It квантум программа: IT-квантум — Детский технопарк “Кванториум”

IT-КВАНТУМ | kvantorium44

Программа “Программирование для компьютеров и мобильных устройств”

​

Срок обучения: с 15 сентября 2020 г. по 31 мая 2021 г. (136 академических часов)

Форма обучения: очная

​

Описание:

В ходе освоения программы обучающиеся получат фундаментальные знания сферы информационных технологий, смогут разработать собственные приложения и сайты, научатся использовать облачных технологий в повседневной жизни, узнают об интернете вещей (IoT), машинном обучении (ML), блокчейне, информационной безопасности  и др. посредством работы в команде с использованием кейс-технологий.

1-й Модуль: «Soft&Hard Box (S&H box)» – программа начального и углубленного уровня.

Для кого: для новичков и обучающихся, имеющих сертификат о прохождении вводного модуля IT-квантума.

Группы: IT-1-3, IT-1-4

2-й Модуль: «Advance Box» – программа продвинутого уровня, включающая основы проектной деятельности.

Для кого: для кванторианцев, прошедших обучение на вводном и/или базовом модуле IT-квантума и рекомендованных для обучения на продвинутом уровне.

Группы: IT-2-2

3-й Модуль: «Project Box» – программа проектной деятельности. Реализация проектов в формате законченных научных исследований или инженерной разработки в виде выполненного продукта.

Для кого: для кванторианцев, прошедших обучение на базовом модуле IT-квантума и рекомендованных для обучения на проектном уровне.

Группы: IT-Пр-2

Педагог:

Харламова Александра Алексеевна – наставник IT-квантума.

​

Записаться на программу можно через Навигатор дополнительного образования Костромской области https://р44.навигатор.дети/

Начало приема: август 2020

(точная дата  начала набора появится на сайте)

136 часов                      ОБУЧЕНИЕ БЕСПЛАТНОЕ                               11+

Программа «ПрогРЭС. Программируемые радиоэлектронные системы»

​

Срок обучения: с 15 сентября 2020 г. по 31 мая 2021 г. (136 академических часов)

Форма обучения: очная

​

Описание:

Программа направлена на развитие социально-значимых компетенций обучающихся через исследовательскую и изобретательскую деятельность в процессе конструирования программно-управляемых электронных устройств на базе микроконтроллерных и микропроцессорных платформ.

​

1-й Модуль: «Soft&Hard Box (S&H box)». Программа “МикроЧип”. Основы разработки электронных программируемых устройств на микроконтроллерной платформе Arduino» – программа начального и углубленного уровня.

Для кого: для новичков и обучающихся, имеющих сертификат о прохождении вводного модуля IT-квантума.

Группы: IT-1-1, IT-1-2

2-й Модуль: «Advance Box». Программа «ПрогРЭС». Программируемые радиоэлектронные системы» –  программа продвинутого уровня, включающая основы проектной деятельности.

Для кого: для кванторианцев, прошедших обучение на вводном и/или базовом модуле IT-квантума и рекомендованных для обучения на продвинутом уровне.

Группы: IT-2-1

3-й Модуль: «Project Box» – программа проектной деятельности. Реализация проектов в формате законченных научных исследований или инженерной разработки в виде выполненного продукта.

Для кого: для кванторианцев, прошедших обучение на базовом модуле IT-квантума и рекомендованных для обучения на проектном уровне.

Группы: IT-Пр-1

​

Педагог:

Шестаков Александр Александрович – наставник IT-квантума, педагог дополнительного образования высшей категории, заслуженный рационализатор Костромской области.

​

Записаться на программу можно через Навигатор дополнительного образования Костромской области https://р44.навигатор.дети/

Начало приема: август 2020

(точная дата  начала набора появится на сайте)

Программа «Основы VR/AR»

​

Срок обучения: с 15 сентября 2020 г. по 31 мая 2021 г. (136 академических часов)

Форма обучения: очная

​

​

Описание: обучающиеся осваивают объемную визуализацию, работают с виртуальной (VR), дополненной (AR) и смешанной (MR) реальностью, разрабатывают образовательные приложения, проектируют симуляторы для будущих инженеров, проводят виртуальные туры по культурным и историческим достопримечательностям и др.

​

1-й Модуль: «Soft&Hard Box (S&H box)» – программа вводного и углубленного уровня.

Для кого: для новичков.

Группы: VR-1, VR-2

Педагоги:

​

Записаться на программу можно через Навигатор дополнительного образования Костромской области https://р44.навигатор.дети/

Начало приема: август 2020

(точная дата  начала набора появится на сайте)

IT — КВАНТУМ « Детский технопарк «Кванториум»

IT- Квантум – информация во всех сферах жизни

Опережающее развитие информационных технологий является основой для создания устойчивой платформы в мировом рейтинге конкурентоспособности. Интеллектуальные системы и технологии применяются для тиражирования профессионального опыта и решения сложных научных, производственных и экономических задач. Интенсивность развития сферы IT — одно из приоритетных направлений развития Российской Федерации.

В рамках IT-квантума изучаются основы Интернет-вещей и технологий умного дома. Большое внимание уделяется изучению современных интеллектуальных технологий, формализации знаний, основами разработки искусственных нейронных сетей.
Обучение проводится в форме активных тренингов, хакатонов и мастер-классов.

В IT-квантуме реализуется знакомство с :

Профессиональными информационными технологиями, законодательством в IT-сфере;

Формируется представление об ответственности в сфере информационной безопасности, проводится изучение современных технологий программирования, баз данных, компьютерных сетей, Интернет-технологий, облачных и распределенных решений, технологий разработки компьютерных игр.

Ученики знакомятся с основами управления большими данными (Big Data), изучают основные аспекты программного и аппаратного обеспечения информационной безопасности.

IT-квантум направлен на приобретение обучающимися фундаментальных знаний в сфере информационных технологий, а также освоение перспективных направлений: интернет вещей (IoT), блокчейн, информационная безопасность и др. посредством работы в команде с использованием кейс-технологий.

В IT-квантуме посредством метода проектной работы и с использованием кейс-технологий в рамках вводного модуля обучающиеся приобретают фундаментальные навыки и базовые знания в сфере IT:

• микроэлектроника и схемотехника на примере интернета вещей;
• языки и технологии программирования;
• средства программирования;
• веб-технологии.

А в рамках углубленного модуля у обучающихся есть возможность овладеть одним из актуальных  направлений развития IT, среди которых:

• интернет вещей;
• мобильная разработка;
• машинное обучение;
• сети;
• блокчейн.

Введение в квантовое программирование | by Quentin Truong

Пошаговое руководство по квантовому программированию от кубитов до запуска реальных квантовых программ!

Квантовые компьютеры существуют! И квантовое программирование тоже! В этой статье я расскажу вам обо всем, что вам нужно знать, чтобы начать работу с квантовым программированием. Я начну с некоторого контекста о том, чем квантовые компьютеры отличаются от компьютеров, подобных вашему ноутбуку, затем объясню основы квантового программирования и закончу тем, как вы можете запускать программы на реальном квантовом компьютере бесплатно сегодня.

Прежде чем мы начнем, обратите внимание, что эта статья предназначена для людей, которые хотят изучить все технические детали квантового программирования. Эта статья основана на математической основе кубитов, квантовых вентилей и квантовых схем. В этой статье не будут объяснены квантовые алгоритмы или их преимущества, поскольку эти темы заслуживают отдельной статьи.

Поскольку мы будем проходить через математику, лежащую в основе квантового программирования, читателям необходимо знать, что такое вектор, матрица, линейная комбинация и комплексное число.Я рекомендую 3Blue1Brown для изучения линейной алгебры и BetterExplained для изучения комплексного числа.

Давайте начнем с понимания того, что такое квантовые компьютеры на самом деле и чем они отличаются от других компьютеров.

Квантовый компьютер – это машина, которая использует квантовую механику для выполнения вычислений.

Так чем он отличается от других компьютеров? Что ж, компьютер в своей основной форме – это просто машина, которая выполняет вычисления.Есть много разных типов компьютеров. На заре компьютеров у нас действительно были механические компьютеры – Чарльз Бэббидж сконструировал такую ​​машину для выполнения универсальных вычислений в 1837 году. Сегодня наши компьютеры основаны на цифровой электронике и работают с использованием битов и логических вентилей. Квантовый компьютер, наоборот, использует квантовую механику для выполнения вычислений. Вместо битов и логических вентилей квантовые компьютеры используют кубиты и квантовые вентили.

Итак, что такое кубит и квантовый вентиль? Физически они могут быть любыми из множества разных вещей – Google, IBM, Microsoft и Rigetti имеют свои собственные реализации кубитов и квантовых вентилей.На данный момент мы не будем беспокоиться о физической природе кубитов и квантовых вентилей, потому что в этом нет необходимости при первом изучении квантового программирования.

Прежде чем мы начнем, я настоятельно рекомендую вам подойти к квантовому программированию на чистом ментальном плане . Не ищите, как объявлять и устанавливать переменные, перебирать код, создавать функции и т. Д. Любые ваши предубеждения относительно программирования, вероятно, будут полезны. Квантовое программирование – это не просто способ ускорить работу существующих программ – квантовое программирование фундаментально отличается от современного программирования.

Понимание кубитов

Давайте начнем с , что такое кубит.

Кубит – это вектор из двух комплексных чисел единичной длины.

Давайте рассмотрим , почему кубитов такие, а что это на самом деле означает . Кубиты сильно отличаются от битов. Для начала, бит равен либо 0, либо 1. Здесь нет вероятностей, либо известно, что он равен 0, либо он известен как 1. Кубит, наоборот, по своей сути вероятностный, что означает, что два идентичных кубита может иметь различных значений после измерения! Найдите минутку, чтобы по-настоящему задуматься над серьезностью этого.Это означает, что квантовые вычисления по своей природе вероятностны.

Вот второе ключевое отличие. С помощью битов мы можем читать бит столько раз, сколько захотим, не влияя на состояние бита. Но с кубитами, после измерения, он декогерирует (теряет свои квантовые свойства) и коллапсирует до одного из двух измеримых состояний (отсюда «бит» в «кубите»). Следовательно, мы не можем «измерить» кубит; после измерения квантовая природа уничтожена и не может быть восстановлена.Мы количественно оцениваем вероятностный характер измерения кубита, используя два числа: ｜ 𝛼 ｜ ², вероятность того, что кубит будет измерен как 0, и ｜ 𝛽 ｜ ², вероятность того, что кубит будет измерен как 1.

Хотя 𝛼 ｜ ² и ｜ 𝛽 ｜ ² отражают вероятности того, каким будет кубит. , измеренное как , мы думаем о внутреннем состоянии кубита как о двух «амплитудах вероятности», 𝛽 и 𝛽. Это комплексные числа, которые определяют суперпозицию между 0 и 1 (суперпозиция – это линейная комбинация), а нельзя измерить .

Другими словами, мы думаем о кубите как о векторе двух комплексных чисел с единичной длиной (длина вектора равна 1). Мы можем кратко выразить это как математику, как показано на следующем рисунке (вектор, содержащий альфа и бета, является кубитом; полоса над альфа и бета обозначает комплексное сопряжение):

Напомним, кубиты – это вектор из двух комплексных чисел. , 𝛼 и 𝛽, где вектор имеет единичную длину. Вероятность того, что кубит будет измерен как 0, равна квадрату величины 𝛼, ｜ 𝛼 ｜ ².Вероятность того, что кубит будет измерен как 1, равна квадрату величины 𝛽, ｜ 𝛽 ｜ ². Состояние кубита и 𝛽 невозможно измерить. Можно измерить только значение, в которое схлопывается кубит.

Нотация кубитов

Мы часто обозначаем кубиты, используя нотацию Дирака , также известную как нотация Браке . Это обозначение – просто удобный способ записи векторов. Бюстгальтер представляет собой векторы-строки и обозначается ∣ ; кет представляет собой векторы-столбцы и обозначен как .Например, мы можем записать состояния «0» и «1» кубита в нотации Брэке следующим образом (будьте осторожны, чтобы не перепутать то, что находится внутри бюстгальтера / кета, с тем, что находится внутри вектора!):

Кубиты могут либо быть в чистых состояниях или смешанных состояниях . Если состояние кубита можно полностью описать с помощью линейной комбинации 0⟩ и ∣1⟩ , то мы говорим, что он находится в чистом состоянии. Мы часто обозначаем кубиты в чистом состоянии, используя следующие обозначения:

Вот несколько примеров кубитов в чистом состоянии и общее сокращение для их обозначения.

Другие кубиты требуют смеси чистых состояний для их полного описания, поэтому мы называем их кубитами смешанного состояния. Другими словами, кубит со смешанным состоянием описывается распределением вероятностей по чистым состояниям. Позже в этой статье мы увидим пример кубитов со смешанным состоянием (я укажу на него).

Несколько кубитов

До сих пор мы определяли состояние только одного кубита. Как выглядит объединенное состояние нескольких кубитов ?

Комбинированное состояние нескольких кубитов является тензорным произведением всех кубитов.

Не беспокойтесь, если вы не знаете, что такое тензорное произведение; мы рассмотрим пример (⊗ – это символ операции тензорного произведения).

В общем, мы можем тензорное произведение любых двух матриц, выполнив два шага:

1. Скалярное умножение каждого элемента в первой матрице на всю вторую матрицу
2. Объединение полученных матриц в соответствии с исходным положением их элементов

Вот второй пример того, как это работает для двумерных матриц:

Мы также можем обозначить несколько кубитов в нотации Бра-кет, например, как ∣0⟩⊗∣1⟩ .Для сокращения мы можем опустить ⊗ и просто написать ∣0⟩∣1⟩ . В еще более коротком варианте мы можем написать всего один кет, ∣01⟩ .

Что такое квантовые ворота

Теперь давайте рассмотрим , что такое квантовый вентиль.

Квантовый вентиль – это унитарная матрица.

Давайте рассмотрим контекст для , почему квантовые вентили , являются унитарными матрицами. Прежде всего, квантовые ворота будут реализованы с помощью физических устройств, поэтому они должны подчиняться законам квантовой физики.Один актуальный закон физики гласит, что информация никогда не теряется при переходе между точками в прошлом и будущем ». Это называется унитарностью. Поскольку наши квантовые ворота определяют, как мы переходим между состояниями, они тоже должны соблюдать унитарность.

Во-вторых, обратите внимание, что наши квантовые вентили будут применяться к кубитам. Ранее мы узнали, что кубиты на самом деле являются просто векторами, а это означает, что квантовые вентили должны каким-то образом оперировать векторами. К счастью, напомним, что матрица – это на самом деле просто линейное преобразование векторов!

Объединив эти две идеи, мы думаем о квантовых вентилях как о унитарных матрицах .Унитарная матрица – это любая квадратная матрица комплексных чисел, такая что сопряженное транспонирование равно его , обратное . Напомним, что сопряженное транспонирование матрицы находится путем сопряжения каждого элемента в матрице ( a + bi → a - bi ) и последующего транспонирования матрицы (элемент ij → element ji). Обычно мы обозначаем сопряженное транспонирование крестиком †.

Ключевое наблюдение об унитарных матрицах состоит в том, что они сохраняют норму (длину вектора).Предположим, мы разрешили вентили, которые изменили норму, тогда вероятности нашего кубита могут в сумме отличаться от единицы! Это не имеет смысла, поскольку сумма всех вероятностей всегда должна быть равна единице.

Также обратите внимание, что, по определению, унитарные матрицы имеют инверсию. Одним из следствий этого является то, что мы не можем «назначать» кубиты произвольным состояниям. Чтобы понять, почему нет, давайте представим, что у нас действительно есть квантовый вентиль, который может «присваивать» значения, следовательно, преобразовывать любой вектор из двух комплексных чисел в определенный вектор из двух комплексных чисел.Этот квантовый вентиль будет иметь некоторое базовое представление в виде унитарной матрицы, и эта матрица будет иметь инверсию, способную преобразовывать конкретный вектор обратно в то состояние, в котором кубит был до операции! Но до операции кубит мог находиться в любом состоянии, и невозможно узнать, в каком именно! Следовательно, мы не можем «привязать» кубиты к произвольному состоянию. На более высоком уровне тот факт, что все квантовые ворота обратимы , является причиной того, что мы часто думаем о квантовых вычислениях как о форме обратимых вычислений .

Наконец, обратите внимание, что, поскольку наши квантовые вентили являются унитарными матрицами, они по определению равны квадрату , и поэтому наши квантовые вентили должны иметь , равное количеству входных и выходных кубитов (поскольку квадратные матрицы отображают стандартное число n). базисных векторов в n столбцов)! Это сильно отличается от большинства логических ворот; например, логический элемент И принимает два входа и производит один выход.

Квантовые ворота H и CNOT

Теперь, когда мы немного знаем о том, с чем мы работаем, давайте рассмотрим пример: вентиль Адамара , H.

Мы можем проверить, что H является унитарным, проверив, что сопряженное транспонирование равно его обратному, или, другими словами, что H, умноженное на его сопряженное транспонирование, равно матрице идентичности:

Еще одним важным квантовым вентилем является Управляемый шлюз НЕ , также известный как CNOT. CNOT действует на два кубита, контрольный и целевой кубит. Мы можем думать о CNOT как о «операторе if» – если управляющий кубит равен 1, то CNOT применяет НЕ (обратный вентиль) к целевому кубиту (отсюда и название Controlled NOT).

Вот матрица, представляющая CNOT. Эта матрица рассматривает контрольный кубит как крайнее правое значение внутри кет-кода, а целевой кубит как крайнее левое значение.

Давайте посмотрим, как это действует на ∣00⟩ .

В этом примере мы видим, что CNOT не изменяет значение ∣00⟩ . И это ожидаемое поведение, поскольку CNOT инвертирует цель только в том случае, если элемент управления равен 1.

Давайте посмотрим, как это влияет на ∣01⟩ .

Здесь мы видим, что элемент управления равен 1, поэтому CNOT инвертирует цель.Следовательно, результат будет ∣11⟩ .

Попробуйте разобраться с двумя другими случаями: ∣10⟩ и ∣11⟩ . Вы должны обнаружить, что CNOT имеет следующее поведение:

• ∣00⟩ -> 00⟩
• ∣01⟩ -> ∣11⟩
• ∣10⟩ -> ∣10⟩
• ∣11⟩ -> ∣01⟩

И обратите внимание, что это как раз поведение применения НЕ к целевому биту, когда управляющий бит равен 1.

Напомним, что мы можем рассматривать квантовые вентили как унитарные матрицы.Эта унитарность накладывает ограничение, согласно которому сумма вероятностей кубита равна единице, и делает квантовые вычисления обратимыми. Поскольку унитарные матрицы квадратные, мы обнаруживаем, что квантовые вентили должны иметь равное количество входных и выходных кубитов. Мы узнали об Адамаре и CNOT, двух важных квантовых вентилях. Существует еще много квантовых ворот.

Квантовая принципиальная схема

Теперь, когда мы знаем основы кубитов и квантовых вентилей, давайте посмотрим на нашу первую квантовую принципиальную схему.

Квантовые принципиальные схемы – это то, как мы думаем о квантовых «программах». Мы определяем кубиты как строки и применяем квантовые вентили последовательно слева направо.

Давайте пройдемся по каждой части этой диаграммы. Во-первых, у нас есть два кубита. Каждая строка соответствует кубиту. Верхняя строка соответствует кубиту с именем x0, а нижняя строка соответствует кубиту с именем x1. Мы считаем x0 0-м кубитом, потому что мы начинаем отсчет с 0 (так же, как и в остальном программировании). Мы пишем x0: 0⟩ и x1: ∣0⟩ , чтобы обозначить, что x0 и x1 начинаются в состоянии ∣0⟩ .

H является вентилем Адамара и применяется к кубиту x0. ● -⊕ – это вентиль CNOT, ● – это управляющий кубит, а ⊕ – целевой кубит. – предназначены только для того, чтобы помочь нам увидеть, какие два кубита затронуты. Другими словами, мы применяем CNOT, где управление – кубит x0, а цель – x1. Обратите внимание, порядок, в котором мы применяем эти ворота, важен. На этой диаграмме мы применили сначала H, а затем CNOT.

Перевод квантовых схем

Квантовая принципиальная схема – это лишь одно из представлений нашей программы.Это помогает нам задуматься о наших квантовых вычислениях, но могут быть полезны и другие представления. Мы можем преобразовать нашу диаграмму в строку символов, что поможет нам при подготовке к написанию ее в виде компьютерного кода. Наличие его в строковой форме также упрощает перевод в лежащую в основе математику. Эта математика сообщит нам ожидаемый результат нашей программы.

Давайте начнем с преобразования нашей диаграммы в строку символов. Вместо того, чтобы записывать наши кубиты в виде строк, мы будем использовать нотацию Брэке.0-й кубит будет крайним правым кубитом в ∣00⟩ , как и при записи двоичных чисел². Это означает, что кубит x1 является крайним левым кубитом в ∣00⟩ . (Обратите внимание, люди, занимающиеся квантовой физикой, склонны менять этот порядок на противоположный. Всегда проверяйте упорядочение кубитов, поскольку это невероятно распространенный источник ошибок.)

Нам также необходимо преобразовать ворота. Поскольку мы применяем H к кубиту x0 и ничего не применяем к кубиту x1 (что эквивалентно применению шлюза идентификации, I ), мы запишем это как (I⊗H) .Наконец, мы переводим CNOT, указывая, какой кубит является контрольным, а какой – целью. Результат: CNOT [control = 0, target = 1] (I⊗H) ∣00⟩ (обратите внимание, эта строка читается из справа налево ). Большой! Это будет полезно при написании кода, который будет запускаться на квантовом компьютере.

Написание математики, лежащей в основе

Наличие строкового представления квантовой схемы позволяет легко преобразовать нашу программу в лежащую в основе математику.Есть три штуки: CNOT [control = 0, target = 1] , (I⊗H) и ∣00⟩ . Каждый фрагмент можно преобразовать в матрицу, как показано в первой строке следующего изображения:

Мы даже можем перемножить наши матрицы, чтобы найти результирующий вектор состояния, как показано выше. Этот вектор состояния является ожидаемым состоянием двух наших кубитов после завершения квантовых вычислений. В качестве альтернативы мы можем думать об этом как о выходе нашей программы. Он сообщает нам амплитуды вероятности для каждого измеряемого состояния.

Также помните наши кубиты со смешанным состоянием? Обратите внимание, что мы больше не можем записывать кубит x0 и кубит x1 в чистых состояниях, потому что нет никакого способа разбить вектор с помощью тензорного произведения. Итак, наши кубиты находятся в смешанном состоянии!

Измерение вектора состояния

Что, если бы мы сейчас измерили наши кубиты? Что бы мы получили? Мы можем это выяснить, разложив вектор состояния на каждое из измеримых состояний. Мы будем измерять наши кубиты в стандартной базе , также известной как 0⟩ и ∣1⟩ (есть и другие основы, в которых мы могли бы проводить измерения, но пока не беспокойтесь об этом).Следовательно, измеряемые состояния нашей системы с двумя кубитами: ∣00⟩ , ∣01⟩ , ∣10⟩ и ∣11⟩ .

Мы можем определить вероятности измеренных значений таким же образом, как мы использовали ｜ 𝛼 ｜ ² для определения вероятности ∣0⟩ для одного кубита. Поскольку ∣01⟩ и ∣10⟩ имеют амплитуду вероятности 0, мы знаем, что никогда не измерим это состояние. И мы будем измерять как ∣00⟩ , так и ∣11⟩ с вероятностью (1 / sqrt (2)) ² = 1/2.

Теперь предположим, что мы должны были разделить эти два кубита на большое расстояние, а затем измерить любой из них. В тот момент, когда мы его измерим, мы узнаем значение другого кубита! Это потому, что мы знаем, что кубиты могут быть только ∣00⟩ или ∣11⟩ .

Это то, что Эйнштейн называл «жутким действием на расстоянии», также известным как квантовая запутанность . Мы думаем, что информация коррелирует, а не путешествует.Если бы он путешествовал, то потенциально мог бы двигаться быстрее света, что нарушает законы физики.

Теперь, когда мы понимаем, что происходит под капотом с кубитами, квантовыми вентилями и квантовыми схемами, давайте посмотрим, как работать на реальном квантовом компьютере. Я буду использовать квантовый компьютер Ригетти, поскольку в настоящее время они бесплатно предоставляют кредит для пользователей бета-версии. В качестве альтернативы мы также можем использовать квантовый компьютер IBM.

Вот базовый обзор процесса квантового программирования Ригетти:

1. Напишите программу Python, которая определяет вашу квантовую схему и любой дополнительный код, необходимый
2. Протестируйте эту программу Python с помощью квантового симулятора
3. Зарезервируйте время на квантовом компьютере Ригетти
4. Отправьте вашу программу на серверы Rigetti
5. Выполните вашу программу на сервере Rigetti (они отправят вашу квантовую программу на свой квантовый компьютер вместо вас)

Вот версия Python нашей квантовой схемы сверху.

Результаты будут выглядеть примерно так:

 [(0, 0), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 0), ( 1, 1), (0, 0), (0, 0), (1, 1)] 
 [(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 1), ( 1, 1), (0, 0), (0, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 0)] 

Первая строка соответствует симулятору, и результаты кажутся разумными – мы получаем [0, 0] примерно в половине случаев и [1, 1] в оставшееся время. Однако с реальным квантовым компьютером, помимо ожидаемых [0, 0] и [1, 1], мы также получаем [0, 1] и [1, 0].Согласно математике, мы должны получать только [0, 0] и [1, 1], так что же происходит?

Проблема в том, что настоящие квантовые компьютеры сегодня (июль 2019 г.) по-прежнему весьма подвержены ошибкам. Например, мы можем увидеть коэффициент ошибок 2–3% при попытке инициализировать кубиты равным 0. И у нас может быть еще 1 Частота ошибок –2% на операцию однокубитного логического элемента и около 3–4% для двухкубитных операций вентильного элемента. У нас даже есть частота ошибок при измерении кубита! На практике эти ошибки накапливаются и приводят к неверным значениям.

Из этой статьи мы узнали, что квантовые компьютеры действительно существуют и работают сегодня, хотя и с довольно высоким уровнем ошибок. И хотя физическая реализация этих машин существенно различается в разных компаниях, многие концепции их программирования остаются неизменными.

Мы думаем о кубитах как о векторе двух комплексных чисел единичной длины, а квантовые вентили – как унитарные матрицы. Мы помним, что квантовые вычисления являются вероятностными, поскольку два идентичных кубита могут иметь разные значения после измерения.А поскольку квантовые вентили унитарны, мы знаем, что квантовые вычисления по своей природе обратимы. На высоком уровне мы можем рассматривать квантовое программирование как прикладную линейную алгебру комплексных чисел.

Мы использовали квантовые схемы, чтобы обозначить нашу квантовую программу, а затем преобразовали ее в Python для запуска на реальном квантовом компьютере.

Надеюсь, вы что-то узнали, и я буду рад услышать любые ваши комментарии или предложения!

Как написать квантовую программу в 10 строк кода (для начинающих) | Дэйв Йен | Rigetti

Немного контекста: я менеджер по продукту в Rigetti, и мы создаем квантовые компьютеры, к которым любой может получить доступ через облако.

Сегодня уже тысячи разработчиков, исследователей и организаций используют Forest SDK, и на сегодняшний день выполнено более 60 миллионов заданий.

В настоящее время разрабатываются краткосрочные приложения для решения некоторых из самых сложных мировых проблем, таких как моделирование молекул, которые приводят к открытию новых материалов и фармацевтических препаратов, разработка катализаторов, помогающих создавать технологии аккумуляторов следующего поколения, и решение сложных проблем оптимизации для достижение новых достижений в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

В этом посте я познакомлю вас с основами квантовых вычислений, продемонстрирую, почему они полезны, и покажу вам, как легко начать создавать квантовые программы.

Приступим.

Во-первых, вам нужно подписаться на бесплатный ключ API для Forest здесь. После регистрации вы получите ключ API в течение нескольких минут по электронной почте.

Пока вы ждете, убедитесь, что у вас установлен Python v3.x (вы можете запустить python --version в своем терминале, чтобы проверить, какая у вас версия).

Если у вас еще нет Python или у вас более старая версия 2.x, я рекомендую загрузить и установить дистрибутив Anaconda Python здесь.

После того, как у вас будет правильная версия Python, вам необходимо установить pyQuil:

 conda install -c rigetti pyquil 

В качестве альтернативы вы также можете pip install pyquil , хотя некоторые пользователи испытывали проблемы с этим методом, поэтому мы рекомендуем использовать conda .

Теперь, когда вы установили pyQuil, откройте редактор кода или разверните блокнот Jupyter и создайте новый файл с именем Quantum_dice.ру .

Вверху файла мы импортируем следующее:

 из pyquil.quil import Program 
 from pyquil.api import QVMConnection 
 from pyquil.gates import H 
 from functools import reduceqvm = QVMConnection () 

Вот что мы импортировали:

1. Квантовые программы написаны в Forest с использованием объекта Program , который принимает основную логику нашего приложения.
2. QVMConnection позволяет нам подключаться к квантовой виртуальной машине (QVM), мощному 26-кубитному симулятору квантового компьютера.QVM отлично подходит для тестирования и разработки, и ближе к концу этого поста я покажу вам, как заменить QVM подключением API к самому квантовому компьютеру.
3. H – ворота Адамара. Если вы не знакомы с воротами Адамара, не волнуйтесь. На данный момент все, что нам нужно знать, это то, что он применит квантовое состояние, которое помогает нам рандомизировать броски игральных костей. Я вернусь к этому ниже более подробно.
4. reduce не является частью pyQuil, но является часто используемой функцией в Python для выполнения циклов и итерационных вычислений.В частности, это поможет нам отформатировать конечный результат нашей брошенной кости в целое число от 1 до 8.

Прежде чем двигаться дальше, давайте быстро познакомимся с некоторыми концепциями квантовых вычислений.

В классических компьютерах (например, в наших ноутбуках, телефонах и т. Д.) Все взаимодействия и информация, которую мы генерируем, в конечном итоге компилируются в серию двоичных битов: нулей или единиц. Биты – это фундаментальные строительные блоки компьютеров.

В квантовых вычислениях у нас есть квантовые биты или кубиты.Уникальность кубитов заключается в том, что они не являются двоичными, то есть могут находиться в состоянии 0, 1 или в специальном промежуточном состоянии, известном как суперпозиция. Находясь в суперпозиции, кубит одновременно находится в 0 и 1. Когда мы измеряем кубит, он выходит из своего квантового состояния и возвращает либо 0, либо 1.

Рассмотрим эту аналогию: шар в начале либо красный, либо синий (исходное состояние). Мы помещаем этот шар в закрытую коробку, и, находясь внутри коробки, мяч использует некоторые квантовые свойства, чтобы изменить свой цвет на фиолетовый – промежуточное сочетание красного и синего (т.е. суперпозиция). Когда мы открываем эту коробку, чтобы наблюдать за фиолетовым шаром, он внезапно снова меняет свой цвет, и мы видим только красный или синий шар.

Мы используем квантовые вентили, чтобы помочь изменить состояние наших кубитов и управлять ими в суперпозиции. Это квантовые операции, аналогичные классическим логическим логическим элементам (например, NOT, AND, XOR и т. Д.), Но у них есть дополнительные функции, поскольку они квантовые.

Например, квантовый вентиль X изменяет состояние кубита с 0 на 1.Вентиль Адамара, вентиль H , помещает кубит в суперпозицию и генерирует случайную вероятность 50/50 измерения либо 0, либо 1. Используя pyQuil, мы можем просто импортировать эти вентили в нашу программу.

Чтобы проиллюстрировать, как это работает, вернемся к нашей программе квантовых игральных костей.

 dice = Program (H (0), H (1), H (2)) 

Здесь мы используем вентиль H или вентиль Адамара, который мы импортировали ранее. Сначала мы передаем один кубит: H (0) . В pyQuil кубиты индексируются, начиная с 0, 1, 2 и т. Д.Повторим это еще для двух кубитов: H (1), H (2) .

Теперь у нас есть три кубита – каждый в суперпозиции, и каждый со случайной вероятностью вернет 0 или 1 при измерении.

Это дает нам 8 возможных результатов (2 * 2 * 2 = 2³), которые будут представлять каждую сторону для наших квантовых игральных костей:

• [0, 0, 0] Все три кубита находятся в состоянии 0
• [0 , 0, 1] Первые два кубита находятся в состоянии 0, третий – в состоянии 1
• [0, 1, 1] Первый кубит находится в состоянии 0, второй и третий – в состоянии 1
• [1, 1, 1]…
• [1, 1, 0]
• [1, 0, 1]
• [1, 0, 0]
• [0, 1, 0]

Вы могли заметить, что каждый дополнительный кубит мы добавляем в нашу программу, чтобы удвоить количество сторон на наших кубиках.N бит) . Нам понадобилось всего три кубита, чтобы сгенерировать 8 возможных результатов.

Теперь, когда у нас есть 8 одинаково случайных результатов, нам нужно сгенерировать единственный результат, то есть бросить кости.

Назовем эту функцию roll_dice :

 # Измерьте кубиты, чтобы получить результат, т.е. бросьте кости 
 roll_dice = dice.measure_all () 

В квантовой среде выполнение измерения приводит к коллапсу кубита. суперпозиция. Итак, когда мы называем меру .all () , каждый из наших кубитов сворачивается в случайное состояние 0 или 1. Фактически, наше измерение генерирует случайный «бросок кости».

Чтобы увидеть, что происходит под капотом, вы можете распечатать функцию roll_dice . Вы увидите, что создается подобный сборке набор инструкций:

 print (roll_dice) # Вывод: 
 H 0 
 H 1 
 H 2 
 MEASURE 0 [0] 
 MEASURE 1 [1] 
 MEASURE 2 [2 ] 

Эти инструкции написаны на языке Quil (Quantum Instruction Language), уровне компиляции, который соединяет программы pyQuil с серверной частью квантовых вычислений.Вы можете узнать больше о дизайне и архитектуре Quil здесь, а также ознакомиться с документацией о том, как настроить его с помощью API здесь.

Возвращаясь к нашей функции roll_dice , мы выполняем ее, запустив ее с помощью QVM:

 # Выполним программу, запустив ее с QVM 
 result = qvm.run (roll_dice) 

Пример результата, который мы бы сгенерировать из запуска этой функции – [[0,1,0]] . Внутренний список представляет собой конечное состояние наших трех кубитов – одну из 8 возможных, перечисленных выше (т.е. результат нашего броска костей).

Наконец, давайте отформатируем результат в удобное для чтения значение кубита от 1 до 8. Мы будем использовать функцию reduce , которую мы импортировали ранее, чтобы помочь нам преобразовать наш результат из списка трех состояний кубита в одно целое число (прочтите как работает reduce).

 dice_value = reduce (lambda x, y: 2 * x + y, result [0], 0) + 1 
 print ("Ваш квантовый бросок кубиков вернулся:", dice_value) 

Вот и все! Запустите файл Quantum_dice.py , чтобы проверить его.

Подводя итог, мы успешно смоделировали 8-стороннюю игру в кости на квантовом компьютере, используя квантовую виртуальную машину Ригетти.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем сделать это на самом квантовом компьютере.

Блоки квантовой обработки (QPU) Ригетти или квантовых чипов изготавливаются в нашей лаборатории во Фремонте, Калифорния, а затем подключаются и интегрируются в холодильник для разбавления в Беркли, Калифорния, где он производится. доступно через облако.

В настоящее время 8-кубитный чип Agave (8Q-Agave) работает и доступен для подключения с помощью Forest API. Вы можете запросить доступ к QPU здесь. Затем ваш доступ будет запланирован на определенное время.

После получения доступа вы можете просто заменить подключение к QVM подключением к QPU в нескольких строках кода:

Удалите предыдущее подключение к QVM:

 # Удалите этот 
 из pyquil. api import QVMConnection 
.N бит).
 В качестве задачи для следующего шага на пути к квантовому программированию, как бы вы, , построили квантовые игральные кости с обобщенным числом N сторон ?
 Мы будем рады, если вы попробуете испытание и опубликуете сообщение о том, как вы это сделали. Кроме того, присоединяйтесь к нашему сообществу Slack, чтобы общаться с другими, изучающими квантовые вычисления и Forest, а также с нашей командой в Rigetti.
 Несколько членов команды Ригетти и наших квантовых компьютеров в Беркли, Калифорния
 Наконец, вот некоторые рекомендуемые ресурсы, которые я нашел полезными для начала работы в квантовых вычислениях:
  Книги: 
 Квантовые вычисления и квантовые вычисления. Информация Майкла Нейлсена и Исаака Чуанга.Чаще всего рекомендуется для новичков. Совет: не зацикливайтесь на главе 1.
 Квантовые вычисления, объясненные Дэвидом МакМахоном. Полезное дополнение к книге выше, в частности, для более подробного объяснения концепций линейной алгебры.
  Видео на YouTube: 
  Подкасты / беседы: 
  Примечание. Еще одно важное преимущество квантовых вычислений, которое мы продемонстрировали в этом примере, - это использование квантовых компьютеров для генерации случайных чисел.Хотя это простая операция, которую мы уже выполняем сегодня, угроза возможности реконструировать или манипулировать этими методами делает многие из сегодняшних криптографических систем уязвимыми. В квантовых вычислениях эта рандомизация выполняется и скрывается природой в квантовом мире. Это не только помогает генерировать истинную случайность, но также защищает операцию рандомизации от любых попыток ее наблюдения или перехвата, поскольку это нарушит и разрушит квантовую среду. 
  Спасибо Уиллу Зенгу, Лорен Ругани и Ниме Алидуст за ваши отзывы и правки.
 Основные алгоритмы и образцы кода: Johnston, Eric R., Harrigan, Nic, Gimeno-Segovia, Mercedes: 9781492039686: Amazon.com: Books 
 Из предисловия 
 Как устроена эта книга 
 Проверенный подход к освоению новых парадигм программирования - это изучение набора концептуальных примитивов.Например, любой, кто изучает программирование графических процессоров (GPU), должен сначала сосредоточиться на освоении концепции параллелизма, а не на синтаксисе или особенностях оборудования.
 В основе этой книги лежит построение интуиции для набора квантовых примитивов - идей, образующих набор строительных блоков для решения проблем с помощью QPU. Чтобы подготовить вас к этим примитивам, мы сначала познакомим вас с основными понятиями кубитов (правила игры, если хотите).Затем, после описания набора примитивов квантового процессора (QPU), мы покажем, как их можно использовать в качестве строительных блоков в полезных приложениях QPU.
 Следовательно, эта книга разделена на три части. Читателю предлагается ознакомиться с частью I и получить некоторый практический опыт, прежде чем переходить к более сложным частям:
 Часть I: Программирование QPU
 Здесь мы представляем основные концепции, необходимые для программирования QPU, такие как кубиты, важные инструкции, использование суперпозиции и даже квантовая телепортация.Приведены примеры, которые можно легко запустить с помощью симуляторов или физического QPU.
 Первый интуитивный язык программирования для квантовых компьютеров - ScienceDaily 
 Программирование квантовых компьютеров становится проще: компьютерные ученые из ETH Zurich разработали первый язык программирования, который можно использовать для программирования квантовых компьютеров так же просто, надежно и безопасно, как классические компьютеры.«Программирование квантовых компьютеров по-прежнему является проблемой для исследователей, - говорит Мартин Вечев, профессор компьютерных наук в лаборатории безопасных, надежных и интеллектуальных систем (SRI) ETH, - поэтому я так рад, что теперь мы можем продолжить традицию ETH Zurich в разработка квантовых компьютеров и языков программирования ».
 Он добавляет: «Наш квантовый язык программирования Silq позволяет программистам использовать потенциал квантовых компьютеров лучше, чем с существующими языками, потому что код более компактный, быстрый, более интуитивно понятный и более понятный для программистов.«На этой неделе Вечев представит Silq другим специалистам в этой области на PLDI 2020, конференции по языкам программирования. Чтобы облегчить обсуждение, принятие и дальнейшее развитие, он и его команда также выпустили Silq на собственном веб-сайте.
 Квантовым вычислениям в последнее десятилетие уделяется повышенное внимание, поскольку эти компьютеры, функционирующие в соответствии с принципами квантовой физики, обладают огромным потенциалом. Сегодня большинство исследователей полагают, что однажды эти компьютеры смогут решать определенные задачи быстрее, чем классические компьютеры, поскольку для выполнения своих вычислений они используют запутанные квантовые состояния, в которых различные биты информации перекрываются в определенный момент времени.Это означает, что в будущем квантовые компьютеры смогут эффективно решать задачи, которые классические компьютеры не могут решить в разумные сроки.
 Это квантовое превосходство еще предстоит окончательно доказать. Однако в последнее время были достигнуты некоторые значительные технические успехи. В конце лета 2019 года квантовому компьютеру удалось решить проблему - пусть и очень специфическую - быстрее, чем самый быстрый классический компьютер.
 Для некоторых «квантовых алгоритмов» i.е. вычислительные стратегии, также известно, что они быстрее, чем классические алгоритмы, которые не используют потенциал квантовых компьютеров. Однако на сегодняшний день эти алгоритмы все еще не могут быть рассчитаны на существующем квантовом оборудовании, поскольку квантовые компьютеры в настоящее время все еще слишком подвержены ошибкам.
  Выражение намерений программиста 
 Использование потенциала квантовых вычислений требует не только новейших технологий, но и квантового языка программирования для описания квантовых алгоритмов.В принципе, алгоритм - это «рецепт» решения проблемы; язык программирования описывает алгоритм, чтобы компьютер мог выполнять необходимые вычисления.
 Сегодня квантовые языки программирования тесно связаны с конкретным оборудованием; другими словами, они точно описывают поведение лежащих в основе схем. Для программистов эти «языки описания оборудования» громоздки и подвержены ошибкам, поскольку отдельные инструкции программирования должны быть чрезвычайно подробными и, таким образом, явно описывать мелочи, необходимые для реализации квантовых алгоритмов.
 Вот где Вечев и его группа приступили к разработке Silq. «Silq - это первый квантовый язык программирования, который в первую очередь ориентирован не на конструкцию и функциональность оборудования, а на образ мышления программистов, когда они хотят решить проблему, не требуя от них понимания каждой детали архитектуры компьютера и реализация ", - говорит Бенджамин Бихсел, докторант в группе Вечева, который курирует разработку Silq.
 Специалисты по информатике относятся к компьютерным языкам, которые абстрагируются от технических деталей конкретного типа компьютера, как к языкам программирования высокого уровня. Silq - самый первый язык программирования высокого уровня для квантовых компьютеров. Языки программирования высокого уровня более выразительны, что означает, что они могут описывать даже сложные задачи и алгоритмы с меньшим количеством кода. Это делает их более понятными и простыми в использовании для программистов. Их также можно использовать с компьютерами различной архитектуры.
  Устранение ошибок за счет автоматического невычисления 
 Самое большое нововведение и упрощение, которое Silq привносит в языки квантового программирования, касается источника ошибок, которые до сих пор преследовали квантовое программирование. Компьютер вычисляет задачу в несколько промежуточных шагов, которые создают промежуточные результаты или временные значения.
 Чтобы освободить память, классические компьютеры автоматически стирают эти значения. Ученые-компьютерщики называют это «сборкой мусора», поскольку лишние временные значения удаляются.
 В случае квантовых компьютеров это избавление сложнее из-за квантовой запутанности: ранее вычисленные значения могут взаимодействовать с текущими, мешая правильному вычислению. Соответственно, очистка таких временных значений на квантовых компьютерах требует более продвинутой техники так называемого невычисления.
 «Silq - это первый язык программирования, который автоматически определяет и стирает значения, которые больше не нужны», - поясняет Бихсель. Ученые-информатики достигли этого, применив свои знания классических языков программирования: их метод автоматического невычисления использует только команды программирования, свободные от каких-либо специальных квантовых операций - они «qfree», как говорят Вечев и Бихсель.
 «Silq - это крупный прорыв в плане оптимизации программирования квантовых компьютеров; это не финальная фаза разработки», - говорит Вечев. Есть еще много открытых вопросов, но поскольку Silq легче понять, Вечев и Бихсель надеются стимулировать как дальнейшее развитие языков квантового программирования, так и теорию и разработку новых квантовых алгоритмов.
 «Наша команда из четырех человек совершила прорыв после двух лет работы благодаря сочетанию различных знаний в области языкового дизайна, квантовой физики и реализации.Если другие группы исследований и разработок воспользуются нашими инновациями, это будет большим успехом », - говорит Бихсель.
 Что такое квантовые вычисления и как они работают? 
 В двоичном мире, состоящем из единиц и нулей, квантовые компьютеры были бы похожи на вычислительную машину Альберта Эйнштейна с  необычным электронным мозгом, способным выполнять задачи, с которыми обычные компьютеры почти не справились бы.  Многонациональная корпорация IBM первой представит на рынке эту удивительную технологию с Q System One, стеклянным кубом размером 3x3 метра с 20 кубитами, представленным в 2019 году, который будет доступен для предприятий и исследователей.
 ЧТО ТАКОЕ КВАНТОВЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ? 
 Эта отрасль информатики  основана на принципах суперпозиции материи и квантовой запутанности и использует метод вычислений, отличный от традиционного.  Теоретически он сможет хранить намного больше состояний на единицу информации и работать с гораздо более эффективными алгоритмами на численном уровне, такими как алгоритм Шора или квантовый отжиг.
 Это новое поколение суперкомпьютеров использует знания квантовой механики - области физики, изучающей атомные и субатомные частицы, - чтобы преодолеть ограничения классических вычислений.Хотя на практике квантовые вычисления сталкиваются с очевидными проблемами, касающимися масштабируемости и некогерентности,  он позволяет выполнять несколько одновременных операций и устраняет туннельный эффект, который ограничивает текущее программирование в нанометрическом масштабе. 
 ЧТО ТАКОЕ QUBIT? 
 В квантовых вычислениях в качестве основной единицы информации используется кубит, а не обычный бит.  Основной характеристикой этой альтернативной системы является то, что она позволяет когерентную суперпозицию единиц и нулей,  цифр двоичной системы, вокруг которой вращаются все вычисления.С другой стороны, биты могут иметь только одно значение за раз - либо единицу, либо ноль -.
 Этот аспект квантовой технологии означает, что кубит может быть одновременно нулем и единицей и иметь разные пропорции.  Такое множество состояний позволяет квантовому компьютеру всего с 30 кубитами, например, выполнять 10 миллиардов операций с плавающей запятой в секунду, , что примерно на 5,8 миллиарда больше, чем у самой мощной игровой консоли PlayStation на рынке.
 РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ КВАНТОВЫМИ И ТРАДИЦИОННЫМИ ВЫЧИСЛЕНИЯМИ 
 Квантовые и традиционные вычисления - это два параллельных мира с некоторыми сходствами и многими различиями, такими как использование кубитов, а не битов. Давайте рассмотрим три наиболее важных:
 Язык программирования 
 Квантовые вычисления не имеют собственного программного кода и требуют разработки и реализации очень специфических алгоритмов. Однако традиционные вычисления имеют стандартизированные языки, такие как Java, SQL и Python, и это лишь некоторые из них.
 Функциональные возможности 
 Квантовые компьютеры не предназначены для широкого повседневного использования, в отличие от персональных компьютеров (ПК). Эти суперкомпьютеры настолько сложны, что их можно использовать только в корпоративной, научной и технологической областях.
 Архитектура 
 Квантовые компьютеры имеют более простую архитектуру, чем обычные компьютеры, и у них нет памяти или процессора. Оборудование состоит исключительно из набора кубитов, которые заставляют его работать.
 
 Квантовый скачок в вычислениях.
 СМОТРЕТЬ ИНФОРМАЦИЮ: Квантовый скачок в вычислениях [PDF]
 РАБОЧИЕ УСЛОВИЯ КВАНТОВОГО КОМПЬЮТЕРА 
 Эти компьютеры чрезвычайно чувствительны и требуют очень определенных условий давления и температуры, а также изоляции для правильной работы.  Когда эти машины взаимодействуют с внешними частицами, возникают ошибки измерения и стирание перекрытий состояний,  поэтому они герметичны и должны работать с использованием обычных компьютеров.
  Квантовые компьютеры должны иметь почти полное отсутствие атмосферного давления, температуру окружающей среды, близкую к абсолютному нулю (-273 ° C), и изоляцию от магнитного поля Земли , чтобы предотвратить перемещение атомов, столкновение друг с другом или взаимодействие с окружающей средой. .Кроме того, эти системы работают только в течение очень коротких интервалов времени, поэтому информация становится поврежденной и не может быть сохранена, что еще больше затрудняет восстановление данных.
 ОСНОВНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КВАНТОВЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ 
 Компьютерная безопасность, биомедицина, разработка новых материалов и экономика - это те области, в которых могут произойти революционные изменения благодаря достижениям в квантовых вычислениях. Вот некоторые из наиболее существенных преимуществ:
 Финансы 
 Компании будут и дальше оптимизировать свои инвестиционные портфели и улучшать системы обнаружения и моделирования мошенничества.
 Здравоохранение 
 Этот сектор выиграет от разработки новых лекарств и генетически адаптированных методов лечения, а также от исследований ДНК.
 Кибербезопасность 
 Квантовое программирование сопряжено с рисками, но также и с достижениями в области шифрования данных, такими как новая система квантового распределения ключей (QKD). Это новый метод отправки конфиденциальной информации, использующий световые сигналы для обнаружения злоумышленников в системе.
 Мобильность и транспорт 
 Такие компании, как Airbus, используют квантовые вычисления для проектирования более эффективных самолетов.Qubits также позволит добиться значительного прогресса в системах планирования движения и оптимизации маршрутов.
 Изучите квантовые вычисления с помощью онлайн-курсов и занятий 
 Что такое квантовые вычисления? 
 Классические компьютеры помогли нам раскрыть некоторые тайны, которые мы не смогли бы обработать с помощью одной лишь человеческой силы, но в эпоху квантовых вычислений мы, возможно, сможем расширить эту мощь. Квантовые компьютеры работают, используя квантово-механические явления для обработки массивных наборов данных. Там, где эти наборы данных тормозили бы классический компьютер, использование квантовых свойств, таких как суперпозиция состояний и запутанность, для увеличения вычислительной мощности и обработки, казалось бы, неограниченного числа переменных.Классические компьютеры состоят из миллионов или миллиардов транзисторов, находящихся во включенном или выключенном состоянии, равных 1 или 0 соответственно. Квантовые компьютеры используют кубиты (квантовые биты), которые имитируют состояние субатомных частиц и могут существовать как 1 или 0 или оба одновременно. Квантовые алгоритмы могут обрабатывать экспоненциально больше данных более эффективно с помощью этого квантового оборудования. У него есть приложения в области кибербезопасности, интернет-поиска и искусственного интеллекта. Практически каждая отрасль, от финансов до сельского хозяйства, также может воспользоваться преимуществами квантовых процессоров.
 Learn Quantum Computing 
 Понимание квантовых систем может помочь вам в исследованиях в области истинно отказоустойчивых квантовых вычислений. Однако до тех пор, пока этот шум не будет уменьшен, квантовые вычисления по-прежнему будут значительным фактором на следующем этапе кибербезопасности и ИИ. Эти надежные системы демонстрируют потенциал, способный разрушить нашу самую сложную криптографию, существующую на сегодняшний день, вызывая массовый рывок компаний, пытающихся достичь квантовых вычислений, чтобы конкурировать со все более изощренными атаками.Другие отрасли, такие как здравоохранение и финансы, надеются использовать квантовые вычисления для решения проблем, слишком сложных для классических вычислений. По мере увеличения количества кубитов машины могут обрабатывать более крупные проблемы, потенциально ускоряя открытие лекарств, обеспечивая более точное обнаружение мошенничества или создавая более совершенные методы ведения сельского хозяйства.
 Курсы по квантовым вычислениям 
 Лучшие ресурсы для изучения квантовых вычислений подготовят вас к этому скачку в технологиях. EdX предлагает курсы в партнерстве с передовыми учреждениями, активно участвующими в исследованиях квантового состояния, и может помочь вам сделать успешную карьеру.MIT предлагает полный набор курсов, знакомящих вас с основными принципами квантовых вычислений, квантовой механики и квантовых информационных систем. Другие, более целевые курсы включают квантовую криптографию от Калифорнийского технологического института и Делфта и квантовый Интернет от Делфта.
 Сделайте карьеру в квантовых вычислениях 
 Поскольку каждое громкое имя в вычислительной технике стремится к квантовым технологиям, практическое понимание этих систем имеет решающее значение для карьеры на переднем крае технологий. Обнародование IBM микросхемы на 50 кубитов в 2017 году и открытие первого коммерческого квантового компьютера в 2019 году доказывают, насколько много исследований проводится в этой технологии.Google D-Wave, облачное подразделение Alibaba Aliyun, партнерство Microsoft с Intel и другими крупными корпорациями, стремящимися стать следующим по величине именем в исследованиях квантовых вычислений - возможности для захватывающей карьеры безграничны. Вы можете решить реальные проблемы, ставящие в тупик классические компьютеры, и сделать современные компьютеры быстрее и безопаснее.
 6 основных программных компонентов масштабируемого квантового компьютера | Квантовые вычисления: прогресс и перспективы 
 Qcodes /.
 [9] Последняя версия ARTIQ доступна по адресу https://github.com/m-labs/artiq.
 [10] IBM Q Experience Device, https://quantumexperience.ng.bluemix.net/qx/devices.
 [11] М. Соекен, М. Роттелер, Н. Вибе и Г. Де Микели, 2016 г., «Автоматизация проектирования и исследование пространства проектирования для квантовых компьютеров», arXiv: 1612.00631v1.
 [12] A. Parent, M. Roetteler, K.M. Своре, 2015, «Компиляция обратимых схем с ограничениями по объему», arXiv: 1510.00377v1.
 [13] П.М. Соекен, Т. Хенер и М. Роттлер, 2018, «Программирование квантовых компьютеров с использованием автоматизации проектирования», arXiv: 1803.01022v1.
 [14] М. Роттелер, К.М. Своре, 2018, Квантовые вычисления: взлом кода и не только,  Безопасность и конфиденциальность IEEE  16 (5): 22-36.
 [15] Пакет Microsoft Quantum Development Kit находится по адресу https://www.microsoft.com/en-us/quantum/development-kit; ScaffCC находится по адресу https://github.com/epiqc/ScaffCC.
 [16] С.Ааронсон и Д. Готтесман, 2004, Улучшенное моделирование схем стабилизатора,  Physical Review A  70: 052328.
 [17] T. Häner, D.S. Steiger, K.M. Своре и М. Тройер, 2018 г., Методология программного обеспечения для компиляции квантовых программ,  Quantum Science and Technology  3: 020501.
 [18] Д. Ааронов, М. Бен-Ор, Э. Эбан и У. Махадев, 2017, «Интерактивные доказательства для квантовых вычислений», препринт arXiv: 1704.04487.
 [19] А. Бродбент, Дж. Фитцсимонс, Э.Кашефи, 2009 г., «Универсальные слепые квантовые вычисления», стр. 517-526 в  50-м ежегодном симпозиуме IEEE по основам информатики, 2009 г. .
 [20] Дж. Ф. Фитцсимонс и Э. Кашефи, 2017, Безоговорочно проверяемое слепое квантовое вычисление,  Physical Review A  96 (1): 012303.
 [21] Д. Ааронов, М. Бен-Ор, Э. Эбан и У. Махадев, 2017, «Интерактивные доказательства для квантовых вычислений», препринт arXiv: 1704.04487.
 [22] B.W. Райхардт, Ф.Унгер и У. Вазирани, 2012, «Классический поводок для квантовой системы: управление квантовыми системами через жесткость игр CHSH», препринт arXiv: 1209.0448.
 [23] B.W. Райхардт, Ф. Унгер и У. Вазирани, 2013, Классическое управление квантовыми системами,  Nature  496 (7446): 456.
 [24] А. Натараджан и Т. Видик, 2017, «Тест квантовой линейности для надежной проверки запутанности», стр. 1003-1015 в  Труды 49-го ежегодного симпозиума ACM SIGACT по теории вычислений .
 [25] С. Пиронио, А. Асин, С. Массар, А. Бойер де ла Гиродай, Д. Н. Мацукевич, П. Маунц, С. Ольмшенк и др., 2010, Случайные числа, подтвержденные теоремой Белла,  Nature  464 (7291): 1021.
 [26] У. Вазирани и Т. Видик, 2012, «Сертифицируемые квантовые игральные кости: или, генерация истинных случайных чисел, защищенная от квантовых противников», стр. 61-76 в труде  Сорок четвертого ежегодного симпозиума ACM по теории теории Вычислительная .
 [27] У. Вазирани и Т.Видик, 2014 г., Полностью независимое от устройства квантовое распределение ключей,  Physical Review Letters  113 (14): 140501.
 [28] C.A. Миллер и Я. Ши, 2016, Надежные протоколы для безопасного расширения случайности и распределения ключей с использованием ненадежных квантовых устройств,  Journal of the ACM (JACM)  63 (4): 33.
 [29] Р. Арнон-Фридман, Р. Реннер и Т. Видик, 2016, «Простые и надежные доказательства безопасности, не зависящие от устройства», препринт arXiv: 1607.01797.
 [30] Z.Бракерски, П. Христиано, У. Махадев, У. Вазирани и Т. Видик, 2018, «Криптографический тест квантовости и проверяемой случайности с помощью одного квантового устройства», в  Труды 59-го ежегодного симпозиума по основам компьютеров.