практически квантовый алгоритм поиска в базе данных показывает квадратичный прирост мощности против классических алгоритмов.
