Открыть список
Как стать автором
Обновить

Комментарии 31

Каждый год гиганты индустрии – Intel, AMD, ARM и NVIDIA – выпускают следующее поколение своих топовых кремнийорганических соединений
Точно кремнийорганических? Уже пора начинать бояться чужих, вылезающих из процов? (в оригинале органика не упоминается, кстати)
Ниже рядом с фосфором упоминается силикон. Видимо, что-то в тексте квантово запуталось…
А прочитав про
матрицей, известной как Гамильтоновы
фейспалм сделают все, у кого в институте был хоть какой-то квантмех. В блоге здорового человека компаний, знакомых с чем-то кроме гугл транслейта, это обычно называют гамильтониан.
Лучше прочтите оригинал. Из него вполне ясно, что речь просто идет об очередном поколении процессоров, в общем. Причем мне что странно — разве ARM вообще хоть что-то выпускает, кроме дизайна?
Лучше прочтите оригинал
Я прочитал. Об органике там ни слова. Но переводчик тоже уже убрал про органику.
А что, там была еще и органика? Я когда открыл — уже не застал этого.

>своих топовых кремниевых соединений,
Впрочем, оно и сейчас достаточно бредово выглядит. При чем тут соединения? От органики остались?
Угу, была. В моем начальном комменте есть цитата.
И да, ARM уж точно кремний руками никогда не трогает. Как и NVidia, собственно.
материала, такого как силикон

не совсем
Недавно начал интересоваться квантовыми вычислениями и для меня неожиданным оказался факт, что для квантовых компьютеров нативным типом данных являются целые числа, а не вещественные. Для работы с вещественными числами их нужно кодировать через целые, то есть на одно только вещественное число уйдет не менее 10 кубитов.

Для сложения двух целых чисел можно использовать квантовое преобразование Фурье, умножение же делается в духе реализации стандартной логической схемы на ветилях как в классической архитектуре и требует десятки кубит.

Есть алгоритмы в духе Quantum eigenvalue estimation и упомянутый в статье Variational Quantum Eigensolver, но они позволяют эффективно решать только конкретные задачи, которые удалось привести к определенной форме. Например, VQE позволяет найти только собственные числа матрицы, но не собственные вектора.

В общем я лишь хотел сказать, что на первый взгляд квантовые компьютеры выглядят как штуки, которые эффективно работают с вещественными матрицами, комплексными числами, волнами и преобразованиями Фурье, на самом же деле они скорее подходят для дискретных задач и теории чисел.

Если тут есть специалисты по квантовым вычислениям, буду рад оказаться неправ: я сам заинтересован в нахождении эффективных алгоритмов для умножения вещественных чисел на кватовых компьютерах)

Интересно, возможна ли инициализация кубитов с произвольными комплексными или хотя бы вещественными амплитудами вероятностей на реальном квантовом железе? Я игрался только с quantum inspire и IBM — такой возможности не нашел. Да и для симуляторов таких примеров раз-два и обчелся.

Я не на 100% ориентируюсь в теме, но при помощи стандартных операций можно получить в принципе любой вещественный поворот. Только нужно проводить много промежуточных измерений и повторных операций.

iopscience.iop.org/article/10.1088/1367-2630/15/9/093041/meta

В этой работе самый мозговзрывательный момент, когда они из поворота на угол phi делают поворот на угол phi / 2 с вероятностью 1/2. До сих пор до конца не разобрал, как это работает.
Тут например насчет инициализации начального состояния в Qiskit от IBM.
Не совсем с целыми. Но емнип в большинстве задач числа записываются как в двоичной системе — по кубиту на разряд, в том числе после запятой. Чем больше кубитов, тем больше разрешение.

Может кто-нибудь ответить на вопросы?


  1. Универсальный квантовый компьютер возможен?
  2. Правильно ли я понимаю, что квантовый компьютер подходит для хорошо распараллеливаемых задач?
  3. Можно ли теоретически решать задачи вычислительной газодинамики например? Они очень хорошо параллелятся и потенциально поглощают любое количество ядер при увеличении сетки до бесконечного числа элементов.
  4. Как происходят вычисления на квантовом компьютере? В том смысле, сколько времени занимает вычисление? Это для любой задачи фиксированное время или нет? Например 1 секунда для любой задачи на один цикл? Для получения решения требуется один цикл вычисления или много? Там же вероятностное решение, нужно много вычислений для уточнений? Это как кидать кости и получить после тысяч бросков достоверную вероятность решения?
  5. Каков прогресс в квантовых компьютерах? Есть ориентировочная дата появления первого коммерческого универсального квантового компьютера? Ну или хотя бы для регулярных конкретных практических задач?
1. Да
2. Не совсем: квантовые вычисления сами по себе не лучше подходят для паралелльных задач (часто ошибочно думают, что КК «параллельно» считают много вариантов, это не так).
3. Мы не знаем. Сейчас часто говорят об обещаниях квантовых компьютеров (напр.), но суть в том, что никто не знает, на самом ли деле эти алгоритмы принципиально эффективнее классических, или просто этот конкретный алгоритм эффективнее некоторых классических. Ну и это если не касаться P/NP.
4. Могу посоветовать вот этот гид от ПостНауки, там много отличных материалов, которые отвечают на ваши вопросы.
«В том смысле, сколько времени занимает вычисление?» Зависит от алгоритма. Суть в том, что оно с ростом размера задачи растет принципиально медленнее, чем для классических алгоритмов. «Это для любой задачи фиксированное время или нет?» Разное время для разных алгоритмов. «Например 1 секунда для любой задачи на один цикл?» Нет, зависит от количества операций, которые надо выполнить в цикле. «Для получения решения требуется один цикл вычисления или много? Там же вероятностное решение, нужно много вычислений для уточнений? Это как кидать кости и получить после тысяч бросков достоверную вероятность решения? „ Именно так, бросать кости, но получать не случайное распредление, а такое, в котором вероятность одной стороны гораздо выше, чем вероятностью других. И эта сторона — правильное решение.
5. “Каков прогресс в квантовых компьютерах?» У нас есть первые квантовые компьютеры. «Есть ориентировочная дата появления первого коммерческого универсального квантового компьютера?» Коммерческий уже есть — можете купить у IBM. Другое дело, что он будет достаточно бесполезен на нынешнем этапе (т.е. медленнее, чем классические). Реальный полезный КК появится через 10-20-30 лет (смотря кого вы спросите). Но это все равно будут огромные залы, полные аппаратуры, так что домой не купить. Дело в том, что для решения простого алгоритма взлома ключа (Гровера), например, вам нужно около сотни логических кубитов. Но каждый из них требует коррекции ошибок. Так что физически вам нужно десятки тысяч (а то и миллионы) кубитов. Сейчас самый большой КК — 53 кубита у гугла. «Ну или хотя бы для регулярных конкретных практических задач?» В принципе, вы уже сейчас можете получить доступ в облачный КК и считать какие-нибудь несложные задачи из квантовой химии, например.

Спасибо. А почему никто не знает лучше ли квантовый компьютер, чем классический для конкретной задачи? Разве это теоретически не доказано как-то?
И еще, если время вычисления для квантового компьютера растет медленно, можно ли сказать, что для решения любой задачи при наличии большого числа кубит, что время решения займет не более 1 минуты или 10 минут или часа?

Потому что очень сложно доказать, что квантовый алгоритм для конкретной задачи лучше любого возможного классического алгоритма. У нас есть причины подозревать, что должны существовать квантовые алгортимы, которые эффективнее любого классического, но доказательств этому пока нет. Можно почитать про quantum complexity classes. Мы точно уверены только, что не существует задач, которые неразрешимы классически, но разрешимы квантово.

Практически все классические алгоритмы не получится ускорить на квантовом компьютере, но есть те, которые, возможно, получится (например, разложение числа на простые множители). Но строгих доказательств этому нет.

Я помню статью на хабре с классификациями задач, где как раз утверждалось, что есть такая категория задачь, которую можно решить только на квантовом компьютере и никак на классическом. https://www.google.com/amp/s/m.habr.com/ru/amp/post/421675/

Вот эта? Это верно, я забыл про этот результат. Но он все равно строится на некоторых предположениях (там мы в комментах как раз это обсуждаем). И они используют некоторые подходы, которые мы не представляем, как реализовать практически. Так что пока это все области активной работы теоретиков.

Но я скажу несколько иначе: у нас есть все основания думать, что такие задачи должны существовать. Но у нас пока нет строгих тому доказательств. И тем более у нас нет строгих доказательств тому, что это реализуемо на практике.
Так что физически вам нужно десятки тысяч (а то и миллионы) кубитов. Сейчас самый большой КК — 53 кубита у гугла.
Кстати, этот момент меня давно гложет. Вот эти «53» — это число логических кубитов или физических? Ведь если логических, то получается, что там у них в реально работающих системах вполне уже тысячи-миллионы кубитов крутятся. Но в таком случае почему нигде не публикуется эта информация? Важный ведь момент: если удастся улучшить алгоритмы коррекции или снизить шумы, то при том же числе физических элементов число логических кубитов резко возрастёт. А если эти 53 — физические, тогда как вообще эта машина может работать, если их даже для одного логического не хватает?
Конечно физических.

как вообще эта машина может работать

А она и не работает. До «работает» в привычном смысле слова еще много-много лет.
А если эти 53 — физические, тогда как вообще эта машина может работать, если их даже для одного логического не хватает?
Логические кубиты нужны, когда речь идет о коррекции ошибок. Но она нужна для алгоритмов, которые считают что-то полезное. Те, алгоритмы, которые были продемонстрированы, не считают ничего полезного, они созданы с целью продемонстрировать преимущества КК.

Важный ведь момент: если удастся улучшить алгоритмы коррекции или снизить шумы, то при том же числе физических элементов число логических кубитов резко возрастёт.
Да, и над этим активно работают. Снизить шумы уже очень сложно, а вот коррекцию ошибок можно улучшить.
Сейчас самый большой КК — 53 кубита у гугла
Я бы уточнил, что если просто в кубитах считать, то среди универсальных КК есть и поболее. Например у ibmq_manhattan — 65 кубит (другое дело что для решения конкретных задач кроме числа кубит важны и др. характеистики: связанность, глубина, стабильность и проч., с учетом этого IBM например, предлагает такую характеристику КК как quantum volume). А если среди неуниверсальных КК кубиты считать, то например у D-Wave их «тыщи» (но они пригодны только для очень узкого класса задач...).
Ну IBM так ничего и не опубликовала про этот компьютер, так что я его не считал. Есть еще фотонные КК с большим количеством кубитов, кстати.

А так все верно!
Вот например публикации о том, что IBM сделала его доступным (но к сожалению, пока не всем), о топологии процессора и устойчивости к ошибкам, о тестировании и характеристиках на запутанных состояниях, о решении с его помощью некоторых конкретных задач.
А про фотонные с большим числом кубитов можете ссылками поделиться?
Я к тому, что IBM не опубликовала исследование этого КК в научном журнале. Все, что есть — практические результаты других групп и параметры в их блогах. Поэтому сложно говорить тут о честном сравнении с гуглом, которые все же его использовали как полноценный универсальный КК.

Про фотонный КК: тут статья, а тут и тут — анализ от Ааронсона.
А, про такой уже читал, в т.ч. на хабре. Эксперимент на нем провели конечно отличный, но универсальным этот фотонный КК я бы точно не назвал. Мне он немного напоминает такой
DIY-протатип КК
image
, но с большим числом узлов. За ссылки спасибо, особенно очень интересный анализ от Ааронсона.
Ну да, это базис для универсального КК. Надо добавить фидбек — и будет универсальный КК. Но это самый сложный шаг тут.

Вот тут, кстати, отличный обзор CV фотонных квантовых компьютеров. Насколько я знаю, Фурусава уже очень близок к этому.
Да, отличный обзор, спасибо!
Про доступные CV (кроме xanadu) случайно не знаете?
Честно говоря, не знаю. Это пока не очень популярное направление…
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Информация

Дата основания
Местоположение
Россия
Сайт
www.skillfactory.ru
Численность
201–500 человек
Дата регистрации
Представитель
Skillfactory School

Блог на Хабре