Calculul cuantic

Un computer cuantic este un computer (real sau teoretic) care exploatează stări suprapuse și inseparate. Calculatoarele cuantice pot fi privite ca eșantionări din sisteme cuantice care evoluează în moduri ce pot fi descrise ca funcționând simultan pe un număr enorm de posibilități, deși sunt încă supuse unor constrângeri de calcul stricte. Prin contrast, computerele obișnuite („clasice”) funcționează conform unor reguli deterministe. (Un computer clasic poate fi, în principiu, reprodus de un dispozitiv mecanic clasic, cu doar un simplu multiplu al costului de timp. Pe de altă parte (se crede), un computer cuantic ar necesita exponențial mai mult timp și energie pentru a fi simulat clasic.) Se crede pe scară largă că un computer cuantic ar putea efectua unele calcule exponențial mai rapid decât orice computer clasic. De exemplu, un computer cuantic la scară largă ar putea sparge unele scheme criptografice cu cheie publică utilizate pe scară largă și ar putea ajuta fizicienii să efectueze simulări fizice. Cu toate acestea, implementările hardware actuale ale calculului cuantic sunt în mare parte experimentale și potrivite doar pentru sarcini specializate.

Unitatea de bază a informației în calculul cuantic, qubitul (sau „bitul cuantic”), îndeplinește aceeași funcție ca și bitul în calculul obișnuit sau „clasic”.[1] Totuși, spre deosebire de un bit clasic, care poate fi într-una din două stări (o stare binar), un qubit poate exista într-o combinație liniară de două stări, cunoscută sub numele de superpoziție cuantică. Rezultatul măsurării unui qubit este una dintre cele două stări date de o regulă probabilistică. Dacă un computer cuantic manipulează qubitul într-un anumit mod, efectele de interferență a undelor amplifică probabilitatea rezultatului dorit al măsurării. Proiectarea algoritmilor cuantici implică crearea de proceduri care permit unui computer cuantic să efectueze această amplificare.

Calculatoarele cuantice nu sunt încă practice pentru aplicații din lumea reală. Ingineria fizică a qubitilor de înaltă calitate s-a dovedit a fi o provocare. Dacă un qubit fizic nu este suficient izolat de mediul său, acesta suferă de decoerență cuantică, introducând zgomot în calcule. Guvernele naționale au investit masiv în cercetare experimentală care vizează dezvoltarea de qubiti scalabili cu timpi de coerență mai lungi și rate de eroare mai mici. Exemple de implementări includ supraconductorii (care izolează un curent electric prin eliminarea rezistenței electrice) și capcanele de ioni (care confinează o singură particulă atomică folosind câmpuri electromagnetice). Cercetătorii au afirmat, și se crede pe scară largă că au dreptate, că anumite dispozitive cuantice pot depăși performanța computerelor clasice în sarcini bine definite, o piatră de hotar denumită avantaj cuantic sau supremație cuantică. Aceste sarcini nu sunt neapărat utile pentru aplicații din lumea reală.

Reprezentare sferică Bloch a unui qubit. Starea |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩ este un punct de pe suprafața sferei, la jumătatea distanței dintre poli, |0⟩ și |1⟩

Istoric

Timp de mulți ani, domeniile mecanicii cuantice și informaticii au format comunități academice distincte.[2] Teoria cuantică modernă a fost dezvoltată în anii 1920 pentru a explica fenomenele fizice derutante observate la scară atomică,[3][4] iar computerele digitale au apărut în deceniile următoare pentru a înlocui computerele umane pentru calcule plictisitoare.[5] Ambele discipline au avut aplicații practice în timpul celui de-al Doilea Război Mondial; computerele au jucat un rol major în criptografia din timpul războiului,[6] iar fizica cuantică a fost esențială pentru fizica nucleară utilizată în Proiectul Manhattan.[7]

Pe măsură ce fizicienii au aplicat modele mecanice cuantice la probleme de calcul și au schimbat biții digitali cu qubiți, domeniile mecanicii cuantice și informaticii au început să convergă. În 1980, Paul Benioff a introdus mașina Turing cuantică, care folosește teoria cuantică pentru a descrie un computer simplificat.[8] Când computerele digitale au devenit mai rapide, fizicienii s-au confruntat cu o creștere exponențială a costurilor generale atunci când simulau dinamica cuantică,[9] determinându-i pe Yuri Manin și Richard Feynman să sugereze independent că hardware-ul bazat pe fenomene cuantice ar putea fi mai eficient pentru simularea pe calculator.[10][11][12] Într-o lucrare din 1984, Charles Bennett și Gilles Brassard au aplicat teoria cuantică protocoalelor de criptografie și au demonstrat că distribuția cheilor cuantice ar putea îmbunătăți securitatea informațiilor.[13][14]

Au apărut apoi algoritmi cuantici pentru rezolvarea problemelor oracol, cum ar fi algoritmul lui Deutsch în 1985,[15] algoritmul Bernstein-Vazirani în 1993,[16] și algoritmul lui Simon în 1994.[17] Acești algoritmi nu au rezolvat probleme practice, dar au demonstrat matematic că se pot obține mai multe informații prin interogarea unei cutii negre cu o stare cuantică în suprapunere, uneori denumit paralelism cuantic.[18]

 

Peter Shor (în imagine în 2017) a arătat în 1994 că un computer cuantic scalabil ar putea sparge criptarea RSA.

Peter Shor a dezvoltat aceste rezultate cu algoritmul său din 1994 pentru spargerea protocoalelor de criptare RSA și Diffie-Hellman, utilizate pe scară largă,[19], ceea ce a atras o atenție semnificativă asupra domeniului calculului cuantic. În 1996, algoritmul lui Grover a stabilit o accelerare cuantică pentru domeniul mai larg de căutare nestructurată aplicabilă.[20][21] În același an, Seth Lloyd a demonstrat că computerele cuantice pot simula sisteme cuantice fără supraîncărcarea exponențială prezentă în simulările clasice,[22] validând conjectura lui Feynman din 1982.[23]

De-a lungul anilor, experimentaliștii au construit computere cuantice la scară mică folosind ioni captați și supraconductori.[24] În 1998, un computer cuantic cu doi qubiți a demonstrat fezabilitatea tehnologiei,[25][26] iar experimentele ulterioare au crescut numărul de qubiți și au redus ratele de eroare.[24]

În 2019, Google AI și NASA au anunțat că au atins supremația cuantică cu o mașină de 54 de qubiți, efectuând un calcul pe care orice computer clasic l-ar considera imposibil.[27][28][29][30]

Acest anunț a fost întâmpinat cu o respingere din partea IBM, care a susținut că calculul despre care Google susținea că ar dura 10.000 de ani ar putea fi efectuat în doar 2,5 zile pe supercomputerul său Summit, dacă arhitectura sa ar fi optimizată, ceea ce a declanșat o dezbatere cu privire la pragul precis pentru „supremația cuantică”.[31]

Referințe

1. Mermin 2007, p. 1.
2. Aaronson 2013, p. 132.
3. Zwiebach, Barton (2022). Mastering Quantum Mechanics: Essentials, Theory, and Applications. MIT Press. §1. ISBN 978-0-262-04613-8. Quantum physics has replaced classical physics as the correct fundamental description of our physical universe. It is used routinely to describe most phenomena that occur at short distances. […] The era of quantum physics began in earnest in 1925 with the discoveries of Erwin Schrödinger and Werner Heisenberg. The seeds for these discoveries were planted by Max Planck, Albert Einstein, Niels Bohr, Louis de Broglie, and others.
4. Weinberg, Steven (2015). „Historical Introduction”. Lectures on Quantum Mechanics (2nd ed.). Cambridge University Press. pp. 1–30. ISBN 978-1-107-11166-0.
5. Ceruzzi, Paul E. (2012). Computing: A Concise History. Cambridge, Massachusetts: MIT Press. pp. 3, 46. ISBN 978-0-262-31038-3. OCLC 796812982.
6. Hodges, Andrew (2014). Alan Turing: The Enigma. Princeton, New Jersey: Princeton University Press. p. xviii. ISBN 978-0-691-16472-4.
7. Mårtensson-Pendrill, Ann-Marie (1 November 2006). „The Manhattan project—a part of physics history”. Physics Education. 41 (6): 493–501. Bibcode:2006PhyEd..41..493M. doi:10.1088/0031-9120/41/6/001. ISSN 0031-9120. S2CID 120294023.
8. Benioff, Paul (1980). „The computer as a physical system: A microscopic quantum mechanical Hamiltonian model of computers as represented by Turing machines”. Journal of Statistical Physics. 22 (5): 563–591. Bibcode:1980JSP….22..563B. doi:10.1007/bf01011339. S2CID 122949592.
9. Buluta, Iulia; Nori, Franco (2 October 2009). „Quantum Simulators”. Science. 326 (5949): 108–111. Bibcode:2009Sci…326..108B. doi:10.1126/science.1177838. ISSN 0036-8075. PMID 19797653. S2CID 17187000.
10. Manin, Yu. I. (1980). Vychislimoe i nevychislimoe [Computable and Noncomputable] (in Russian). Soviet Radio. pp. 13–15. Archived from the original on 10 May 2013. Retrieved 4 March 2013.
11. Feynman, Richard (June 1982). „Simulating Physics with Computers” (PDF). International Journal of Theoretical Physics. 21 (6/7): 467–488. Bibcode:1982IJTP…21..467F. doi:10.1007/BF02650179. S2CID 124545445. Archived from the original (PDF) on 8 January 2019. Retrieved 28 February 2019.
12. Nielsen & Chuang 2010, p. 214.
13. Bennett, C. H.; Brassard, G. (1984). „Quantum cryptography: Public key distribution and coin tossing”. Proceedings of the International Conference on Computers, Systems & Signal Processing, Bangalore, India. Vol. 1. New York: IEEE. pp. 175–179. Reprinted as Bennett, C. H.; Brassard, G. (4 December 2014). „Quantum cryptography: Public key distribution and coin tossing”. Theoretical Computer Science. Theoretical Aspects of Quantum Cryptography – celebrating 30 years of BB84. 560 (1): 7–11. arXiv:2003.06557. Bibcode:2014TComS.560….7B. doi:10.1016/j.tcs.2014.05.025.
14. Brassard, G. (2005). „Brief history of quantum cryptography: A personal perspective”. IEEE Information Theory Workshop on Theory and Practice in Information-Theoretic Security, 2005. Awaji Island, Japan: IEEE. pp. 19–23. arXiv:quant-ph/0604072. doi:10.1109/ITWTPI.2005.1543949. ISBN 978-0-7803-9491-9. S2CID 16118245.
15. Deutsch, D. (8 July 1985). „Quantum theory, the Church–Turing principle and the universal quantum computer”. Proceedings of the Royal Society of London. A. Mathematical and Physical Sciences. 400 (1818): 97–117. Bibcode:1985RSPSA.400…97D. doi:10.1098/rspa.1985.0070. ISSN 0080-4630. S2CID 1438116.
16. Bernstein, Ethan; Vazirani, Umesh (1993). „Quantum complexity theory”. Proceedings of the twenty-fifth annual ACM symposium on Theory of computing – STOC ’93. San Diego, California, United States: ACM Press. pp. 11–20. doi:10.1145/167088.167097. ISBN 978-0-89791-591-5. S2CID 676378.
17. Simon, D. R. (1994). „On the power of quantum computation”. Proceedings 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science. Santa Fe, New Mexico, USA: IEEE Comput. Soc. Press. pp. 116–123. doi:10.1109/SFCS.1994.365701. ISBN 978-0-8186-6580-6. S2CID 7457814.
18. Nielsen & Chuang 2010, p. 30-32.
19. Shor 1994.
20. Grover, Lov K. (1996). A fast quantum mechanical algorithm for database search. ACM symposium on Theory of computing. Philadelphia: ACM Press. pp. 212–219. arXiv:quant-ph/9605043. doi:10.1145/237814.237866. ISBN 978-0-89791-785-8.
21. Nielsen & Chuang 2010, p. 7.
22. Lloyd, Seth (23 August 1996). „Universal Quantum Simulators”. Science. 273 (5278): 1073–1078. Bibcode:1996Sci…273.1073L. doi:10.1126/science.273.5278.1073. ISSN 0036-8075. PMID 8688088. S2CID 43496899.
23. Cao, Yudong; Romero, Jonathan; Olson, Jonathan P.; Degroote, Matthias; Johnson, Peter D.; et al. (9 October 2019). „Quantum Chemistry in the Age of Quantum Computing”. Chemical Reviews. 119 (19): 10856–10915. arXiv:1812.09976. Bibcode:2019ChRv..11910856C. doi:10.1021/acs.chemrev.8b00803. ISSN 0009-2665. PMID 31469277. S2CID 119417908.
24. Grumbling & Horowitz 2019, pp. 164–169.
25. Chuang, Isaac L.; Gershenfeld, Neil; Kubinec, Markdoi (April 1998). „Experimental Implementation of Fast Quantum Searching”. Physical Review Letters. 80 (15). American Physical Society: 3408–3411. Bibcode:1998PhRvL..80.3408C. doi:10.1103/PhysRevLett.80.3408.
26. Holton, William Coffeen. „quantum computer”. Encyclopedia Britannica. Encyclopædia Britannica. Retrieved 4 December 2021.
27. Gibney, Elizabeth (23 October 2019). „Hello quantum world! Google publishes landmark quantum supremacy claim”. Nature. 574 (7779): 461–462. Bibcode:2019Natur.574..461G. doi:10.1038/d41586-019-03213-z. PMID 31645740.
28. Lay summary: Martinis, John; Boixo, Sergio (23 October 2019). „Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor”. Nature. 574 (7779). Google AI: 505–510. arXiv:1910.11333. Bibcode:2019Natur.574..505A. doi:10.1038/s41586-019-1666-5. PMID 31645734. S2CID 204836822. Retrieved 27 April 2022.
    • Journal article: Arute, Frank; Arya, Kunal; Babbush, Ryan; Bacon, Dave; Bardin, Joseph C.; et al. (23 October 2019). „Quantum supremacy using a programmable superconducting processor”. Nature. 574 (7779): 505–510. arXiv:1910.11333. Bibcode:2019Natur.574..505A. doi:10.1038/s41586-019-1666-5. PMID 31645734. S2CID 204836822.
29. Aaronson, Scott (30 October 2019). „Opinion | Why Google’s Quantum Supremacy Milestone Matters”. The New York Times. ISSN 0362-4331. Retrieved 25 September 2021.
30. Pan, Feng; Zhang, Pan (4 March 2021). „Simulating the Sycamore quantum supremacy circuits”. arXiv:2103.03074 [quant-ph].
31. Sample, Ian (23 October 2019). „Google claims it has achieved ‘quantum supremacy’ – but IBM disagrees”. The Guardian. ISSN 0261-3077. Retrieved 1 August 2025.

(Include texte traduse și adaptate din Wikipedia de Nicolae Sfetcu)