weter писал(а):  |
"Ученые рассчитывают к 2030 году увидеть полезность квантового компьютера. Если хотя бы один квантовый компьютер решит хотя бы одну задачу лучше суперкомпьютера - мы большие молодцы, это очень сложно. Уже несколько 50-кубитных квантовых компьютеров на разных платформах представят в России в 2025 году", сообщил ТАСС на "Квантовой неделе" в нижегородском Университете Лобачевского советник гендиректора госкорпорации "Росатом", сооснователь Российского квантового центра Руслан Юнусов.
|
полезность уже доказана, задач, подвластных только квантовым, существует намного больше одной, хотя они и весьма специфичны.
за 100% точность текста не ручаюсь, поскольку генерилась нейронкой, но ссылки на статьи были корректные:
"Квантовые компьютеры уже демонстрируют способность решать задачи, недоступные классическим системам. Вот ключевые примеры:
1. Факторизация чисел (алгоритм Шора)
Эксперимент IBM (2001): Разложение числа 15 на множители 3×5 с использованием 7-кубитного компьютера.
Значимость: Классические методы требуют экспоненциального времени для больших чисел, тогда как квантовый алгоритм сокращает его до полиномиального.
2. Квантовое превосходство Google (2019)
Задача: Генерация случайных чисел с помощью квантовой схемы из 53 кубитов (процессор Sycamore).
Результат: 200 секунд против 10 000 лет на суперкомпьютере Summit.
Особенность: Проверка квантовой легитимности через линейные кросс-энтропийные тесты.
3. Бозонный сэмплинг (китайский Jiuzhang, 2020)
Суть: Моделирование распределения фотонов в оптической схеме со 100 входами/выходами.
Производительность: Задача, решаемая за 200 секунд, потребовала бы 2.5 млрд лет на классическом суперкомпьютере.
4. Оптимизация маршрутов (2021)
Эксперимент IBM: Решение QUBO-задач маршрутизации транспорта с 16 кубитами.
Точность: 82-86% вероятности оптимального решения за 1-2 итерации против экспоненциального роста сложности в классических методах.
Теоретические прорывы
Работа Рэза-Та́ла (2018): Доказательство существования задач с экспоненциальным разделением сложности (BQP vs PH). Пример: анализ свойств многочленов высокой степени.
Класс BQP: Включает задачи вроде дискретного логарифма, где квантовые алгоритмы дают радикальное ускорение.
Технические ограничения
Масштабирование: Для практического применения требуется ~1 млн кубитов (сейчас рекорд — 433 кубита у IBM Osprey).
Декогеренция: Время жизни кубитов редко превышает 100 мкс, что ограничивает глубину вычислений.
Ошибки: Современные квантовые компьютеры работают с погрешностью 0.1-1%, что требует разработки кодов коррекции.
Итог: Хотя квантовые компьютеры уже решили специализированные задачи, их массовое применение сдерживается инженерными сложностями. Прорывы носят демонстрационный характер, но подтверждают принципиальное превосходство над классическими системами в определённых областях."
