量子コンピューティングは、...コンピューティング以来のコンピューティングにおける最大の革命です。私たちの世界は量子情報で構成されていますが、私たちは世界を古典的な情報として認識しています。つまり、私たちの通常の感覚を超えて、小規模で多くのことが起こっています。人間として、私たちは量子情報ではなく古典的な情報を処理するように進化しました。私たちの脳は、シュレディンガーの猫ではなく、剣歯虎について考えるようにプログラムされています。古典的な情報を0と1で簡単にエンコードできますが、宇宙を構成する追加の利用可能な情報にアクセスするのはどうでしょうか。現実の量子的性質を利用して情報を処理できますか？もちろん、そうでなければ、この投稿をここで終了する必要があり、それでは私たち全員を満足させることはできません。量子コンピューティングの可能性を探り、それから私たち自身の量子コードを書き始めましょう。
量子コンピューティングを研究するための出発点は、多くの原則が常識に反している一方で、私たちが知っていて愛している古典的な宇宙は、現実の量子構造の影にすぎないことを理解することです。クォンタムに慣れることの一部は、私たち自身の知覚の限界に慣れることです。この制限は、2Dの紙に3Dオブジェクトを描画するのと似ています。以下のワイヤーフレームを見てください。ボックス（上部にガラスを置いて説明できます）、角度（ボトルを中に入れて角度を確認できます）のいずれかです。
私たちはどちらか一方を見ることを余儀なくされており、同時に両方を見ることはありません。 それらを前後に入れ替えることはできますが、2Dビューで立ち往生しているため、どちらか一方しか見ることができません。 2次元では、3次元オブジェクトを完全に表すには不十分です。同様に、最も単純なコーディングの古典的な情報の世界は、ビット、0、および1で表されます。しかし、これは量子の世界を説明するのに十分ではありません。量子の世界では、情報を記述するために量子ビットまたは量子ビットが必要です。飲み物を箱や隅に置くのと同じように、キュービットに古典的なビートを教えてくれる測定を行うことができますが、使用できる情報は他にもあります。
量子コンピューターは、残りの情報を使用して、より多くの処理能力を実現します。これにより、医薬品、新しいグリーンマテリアル、ロジスティクス、金融、ビッグデータなどのアプリケーションのすべてが変わります。たとえば、量子コンピューティングは基本的に量子問題であるため、分子のエネルギーをより適切に計算します。ですから、分子の産業を想像できれば、量子コンピューティングの応用を想像できます。多くの場合、人々は量子コンピューターがより速くなるかどうかを知りたがります、そして彼らはより速く計算を実行することができますが、これは彼らが多くのサイクルで同じことをしているからではありません。代わりに、量子コンピューターは根本的に異なる方法で情報を処理します。この根本的な違いを感じるために、例を考えてみましょう。これは、量子コンピューティングの力を説明するのに役立ちます。
量子酔っぱらいに会う
思考実験をしましょう。古典的な 酔っぱらいの散歩（カジュアルウォークと呼ばれることもあります）では、クローゼットから出てきてバーで友人を見つけようとする酔っぱらいがいます。
誰もがバーで同じように見えます、私たちの酔っぱらいは飲み過ぎたので、彼はバーに座っているランダムな人に近づきます。彼が最初に邪魔した人が彼の友人ではないことを発見したとき、彼はランダムに次のスツールに、左または右に移動します。酔っ払った歩行者をシミュレートするには、コインを投げて、頭が上がった場合は右に、尻尾があった場合は左に行くと言います。
次の人も希望の友達ではありませんが、酔っぱらいの記憶が短いので、同じ確率で左右に動きます。これは、セキュリティが彼を追い出すために呼び出されるまで続きます。
セキュリティサービスは物理学が大好きなので、酔っ払った人に最終的に追いつく場所を見つけるために毎回決めました。セキュリティサービスの内容は次のとおりです。
形状はベル型であり、ベル型曲線の興味深い特徴は、真ん中（酔っぱらいを見つける可能性が最も高い場所）の広がりが、酔った歩行者が踏む歩数の平方根であるということです。酔っぱらいが9つのバースツールを通過すると、曲線の広がりは3になります。セキュリティは、酔っぱらいが最初に座っていた場所の3つのバースツール内に彼を見つける可能性があります。酔っぱらいが100回試行すると、セキュリティは酔っぱらいが始まった場所から10スツール以内に酔っぱらいを見つける可能性が高くなります。これらの統計は、治安部隊が酔っ払いの歩行者を見つける可能性が最も高い場所を知るのに役立ちます。これは、出発点の近くにあります。
セキュリティには現在、古典的な酔っぱらいに追いつくために使用できるモデルがありますが、残念ながら、このバーには量子酔っぱらいもあります。古典的な酔っぱらいは各方向にコインを投げるだけですが、量子酔っぱらいの場合、コインは量子であり、同時に頭と尾を重ね合わせることができます。量子酔っぱらいは、各バースツールの左右のステップの重ね合わせである軌道をたどります。
重ね合わせは、量子力学の基本概念の1つであり、量子情報と古典情報を区別するためのツールの1つです。重ね合わせをもっと楽しむには、いくつかのキュービットの基本に関するこのStrangeworksの投稿を読んでください 。..。
量子酔っぱらいは、セキュリティが彼を見つけるまで、特定の場所なしで同時に左右の重ね合わせで歩きます。
セキュリティが量子酔っぱらいが存在する位置の分布を見るとき、彼らは古典的な酔っぱらいとは完全に異なる結果を見つけます。
滑らかなベルカーブ分布とは対照的に、彼らは以下に示す犬の分布を見つけるでしょう：
何が起こっているのですか？量子酔っぱらいはどこにありますか？分布のピークが外側にある必要があるのはなぜですか？内部に確率が非常に低い領域と確率が高い領域があるのはなぜですか？量子酔っぱらいには新しい特性があります。
酔っぱらいは中心から遠くなる傾向があり、中心に近づく可能性は低くなります。干渉が原因で発生する可能性が低いパスもあれば、発生する可能性が高いパスもあります。全体的な広がりも非常に異なります。スプレッドの平方根を参照するのではなく、スプレッドは数またはステップに線形に関連しています。 10歩を踏む量子酔っぱらいは、100歩を踏む古典的な酔っぱらいと同じくらい遠くにある10のバースツールの外側に見つかる可能性があります。
では、これをどのように活用できるでしょうか。古典的な酔っぱらいよりも量子酔っぱらいの方がうまく解決できる問題はありますか？ええ、そうです、あなたが尋ねてくれてうれしいです！これを確認するために、迷路の通路に酔っぱらいを置きます。量子酔っぱらいの力を示す特定の迷路を選択します。このタスクでは、ミラーリングされてから接着されるツリー構造があります。
左側は迷宮への入り口、右側は出口です。私たちは酔っ払った歩行者がどれだけうまく逃げ道を見つけるかを見たいと思っています。古典的な酔っぱらいはすべてのノードでコインを投げますが、量子酔っぱらいはすべてのノードですべてのパスの重ね合わせを作成することを覚えておいてください。酔っぱらいは、途中のランダムな場所で立ち往生し、抜け出すのに時間がかかる傾向があります。
量子酔っぱらいがより一般的であるため、彼らが立ち往生するのを避けるのは簡単です。これが、量子酔っぱらいが古典的な酔っぱらいよりも早く出て行く理由です。
私たちがますます多くの酔っぱらいを送り出すにつれて、量子のものは古典的なものよりも指数関数的にこの問題を処理するでしょう！
これが量子コンピューティングの力です。これは単純な例ですが、すべての量子アルゴリズムは同じように機能します。つまり、問題の構造に適合する巧妙な方法で量子拡散を使用します。量子アルゴリズムには多くのアプリケーションがあるので、今こそ量子プログラミングの学習を始める時です。
近い将来、最良の用途は医薬品の開発と新素材の開発でしょう。化学におけるこれらのアプリケーションの多くは、基本的に量子力学です。これは、量子コンピューターを使用すると、さまざまな分子の電子エネルギーを計算する方が効率的であるためです。最適化の問題は、量子コンピューティングがそれほど遠くない将来に影響を与えるもう1つの分野です。このクラスのロジスティクスの懸念には、保管の最適化（こんにちは、FedEx、お電話ください）またはワクチンなどの商品の流通が含まれます。財務リスク管理は、同様のアルゴリズムを使用して実行できます。さらに、プライバシーとセキュリティを確保するために一部の暗号化システムに取って代わる量子インターネットを作成するためのテクノロジーが存在します。
量子コンピューターのプログラミングを開始する
あなたは今すぐ量子コンピューティングを始めることができます（量子酔いに酔ったり、古典的なアルコール依存症に迷路のレースに挑戦したりすることなく）！Strangeworksでは、量子コンピューティングのプログラミングの障壁を低くして、このエキサイティングなオープンソースコミュニティに参加できるようにしています。増え続けるコンテンツのライブラリを探索したり、Strangeworksコミュニティのメンバーとして独自のライブラリを作成したりできます。インストールせずにここでコードを実行して、結果を確認できます。多くの異なる量子プログラミング言語とプラットフォームを探索してください。
ここにいくつかの素晴らしい出発点があります： 単純化された量子ランダムウォークの
コードで遊んでください
この投稿では、4ノードの量子ランダム歩行者をエンコードする方法について詳しく説明します。単純化されたタスクから始めると、問題の複雑さの大きなオーバーヘッドなしに、すぐにクォンタムコードの記述を開始するのに役立ちます。この投稿から得られる洞察は、何が起こっているのかを理解するのに十分ですが、量子回路の実際のコードと説明は、量子コンピューター用のプログラム作成の詳細を知ることができます。
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