Kvantecomputer

En kvantecomputer er en computerenhed, der bruger kvantemekanikkens fænomener ( kvantesuperposition , kvantesammenfiltring ) til at transmittere og behandle data. En kvantecomputer (i modsætning til en konventionel) fungerer ikke med bits (i stand til at antage værdien af enten 0 eller 1), men med qubits , der har værdier på både 0 og 1 på samme tid. Teoretisk tillader dette behandling alle mulige tilstande samtidigt, hvilket opnår en betydelig fordel ( kvanteoverlegenhed ) i forhold til almindelige computere i en række algoritmer [1] .

En fuldgyldig universel kvantecomputer er stadig en hypotetisk enhed, selve muligheden for at bygge, som er forbundet med en seriøs udvikling af kvanteteori inden for mange partikler og komplekse eksperimenter; udviklingen på dette område er forbundet med de seneste opdagelser og resultater inden for moderne fysik . I slutningen af 2010'erne blev kun nogle få eksperimentelle systemer implementeret i praksis, som udførte faste algoritmer med lav kompleksitet.

Det første praktiske programmeringssprog på højt niveau til denne type computer er Quipper , baseret på Haskell [2] (se Kvanteprogrammering ).

Introduktion

Historien om kvanteberegning begyndte i begyndelsen af 1980'erne, da fysikeren Paul Benioff foreslog en kvantemekanisk model af Turing-maskinen i 1980.

Ideen om quantum computing blev også udtrykt af Yuri Manin i 1980 [3] .

En af de første modeller af en kvantecomputer blev foreslået [4] af Richard Feynman i 1981. Snart beskrev Paul Benioff det teoretiske grundlag for at bygge sådan en computer [5] .

Begrebet en kvantecomputer blev også foreslået i 1983 af Steven Wiesner i en artikel, som han havde forsøgt at publicere i mere end et årti før [6] [7] .

Behovet for en kvantecomputer opstår, når vi forsøger at studere komplekse mangepartikelsystemer svarende til biologiske ved hjælp af fysikkens metoder. Rummet af kvantetilstande af sådanne systemer vokser som en eksponentiel fra antallet af reelle partikler, der udgør dem, hvilket gør det umuligt at modellere deres adfærd på klassiske computere allerede for . Derfor udtrykte Wiesner og Feynman ideen om at bygge en kvantecomputer. $n$ $n=10$

En kvantecomputer bruger ikke almindelige (klassiske) algoritmer til beregning, men processer af kvantekarakter, de såkaldte kvantealgoritmer , ved hjælp af kvantemekaniske effekter, såsom kvanteparallelisme og kvanteforviklinger .

Hvis en klassisk processor kan være i præcis en af tilstandene i hvert øjeblik ( Dirac notation ), så er en kvanteprocessor samtidig i alle disse grundlæggende tilstande i hvert øjeblik, og i hver tilstand har den sin egen komplekse amplitude . Denne kvantetilstand kaldes en " kvantesuperposition " af de givne klassiske tilstande og betegnes som $|0\område ,|1\område ,\ldprikker ,|N-1\område$ $|j\rangle$ $\lambda _{j}$

|\Psi \rangle =\sum \limits _{{j=0}}^{{N-1}}\lambda _{j}|j\rangle .

Grundtilstandene kan også have en mere kompleks form. Så kan kvantesuperpositionen eksempelvis illustreres på følgende måde: ”Forestil dig et atom, der kunne undergå radioaktivt henfald i et vist tidsrum. Eller ikke blive afsløret. Vi kan forvente, at dette atom kun har to mulige tilstande: "henfald" og "ikke-henfald", <...> men i kvantemekanikken kan et atom have en form for kombineret tilstand - "henfald-ikke-henfald", dvs. , hverken det ene eller det andet, men imellem. Denne tilstand kaldes "superposition"" [8] .

En kvantetilstand kan ændre sig over tid på to fundamentalt forskellige måder: $|\psi\rangle$

Unitær kvanteoperation (kvanteport, engelsk kvanteport ), herefter blot en operation.
Måling (observation).

Hvis de klassiske tilstande er de rumlige positioner af en gruppe elektroner i kvanteprikker styret af et eksternt felt , så er enhedsoperationen løsningen af Schrödinger-ligningen for dette potentiale. $|j\rangle$ $V$

En måling er en tilfældig variabel, der tager værdier med henholdsvis sandsynligheder. Dette er den kvantemekaniske Born-regel . Måling er den eneste måde at få information om en kvantetilstand på, da værdierne er direkte utilgængelige for os. Målingen af en kvantetilstand kan ikke reduceres til en enhedsmæssig Schrödinger-evolution, da den i modsætning til sidstnævnte er irreversibel. Ved måling sker det såkaldte kollaps af bølgefunktionen , hvis fysiske karakter ikke er helt klar. Spontane skadelige tilstandsmålinger under beregning fører til dekohærens, det vil sige afvigelse fra enhedsudvikling, som er den største hindring for at bygge en kvantecomputer (se fysiske implementeringer af kvantecomputere ). $|j\rangle ,\ j=0,1,\ldots ,N-1$ $|\lambda _{j}|^{2}$ $\lambda _{j}$ $|\psi\rangle$

Kvanteberegning er en sekvens af enhedsoperationer af en simpel type styret af en klassisk kontrolcomputer (på en, to eller tre qubits ). Ved afslutningen af beregningen måles kvanteprocessorens tilstand, hvilket giver det ønskede resultat af beregningen.

Indholdet af begrebet "kvanteparallelisme" i computing kan afsløres som følger: "Data i processen med computing er kvanteinformation, som i slutningen af processen konverteres til klassisk information ved at måle kvanteregisterets sluttilstand . Gevinsten i kvantealgoritmer opnås på grund af det faktum, at når man anvender én kvanteoperation, transformeres et stort antal superpositionskoefficienter for kvantetilstande, som i virtuel form indeholder klassisk information, samtidigt” [9] .

Teori

Qubit

Ideen med kvanteberegning er, at et kvantesystem af L to-niveau kvanteelementer (kvantebits, qubits ) har 2 L lineært uafhængige tilstande, hvilket betyder, at på grund af princippet om kvantesuperposition er tilstandsrummet for en sådan en kvanteregister er et 2 L - dimensionelt Hilbert-rum . En operation i kvanteberegning svarer til at rotere tilstandsvektoren for et register i dette rum. Således bruger en kvantecomputerenhed med størrelsen L qubits faktisk 2 L klassiske tilstande samtidigt.

De fysiske systemer, der implementerer qubits, kan være alle objekter, der har to kvantetilstande: polarisationstilstande for fotoner , elektroniske tilstande for isolerede atomer eller ioner , spintilstande af atomkerner og så videre.

Én klassisk bit kan være i én og kun én af staterne eller . En kvantebit, kaldet en qubit, er i tilstanden , så | a |² og | b |² er sandsynligheden for at få henholdsvis 0 eller 1, når man måler denne tilstand; ; | a |² + | b |² = 1. Umiddelbart efter målingen går qubitten ind i den grundlæggende kvantetilstand svarende til det klassiske resultat. $|0\interval$ $|1\interval$ $|\psi \rangle =a\,|0\rangle +b\,|1\rangle$ $a,b\in \mathbb {C}$

Eksempel:

Der er en qubit i en kvantetilstand

{\tfrac {4}{5}}\,|0\rangle -{\tfrac {3}{5}}\,|1\rangle

I dette tilfælde er sandsynligheden for at få ved måling

0	er	(4/5)² = 16/25	= 0,64,
en	er	(−3/5)² = 9/25	= 0,36.

I dette tilfælde, når vi målte, fik vi 0 med en sandsynlighed på 0,64. Som et resultat af målingen går qubitten ind i en ny kvantetilstand , dvs. næste gang denne qubit måles, vil vi få 0 med enhedssandsynlighed (det antages, at enhedsoperationen som standard er identisk; i rigtige systemer er dette ikke altid tilfældet).

|0\interval

Et eksempel fra kvantemekanikken: en foton er i en tilstand af superposition af to polarisationer. Denne tilstand er en vektor i et todimensionalt plan, hvor koordinatsystemet kan repræsenteres som to vinkelrette akser, så der er projektioner på disse akser; målingen kollapser én gang for alle fotonens tilstand til en af tilstandene eller , og sandsynligheden for kollaps er lig kvadratet af den tilsvarende projektion. Den samlede sandsynlighed fås fra Pythagoras sætning . Når man skifter til et system med to qubits, kan målingen af hver af dem give 0 eller 1. Derfor har systemet 4 klassiske tilstande: 00, 01, 10 og 11. Grundlæggende kvantetilstande, der ligner dem :. Og endelig har systemets generelle kvantetilstand formen . Nu | a |² er sandsynligheden for at måle 00 osv. Bemærk at | a |² + | b |² + | c |² + | d |² = 1 som total sandsynlighed. $|\psi\rangle$ $-en$ $b$ $|\psi\rangle$ $|0\interval$ $|1\interval$ $|00\område ,|01\område ,|10\område ,|11\område$ $|\Psi \rangle =a\,|00\rangle +b\,|01\rangle +c\,|10\rangle +d\,|11\rangle$

Hvis vi kun måler den første qubit af et kvantesystem i tilstanden , får vi: $|\psi\rangle$

med sandsynlighed vil den første qubit gå til staten , og den anden - til staten , ${\displaystyle p_{0}=|a|^{2}+|b|^{2))$ $|0\interval$ ${\tfrac {1}{\sqrt {|a|^{2}+|b|^{2)))))(a\,|0\rangle +b\,|1\rangle )$
med sandsynlighed vil den første qubit gå til staten , og den anden - til staten . ${\displaystyle p_{1}=|c|^{2}+|d|^{2))$ $|1\interval$ ${\tfrac {1}{\sqrt {|c|^{2}+|d|^{2))))(c\,|0\rangle +d\,|1\rangle )$

I det første tilfælde vil målingen give staten , i det andet tilfælde staten . $|\Psi _{0}\rangle =|0\rangle \otimes {\tfrac {1}{\sqrt {|a|^{2}+|b|^{2)))))(a\ ,|0\rangle +b\,|1\rangle )$ $|\Psi _{1}\rangle =|1\rangle \otimes {\tfrac {1}{\sqrt {|c|^{2}+|d|^{2)))))(c\ ,|0\rangle +d\,|1\rangle )$

Resultatet af en sådan måling kan ikke skrives som en vektor i Hilbert -tilstandsrummet. En sådan tilstand, hvor vores uvidenhed om, hvad resultatet vil være på den første qubit, er involveret, kaldes en blandet tilstand . I vores tilfælde kaldes en sådan blandet tilstand projektionen af starttilstanden på den anden qubit og skrives som en tæthedsmatrix af formen , hvor tilstandstæthedsmatricen er defineret som . $|\psi\rangle$ $\rho _{2}=p_{0}\rho _{\Psi _{0}}+p_{1}\rho _{\Psi _{1}}$ $|\psi\rangle$ $|\psi \rangle \langle \psi |$

Generelt har et system af L qubits 2 L klassiske tilstande (00000… ( L - nuller), …00001 ( L - cifre), … , 11111… ( L ener)), som hver kan måles med sandsynligheder 0–1.

En operation på en gruppe af qubits beregnes således umiddelbart over alle dens mulige værdier, i modsætning til en gruppe af klassiske bits, hvor kun én aktuel værdi kan bruges. Dette giver en hidtil uset parallelitet af beregninger.

Beregning

Et forenklet beregningsskema på en kvantecomputer ser sådan ud: Der tages et system af qubits , hvorpå den oprindelige tilstand registreres. Derefter ændres systemets eller dets undersystemers tilstand ved hjælp af enhedstransformationer , der udfører visse logiske operationer . Til sidst måles værdien, og dette er resultatet af computeren. Rollen af ledningerne i en klassisk computer spilles af qubits , og rollen som de logiske blokke af en klassisk computer spilles af enhedstransformationer . Et sådant koncept med en kvanteprocessor og kvantelogiske porte blev foreslået i 1989 af David Deutsch . Også David Deutsch fandt i 1995 en universel logikblok, som du kan udføre enhver kvanteberegning med.

Det viser sig, at to grundlæggende operationer er nok til at konstruere enhver beregning. Kvantesystemet giver et resultat, der kun er korrekt med en vis sandsynlighed. Men på grund af en lille stigning i operationer i algoritmen, kan du vilkårligt bringe sandsynligheden for at opnå det korrekte resultat til en.

Ved hjælp af basale kvanteoperationer er det muligt at simulere driften af almindelige logiske elementer, som almindelige computere er lavet af. Derfor vil ethvert problem, der er løst nu, enhver kvantecomputer løse, og det på næsten samme tid [10] .

De fleste moderne computere fungerer på samme måde: n bits hukommelse lagertilstand og ændres af processoren hver urcyklus. I kvantetilfældet er et system med n qubits i en tilstand, der er en superposition af alle basistilstande, så ændring af systemet påvirker alle 2n basistilstande samtidigt. Teoretisk set kan den nye ordning fungere meget (et eksponentielt antal gange) hurtigere end den klassiske. I praksis viser Grovers kvantedatabasesøgealgoritme f.eks. kvadratiske effektforøgelser i forhold til klassiske algoritmer.

Algoritmer

Grundlæggende kvantealgoritmer:

Grovers algoritme : giver dig mulighed for at finde en løsning på en ligning i tid ; $f(x)=1,\ 0\leqslant x<N$ $O({\sqrt {N)))$
Shors algoritme : giver dig mulighed for at faktorisere et naturligt tal n til primfaktorer i polynomisk tid i log  n ;
Zalka-Wiesner-algoritmen gør det muligt at simulere enhedsudviklingen af et kvantesystem af partikler i næsten lineær tid ved hjælp af qubits; $n$ $På)$
Deutsch-Joji-algoritmen giver dig mulighed for at bestemme "i én beregning", om funktionen af den binære variabel f ( n ) er konstant ( f 1 ( n ) = 0, f 2 ( n ) = 1 uanset n ) eller "balanceret " ( f 3 ( 0) = 0, f 3 (1) = 1, f 4 (0) = 1, f 4 (1) = 0);
Simons algoritme løser black box- problemet eksponentielt hurtigere end nogen klassisk algoritme, inklusive probabilistiske algoritmer.

Det har vist sig, at ikke enhver algoritme er i stand til "kvanteacceleration". Desuden er muligheden for at opnå kvanteacceleration for en vilkårlig klassisk algoritme meget sjælden [11] .

Et eksempel på implementeringen af CNOT-operationen på en elektrons ladningstilstande i kvanteprikker

Enhver kvanteoperation kan implementeres ved hjælp af en kontrolleret negation ( CNOT ) logisk gate og vende tilstanden af en enkelt qubit [12] [13] .

En qubit kan repræsenteres som en elektron i et dobbeltbrøndspotentiale, hvilket betyder, at den er i venstre brønd og i højre. Dette kaldes en ladningstilstand qubit. Generelt billede af kvantetilstanden for en sådan elektron: . Dens afhængighed af tid er amplitudernes afhængighed af tid ; det er givet ved Schrödinger-ligningen af formen , hvor Hamiltonianeren på grund af den samme type brønde og Hermitianitet har formen for en eller anden konstant , således at vektoren er egenvektoren for denne Hamiltonianer med egenværdien 0 (den så- kaldet grundtilstand), og er egenvektoren med værdien (den første exciterede tilstand). Der er ingen andre egentilstande (med en vis energiværdi), da vores problem er todimensionelt. $|0\interval$ $|1\interval$ $|\Psi \rangle =\lambda _{0}|0\rangle +\lambda _{1}|1\rangle$ ${\displaystyle \lambda _{0},\lambda _{1))$ $i\hbar {\tfrac {\partial }{\partial t))\Psi =H\Psi$ $H$ ${\begin{pmatrix}a&-a\\-a&a\end{pmatrix}}$ $-en$ $|{\tilde {0}}\rangle ={\tfrac {1}{\sqrt {2}}}(|0\rangle +|1\rangle )$ $|{\tilde {1}}\rangle ={\tfrac {1}{\sqrt {2}}}(|0\rangle -|1\rangle )$ $2a$

Da hver tilstand over tid overgår til tilstanden , så for at implementere NOT-operationen (overgangen og omvendt, er det nok bare at vente på tiden . Det vil sige, NOT -operationen implementeres simpelthen ved den naturlige kvanteudvikling af qubitten , forudsat at det eksterne potentiale specificerer en dobbeltbrøndsstruktur; dette gøres ved hjælp af kvantepunktteknologi. $|\psi\rangle$ $t$ $\lambda _{0}\exp(0t)|{\tilde {0}}\rangle +\lambda _{1}\exp(-2at/\hbar )|{\tilde {1}}\rangle$ $|0\område \til |1\område$ $t=\pi \hbar /(2a)$

For at implementere CNOT skal to qubits (dvs. to par brønde) placeres vinkelret på hinanden, og hver af dem skal have en separat elektron. Så vil konstanten for det første (kontrollerbare) par af brønde afhænge af elektronens tilstand i det andet (kontrollerende) par af brønde: hvis tættere på det første, så vil det være mere, hvis længere, mindre. Derfor bestemmer elektronens tilstand i det andet par tidspunktet for NOT i den første brønd, hvilket giver dig mulighed for igen at vælge den ønskede varighed for implementeringen af CNOT-operationen. $-en$ $-en$

Denne ordning er meget omtrentlig og idealiseret; rigtige kredsløb er mere komplicerede, og deres implementering udgør en udfordring for eksperimentel fysik.

Kvanteteleportering

Teleporteringsalgoritmen implementerer den nøjagtige overførsel af tilstanden af en qubit (eller system) til en anden. Det enkleste skema bruger 3 qubits: en teleporterbar qubit og et sammenfiltret par , hvoraf en qubit er på den anden side. Bemærk, at som et resultat af driften af algoritmen, vil den oprindelige tilstand af kilden blive ødelagt - dette er et eksempel på driften af det generelle princip om umuligheden af kloning - det er umuligt at oprette en nøjagtig kopi af kvantummet tilstand uden at ødelægge originalen. Det vil ikke være muligt at kopiere en vilkårlig tilstand, og teleportering er en erstatning for denne operation.

Teleportering giver dig mulighed for at overføre systemets kvantetilstand ved hjælp af konventionelle klassiske kommunikationskanaler. Det er således især muligt at opnå den bundne tilstand af et system, der består af delsystemer, der er fjerntliggende på stor afstand. Dette gør det muligt at bygge kommunikationssystemer, der i princippet ikke er modtagelige for aflytning (på segmentet mellem "kvante"-enheder).

Mulige anvendelser

Programmer til kryptografi

På grund af den enorme hastighed af nedbrydning til prime faktorer, vil en kvantecomputer tillade dekryptering af meddelelser krypteret med den meget brugte RSA kryptografiske algoritme . Indtil nu er denne algoritme betragtet som relativt pålidelig, da en effektiv måde at faktorisere tal til primfaktorer for en klassisk computer på nuværende tidspunkt er ukendt. For for eksempel at få adgang til et kreditkort[ klargør ] , skal du indregne et antal hundrede af cifre i to primfaktorer (selv for supercomputere ville denne opgave tage hundredvis af gange længere end universets alder ). Takket være Shors kvantealgoritme bliver denne opgave ganske gennemførlig, hvis der bygges en kvantecomputer. I denne henseende er forskning i post-kvantekryptografi , kryptografiske algoritmer, der giver fortrolighed i lyset af kvanteangreb, særlig relevans.

Anvendelsen af kvantemekanikkens ideer har allerede åbnet en ny æra inden for kryptografi, da kvantekryptografiens metoder åbner op for nye muligheder inden for meddelelsesoverførsel [14] . Prototyper af systemer af denne art er under udvikling [15] .

Forskning i kunstig intelligens

Kvantemaskinelæring gør det muligt at manipulere store mængder data i et enkelt gennemløb og modellere et eksponentielt størrelse neuralt netværk [16] . I 2013 annoncerede Google Corporation åbningen af et laboratorium for kvanteforskning inden for kunstig intelligens [10] . Volkswagen Group forsker i brugen af kvantecomputere til udvikling af et ubemandet køretøj og nye typer batterier (ved hjælp af Google og D-Wave kvantecomputere ). I november 2018 annoncerede virksomheden udviklingen af et trafikkontrolsystem (med integration af ubemandede køretøjer i det), der opererer ved hjælp af D-Wave kvantecomputere . [17]

Molekylær modellering

Det antages, at det ved hjælp af kvantecomputere vil være muligt præcist at modellere molekylære interaktioner og kemiske reaktioner. Kemiske reaktioner er kvante i naturen. For klassiske computere er beregning af adfærden af kun relativt simple molekyler tilgængelig [18] . Ifølge eksperter åbner simulering på kvantecomputere nye perspektiver for udviklingen af den kemiske industri , især i forbindelse med skabelsen af lægemidler [19] .

Fysiske implementeringer af kvantecomputere

At bygge en kvantecomputer i form af en rigtig fysisk enhed er et grundlæggende problem i fysikken i det XXI århundrede. Fra begyndelsen af 2018 er der kun bygget begrænsede versioner af en kvantecomputer (de største konstruerede kvanteregistre har flere dusin koblede qubits [20] [21] [22] ). Der er skeptiske meninger om en række muligheder for kvantecomputere:

Den praktiske implementering af en kvantecomputer er baseret på at manipulere på mikroskopisk niveau og med storslået præcision et fysisk multi-element system med kontinuerlige frihedsgrader. Det er klart, at for et tilstrækkeligt stort system, kvante eller klassisk, bliver denne opgave umulig, hvorfor sådanne systemer går fra området for mikroskopisk fysik til området for statistisk fysik. Er systemet med N = 10 3 ÷10 5 kvantespins, der kræves for at udkonkurrere en klassisk computer med at løse et begrænset antal specielle problemer, stort nok i denne forstand? Kan vi nogensinde lære at kontrollere de 10.300 (mindst) amplituder, der bestemmer kvantetilstanden for et sådant system? Mit svar er nej, aldrig .

- M. I. Dyakonov , "Vil vi nogensinde have en kvantecomputer?" [23]

Principper for fysisk implementering

De vigtigste teknologier til en kvantecomputer:

Solid-state kvanteprikker på halvledere : enten ladningstilstande (tilstedeværelsen eller fraværet af en elektron på et bestemt punkt) eller retningen af elektronen og/eller nuklear spin i en given kvanteprik bruges som logiske qubits. Styring via eksterne potentialer eller laserpuls .
Superledende elementer ( Josephson junctions , SQUIDs , etc.). Tilstedeværelsen/fraværet af et Cooper-par i et bestemt rumligt område bruges som logiske qubits . Styring: eksternt potentiale / magnetisk flux.
Ioner i vakuum Paul fælder (eller atomer i optiske fælder ). Jord/exciteret tilstand af den ydre elektron i ionen bruges som logiske qubits. Kontrol: klassiske laserimpulser langs fældeaksen eller rettet mod individuelle ioner + vibrationstilstande i ionensemblet. Denne ordning blev foreslået i 1994 af Peter Zoller og Juan Ignacio Sirac [13] [24] .
Blandede teknologier: brugen af forudforberedte sammenfiltrede tilstande af fotoner til at kontrollere atomare ensembler eller som kontroller til klassiske computernetværk.
Optiske teknologier: ved hjælp af generering af kvantetilstande af lys, hurtig og justerbar kontrol af disse tilstande og deres detektion. [25] [26]

De vigtigste problemer forbundet med skabelsen og anvendelsen af kvantecomputere:

det er nødvendigt at sikre høj målenøjagtighed;
ydre påvirkninger (herunder transmission af de opnåede resultater) kan ødelægge kvantesystemet eller indføre forvrængninger i det.

Jo flere qubits er i en bundet tilstand, jo mindre stabilt er systemet. At opnå "kvanteoverherredømme" kræver en computer med mange snesevis af koblede qubits, der fungerer stabilt og med få fejl. Spørgsmålet om, i hvilket omfang en sådan enhed kan skaleres (det såkaldte "skaleringsproblem") er genstand for et hurtigt udviklende nyt felt - mange- partikel kvantemekanik . Det centrale spørgsmål her handler om arten af dekohærens (mere præcist, om sammenbruddet af bølgefunktionen ), som stadig er åben. Forskellige fortolkninger af denne proces kan findes i bøgerne [27] [28] [29] .

Ved overgangen til det 20.-21. århundrede skabte mange videnskabelige laboratorier enkelt-qubit kvanteprocessorer (i det væsentlige kontrollerede to-niveau systemer, hvor man kunne antage muligheden for at skalere til mange qubits).

Eksperimentelle prøver

I slutningen af 2001 annoncerede IBM, at det med succes havde testet en 7-qubit kvantecomputer implementeret ved hjælp af kernemagnetisk resonans . Shor's algoritme blev udført på den, og faktorerne for tallet 15 blev fundet [30] .

I 2005 byggede en gruppe Yu Pashkin (kandidat for fysiske og matematiske videnskaber, seniorforsker ved Superconductivity Laboratory i Moskva) med hjælp fra japanske specialister en to-qubit kvanteprocessor baseret på superledende elementer [31] .

I november 2009 lykkedes det for fysikere fra National Institute of Standards and Technology (USA) for første gang at samle en programmerbar kvantecomputer bestående af to qubits [32] .

I februar 2012 annoncerede IBM betydelige fremskridt i den fysiske implementering af kvantecomputere ved hjælp af superledende qubits forbundet med siliciummikrokredsløb, som ifølge virksomheden vil gøre det muligt at begynde arbejdet med at skabe en kvantecomputer [33] .

I april 2012 lykkedes det et hold forskere fra University of Southern California , Delft University of Technology , Iowa State University og University of California, Santa Barbara , at bygge en to-qubit kvantecomputer på en doteret diamantkrystal . Computeren fungerer ved stuetemperatur og er teoretisk skalerbar. Som to logiske qubits blev retningerne af henholdsvis elektronspin og nitrogenkernen brugt. For at yde beskyttelse mod påvirkning af dekohærens blev der udviklet et helt system, der dannede en mikrobølgestrålingsimpuls af en vis varighed og form. Ved hjælp af denne computer blev Grovers algoritme implementeret til fire varianter af opregning, hvilket gjorde det muligt at få det rigtige svar ved første forsøg i 95 % af tilfældene [34] [35] .

I juli 2017 skabte en gruppe fysikere ledet af Mikhail Lukin , medstifter af Russian Quantum Center og professor ved Harvard University, en programmerbar 51-qubit kvantesimulator [36] . Dette er det mest komplekse system af sin art, der eksisterede på det tidspunkt. Forfatterne testede simulatorens ydeevne ved at simulere et komplekst system af mange partikler - dette gjorde det muligt for fysikere at forudsige nogle hidtil ukendte effekter [37] . Omkring samme tid skabte en anden gruppe videnskabsmænd fra University of Maryland , ledet af Christopher Monro , en 53-qubit simulator baseret på ioner i en optisk fælde [38] [39] . Begge disse systemer er dog ikke en universel computer, men er designet til at løse ét problem [40] [38] .

I november 2017 byggede og testede IBM-forskere med succes en prototypeprocessor med 50 qubits [41] [42] [43] .

I januar 2018 annoncerede Intels CEO Brian Krzanich oprettelsen af en superledende kvantechip, kodenavnet "Tangle Lake", med 49 qubits. Ifølge hans prognose vil kvantecomputere hjælpe med at skabe stoffer, finansiel modellering og vejrudsigt. Intel udvikler kvantecomputere i to retninger: skabelsen af enheder baseret på superledere og siliciummikrokredsløb med "spin qubits" [44] [45]

I marts 2018 annoncerede Google , at det var lykkedes at bygge en 72-qubit Bristlecone kvanteprocessor med lav sandsynlighed for regnefejl. Virksomheden afslørede ikke enhedens detaljerede egenskaber, men hævder, at den giver dig mulighed for at opnå "kvanteoverlegenhed." Ifølge Google-eksperter skal følgende betingelser være opfyldt, for at en kvantecomputer skal kunne løse problemer, der er utilgængelige for "almindelige" computere: den skal indeholde mindst 49 qubits, "dybden" ( eng. kredsløbsdybde ) skal overstige 40 qubits, og sandsynligheden for en fejl i et to-qubit logisk element bør ikke overstige 0,5 %. Repræsentanter for virksomheden udtrykte håb om, at de i fremtiden vil være i stand til at opnå disse indikatorer. [46] [47]

I december 2018 blev udviklingen af en optisk mikrochip annonceret, som er planlagt til at blive brugt som en integreret del af en kvantecomputer i fremtiden. [25] [26]

I januar 2019 introducerede IBM verdens første kommercielle kvantecomputer IBM Q System One [48] [49] .

I oktober 2019 annoncerede Google , at det var lykkedes at bygge den 53-qubit Sycamore superledende kvanteprocessor og demonstrerede "kvanteoverlegenhed" i forhold til konventionelle computere [50] [51] [52] .

I december 2020 offentliggjorde forskere ved University of Science and Technology i Kina et papir, der hævdede, at deres Jiuzhang kvantecomputer var i stand til at opnå kvanteoverherredømme. På få minutter lykkedes det ham at gennemføre en operation, der ville have været løst på traditionel vis i omkring to milliarder år. Computeren arbejder på basis af optiske kvantecomputere (qubits er baseret på fotoner) ved hjælp af "bosonisk sampling". [53]

I 2021 skabte kinesiske videnskabsmænd ledet af Pan Jianwei to prototype kvantecomputere:

superledende kvanteprocessor Zu Chongzhi 2.1 med 66 qubits;
kvantecomputer "Jiuzhan-2.0" med 113 detekterede fotoner (qubits), der løser problemet med prøvetagning af Gaussiske bosoner septillion gange hurtigere (30 billioner år pr. millisekund) end de mest produktive supercomputere [54] [55] .

I slutningen af 2021 introducerede IBM sin nye kvanteprocessor baseret på superledende qubits, kaldet Eagle ("Eagle") , som er en del af et program til at skabe superhurtige computere. Den nye chip har 127 qubits, dobbelt så stor som tidligere IBM kvanteprocessorer [56] .

Adiabatiske D-Wave-computere

Siden 2007 har det canadiske firma D-Wave Systems annonceret skabelsen af forskellige versioner af en kvantecomputer: fra 16-qubit til 2000-qubit. D-Wave-computere er kun egnede til at løse en snæver klasse af problemer. Nogle forskere har udtrykt tvivl om, at virksomhedens computere virkelig opnår betydelig "kvanteacceleration", men D-Wave-computere (udbydes til priser på 10-15 millioner USD ) blev købt af Google , Lockheed Martin og Temporal Defense Systems , samt NASA og Los Angeles, Alamos National Laboratory . [57] [58]

I december 2015 bekræftede Google -eksperter , at D-Wave-computeren ifølge deres forskning bruger kvanteeffekter. På samme tid, i en "1000-qubit" computer, er qubits faktisk organiseret i klynger på 8 qubits hver. Dette gjorde det dog muligt at opnå 100 millioner gange hurtigere ydeevne (sammenlignet med en konventionel computer) i en af algoritmerne. [59]

I februar 2022 lancerede Jülich Research Center i Tyskland en kvantesupercomputer med over 5.000 qubits. Computeren blev skabt på basis af det canadiske D-Wave-system med fjernadgang til skyen. Denne kvanteudvikling er designet til at løse optimerings- og prøveudtagningsproblemer. For at realisere den kommercielle anvendelse af kvantecomputere oprettede det tyske center Jülich User Infrastructure for Quantum Computing (JUNIQ) for at give adgang til denne form for databehandling til forskellige brugergrupper og virksomheder i Europa. [60]

Noter

↑ Alexander Ershov. Quantum Supremacy // Populær mekanik . - 2018. - Nr. 5 . - S. 54-59 .
↑ Sophie Hebden. Nyt sprog hjælper kvantekodere med at bygge dræberapps . New Scientist (5. juli 2014). Hentet 20. juli 2014. Arkiveret fra originalen 14. august 2014. (ubestemt)
↑ Manin Yu. I. Beregnerbar og ikke-beregnerbar. - M. : Sov. Radio, 1980. - S. 15. - 128 s. - (Kybernetik).
↑ Feynman RP Simulering af fysik med computere // International Journal of Theoretical Physics. - 1982. - Bd. 21 , udg. 6 . - S. 467-488 . - doi : 10.1007/BF02650179 . Artiklen er teksten til en rapport på en konference på MIT i 1981.
↑ P. Benioff. Kvantemekaniske Hamiltonske modeller af tureringsmaskiner // Journal of Statistical Physics : journal. - 1982. - Bd. 29 , nr. 3 . - S. 515-546 . - doi : 10.1007/BF01342185 . - .
↑ S. Weisner Konjugeret kodning (engelsk) // Association for Computing Machinery , Special Interest Group in Algorithms and Computation Theory. - 1983. - Bd. 15 . - S. 78-88 .
↑ Zelinger A. Fotonernes dans : Fra Einstein til kvanteteleportation . - New York: Farrar, Straus & Giroux, 2010. - S. 189 , 192. - ISBN 0-374-23966-5 .
↑ Leah Henderson og Vlatko Vedral, Quantum entanglement Arkiveret 15. juni 2018 på Wayback Machine // Center for Quantum Information and Foundations, Cambridge.
↑ Holevo A. Kvanteinformatik: fortid, nutid, fremtid // I videnskabens verden. - 2008. - Udgave. 7 . (Russisk)
↑ 1 2 Google vil skabe kunstig intelligens på en kvantecomputer Arkiveret 17. marts 2017 på Wayback Machine .
↑ Ozhigov Y. Quantum Computers fremskynder klassisk med sandsynlighed nul // Chaos Solitons and Fractals, 10 (1999) 1707-1714.
↑ Tycho Sleater, Harald Weinfurter. Realiserbare Universal Quantum Logic Gates // Physical Review Letters. - 1995-05-15. - T. 74 , no. 20 . - S. 4087-4090 . - doi : 10.1103/PhysRevLett.74.4087 .
↑ 1 2 J. I. Cirac, P. Zoller. Kvanteberegninger med koldfangede ioner // Fysiske gennemgangsbreve. - 1995-05-15. - T. 74 , no. 20 . - S. 4091-4094 . - doi : 10.1103/PhysRevLett.74.4091 . Arkiveret fra originalen den 26. januar 2021.
↑ Valiev, K. A. Kvanteinformatik: computere, kommunikation og kryptografi Arkivkopi dateret 5. marts 2016 på Wayback Machine // Bulletin of the Russian Academy of Sciences. - 2000. - Bind 70. - Nr. 8. - S. 688-695.
↑ Prototyper af kvantecomputere skabes Arkivkopi dateret 16. september 2008 på Wayback Machine // lenta.ru.
↑ Kvantecomputeres primære opgave er at forbedre kunstig intelligens Arkiveret kopi af 12. marts 2018 på Wayback Machine , geektimes.ru, 4. marts 2018.
↑ Volkswagen udvikler kvantecomputer til at optimere vejtrafikken Arkiveret 11. november 2018 på Wayback Machine .
↑ Seks eksempler, hvor kvantecomputere vil hjælpe os meget Arkiveksemplar af 12. marts 2018 på Wayback Machine , hi-news.ru, 4. juli 2017
↑ Kruglyak Yu. A. Kvantemodellering i kvantekemi på kvantecomputere. - Odessa: TES, 2020. - ISBN ISBN: 978-617-7711-56-7.
↑ 14 kvantebits: Fysikere går ud over grænserne for, hvad der i øjeblikket er muligt inden for kvanteberegning . University of Innsbruck, Phys.org (1. april 2011). Hentet 28. juni 2015. Arkiveret fra originalen 30. juni 2015.
↑ Lisa Zyga. Det nye største tal, der er indregnet på en kvanteenhed, er 56.153 . Phys.org (28. november 2014). Hentet 28. juni 2015. Arkiveret fra originalen 11. december 2017.
↑ Google har skabt en 72-qubit kvantecomputer Arkiveret 12. marts 2018 på Wayback Machine .
↑ M. I. Dyakonov . Får vi nogensinde en kvantecomputer? . Commission to Combat Pseudoscience (2018). Hentet 6. december 2018. Arkiveret fra originalen 6. december 2018. (ubestemt)
↑ Ferdinand Schmidt-Kaler, Hartmut Haeffner, Mark Riebe, Stephan Gulde, Gavin PT Lancaster. Realisering af Cirac-Zoller kontrolleret-NOT kvanteporten (engelsk) // Nature. - 2003-04-01. — Bd. 422 . - S. 408-411 . - doi : 10.1038/nature01494 . Arkiveret fra originalen den 14. juli 2018.
↑ 1 2 Der er gjort fremskridt med at skabe en optisk kvantecomputer . Hentet 3. november 2019. Arkiveret fra originalen 3. november 2019. (ubestemt)
↑ 1 2 10. DECEMBER 2018 Ny optisk enhed bringer kvantecomputere et skridt nærmere Arkiveret 3. november 2019 på Wayback Machine
↑ R. Penrose . Path to Reality Arkiveret 31. maj 2012 på Wayback Machine .
↑ X. Breuer, F. Petruccione . Teorien om åbne kvantesystemer . Arkiveret 15. december 2013 på Wayback Machine
↑ Yu. I. Ozhigov . Konstruktiv fysik . Arkiveret 2. september 2013 på Wayback Machine // rcd.ru.
↑ Største kvantecomputer til dato (eng.) (utilgængeligt link) . Geek.com (24. december 2001). Dato for adgang: 28. juni 2015. Arkiveret fra originalen 1. juli 2015.
↑ http://dml.riken.jp/pub/nori/pdf/PhysicaC_426_1552_Coherent_manipulations.pdf Arkiveret 8. marts 2013 på Wayback Machine .
↑ Første universelle programmerbare kvantecomputer afsløret Arkiveret 6. april 2015 på Wayback Machine .
↑ IBM rapporterer Quantum Computer Progress Arkiveret 7. marts 2012 på Wayback Machine // oszone.net .
↑ Defekter i diamantens krystalgitter gjorde det muligt at skabe en "skinnende" kvantecomputer Arkiveret 13. april 2012 på Wayback Machine .
↑ Kvantecomputer bygget inde i diamant - artikel med henvisning til det originale værk i Nature Arkiveret 13. april 2012 på Wayback Machine .
↑ Hannes Bernien, Sylvain Schwartz, Alexander Keesling, Harry Levine, Ahmed Omran. Undersøgelse af mange-krops dynamik på en 51-atom kvantesimulator // Nature . — 2017/11. - T. 551 , nr. 7682 . - S. 579-584 . — ISSN 1476-4687 . - doi : 10.1038/nature24622 . — arXiv : 1707.04344 . Arkiveret fra originalen den 14. februar 2018.
↑ Vladimir Korolev. Russisk-amerikanske fysikere har skabt en rekordstor kompleks 51-qubit kvantecomputer . nplus1.ru. Hentet 15. juli 2017. Arkiveret fra originalen 14. juli 2017. (ubestemt)
↑ 1 2 J. Zhang, G. Pagano, PW Hess, A. Kyprianidis, P. Becker. Observation af en dynamisk faseovergang med mange kroppe med en 53-qubit kvantesimulator // Nature . — 2017/11. — Bd. 551 , udg. 7682 . - S. 601-604 . — ISSN 1476-4687 . - doi : 10.1038/nature24654 . - arXiv : 1708.01044 . Arkiveret fra originalen den 30. november 2017.
↑ Vladimir Korolev. Fysikere har skabt en rekordstor 53-qubit kvantecomputer . nplus1.ru. Hentet 14. januar 2018. Arkiveret fra originalen 14. januar 2018. (ubestemt)
↑ Kvantesimulator med 51 qubits er den største nogensinde , New Scientist . Arkiveret fra originalen den 18. juli 2017. Hentet 21. juli 2017.
↑ Fremtiden er kvantearkiveret 9. januar 2018 på Wayback Machine . IBM Blog Research.
↑ IBM hæver barren med en 50-Qubit Quantum Computer Arkiveret 19. november 2017. . MIT Technology Review.
↑ IBM har skabt den mest kraftfulde kvantecomputer (russisk) , Korrespondent.net (12. november 2017). Arkiveret fra originalen den 13. november 2017. Hentet 13. november 2017.
↑ CES 2018: Intels fremskridt inden for kvante- og neuromorfisk databehandling Arkiveret 10. januar 2018 på Wayback Machine , 3dnews.ru, 9. januar 2018.
↑ 2018 CES: Intel Advances Quantum and Neuromorphic Computing Research Arkiveret 26. februar 2018 på Wayback Machine , Intels hjemmeside 8. januar 2018.
↑ Google byggede en 72-qubit kvantecomputer Arkiveret 6. marts 2018 på Wayback Machine , N+1, 5. marts 2018
↑ En forhåndsvisning af Bristlecone, Googles nye kvanteprocessor arkiveret 11. marts 2018 på Wayback Machine , Google Research Blog, 5. marts 2018.
↑ IBM Quantum Update: Q System One-lancering, nye samarbejdspartnere og QC-centerplaner . HPCwire (10. januar 2019). Hentet 11. april 2022. Arkiveret fra originalen 12. november 2020. (ubestemt)
↑ Chan. IBM afslører verdens første kvantecomputer, som virksomheder faktisk kan bruge til at løse tidligere umulige problemer . Business Insider (13. januar 2019). Hentet 11. april 2022. Arkiveret fra originalen 28. januar 2021. (ubestemt)
↑ Nature 23. oktober 2019 Frank Arute, Kunal Arya, et al. Kvanteoverherredømme ved hjælp af en programmerbar superledende processor Arkiveret 23. oktober 2019 på Wayback Machine 574, side 505-510 (2019)
↑ Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor Arkiveret 23. oktober 2019 på Wayback Machine Onsdag 23. oktober 2019 Indsendt af John Martinis, Chief Scientist Quantum Hardware og Sergio Boixo, Chief Scientist Quantum Computing Theory, Google AI Quantum
↑ Meduza 20:05, 24. oktober 2019 Alexander Ershov Hurra, Google-fysikere har opnået kvanteoverlegenhed! Eller måske gjorde de det ikke! Vi ved det ikke, de ved det ikke, ingen ved - det er derfor, det er kvante ... Arkiveret 26. oktober 2019 på Wayback Machine
↑ Kinesiske fysikere på andenpladsen i verden for at opnå kvanteoverherredømme Arkiveret 7. december 2020 på Wayback Machine , Meduza , 7. december 2020.
↑ Kina opnår kvanteherredømme på to tekniske linjer // Xinhua.
↑ Kina Fokus: Kinesiske videnskabsmænd udvikler ny kvantecomputer med 113 detekterede fotoner // Xinhua..
↑ Et skridt ind i fremtiden: IBM afslører ny kvantecomputerchip Arkiveret 18. november 2021 på Wayback Machine , BBC , 17. november 2021.
↑ D-Wave sælger Quantum Computer til Lockheed Martin Arkiveret 15. marts 2018 på Wayback Machine .
↑ Kunder arkiveret 24. juli 2018 på Wayback Machine , D-Waves hjemmeside.
↑ 3Q: Scott Aaronson på Googles nye kvantedatablad Arkiveret 24. maj 2016 på Wayback Machine 11. december 2015.
↑ Europas første kvantesupercomputer med mere end 5.000 qubits lanceret . iXBT.com . Hentet 28. februar 2022. Arkiveret fra originalen 28. februar 2022. (Russisk)

Litteratur

Artikler

Openov L. A. Spin logiske porte baseret på kvanteprikker // Soros Educational Journal , 2000, bind 6, nr. 3, s. 93-98;
G. Brassard, I. Chuang, S. Lloyd, C. Monroe. Quantum computing Arkiveret 20. oktober 2018 på Wayback Machine // PNAS . - 1998. - Bd. 95. - P. 11032-11033.
Kilin S. Ya. Kvanteinformation Arkivkopi af 29. september 2010 på Wayback Machine // UFN . - 1999. - T. 169. - C. 507-527.
Valiev K. A. Kvantecomputere: kan de gøres "store"? Arkiveret 23. december 2009 på Wayback Machine // UFN . - 1999. - T. 169. - C. 691-694.
AM Steane, EG Rieffel. Beyond Bits: The Future of Quantum Information Processing // IEEE-computer. - januar 2000. - S. 38-45.
Kilin S.Ya. Kvanter og information // Fremskridt i optik. - 2001. - Bd. 42. - S. 1-90.
Valiev K. A. Kvantecomputere og kvanteberegning Arkivkopi af 10. februar 2009 på Wayback Machine // UFN . - 2005. - T. 175. - C. 3-39.
TD Ladd, F. Jelezko, R. Laflamme, Y. Nakamura, C. Monroe, JL O'Brien. Quantum Computing Arkiveret 21. september 2013 på Wayback Machine // Nature . - 2010. - Bd. 464.-S. 45-53.
Kvantecomputer og kvanteberegning. Hoved. udg. V. A. Sadovnichiy, Izhevsk: IZhT, 1999. - 288p.

Bøger

Quantum Computing fordele og ulemper Arkiveret 16. marts 2021 på Wayback Machine / Ed. Sadovnichy V.A.
Quantum Computer and Quantum Computing Arkiveret 16. marts 2021 på Wayback Machine / Ed. Sadovnichy V.A.
Baumeister D., Eckert A. , Zeilinger A. Fysik af kvanteinformation. — M .: Postmarket, 2002. — 376 s.
Valiev K. A. , A. A. Kokin. Kvantecomputere: håb og virkelighed. - Izhevsk: RHD, 2004. - 320 s.
Deutsch D. Virkelighedens struktur. - Izhevsk: RHD, 2001. - 400 s.
Kaye F., Laflame R., Mosca M. Introduktion til kvanteberegning. - Izhevsk: RHD, 2009. - 360 s.
Kitaev A. Yu. , Shen A. , Vyaly M.N. Klassisk og kvanteberegning Arkiveret 9. juli 2021 på Wayback Machine . M.: MTsNMO, 1999. 192 s.
Nielsen M., Chang I. Quantum Computing and Quantum Information. — M .: Mir, 2006. — 824 s.
Ozhigov Yu. I. Quantum Computing . - M. : Max Press, 2003. - 152 s. Arkiveret8. marts 2013 påWayback Machine
Ozhigov Yu. I. Konstruktiv fysik. - Izhevsk: RHD, 2010. - 424 s.
Preskill J. Quantum Information and Quantum Computing. - Izhevsk: RHD, 2008-2011. — 464+312 s.
Scott Aaronson . Kvanteberegning siden Democritus = Scott Aaronson. Quantum Computing siden Demokrit. - M . : Alpina Non-fiction, 2017. - 494 s. - ISBN 978-5-91671-751-8 .

Links

A. Berdichevsky . Kvante uddannelsesprogram. Arkiveret 12. september 2008 på Wayback Machine
Y. Lifshits . Kursus " Moderne problemer med teoretisk datalogi arkiveret 15. oktober 2008 på Wayback Machine " (forelæsninger om kvanteberegning: introduktion, superdense kodning, kvanteteleportation, Simon og Shor-algoritmer).
kvantecomputer. Arkivkopi dateret 25. april 2013 på Wayback Machine // Videoforedrag af V. Shalaev i PostNauka- projektet (04/09/2013)
Institut for Supercomputere og Kvanteinformatik _ _
Laboratoriet for fysik af kvantecomputere _
Fremtiden for kvantecomputere er i ternær databehandling. Arkiveret 10. februar 2022 på Wayback Machine // Infuture.ru
Kvantecomputer og dens elementære halvlederbase. Arkiveret 17. juni 2008 på Wayback Machine (4/8/2003 )
QCL programmeringssprog til kvantecomputere. Arkiveret 8. oktober 2003 på Wayback Machine
kvantehukommelse.

Ordbøger og encyklopædier

I bibliografiske kataloger
BNE : XX556504 BNF : 135068781 GND : 4533372-5 J9U : 987007566220005171 LCCN : sh98002795 NDL : 01072652 NKC : ph184827

Computer klasser
I henhold til opgaver	Universel Specialiseret
Ved datapræsentation	Analog hybrid Digital
Efter talsystem	Binær Ternær Decimaler Diskret
Af arbejdsmiljø	Kvante Optik Elektronisk Biocomputer Mekanisk ( pneumatisk hydraulisk ) Industriel ( personlig )
Efter aftale	Mainframe Desktop ( server ( hjem ) Arbejdsplads Personlig Hjem Monoblok Tilslut PC Spillekonsol Spil Mediecenter Internetenhed netbook Internet tablet tablet netbook Nettop Konsol computer
Supercomputere	Mini supermini Personlig
Lille og mobil	Mikro Mobil internet enhed CPC Notesbog Undernotesbog Ultrabook netbook Smartbog Tablet Internet tablet Elektronisk bog Smartphone Håndholdt pc Stick PC UMPC Bærbart spilsystem Bærbar Elektronisk oversætter Lommeregner Grafregner videnskabelig lommeregner Programmerbar regnemaskine

kvanteinformatik

Generelle begreber

kvantekommunikation

kvantekanal
- kvantenetværk
kvantekryptografi
- Kvantenøglefordeling
Teleportering af kvanteenergi
kvanteteleportation
Quantum ultra-tæt kodning
LOCC
kvantedestillation

Kvantealgoritmer

kvantesimulator
Deutsch-Yozhi algoritme
Bernstein-Wazirani algoritme
Grovers algoritme
Quantum Fourier transformation
Shors algoritme
Simons problem
Kvantefase-estimeringsalgoritme
Kvanteberegningsalgoritme
kvanteudglødning
Algoritmisk køling
Kvantealgoritme til løsning af et system af lineære ligninger
Amplitudeforstærkning

Kvantekompleksitetsteori

Turing kvantemaskine
EQP
BQP
QMA
PostBQP
QIP

Kvantecomputermodeller

kvantekredsløb
- kvanteport
Ensidet kvantecomputer
- klynge
Adiabatisk kvanteberegning
Topologisk kvantecomputer

Forebyggelse af dekohærens

Korrektion af kvantefejl
Stabiliseringskoder
Stabiliseringsformalisme
Kvante foldningskode

Fysiske implementeringer

kvanteoptik	Kavitationskvanteelektrodynamik Kontur kvanteelektrodynamik Kvanteberegning baseret på lineær optik KLM protokol Bosonisk prøvetagning
superkolde atomer	Absorberet ion kvantecomputer Optisk gitter
ryg baseret	Kvantecomputer baseret på kernemagnetisk resonans Kanes kvantecomputer Tabskvantecomputer - DiVincenzo NV center
Superledende kvantecomputere	opladningsqubit streaming qubit Fase qubit Transmon

Informatikkens hovedretninger
Matematiske grundlag	matematisk logik mængdeteori talteori grafteori Typeteori Kategori teori Beregningsmatematik Informationsteori Kombinatorik Algebra af logik
Teori om algoritmer	Automateteori Beregnelighedsteori Beregningsmæssig kompleksitetsteori Teori om kvanteberegning
Algoritmer , datastrukturer	Algoritmeanalyse Udvikling af algoritmer Beregningsgeometri
Programmeringssprog , compilere	Parser Tolk proceduremæssig programmering Objektorienteret programmering Funktionel programmering Logisk programmering Programmeringsparadigmer
Samtidig og parallel computing , distribuerede systemer	multibearbejdning Grid computing
Software engineering	Kravanalyse Software design Programmering Formelle metoder Software test Softwareudvikling
Systemarkitektur	Computer arkitektur Computerenhed Operativ system
Telekommunikation , netværk	computer lyd Routing Netværkstopologi Kryptografi
Database	Databasestyringssystemer Relationelle databaser SQL Transaktioner Databaseindeks data mining
Kunstig intelligens	Automatisk generering af domme Beregningslingvistik computersyn evolutionær modellering Ekspertsystemer Maskinelæring naturlig sprogbehandling Robotik
Computer grafik	Visualisering computer animation Billedbehandling
Menneske-computer interaktion	Offentlig tilgængelighed af computeren Brugergrænseflader bærbar computer Pervasive Computing Virtual reality
videnskabelig databehandling	kunstigt liv bioinformatik kognitiv videnskab Beregningskemi Beregningsmæssig neurovidenskab Beregningsfysik Beregningsalgoritmer Symbolsk matematik
Bemærk: Datalogi kan også opdeles i forskellige emner eller grene i henhold til ACM Computing Classification System .