Kuru ürünler! Temelden ileri düzeye, uzun bir makale Microsoft kuantum hesaplamanın kavramlarını ve algoritmalarını analiz eder (bölüm 2)
Leifeng.com Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü'ne göre, bu makale Leifeng.com'un altyazı grubu tarafından derlenen bir Microsoft kuantum hesaplama kısa filmidir. Asıl başlık Pratik kuantum hesaplama elde etmek ve yazarı MICROSOFT KUANTUM EKİBİ'dir.
Önceki makaleyi okuyun.
Tercüme | Yang Huichun ve Cheng Wei Altyazıları | Fan Jiang Bitirme | Yu Hang
Görelilik teorisinde, mesaj hemen ulaşır, ancak Bob mesaja gerçekten bakamaz ve Alice ona iki klasik mesaj daha gönderene kadar onu anlayamaz. Bu iki klasik bilgiyi şifrelerseniz, bunların kodunu çözmeniz gerekir. Klasik bilginin aktarım hızı ışığınkinden daha yavaştır. Dolayısıyla veriler hızlı hareket edebilse bile bilgi hareket edemez. Bu adımı nasıl çalıştığını göstermek ve matrisin nasıl kullanıldığını doğrusal cebir perspektifinden açıklamak için kullanacağım. Bunların hepsi çok basit ve anlaşılır doğrusal cebirdir ve bunda gizemli hiçbir şeyin olmadığı söylenebilir.
Soldaki vektör olan% 1000 durumudur; 1 durumu yoktur, bu , dolayısıyla iki kübit 0'dır. Tensör çarpımlarını elde etmek için onları çarparsanız, iki kübite 4 durum olarak davranabilirim, hepsi 00 durumundadır ve 01, 10 veya 11 yoktur. Onlar vektörün dört sırasıdır, oradan başlayalım.
İki kübitimiz var, ikisi de sıfır durumunda, şimdi kübitleri çevirecek Hadamard adında bir geçit uygulamalıyız. Başka bir deyişle, şimdi kübitin 0 veya 1 olma şansı% 50'dir. Burada yaptığımız şey, ilk kübiti görüntülemek, 0 veya 1 olabilir, ancak ikinci kübit hala sıfırdır. Gözlem vektörü hesaplanabilir. Uzunluğun hesaplandıktan sonra 1 olduğundan emin olmak için 2'nin kareköküne bölünmesi gerekir.
Tek tip olduğu için vektörün uzunluğunun her zaman aynı kalması garanti edilir. Şimdi CNOT adında özel bir OR geçidi gösterin. CNOT kübitleri dolaştırır, bu yüzden şimdi ya 00 ya da 11'dir.
Eğer kübitleri ölçersem, ancak bu noktada,% 50 elde etme olasılığım 0 mı yoksa 1 mi bilmiyorum ama ne kadar kübit alırsam alayım, kesinlikle bana aynı değeri verecektir. Bir ölçümde, ölçümümün sonuçlarından biri 0 ise diğeri de 0 olacaktır; birini 1 ve diğeri de 1 olarak ölçersem, evrenin neresinde olurlarsa olsunlar her zaman aynı şey olacaktır.
Şimdi haberler geldi, işte a ve b kübitlerimiz.
Şimdi onu temsil etmek için üç kübit kullanacağız, bu yüzden a ve b'nin pozisyonlarını göstermek için çarpıyoruz. Onu dolaştırmak için Alice'in kübitlerini kullanmalıyız ve şimdi dolaşıklık tamamlandı.
Fark ederseniz, Bob'un kübitleriyle de dolaşıktır. Ancak Bob şimdi ölçerse, iki farklı değer elde etme şansı% 50'dir, ancak hangisinin doğru değer olduğunu bilmiyor. Şimdi Alice'in kübitlerini analiz edelim ve mesaj kübitlerini ölçelim. Alice göndericidir ve bize iki klasik mesaj verir. Öyleyse elde ettiğimiz şey şu ki, Bob'un ölçümü ab veya ba olabilir, ancak şimdi ölçtüğümüze göre, kübiti tamir etmenin doğru yolunu biliyoruz, bu nedenle bunlara dayalı olarak iki satırlık klasik bilgi göndermeliyiz, ya X'i çalıştırın ya da Z gerçekleştirin. Tam olarak gönderdiğimiz bilgi olan ab durumunda kübiti alın.
Çok derine inmek istemiyorum, yapılacak çok iş var. Ama tüm yaptığımızın her bir operatörün matrisini çarpmak olduğunu göstermek istiyorum ve cevabı aldık. Bob, Alice'in iki klasik mesajını almadan önce, bunun ab mi yoksa ba mı olduğunu bilmiyordu. Yani görelilik teorisini kırmadı ki bu çok havalı, tüm simülasyonları klasik şekilde gerçekleştirebiliriz. Ancak kübitleri topladığımızda, durum vektörünün büyüdüğünü ve büyüdüğünü fark edeceksiniz Aslında, her kübit eklendiğinde boyutu ikiye katlanacaktır.
Burada üstel bir büyüme sorunu var. Örneğin, dizüstü bilgisayarınızda veya masaüstünüzde 30, belki 40 kübit ve bulutta kübit var. Ama 50 kübite ihtiyacınız varsa, bunu klasik bir makinede simüle edemezsiniz.Bu gezegendeki tüm klasik makineler birbirine eklense bile, bunları tamamlamak için yeterli hafıza olmadığı için birlikte simüle edilemezler.
Uzaktan aktarımı sağlamak için gereken gerçek yazılıma bir göz atalım.
Kübitleri ayırmak için bir rutin oluşturacağız
Şimdi Alice'in kübiti, Bob'un kübiti ve dolaşma için kullanılabilecek geçici bir kübit var. Geçici bir kübit alıp bir Hadamard geçidi uygulayacağız, sonra Bobun kübitini kullanarak kontrollü bir NOT geçidi veya CNOT kullanarak onu dolaştıracağız. Alice'in kübitleri için aynı yöntem kullanılır. Ama Alice'in kübitlerini çevirmemiz gerekiyor. Sonra bir kübiti ölçüyoruz, bir X geçidi kullanmamız gerekip gerekmediğine karar veriyor ve başka bir kübiti ölçüyoruz ve bir Z geçidi kullanmamız gerekip gerekmediğini gözlemliyoruz.
İlginç bir şekilde, aslında, üst düzey programlama dilleri diğer üst düzey programlama dilleriyle aynı görünür. Herhangi bir geleneksel programcı buna aşina olmalıdır. Aradaki fark, bu dilin kuantumu anlaması, olması gereken tüm karmaşık şeyleri anlaması, ancak aynı zamanda klasik yöntemleri de anlayabilmesidir.
Bu, klasik bitlerle ilgili klasik bir if ifadesidir.
Bu durumda, Alice'in kübitini ölçtükten sonra bu klasiktir. Bu nedenle, kuantum algoritmalarında bir klasiği karıştırabiliriz; bu, herhangi bir standart geleneksel programcının kuantum algoritmalarını nasıl yapacağını ve çok hızlı bir şekilde çok karmaşık algoritmalar oluşturacağını anlamasında çok yararlıdır.
Bu nedenle, Q # geliştirme kiti eksiksiz, ölçeklenebilir bir kuantum platformunun parçasıdır.
Q # Soğutma kontrol sistemi oluşturmak için geliştirme kiti
Q # kodundan başlayarak, kullanıcı tarafından genişletilebilir bir kuantum algoritma kitaplığı sağlıyoruz.Tüm klasik parçaları tamamlayabilen klasik bir ana bilgisayar programı var ve ikisi birbirine bağlanabilir. Ardından, bulutta veya yerel olarak çalışan Tracer adında bir sistemimiz var.Birçok kuantum algoritması yapmanıza izin veriyor.Tabii ki bunları klasik yöntemlerle çalıştıramazsınız ama analiz edecek. Kaç tane kapı çalıştırıldığını, gürültünün onu nasıl etkileyeceğini, ne tür kapılar çalışacağını, kaç tane paralel işlem yapılacağını vb. Söyleyin ...
Tüm sistem donma kontrolü üzerine kurulacak ve bir kuantum bilgisayarda çalıştırılacaktır.Dondurma kontrolüyle ilgileniyorsanız, açık kaynaklı olan Q # kodumuza bir göz atabilir ve bir öncekini çalıştırmak için laboratuvar ekipmanı çalıştırabilirsiniz. Ekranda seyreltme buzdolabı.
Q # geliştirme kitini ilk olarak 11 Aralık'ta yayınladık ve yazılımı Windows, Mac ve Linux platformlarında güncelledik.Python birlikte çalışabilirliğini destekliyor ve OSS standardına da uygun. Bu nedenle Microsoft Public Development Kit'i kullanabilirsiniz. VisualStudio'ya indirin.
Doğrudan Github'da da kullanılabilir.Bu, Mac'te Visual Studio'da Q # geliştirme kitini çalıştırmanın bir örneğidir.
Bir kuantum hesaplama algoritması kurar, aslında bu, editörün içinde bir aktarımdır.
İşte Jüpiter Not Defterindeki Python kesintisine bir örnek.
Kuantum simülasyonu kullanan kuantum tomografi
Aslında kuantum simülasyonunu çalıştırabileceğimizi ve çıktıyı alabileceğimizi gösteriyor. Bu durumda, bu yönde kuantum tomografi yapın.
Bu nedenle, sadece bir devrenin nasıl inşa edileceğini ve nasıl analiz edileceğini göstermek için bir kriptografi örneği vermek istiyorum.
Bu, optikten ilham alan bir algoritmadır ve bir fonksiyonun kaydırılıp kaydırılmadığını ve ne kadar kaydırıldığını nasıl belirleyeceğinizi gösterir. Ancak bu basit bir dönüşüm değil, aslında hiperküp'e bir transfer. Bunu bulmak zordur, bu da onu kriptografi için çok yararlı kılar.
Bu örnek için 8 kübit uygulayacağız. Gördüğünüz gibi 16x16, 256 durum 8 kübiti temsil ediyor. Durum kümesinin sol üst köşesindeki tümü sıfır durumu ile başlayacağız ve tüm kübitleri toplayacağız. Bu noktada, 256 olası durumun tümü aynı olasılığa sahiptir. Yapmamız gereken bir sonraki şey, kaymayan fonksiyonu dönüştürmektir, bir kez hareket ettirildiğinde, onu devreye uygularız.
Kaydırılmamış versiyonun kaydırılmış versiyona göre çok farklı göründüğünü fark edeceksiniz ki bu bariz bir değişiklik değildir. Geçiş aslında n boyutlu bir geçiş olduğu için, kaydırma fonksiyonunun spektrumunu elde etmek için spektrum analizi yapılabilir. Şimdi onu orijinal işleviyle birleştirin. Spektrum analizini iptal ettiğimizde, aniden her boyuttaki değişim miktarı olan bir durum ortaya çıktı.
Bugünün kuantum donanımında çalıştırabilen küçük bir sürümü benimsedik.
Solda IBM'in ve sağda Maryland Üniversitesi'nin iyon tuzağı var. Her ikisinin de beş kübiti var.
Sonra nasıl çalıştığını analiz edebiliriz.
Şekilden, sonuçların ve gürültünün doğruluğunu görebilirsiniz.
Kuantum Kimyası
Şimdi daha aşina olduğum bir alana dönmek istiyorum ve bu kuantum kimyası.
Bu, elektronların atomlarda veya moleküllerde nasıl hareket ettiğini tanımlayan bir denklemdir.
Tüm gerçek ilk toplam, elektronun atomik yörüngeden q yörüngeden p yörüngesine çıkabildiği bir yörüngedir, bu yüzden q'dan ayrılır ve P'ye gelir. İkinci terim, iki elektronun aynı anda hareket etmesidir, yani iki tane vardır.
Bu görünüşte basit denklemi analiz etmek ve simüle etmek çok zordur. Bir yıl içinde, kuantum algoritmalarının bunu nasıl yaptığı ve geliştirdiği hakkında dört makale yazdık.Bu, ferredoksin FE2S2 adlı bir molekülden başlayarak, kuantum kimyasındaki çeşitli problemleri çözmenin özüdür. . Aslında, enerji iletim moleküllerinin dört kuyruk ucu vardır (dört sistein kalıntısına atıfta bulunur) Bu çok yaygındır ve bitki fotosentezinde ve ayrıca hemoglobinde yaygındır. Çok önemli bir moleküldür ancak periyodik tablonun alt kısmında bulunan demir içerir. En büyük klasik makineler çağında bile bunu yapamayız.
İlk makale üzerinde çalışmaya başladığımızda, bunu yapmak için kuantum algoritmalarını kullanmak ve varsayımsal kuantum ölçeklerini kullanmak istedik, ancak cevabı bulmak 24 milyar yıl alacaktı. Çok pratik olmayan ilk makalenin sonunda bu sefer 850.000 yıla düşmüştü, bu daha iyi olurdu ama yine de ticarileştirilemez. İkinci makalede önerilen yöntem, en azından insanlar tarafından ölçülebilecek bir seviyeye kadar 30 yıl sürmektedir. Üçüncü makale 5 gün uzakta ve bu sonunda işe yarayabilir. Ancak dördüncü yazıda bu süre bir saate indirildi.
İfade etmek istediğim şey, kuantum bilgisayarları uygulamadan önce, kuantum algoritmalarını geliştirme ve yeni kuantum algoritmaları tasarlama yeteneğine sahip olduğumuzdur. Simülasyon sayesinde bize bu büyük problemleri bazı küçük problemleri çözerek nasıl çözeceğimizi söyleyebiliriz. Klasik yöntemlerle bazı moleküler tipler, klasik kuantum simülatöründe tamamlanabilir.
30 spin orbitali veya 30 kubit ölçeği olan bir moleküle bakalım.
Bunlar simüle edebileceğimiz şeyler ve sağdakiler çok büyük. Yaklaşık 160 civarı, bu FE2S2 gibi bir molekülü simüle etmeye başladık. İlk makaleyi ve ardından ikinci makaleyi yazmadan önce, paralel algoritmalar uyguladık ve bunlar aracılığıyla fazlalığı kaldırdık. Hataları azaltmak için optimal bir düzen bulduk ve bu böyle devam etti. Aynı zamanda bir kuantum simülatörü uyguladık ve simülasyon yaptık.Sıvı simülatörü ile elde ettiğimiz hat çok daha düşüktü.
Bunun üstel olduğunu unutmayın, bu nedenle teorik tahminlerden daha etkilidir. Teorisyenler için, daha katı sınırlar için daha iyi bir tahminin ne olduğunu incelemek için çok zaman harcadılar. Ardından üçüncü ve dördüncü kağıtları sunduk. Simülasyonun bize gösterdiği tam olarak bu, her şey iyi bir uyum içindedir. Aslında, bu makromoleküllerin gerçekten bir saat içinde simüle edilebileceğine inanıyoruz.
Fe2S2 çok büyük gelmiyor, ancak bir molekül sınıfı. Aynı sınıf, büyük bir süper bilgisayarda gösterdiğim nitrojen sabitleyici molekül. Altı demir ve molibden içeriyor ve yine de yaklaşık aynı süre alıyor. Kimyasal malzemeler gibi, kuantum makinelerinde simülasyon için çok uygundur, ancak kafeste düzenli bir yapıya sahip oldukları için simülasyonu aslında daha kolaydır. Yani Hubbard modeli adı verilen ve birçok parçayı simüle etmek için kullanılan basit bir model var.Günümüzde klasik makinelerde birçok çeşit malzeme var, ancak ilgilendiğimiz malzemelerin çoğu dahil edilmedi. Tüm ızgaralar aynı olduğu için, yalnızca birini seçmemiz, bunun özel olduğuna inanmamız ve sonra geri kalanı ortalamamız ve yalnızca yerel olarak geri kalanıyla etkileşimde bulunmamız gerekir. Ortalama alınırsa, tüm sistem klasik bir sistem haline gelir. Aradaki fark, olası her frekansta bir elektronun bizi ilgilendiren bir noktada yukarı ve aşağı sıçrayabilmesidir. Bu nedenle, oldukça karmaşık olabilen tek bir noktayı ele alacağız. Bu bizim önceki kuantum kimya modelimiz olabilir, çünkü bizim önemsediğimiz şey bu. Sonra elektronların bu şüpheli kütüphaneden safsızlıkları nasıl seçtiğini simüle edeceğiz.
Dinamik ortalama alan teorisi
Bu nedenle, tüm bunlar malzemelerdeki çok karmaşık molekülleri simüle edebilir.Bu, küçük bilgisayarlarda yaygın olarak kullanılan standart bir teknolojidir, ancak kuantum makinelerinde daha büyük ölçekli simülasyonlar gerçekleştirebilir ve böylece dinamik bir ortalama alan oluşturabiliriz. teori. Bu ortalama alanları yaptığımızda, kuantumluluğu koruruz. İlginç bir şekilde, bir model varsayabilir ve onu bir kuantum bilgisayarda çalıştırabiliriz.
Bu, klasik bir kuantum modeli ayarlama yöntemi olan tipik bir AI-tipi döngüdür. Burada elde ettiğiniz sadece tek bir çıktı değil, bir sayı. Unutmayın, klasik ve kuantum arasındaki fark, kuantum yöntemlerinde yalnızca bir sayı elde etmemizdir; klasik yöntemlerle eğitim bir modeldir. Modeli bir kuantum bilgisayara verimli bir şekilde yükleyebilir ve temel durum, uyarılmış durum, katalitik hız, difüzyon ve her türlü şey dahil olmak üzere çeşitli sorulara hızla yanıt alabiliriz.
Artık verimli bir şekilde yüklenebilen bir modelimiz olduğuna göre, bu sorunu çözmenin başka bir yolu var. Bir model oluşturmak için, sistemi tanımlayan denklemin tüm Hamiltoniyenini almak yerine, küçük parçaları alıp bunları bir araya getiriyoruz.Bu küçük parçalar aracılığıyla, kuantumu test etmek için hala bir model oluşturabiliriz.
Faydaları nelerdir? Bu küçük parçaların çok az kapısı ve çok az kübiti vardır, bu nedenle kısa bir süre içinde tutarlı kalabilirler. Bu, küçük ölçekli veya sözde NISQ gürültülü orta ölçekli kuantum bilgisayarları kısa bir süre içinde çalıştırmayı mümkün kılar; kötü yanı, tüm sistemin sürekliliğine sahip olmadığımız için, aslında faz tahmin tekniklerini kullanmaktan daha kötü olmasıdır. , Kuantum kimyasını ve daha önceki kuantum malzemelerini böyle yapıyoruz. Ancak bu, tutarlılık süresi çok kısa olan mantıksal kübitlerden ziyade fiziksel kübit kullanan küçük makineler için kullanışlıdır.
Değişken teknoloji hakkında çok fazla bilgi duyacaksınız, tutarlılığı kaybetmeden önce sadece birkaç bin kapıya ihtiyacımız var. Bunu birçok türden kübit ile başarabiliriz.
Orta ölçekli kuantum hesaplama insanlığa nasıl fayda sağlayabilir?
Tüm bu sonuçlar, bizi orta ölçekli kuantum bilgisayarların bazı çok ilginç sorunları çözebileceğine inandırıyor. Aslında bu gezegende yaptıklarımızı etkileyecek ... Daha önce göstermiş olduğumuz azot fiksasyonu veya nitrojen molekülleri günümüzün gübre üretimine bir örnektir. Her yıl dünyada üretilen doğal gazın% 5'ini kullanıyoruz ki bu, dünyanın toplam enerji çıktısının% 3'ü. Birçok yerde insanlar gübreyi bile alamıyor çünkü çok pahalı. Ancak bitkilerin köklerinde anaerobik bakteri bulunduğunu biliyoruz ve bu işlem her gün düşük sıcaklık, düşük basınç ve düşük enerji altında yapılmaktadır. Kuantum bilgisayarları kullanarak, kolayca ucuz gübreler yapabilen sentetik bir nitrojen sabitleyici molekül oluşturmayı umuyoruz; aynı sorun karbon yakalama, bir çeşit boya yapabiliriz ve siz onu dünyadaki her şeyi boyamak için kullanırsınız. Havadaki karbonu emerek küresel ısınmayı hafifletir. Malzeme olarak ülke genelindeki iletim hatlarında enerji üretimimizin% 15'ini kaybettik. Kayıpsız elektrik hatları yapabiliriz, oda sıcaklığında süperiletkenler yapabilirsek, daha iyi piller ve akıllı malzemeler yapabiliriz. Pek çok örnek var.
Elbette Microsoft olarak makine öğrenimini önemsiyoruz. Daha iyi modeller, daha verimli ve daha iyi analizlerle elde edilebilecek birçok şey var. Ancak bin mantıksal kübite ihtiyaçları var, bir veya iki yüz kubite sahip bir kuantum bilgisayar değil, bu nedenle kısa vadede görünmeyecekler, ancak yakında geliyor. Yapabileceğimiz şey, onu tüm dünyada makine öğrenmesine yardımcı olmak için kullanmaktır. . Tüm bunları birbirine bağladığımızda, kuantum hesaplamanın aslında bu gezegendeki yaşamı olumlu yönde etkilememize ve şu anda ulaşamadığımız sorunlara çözümler önermemize izin vereceğini umuyoruz.
Kuantum Hesaplama Rüyası Ekibi
Bugün dünya çapında bir rüya takımı oluşturduk.
Avrupa, Avustralya ve Amerika Birleşik Devletleri'nde laboratuvarlarımız var ve dünyanın en iyi insanlarından oluşan farklı bir ekiple çalışmak için çok zaman harcıyoruz. Kuantum geliştirme kitini alabileceğiniz bir URL adresi vereceğim.
Q # geliştirme kitini bulacaksınız, ancak aynı zamanda programlarımızla ilgili tüm bilgileri, tüm laboratuvarlarımıza bağlantıları bulacaksınız. Bir haber bültenine kaydolabilirsiniz ve sonuçları göründüklerinde göreceksiniz ve zamanında yayınlayacağız.
Bu makale ilk olarak Leifeng.com AI Araştırma Enstitüsü'nde (WeChat ID: okweiwu) yayınlandı.
Orijinal video sitesi:
https://cloudblogs.microsoft.com/quantum/2018/06/01/achieving-practical-quantum-computing/
