क्‍लासिक कंप्‍यूटर की तुलना में क्‍वांटम कम्‍प्‍यूटर का निर्माण करना कठिन क्‍यों है?


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क्या ऐसा इसलिए है क्योंकि हम यह नहीं जानते कि क्वांटम कंप्यूटर कैसे बनाए जाते हैं (और उन्हें कैसे काम करना चाहिए), या क्या हम यह जानते हैं कि इसे सिद्धांत रूप में कैसे बनाया जाए, लेकिन वास्तव में इसे व्यवहार में लाने के लिए उपकरण नहीं हैं? क्या यह उपरोक्त दोनों का मिश्रण है? कोई और कारण?


सीपीयू बनाने की अपेक्षा जीपीयू बनाना क्यों कठिन है? बराबर असमानताएं। क्वांटम कंप्यूटर एक स्टैंड-अलोन कंप्यूटर नहीं है। यह एक मेजबान कंप्यूटर का सह-प्रोसेसर है, ठीक उसी तरह जैसे आपका जीपीयू आपके वर्तमान पीसी के अंदर है। Youtu.be/PN7mPYcWFKg पर शुरू होने वाले दो वीडियो हमारे जैसे शुरुआती लोगों के लिए बहुत ही सुखद हैं।
मार्क जेरोनिमस

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@MarkJeronimus यह समान अंतर नहीं है। एक GPU मूल रूप से समानांतर में चलने वाले बहुत ही साधारण CPU का एक पूरा हिस्सा है। यह इस बात पर कड़ा प्रतिबंध है कि मेमोरी एक्सेस कैसे किया जा सकता है, आदि, लेकिन यह केवल प्रोग्राम को और अधिक कठिन बनाता है , निर्माण के लिए नहीं।
लेफ्टरनबाउट

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यदि आप उन्हें देखते हैं तो शास्त्रीय कंप्यूटर नहीं टूटते हैं।
मार्क

@leftaroundabout यह अब समान अंतर नहीं है , लेकिन मेरा तर्क है कि यह पहले 3 डी त्वरक (और कुछ हद तक, यहां तक ​​कि 3 डी सॉफ्टवेयर रेंडरिंग) के साथ था। समस्या का एक बड़ा हिस्सा बस नई तकनीक की खोज कर रहा है, सभी नए उपकरणों और दृष्टिकोणों का निर्माण करना है। एक बार जब किसी को 3 डी त्वरक बनाने का एक अच्छा तरीका मिला, तो यह बहुत अधिक "सांसारिक" हो गया (हालांकि यह ध्यान रखें कि 3 डी त्वरक के अधिकांश निर्माता अब व्यवसाय से बाहर हैं)। दी, "क्वांटम कंप्यूटर" एक बहुत बड़ी चुनौती है (बहुत अधिक पूरी तरह से नए उपकरणों और तरीकों की आवश्यकता है), लेकिन यह मौलिक रूप से अलग नहीं है
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दोनों इतने अलग हैं कि उनकी तुलना नहीं की जा सकती। इसका निर्माण कठिन है क्योंकि यह बहुत नया है और बहुत अधिक जटिल है। दोनों को 'कंप्यूटर' कहा जाने का मतलब यह नहीं है कि वे स्वभाव में तुलनीय हैं।
मस्त

जवाबों:


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हम वास्तव में जानते हैं, सिद्धांत रूप में, क्वांटम कंप्यूटर का निर्माण कैसे करें। लेकिन यह एक शास्त्रीय कंप्यूटर के निर्माण की तुलना में आंतरिक रूप से अधिक कठिन है।

शास्त्रीय कंप्यूटर में, आपको बिट्स को एन्कोड करने के लिए एक कण का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, आप कह सकते हैं कि एक अरब इलेक्ट्रॉनों से कम कुछ भी एक 0 है और इससे अधिक कुछ भी 1 है, और कहते हैं, दो बिलियन इलेक्ट्रॉनों के लिए एक सामान्य रूप से सांकेतिक शब्दों में बदलना है। यह आपको स्वाभाविक रूप से दोष-सहिष्णु बनाता है: भले ही सैकड़ों लाखों इलेक्ट्रॉनों की अपेक्षा अधिक या कम हो, फिर भी आपको डिजिटल 0 या 1 के रूप में सही वर्गीकरण मिलेगा।

क्वांटम कंप्यूटर में, गैर-प्रतिरूपण प्रमेय के कारण यह चाल संभव नहीं है: आप तुच्छ रूप से एक कण (क्वांटम बिट) को एनकोड करने के लिए एक से अधिक कणों को नियोजित नहीं कर सकते हैं। इसके बजाय, आपको अपने सभी गेटों को इतनी अच्छी तरह से संचालित करना होगा कि वे केवल एकल कण स्तर तक ही सही न हों, बल्कि एक छोटे से अंश तक भी कि वे एक कण पर कितना कार्य करते हैं (तथाकथित क्वांटम-त्रुटि सुधार सीमा पर)। यह केवल लाखों-करोड़ों इलेक्ट्रॉनों के भीतर ही गेट्स प्राप्त करने की तुलना में अधिक चुनौतीपूर्ण है।

इस बीच हमारे पास उपकरण हैं, बस मुश्किल से, सटीकता के आवश्यक स्तर के साथ क्वांटम कंप्यूटर बनाते हैं। लेकिन अभी तक किसी ने भी, एक बड़ा अर्थ बनाने में कामयाबी हासिल की है, जो सौ या तो तार्किक क्विबिट को लागू करने के लिए आवश्यक हजारों भौतिक शब्‍दों में से किसी एक पर सटीक रूप से काम कर सकता है, फिर उस दायरे में निर्विवाद रूप से हो सकता है जहां क्वांटम कंप्यूटर खाता है चुनिंदा समस्याओं (क्वांटम वर्चस्व) पर शास्त्रीय कंप्यूटर।


खैर ... डी-वेव है2000Q प्रणाली 2000 qubits है और निश्चित रूप से कुशल क्वांटम कार्यान्वयन के साथ एल्गोरिदम पर शास्त्रीय प्रणाली बेहतर प्रदर्शन करता है। वे बहुत तेजी से क्षमता बढ़ा रहे हैं - मैं 12 महीनों के भीतर उनसे अगली जीन 4000 क्वबिट सिस्टम की उम्मीद करूंगा।
जे ...

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प्रतिकृति सर्किट अभी भी क्लोनिंग कर रहे हैं? नकल किए गए इनपुट के साथ आपको पैरलल सर्किट होने से क्या रोकता है? क्या आप ऐसी प्रणालियों की मजबूती बढ़ाने के लिए मतदान का उपयोग नहीं कर सकते हैं?
११:३०

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@ एसएनबी यह कोई पैमाना नहीं है। समस्या यह है कि जैसे ही आप फाटकों के साथ "गहरा" जाते हैं, आपको एक ही सटीकता प्राप्त करने के लिए अधिक से अधिक प्रतिकृति सर्किट की आवश्यकता होती है। लेकिन ध्यान रखें कि आजकल क्वांटम कंप्यूटर पर गणना आमतौर पर वैसे भी कई बार चलती है। कुल मिलाकर, एक कारण है कि हम ऐसी समस्याओं में रुचि रखते हैं जिन्हें हल करना कठिन है, लेकिन यह सत्यापित करना आसान है - समस्या का प्रयास करने के लिए आप क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग कर सकते हैं, और शास्त्रीय कंप्यूटर के साथ परिणाम सत्यापित कर सकते हैं। जब तक वे सहमत न हों तब तक दोहराते रहें :)
लुआं

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सिद्धांत और कार्यान्वयन दोनों में कई कारण हैं, जो क्वांटम कंप्यूटरों को बनाने में बहुत कठिन हैं।

सबसे सरल यह हो सकता है: जबकि शास्त्रीय व्यवहार प्रदर्शित करने वाली मशीनों का निर्माण करना आसान है, क्वांटम व्यवहार के प्रदर्शनों को वास्तव में ठंडा और वास्तव में नियंत्रित मशीनों की आवश्यकता होती है। क्वांटम शासन की थर्मोडायनामिक स्थितियों का उपयोग करना मुश्किल है। जब हम अंत में एक क्वांटम प्रणाली को प्राप्त करते हैं, तो इसे पर्यावरण से अलग रखना कठिन होता है जो इसे डिकोहेयर करना चाहता है और इसे फिर से शास्त्रीय बनाता है।

स्केलेबिलिटी एक बड़ा मुद्दा है। हमारा कंप्यूटर जितना बड़ा है, क्वांटम रखना उतना ही कठिन है। क्वांटम कंप्यूटरों को वास्तव में शक्तिशाली बनाने का वादा करने वाली घटनाएं, जैसे कि उलझाव, को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है। आर्किटेक्चर जो इस नियंत्रण की अनुमति देते हैं, वे इंजीनियर के लिए कठिन हैं, और कठिन हैं। एक डिजाइन पर किसी की सहमति नहीं है!

जैसा @pyramids बताते हैं, शास्त्रीय मशीनों में त्रुटियों को ठीक करने के लिए हम जिन रणनीतियों का उपयोग करते हैं, उनमें आमतौर पर क्लोनिंग की जानकारी शामिल होती है, जिसे क्वांटम सूचना सिद्धांत द्वारा निषिद्ध किया जाता है। जबकि हमारे पास चतुर क्वांटम तरीकों में त्रुटियों को कम करने के लिए कुछ रणनीतियाँ हैं, उन्हें आवश्यकता होती है कि क्वैब पहले से ही बहुत शोर-मुक्त हैं और हमारे पास उनमें से बहुत सारे हैं। यदि हम अपनी इंजीनियरिंग को कुछ सीमा से आगे नहीं बढ़ा सकते हैं, तो हम इन रणनीतियों को नियोजित नहीं कर सकते हैं - वे चीजों को बदतर बनाते हैं!


यह भी उल्लेखनीय है: डिजिटल सिस्टम का उपयोग करने का कारण यह है कि व्यक्तिगत तत्वों के इनपुट और आउटपुट में छोटे बदलाव आमतौर पर प्रचारित नहीं होते हैं, इसलिए आप विश्वसनीयता को कम किए बिना गणना के अधिक "परतों" को जोड़ सकते हैं। क्वांटम कंप्यूटरों के लिए इस तरह का अलगाव असंभव प्रतीत होता है, कम से कम अभी के लिए - और नो-क्लोनिंग से घाव में अधिक नमक जुड़ जाता है :)
लूआन


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एक महत्वपूर्ण बिंदु यह है कि क्वांटम कंप्यूटर में शास्त्रीय कंप्यूटर होते हैं। तो यह क्वांटम कंप्यूटर बनाने के लिए कम से कम उतना ही कठिन होना चाहिए क्योंकि यह एक क्लासिकल कंप्यूटर है।

एक ठोस चित्रण के लिए, यह सार्वभौमिक गेट सेट के बारे में सोचने लायक है। शास्त्रीय अभिकलन में, आप किसी भी सर्किट को केवल एक प्रकार के गेट के संयोजन के माध्यम से बना सकते हैं। अक्सर लोग NAND गेट के बारे में बात करते हैं, लेकिन इस तर्क के लिए, टोफोली गेट (जिसे नियंत्रित-नियंत्रित गेट के रूप में भी जाना जाता है) के बारे में बात करना आसान है। हर शास्त्रीय (प्रतिवर्ती) सर्किट को टोफोलिस के पूरे समूह के संदर्भ में लिखा जा सकता है। एक मनमाना क्वांटम अभिकलन को दो अलग-अलग प्रकार के गेट के संयोजन के रूप में लिखा जा सकता है: टोफोली और हैडमर्ड।

इसके तत्काल परिणाम हैं। जाहिर है, यदि आप दो अलग-अलग चीजों के लिए पूछ रहे हैं, जिनमें से एक शास्त्रीय भौतिकी में मौजूद नहीं है, तो शास्त्रीय भौतिकी में मौजूद एक चीज को बनाने से कठिन होना चाहिए। इसके अलावा, हदामर्ड का उपयोग करने का मतलब है कि आपके द्वारा विचार किए जाने वाले संभावित राज्यों के सेट अब ऑर्थोगोनल नहीं हैं, इसलिए आप बस राज्य को नहीं देख सकते हैं और निर्धारित कर सकते हैं कि आगे कैसे बढ़ना है। यह विशेष रूप से टोफोली के लिए प्रासंगिक है, क्योंकि परिणामस्वरूप इसे लागू करना कठिन हो जाता है: इससे पहले, आप सुरक्षित रूप से विभिन्न आदानों को माप सकते हैं और, उनके मूल्यों पर निर्भर करते हुए, आउटपुट के लिए कुछ कर सकते हैं। लेकिन यदि इनपुट ऑर्थोगोनल नहीं हैं (या भले ही वे हैं, लेकिन एक अज्ञात आधार में!) आप उन्हें मापने का जोखिम नहीं उठा सकते क्योंकि आप राज्यों को नष्ट कर देंगे, विशेष रूप से;


"क्योंकि क्वांटम कंप्यूटर में शास्त्रीय कंप्यूटर होते हैं" एक संदिग्ध तर्क है। यह कहने के लिए थोड़ा सा है कि ट्यूरिंग पूर्णता के कारण यह कम से कम उतना ही मुश्किल है जितना कि एक ज़्यूस-शैली के यांत्रिक कैलकुलेटर का निर्माण करना है क्योंकि यह एक आधुनिक उच्च-प्रदर्शन क्लस्टर बनाने के लिए है। यह स्पष्ट रूप से सच नहीं है।
लेफ्टरनबाउट

@leftaroundabout वह नहीं है जो मैं बिल्कुल कह रहा हूं। आप कंप्यूटर के दो अलग-अलग कार्यान्वयनों की तुलना कर रहे हैं जो पी-पूर्ण समस्याओं को लागू करते हैं। मैं जेनेरिक चीज की तुलना कर रहा हूं जो BQP-कम्पलीट कंप्यूटेशन्स को जेनेरिक चीज पर लागू करता है जो P- कम्प्लीट कंपटीशन को इम्प्लीमेंट करता है। यहां तक ​​कि अगर आप क्वांटम संगणना को लागू करने के लिए सबसे अच्छा वास्तुशिल्प पाते हैं, तो यह शास्त्रीय को लागू करने का एक तरीका प्रदान करता है, जो सबसे अच्छा तरीका समान या बदतर होना चाहिए। मैं वास्तव में कह रहा हूं कि पी बीक्यूपी के भीतर निहित है, लेकिन हम मानते हैं कि बीक्यूपी में बहुत अधिक है।
दाउटवुल्ली

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1996 में, डेविड डिविंकेन्जो ने क्वांटम कंप्यूटर बनाने के लिए पांच प्रमुख मापदंड सूचीबद्ध किए:

  1. एक क्वांटम कंप्यूटर स्केलेबल होना चाहिए,
  2. यह संभव है कि क्वाइबल्स को इनिशियलाइज़ किया जाए,
  3. अच्छी मात्रा की जरूरत है, क्वांटम राज्य को नहीं खोया जा सकता है,
  4. हमें क्वांटम गेट्स का एक सार्वभौमिक सेट होना चाहिए,
  5. हमें सभी qubits को मापने में सक्षम होने की आवश्यकता है।

दो अतिरिक्त मानदंड:

  1. स्थिर और उड़ने वाली कक्षाओं को आपस में जोड़ने की क्षमता,
  2. दूर के स्थानों के बीच उड़ान की मात्रा को संचारित करने की क्षमता।

लंबी व्याख्या


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मुझे इस विचार से असहमत होना होगा कि कोई प्रतिरूपण प्रमेय पुनरावृत्ति कोडों के साथ त्रुटि सुधार को मुश्किल बनाता है। यह देखते हुए कि आपके इनपुट कम्प्यूटेशनल आधार में प्रदान किए गए हैं (यानी आप इनपुट मनमाने ढंग से नहीं करते हैं, जो लगभग हमेशा मामला होता है, खासकर जब आप एक शास्त्रीय समस्या को हल कर रहे हैं जैसे कि स्कोर्स एल्गोरिथ्म), आप उन्हें नियंत्रित-गेट्स के साथ क्लोन कर सकते हैं, न कि गेट्स। सभी प्रतियों पर समानांतर में अपनी गणना चलाएं, और फिर त्रुटियों को सुधारें। एकमात्र चाल यह सुनिश्चित करना है कि आप त्रुटि-सुधार (सिंड्रोम के संभावित को छोड़कर) के दौरान एक माप न करें, और यह सब करने के लिए आपको क्वांटम फाटकों का उपयोग करना जारी रखना होगा।

क्वांटम कंप्यूटरों के लिए त्रुटि सुधार शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में अधिक कठिन नहीं है। रैखिकता कथित कठिनाइयों में से अधिकांश को ले सकती है।

मैं यह भी उल्लेख करना चाहता हूं कि पुनरावृत्ति कोड की तुलना में क्वांटम त्रुटि सुधार के लिए बहुत अधिक कुशल योजनाएं हैं। और बाकी को उत्पन्न करने के लिए आपको दो पौली-मेट्रिसेस की आवश्यकता होती है, इसलिए यदि आप अक्षम के लिए जा रहे हैं, तो आपको दो प्रकार के पुनरावृत्ति कोडों की आवश्यकता है, लेकिन वैचारिक रूप से सरल दोहराव कोड मार्ग (बिट-फ़्लिप के लिए एक और चरण फ़्लिप के लिए) ।

क्वांटम त्रुटि सुधार से पता चलता है कि प्रति तार्किक qubit भौतिक कतार की संख्या में रैखिक वृद्धि से त्रुटि दर में तेजी से सुधार होता है, जैसा कि शास्त्रीय मामले में होता है।

फिर भी, हम कहीं भी 100 भौतिक qubits के पास नहीं हैं। यही असली समस्या है। इससे पहले कि यह बात शुरू हो, हमें एक साथ कई अर्ध-सटीक qubits को गोंद करने में सक्षम होने की आवश्यकता है।


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एनएफएनएफएकल गेट निष्ठा है। यह तेजी से छोटा हो जाता है यदि आप केवल इस योजना का उपयोग करते हैं। लेकिन गणना के दौरान, सामान्य तौर पर, आप आपके द्वारा सुझाए गए पुनरावृत्ति कोड का उपयोग नहीं कर सकते।
पिरामिड

क्या आप हर गेट को नहीं बदल सकते जी गेट के साथ सी-जी-nसीसर्किट की गहराई में लगातार कम से कम वृद्धि के लिए, भले ही आप इस अभिव्यक्ति को गेट सेट में नीचे संकलित नहीं कर सकते?
रीड हेयस

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अल्टीमेट ब्लैक बॉक्स

एक क्वांटम कंप्यूटर परम ब्लैक बॉक्स की परिभाषा है। आप एक इनपुट में फ़ीड करते हैं और आपको एक प्रक्रिया मिलती है, जो एक आउटपुट का उत्पादन करती है।

ब्लैक बॉक्स को खोलने का कोई भी प्रयास, इस प्रक्रिया का परिणाम नहीं होगा।

कोई भी इंजीनियर आपको बताएगा कि किसी भी डिजाइन प्रक्रिया में बाधा होगी। यहां तक ​​कि सबसे छोटी डिजाइन दोष का पता लगाने के लिए परीक्षण और त्रुटि के महीनों लगेंगे।

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