La computación cuántica es la explotación de las propiedades colectivas de los estados cuánticos , como la superposición y el entrelazamiento , para realizar cálculos . Los dispositivos que realizan cálculos cuánticos se conocen como computadoras cuánticas . [1] : I-5 Se cree que pueden resolver ciertos problemas computacionales , como la factorización de enteros (que es la base del cifrado RSA ), sustancialmente más rápido que las computadoras clásicas. El estudio de la computación cuántica es un subcampo de la ciencia de la información cuántica.. Es probable que se expanda en los próximos años a medida que el campo cambie hacia el uso en el mundo real en aplicaciones farmacéuticas, de seguridad de datos y otras aplicaciones. [2]
La computación cuántica comenzó a principios de la década de 1980 cuando el físico Paul Benioff propuso un modelo mecánico cuántico de la máquina de Turing . [3] Richard Feynman y Yuri Manin sugirieron más tarde que una computadora cuántica tenía el potencial de simular cosas que una computadora clásica no podría hacer. [4] [5] En 1994, Peter Shor desarrolló un algoritmo cuántico para factorizar enteros con el potencial de descifrar comunicaciones cifradas con RSA . [6] A pesar del progreso experimental en curso desde finales de la década de 1990, la mayoría de los investigadores creen que " la computación cuántica tolerante a fallos [es] todavía un sueño bastante lejano". [7] En los últimos años, la inversión en investigación de computación cuántica ha aumentado en los sectores público y privado. [8] [9] El 23 de octubre de 2019, Google AI , en asociación con la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio ( NASA ) de EE. UU ., Afirmó haber realizado un cálculo cuántico que era inviable en cualquier computadora clásica . [10]
Hay varios tipos de ordenadores cuánticos (o más bien, cuántica sistemas informáticos), incluyendo el modelo cuántico circuito , máquina cuántica Turing , computadora cuántica adiabática , ordenador cuántico de una sola vía , y varios cuántica autómatas celulares . El modelo más utilizado es el circuito cuántico , basado en el bit cuántico, o " qubit ", que es algo análogo al bit en la computación clásica. Un qubit puede estar en un estado cuántico 1 o 0 , o en una superposición de los estados 1 y 0. Sin embargo, cuando se mide, siempre es 0 o 1; la probabilidad de cualquiera de los resultados depende del estado cuántico del qubit inmediatamente antes de la medición.
Los esfuerzos para construir una computadora cuántica física se centran en tecnologías como los transmons , las trampas de iones y las computadoras cuánticas topológicas , que tienen como objetivo crear qubits de alta calidad. [1] : 2-13 Estos qubits pueden ser diseñados de manera diferente, dependiendo del modelo de computación del ordenador cuántico completo, ya sea puertas lógicas cuántica , recocido cuántica , o computación cuántica adiabática . Actualmente, existen varios obstáculos importantes para la construcción de computadoras cuánticas útiles. Es particularmente difícil mantener los estados cuánticos de los qubits, ya que sufren de decoherencia cuántica y fidelidad de estado . Por tanto, las computadoras cuánticas requieren corrección de errores . [11] [12]
Cualquier problema computacional que pueda ser resuelto por una computadora clásica también puede ser resuelto por una computadora cuántica. [13] A la inversa, cualquier problema que pueda ser resuelto por una computadora cuántica también puede ser resuelto por una computadora clásica, al menos en principio con suficiente tiempo. En otras palabras, las computadoras cuánticas obedecen a la tesis de Church-Turing . Si bien esto significa que las computadoras cuánticas no brindan ventajas adicionales sobre las computadoras clásicas en términos de computabilidad , los algoritmos cuánticos para ciertos problemas tienen complejidades de tiempo significativamente menores que los algoritmos clásicos conocidos correspondientes. En particular, se cree que las computadoras cuánticas pueden resolver rápidamente ciertos problemas que ninguna computadora clásica podría resolver en un período de tiempo factible , una hazaña conocida como "supremacía cuántica". El estudio de la complejidad computacional de los problemas con respecto a las computadoras cuánticas se conoce como teoría de la complejidad cuántica .
Circuito cuántico
Definición
El modelo predominante de computación cuántica describe la computación en términos de una red de puertas lógicas cuánticas . [14] Este modelo puede considerarse como una generalización lineal-algebraica abstracta de un circuito clásico . Dado que este modelo de circuito obedece a la mecánica cuántica , se cree que una computadora cuántica capaz de ejecutar de manera eficiente estos circuitos es físicamente realizable.
Un recuerdo que consta de bits de información tiene estados posibles. Por tanto, un vector que representa todos los estados de la memoria tieneentradas (una para cada estado). Este vector se ve como un vector de probabilidad y representa el hecho de que la memoria se encuentra en un estado particular.
En la vista clásica, una entrada tendría un valor de 1 (es decir, una probabilidad del 100% de estar en este estado) y todas las demás entradas serían cero. En mecánica cuántica, los vectores de probabilidad se generalizan a operadores de densidad . Esta es la base matemática técnicamente rigurosa para las puertas lógicas cuánticas , pero el formalismo de vector de estado cuántico intermedio generalmente se introduce primero porque es conceptualmente más simple. Este artículo se centra en el formalismo de vectores de estado cuántico para simplificar.
Comenzamos considerando una memoria simple que consta de solo un bit. Esta memoria se puede encontrar en uno de dos estados: el estado cero o el estado uno. Podemos representar el estado de esta memoria usando la notación de Dirac para que
El estado de esta memoria cuántica de un qubit se puede manipular aplicando puertas lógicas cuánticas , de forma análoga a cómo se puede manipular la memoria clásica con puertas lógicas clásicas . Una puerta importante para la computación clásica y cuántica es la puerta NOT, que se puede representar mediante una matriz
Las matemáticas de las puertas de un solo qubit se pueden ampliar para operar en memorias cuánticas de múltiples qubit de dos formas importantes. Una forma es simplemente seleccionar un qubit y aplicar esa puerta al qubit objetivo sin afectar el resto de la memoria. Otra forma es aplicar la puerta a su objetivo solo si otra parte de la memoria está en el estado deseado. Estas dos opciones se pueden ilustrar con otro ejemplo. Los posibles estados de una memoria cuántica de dos qubit son
En resumen, un cálculo cuántico se puede describir como una red de medidas y puertas de lógica cuántica. Sin embargo, cualquier medición se puede diferir hasta el final de un cálculo cuántico, aunque este aplazamiento puede tener un costo computacional, por lo que la mayoría de los circuitos cuánticos representan una red que consta solo de puertas de lógica cuántica y sin mediciones.
Cualquier cálculo cuántico (que es, en el formalismo anterior, cualquier matriz unitaria sobre qubits) se puede representar como una red de puertas lógicas cuánticas de una familia de puertas bastante pequeña. Una elección de familia de puertas que permite esta construcción se conoce como conjunto de puertas universales , ya que una computadora que puede ejecutar tales circuitos es una computadora cuántica universal . Un conjunto de este tipo común incluye todas las puertas de un solo qubit, así como la puerta CNOT desde arriba. Esto significa que cualquier cálculo cuántico se puede realizar ejecutando una secuencia de puertas de un solo qubit junto con puertas CNOT. Aunque este conjunto de puertas es infinito, se puede reemplazar con un conjunto de puertas finito apelando al teorema de Solovay-Kitaev .
Algoritmos cuánticos
El progreso en la búsqueda de algoritmos cuánticos generalmente se centra en este modelo de circuito cuántico, aunque existen excepciones como el algoritmo adiabático cuántico . Los algoritmos cuánticos se pueden categorizar aproximadamente por el tipo de aceleración lograda sobre los algoritmos clásicos correspondientes. [15]
Los algoritmos cuánticos que ofrecen más que una aceleración polinomial sobre el algoritmo clásico más conocido incluyen el algoritmo de Shor para factorización y los algoritmos cuánticos relacionados para calcular logaritmos discretos , resolver la ecuación de Pell y, de manera más general, resolver el problema de subgrupos ocultos para grupos finitos abelianos. [15] Estos algoritmos dependen de la primitiva de la transformada cuántica de Fourier . No se ha encontrado ninguna prueba matemática que demuestre que no se puede descubrir un algoritmo clásico igualmente rápido, aunque esto se considera poco probable. [16] Ciertos problemas de Oracle como un problema de Simon y el problema de Bernstein-Vazirani dan aceleraciones demostrables, aunque esto es en el modelo de consulta cuántica , que es un modelo restringido, donde los límites inferiores son mucho más fáciles de probar, y no necesariamente se traduce a aceleraciones para problemas prácticos.
Otros problemas, incluida la simulación de procesos físicos cuánticos de la química y la física del estado sólido, la aproximación de ciertos polinomios de Jones y el algoritmo cuántico para sistemas lineales de ecuaciones, tienen algoritmos cuánticos que parecen dar aceleraciones superpolinomiales y son BQP -completos. Debido a que estos problemas son BQP completos, un algoritmo clásico igualmente rápido para ellos implicaría que ningún algoritmo cuántico da una aceleración superpolinomial, lo que se cree que es poco probable. [17]
Algunos algoritmos cuánticos, como el algoritmo de Grover y la amplificación de amplitud , dan aceleraciones polinómicas sobre los algoritmos clásicos correspondientes. [15] Aunque estos algoritmos dan una aceleración cuadrática comparativamente modesta, son ampliamente aplicables y, por lo tanto, brindan aceleraciones para una amplia gama de problemas. [18] Muchos ejemplos de aceleraciones cuánticas demostrables para problemas de consulta están relacionados con el algoritmo de Grover, incluido el algoritmo de Brassard, Høyer y Tapp para encontrar colisiones en funciones de dos a uno, [19] que utiliza el algoritmo de Grover, y Farhi, Goldstone, y el algoritmo de Gutmann para evaluar árboles NAND, [20] que es una variante del problema de búsqueda.
Aplicaciones potenciales
Criptografía
Una aplicación notable de la computación cuántica es para los ataques a los sistemas criptográficos que se utilizan actualmente. Se cree que la factorización de enteros , que sustenta la seguridad de los sistemas criptográficos de clave pública , no es factible computacionalmente con una computadora ordinaria para números enteros grandes si son el producto de pocos números primos (por ejemplo, productos de dos números primos de 300 dígitos). [21] En comparación, una computadora cuántica podría resolver este problema de manera eficiente utilizando el algoritmo de Shor para encontrar sus factores. Esta capacidad permitiría a una computadora cuántica romper muchos de los sistemas criptográficos en uso hoy en día, en el sentido de que habría un algoritmo de tiempo polinomial (en el número de dígitos del entero) para resolver el problema. En particular, la mayoría de los cifrados de clave pública populares se basan en la dificultad de factorizar números enteros o el problema del logaritmo discreto , los cuales pueden resolverse con el algoritmo de Shor. En particular, los algoritmos RSA , Diffie-Hellman y Diffie-Hellman de curva elíptica podrían romperse. Se utilizan para proteger páginas web seguras, correo electrónico cifrado y muchos otros tipos de datos. Romperlos tendría ramificaciones significativas para la privacidad y la seguridad electrónicas.
La identificación de sistemas criptográficos que pueden ser seguros frente a los algoritmos cuánticos es un tema de investigación activa en el campo de la criptografía poscuántica . [22] [23] Algunos algoritmos de clave pública se basan en problemas distintos de la factorización de enteros y los problemas de logaritmos discretos a los que se aplica el algoritmo de Shor, como el criptosistema McEliece basado en un problema de teoría de codificación . [22] [24] criptográficos basados en Entramado tampoco son conocidos por ser roto por los ordenadores cuánticos, y la búsqueda de un algoritmo de tiempo polinómico para resolver el diedro problema subgrupo oculto , lo que rompería muchos sistemas criptográficos basados en celosía, es un problema abierto bien estudiado . [25] Se ha demostrado que la aplicación del algoritmo de Grover para romper un algoritmo simétrico (clave secreta) por fuerza bruta requiere un tiempo equivalente a aproximadamente 2 n / 2 invocaciones del algoritmo criptográfico subyacente, en comparación con aproximadamente 2 n en el caso clásico, [ 26] lo que significa que las longitudes de claves simétricas se reducen efectivamente a la mitad: AES-256 tendría la misma seguridad contra un ataque utilizando el algoritmo de Grover que AES-128 tiene contra la búsqueda clásica de fuerza bruta (consulte Tamaño de clave ).
La criptografía cuántica podría cumplir potencialmente algunas de las funciones de la criptografía de clave pública. Los sistemas criptográficos basados en cuántica podrían, por lo tanto, ser más seguros que los sistemas tradicionales contra la piratería cuántica. [27]
Problemas de búsqueda
El ejemplo más conocido de un problema que admite una aceleración cuántica polinomial es la búsqueda no estructurada , que encuentra un elemento marcado de una lista deelementos en una base de datos. Esto se puede resolver con el algoritmo de Grover usando consultas a la base de datos, cuadráticamente menos que el consultas necesarias para algoritmos clásicos. En este caso, la ventaja no solo es demostrable sino también óptima: se ha demostrado que el algoritmo de Grover brinda la máxima probabilidad posible de encontrar el elemento deseado para cualquier número de búsquedas de oráculo.
Los problemas que se pueden abordar con el algoritmo de Grover tienen las siguientes propiedades: [ cita requerida ]
- No hay una estructura de búsqueda en la colección de posibles respuestas,
- El número de posibles respuestas para verificar es el mismo que el número de entradas al algoritmo, y
- Existe una función booleana que evalúa cada entrada y determina si es la respuesta correcta
Para problemas con todas estas propiedades, el tiempo de ejecución del algoritmo de Grover en una computadora cuántica se escala como la raíz cuadrada del número de entradas (o elementos en la base de datos), a diferencia del escalamiento lineal de los algoritmos clásicos. Una clase general de problemas a los que se puede aplicar el algoritmo de Grover [28] es el problema de satisfacibilidad booleano , donde la base de datos a través de la cual el algoritmo itera es la de todas las respuestas posibles. Un ejemplo y (posible) aplicación de esto es un descifrador de contraseñas que intenta adivinar una contraseña. Los cifrados simétricos como Triple DES y AES son particularmente vulnerables a este tipo de ataque. [ cita requerida ] Esta aplicación de la computación cuántica es de gran interés para las agencias gubernamentales. [29]
Simulación de sistemas cuánticos
Dado que la química y la nanotecnología se basan en la comprensión de los sistemas cuánticos, y tales sistemas son imposibles de simular de manera eficiente de manera clásica, muchos creen que la simulación cuántica será una de las aplicaciones más importantes de la computación cuántica. [30] La simulación cuántica también podría usarse para simular el comportamiento de átomos y partículas en condiciones inusuales, como las reacciones dentro de un colisionador . [31] Las simulaciones cuánticas podrían usarse para predecir las trayectorias futuras de partículas y protones bajo superposición en el experimento de doble rendija . [ cita requerida ] Aproximadamente el 2% de la producción anual de energía mundial se utiliza para la fijación de nitrógeno para producir amoníaco para el proceso Haber en la industria de fertilizantes agrícolas, mientras que los organismos naturales también producen amoníaco. Se pueden utilizar simulaciones cuánticas para comprender este proceso que aumenta la producción. [32]
Recocido cuántico y optimización adiabática
El recocido cuántico o el cálculo cuántico adiabático se basa en el teorema adiabático para realizar cálculos. Un sistema se coloca en el estado fundamental de un hamiltoniano simple, que evoluciona lentamente a un hamiltoniano más complicado cuyo estado fundamental representa la solución al problema en cuestión. El teorema adiabático establece que si la evolución es lo suficientemente lenta, el sistema permanecerá en su estado fundamental en todo momento durante el proceso.
Aprendizaje automático
Dado que las computadoras cuánticas pueden producir resultados que las computadoras clásicas no pueden producir de manera eficiente, y dado que la computación cuántica es fundamentalmente algebraica lineal, algunos expresan la esperanza de desarrollar algoritmos cuánticos que puedan acelerar las tareas de aprendizaje automático. [33] [34] Por ejemplo , se cree que el algoritmo cuántico para sistemas lineales de ecuaciones , o "Algoritmo HHL", que lleva el nombre de sus descubridores Harrow, Hassidim y Lloyd, aumenta la velocidad con respecto a sus homólogos clásicos. [35] [34] Algunos grupos de investigación han explorado recientemente el uso de hardware de recocido cuántico para entrenar máquinas de Boltzmann y redes neuronales profundas . [36] [37]
Biología Computacional
En el campo de la biología computacional , la informática ha jugado un papel importante en la resolución de muchos problemas biológicos. Uno de los ejemplos más conocidos sería la genómica computacional y cómo la computación ha reducido drásticamente el tiempo para secuenciar un genoma humano. Dado que la biología computacional utiliza el modelado y almacenamiento de datos genéricos, se espera que también surjan sus aplicaciones a la biología computacional. [38]
Supremacía cuántica
John Preskill ha introducido el término supremacía cuántica para referirse a la hipotética ventaja de aceleración que tendría una computadora cuántica sobre una computadora clásica en un campo determinado. [39] Google anunció en 2017 que esperaba alcanzar la supremacía cuántica para finales de año, aunque eso no sucedió. IBM dijo en 2018 que las mejores computadoras clásicas serán superadas en alguna tarea práctica dentro de unos cinco años y ve la prueba de supremacía cuántica solo como un potencial punto de referencia futuro. [40] Aunque escépticos como Gil Kalai dudan de que se logre la supremacía cuántica, [41] [42] en octubre de 2019, se informó que un procesador Sycamore creado junto con Google AI Quantum había logrado la supremacía cuántica, [43] con cálculos más de 3.000.000 de veces más rápidas que las de Summit , generalmente considerada la computadora más rápida del mundo. [44] En diciembre de 2020, un grupo de la USTC implementó un tipo de muestreo de bosones en 76 fotones con una computadora cuántica fotónica Jiuzhang para demostrar la supremacía cuántica. [45] [46] [47] Los autores afirman que una supercomputadora clásica contemporánea requeriría un tiempo computacional de 600 millones de años para generar la cantidad de muestras que su procesador cuántico puede generar en 20 segundos. [48] Bill Unruh dudaba de la practicidad de las computadoras cuánticas en un artículo publicado en 1994. [49] Paul Davies argumentó que una computadora de 400 qubit incluso entraría en conflicto con la información cosmológica implícita en el principio holográfico . [50]
Obstáculos
Hay una serie de desafíos técnicos en la construcción de una computadora cuántica a gran escala. [51] El físico David DiVincenzo ha enumerado estos requisitos para una computadora cuántica práctica: [52]
- Físicamente escalable para aumentar el número de qubits
- Qubits que se pueden inicializar a valores arbitrarios
- Puertas cuánticas que son más rápidas que el tiempo de decoherencia
- Conjunto de puerta universal
- Qubits que se pueden leer fácilmente
El abastecimiento de piezas para computadoras cuánticas también es muy difícil. Muchas computadoras cuánticas, como las construidas por Google e IBM , necesitan Helio-3 , un subproducto de la investigación nuclear , y cables superconductores especiales fabricados únicamente por la empresa japonesa Coax Co. [53]
El control de sistemas de varios qubits requiere la generación y coordinación de una gran cantidad de señales eléctricas con una resolución de temporización ajustada y determinista. Esto ha llevado al desarrollo de controladores cuánticos que permiten interactuar con los qubits. Escalar estos sistemas para admitir un número creciente de qubits es un desafío adicional. [ cita requerida ]
Decoherencia cuántica
Uno de los mayores desafíos relacionados con la construcción de computadoras cuánticas es controlar o eliminar la decoherencia cuántica . Por lo general, esto significa aislar el sistema de su entorno, ya que las interacciones con el mundo externo hacen que el sistema se descodifique. Sin embargo, también existen otras fuentes de decoherencia. Los ejemplos incluyen las puertas cuánticas y las vibraciones de la red y el giro termonuclear de fondo del sistema físico utilizado para implementar los qubits. La decoherencia es irreversible, ya que en la práctica no es unitaria y, por lo general, es algo que debe controlarse en gran medida, si no evitarse. Veces Decoherencia para sistemas candidatos en particular, el tiempo de relajación transversal T 2 (por RMN y MRI tecnología, también llamado el tiempo de desfase ), típicamente oscila entre nanosegundos y segundos a baja temperatura. [54] Actualmente, algunas computadoras cuánticas requieren que sus qubits se enfríen a 20 milikelvins para evitar una decoherencia significativa. [55] Un estudio de 2020 sostiene que las radiaciones ionizantes , como los rayos cósmicos, pueden causar, no obstante, la descoherencia de ciertos sistemas en milisegundos. [56]
Como resultado, las tareas que requieren mucho tiempo pueden hacer que algunos algoritmos cuánticos sean inoperables, ya que mantener el estado de los qubits durante un tiempo lo suficientemente largo eventualmente corromperá las superposiciones. [57]
Estos problemas son más difíciles para los enfoques ópticos, ya que las escalas de tiempo son órdenes de magnitud más cortas y un enfoque que se cita a menudo para superarlos es la conformación de pulsos ópticos . Las tasas de error son típicamente proporcionales a la relación entre el tiempo de funcionamiento y el tiempo de decoherencia, por lo que cualquier operación debe completarse mucho más rápidamente que el tiempo de decoherencia.
Como se describe en el teorema del umbral cuántico , si la tasa de error es lo suficientemente pequeña, se cree que es posible utilizar la corrección de errores cuánticos para suprimir los errores y la decoherencia. Esto permite que el tiempo de cálculo total sea más largo que el tiempo de decoherencia si el esquema de corrección de errores puede corregir errores más rápido de lo que la decoherencia los introduce. Una cifra que se cita a menudo para la tasa de error requerida en cada puerta para el cálculo tolerante a fallas es 10-3 , asumiendo que el ruido se está despolarizando.
El cumplimiento de esta condición de escalabilidad es posible para una amplia gama de sistemas. Sin embargo, el uso de la corrección de errores conlleva el costo de un número mucho mayor de qubits requeridos. El número requerido para factorizar enteros usando el algoritmo de Shor sigue siendo polinomial, y se cree que está entre L y L 2 , donde L es el número de dígitos del número que se factorizará; algoritmos de corrección de errores se infla esta cifra por un factor adicional de L . Para un número de 1000 bits, esto implica una necesidad de aproximadamente 10 4 bits de sin corrección de errores. [58] Con la corrección de errores, la cifra aumentaría a aproximadamente 10 7 bits. El tiempo de cálculo es de aproximadamente L 2 o aproximadamente 10 7 pasos ya 1 MHz, aproximadamente 10 segundos.
Un enfoque muy diferente al problema de la estabilidad-decoherencia es crear una computadora cuántica topológica con anónimas , cuasi-partículas utilizadas como hilos y confiando en la teoría de la trenza para formar puertas lógicas estables. [59] [60]
El físico Mikhail Dyakonov ha expresado su escepticismo sobre la computación cuántica de la siguiente manera:
- "Así que el número de parámetros continuos que describen el estado de una computadora cuántica tan útil en un momento dado debe ser ... alrededor de 10 300 ... ¿Podríamos aprender a controlar los más de 10 300 parámetros continuamente variables que definen el estado cuántico de tal sistema? Mi respuesta es simple. No, nunca " . [61] [62]
Desarrollos
Modelos de computación cuántica
Existe una serie de modelos de computación cuántica, que se distinguen por los elementos básicos en los que se descompone la computación. Los cuatro modelos principales de importancia práctica son:
- Matriz de puertas cuánticas (cálculo descompuesto en una secuencia de puertas cuánticas de pocos qubits )
- Computadora cuántica unidireccional (cálculo descompuesto en una secuencia de mediciones de un qubit aplicadas a un estado inicial altamente entrelazado o estado de grupo )
- Computadora cuántica adiabática , basada en el recocido cuántico (cálculo descompuesto en una transformación lenta y continua de un hamiltoniano inicial en un hamiltoniano final, cuyos estados fundamentales contienen la solución) [63]
- Computadora cuántica topológica [64] (cálculo descompuesto en el trenzado de anyones en una red 2D)
La máquina cuántica de Turing es teóricamente importante, pero la implementación física de este modelo no es factible. Se ha demostrado que los cuatro modelos de cálculo son equivalentes; cada uno puede simular al otro sin más que una sobrecarga polinomial.
Realizaciones físicas
Para implementar físicamente una computadora cuántica, se están buscando muchos candidatos diferentes, entre ellos (que se distinguen por el sistema físico utilizado para realizar los qubits):
- Computación cuántica superconductora [65] [66] (qubit implementado por el estado de pequeños circuitos superconductores [ uniones de Josephson ])
- Computadora cuántica de iones atrapados (qubit implementado por el estado interno de los iones atrapados)
- Átomos neutros en redes ópticas (qubit implementado por estados internos de átomos neutros atrapados en una red óptica) [67] [68]
- Computadora de puntos cuánticos , basada en espines (por ejemplo, la computadora cuántica Loss-DiVincenzo [69] ) (qubit dado por los estados de espín de los electrones atrapados)
- Computadora de puntos cuánticos, basada en el espacio (qubit dado por la posición del electrón en doble punto cuántico) [70]
- Computación cuántica utilizando pozos cuánticos diseñados, que en principio podrían permitir la construcción de computadoras cuánticas que operan a temperatura ambiente [71] [72]
- Cable cuántico acoplado (qubit implementado por un par de cables cuánticos acoplados por un contacto de punto cuántico ) [73] [74] [75]
- Computadora cuántica de resonancia magnética nuclear (NMRQC) implementada con la resonancia magnética nuclear de moléculas en solución, donde los qubits son proporcionados por espines nucleares dentro de la molécula disuelta y sondeados con ondas de radio.
- Computadoras cuánticas de estado sólido NMR Kane (qubit realizado por el estado de espín nuclear de donantes de fósforo en silicio )
- Computadoras cuánticas de electrones sobre helio (qubit es el espín del electrón)
- Electrodinámica cuántica de cavidades (CQED) (qubit proporcionado por el estado interno de los átomos atrapados acoplados a cavidades de alta delicadeza)
- Imán molecular [76] (qubit dado por estados de espín)
- Computadora cuántica ESR basada en fullereno (qubit basado en el espín electrónico de átomos o moléculas encerradas en fullerenos ) [77]
- Computadora cuántica óptica no lineal (qubits realizados mediante el procesamiento de estados de diferentes modos de luz a través de elementos lineales y no lineales ) [78] [79]
- Computadora cuántica óptica lineal (qubits realizados mediante el procesamiento de estados de diferentes modos de luz a través de elementos lineales, por ejemplo, espejos, divisores de haz y desfasadores ) [80]
- Computadora cuántica basada en diamantes [81] [82] [83] (qubit realizado por el giro electrónico o nuclear de los centros de vacantes de nitrógeno en el diamante)
- Computadora cuántica basada en condensado Bose-Einstein [84]
- Computadora cuántica basada en transistores: computadoras cuánticas de cadena con arrastre de orificios positivos mediante una trampa electrostática
- Computadoras cuánticas basadas en cristales inorgánicos dopados con iones metálicos de tierras raras [85] [86] (qubit realizado por el estado electrónico interno de los dopantes en las fibras ópticas )
- Computadoras cuánticas basadas en nanoesferas de carbono de tipo metálico [87]
La gran cantidad de candidatos demuestra que la computación cuántica, a pesar de los rápidos avances, está todavía en su infancia. [ cita requerida ]
Computadoras cuánticas portátiles (de escritorio)
El 29 de enero de 2021, Shenzhen SpinQ Technology anunció que lanzará la primera computadora cuántica de escritorio. Esta será una versión miniaturizada de su anterior computadora cuántica basada en la misma tecnología (resonancia magnética nuclear) y será un dispositivo de 2 qubit. Las aplicaciones serán principalmente educativas para estudiantes de secundaria y universitarios. La empresa afirma que SpinQ se dará a conocer al público en el cuarto trimestre de 2021. [88] [89] [90]
Relación con la computabilidad y la teoría de la complejidad.
Teoría de la computabilidad
Cualquier problema computacional que se pueda resolver con una computadora clásica también se puede resolver con una computadora cuántica. [13] Intuitivamente, esto se debe a que se cree que todos los fenómenos físicos, incluido el funcionamiento de las computadoras clásicas, pueden describirse utilizando la mecánica cuántica , que es la base del funcionamiento de las computadoras cuánticas.
A la inversa, cualquier problema que se pueda resolver con una computadora cuántica también se puede resolver con una computadora clásica; o más formalmente, cualquier computadora cuántica puede ser simulada por una máquina de Turing . En otras palabras, las computadoras cuánticas no proporcionan ningún poder adicional sobre las computadoras clásicas en términos de computabilidad . Esto significa que las computadoras cuánticas no pueden resolver problemas indecidibles como el problema de la detención y la existencia de computadoras cuánticas no refuta la tesis de Church-Turing . [91]
Hasta el momento, las computadoras cuánticas no satisfacen la fuerte tesis de Church . Si bien se han realizado máquinas hipotéticas, aún no se ha construido físicamente una computadora cuántica universal. La versión fuerte de la tesis de Church requiere una computadora física y, por lo tanto, no existe una computadora cuántica que satisfaga aún la tesis fuerte de Church.
Teoría de la complejidad cuántica
Si bien las computadoras cuánticas no pueden resolver ningún problema que las computadoras clásicas no puedan resolver, se sospecha que pueden resolver ciertos problemas más rápido que las computadoras clásicas. Por ejemplo, se sabe que las computadoras cuánticas pueden factorizar números enteros de manera eficiente , aunque no se cree que sea el caso de las computadoras clásicas.
La clase de problemas que puede ser resuelto eficientemente por una computadora cuántica con error acotado se llama BQP , por "error acotado, cuántico, tiempo polinomial". Más formalmente, BQP es la clase de problemas que puede resolver una máquina cuántica de Turing de tiempo polinomial con una probabilidad de error de como máximo 1/3. Como clase de problemas probabilísticos, BQP es la contraparte cuántica de BPP ("error acotado, probabilístico, tiempo polinomial"), la clase de problemas que pueden resolverse mediante máquinas de Turing probabilísticas de tiempo polinómico con error acotado. [92] Se sabe que BPPBQP y se sospecha ampliamente que BQPBPP, lo que intuitivamente significaría que las computadoras cuánticas son más poderosas que las computadoras clásicas en términos de complejidad temporal. [93]
Se desconoce la relación exacta de BQP con P , NP y PSPACE . Sin embargo, se sabe que PBQPPSPACE; es decir, todos los problemas que pueden ser resueltos eficientemente por una computadora clásica determinista también pueden ser resueltos eficientemente por una computadora cuántica, y todos los problemas que pueden ser resueltos eficientemente por una computadora cuántica también pueden ser resueltos por una computadora clásica determinista con recursos espaciales polinomiales . Además, se sospecha que BQP es un superconjunto estricto de P, lo que significa que hay problemas que se pueden resolver de manera eficiente con computadoras cuánticas que no se pueden resolver de manera eficiente con computadoras clásicas deterministas. Por ejemplo, se sabe que la factorización de enteros y el problema del logaritmo discreto están en BQP y se sospecha que están fuera de P. Sobre la relación de BQP con NP, se sabe poco más allá del hecho de que algunos problemas de NP que se cree no están en P también están en BQP (la factorización de enteros y el problema del logaritmo discreto están ambos en NP, por ejemplo). Se sospecha que NPBQP; es decir, se cree que existen problemas comprobables de forma eficaz que no se pueden resolver de forma eficaz con una computadora cuántica. Como consecuencia directa de esta creencia, también se sospecha que BQP es disjunto de la clase de problemas NP-completo (si un problema NP-completo estuviera en BQP, entonces de la dureza NP se seguiría que todos los problemas en NP están en BQP). [94]
La relación de BQP con las clases de complejidad clásicas básicas se puede resumir de la siguiente manera:
También se sabe que BQP está contenido en la clase de complejidad #P (o más precisamente en la clase asociada de problemas de decisión P #P ), [94] que es una subclase de PSPACE .
Se ha especulado que nuevos avances en la física podrían conducir a computadoras aún más rápidas. Por ejemplo, se ha demostrado que una computadora cuántica de variable oculta no local basada en la mecánica de Bohmian podría implementar una búsqueda de un-Base de datos de elementos en como máximo pasos, una ligera aceleración sobre el algoritmo de Grover , que se ejecuta enpasos. Sin embargo, tenga en cuenta que ninguno de los métodos de búsqueda permitiría a las computadoras cuánticas resolver problemas NP-completos en tiempo polinomial. [95] Las teorías de la gravedad cuántica , como la teoría M y la gravedad cuántica de bucles , pueden permitir la construcción de computadoras aún más rápidas. Sin embargo, definir la computación en estas teorías es un problema abierto debido al problema del tiempo ; es decir, dentro de estas teorías físicas actualmente no existe una forma obvia de describir lo que significa para un observador enviar información a una computadora en un momento determinado y luego recibir información en un momento posterior. [96] [97]
Ver también
- Computadora química
- Sistemas D-Wave
- Computación de ADN
- Holografía cuántica electrónica
- Actividad de proyectos de investigación avanzada de inteligencia
- Computadora cuántica Kane
- Lista de tecnologías emergentes
- Lista de procesadores cuánticos
- Destilación en estado mágico
- Computación natural
- Computación fotónica
- Criptografía poscuántica
- Algoritmo cuántico
- Recocido cuántico
- Bus cuántico
- Cognición cuántica
- Circuito cuántico
- Teoría de la complejidad cuántica
- Criptografía cuántica
- Puerta lógica cuántica
- Aprendizaje automático cuántico
- Supremacía cuántica
- Teorema del umbral cuántico
- Volumen cuántico
- Computación Rigetti
- Supercomputadora
- Superposición
- Ciencias de la computación teóricas
- Cronología de la computación cuántica
- Computadora cuántica topológica
- Valleytronics
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Otras lecturas
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enlaces externos
- Enciclopedia de Filosofía de Stanford : " Computación Cuántica " por Amit Hagar y Michael E. Cuffaro.
- "Computación cuántica, teoría de" , Enciclopedia de Matemáticas , EMS Press , 2001 [1994]
- Computación cuántica para los muy curiosos por Andy Matuschak y Michael Nielsen
- Computación cuántica simplificada en el blog de Satalia
- Conferencias
- Computación cuántica para los determinados : 22 video conferencias de Michael Nielsen
- Videoconferencias de David Deutsch
- Conferencias en el Institut Henri Poincaré (diapositivas y videos)
- Conferencia en línea sobre Introducción a la Computación Cuántica, Edward Gerjuoy (2008)
- Lomonaco, Sam. Cuatro conferencias sobre computación cuántica impartidas en la Universidad de Oxford en julio de 2006