Verwendungsmöglichkeiten und Anwendungen von Quantencomputing

In dieser Einheit erkunden Sie einige der vielversprechendsten Anwendungen des Quantencomputings.

Welche Probleme können Quantencomputer lösen?

Ein Quantencomputer ist kein Supercomputer, der alles schneller erledigen kann oder das jedes mögliche Problem lösen kann. Ein Quantencomputer erweitert die Reihe von Problemen, die wir effizient lösen können, aber es gibt immer noch Probleme, die auch für einen Quantencomputer zu komplex sind.

Das folgende Diagramm zeigt die verschiedenen Sätze von Rechenproblemen entsprechend ihrer Komplexität. Die Klasse von Problemen, die ein Quantencomputer effizienter lösen kann als ein klassischer Computer, werden als BQP-Probleme (Bounded-Error Quantum Polynomen) bezeichnet. BQP-Probleme können von einem Quantencomputer in polynomischer Zeit gelöst werden. Beispiele für BQP-Probleme sind das Faktorproblem und das Suchproblem.

Es gibt viele aktive Forschungen zu den Arten von Problemen, die ein Quantencomputer schneller lösen kann als ein klassischer Computer und wie viel schneller. Quantencomputer sind besonders gut bei Problemen, bei denen wir eine große Anzahl möglicher Kombinationen berechnen müssen.

Quantensimulation

Quantenmechanik ist wie das zugrunde liegende Betriebssystem unseres Universums und beschreibt, wie sich die grundlegenden Bausteine der Natur verhalten. Chemische Reaktionen, Zellprozesse und Materialverhalten sind alle quantenmechanisch in der Natur und umfassen häufig Interaktionen zwischen einer großen Anzahl von Quantenpartikeln. Quantencomputer haben versprechen, systeminterne quantenmechanische Systeme wie Moleküle zu simulieren, da Qubits verwendet werden können, um die natürlichen Quantenzustände in diesen Systemen darzustellen. Beispiele für Quantensysteme, die wir modellieren können, sind Photosynthese, Superduktivität und komplexe molekulare Formationen.

Ressourcenschätzung

Der Azure Quantum Resource Estimator hilft Ihnen, sich auf die Zukunft des Quantencomputings vorzubereiten, indem Sie eine Möglichkeit bieten, die ressourcen zu schätzen, die zum Ausführen Ihrer Quantenprogramme auf skalierten Quantencomputern erforderlich sind. Die Ressourcenschätzung hilft Ihnen bei der Beantwortung von Fragen, z. B. welche Hardwareressourcen benötige ich? Wie viele physische und logische Qubits benötige ich und welche Art von Qubit? Wie lange dauert die Ausführung meines Programms? Wie vergleichen sich die erforderlichen Ressourcen zwischen verschiedenen Qubit-Technologien?

Mit der Ressourcenschätzung können Sie Ihre Quantenalgorithmen verfeinern und Lösungen erstellen, die skalierte Quantencomputer nutzen, wenn sie verfügbar sind.

Quantenbeschleunigung

Viele Quantenalgorithmen wurden entwickelt, die bestimmte Probleme viel schneller lösen als klassische Algorithmen. Zwei bekannte Beispiele sind Der Algorithmus von Grover und Shors Algorithmus. Der Algorithmus von Grover liefert eine polynomische Beschleunigung, und Shors Algorithmus eine exponentielle Beschleunigung gegenüber ihren klassischen Gegenstücken.

Ein Quantencomputer, der Shors Algorithmus ausführt, könnte klassische kryptografische Schemas wie das Rivest-Shamir-Adleman (RSA)-Schema unterbrechen, das häufig im E-Commerce für die sichere Datenübertragung verwendet wird. Dieses Schema stützt sich auf die Schwierigkeit, die klassische Computer mit der Zerlegung großer ganzer Zahlen in Produkte großer Primzahlen haben.

Der Algorithmus von Grover beschleunigt die Lösung für unstrukturierte Datensuchen und führt die Suche in weniger Schritten aus als klassische Algorithmen. Tatsächlich kann jedes Problem, das es Ihnen ermöglicht, zu überprüfen, ob ein gegebener Wert eine gültige Lösung (ein Ja-or-no Problem) in Bezug auf das Suchproblem formuliert werden kann.