আপনার ত্রুটি সংশোধন প্রয়োজন কেন? আমার বোধগম্যতা হচ্ছে ত্রুটি সংশোধন শব্দ থেকে ত্রুটিগুলি সরিয়ে দেয় তবে শব্দটি নিজেরাই গড় হওয়া উচিত। আমি যা জিজ্ঞাসা করছি তা পরিষ্কার করার জন্য, আপনি ত্রুটি সংশোধন জড়িত না করে, কেবল অপারেশনগুলি চালাবেন, বলুন, একশ বার করে, এবং গড় / সর্বাধিক সাধারণ উত্তরটি বেছে নিতে পারেন না কেন?
উত্তর:
যে ভাল স্কেল না। একটি মাঝারি দীর্ঘ গণনার পরে আপনি মূলত সর্বাধিক মিশ্র অবস্থা বা আপনার গোলমাল যে স্থির বিন্দুতে রেখেছেন with দীর্ঘতর গণনার যথেচ্ছ স্কেল করার জন্য আপনার ত্রুটিগুলি খুব বড় হওয়ার আগে তাদের সংশোধন করতে হবে।
উপরে বর্ণিত অন্তর্দৃষ্টি সম্পর্কে কিছু সংক্ষিপ্ত গণনা এখানে দেওয়া হল। সাধারণ সাদা শব্দের মডেলটি বিবেচনা করুন (শব্দকে অবহেলা করে), যেখানে আদর্শ রাষ্ট্র ( মানক নোটেশন প্রযোজ্য)। আপনি কনক্যাটেনেট যদি যেমন সশব্দ প্রক্রিয়া, নতুন শব্দ প্যারামিটার , যা গেটস (অথবা অন্যান্য ত্রুটি উত্স) সংখ্যা ব্যাখ্যা মূলকভাবে বৃদ্ধি পায়। আপনি পরীক্ষা পুনরাবৃত্তি যদি -times এবং অনুমান হিসাবে মান ত্রুটি দাঁড়িপাল্লা আপনি যদি দেখেন রানের সংখ্যাρnε′=1-(1-ε)এনমি1
যদি ত্রুটি হার কম যথেষ্ট ছিল, আপনি পারে একটি গুনতি একশো গুণ চালানো এবং সবচেয়ে সাধারণ উত্তর গ্রহণ করা। উদাহরণস্বরূপ, ত্রুটি হারটি যদি কম পরিমাণে কম হত যে প্রতি গণনা অনুসারে ত্রুটিগুলির প্রত্যাশিত সংখ্যাটি খুব সামান্য কিছু ছিল - যার অর্থ এই কৌশলটি কতটা ভাল কাজ করে তা নির্ভর করে আপনি যে কোনও গণনা করতে চান তা কতটা জটিল এবং জটিল।
একবার ত্রুটির হার বা আপনার গণনার দৈর্ঘ্য পর্যাপ্ত পরিমাণে পরিণত হয়ে গেলে, আপনার আর কোনও আস্থা থাকতে পারে না যে সর্বাধিক সম্ভবত ফলাফলটি শূন্য ত্রুটি ছিল: একটি নির্দিষ্ট সময়ে এটি সম্ভবত আপনার এক, বা দুটি হয়ে যায় বা হয়, বা আরও ত্রুটি, এর চেয়ে আপনার শূন্য। এই ক্ষেত্রে, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আপনাকে একটি ভুল উত্তর দিতে বাধা দেওয়ার কিছুই নেই। তখন কি?
এই বিষয়গুলি কোয়ান্টাম গণনার জন্য বিশেষ নয়: এগুলি শাস্ত্রীয় গণনার ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য - এটি ঘটে কেবল আমাদের প্রযুক্তিগত প্রায় সমস্ত ক্ষেত্রেই পরিপক্কতার পর্যাপ্ত উন্নত অবস্থায় রয়েছে যে এই বিষয়গুলি বাস্তবে আমাদের উদ্বেগ দেয় না; যাতে কোনও হার্ডওয়ার ত্রুটি না হওয়ার চেয়ে আপনার কম্পিউটারটি একটি উল্কাপূর্ণ মিড-গণনা (বা এটি ব্যাটারি শক্তি থেকে বেরিয়ে আসে, বা আপনি এটি স্যুইচ অফ করার সিদ্ধান্ত নিচ্ছেন) দ্বারা আঘাত হানার আরও বেশি সম্ভাবনা থাকতে পারে। কোয়ান্টাম গণনা সম্পর্কে (অস্থায়ীভাবে) বিশেষ কী এটি ত্রুটি হওয়ার সম্ভাবনা সম্পর্কে এতটা শিথিল হওয়ার জন্য প্রযুক্তিটি এখনও আমাদের পরিপক্ক নয়।
সেই সময়ে যখন শাস্ত্রীয় গণনা থাকেত্রুটি সংশোধন ব্যবহারিক এবং প্রয়োজনীয় উভয়ই পর্যায়ে ছিল তখন আমরা নির্দিষ্ট কিছু গাণিতিক কৌশল - ত্রুটি সংশোধন - যা কার্যকর ত্রুটির হারকে দমন করা সম্ভব করেছিল এবং নীতিগতভাবে এটিকে আমাদের পছন্দ মতো কম করে তুলতে সক্ষম করেছিলাম। কোয়ান্টাম এবং শাস্ত্রীয় তথ্যের মধ্যে পার্থক্য সামঞ্জস্য করতে সামান্য বিস্তৃতি সহ - কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনের জন্য আশ্চর্যজনকভাবে একই কৌশলগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রথমদিকে, ১৯৯০ এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে, ধারণা করা হয়েছিল যে কোয়ান্টাম রাষ্ট্রের স্থানের ধারাবাহিকতার কারণে কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন অসম্ভব। তবে যেমনটি দেখা যাচ্ছে, ক্লাসিকাল ত্রুটি সংশোধন কৌশলগুলি সঠিকভাবে বিভিন্ন উপায়ে একটি চূড়ান্ত পরিমাপ করা যেতে পারে (সাধারণত "বিট" এবং "ফেজ" হিসাবে বর্ণনা করা হয়), আপনি কোয়ান্টাম সিস্টেমে নীতিগতভাবে বিভিন্ন ধরণের শব্দকে দমন করতে পারেন। এই কৌশলগুলি কোয়েটগুলির জন্য বিশেষ নয়, হয়: একই ধারণাটি কোনও সীমাবদ্ধ মাত্রার কোয়ান্টাম সিস্টেমের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে (যদিও মডেলগুলির যেমন অ্যাডিয়াব্যাটিক গণনা, এটি সম্ভবত আপনার সম্পাদন করতে চান এমন গণনা সম্পাদনের পথে আসতে পারে)।
আমি যখন এটি লিখছি, স্বতন্ত্র কুইটগুলি তৈরি করা এবং মার্শাল করা এতটাই কঠিন যে লোকেদের কোনও প্রকার ত্রুটি সংশোধন ছাড়াই প্রুফ-অফ-সিদ্ধিক গণনা করে পালিয়ে যাওয়ার আশা করা হচ্ছে। এটি ঠিক আছে, তবে এটি জমে থাকা ত্রুটির সংখ্যাটি এত বড় না হওয়া পর্যন্ত তাদের গণনা কতদিন হতে পারে তা সীমাবদ্ধ করে দেবে যে গণনাটি অর্থবহ হওয়া বন্ধ করে দেয়। দুটি সমাধান রয়েছে: গোলমাল দমন করার ক্ষেত্রে আরও ভাল হওয়া বা ত্রুটি সংশোধন প্রয়োগ করা। উভয়ই ভাল ধারণা, তবে গোলমালের উত্সকে দমন করার চেয়ে মধ্যবর্তী এবং দীর্ঘমেয়াদে ত্রুটি সংশোধন করা আরও সহজ।
এম। স্টারনের জবাবটিতে এখন যোগ করুন :
কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলির জন্য ত্রুটি সংশোধন কেন করা দরকার তার প্রাথমিক কারণ হ'ল ক্যুইটসের একটি ধারাবাহিকতা রয়েছে (সরলতার জন্য আমি এই মুহুর্তে কেবল চূড়ান্ত-ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি বিবেচনা করছি)।
কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিতে, ক্লাসিকাল কম্পিউটারগুলির বিপরীতে প্রতিটি বিট কেবলমাত্র দুটি সম্ভাব্য অবস্থায় বিদ্যমান নয় doesn't উদাহরণস্বরূপ ত্রুটির সম্ভাব্য উত্স অতিরিক্ত ঘূর্ণন: পরিণত মনে হতে পারে α | 0 ⟩ + + β ই আমি φ | 1 ⟩ কিন্তু আসলে হয়ে α | 0 ⟩ + + β ই আমি ( φ + + δ ) | 1 ⟩। প্রকৃত অবস্থা সঠিক রাষ্ট্রের নিকটে তবে তবুও ভুল। আমরা যদি এটি সম্পর্কে কিছু না করি তবে ছোট্ট ত্রুটিগুলি সময়ের সাথে সাথে তৈরি হবে এবং শেষ পর্যন্ত একটি বড় ত্রুটি হয়ে উঠবে।
অধিকন্তু, কোয়ান্টাম রাজ্যের খুব সূক্ষ্ম, এবং পরিবেশের সঙ্গে কোনো মিথষ্ক্রিয়া সৃষ্টি করতে পারে অসঙ্গতির মত একটি রাষ্ট্র পতন করতে | 0 ⟩ সম্ভাব্যতা সঙ্গে | α | 2 বা | 1 ⟩ সম্ভাব্যতা সঙ্গে | β | ঘ ।
একটি শাস্ত্রীয় কম্পিউটারে যদি বলুন যে বিটের মান নীচের মতো এন-বার প্রতিলিপি করা হচ্ছে:
এবং 1 → 11111 ... n বার
পদক্ষেপের পরে যদি মতো কিছু উত্পাদিত হয় তবে এটি ক্লাসিকাল কম্পিউটার দ্বারা 0000000000 দিতে সংশোধন করা যেতে পারে কারণ বেশিরভাগ বিট 0 ′ s ছিল এবং সম্ভবত প্রাথমিক ক্রিয়াকলাপের উদ্দেশ্যযুক্ত লক্ষ্য 0- বিট 10 বার প্রতিলিপি ছিল ।
সুতরাং, আপনার কোয়ান্টাম কম্পিউটারের অপারেশন চলাকালীন ঘটে যাওয়া ত্রুটিগুলি মোকাবেলা করার জন্য ত্রুটি সংশোধন করার কৌশলগুলির একটি ভিন্ন জাতের প্রয়োজন , যা কেবল বিট ফ্লিপ ত্রুটিগুলিই নয়, পর্যায়ের শিফ্ট ত্রুটিগুলিও মোকাবেলা করতে পারে। এছাড়াও, এটি অনিচ্ছাকৃত ডিকোহারেন্সের বিরুদ্ধে প্রতিরোধী হতে হবে। একটি বিষয় মনে রাখবেন যে বেশিরভাগ কোয়ান্টাম গেটগুলি "নিখুঁত" হবে না, যদিও "ইউনিভার্সাল কোয়ান্টাম গেটস" এর সঠিক সংখ্যার সাথে আপনি যেকোন কোয়ান্টাম গেট নির্মাণের উদ্দেশ্যে নির্বিচারে কাছাকাছি যেতে পারেন যা (তত্ত্বীয়ভাবে) একক রূপান্তরকরণ করে।
নিল দে বিউড্রাপ উল্লেখ করেছেন যে শাস্ত্রীয় ত্রুটি সংশোধন কৌশলগুলি প্রয়োগের জন্য চতুর উপায় রয়েছে যাতে তারা কোয়ান্টাম অপারেশনের সময় ঘটে যাওয়া অনেক ত্রুটিগুলি সংশোধন করতে পারে, যা সত্যই সঠিক এবং কোডগুলি সংশোধন করার জন্য বর্তমান দিনের কোয়ান্টাম ত্রুটি ঠিক ঠিক তাই করে। আমি উইকিপিডিয়া থেকে নিম্নলিখিতগুলি যুক্ত করতে চাই , কারণ এটি কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন করার কোডগুলি কীভাবে উপরে বর্ণিত সমস্যার সাথে মোকাবিলা করে সে সম্পর্কে কিছুটা স্পষ্টতা দিতে পারে:
কোডগুলি সংশোধন করার ক্ষেত্রে ধ্রুপদী ত্রুটি নির্ণয় করতে একটি সিন্ড্রোম পরিমাপ ব্যবহার করে যা ত্রুটি কোনও এনকোডড অবস্থাকে দূষিত করে। তারপরে আমরা সিন্ড্রোমের উপর ভিত্তি করে সংশোধনমূলক অপারেশন প্রয়োগ করে ত্রুটিটিকে বিপরীত করি। কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন সিন্ড্রোম পরিমাপ নিয়োগ করে। আমরা একটি বহু-কুইবিট পরিমাপ সম্পাদন করি যা এনকোডেড অবস্থায় কোয়ান্টাম তথ্যকে বিরক্ত করে না তবে ত্রুটি সম্পর্কে তথ্য পুনরুদ্ধার করে। একটি সিন্ড্রোম পরিমাপ নির্ধারণ করতে পারে যে কোনও কুইট বিকৃত হয়েছে কিনা, এবং যদি তাই হয় তবে কোনটি। আরও কী, এই অপারেশন (সিনড্রোম) এর ফলাফল আমাদের জানায় যে কোন শারীরিক কুইটটি কেবল প্রভাবিত হয়েছিল, তা নয়, এটি বেশ কয়েকটি সম্ভাব্য উপায়ে কোনটি প্রভাবিত হয়েছিল। দ্বিতীয়টি প্রথম দর্শনে স্ব-স্বজ্ঞাত: যেহেতু গোলমাল নির্বিচারে হয়, কীভাবে শব্দের প্রভাব কেবল কয়েকটি স্বতন্ত্র সম্ভাবনার মধ্যে একটি হতে পারে? বেশিরভাগ কোডে, প্রভাবটি খানিকটা ফ্লিপ হয়, বা একটি চিহ্ন (পর্বের) ফ্লিপ হয়, বা উভয়ই ( পাওলি ম্যাট্রিক্সের সাথে সম্পর্কিত) এক্স, জেড এবং ওয়াই)। কারণটি হ'ল সিন্ড্রোমের পরিমাপের একটি কোয়ান্টাম পরিমাপের প্রক্ষেপণমূলক প্রভাব রয়েছে। এমনকি যদি শব্দের কারণে ত্রুটিটি নির্বিচারে ছিল, তবুও এটি ভিত্তিক ক্রিয়াকলাপের একটি সুপারপজিশন হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে - ত্রুটির ভিত্তি (যা এখানে পাওলি ম্যাট্রিক্স এবং পরিচয় দিয়ে দেওয়া হয়েছে)। সিন্ড্রোম পরিমাপ একটি নির্দিষ্ট "পাওলি ত্রুটি" "ঘটেছে" "এর জন্য" সিদ্ধান্ত নিতে "কোয়েটকে" বাধ্য "করে, এবং সিন্ড্রোম আমাদেরকে বলে যে কোনটি, যাতে আমরা একই পাওলি অপারেটরটিকে আবারও দূষিত কোয়েটে আবার কাজ করতে দিতে পারি ত্রুটির প্রভাব।
সিন্ড্রোম পরিমাপটি ঘটে যাওয়া ত্রুটি সম্পর্কে যথাসম্ভব আমাদের জানায়, তবে যৌক্তিক কুইটগুলিতে যে মান সংরক্ষণ করা হয় সে সম্পর্কে কিছুই বলা যায় না — অন্যথায় পরিমাপটি এই লজিক্যাল কোয়েটের কোনও কোয়ান্টাম সুপারপজিকে কোয়ান্টামের অন্যান্য কোয়েটগুলির সাথে ধ্বংস করে দেবে would কম্পিউটার।
দ্রষ্টব্য : আমি প্রকৃত কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন কৌশলগুলির কোনও উদাহরণ দিইনি। এখানে প্রচুর ভাল পাঠ্যপুস্তক রয়েছে যা এই বিষয়টি নিয়ে আলোচনা করে। তবে আমি আশা করি এই উত্তরটি পাঠকদের কোয়ান্টাম গণনাতে কোড সংশোধন করার ক্ষেত্রে আমাদের কেন ত্রুটি দরকার তার একটি প্রাথমিক ধারণা দেবে।
প্রস্তাবিত আরও রিডিং:
কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন এবং ফল্ট-সহনশীল কোয়ান্টাম গণনার একটি ভূমিকা - ড্যানিয়েল গোটসম্যান
কোয়ান্টাম কম্পিউটার মেমোরিতে ডিকোহারেন্স হ্রাস করার জন্য স্কিম - পিটার শর
প্রস্তাবিত ভিডিও লেকচার:
আপনার ত্রুটি সংশোধন প্রয়োজন কেন? আমার বোধগম্যতা হচ্ছে ত্রুটি সংশোধন শব্দ থেকে ত্রুটিগুলি সরিয়ে দেয় তবে শব্দটি নিজেরাই গড় হওয়া উচিত।
আপনি যদি কোনও বাড়ি বা রাস্তা তৈরি করেন এবং শব্দটি কোনও ভিন্নতা, তফাত, সরলতার সাথে, দিকনির্দেশের পক্ষে ছিল তবে এটি কেবল / সরলভাবে নয়: "এটি কেমন হবে", তবে "এটি কেমন হবে?" - দক্ষতা এবং নির্ভুলতা উভয়েরই একটি সুপারপজিশন।
যদি দু'জন লোক একটি গল্ফ বলের পরিধিকে একটি ব্যাস দেওয়া হয় তবে তাদের গণনার যথার্থতার সাথে সাপেক্ষে একই রকম উত্তর পাওয়া যায়; প্রতিটি যদি দশমিক বেশ কয়েকটি জায়গা ব্যবহার করে তবে এটি 'যথেষ্ট ভাল' হবে।
যদি দু'জন লোককে অভিন্ন সরঞ্জাম এবং উপাদান সরবরাহ করা হয় এবং কেকের জন্য একই রেসিপি দেওয়া হয়, তবে আমাদের কি অভিন্ন ফলাফল আশা করা উচিত?
আমি যা জিজ্ঞাসা করছি তা পরিষ্কার করার জন্য, ত্রুটি সংশোধন জড়িত না করে আপনি কেন কেবল অপারেশনগুলি চালাবেন, বলুন, একশো বার, এবং গড় / সর্বাধিক সাধারণ উত্তরটি বেছে নিতে পারবেন না?
আপনি স্কেল আপনার আঙুল আলতো চাপ, ওজন হ্রাস।
আপনি যদি কোনও উচ্চ সংগীতানুষ্ঠানে থাকেন এবং আপনার পাশের ব্যক্তির সাথে যোগাযোগ করার চেষ্টা করেন তারা কি আপনাকে প্রথমবার বোঝে, প্রতিবার?
আপনি যদি কোনও গল্প বললে বা গুজব ছড়িয়ে দেন, (এবং কিছু লোক শব্দবাচক কথাবার্তা বলে, কেউ কেউ তাদের নিজস্ব স্পিন যুক্ত করে এবং অন্যরা অংশগুলি ভুলে যায়), যখন এটি আপনার কাছে ফিরে আসে তখন এটি নিজেই গড় হয়ে যায় এবং মূলত (তবে অভিন্ন নয়) হয়ে যায় তুমি কি বলেছ? - অসম্ভব।
এটি কাগজের টুকরো টুকরো টুকরো করে চ্যাপ্টা করে ফেলার মতো।
এই সমস্ত উপমাগুলি নির্ভুলতার তুলনায় সরলতার প্রস্তাব দেওয়া হয়েছিল, আপনি এগুলি কয়েকবার পুনরায় পড়তে পারেন, এটি গড়তে পারেন এবং সঠিক উত্তর পেতে পারেন, না। ;)
কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন কেন কঠিন, তার আরও প্রযুক্তিগত ব্যাখ্যা উইকিপিডিয়ায় ওয়েবপৃষ্ঠায় ব্যাখ্যা করা হয়েছে: " কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন ":
"কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন (QEC) কারণে ত্রুটি থেকে রক্ষা কোয়ান্টাম তথ্যে কম্পিউটিং কোয়ান্টাম ব্যবহার করা হয় অসঙ্গতির এবং অন্যান্য কোয়ান্টাম গোলমাল । কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন অপরিহার্য যদি এক ত্রুটি-সহিষ্ণু কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন শব্দ সঙ্গে না শুধুমাত্র মোকাবেলা করতে পারেন সঞ্চিত অর্জন করা হল কোয়ান্টাম তথ্য, তবে ত্রুটিযুক্ত কোয়ান্টাম গেটস, ত্রুটিযুক্ত কোয়ান্টাম প্রস্তুতি এবং ত্রুটিযুক্ত পরিমাপের সাথেও
"শাস্ত্রীয় ত্রুটি সংশোধন অতিরিক্ত কাজকে নিয়োগ করে emplo " ...
" নো-ক্লোনিং উপপাদনের কারণে কোয়ান্টামের তথ্য অনুলিপি করা সম্ভব নয় । এই উপপাদ্যটি কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন তত্ত্ব গঠনের ক্ষেত্রে একটি বাধা উপস্থিতি বলে মনে হচ্ছে। তবে এক কোয়েটের তথ্যকে বেশ কয়েকটি জড়িয়ে থাকা অবস্থাতেই ছড়িয়ে দেওয়া সম্ভব () শারীরিক) কুইটস। পিটার শর প্রথমে একটি কোয়েট সম্পর্কিত তথ্য নয় কুইটগুলির একটি অত্যন্ত জড়িয়ে পড়া অবস্থাতে সংরক্ষণ করে কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনকারী কোড গঠনের এই পদ্ধতিটি আবিষ্কার করেছিলেন। একটি কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনকারী কোড একটি সীমাবদ্ধ ফর্মের ত্রুটিগুলির বিরুদ্ধে কোয়ান্টাম তথ্যকে সুরক্ষা দেয়। "
গোলমাল নিজেই গড় উচিত।
গোলমাল পুরোপুরি নিজেকে গড়ায় না। এটাই জুবলারের মিথ্যাচার। যদিও গোলমাল পিছনে পিছনে ঘুরতে থাকে, তবুও এটি সময়ের সাথে সাথে জমে থাকে ulates
শত শত বার বলুন এবং গড় / সর্বাধিক সাধারণ উত্তরটি বেছে নিন?
গণনাগুলি আরও দীর্ঘায়িত হওয়ার সাথে সাথে কোনও গোলমাল দেখার বা গোলমালটি পুরোপুরি দ্রুত বাতিল হওয়ার সম্ভাবনা 0% এর কাছাকাছি হয়ে যায় যে আপনি যদি ট্রিলিয়ন বার গণনা পুনরুদ্ধার করেও একবারে সঠিক উত্তরটি আশা করতে পারবেন না।