EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ

ဂန္ထဝင်ရူပဗေဒကို ကွမ်တမ်ရူပဗေဒအဖြစ်သို့ တော်လှန်သောအခါ 20 ရာစုအလှည့်တွင် ကွမ်တမ်အချက်အလက်သမိုင်းသည် စတင်ခဲ့သည်။ ရှေးရိုးရူပဗေဒ သီအိုရီများသည် ခရမ်းလွန် ကပ်ဆိုး သို့မဟုတ် နျူကလိယအတွင်းသို့ လှည့်ပတ်နေသော အီလက်ထရွန်များ ကဲ့သို့သော အဓိပ္ပာယ်မဲ့သော အရာများကို ခန့်မှန်းပေးခဲ့သည်။ ရှေးဦးစွာ ဂန္တဝင်ရူပဗေဒတွင် သီးသန့်ယူဆချက်ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် အဆိုပါပြဿနာများကို ဖယ်ထုတ်ခဲ့သည်။ များမကြာမီတွင် အဆိုပါ အဓိပ္ပာယ်မဲ့သော အဓိပ္ပါယ်များကို နားလည်နိုင်ရန် သီအိုရီအသစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရမည်ဖြစ်ကြောင်း ထင်ရှားလာပြီး ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်သီအိုရီကို မွေးဖွားလာခဲ့သည်။

ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်ကို Schrödinger က wave mechanics နဲ့ Heisenberg က matrix mechanics တွေသုံးပြီး ပုံဖော်ခဲ့တာဖြစ်ပါတယ်။ ဤနည်းလမ်းများ၏ ညီမျှမှုကို နောက်ပိုင်းတွင် သက်သေပြခဲ့သည်။ ၎င်းတို့၏ ဖော်မြူလာများတွင် အဏုကြည့်စနစ်များ၏ ဒိုင်းနမစ်များကို ဖော်ပြသော်လည်း တိုင်းတာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖော်ပြရာတွင် ကျေနပ်ဖွယ်ရာ ရှုထောင့်များစွာရှိသည်။ Von Neumann သည် တိုင်းတာခြင်းနှင့် ဒိုင်းနမစ်များကို ဖော်ပြသည့်နည်းဖြင့် အော်ပရေတာ အက္ခရာသင်္ချာကို အသုံးပြု၍ ကွမ်တမ်သီအိုရီကို ရေးဆွဲခဲ့သည်။ ဤလေ့လာမှုများသည် တိုင်းတာခြင်းမှတစ်ဆင့် သတင်းအချက်အလက်ထုတ်ယူခြင်းအတွက် ကိန်းဂဏန်းချဉ်းကပ်မှုထက် တိုင်းတာခြင်းဆိုင်ရာ အတွေးအခေါ်ဆိုင်ရာ ရှုထောင့်များကို အလေးပေးဖော်ပြခဲ့သည်။

1960 ခုနှစ်များတွင် Stratonovich၊ Helstrom နှင့် Gordon တို့သည် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်များကို အသုံးပြု၍ optical ဆက်သွယ်မှုပုံစံတစ်ခုကို အဆိုပြုခဲ့သည်။ ဒါဟာ ကွမ်တမ် သတင်းအချက်အလတ် သီအိုရီရဲ့ ပထမဆုံး သမိုင်းဝင် ပေါ်ထွက်လာခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် ဆက်သွယ်ရေးအတွက် အမှားအယွင်းဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ချန်နယ်စွမ်းရည်များကို အဓိကအားဖြင့် လေ့လာကြသည်။ နောက်ပိုင်းတွင်၊ Holevo သည် ကွမ်တမ်ချန်နယ်မှတစ်ဆင့် ဂန္တဝင်မက်ဆေ့ခ်ျတစ်ခုပေးပို့ခြင်းတွင် ဆက်သွယ်ရေးအမြန်နှုန်း၏အထက်ပိုင်းကို ရရှိခဲ့သည်။

1970 ခုနှစ်များတွင်၊ atom trap နှင့် scanning tunneling microscope ကဲ့သို့သော single-atom quantum states များကို ကိုင်တွယ်ရန် နည်းပညာများကို စတင်တီထွင်ခဲ့ပြီး အက်တမ်တစ်ခုတည်းကို သီးခြားခွဲထုတ်ကာ arrays များအဖြစ် စီစဉ်နိုင်ခဲ့သည်။ ဤတိုးတက်မှုများမတိုင်မီတွင်၊ တစ်ခုတည်းသော ကွမ်တမ်စနစ်များကို တိကျစွာထိန်းချုပ်နိုင်ခြင်း မရှိခဲ့ဘဲ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများတွင် ပိုမိုကြမ်းတမ်းသော၊ ကွမ်တမ်စနစ်အများအပြားကို တစ်ပြိုင်နက် ထိန်းချုပ်မှုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ အလားအလာရှိသော single-state manipulation နည်းပညာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခြင်းကြောင့် ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်နှင့် တွက်ချက်မှုနယ်ပယ်တွင် စိတ်ဝင်စားမှု တိုးလာစေသည်။

1980 ခုနှစ်များတွင် အိုင်းစတိုင်း၏ နှိုင်းရသီအိုရီကို ဆန့်ကျင်ရန် ကွမ်တမ်သက်ရောက်မှုကို အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်ချေရှိမရှိကို စိတ်ဝင်စားမှု မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ အကယ်၍ အမည်မသိ ကွမ်တမ်ပြည်နယ်ကို မွေးထုတ်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါက၊ အိုင်းစတိုင်း၏ သီအိုရီကို ဆန့်ကျင်ပြီး အလင်းအလျင်ထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ သတင်းအချက်အလက်များ ပေးပို့ရန် ရှုပ်ထွေးနေသော ကွမ်တမ်ပြည်နယ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော်၊ မျိုးပွားခြင်းမဟုတ်သော သီအိုရီက ယင်းကဲ့သို့ ပုံတူပွားခြင်းမှာ မဖြစ်နိုင်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ သီအိုရီသည် ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီ၏ အစောဆုံးရလဒ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

cryptography မှဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု

သီးခြား ကွမ်တမ်စနစ်များကို လေ့လာခြင်းနှင့် နှိုင်းရသီအိုရီကို ရှောင်တိမ်းရန် နည်းလမ်းရှာခြင်းအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားမှုနှင့် စိတ်ပါဝင်စားမှုများရှိသော်လည်း ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီအတွက် သုတေသနပြုမှုသည် 1980 ခုနှစ်များတွင် ရပ်တန့်သွားခဲ့သည်။ သို့ရာတွင်၊ တစ်ချိန်တည်းတွင် အခြားသောလမ်းသည် ကွမ်တမ်အချက်အလက်နှင့် တွက်ချက်ခြင်း- Cryptography တွင် ပါဝင်လာခဲ့သည်။ ယေဘူယျသဘောအရ၊ ကုဒ်ဝှက်ရေးစနစ်သည် တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး မယုံကြည်နိုင်သူ နှစ်ဦး သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ပါတီများပါ၀င်သည့် ဆက်သွယ်ရေး သို့မဟုတ် တွက်ချက်မှုပြုလုပ်ခြင်း၏ ပြဿနာဖြစ်သည်။

Bennett နှင့် Brassard တို့သည် BB84 quantum cryptographic protocol ကိုအသုံးပြု၍ အကွာအဝေးတွင် လျှို့ဝှက်စွာ ဆက်သွယ်ခြင်းနည်းလမ်းကို မတွေ့မြင်ဘဲ ခိုးနားထောင်ရန် မဖြစ်နိုင်သည့် ဆက်သွယ်ရေးလမ်းကြောင်းတစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့သည်။ အဓိက အယူအဆမှာ စောင့်ကြည့်လေ့လာသူများကို အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသည့် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်၏ အခြေခံနိယာမကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပြီး လုံခြုံသောဆက်သွယ်ရေးလိုင်းတစ်ခုတွင် ခိုးနားထောင်သူတစ်ဦးကို မိတ်ဆက်ခြင်းသည် ခိုးနားထောင်သူ၏ရှိနေခြင်းကို နှစ်ဦးနှစ်ဘက် ဆက်သွယ်ရန် ကြိုးစားစေမည်ဖြစ်သည်။

ကွန်ပြူတာ သိပ္ပံနှင့် သင်္ချာတို့မှ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်။

ပရိုဂရမ်မာကွန်ပြူတာ သို့မဟုတ် Turing machine ၏ တော်လှန်သော အတွေးအခေါ်များ ပေါ်ထွန်းလာသောအခါ လက်တွေ့ကမ္ဘာက တွက်ချက်မှုမှန်သမျှ Turing machine ပါသည့် ညီမျှသော တွက်ချက်မှုအဖြစ်သို့ ပြန်ဆိုနိုင်သည်ကို ပြသခဲ့သည်။ ၎င်းကို Church-Turing thesis ဟုခေါ်သည်။

များမကြာမီတွင်၊ ပထမဆုံး ကွန်ပျူတာများကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပြီး ကွန်ပျူတာ ဟာ့ဒ်ဝဲများ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ကြီးထွားလာခဲ့ရာ တိုးတက်မှုကို ထုတ်လုပ်မှု အတွေ့အကြုံအရ Moore's law ဟုခေါ်သော လက်တွေ့ကျသော ဆက်နွယ်မှုအဖြစ် ပေါင်းစပ်လိုက်ပါသည်။ ဤ 'ဥပဒေ' သည် ပေါင်းစည်းထားသော ဆားကစ်တစ်ခုရှိ ထရန်စစ္စတာ အရေအတွက်သည် နှစ်နှစ်လျှင် နှစ်ဆတိုးလာသည်ဟု ဖော်ပြသည့် ပရောဂျက်လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ မျက်နှာပြင်ဧရိယာအလိုက် ပါဝါပိုမိုထုပ်ပိုးနိုင်ရန် ထရန်စစ္စတာများသည် ပိုမိုသေးငယ်လာပြီး သေးငယ်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ကွမ်တမ်သက်ရောက်မှုများသည် အီလက်ထရွန်းနစ်ပစ္စည်းများတွင် မရည်ရွယ်ဘဲ အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသည့် ပေါ်လာပါသည်။ ၎င်းသည် algorithms များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်ကို အသုံးပြုသည့် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာ ထွန်းကားလာခဲ့သည်။

ဤအချိန်တွင်၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် အချို့သောပြဿနာများအတွက် ဂန္တဝင်ကွန်ပျူတာများထက် များစွာပိုမိုမြန်ဆန်မည်ဟု ကတိပြုထားသည်။ ထိုကဲ့သို့သော ဥပမာပြဿ နာတစ်ခုကို Deutsch–Jozsa algorithm ဟုလူသိများသော David Deutsch နှင့် Richard Jozsa တို့မှ ဖန်တီးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ သို့သော် ဤပြဿနာသည် လက်တွေ့အသုံးချမှု အနည်းငယ်မျှသာ ရှိသေးသည်။ 1994 ခုနှစ်တွင် Peter Shor သည် အလွန်အရေးကြီးပြီး လက်တွေ့ကျသော ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည့် ကိန်းပြည့်တစ်ခု၏ အဓိကအချက်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ခေါ်ဝေါ်သည့်အတိုင်း သီးခြား လော့ဂရစ်သမ်ပြဿနာကို ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာတွင် ထိရောက်စွာဖြေရှင်းနိုင်သော်လည်း ဂန္တဝင်ကွန်ပြူတာတွင်မဟုတ်သောကြောင့် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် Turing စက်များထက် ပိုမိုအစွမ်းထက်ကြောင်း ပြသခြင်းဖြစ်သည်။

သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီမှဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်

ကွန်ပြူတာသိပ္ပံက တော်လှန်တဲ့ အချိန်လောက်မှာ သတင်းအချက်အလက် သီအိုရီနဲ့ ဆက်သွယ်ရေးက Claude Shannon ပါ။ Shannon သည် သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီ၏ အခြေခံသီအိုရီနှစ်ခုဖြစ်သည့် ဆူညံမှုမရှိသော ချန်နယ်ကုဒ်ဒင်းသီအိုရီနှင့် ဆူညံသောချန်နယ်ကုဒ်သီအိုရီတို့ကို တီထွင်ခဲ့သည်။ အချက်အလက်ပေးပို့ခြင်းကို ကာကွယ်ရန်အတွက် အမှားပြင်ဆင်ခြင်းကုဒ်များကို အသုံးပြုနိုင်ကြောင်းလည်း ၎င်းက ပြသခဲ့သည်။

Quantum သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီကိုလည်း အလားတူ လမ်းကြောင်းအတိုင်း လိုက်ခဲ့ကာ ၁၉၉၅ ခုနှစ်တွင် Ben Schumacher သည် qubit ကိုအသုံးပြု၍ Shannon ၏ ဆူညံမှုမရှိသော coding သီအိုရီအတွက် analogue တစ်ခုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ဆူညံသံမပါဝင်ဘဲ ထိရောက်သောတွက်ချက်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်စေကာ ဆူညံသောကွမ်တမ်ချန်နယ်များပေါ်တွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဆက်သွယ်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်စေသည့် error-correction သီအိုရီကိုလည်း တီထွင်ခဲ့သည်။

Qubits နှင့် အချက်အလက်သီအိုရီ

ကွမ်တမ်အချက်အလက်သည် အနည်းငယ်ထူးခြားပြီး အကျွမ်းတဝင်မရှိသော နည်းလမ်းများစွာဖြင့် တစ်နည်းနည်းဖြင့် ပုံဖော်ထားသော ဂန္တဝင်အချက်အလက်နှင့် ပြင်းပြင်းထန်ထန် ကွဲပြားသည်။ ဂန္တဝင်အချက်အလက်၏ အခြေခံယူနစ်သည် အနည်းငယ်ဖြစ်သော်လည်း၊ ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်၏ အခြေခံအကျဆုံးယူနစ်မှာ qubit ဖြစ်သည်။ ဂန္တဝင်အချက်အလက်ကို Shannon entropy သုံးပြီး တိုင်းတာပြီး quantum mechanical analogue သည် Von Neumann entropy ဖြစ်သည်။ ကွမ်တမ်စက်မှုစနစ်များ၏ ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းအစုအဝေးကို သိပ်သည်းဆမက်ထရစ်ဖြင့် ဖော်ပြသည်။ ဂန္ထဝင်အချက်အလက်သီအိုရီရှိ အင်ထရိုပီအစီအမံအများအပြားကို Holevo entropy နှင့် conditional quantum entropy ကဲ့သို့သော ကွမ်တမ်ကိစ္စအတွက် ယေဘူယျအားဖြင့်လည်း အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသည်။

ရှေးရိုးဒစ်ဂျစ်တယ်နိုင်ငံများနှင့်မတူဘဲ (အဆက်ပြတ်နေသည့်)၊ qubit သည် Bloch စက်လုံးပေါ်ရှိ ဦးတည်ချက်ဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သော စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးရှိသည်။ ဤနည်းဖြင့် စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးထားနေသော်လည်း qubit သည် ကွမ်တမ်အချက်အလက်၏ အသေးငယ်ဆုံးဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ယူနစ်ဖြစ်ပြီး qubit အခြေအနေသည် စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးရှိနေသော်လည်း၊ ၎င်းတန်ဖိုးကို အတိအကျတိုင်းတာရန် မဖြစ်နိုင်ပေ။ ကျော်ကြားသော သီအိုရီငါးခုသည် ကွမ်တမ်အချက်အလက်ကို ခြယ်လှယ်ခြင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို ဖော်ပြသည်-

• qubit ကို (လုံးဝ) ဂန္တဝင်ဘစ်များအဖြစ်သို့မပြောင်းလဲနိုင်ဟုဖော်ပြထားသော no-teleportation သီအိုရီ၊ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ၎င်းကို "ဖတ်ပါ" အပြည့်အဝမရနိုင်ပါ။
• no-cloning သီအိုရီ၊
• မဖျက်ရ သီအိုရီ၊
• တစ်နေရာမှတစ်နေရာသို့ ပို့ဆောင်နိုင်သော်လည်း (ဥပမာ- ကွမ်တမ် တယ်လီပို့တင်စနစ်မှတစ်ဆင့်)၊
• No-hiding theorem သည် ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလတ်များကို ထိန်းသိမ်းခြင်းအား သရုပ်ပြသည်၊ ဤသီအိုရီများသည် စကြာဝဠာအတွင်းရှိ ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်ကို ထိန်းသိမ်းထားကြောင်း သက်သေပြပြီး ၎င်းတို့သည် ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလတ်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ထူးခြားသောဖြစ်နိုင်ချေများကို ဖွင့်ပေးသည်။

ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်အပြောင်းအလဲနဲ့

qubit ၏ အခြေအနေသည် ၎င်း၏ အချက်အလက်အားလုံး ပါရှိသည်။ ဤအခြေအနေကို Bloch စက်လုံးပေါ်ရှိ vector တစ်ခုအဖြစ် မကြာခဏဖော်ပြသည်။ မျဉ်းကြောင်းအသွင်ပြောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ကွမ်တမ်ဂိတ်များကို ၎င်းတို့အား အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤအခြေအနေကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ဤတစ်ယူနစ်အသွင်ပြောင်းမှုများကို Bloch Sphere တွင် လှည့်ပတ်မှုများအဖြစ် ဖော်ပြသည်။ classical gate များသည် Boolean logic ၏ အကျွမ်းတဝင်ရှိသော လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် ဆက်စပ်နေသော်လည်း၊ quantum gates များသည် physical unitary operators များဖြစ်သည်။

ကွမ်တမ်စနစ်များ၏ မတည်ငြိမ်မှုများနှင့် နိုင်ငံများကို ကူးယူရန် မဖြစ်နိုင်သောကြောင့်၊ ကွမ်တမ်အချက်အလက် သိမ်းဆည်းမှုသည် ရှေးရိုးအချက်အလက်ကို သိမ်းဆည်းခြင်းထက် ပိုမိုခက်ခဲသည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ကွမ်တမ်အမှားပြင်ဆင်မှုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကွမ်တမ်အချက်အလက်များကိုမူအရ ယုံကြည်စိတ်ချစွာသိမ်းဆည်းထားနိုင်ဆဲဖြစ်သည်။ ကွမ်တမ်အမှားပြင်ဆင်ခြင်းကုဒ်များ ရှိနေခြင်းသည်လည်း အမှားခံနိုင်ရည်ရှိသော ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှု ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖြစ်စေသည်။
ဂန္တဝင်ဘစ်များကို ကုဒ်တမ်ဂိတ်များအသုံးပြုခြင်းဖြင့် qubits ၏ဖွဲ့စည်းပုံများမှ ပြန်လည်ရယူပြီး နောက်ပိုင်းတွင် ပြန်လည်ထုတ်ယူနိုင်သည်။ သူ့ဘာသာသူအားဖြင့်၊ qubit တစ်ခုတည်းသည် ၎င်း၏ပြင်ဆင်မှုနှင့်ပတ်သက်သည့် လက်လှမ်းမီနိုင်သော ဂန္တဝင်အချက်အလက်များကို တစ်နည်းနည်းထက် မပိုစေရပါ။ ဤသည်မှာ Holevo ၏ သီအိုရီဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ superdense coding တွင်၊ ချိတ်ဆက်ထားသော qubits နှစ်ခုအနက်မှ တစ်ခုအား ပေးပို့သူသည် ၎င်းတို့၏ ပူးတွဲအခြေအနေနှင့် ပတ်သက်သော လက်ခံရရှိသူထံသို့ ၎င်းတို့၏ ပူးတွဲအခြေအနေနှင့် ပတ်သက်သော သတင်းအချက်အလက် အနည်းငယ်ကို ပေးပို့နိုင်သည်။
ကွမ်တမ်အချက်အလက်ကို ရှေးရိုးဆက်သွယ်ရေးလမ်းကြောင်း၏ သဘောတရားနှင့် ဆင်တူသည့် ကွမ်တမ်ချန်နယ်တစ်ခုတွင် ရွှေ့နိုင်သည်။ Quantum မက်ဆေ့ဂျ်များသည် qubits ဖြင့်တိုင်းတာသည့် ကန့်သတ်အရွယ်အစားရှိသည်။ ကွမ်တမ်ချန်နယ်များသည် တစ်စက္ကန့်ကို qubits ဖြင့်တိုင်းတာသည့် ကန့်သတ်ချန်နယ်စွမ်းရည်ရှိသည်။
ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်နှင့် ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်ပြောင်းလဲမှုများကို von Neumann entropy ဟုခေါ်သော Shannon entropy ၏ analogue တစ်ခုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် အရေအတွက်အားဖြင့် တိုင်းတာနိုင်သည်။
အချို့ကိစ္စများတွင် ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်များကို လူသိများသော ဂန္တဝင် အယ်လဂိုရီသမ်များထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤအရာ၏ အကျော်ကြားဆုံး ဥပမာမှာ ကိန်းဂဏန်းများကို ထပ်ကိန်းခွဲအချိန်ယူသည့် အကောင်းဆုံး ဂန္တဝင် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည့် ကိန်းဂဏာန်းအချိန်များတွင် ကိန်းဂဏန်းများကို ကိန်းဂဏာန်းပေးနိုင်သော Shor ၏ အယ်လဂိုရီသမ်ဖြစ်သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် RSA ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၏ ဘေးကင်းရေး၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် Shor ၏ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများ ကစားနေချိန်၌ပင် ဘေးကင်းသော ကွမ်တမ် ကွမ်တမ် လျှို့ဝှက်ကုဒ်ရေးမှုအစီအစဥ်များကို ရှာဖွေရန် ကြိုးစားသည့် ကွမ်တမ်လွန် ကွမ်တမ် လျှို့ဝှက်စာဝှက်စနစ် နယ်ပယ်သစ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ ကွမ်တမ် အမြင့်ဆုံးကို သရုပ်ပြသည့် အခြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ ဥပမာများတွင် Grover ၏ ရှာဖွေမှု အယ်လဂိုရီသမ် ပါ၀င်သည် ၊ ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်သည် အကောင်းဆုံး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဂန္တဝင် အယ်လဂိုရီသမ်ထက် လေးပုံတစ်ပုံ အရှိန်မြှင့်ပေးပါသည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာမှ ထိရောက်စွာ ဖြေရှင်းနိုင်သော ပြဿနာများ၏ ရှုပ်ထွေးမှု အမျိုးအစားကို BQP ဟုခေါ်သည်။
Quantum key distribution (QKD) သည် classical encryption ကဲ့သို့မဟုတ်ဘဲ classical information များကို ခြွင်းချက်မရှိ လုံခြုံစွာ ကူးယူခြင်းအား ခွင့်ပြုပြီး လက်တွေ့တွင်မူအရ အမြဲပျက်ပြားသွားနိုင်သည့် classical encryption နှင့် မတူပါ။ QKD ၏ဘေးကင်းရေးနှင့်ပတ်သက်သော သိမ်မွေ့သောအချက်အချို့မှာ ပြင်းပြင်းထန်ထန်ငြင်းခုံနေကြဆဲဖြစ်ကြောင်း သတိပြုပါ။
အထက်ဖော်ပြပါ အကြောင်းအရာများနှင့် ကွဲပြားမှုများကို လေ့လာရာတွင် ကွမ်တမ် သတင်းအချက်အလက် သီအိုရီ ပါဝင်သည်။

ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်နှင့်စပ်လျဉ်း

Quantum mechanics သည် အဏုကြည့်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစနစ်များသည် သဘာဝတွင် ရွေ့လျားပြောင်းလဲနေပုံကို လေ့လာခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီနယ်ပယ်တွင် လေ့လာခဲ့သော ကွမ်တမ်စနစ်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာနှင့် ဝေးကွာသွားပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် qubit သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအားဖြင့် linear optical quantum computer ရှိ ဖိုတွန်၊ ပိတ်ဆို့ထားသော ion quantum computer ရှိ အိုင်းယွန်း သို့မဟုတ် superconducting quantum computer ကဲ့သို့ အက်တမ်အစုအဝေးကြီး ဖြစ်နိုင်သည်။ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်မှု မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ၊ ကွမ်တမ် သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီအရ ရည်ညွှန်းသော qubits ၏ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် အင်္ဂါရပ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောကိန်းဂဏန်းများထက် density matrices ၏ တူညီသောယန္တရားဖြင့် ဤစနစ်အားလုံးကို သင်္ချာနည်းဖြင့် ဖော်ပြထားသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်၏ နောက်ထပ်အရေးကြီးသော ခြားနားချက်မှာ၊ ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်များသည် ဟာမိုနစ်အော်စစီလာစနစ်ကဲ့သို့သော အဆုံးမရှိ-ဖက်မြင်စနစ်များကို မကြာခဏလေ့လာနေချိန်တွင်၊ ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနိုင်သောစနစ်များနှင့် အကန့်အသတ်-အတိုင်းအတာစနစ်များ နှစ်ခုစလုံးအတွက် သက်ဆိုင်ပါသည်။

ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှု

ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာသည် တွက်ချက်မှုများလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် superposition၊ interference နှင့် entanglement ကဲ့သို့သော ကွမ်တမ်ပြည်နယ်များ၏ စုပေါင်းဂုဏ်သတ္တိများကို စုစည်းထားသော တွက်ချက်မှုအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်သည့် စက်ပစ္စည်းများကို ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများဟု လူသိများသည်။- I-5 လက်ရှိ ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများသည် လက်တွေ့အသုံးချမှုများအတွက် ပုံမှန် (ဂန္ထဝင်) ကွန်ပျူတာများထက် သေးငယ်လွန်းသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ကိန်းပြည့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော အချို့သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိသည်ဟု ယူဆကြသည်။ (RSA ကုဒ်ဝှက်ခြင်းကို အခြေခံထားသည့်)၊ ရှေးရိုးကွန်ပျူတာများထက် သိသိသာသာ ပိုမြန်သည်။ ကွမ်တမ် ကွန်ပြူတာ ကို လေ့လာခြင်းသည် ကွမ်တမ် သတင်းအချက်အလက် သိပ္ပံ၏ နယ်ပယ်ခွဲ တစ်ခု ဖြစ်သည်။

ရူပဗေဒပညာရှင် Paul Benioff သည် Turing စက်၏ ကွမ်တမ်စက်မှုပုံစံကို အဆိုပြုသောအခါ Quantum computing ကို 1980 ခုနှစ်တွင် စတင်ခဲ့သည်။ Richard Feynman နှင့် Yuri Manin တို့က နောက်ပိုင်းတွင် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာတစ်လုံးသည် ရှေးရိုးကွန်ပြူတာတစ်ခု၏ မဖြစ်နိုင်သောအရာများကို အတုယူရန် အလားအလာရှိကြောင်း အကြံပြုခဲ့သည်။ 1994 တွင်၊ Peter Shor သည် RSA-ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဆက်သွယ်ရေးများကို ကုဒ်ဝှက်ရန် အလားအလာရှိသော integers များကို factoring လုပ်ရန်အတွက် quantum algorithm တစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့သည်။ 1998 ခုနှစ်တွင် Isaac Chuang, Neil Gershenfeld နှင့် Mark Kubinec တို့သည် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ပထမဆုံး qubit quantum ကွန်ပျူတာကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ ၁၉၉၀ ပြည့်လွန်နှစ်များနှောင်းပိုင်းကတည်းက စမ်းသပ်ဆဲတိုးတက်မှုများရှိနေသော်လည်း၊ သုတေသီအများစုသည် “အမှားခံနိုင်ရည်ရှိသော ကွမ်တမ်တွက်ချက်ခြင်း []] သည် အလွန်ဝေးကွာသောအိပ်မက်တစ်ခုဖြစ်ဆဲဖြစ်သည်” ဟု သုတေသီအများစုက ယုံကြည်ကြသည်။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ အစိုးရနှင့်ပုဂ္ဂလိကကဏ္ဍများတွင် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာသုတေသနတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ တိုးလာခဲ့သည်။ 1990 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလ 23 ရက်နေ့တွင် Google AI သည် US National Aeronautics and Space Administration (NASA) နှင့် ပူးပေါင်း၍ ရှေးရိုးကွန်ပျူတာတိုင်းတွင် မဖြစ်နိုင်သော ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှုတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ကြောင်း အခိုင်အမာဆိုခဲ့သော်လည်း၊ ဤတောင်းဆိုမှုသည် မှန်ကန်သည်ဖြစ်စေ၊ မှန်ကန်သည်ဖြစ်စေ ခေါင်းစဉ်တစ်ခုအနေဖြင့် တက်ကြွသောသုတေသန။

ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာစနစ်များ (ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာစနစ်ဟုလည်းလူသိများသည်) အမျိုးအစားများစွာရှိပြီး၊ ကွမ်တမ်ပတ်လမ်းပုံစံ၊ ကွမ်တမ်တူရင်းစက်၊ adiabatic ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာ၊ တစ်လမ်းသွားကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာနှင့် ကွမ်တမ်ဆဲလ်လူလာအော်တိုမာတာအမျိုးမျိုးတို့ ပါဝင်သည်။ အသုံးအများဆုံး မော်ဒယ်မှာ ဂန္တဝင် တွက်ချက်မှုတွင် ဘစ်နှင့် ခပ်ဆင်ဆင်တူသော ကွမ်တမ်ဘစ် သို့မဟုတ် “qubit” ကို အခြေခံ၍ ကွမ်တမ် ဆားကစ်ဖြစ်သည်။ qubit သည် 1 သို့မဟုတ် 0 ကွမ်တမ်ပြည်နယ်အတွင်း သို့မဟုတ် 1 နှင့် 0 ပြည်နယ်များ၏ superposition တွင် ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော် တိုင်းတာသောအခါ၊ ၎င်းသည် အမြဲတမ်း 0 သို့မဟုတ် 1; ရလဒ်နှစ်ခု၏ဖြစ်နိုင်ခြေသည် တိုင်းတာခြင်းမပြုမီ ချက်ခြင်း qubit ၏ ကွမ်တမ်အခြေအနေအပေါ် မူတည်သည်။

ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာတစ်လုံးကို တည်ဆောက်ရန် ကြိုးပမ်းမှုသည် အရည်အသွေးမြင့် qubitsများကို ဖန်တီးရန် ရည်ရွယ်သည့် transmons၊ ion traps နှင့် topological quantum computer များကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အာရုံစိုက်ထားသည်။: 2-13 အဆိုပါ qubits များသည် ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာ၏ ကွန်ပြူတာပုံစံအပြည့်အစုံပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားစွာ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားနိုင်သည်၊ ကွမ်တမ် လော့ဂျစ်ဂိတ်များ၊ ကွမ်တမ် နစ်မြုပ်မှု သို့မဟုတ် adiabatic ကွမ်တမ် တွက်ချက်မှု ရှိမရှိ လက်ရှိတွင် အသုံးဝင်သော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ တည်ဆောက်ရာတွင် သိသာထင်ရှားသော အတားအဆီးများစွာရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် ကွမ်တမ်ကွဲလွဲမှုနှင့် နိုင်ငံတော်သစ္စာရှိမှုတို့ကို ခံစားနေရသောကြောင့် qubits ၏ ကွမ်တမ်ပြည်နယ်များကို ထိန်းသိမ်းရန် အထူးခက်ခဲသည်။ ထို့ကြောင့် Quantum ကွန်ပျူတာများသည် error correction လိုအပ်ပါသည်။

ဂန္တဝင်ကွန်ပြူတာဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သော မည်သည့်ကွန်ပျူတာပြဿနာမဆို ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာဖြင့်လည်း ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သော မည်သည့်ပြဿနာမဆို အနည်းဆုံး အချိန်လုံလောက်စွာပေးထားသော မူအရ ဂန္တဝင်ကွန်ပြူတာဖြင့်လည်း ဖြေရှင်းနိုင်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် Church-Turing thesis ကို နာခံကြသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် တွက်ချက်နိုင်စွမ်းဆိုင်ရာ ဂန္တဝင်ကွန်ပြူတာများထက် အပိုအားသာချက်များကို မပေးဆောင်သော်လည်း၊ အချို့သောပြဿနာများအတွက် ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် သက်ဆိုင်ရာ လူသိများသော ဂန္တဝင် အယ်လဂိုရီသမ်များထက် အချိန်ရှုပ်ထွေးမှုများ သိသိသာသာ နည်းပါးပါသည်။ ထူးခြားသည်မှာ၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအတွင်း မည်သည့်ဂန္တဝင်ကွန်ပြူတာမျှ မဖြေရှင်းနိုင်သော ပြဿနာအချို့ကို လျင်မြန်စွာဖြေရှင်းနိုင်သည်ဟု ယုံကြည်ကြသည်—“ကွမ်တမ်အမြင့်မြတ်ဆုံး” ဟုသိကြသောလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများနှင့် စပ်လျဉ်း၍ ပြဿနာများ၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို လေ့လာခြင်းအား ကွမ်တမ်ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီဟု ခေါ်သည်။

လက်ရှိ ကွမ်တမ် တွက်ချက်မှု ပုံစံသည် ကွမ်တမ် လော့ဂျစ်ဂိတ်များ ကွန်ရက်တစ်ခု၏ သတ်မှတ်ချက်တွင် တွက်ချက်မှုကို ဖော်ပြသည်။ ဤပုံစံကို ဂန္ထဝင်ပတ်လမ်းတစ်ခု၏ စိတ္တဇလိုင်း-အက္ခရာသင်္ချာ ယေဘုယျပြုလုပ်မှုအဖြစ် ယူဆနိုင်သည်။ ဤဆားကစ်ပုံစံသည် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်ကို လိုက်နာသောကြောင့်၊ ဤဆားကစ်များကို ထိရောက်စွာလည်ပတ်နိုင်သော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာတစ်လုံးသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်ဟု ယူဆရသည်။

အချက်အလက် n bits ပါ၀င်သည့် မမ်မိုရီတစ်ခုတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အခြေအနေ 2^n ရှိသည်။ ထို့ကြောင့် မမ်မိုရီပြည်နယ်အားလုံးကို ကိုယ်စားပြုသည့် vector တစ်ခုတွင် 2^n ထည့်သွင်းမှုများ (ပြည်နယ်တစ်ခုစီအတွက် တစ်ခု) ရှိသည်။ ဤ vector ကို ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော vector တစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်ပြီး memory ကို သီးခြားအခြေအနေတစ်ခုတွင် တွေ့ရှိရမည့်အချက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။

ဂန္တဝင်အမြင်တွင်၊ တစ်ခုသည် 1 ၏တန်ဖိုး (ဆိုလိုသည်မှာ ဤအခြေအနေတွင်ဖြစ်နိုင်ခြေ 100% ရှိမည်) နှင့် အခြားအရာအားလုံးသည် သုညဖြစ်လိမ့်မည်။

ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်တွင်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေ vector များကို သိပ်သည်းဆ အော်ပရေတာများသို့ ယေဘူယျ ယေဘုယျအားဖြင့် ရေးနိုင်သည်။ ကွမ်တမ်ပြည်နယ်၏ vector formalism ကို အများအားဖြင့် သဘောတရားအရ ပိုမိုရိုးရှင်းသောကြောင့် ဦးစွာမိတ်ဆက်လေ့ရှိပြီး ကွမ်တမ်စနစ်တစ်ခုလုံးကို သိရှိသည့် စစ်မှန်သောပြည်နယ်များအတွက် density matrix formalism အစား ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှုအား ကွမ်တမ် လော့ဂျစ်ဂိတ်များနှင့် တိုင်းတာမှုကွန်ရက်တစ်ခုအဖြစ် ဖော်ပြနိုင်သည်။ သို့ရာတွင်၊ မည်သည့်တိုင်းတာမှုမဆို ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှု၏အဆုံးသို့ရွှေ့ဆိုင်းနိုင်သည်၊ သို့သော် ဤရွှေ့ဆိုင်းမှုသည် တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်ဖြင့်ရောက်လာနိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် ကွမ်တမ်ဆားကစ်အများစုသည် ကွမ်တမ်လော့ဂျစ်ဂိတ်များသာပါဝင်ပြီး တိုင်းတာခြင်းမရှိသောကွန်ရက်ကိုဖော်ပြသည်။

မည်သည့် ကွမ်တမ် တွက်ချက်ခြင်း (အထက်ပါ တရားဝင်စနစ်တွင်၊ n qubits ထက် တစ်ယူနစ် မက်ထရစ်) သည် အလွန်သေးငယ်သော ဂိတ်မိသားစုမှ ကွမ်တမ် လော့ဂျစ်ဂိတ်များ ကွန်ရက်တစ်ခုအဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်သည်။ ထိုသို့သော ဆားကစ်များကို လည်ပတ်နိုင်သော ကွန်ပျူတာသည် universal quantum computer ဖြစ်သောကြောင့်၊ ဤဆောက်လုပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည့် ဂိတ်မိသားစု၏ ရွေးချယ်မှုအား universal gate set ဟုခေါ်သည်။ ဘုံတူညီသော set တစ်ခုတွင် single-qubit ဂိတ်များအပြင် အထက်မှ CNOT gate များပါရှိသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ CNOT ဂိတ်များနှင့်အတူ single-qubit gates ၏ sequence ကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် မည်သည့် quantum computation ကိုမဆို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ဤတံခါးသည် အကန့်အသတ်မရှိသော်လည်း၊ Solovay-Kitaev သီအိုရီကို အယူခံဝင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို အကန့်အသတ်ရှိသောတံခါးဖြင့် အစားထိုးနိုင်သည်။

ကွမ်တမ် algorithms

ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ရှာဖွေရာတွင် တိုးတက်မှုသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဤကွမ်တမ်ပတ်လမ်းပုံစံကို အာရုံစိုက်သော်လည်း၊ သက်ဆိုင်ရာ classical algorithms များထက် အောင်မြင်သော speedup အမျိုးအစားဖြင့် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် Quantum algorithms ကို အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည်။

လူသိအများဆုံး ဂန္တဝင် အယ်လဂိုရီသမ်ထက် များပြားသောအမြန်နှုန်းကို ပံ့ပိုးပေးသော ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် ကိန်းဂစ်တင်ခြင်းအတွက် Shor ၏ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဆက်စပ်သော လော့ဂရစ်သမ်များကို တွက်ချက်ခြင်းအတွက် ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ Pell ၏ ညီမျှခြင်းကို ဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ယေဘုယျအားဖြင့် အခြားအုပ်စုများအတွက် လျှို့ဝှက်အုပ်စုခွဲပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးခြင်း။ ဤ algorithms များသည် ကွမ်တမ် Fourier အသွင်ပြောင်းခြင်း၏ မူလအစပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ၎င်းသည် မဖြစ်နိုင်ဟု ယူဆသော်လည်း အညီအမျှ လျင်မြန်သော ဂန္တဝင် အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်မည်မဟုတ်ကြောင်း ပြသသော သင်္ချာအထောက်အထား မတွေ့ရှိရပါ။[ကိုယ်တိုင်ထုတ်ဝေသည့် အရင်းအမြစ်?] Simon's ပြဿနာနှင့် Bernstein–Vazirani ပြဿနာကဲ့သို့သော အချို့သော oracle ပြဿနာများသည် သက်သေပြနိုင်လောက်သော အရှိန်မြှင့်ခြင်းကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း၊ အောက်ပိုင်းဘောင်များသည် သက်သေပြရန်ပိုမိုလွယ်ကူပြီး လက်တွေ့ကျသောပြဿနာများအတွက် အရှိန်မြှင့်ရန်မလိုအပ်သည့် ကန့်သတ်မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည့် ကွမ်တမ်မေးမြန်းမှုပုံစံတွင်ရှိသည်။

ဓာတုဗေဒနှင့် အစိုင်အခဲ-အခြေအနေ ရူပဗေဒများမှ ကွမ်တမ်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို သရုပ်ဖော်ခြင်း၊ အချို့သော Jones ပေါလီနီယမ်များ၏ အနီးစပ်ဆုံးနှင့် ညီမျှခြင်း၏မျဉ်းစနစ်များအတွက် ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်တွင် စူပါပိုလီနိုအမြန်နှုန်းများကို ပေးစွမ်းနိုင်သော ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်များ ရှိပြီး BQP ပြီးမြောက်ပါသည်။ ဤပြဿနာများသည် BQP-ပြီးပြည့်စုံသောကြောင့်၊ ၎င်းတို့အတွက် အညီအမျှ လျင်မြန်သော ဂန္တဝင် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်မှ လုံးဝမဖြစ်နိုင်ဟု ယူဆရသည့် super-polynomial speedup ကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်ဟု ယူဆပါသည်။

Grover's algorithm နှင့် amplitude amplification ကဲ့သို့ အချို့ quantum algorithms များသည် သက်ဆိုင်ရာ classical algorithms များထက် များစွာသော speedups များကို ပေးပါသည်။ ဤ algorithms များသည် အနည်းငယ်မျှသာသော quadratic speedup ကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနိုင်ပြီး ပြဿနာများစွာအတွက် speedup များကို ပေးပါသည်။ စုံစမ်းမှုပြဿနာများအတွက် သက်သေပြနိုင်သော ကွမ်တမ်အရှိန်မြှင့်ခြင်း၏နမူနာများစွာသည် Grover's algorithm နှင့် Farhi၊ Goldstone နှင့် Gutmann ၏ အယ်လဂိုရီသမ်အတွက် NAND အတွက် နှစ်ခုမှတစ်ခုသို့လုပ်ဆောင်ချက်များကိုရှာဖွေရန်အတွက် Brassard၊ Høyer နှင့် Gutmann ၏ algorithm တို့အပါအဝင် Grover ၏ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဆက်စပ်နေသည်။ ရှာဖွေရေးပြဿနာ၏ ကွဲပြားသည့်သစ်ပင်များ။

Cryptographic applications များ

ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှု၏ ထင်ရှားသောအပလီကေးရှင်းတစ်ခုသည် လက်ရှိအသုံးပြုနေသော ကုဒ်ဝှက်စနစ်များကို တိုက်ခိုက်ရန်အတွက်ဖြစ်သည်။ အများသူငှာသော့ဝှက်စာဝှက်စနစ်များ၏လုံခြုံရေးကိုအထောက်အပံပြုသည့် ကိန်းပြည့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ၎င်းတို့သည် ဂဏန်းနံပါတ်အနည်းအကျဉ်းများ၏ ထုတ်ကုန်များ (ဥပမာ- ဂဏန်း 300-prime နှစ်ခု၏ထုတ်ကုန်များ) ဖြစ်ပါက ဂဏန်း XNUMX-prime နှစ်ခု၏ထုတ်ကုန်များ) သည် သာမန်ကွန်ပြူတာတစ်လုံးအတွက် တွက်ချက်၍မရနိုင်ဟု ယူဆရသည်။ နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာသည် ၎င်း၏အချက်များရှာဖွေရန် Shor's algorithm ကိုအသုံးပြု၍ ဤပြဿနာကို ထိရောက်စွာဖြေရှင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤစွမ်းရည်သည် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာတစ်လုံးအား ပြဿနာဖြေရှင်းရန်အတွက် များစွာသောအချိန် (ကိန်းပြည့်၏ဂဏန်းများ) algorithm ရှိမည်ဟူသောသဘောဖြင့် ယနေ့အသုံးပြုနေသော cryptographic စနစ်များကို ချိုးဖျက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့်၊ လူကြိုက်များသော အများသူငှာသော့လျှို့ဝှက်နံပါတ်အများစုသည် ကိန်းပြည့်များကို ပုံဖော်ရာတွင် ခက်ခဲခြင်း သို့မဟုတ် သီးခြား လော့ဂရစ်သမ်ပြဿနာအပေါ် အခြေခံထားခြင်းဖြစ်ပြီး နှစ်ခုလုံးကို Shor's algorithm ဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့်၊ RSA၊ Diffie-Hellman နှင့် elliptic curve Diffie-Hellman algorithms များ ကွဲသွားနိုင်သည်။ လုံခြုံသော ဝဘ်စာမျက်နှာများ၊ ကုဒ်ဝှက်ထားသော အီးမေးလ်နှင့် အခြားဒေတာအမျိုးအစားများစွာကို ကာကွယ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုပါသည်။ ယင်းတို့ကို ချိုးဖောက်ပါက အီလက်ထရွန်းနစ်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးအတွက် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုများ ရှိမည်ဖြစ်သည်။

ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဆန့်ကျင်သည့် လုံခြုံစေမည့် ကွမ်တမ် လျှို့ဝှက်စာဝှက်စနစ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ကွမ်တမ်လွန် ကွမ်တမ် လျှို့ဝှက်စာဝှက်စနစ်၏ နယ်ပယ်အောက်တွင် တက်ကြွစွာ သုတေသနပြုထားသော ခေါင်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အချို့သော public-key algorithms များသည် coding သီအိုရီတွင် အခြေခံထားသော ပြဿနာတစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ McEliece cryptosystem ကဲ့သို့ Shor ၏ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုသည့် ကိန်းပြည့်ခွဲခြမ်းခြင်းမှလွဲ၍ အခြားပြဿနာများအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ကုလားထိုင်အခြေခံ cryptosystems များကို ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများမှ ချိုးဖျက်ခြင်းကိုလည်း မသိရသည့်အပြင်၊ များစွာသော ရာဇမတ်ကွက်ကိုအခြေခံသည့် cryptosystems များကို ချိုးဖျက်နိုင်မည့် dihedral လျှို့ဝှက်အုပ်စုခွဲပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် polynomial time algorithm ကိုရှာဖွေခြင်းသည် ကောင်းစွာလေ့လာထားသောဖွင့်ထားသောပြဿနာဖြစ်သည်။ brute force ဖြင့် symmetric (လျှို့ဝှက်သော့) algorithm ကိုချိုးဖျက်ရန် Grover ၏ algorithm ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အရင်းခံ cryptographic algorithm ၏ အကြမ်းဖျင်း 2n/2 invocations နှင့် ညီမျှသော အချိန်လိုအပ်သည်၊ classical case တွင် အကြမ်းဖျင်း 2n နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ဆိုလိုသည်မှာ symmetric key အရှည်များဖြစ်သည် ထိရောက်စွာ ထက်ဝက် လျှော့ချသည်- AES-256 သည် AES-128 တွင် classical brute-force ရှာဖွေမှုအား ဆန့်ကျင်သည့် Grover ၏ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြု၍ တိုက်ခိုက်ခြင်းအတွက် တူညီသော လုံခြုံရေးရှိလိမ့်မည် (သော့အရွယ်အစားကို ကြည့်ပါ)။

Quantum cryptography သည် public key cryptography ၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာအချို့ကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည် ။ ထို့ကြောင့် Quantum-based cryptographic systems များသည် quantum hacking ကိုဆန့်ကျင်သည့် သမားရိုးကျစနစ်များထက် ပိုမိုလုံခြုံနိုင်သည်။

ပြဿနာရှာပါ။

များပြားလှသော ကွမ်တမ်အရှိန်မြှင့်ခြင်းကို ဝန်ခံသည့်ပြဿနာ၏ အထင်ရှားဆုံးဥပမာမှာ ဒေတာဘေ့စ်အတွင်းရှိ n များစာရင်းမှ အမှတ်အသားပြုထားသော အရာတစ်ခုကို ရှာဖွေခြင်းဖြစ်ပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ရှာဖွေမှုဖြစ်သည်။ ဒေတာဘေ့စ်သို့ O(sqrt(n)) queries များကို အသုံးပြု၍ Grover ၏ algorithm ဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သည်၊ classical algorithms အတွက် လိုအပ်သော Omega(n) queries ထက် လေးပုံတစ်ပုံနည်းသည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ အားသာချက်သည် သက်သေပြနိုင်ရုံသာမက အကောင်းမွန်ဆုံးဖြစ်သည်- Grover ၏ algorithm သည် oracle lookups အရေအတွက်တိုင်းအတွက် လိုချင်သောဒြပ်စင်ကို ရှာဖွေရန် ဖြစ်နိုင်ခြေအများဆုံးဖြစ်နိုင်ချေကို ပေးဆောင်ကြောင်း ပြသထားသည်။

Grover's algorithm ဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သော ပြဿနာများသည် အောက်ပါ ဂုဏ်သတ္တိများ ရှိသည်။

• ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အဖြေများစုစည်းမှုတွင် ရှာဖွေနိုင်သော ဖွဲ့စည်းပုံမရှိ၊
• စစ်ဆေးရန် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အဖြေအရေအတွက်သည် အယ်လဂိုရီသမ်သို့ ထည့်သွင်းသည့်အရေအတွက်နှင့် အတူတူပင်ဖြစ်ပါသည်။
• input တစ်ခုစီကို အကဲဖြတ်ပြီး အဖြေမှန်လားဆိုတာကို ဆုံးဖြတ်ပေးမယ့် boolean function တစ်ခုရှိပါတယ်။

ဤဂုဏ်သတ္တိများ အားလုံးနှင့် ပြဿနာများအတွက်၊ ဂန္တဝင် အယ်လဂိုရီသမ်၏ မျဉ်းစကေးချဲ့ထွင်ခြင်းကို ဆန့်ကျင်သည့်အနေဖြင့် ထည့်သွင်းမှုအရေအတွက် (သို့မဟုတ် ဒေတာဘေ့စ်ရှိဒြပ်စင်များ) ၏ နှစ်ထပ်ကိန်းအဖြစ် Grover ၏ အယ်လဂိုရီသမ်၏ လည်ပတ်ချိန်။ Grover ၏ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးချနိုင်သည့် ယေဘူယျပြဿနာတစ်ခုမှာ Boolean ကျေနပ်နိုင်မှုပြဿနာဖြစ်ပြီး၊ အယ်လဂိုရီသမ်ကို ထပ်တလဲလဲပြုလုပ်သည့် ဒေတာဘေ့စ်သည် ဖြစ်နိုင်သမျှအဖြေအားလုံး၏ဖြစ်သည်။ ဥပမာတစ်ခုနှင့် (ဖြစ်နိုင်သည်) အပလီကေးရှင်းသည် စကားဝှက်တစ်ခုကို ခန့်မှန်းရန် ကြိုးစားသည့် စကားဝှက် cracker တစ်ခုဖြစ်သည်။ Triple DES နှင့် AES ကဲ့သို့သော Symmetric ciphers များသည် ဤတိုက်ခိုက်မှုမျိုးအတွက် အထူးထိခိုက်နိုင်ချေရှိသည်။

ကွမ်တမ်စနစ်များ၏သရုပ်သကန်

ဓာတုဗေဒနှင့် နာနိုနည်းပညာသည် ကွမ်တမ်စနစ်များကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းအပေါ် အားကိုးပြီး ယင်းစနစ်များကို ဂန္တဝင်နည်းဖြင့် ထိရောက်သောပုံစံဖြင့် အတုယူရန် မဖြစ်နိုင်သောကြောင့် အများအပြားက ကွမ်တမ်တွက်ချက်ခြင်းသည် ကွမ်တမ်တွက်ချက်ခြင်း၏ အရေးကြီးဆုံးအသုံးချမှုတစ်ခုဖြစ်သည်ဟု ယုံကြည်ကြသည်။ Quantum simulation ကို အက်တမ်များနှင့် အမှုန်အမွှားများ၏ အပြုအမူကို ကော်လ်ဒါအတွင်းမှ တုံ့ပြန်မှုများကဲ့သို့သော ပုံမှန်မဟုတ်သောအခြေအနေများတွင် အတုယူရန်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကွမ်တမ်စမ်းသပ်မှုတွင် superposition အောက်ရှိ အမှုန်များနှင့် ပရိုတွန်များ၏ အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။[ကိုးကားချက်] နှစ်စဉ်ကမ္ဘာ့စွမ်းအင်ထွက်ရှိမှု၏ 2% ခန့်ကို စိုက်ပျိုးရေးလုပ်ငန်းတွင် အမိုးနီးယားထုတ်လုပ်ရန်အတွက် နိုက်ထရိုဂျင်ပေါင်းတင်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ဓာတ်မြေဩဇာလုပ်ငန်းသည် သဘာဝအတိုင်းဖြစ်ပေါ်နေသော သက်ရှိများသာမက အမိုးနီးယားကိုလည်း ထုတ်လုပ်သည်။ ထုတ်လုပ်မှုတိုးလာစေရန် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်ရန် Quantum simulations ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

Quantum annealing နှင့် adiabatic optimization
Quantum annealing သို့မဟုတ် Adiabatic quantum computation သည် adiabatic theorem ပေါ်တွင် မှီခိုပြီး တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်သည်။ ရိုးရှင်းသော Hamiltonian အတွက် စနစ်တစ်ခုသည် ပြဿနာအတွက် အဖြေကို ကိုယ်စားပြုသည့် ပိုရှုပ်ထွေးသော Hamiltonian သို့ ဖြည်းဖြည်းချင်း ပြောင်းလဲသွားသော မြေပြင်အခြေအနေတွင် ထားရှိထားပါသည်။ Adiabatic သီအိုရီအရ ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်သည် နှေးကွေးနေပါက စနစ်သည် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် အချိန်တိုင်း ၎င်း၏ မြေပြင်အခြေအနေတွင် ရှိနေမည်ဖြစ်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည်။

စက်သင်ယူမှု

ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ဂန္တဝင်ကွန်ပြူတာများ ထိရောက်စွာ မထုတ်လုပ်နိုင်သည့် ရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီး၊ ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှုသည် အခြေခံအားဖြင့် မျဉ်းသားအက္ခရာသင်္ချာဖြစ်သောကြောင့် အချို့သော စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများကို အရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်သော ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်များကို တီထွင်ရန် မျှော်လင့်ချက်ကို ဖော်ပြကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ညီမျှခြင်း၏မျဉ်းစနစ်များအတွက် ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ် သို့မဟုတ် ၎င်း၏ရှာဖွေတွေ့ရှိသူ Harrow၊ Hassidim နှင့် Lloyd တို့ကို အစွဲပြု၍ အမည်ပေးထားသည့် "HHL Algorithm" သည် ရှေးရိုးအမျိုးအစားများထက် အရှိန်မြှင့်ပေးသည်ဟု ယုံကြည်ရသည်။ အချို့သော သုတေသနအဖွဲ့များသည် Boltzmann စက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ကွမ်တမ် annealing hardware ကို မကြာသေးမီက စူးစမ်းလေ့လာခဲ့ကြသည်။

ကွန်ပျူတာဇီဝဗေဒ

ကွန်ပြူတာဇီဝဗေဒနယ်ပယ်တွင်၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာသည် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းရာတွင် ကြီးမားသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သည်။ လူသိများသော ဥပမာများအနက်မှ တစ်ခုသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ မျိုးရိုးဗီဇနှင့် ကွန်ပြူတာမှ လူသားဂျီနိုမ်တစ်ခုကို စီရန်အချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချလိုက်ပုံဖြစ်သည်။ ကိန်းဂဏန်း အချက်အလက်များကို စံပြခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်းအား ကွန်ပြူတာဇီဝဗေဒက မည်သို့အသုံးပြုသည်ဆိုသည်နှင့် ၎င်း၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများသည်လည်း ပေါ်ပေါက်လာရန် မျှော်လင့်ပါသည်။

ကွန်ပြူတာအကူအညီပေးသည့် ဆေးဝါးဒီဇိုင်းနှင့် မျိုးဆက်သစ်ဓာတုဗေဒ

နက်နဲသော မျိုးဆက်သစ် ဓာတုဗေဒ မော်ဒယ်များသည် မူးယစ်ဆေးဝါး ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အရှိန်မြှင့်ရန် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာများအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာသည်။ သို့သော်လည်း ဖြစ်နိုင်သော ဆေးနှင့်တူသော မော်လီကျူးများ အားလုံး၏ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ အာကာသ၏ ကြီးမားသော အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုသည် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများဖြင့် အနာဂတ်တွင် ကျော်လွှားနိုင်သည့် သိသာထင်ရှားသော အတားအဆီးများကို ဖြစ်စေသည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ရှုပ်ထွေးသော ကွမ်တမ်ကိုယ်ထည်ဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် သဘာဝအတိုင်း ကောင်းမွန်ပြီး ထို့ကြောင့် ကွမ်တမ် ဓာတုဗေဒဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် အထောက်အကူဖြစ်နိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကွမ်တမ် GAN အပါအဝင် ကွမ်တမ်အဆင့်မြှင့်ထားသော မျိုးဆက်သစ်မော်ဒယ်များကို နောက်ဆုံးတွင် အဆုံးစွန်သော ဓာတုဗေဒ အယ်လဂိုရီသမ်များအဖြစ် တီထွင်နိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်နိုင်သည်။ Quantum Variational Autoencoders ကဲ့သို့သော နက်နဲသော ဂန္တဝင်ကွန်ရက်များနှင့် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများကို ပေါင်းစပ်ထားသော ဟိုက်ဘရစ်ဗိသုကာများသည် စီးပွားဖြစ်ရရှိနိုင်သော အနုစက်များပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီးဖြစ်ပြီး ဆန်းသစ်သောဆေးနှင့်တူသော မော်လီကျူးဖွဲ့စည်းပုံများကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ တီထွင်ဖန်တီးခြင်း။
စိန်ခေါ်မှုများ
ကြီးမားသော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာကို တည်ဆောက်ရာတွင် နည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများစွာရှိသည်။ ရူပဗေဒပညာရှင် David DiVincenzo သည် လက်တွေ့ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာအတွက် ဤလိုအပ်ချက်များကို ဖော်ပြထားပါသည်။

• qubits အရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်ရန် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အတိုင်းအတာ၊
• မတရားသောတန်ဖိုးများသို့ အစပြုနိုင်သည့် Qubits၊
• decoherence time ထက် ပိုမြန်တဲ့ Quantum gates တွေ၊
• Universal gate set၊
• အလွယ်တကူဖတ်နိုင်သော Qubit များ။

ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများအတွက် အစိတ်အပိုင်းများ စုဆောင်းခြင်းမှာလည်း အလွန်ခက်ခဲသည်။ Google နှင့် IBM တို့မှ တည်ဆောက်ထားသည့် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာအများအပြားတွင် ဟီလီယမ်-3၊ နျူကလီးယား သုတေသနမှ ထွက်ပေါ်လာသည့် ထုတ်ကုန်တစ်ခုနှင့် ဂျပန်ကုမ္ပဏီ Coax Co မှသာ ပြုလုပ်ထားသည့် အထူးစူပါကွန်ပြူတာကြိုးများ လိုအပ်ပါသည်။

Multi-qubit စနစ်များ၏ ထိန်းချုပ်မှုသည် တင်းကျပ်ပြီး အဆုံးအဖြတ်ရှိသော အချိန်ကိုက်ပြတ်သားမှုနှင့်အတူ လျှပ်စစ်အချက်ပြမှုများ အများအပြားကို ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ညှိနှိုင်းမှု လိုအပ်သည်။ ၎င်းသည် qubits နှင့် interfacing လုပ်နိုင်သည့် quantum controller များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေသည်။ တိုးပွားလာသော qubits အရေအတွက်ကို ပံ့ပိုးရန် ဤစနစ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

Quantum decoherence

ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ တည်ဆောက်ရာတွင် အကြီးမားဆုံး စိန်ခေါ်မှုများထဲမှ တစ်ခုမှာ ကွမ်တမ် ကွမ်တမ် ကွက်လပ်ကို ထိန်းချုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဖယ်ရှားခြင်း ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပြင်ပကမ္ဘာနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကြောင့် စနစ်အား ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်မှ သီးခြားခွဲထုတ်ခြင်းကို ဆိုလိုသည်။ သို့သော်၊ ညီညွတ်ခြင်း၏အခြားရင်းမြစ်များလည်း ရှိသေးသည်။ ဥပမာများတွင် Quantum gates နှင့် qubits များကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်အသုံးပြုသောရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစနစ်၏နောက်ခံတုန်ခါမှုများနှင့် နောက်ခံအပူချိန်များပါ၀င်သည်။ ပေါင်းစည်းခြင်းမှာ ထိရောက်စွာ တစ်ညီတစ်ညွတ်တည်းမဟုတ်သောကြောင့် နောက်ပြန်မဆုတ်နိုင်ဘဲ၊ ရှောင်ရန်မရှိပါက အလွန်ထိန်းချုပ်သင့်သော အရာဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် ကိုယ်စားလှယ်လောင်းစနစ်များအတွက် ကွဲလွဲမှုအချိန်များ၊ ဖြတ်သွားသောအပန်းဖြေချိန် T2 (NMR နှင့် MRI နည်းပညာအတွက်၊ dephasing အချိန်ဟုလည်းခေါ်သည်)၊ ပုံမှန်အားဖြင့် အပူချိန်နိမ့်သောအချိန်တွင် နာနိုစက္ကန့်နှင့်စက္ကန့်ကြားတွင် ကွာဟသည်။ လက်ရှိတွင်၊ အချို့သော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် သိသာထင်ရှားသော ပေါင်းစပ်မှုကို တားဆီးရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ qubits ကို 20 millikelvin (အများအားဖြင့် အအေးခံထားသော ရေခဲသေတ္တာကို အသုံးပြုသည်) အထိ လိုအပ်သည်။ 2020 လေ့လာမှုတစ်ခုအရ စကြဝဠာရောင်ခြည်ကဲ့သို့သော အိုင်းယွန်းဓာတ်ရောင်ခြည်များသည် အချို့သောစနစ်များကို မီလီစက္ကန့်အတွင်း ကွဲအက်သွားစေနိုင်ကြောင်း စောဒကတက်သည်။

ရလဒ်အနေဖြင့်၊ လုံလောက်သောကြာချိန်ကြာအောင်ထိန်းသိမ်းထားခြင်းဖြင့် ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်အချို့ကို လုပ်ဆောင်၍မရပါက အချိန်ကုန်စေမည့် အလုပ်များသည် နောက်ဆုံးတွင် superpositions များကို ပျက်စီးစေမည်ဖြစ်သည်။

အချိန်အတိုင်းအတာများသည် ပြင်းအားပိုတိုပြီး ၎င်းတို့ကို ကျော်လွှားရန် မကြာခဏ ညွှန်းဆိုထားသော ချဉ်းကပ်မှုမှာ optical pulse shaping ဖြစ်သောကြောင့် ဤပြဿနာများသည် optical ချဉ်းကပ်မှုများအတွက် ပိုမိုခက်ခဲပါသည်။ အမှားအယွင်းနှုန်းများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် လည်ပတ်ချိန်နှင့် ပေါင်းစပ်ချိန်ညှိမှုအချိုးနှင့် အချိုးကျသောကြောင့် မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကိုမဆို ကကွက်ညီညွှတ်သည့်အချိန်ထက် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ပြီးမြောက်ရမည်ဖြစ်သည်။

Quantum threshold theorem တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း error rate သည် သေးငယ်ပါက၊ error နှင့် decoherence ကိုဖိနှိပ်ရန် quantum error correction ကို အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်သည်ဟု ယူဆပါသည်။ အမှားပြင်ဆင်မှုအစီအစဥ်သည် ပေါင်းစည်းခြင်းမှ မိတ်ဆက်ပေးသည်ထက် ပိုမိုမြန်ဆန်သော အမှားများကို ပြင်ဆင်နိုင်ပါက စုစုပေါင်းတွက်ချက်မှုအချိန်ကို ပေါင်းစည်းချိန်ထက် ပိုရှည်စေပါသည်။ အမှား-ခံနိုင်ရည်ရှိသော တွက်ချက်မှုအတွက် ဂိတ်တစ်ခုစီရှိ လိုအပ်သော အမှားအယွင်းနှုန်းအတွက် မကြာခဏ ကိုးကားထားသော ကိန်းဂဏန်းသည် 10−3 ဖြစ်ပြီး၊ ဆူညံသံသည် ကွဲထွက်သွားသည်ဟု ယူဆပါသည်။

ဤအတိုင်းအတာအထိ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ စနစ်များစွာအတွက် ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော် error correction ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် လိုအပ်သော qubits အရေအတွက်ကို များစွာတိုးလာစေသည်။ Shor ၏ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြု၍ ကိန်းပြည့်များကို ကိန်းပြည့်များတွက်ရန် လိုအပ်သော နံပါတ်သည် သာတူညီမျှသာဖြစ်ပြီး L နှင့် L2 အကြားတွင် ဖြစ်မည်ဟု ယူဆရပြီး L သည် ကိန်းဂဏန်းများကို ကိန်းဂဏာန်းများဖြစ်သည့် ဂဏန်းအရေအတွက်၊ error correction algorithms သည် L ၏နောက်ထပ်အချက်တစ်ခုဖြင့် ဤကိန်းဂဏန်းကို တိုးစေမည်ဖြစ်သည်။ 1000-bit နံပါတ်အတွက်၊ ၎င်းသည် error ပြုပြင်ခြင်းမရှိဘဲ 104 bits ခန့် လိုအပ်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ အမှားပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့်၊ ကိန်းဂဏန်းသည် 107 bits ခန့်အထိ တက်လာမည်ဖြစ်သည်။ တွက်ချက်ချိန်သည် L2 ခန့် သို့မဟုတ် 107 လှမ်းခန့်ဖြစ်ပြီး 1 MHz တွင် 10 စက္ကန့်ခန့်ဖြစ်သည်။

Stability-decoherence ပြဿနာအတွက် အလွန်ခြားနားသောချဉ်းကပ်မှုမှာ topological quantum ကွန်ပျူတာကို ချည်မျှင်များအဖြစ်အသုံးပြုသည့် တစ်ပိုင်းအမှုန်များကို ဖန်တီးရန်နှင့် တည်ငြိမ်သော logic gates များဖန်တီးရန်အတွက် braid theory ကို အားကိုးခြင်းဖြစ်ပါသည်။

ကွမ်တမ်အာဏာ

Quantum supremacy သည် ခေတ်မီဂန္ထဝင်ကွန်ပြူတာများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ထက်ကျော်လွန်၍ ပရိုဂရမ်ထုတ်နိုင်သော ကွမ်တမ်စက်ပစ္စည်းတစ်ခု၏ အင်ဂျင်နီယာစွမ်းရည်ကို ပြသသည့် အင်ဂျင်နီယာစွမ်းပကားကို ရည်ညွှန်းသော ဝေါဟာရတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြဿနာက အသုံးမဝင်ပါဘူး၊ ဒါကြောင့် တချို့က ကွမ်တမ် အမြင့်ဆုံးစမ်းသပ်မှုကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိတဲ့ အနာဂတ်စံနှုန်းတစ်ခုအနေနဲ့သာ ရှုမြင်ကြပါတယ်။

2019 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလတွင်၊ NASA ၏အကူအညီဖြင့် Google AI Quantum သည် Sycamore ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် Summit တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ထက် အဆပေါင်း 3,000,000 ပိုမိုမြန်ဆန်သော ကမ္ဘာ့အမြန်ဆုံးဖြစ်သည်ဟု ယေဘူယျအားဖြင့် ယူဆထားသည့် ပထမဆုံးသော ကွမ်တမ်အဆင့်ကို အောင်မြင်ကြောင်း အခိုင်အမာဆိုနိုင်ခဲ့သည်။ ကွန်ပျူတာ။ ဤအရေးဆိုမှုကို နောက်ပိုင်းတွင် စိန်ခေါ်ခြင်းခံရသည်- IBM မှ Summit သည် တောင်းဆိုထားသည်ထက် များစွာမြန်ဆန်စွာနမူနာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ဟု ပြောကြားခဲ့ပြီး သုတေသီများသည် ကွမ်တမ် ထိပ်တန်းပြဿနာကို တောင်းဆိုရန်အတွက် အသုံးပြုသည့်နမူနာပြဿနာအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို တီထွင်ခဲ့ပြီး၊ Sycamore နှင့် Sycamore အကြား ကွာဟချက်ပိတ်ခြင်းကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးခြင်း၊ ရှေးရိုးစူပါကွန်ပျူတာများ။

2020 ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလတွင် USTC မှ အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် ကွမ်တမ် စိုးမိုးမှုကို သရုပ်ပြရန်အတွက် photonic quantum computer Jiuzhang ဖြင့် ဖိုတွန် 76 ဖိုတွန် 600 ကို Boson နမူနာပုံစံကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။ ဂန္တဝင်ခေတ်ပြိုင်စူပါကွန်ပျူတာတစ်လုံးသည် ၎င်းတို့၏ ကွမ်တမ်ပရိုဆက်ဆာကို စက္ကန့် 20 အတွင်း ထုတ်လုပ်နိုင်သည့် နမူနာအရေအတွက်ကို ထုတ်ပေးရန်အတွက် တွက်ချက်မှုအချိန်နှစ်သန်းပေါင်း 16 လိုအပ်မည်ဟု စာရေးသူက ဆိုပါသည်။ 2021 ခုနှစ် နိုဝင်ဘာလ 127 ရက်နေ့တွင် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာထိပ်သီးအစည်းအဝေးတွင် IBM သည် IBM Eagle အမည်ရှိ XNUMX-qubit microprocessor ကို တင်ဆက်ခဲ့သည်။

ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်မှု

ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာတစ်လုံးအား ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက်၊ ကွဲပြားသော ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများစွာကို လိုက်ရှာနေပါသည်၊ ၎င်းတို့တွင် ( qubits များကို နားလည်ရန်အသုံးပြုသည့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစနစ်ဖြင့် ခွဲခြားထားသည်)

• superconducting quantum computing (သေးငယ်သော superconducting circuits၊ Josephson လမ်းဆုံများ)၊
• ပိတ်မိနေသော အိုင်းယွန်း ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာ (ပိတ်မိနေသော အိုင်းယွန်းများ၏ အတွင်းပိုင်း အခြေအနေဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့် qubit)
• အလင်းပြကွက်များတွင် ကြားနေအက်တမ်များ (အလင်းပြကွက်များတွင် ပိတ်မိနေသော ကြားနေအက်တမ်များ၏ အတွင်းပိုင်းအခြေအနေများဖြင့် လုပ်ဆောင်ထားသည်)
• ကွမ်တမ်ဒေါ့ကွန်ပျူတာ၊ လှည့်ဖျားမှုအခြေခံ (ဥပမာ Loss-DiVincenzo ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာ) (ပိတ်မိနေသော အီလက်ထရွန်များ၏ လှည့်ဖျားမှုအခြေအနေများမှ ဖြတ်တောက်ပေးသည်)
• Quantum dot ကွန်ပျူတာ၊ spatial-based (ကွမ်တမ်အစက်နှစ်ထပ်တွင် အီလက်ထရွန်အနေအထားဖြင့် qubit ပေးသည်)
• ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာသည် အခန်းအပူချိန်တွင် လည်ပတ်နေသော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများကို အခြေခံအားဖြင့် တည်ဆောက်နိုင်စေသည့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ကွမ်တမ်ရေတွင်းများကို အသုံးပြု၍ ကွမ်တမ်တွက်ချက်ခြင်း
• ကွမ်တမ်ဝိုင်ယာတွဲ (quantum point contact တစ်ခုဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ကွမ်တမ်ဝါယာကြိုးတစ်စုံဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့် Qubit)
• Nuclear magnetic resonance quantum computer (NMRQC) သည် ပျော်ရည်ရှိ မော်လီကျူးများ၏ နူကလီးယားသံလိုက်ပဲ့တင်ရိုက်ခတ်မှုဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်ထားပြီး၊ ပျော်ဝင်နေသော မော်လီကျူးအတွင်း နျူကလီးယားမှ qubits များကို ထောက်ပံ့ပေးကာ ရေဒီယိုလှိုင်းများဖြင့် စစ်ဆေးခြင်း
• Solid-state NMR Kane ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ (ဆီလီကွန်ရှိ ဖော့စဖရပ်အလှူရှင်များ၏ နျူကလီးယားလှည့်ဖျားမှုအခြေအနေဖြင့် သိရှိနားလည်ထားသည်)
• အီလက်ထရွန်ပေါ်မှ ဟီလီယမ် ကွမ်တမ် ကွန်ပျူတာများ (qubit သည် အီလက်ထရွန်လှည့်ပတ်မှု)
• အခေါင်းပေါက် ကွမ်တမ် အီလက်ထရွန်ဒိုင်းနမစ် (CQED) (ပိတ်မိနေသော အက်တမ်များ၏ အတွင်းပိုင်း အခြေအနေမှ ပံ့ပိုးပေးသော ဖြတ်တောက်မှု)
• မော်လီကျူးသံလိုက် (လှည့်ပတ်အခြေအနေများဖြင့် ဖြတ်တောက်ပေးသည်)
• Fullerene-based ESR ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာ (အက်တမ်များ၏ အီလက်ထရွန်းနစ်လှည့်ဖျားမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ကွမ်ဘစ်သည် အက်တမ်များ သို့မဟုတ် fullerenes တွင်ထည့်သွင်းထားသော မော်လီကျူးများ)
• Nonlinear optical quantum computer (မျဉ်းကြောင်းနှင့်မဟုတ်သောဒြပ်စင်နှစ်ခုလုံးမှတဆင့်အလင်းမုဒ်အမျိုးမျိုး၏လုပ်ဆောင်မှုအခြေအနေများကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်နားလည်သဘောပေါက်သည်)
• linear optical quantum computer (ဥပမာ-မှန်များ၊ အလင်းတန်းများခွဲထုတ်ခြင်းနှင့် အဆင့်ပြောင်းစက်များမှတဆင့် အလင်းမုဒ်များကွဲပြားသော အခြေအနေများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် သိရှိနိုင်သည်)
• စိန်အခြေခံ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာ (စိန်အတွင်းရှိ နိုက်ထရိုဂျင်လစ်လပ်နေရာများ စင်တာများ၏ အီလက်ထရွန်းနစ် သို့မဟုတ် နျူကလီးယားလှည့်ဖျားမှုမှ သိရှိနိုင်သည်)
• Bose-Einstein သည် condensate-based quantum ကွန်ပျူတာ
• ထရန်စစ္စတာအခြေခံ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာ- လျှပ်စစ်စတိတ်ထောင်ချောက်ကို အသုံးပြု၍ အပြုသဘောဆောင်သော အပေါက်များကို တပ်ဆင်သည့် string ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများ
• ရှားရှားပါးပါး-သတ္တု-အိုင်းယွန်း-ဒြပ်မဲ့ နစ်နစ်ပုံဆောင်ခဲများကို အခြေခံထားသော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ (အလင်းမျှင်ရှိ dopants ၏အတွင်းပိုင်း အီလက်ထရွန်နစ်အခြေအနေဖြင့် သိရှိနားလည်ထားသည်)
• သတ္တုနှင့်တူသော ကာဗွန်နာနိုစဖီးယားအခြေခံ ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများ
• အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးတက်နေသော်လည်း ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာသည် ၎င်း၏ နို့စို့အရွယ်တွင် ရှိနေဆဲဖြစ်ကြောင်း ကိုယ်စားလှယ်လောင်း အများအပြားက သရုပ်ပြကြသည်။

တွက်ချက်မှုပြိုကွဲသွားသည့် အခြေခံဒြပ်စင်များဖြင့် ခွဲခြားထားသော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာမော်ဒယ်များစွာရှိသည်။ လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် သက်ဆိုင်ရာ တွက်ချက်မှုပုံစံ လေးခုမှာ-

• Quantum gate array (computation decomposed by few-qubit quantum gates)
• တစ်လမ်းသွား ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာ (အလွန်ရှုပ်ထွေးနေသော ကနဦးအခြေအနေ သို့မဟုတ် အစုလိုက်အပြုံလိုက်အခြေအနေသို့ သက်ရောက်သည့် one-qubit တိုင်းတာမှု အစီအစဉ်တစ်ခုအဖြစ် ပြိုကွဲသွားသော တွက်ချက်မှု)
• ကွမ်တမ် annealing ကို အခြေခံ၍ Adiabatic ကွမ်တမ် ကွန်ပျူတာ (တွက်ချက်မှု ပြိုကွဲသွားသည့် ကနဦး Hamiltonian ၏ နောက်ဆုံး Hamiltonian အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားသည်၊၊ မြေပြင်တွင် ဖြေရှင်းချက်ပါ၀င်သော)
• Topological quantum ကွန်ပြူတာ (2D ရာဇမတ်ကွက်အတွင်း မည်သည်၏ချည်နှောင်ခြင်းသို့ ပြိုကွဲသွားသော တွက်ချက်မှု)

ကွမ်တမ် Turing စက်သည် သီအိုရီအရ အရေးကြီးသော်လည်း ဤမော်ဒယ်၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်မှုမှာ မဖြစ်နိုင်ပေ။ တွက်ချက်မှုပုံစံ လေးခုစလုံးသည် တူညီကြောင်းပြသထားသည်။ တစ်ခုစီသည် polynomial overhead ထက်မပိုဘဲ အခြားတစ်ခုကို အတုယူနိုင်သည်။