通常のビットよりもキュービットでできることは何ですか? また、それらはどのように機能しますか? 少し前にそれらについて読みましたが、キュービットは 0 または 1 だけでなく、0 と 1 を同時に格納できるようです。それらがどのように機能するのかよくわかりません。誰かが私にこれを説明してもらえますか?
それらの長所と短所は何ですか? また、量子コンピューターが実際に発明された後、C などのプログラミング言語にどのような影響を与えるでしょうか?
ビット (これも量子) が一度に複数の値を取ることができる場合、どのようにメモリを管理しますか? 1 と 0 だけではない場合、何かが真であるか偽であるかをどのように判断できますか?
「古典的な」コードによって解決される「古典的な」（技術が広く使用されるようになると呼ばれる）問題は、問題を変換することにより、ある種の量子プロセッサを使用して解決できます。たとえば、インデックス ベースの検索/バイナリ検索、または並べ替えられていないデータベースの線形検索を使用する代わりに、データベース検索を行うには、Grover のアルゴリズムを使用できます。BQPまた、前の投稿者の問題の言及から一歩後退すると、時間内に実行される古典的な「ソリューション」の問題はNP、Grover のアルゴリズムによって大幅に高速化できます (考えられるすべてのソリューションを検索する時間の高速化)。RSA 暗号化は、Shor のアルゴリズムの出現によって安全性が大幅に低下しています。これは、大きな数を素因数 (RSA が置かれているヒンジ) に因数分解することを対数時間で解けるようにするためです。
編集: Shor のアルゴリズムは、実際には O((log N)^3) で実行されます。これは、多項式対対数時間です。
この種のことの結論は、C のような既存のプログラミング言語は、誰かがマッピングする方法を発明しない限り、量子アルゴリズム (特定の関数を量子状態に適用する) の性質により、量子コンピューターでは使用できないということです。量子ゲートなどから論理ゲートまで (編集: これは明らかにここでほとんど対処されています)、この場合、C のような言語を使用する場合に得られるのは、非常に高速な論理プロセッサだけです。
PS: 最終的には、量子コンピューティング用の OpenGL バインディングが存在すると確信しています :P
動作する量子コンピューターを作成できれば(まだ未解決の問題です)、従来のコンピューターでは効率的に解決できない (と思われる) 特定のアルゴリズムの問題を効率的に解決できます。これらは、複雑度クラスBQPの問題ですが、 Pの問題ではありません。大きなものの 1 つは整数因数分解です。Will A が述べたように、巨大な整数をすばやく素因数分解できれば、現代の多くの暗号を破ることができます。
問題は、BQP が実際に P よりも「大きい」かどうかは誰にもわからないということです。つまり、量子コンピューターが高速に実行できることは何でも、古典コンピューターも高速に実行できる可能性があります。
また、BQP が NP と同じくらい大きいかどうかもわかりません。たとえば、量子コンピューターで巡回セールスマン問題を効率的に解決する方法を見つけた人はいません。これは、量子コンピューターに関する一般的な誤解です。彼らは NP 完全問題をすぐに解けるかもしれませんし、そうでないかもしれません。誰も知らない。
http://scottaaronson.com/blog/?p=208このトピックをよく読んでください (ブログの残りの部分と同様)。
qubits は 0 と 1 を同時に格納するのではなく、実際には一度に 0 と 1 の重ね合わせから作成されます。したがって、通常のビットは一度に 0 または 1 を表すことができますが、キュービットには一度に 0 と 1 が含まれます。通常の 3 ビットには、000、001、010、...、111 のいずれかを格納できます。しかし、量子ビットはそれらすべてを一度に表すことができます（重ね合わせています）。したがって、「n」キュービットは 2^n ビットを同時に格納します!
量子ビットが電子であり、双極子運動量粒子のように回転し、回転すると複数の強度と周波数の振幅が生成され、その小さな振幅がスピン振動または粒子の運動量を生成し、運動量が数千ビットの情報を保存できるとします!!! (それは量子情報処理と呼ばれます) 未来です !