ক্লাসিকাল কম্পিউটারের চেয়ে কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করা কেন শক্ত?

Question

এটি কি কারণ আমরা কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কীভাবে তৈরি করতে হয় তা সঠিকভাবে জানি না (এবং তাদের কীভাবে কাজ করা উচিত), বা আমরা কীভাবে এটি তত্ত্বীয়ভাবে তৈরি করতে জানি, তবে বাস্তবে বাস্তবে এটি কার্যকর করার সরঞ্জামগুলি নেই? এটি কি উপরের দুটিটির মিশ্রণ? অন্য কোন কারণে?

Comments

সিপিইউ তৈরির চেয়ে জিপিইউ তৈরি করা কেন শক্ত? একই পার্থক্য. একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার একটি একা কম্পিউটার নয়। এটি আপনার বর্তমান পিসির ভিতরে যেমন আপনার জিপিইউ রয়েছে ঠিক তেমন একটি হোস্ট কম্পিউটারের সহ-প্রসেসর। Youtu.be/PN7mPYcWFKg এ শুরু হওয়া দুটি ভিডিও আমাদের মতো নতুনদের জন্য খুব অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ।

— মার্ক জেরোনিমাস

@ মারকজেরোনিমাস এটি একই পার্থক্য নয়। একটি জিপিইউ মূলত সমান্তরালভাবে চলমান খুব সাধারণ সিপিইউগুলির সম্পূর্ণ একটি। এতে মেমরি অ্যাক্সেস কীভাবে সম্পাদন করা যায় ইত্যাদি সম্পর্কে এর কঠোর বিধিনিষেধ রয়েছে, তবে এটি কেবল প্রোগ্রামিংকে আরও কঠিন করে তোলে , তৈরি করা নয়।

— বাম দিকের বাইরে

ক্লাসিকাল কম্পিউটারগুলির দিকে নজর দিলে তা ভাঙবে না।

— চিহ্নিত করুন

@ বামফ্রন্টাবাউট এখন এটি একই পার্থক্য নয় , তবে আমি যুক্তি দেব যে এটি প্রথম থ্রিডি এক্সিলারসগুলির সাথে ছিল (এবং কিছুটা হলেও এমনকি থ্রিডি সফটওয়্যার রেন্ডারিং)। সমস্যার একটি বিশাল অংশ হ'ল নতুন প্রযুক্তি অন্বেষণ করে সমস্ত নতুন সরঞ্জাম এবং পন্থা তৈরি করে। কেউ একবার থ্রিডি এক্সিলারেটর তৈরি করার ভাল উপায় খুঁজে পেলে এটি অনেক বেশি "মুন্ডান" হয়ে যায় (যদিও মনে রাখবেন যে 3 ডি এক্সিলিটরগুলির বেশিরভাগ নির্মাতারা এখন ব্যবসায়ের বাইরে রয়েছেন)। মঞ্জুর, "কোয়ান্টাম কম্পিউটার" একটি আরও বড় চ্যালেঞ্জ (অনেকগুলি সম্পূর্ণ নতুন সরঞ্জাম এবং পদ্ধতির প্রয়োজন), তবে এটি মূলত আলাদা নয়

— লুয়ান

দুটি এতই আলাদা যে তাদের তুলনা করা যায় না। এটি নির্মাণ করা আরও শক্ত কারণ এটি অনেক বেশি নতুন এবং আরও জটিল একটি হেক। উভয়কেই 'কম্পিউটার' বলা হচ্ছে এর অর্থ এই নয় যে তারা প্রকৃতির তুলনামূলক।

— মাস্ত

Answer 1

আমরা তাত্ত্বিকভাবে ঠিক জানি, কোয়ান্টাম কম্পিউটার কীভাবে তৈরি করব। তবে এটি একটি শাস্ত্রীয় কম্পিউটার নির্মাণের চেয়ে অভ্যন্তরীণভাবে আরও কঠিন is

একটি ক্লাসিকাল কম্পিউটারে, বিটগুলি এনকোড করতে আপনাকে একটি কণা ব্যবহার করতে হবে না। পরিবর্তে, আপনি বলতে পারেন যে এক বিলিয়ন ইলেক্ট্রন এর চেয়ে কম কিছু 0 এবং এর চেয়ে বেশি কিছু 1 এবং এর জন্য লক্ষ্য করুন, বলুন, 2 বিলিয়ন ইলেক্ট্রন সাধারণত 1 টি এনকোড করার জন্য। এটি আপনাকে সহজাত দোষ-সহনশীল করে তোলে: কয়েক মিলিয়ন ইলেকট্রন প্রত্যাশার চেয়ে কম বা কম হলেও, আপনি এখনও ডিজিটাল 0 বা 1 হিসাবে সঠিক শ্রেণিবদ্ধকরণ পাবেন।

একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারে, ক্লোনিং না করা উপপাদ্যের কারণে এই কৌশলটি সম্ভব নয়: আপনি একটি কোয়েট (কোয়ান্টাম বিট) এনকোড করার জন্য তুচ্ছভাবে একাধিক কণাকে নিয়োগ করতে পারবেন না। পরিবর্তে, আপনাকে অবশ্যই আপনার সমস্ত গেটগুলি এত ভালভাবে পরিচালনা করতে হবে যে সেগুলি কেবলমাত্র একক কণা স্তরের সাথে সঠিক নয়, এমনকি তারা একটি একক কণায় কত পরিমাণে কাজ করে তার একটি ক্ষুদ্র ভগ্নাংশ পর্যন্ত (তথাকথিত কোয়ান্টাম-ত্রুটি সংশোধন চৌম্বক)। কেবলমাত্র কয়েক মিলিয়ন ইলেক্ট্রনের অভ্যন্তরে গেটগুলি সঠিকভাবে পাওয়া ছাড়া এটি আরও চ্যালেঞ্জিং।

এদিকে আমাদের কাছে প্রয়োজনীয় মাত্রার নির্ভুলতার সাথে কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরির সরঞ্জাম রয়েছে have কোয়ান্টাম কম্পিউটারটি যেভাবে মারধর করে, সেই রাজ্যে অনস্বীকার্যভাবে এমন এক হতে পারে যেখানে কেউ এখনও একশ বা তাত্ত্বিক কোয়েট বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় শত শত হাজার হাজারের উপর নির্ভুলভাবে পরিচালিত করতে পারে এমন একটি অর্থকে বড় করে গড়ে তুলতে পারেনি কেউই, ক্লাসিকাল কম্পিউটারগুলি নির্বাচিত সমস্যাগুলিতে (কোয়ান্টাম আধিপত্য)।

Comments

ঠিক আছে ... ডি ওয়েভ আছে । 2000Q সিস্টেম 2000 qubits এবং স্পষ্টভাবে দক্ষ কোয়ান্টাম বাস্তবায়নের সঙ্গে আলগোরিদিম উপর শাস্ত্রীয় ব্যবস্থা হারকেও ছাপিয়ে করা হয়। তাদের দক্ষতা বেশ দ্রুত বাড়ছে - আমি 12 মাসের মধ্যে তাদের কাছ থেকে পরবর্তী জেনার 4000 কুইট সিস্টেম আশা করব।

— জে ...

প্রতিলিপিযুক্ত সার্কিটগুলি এখনও ক্লোনিং করছে? অনুলিপি করা ইনপুটগুলির সাথে সমান্তরাল সার্কিট হওয়া আপনাকে কী থামায়? এই জাতীয় সিস্টেমের দৃust়তা বাড়াতে আপনি কি ভোটদান ব্যবহার করতে পারবেন না?

— WHN

@ snb এটি স্কেল করে না সমস্যাটি হ'ল আপনি গেটগুলির সাথে "গভীর" যেতে যেতে একই নির্ভুলতা পেতে আপনার আরও এবং আরও বেশি প্রতিলিপিযুক্ত সার্কিটের প্রয়োজন। তবে মনে রাখবেন যে আজকাল কোয়ান্টাম কম্পিউটারে গণনাগুলি যে কোনও উপায়ে সাধারণত বেশ কয়েকবার চালানো হয়। সামগ্রিকভাবে, এমন সমস্যাগুলির সমাধান করার পক্ষে আমরা খুব আগ্রহী হওয়ার কারণ রয়েছে, তবে যাচাই করা সহজ - আপনি কোয়ান্টাম কম্পিউটার ব্যবহার করে সমস্যাটি চেষ্টা করতে পারেন, এবং ফলাফলটি ক্লাসিকাল কম্পিউটারের মাধ্যমে যাচাই করতে পারেন। তারা রাজি না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি করুন :)

— লুয়ান

Answer 2

তত্ত্ব এবং বাস্তবায়ন উভয় ক্ষেত্রেই অনেকগুলি কারণ রয়েছে যা কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি তৈরি করা আরও শক্ত করে তোলে।

সবচেয়ে সহজ এটি হতে পারে: যদিও ধ্রুপদী আচরণ প্রদর্শন করে এমন মেশিনগুলি তৈরি করা সহজ, কোয়ান্টাম আচরণের বিক্ষোভের জন্য সত্যই শীতল এবং সত্যই অবিকল নিয়ন্ত্রিত মেশিনগুলির প্রয়োজন require কোয়ান্টাম শুল্কের থার্মোডাইনামিক অবস্থার অ্যাক্সেস করা কেবল শক্ত। যখন আমরা শেষ পর্যন্ত একটি কোয়ান্টাম সিস্টেম অর্জন করি তখন পরিবেশটিকে এটিকে বিচ্ছিন্ন করে আবার ক্লাসিকাল করে তুলতে চাইলে এটিকে আলাদা রাখা শক্ত it's

স্কেলাবিলিটি একটি বড় সমস্যা। আমাদের কম্পিউটারটি যত বড়, কোয়ান্টাম রাখা তত কঠিন। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিকে সত্যই শক্তিশালী করার প্রতিশ্রুতি দেয়, যেমন জড়িয়ে পড়ার মতো, কুইটগুলি নিয়ন্ত্রিত উপায়ে প্রতিটিের সাথে যোগাযোগ করতে পারে require এই নিয়ন্ত্রণের অনুমতি দেয় এমন আর্কিটেকচারগুলি ইঞ্জিনিয়ারের পক্ষে শক্ত, এবং স্কেল করা শক্ত। কেউ ডিজাইনে রাজি নয়!

@ পিরামিডস যেমন উল্লেখ করেছে, শাস্ত্রীয় মেশিনগুলিতে ত্রুটিগুলি সংশোধন করার জন্য আমরা যে কৌশলগুলি ব্যবহার করি সেগুলিতে সাধারণত ক্লোনিং তথ্য জড়িত থাকে, যা কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্ব দ্বারা নিষিদ্ধ। চতুর কোয়ান্টাম উপায়ে ত্রুটি প্রশমনের জন্য আমাদের কাছে কিছু কৌশল রয়েছে, তবে তাদের প্রয়োজনীয়তা হ'ল কোয়েটগুলি ইতিমধ্যে বেশ শব্দ-মুক্ত এবং আমাদের প্রচুর পরিমাণ আছে। যদি আমরা আমাদের ইঞ্জিনিয়ারিং কিছু প্রান্তিকের অতীতকে উন্নত করতে না পারি তবে আমরা এই কৌশলগুলি নিয়োগ করতে পারি না - এগুলি আরও খারাপ করে তোলে!

Comments

এছাড়াও লক্ষণীয়: আমরা ডিজিটাল সিস্টেমগুলি যে কারণে ব্যবহার করি তা হ'ল পৃথক উপাদানগুলির ইনপুট এবং আউটপুটগুলিতে ছোট পরিবর্তনগুলি সাধারণত প্রচার করে না, তাই আপনি নির্ভরযোগ্যতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস না করে গণনার আরও "স্তর" যুক্ত করা চালিয়ে যেতে পারেন। এই ধরণের বিচ্ছিন্নতা কমপক্ষে আপাতত কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলির পক্ষে অসম্ভব বলে মনে হচ্ছে - এবং কোনও ক্লোনিংয়ের ফলে

— ক্ষতটিতে

Answer 3

$X$

Answer 4

একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হ'ল কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিতে ক্লাসিকাল কম্পিউটার থাকে। এটি ক্লাসিকাল কম্পিউটার হিসাবে কোয়ান্টাম কম্পিউটার বানাতে কমপক্ষে কঠোর হতে হবে।

একটি কংক্রিট চিত্রের জন্য, সর্বজনীন গেট সেটগুলি সম্পর্কে চিন্তা করা মূল্যবান। শাস্ত্রীয় গণনায় আপনি কেবল একটি একক ধরণের গেটের সংমিশ্রণের মাধ্যমে আপনার যে কোনও সার্কিট তৈরি করতে পারেন। প্রায়শই লোকেরা ন্যানড গেট সম্পর্কে কথা বলে তবে এই যুক্তির স্বার্থে টফোলি গেটটি (এটি নিয়ন্ত্রিত-নিয়ন্ত্রিত নয় গেট হিসাবেও পরিচিত) সম্পর্কে কথা বলা সহজ। প্রতিটি ক্লাসিকাল (বিপরীতমুখী) সার্কিট তোফফোলিসের পুরো গুচ্ছের নিরিখে লেখা যেতে পারে। একটি স্বতন্ত্র কোয়ান্টাম গণনা দুটি ভিন্ন ধরণের গেটের সংমিশ্রণ হিসাবে রচনা করা যেতে পারে: টফোলি এবং হাডামারড।

এর তাত্ক্ষণিক পরিণতি রয়েছে। স্পষ্টতই, আপনি যদি দুটি ভিন্ন জিনিস জিজ্ঞাসা করেন, যার মধ্যে একটি শাস্ত্রীয় পদার্থবিজ্ঞানের মধ্যে নেই, তবে এটি অবশ্যই শাস্ত্রীয় পদার্থবিজ্ঞানে বিদ্যমান একটি জিনিস তৈরির চেয়ে শক্ত হতে হবে। তদুপরি, হাডামারড ব্যবহারের অর্থ হ'ল যে সমস্ত সম্ভাব্য রাজ্যগুলির আপনাকে বিবেচনা করতে হবে সেগুলির সেটগুলি এখন আর অরথোগোনাল নয়, সুতরাং আপনি কেবল রাষ্ট্রটির দিকে তাকাতে পারবেন না এবং কীভাবে এগিয়ে যাবেন তা নির্ধারণ করতে পারবেন না। এটি বিশেষ করে টফোলির সাথে প্রাসঙ্গিক, কারণ ফলস্বরূপ বাস্তবায়ন করা শক্ত হয়ে যায়: আগে, আপনি নিরাপদে বিভিন্ন ইনপুটগুলি পরিমাপ করতে পারতেন এবং, তাদের মানগুলির উপর নির্ভর করে আউটপুটটিতে কিছু করতে পারতেন। তবে যদি ইনপুটগুলি অরথগোনাল না হয় (বা তারা তা হলেও, তবে অজানা ভিত্তিতে!) আপনি সেগুলি পরিমাপের ঝুঁকি নিতে পারবেন না কারণ আপনি রাজ্যগুলিকে ধ্বংস করবেন, বিশেষত,

Comments

"কারণ কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিতে ক্লাসিকাল কম্পিউটার রয়েছে" এটি একটি সন্দেহজনক যুক্তি। এটি কিছুটা বলার মতোই যে টুরিং সম্পূর্ণতার কারণে এটি একটি আধুনিক উচ্চ-পারফরম্যান্স ক্লাস্টার তৈরি করার মতো একটি জুস-স্টাইলের যান্ত্রিক ক্যালকুলেটর তৈরি করা কমপক্ষে কঠিন। এটা স্পষ্টভাবে সত্য নয়।

— বাম দিকের বাইরে

@ বামফ্রাউন্ডেবাট যা আমি মোটেও বলছি না সেখানে আপনি কম্পিউটারের দুটি পৃথক বাস্তবায়নকে তুলনা করছেন যা পি-সম্পূর্ণ সমস্যাগুলি প্রয়োগ করে। আমি জেনেরিক জিনিসটির সাথে তুলনা করছি যা BQP- সম্পূর্ণ গণনাগুলি জেনেরিক জিনিসটির সাথে প্রয়োগ করে যা পি-সম্পূর্ণ গণনা প্রয়োগ করে। এমনকি যদি আপনি কোয়ান্টাম গণনা বাস্তবায়নের জন্য নিখুঁত সেরা আর্কিটেকচার খুঁজে পান তবে এটি শাস্ত্রীয় বাস্তবায়নের একটি উপায় সরবরাহ করে, যা অবশ্যই সর্বোত্তম পদ্ধতির চেয়ে একই বা খারাপ হতে পারে। আমি যা বলছি তা হ'ল পি বিকিউপি-র মধ্যে রয়েছে তবে আমরা বিশ্বাস করি যে বিকিউপি-তে আরও অনেক কিছু রয়েছে।

— দফতউলি

Answer 5

1996 সালে, ডেভিড ডিভিন্সঞ্জো কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরির জন্য পাঁচটি মূল মানদণ্ড তালিকাভুক্ত করেছিল:

1. একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার অবশ্যই স্কেবলযোগ্য হতে হবে,
2. কুইটগুলি শুরু করা অবশ্যই সম্ভব হবে,
3. ভাল কুইবিটস প্রয়োজন, কোয়ান্টাম রাষ্ট্রটি হারাতে পারে না,
4. আমাদের কোয়ান্টাম গেটগুলির সার্বজনীন সেট থাকা দরকার,
5. আমাদের সকল কুইবিটগুলি পরিমাপ করতে সক্ষম হওয়া দরকার।

দুটি অতিরিক্ত মানদণ্ড:

6. স্টেশনারি এবং উড়ন্ত কোয়েটগুলিকে আন্তঃ রূপান্তর করার ক্ষমতা,
7. দূরবর্তী অবস্থানের মধ্যে বিমানের কুইটগুলি সঞ্চার করার ক্ষমতা।

দীর্ঘ ব্যাখ্যা

Answer 6

নো-ক্লোনিং উপপাদ্য পুনরাবৃত্তি কোডগুলির সাথে ত্রুটি সংশোধন করা এই ধারণাটির সাথে আমার একমত হতে হবে। আপনার ইনপুটগুলি গণনা ভিত্তিতে সরবরাহ করা হয়েছে (প্রদত্ত অর্থ আপনার ইনপুটগুলি স্বেচ্ছাচারিত সুপারপজিশন নয়, যা প্রায়শই ক্ষেত্রে হয়, বিশেষত যখন আপনি একটি ধ্রুপদী সমস্যার সমাধান করছেন যেমন শোর এর অ্যালগরিদম), আপনি সেগুলি নিয়ন্ত্রিত নন গেটগুলি দিয়ে ক্লোন করতে পারেন, সমস্ত অনুলিপিগুলিতে সমান্তরালভাবে আপনার গণনা চালান, এবং তারপরে ত্রুটিগুলি সংশোধন করুন। একমাত্র কৌশলটি ত্রুটি-সংশোধনের সময় আপনি কোনও পরিমাপ না করেন তা নিশ্চিত করা (সিন্ড্রোমের সম্ভাব্য ব্যতীত), এবং আপনাকে যা করতে হবে তা করার জন্য কোয়ান্টাম গেটগুলি ব্যবহার করা অবিরত।

ক্লাসিকাল কম্পিউটারগুলির চেয়ে কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলির জন্য ত্রুটি সংশোধন খুব বেশি কঠিন নয়। লিনিয়ারিটি বেশিরভাগ অনুভূত অসুবিধাগুলি গ্রহণ করতে পারে।

আমি আরও উল্লেখ করতে চাই যে পুনরাবৃত্তির কোডগুলির চেয়ে কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনের জন্য আরও অনেক দক্ষ স্কিম রয়েছে। এবং বাকিটি তৈরি করতে আপনার দুটি পাওলি-ম্যাট্রিক প্রয়োজন, সুতরাং আপনি যদি অক্ষম হয়ে যান তবে আদর্শভাবে সাধারণ পুনরাবৃত্তি কোড রুটের (বিট-ফ্লিপের জন্য একটি এবং ফেজ ফ্লিপের জন্য একটি) আপনার দুটি ধরণের পুনরাবৃত্তি কোডের প্রয়োজন need ।

কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন দেখায় যে লজিক্যাল কুইট প্রতি শারীরিক কুইবিটের সংখ্যাতে রৈখিক বৃদ্ধি ত্রুটি হারকে তাত্ক্ষণিকভাবে উন্নত করে, যেমন এটি শাস্ত্রীয় ক্ষেত্রে হয়।

তবুও, আমরা প্রায় 100 শারীরিক কুইবটের কাছাকাছি নেই। এটিই আসল সমস্যা। এগুলির যে কোনও বিষয়ে গুরুত্বপূর্ণ হওয়া শুরু হওয়ার আগে আমাদের একসাথে আরও অনেকগুলি আধা-নির্ভুল কোয়েটগুলি আঠালো করতে সক্ষম হওয়া দরকার।

Comments

আমি মনে করি আপনি এটি ভুলে যাচ্ছেন যে কোনও বৃহত গণনার জন্য, আপনার পরামর্শ অনুসারে গণনা পুনরাবৃত্তি করে ত্রুটি সংশোধন করা অপর্যাপ্ত: এরপরে বিশ্বস্ততা $N$ গেটস স্কেল হিসাবে $F^N$ যদি $F$একক গেট বিশ্বস্ততা। আপনি কেবল এই স্কিমটি ব্যবহার করলে এটি তাত্পর্যপূর্ণভাবে ছোট হয়ে যায়। তবে গণনার সময়, সাধারণভাবে, আপনি আপনার পুনরাবৃত্তি কোডটি ব্যবহার করতে পারবেন না suggest

— পিরামিডস

আপনি প্রতিটি গেট প্রতিস্থাপন করতে পারবেন না $G$ গেট দিয়ে $decode-G-encode$সবচেয়ে খারাপভাবে সার্কিটের গভীরতায় ধ্রুবক বৃদ্ধি, এমনকি আপনি নিজের গেট সেটটিতে এই প্রকাশটি সংকলন করতে না পারলেও?

— রিড হেইস

Answer 7

চূড়ান্ত কালো বক্স

একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার সংজ্ঞা দ্বারা চূড়ান্ত কালো বাক্স হয়। আপনি একটি ইনপুট খাওয়ান এবং আপনি একটি প্রক্রিয়া পান যা একটি আউটপুট উত্পাদন করে।

ব্ল্যাক বক্সটি খোলার যে কোনও প্রয়াস, ফলস্বরূপ প্রক্রিয়াটি ঘটবে না।

যে কোনও ইঞ্জিনিয়ার আপনাকে বলবে যে কোনও ডিজাইন প্রক্রিয়া বাধাগ্রস্ত করবে। এমনকি ক্ষুদ্রতম ডিজাইনের ত্রুটিটি সনাক্ত করতে কয়েক মাসের পরীক্ষা এবং ত্রুটি লাগে।