В последнее время мы стали свидетелями того, как искусственный интеллект и машинное обучение применяются практически ко всему вокруг нас - от компьютеров до автомобилей. Алгоритмы встречаются практически везде. Однако эти алгоритмы становится трудно обучать из-за миллиардов требуемых параметров. В этой ситуации на помощь приходят квантовые вычисления! Благодаря своим свойствам Суперпозиция, Запутанность и Интерференция квантовые компьютеры способны одновременно вычислять несколько состояний и параллельно выполнять большое количество наложенных задач. !
Так чем же квантовые компьютеры отличаются от классических ?!
Что ж, основными единицами классических алгоритмов являются широко известные биты (нули и единицы). Однако в квантовых вычислениях они используют кубиты (звучит так, будто это название бренда кормов для собак, не так ли?)
Представьте, если бы был футбольный матч между «Манчестер Юнайтед» и «Челси». Теперь, если бы вы пришли домой вечером с работы и узнали результат матча - выиграет ли «Челси» или нет, вы бы имели с собой определенный результат. Это немного.
Но если бы вы все еще приписывали вероятности выигрышу или проигрышу «Челси» во время матча - и могли бы манипулировать факторами, влияющими на вероятности во время матча, - это в значительной степени то, что Кубитс сделал бы. Работа.
В двух словах, хотя двоичная цифра может быть 0 или 1, кубит может быть немного и тем, и другим.
Работа Qubits требует определенного уровня понимания векторной алгебры, комплексных чисел и некоторой квантовой физики. Об этом в другой статье. Но давайте перейдем к настоящему вопросу -
В каких задачах квантовые компьютеры хорошо справляются?
Настоящая причина того, что квантовые компьютеры настолько мощны, - это алгоритмы, которые они могут сделать возможными - эти алгоритмы обладают другой сложностью, чем их классические аналоги.
Давайте посмотрим на пример.
Лучший классический алгоритм для поиска простых множителей n-значного числа имеет сложность Big-O (e ^ (n / 3)) - теперь, по сути, это означает, что усилия по вычислению простых множителей возрастают. экспоненциально с увеличением цифр.
С другой стороны, квантовый алгоритм, такой как алгоритм Шора, может оценивать все возможные множители числа одновременно! Фактически, квантовый алгоритм решает ту же проблему со сложностью Big-O ((log n) ² (log log n) (log log log n)), что является полиномиальной сложностью, как и умножение!
Итак, каково будущее?
В то время как такие компании, как Amazon (Amazon Braket), IBM (IBM Qiskit) и Google, уже начали использовать и тестировать свои квантовые симуляторы; еще предстоит сделать большой объем исследований и разработок. Кроме того, вполне возможно, что квантовые компьютеры (с текущими знаниями, которые у нас есть) не смогут превзойти своих классических аналогов в некоторых типах задач.
Тем не менее, это не умаляет огромного потенциала квантовых вычислений, который еще предстоит задействовать в больших масштабах.
Ссылки: www.Qiskit.org, www.pyqml.com
