EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲਜ਼ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਯੂਰਪੀਅਨ IT ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਲਾਸੀਕਲ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੁਆਂਟਮ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨਾਲੋਂ ਗੁਣਾਤਮਕ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲਜ਼ ਦੇ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ (ਡਬਲ ਸਲਿਟ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਮੈਟਰ ਵੇਵ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਸਮੇਤ), ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਕਿਊਬਿਟਸ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ), ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਧਰੁਵੀਕਰਨ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਸਿਧਾਂਤ, ਕੁਆਂਟਮ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਲਝਣਾ, ਈਪੀਆਰ ਪੈਰਾਡੌਕਸ, ਬੇਲ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ, ਸਥਾਨਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਯੂਨੀਟਰੀ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਸਿੰਗਲ-ਕਿਊਬਿਟ ਅਤੇ ਦੋ-ਕਿਊਬਿਟ ਗੇਟਸ ਸਮੇਤ), ਨੋ-ਕਲੋਨਿੰਗ ਥਿਊਰਮ, ਕੁਆਂਟਮ ਟੈਲੀਪੋਰਟੇਸ਼ਨ, ਕੁਆਂਟਮ ਮਾਪ, ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ (ਮਲਟੀਟੂਡਿਊਸ਼ਨ ਸਮੇਤ) -ਕਿਊਬਿਟ ਸਿਸਟਮ, ਗੇਟਸ ਦਾ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਫੈਮਿਲੀ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਰਿਵਰਸਬਿਲਟੀ), ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (ਸਮੇਤ ਕੁਆਂਟਮ ਫੋਰਿਅਰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ, ਸਾਈਮਨਜ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਐਕਸਟੈਂਡਡ ਚੂਰ-ਟਿਊਰਿੰਗ ਥੀਸਿਸ, ਸ਼ੌਰਕ ਕੁਆਂਟਮ ਫੈਕਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਗਰੋਵਰ ਦਾ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਸ਼੍ਰੋਵਰਸ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਸ਼੍ਰੋਵਰਸ ਕੁਆਂਟਮ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ), ਕਿਊਬਿਟਸ ਲਾਗੂਕਰਨ, ਕੁਆਂਟਮ ਗੁੰਝਲਤਾ ਥਿਊਰੀ, ਐਡੀਬੇਟਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟੈਟ ion, BQP, ਸਪਿਨ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਇਸ EITC ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਵੀਡੀਓ ਡਾਇਡੈਕਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਮੁੱਢਲੀ ਇਕਾਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੌਨ ਨਿਊਮੈਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਅਤੇ ਜਨਰਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਟਰਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਇੱਕ ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਧਾਂਤ, ਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫ਼ੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਅਧਿਐਨ ਬੋਧਾਤਮਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਸਾਇੰਸ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਵੀ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪਿਕ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪਦਾਰਥ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਅਸਲੀਅਤ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਧੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਨਾਨ-ਕਮਿਊਟਿੰਗ ਔਬਜ਼ਰਵੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਅਧਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਈਜਨਸਟੇਟ ਦੂਜੇ ਅਧਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਈਜਨਸਟੇਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਦੋਵੇਂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਵੀ ਦੋਵਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਬਾਰੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ। ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਦੀ ਇਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਸ ਥਿਊਰੀ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੇ ਉਲਟ ਗੈਰ-ਨਿਰਧਾਰਨਵਾਦੀ ਹੋਣ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਦ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗਣਿਤਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀਆਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸੁਪਰਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ (ਰੇਖਿਕ ਸੰਜੋਗ) ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਭੌਤਿਕ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਸੂਖਮ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਦਾਰਥ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ - ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਸੀਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਸਥਾਨ ਤੱਕ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਸੀਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਇਕਾਈ ਬਿੱਟ ਹੈ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਊਬਿਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 0 ਅਤੇ 1 ਦੀ ਸੁਪਰਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੋਣਾ)। ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਖੌਤੀ ਉਲਝੀਆਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਆਪਣੇ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੈਰ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਗੈਰ-ਸਥਾਨਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੁਆਂਟਮ ਟੈਲੀਪੋਰਟੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਲਝਣ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵੌਨ ਨਿਊਮੈਨ ਐਨਟ੍ਰੋਪੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਾਪ ਵੀ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਖੇਤਰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਸਰਗਰਮ ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਧੁਨਿਕ ਗਣਨਾ, ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ 20ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਸੀ ਜਦੋਂ ਕਲਾਸੀਕਲ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਕਲਾਸੀਕਲ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਥਿਊਰੀਆਂ ਅਲਟਰਾਵਾਇਲਟ ਤਬਾਹੀ, ਜਾਂ ਨਿਊਕਲੀਅਸ ਵਿੱਚ ਫੈਲਣ ਵਾਲੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨ ਵਰਗੀਆਂ ਬੇਤੁਕੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸਨ। ਪਹਿਲਾਂ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਸੀਕਲ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਐਡਹਾਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਜੋੜ ਕੇ ਦੂਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਜਲਦੀ ਹੀ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਬੇਹੂਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਿਧਾਂਤ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀ ਥਿਊਰੀ ਦਾ ਜਨਮ ਹੋਇਆ।
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਸ਼ਰੋਡਿੰਗਰ ਦੁਆਰਾ ਵੇਵ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਹਾਈਜ਼ਨਬਰਗ ਦੁਆਰਾ ਮੈਟਰਿਕਸ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਾਬਤ ਹੋਈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਸੂਖਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਮਾਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ ਪਹਿਲੂ ਸਨ। ਵੌਨ ਨਿਊਮੈਨ ਨੇ ਆਪਰੇਟਰ ਅਲਜਬਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁਆਂਟਮ ਥਿਊਰੀ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਮਾਪ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਮਾਪਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਪ ਦੇ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ।
1960 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ, ਸਟ੍ਰੈਟੋਨੋਵਿਚ, ਹੇਲਸਟ੍ਰੋਮ ਅਤੇ ਗੋਰਡਨ ਨੇ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਟੀਕਲ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਥਿਊਰੀ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਦਿੱਖ ਸੀ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਗਲਤੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚੈਨਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਹੋਲੇਵੋ ਨੇ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਚੈਨਲ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸੰਦੇਸ਼ ਦੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਉਪਰਲੀ ਸੀਮਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ।
1970 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ, ਸਿੰਗਲ-ਐਟਮ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਟਮ ਟ੍ਰੈਪ ਅਤੇ ਸਕੈਨਿੰਗ ਟਨਲਿੰਗ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ, ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਈਆਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿੰਗਲ ਐਟਮਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਗਿਆ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਕਾਸਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਿੰਗਲ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਉੱਤੇ ਸਟੀਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਉੱਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਵਿਵਹਾਰਕ ਸਿੰਗਲ-ਸਟੇਟ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ।
1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਕਿ ਕੀ ਆਇਨਸਟਾਈਨ ਦੇ ਸਾਪੇਖਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਅਣਜਾਣ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਦਾ ਕਲੋਨ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਆਈਨਸਟਾਈਨ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਨਕਾਰਦੇ ਹੋਏ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਗਤੀ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਲਝੀਆਂ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨੋ-ਕਲੋਨਿੰਗ ਥਿਊਰਮ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਅਜਿਹੀ ਕਲੋਨਿੰਗ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਪ੍ਰਮੇਯ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੀ।
ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਤੋਂ ਵਿਕਾਸ
ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਪੇਖਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ ਉਤਸ਼ਾਹ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਖੋਜ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਰੁਕ ਗਈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਇੱਕ ਹੋਰ ਰਾਹ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਿਆ: ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ। ਇੱਕ ਆਮ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ, ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਧਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਚਾਰ ਜਾਂ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਬੇਨੇਟ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਸਾਰਡ ਨੇ ਇੱਕ ਸੰਚਾਰ ਚੈਨਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਖੋਜੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਅਸੰਭਵ ਹੈ, BB84 ਕੁਆਂਟਮ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੰਬੀ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਗੁਪਤ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੀ ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਨਿਰੀਖਣ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੰਚਾਰ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਈਵਸਡ੍ਰੌਪਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੁਰੰਤ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਦੋ ਧਿਰਾਂ ਨੂੰ ਇਵੇਸਡ੍ਰੌਪਰ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਲੱਗਣ ਦੇਵੇਗੀ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਤੋਂ ਵਿਕਾਸ
ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਜਾਂ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਆਗਮਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਸਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਇੱਕ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬਰਾਬਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਚਰਚ-ਟਿਊਰਿੰਗ ਥੀਸਿਸ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਲਦੀ ਹੀ, ਪਹਿਲੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਏ ਗਏ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਇੰਨੀ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਵਧਿਆ ਕਿ ਵਿਕਾਸ, ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਤਜਰਬੇ ਦੁਆਰਾ, ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੋਡਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜਿਸਨੂੰ ਮੂਰ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ 'ਕਾਨੂੰਨ' ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਿਵ ਰੁਝਾਨ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਰਕਟ ਵਿੱਚ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹਰ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ ਸਤਹ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਪੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਹੋਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਏ, ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਲੱਗ ਪਏ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੋਈ, ਜਿਸ ਨੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।
ਇਸ ਸਮੇਂ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੋਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਦਿਖਾਇਆ। ਅਜਿਹੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਡੇਵਿਡ ਡਿਊਸ਼ ਅਤੇ ਰਿਚਰਡ ਜੋਜ਼ਸਾ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸਨੂੰ Deutsch–Jozsa ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਕੋਈ ਅਮਲੀ ਉਪਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪੀਟਰ ਸ਼ੌਰ ਨੇ 1994 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ, ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ। ਡਿਸਕਰੀਟ ਲਘੂਗਣਕ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਉੱਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਉੱਤੇ ਨਹੀਂ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ।
ਸੂਚਨਾ ਸਿਧਾਂਤ ਤੋਂ ਵਿਕਾਸ
ਜਿਸ ਸਮੇਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਲਾਉਡ ਸ਼ੈਨਨ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚਨਾ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਵੀ ਸੀ। ਸ਼ੈਨਨ ਨੇ ਸੂਚਨਾ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ: ਸ਼ੋਰ ਰਹਿਤ ਚੈਨਲ ਕੋਡਿੰਗ ਥਿਊਰਮ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ ਰਹਿਤ ਚੈਨਲ ਕੋਡਿੰਗ ਥਿਊਰਮ। ਉਸਨੇ ਇਹ ਵੀ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਗਲਤੀ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭੇਜੀ ਜਾ ਰਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਥਿਊਰੀ ਨੇ ਵੀ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ, ਬੇਨ ਸ਼ੂਮਾਕਰ ਨੇ 1995 ਵਿੱਚ ਕਿਊਬਿਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸ਼ੈਨਨ ਦੇ ਸ਼ੋਰ ਰਹਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਥਿਊਰਮ ਦਾ ਐਨਾਲਾਗ ਬਣਾਇਆ। ਗਲਤੀ-ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਥਿਊਰੀ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੋਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੁਸ਼ਲ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਕੁਆਂਟਮ ਚੈਨਲਾਂ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਬਿਟਸ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਧਾਂਤ
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਲਾਸੀਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਬਿੱਟ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਅਣਜਾਣ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਲਾਸੀਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਇਕਾਈ ਬਿੱਟ ਹੈ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਇਕਾਈ ਕਿਊਬਿਟ ਹੈ। ਕਲਾਸੀਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ੈਨਨ ਐਨਟ੍ਰੋਪੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨੀਕਲ ਐਨਾਲੌਗ ਵੌਨ ਨਿਊਮੈਨ ਐਨਟ੍ਰੋਪੀ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨੀਕਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਜੋੜ ਘਣਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਲਾਸੀਕਲ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਕਈ ਐਨਟ੍ਰੋਪੀ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੋਲੇਵੋ ਐਨਟ੍ਰੋਪੀ ਅਤੇ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਕੁਆਂਟਮ ਐਨਟਰੋਪੀ।
ਕਲਾਸੀਕਲ ਡਿਜੀਟਲ ਅਵਸਥਾਵਾਂ (ਜੋ ਕਿ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ) ਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਕਿਊਬਿਟ ਨਿਰੰਤਰ-ਮੁੱਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਬਲੋਚ ਗੋਲੇ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਦੁਆਰਾ ਵਰਣਨ ਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੱਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇੱਕ ਕਿਊਬਿਟ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਸੰਭਵ ਇਕਾਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਊਬਿਟ ਅਵਸਥਾ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ-ਮੁੱਲ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਪੰਜ ਮਸ਼ਹੂਰ ਥਿਊਰਮ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- ਨੋ-ਟੈਲੀਪੋਰਟੇਸ਼ਨ ਥਿਊਰਮ, ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕਿਊਬਿਟ (ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ) ਕਲਾਸੀਕਲ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ; ਭਾਵ, ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ "ਪੜ੍ਹਿਆ" ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ,
- ਨੋ-ਕਲੋਨਿੰਗ ਥਿਊਰਮ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਮਨਮਾਨੇ ਕਿਊਬਿਟ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ,
- ਨੋ-ਡਿਲੀਟਿੰਗ ਥਿਊਰਮ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਮਨਮਾਨੇ ਕਿਊਬਿਟ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ,
- ਨੋ-ਬ੍ਰਾਡਕਾਸਟਿੰਗ ਥਿਊਰਮ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਆਰਬਿਟਰਰੀ ਕਿਊਬਿਟ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਲਿਜਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਟੈਲੀਪੋਰਟੇਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ),
- ਨੋ-ਹਾਈਡਿੰਗ ਥਿਊਰਮ, ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਸਾਬਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਲੱਖਣ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ।
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਕਿਊਬਿਟ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਬਲੋਚ ਗੋਲੇ 'ਤੇ ਵੈਕਟਰ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਰੇਖਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜਾਂ ਕੁਆਂਟਮ ਗੇਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਕਸਾਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਬਲੋਚ ਗੋਲਾ ਉੱਤੇ ਰੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਣਿਤ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਲਾਸੀਕਲ ਗੇਟ ਬੂਲੀਅਨ ਤਰਕ ਦੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਕੁਆਂਟਮ ਗੇਟ ਭੌਤਿਕ ਇਕਸਾਰ ਓਪਰੇਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਅਸੰਭਵਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਕਲਾਸੀਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਕੁਆਂਟਮ ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੇ ਨੁਕਸ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਕਲਾਸੀਕਲ ਬਿੱਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਗੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ, ਕਿਊਬਿਟਸ ਦੀਆਂ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਿਊਬਿਟ ਇਸਦੀ ਤਿਆਰੀ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਬਿੱਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਕਲਾਸੀਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਲੇਵੋ ਦਾ ਪ੍ਰਮੇਯ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੁਪਰਡੈਂਸ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਭੇਜਣ ਵਾਲਾ, ਦੋ ਉਲਝੇ ਹੋਏ ਕਿਊਬਿਟਸ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਕੇ, ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਾਂਝੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਦੋ ਬਿੱਟ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸੰਚਾਰ ਚੈਨਲ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਸਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੂਵ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਆਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਿਊਬਿਟਸ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਕੁਆਂਟਮ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਚੈਨਲ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਿਊਬਿਟ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੈਨਨ ਐਨਟ੍ਰੋਪੀ ਦੇ ਐਨਾਲਾਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਵੌਨ ਨਿਊਮੈਨ ਐਨਟ੍ਰੋਪੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਉਦਾਹਰਨ ਸ਼ੌਰ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਉਪ-ਘਾਤਕ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਉੱਤਮ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਪਦ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ RSA ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਸ਼ੌਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਪੋਸਟ-ਕੁਆਂਟਮ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੇ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਜੋ ਕਿ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਚੱਲਣ ਵੇਲੇ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਵਉੱਚਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਵਿੱਚ ਗਰੋਵਰ ਦਾ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਚਤੁਰਭੁਜ ਗਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ BQP ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਕੁੰਜੀ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ (QKD) ਕਲਾਸੀਕਲ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੇ ਉਲਟ, ਕਲਾਸੀਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ਰਤ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ QKD ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਕੁਝ ਸੂਖਮ ਨੁਕਤਿਆਂ 'ਤੇ ਅਜੇ ਵੀ ਗਰਮਾ-ਗਰਮ ਬਹਿਸ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।
ਉਪਰੋਕਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਥਿਊਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧ
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸੂਖਮ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਸਮਰੂਪ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਿਊਬਿਟ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਆਪਟੀਕਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੋਟੌਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਫਸੇ ਹੋਏ ਆਇਨ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਇਨ, ਜਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਸੁਪਰਕੰਡਕਟਿੰਗ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਾਂਗ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭੌਤਿਕ ਅਮਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਥਿਊਰੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਿਊਬਿਟਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਲੈਕਸ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਉੱਤੇ ਘਣਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਇੱਕੋ ਉਪਕਰਣ ਦੁਆਰਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਅਕਸਰ ਅਨੰਤ-ਅਯਾਮੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਹਾਰਮੋਨਿਕ ਔਸਿਲੇਟਰ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਧਾਂਤ ਨਿਰੰਤਰ-ਵੇਰੀਏਬਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਿਤ-ਅਯਾਮੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਗਣਨਾ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੂਹਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਪਰਪੁਜ਼ੀਸ਼ਨ, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਅਤੇ ਉਲਝਣਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਦੀ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਯੰਤਰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।: I-5 ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਰਤਮਾਨ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਮ (ਕਲਾਸੀਕਲ) ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੁਝ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। (ਜੋ ਕਿ RSA ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ), ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼। ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੁਆਂਟਮ ਸੂਚਨਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ 1980 ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਜਦੋਂ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਪਾਲ ਬੇਨੀਓਫ ਨੇ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਦਾ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨੀਕਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤਾ। ਰਿਚਰਡ ਫੇਨਮੈਨ ਅਤੇ ਯੂਰੀ ਮੈਨਿਨ ਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ। 1994 ਵਿੱਚ, ਪੀਟਰ ਸ਼ੌਰ ਨੇ RSA-ਇਨਕ੍ਰਿਪਟਡ ਸੰਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੇ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਫੈਕਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ। 1998 ਵਿੱਚ ਆਈਜ਼ਕ ਚੁਆਂਗ, ਨੀਲ ਗੇਰਸ਼ੇਨਫੀਲਡ ਅਤੇ ਮਾਰਕ ਕੁਬਿਨੇਕ ਨੇ ਪਹਿਲਾ ਦੋ-ਕਿਊਬਿਟ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਇਆ ਜੋ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ। 1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ "ਨੁਕਸ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ [ਅਜੇ ਵੀ] ਇੱਕ ਦੂਰ ਦਾ ਸੁਪਨਾ ਹੈ।" ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਧਿਆ ਹੈ। 23 ਅਕਤੂਬਰ 2019 ਨੂੰ, ਗੂਗਲ ਏਆਈ, ਯੂਐਸ ਨੈਸ਼ਨਲ ਏਰੋਨਾਟਿਕਸ ਐਂਡ ਸਪੇਸ ਐਡਮਿਨਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ (ਨਾਸਾ) ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਸੀ, ਪਰ ਕੀ ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਅਜੇ ਵੀ ਜਾਇਜ਼ ਸੀ ਜਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ। ਸਰਗਰਮ ਖੋਜ.
ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਮਾਡਲ, ਕੁਆਂਟਮ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ, ਐਡੀਬੈਟਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਵਨ-ਵੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੁਆਂਟਮ ਸੈਲੂਲਰ ਆਟੋਮੇਟਾ ਸਮੇਤ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਬਿੱਟ, ਜਾਂ "ਕਿਊਬਿਟ" 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਲਾਸੀਕਲ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਬਿੱਟ ਦੇ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਿਊਬਿਟ ਇੱਕ 1 ਜਾਂ 0 ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ 1 ਅਤੇ 0 ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਸੁਪਰਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ 0 ਜਾਂ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਮਾਪ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਊਬਿਟ ਦੀ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯਤਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਰਾਂਸਮੌਨਸ, ਆਇਨ ਟ੍ਰੈਪ ਅਤੇ ਟੌਪੋਲੋਜੀਕਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕਿਊਬਿਟ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਕੁਆਂਟਮ ਲੌਜਿਕ ਗੇਟਸ, ਕੁਆਂਟਮ ਐਨੀਲਿੰਗ, ਜਾਂ ਐਡੀਬੈਟਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ। ਕਿਊਬਿਟਸ ਦੀਆਂ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੁਆਂਟਮ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਅਤੇ ਸਟੇਟ ਫਿਡੇਲਿਟੀ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਕੋਈ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਚਰਚ-ਟਿਊਰਿੰਗ ਥੀਸਿਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਗਣਨਾਯੋਗਤਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਕੋਈ ਵਾਧੂ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਗੁੰਝਲਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਵ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ - ਇੱਕ ਕਾਰਨਾਮਾ ਜਿਸਨੂੰ "ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਵਉੱਚਤਾ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਜਟਿਲਤਾ ਥਿਊਰੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਦਾ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਮਾਡਲ ਕੁਆਂਟਮ ਲੌਜਿਕ ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਰਕਟ ਦੇ ਇੱਕ ਅਮੂਰਤ ਰੇਖਿਕ-ਬੀਜਗਣਿਤ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਸੋਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਰਕਟ ਮਾਡਲ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਸਰਕਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ n ਬਿੱਟਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ 2^n ਸੰਭਾਵਿਤ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਸਾਰੀਆਂ ਮੈਮੋਰੀ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ 2^n ਐਂਟਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ (ਹਰੇਕ ਅਵਸਥਾ ਲਈ ਇੱਕ)। ਇਸ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਟੀ ਵੈਕਟਰ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਮੋਰੀ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਲੱਭੀ ਜਾਣੀ ਹੈ।
ਕਲਾਸੀਕਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਐਂਟਰੀ ਦਾ ਮੁੱਲ 1 ਹੋਵੇਗਾ (ਭਾਵ ਇਸ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਦੀ 100% ਸੰਭਾਵਨਾ) ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਸਾਰੀਆਂ ਐਂਟਰੀਆਂ ਜ਼ੀਰੋ ਹੋਣਗੀਆਂ।
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਟੀ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਘਣਤਾ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਸਟੇਟ ਵੈਕਟਰ ਫਾਰਮਾਲਿਜ਼ਮ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੰਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁੱਧ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਘਣਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫਾਰਮਾਲਿਜ਼ਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਪੂਰਾ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਲਾਜਿਕ ਗੇਟਾਂ ਅਤੇ ਮਾਪਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਪ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਮੁਲਤਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਮੁਲਤਵੀ ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਲਾਗਤ 'ਤੇ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟਾਂ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਕੁਆਂਟਮ ਲੌਜਿਕ ਗੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੋਈ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕੋਈ ਵੀ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ (ਜੋ ਕਿ ਉਪਰੋਕਤ ਫਾਰਮਾਲਿਜ਼ਮ ਵਿੱਚ, n ਕਿਊਬਿਟਸ ਉੱਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਯੂਨਿਟਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ) ਨੂੰ ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਫ਼ੀ ਛੋਟੇ ਪਰਿਵਾਰ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਆਂਟਮ ਲਾਜਿਕ ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੇਟ ਫੈਮਿਲੀ ਦੀ ਇੱਕ ਚੋਣ ਜੋ ਇਸ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਗੇਟ ਸੈੱਟ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਸਰਕਟਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਅਜਿਹੇ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸਿੰਗਲ-ਕਿਊਬਿਟ ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉੱਪਰੋਂ CNOT ਗੇਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ CNOT ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੰਗਲ-ਕਿਊਬਿਟ ਗੇਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਗੇਟ ਸੈੱਟ ਅਨੰਤ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਲੋਵੇ-ਕਿਤਾਏਵ ਪ੍ਰਮੇਏ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸੀਮਿਤ ਗੇਟ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਤੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਐਡੀਬੈਟਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਗੇ ਅਪਵਾਦ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੁਆਰਾ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਹੁਪਦ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਕਟਰਿੰਗ ਲਈ ਸ਼ੌਰ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਲਘੂਗਣਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਪੇਲ ਦੇ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਬੇਲੀਅਨ ਫਿਨਾਈਟ ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਲੁਕਵੇਂ ਉਪ ਸਮੂਹ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੁਆਂਟਮ ਫੁਰੀਅਰ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੋਈ ਗਣਿਤਿਕ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਰਾਬਰ ਤੇਜ਼ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਅਸੰਭਵ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹੇਠਲੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਸਪੀਡਅਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਠੋਸ-ਅਵਸਥਾ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਤੋਂ ਕੁਆਂਟਮ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ, ਕੁਝ ਖਾਸ ਜੋਨਸ ਪੌਲੀਨੋਮੀਅਲਸ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ, ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੀਆਂ ਰੇਖਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ ਜੋ ਸੁਪਰ-ਪੋਲੀਨੋਮੀਅਲ ਸਪੀਡਅੱਪ ਦਿੰਦੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ BQP-ਸੰਪੂਰਨ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ BQP-ਸੰਪੂਰਨ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਰਾਬਰ ਤੇਜ਼ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਸੁਪਰ-ਪੋਲੀਨੋਮੀਅਲ ਸਪੀਡਅੱਪ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸੰਭਵ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਰੋਵਰ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਐਂਪਲੀਟਿਊਡ ਐਂਪਲੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਪਦ ਦੀ ਗਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਮੂਲੀ ਕੁਆਡ੍ਰੈਟਿਕ ਸਪੀਡਅਪ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਸਪੀਡਅਪ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਸਪੀਡਅੱਪ ਦੀਆਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਗਰੋਵਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ-ਤੋਂ-ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਟੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਬ੍ਰਾਸਾਰਡ, ਹਾਇਰ ਅਤੇ ਟੈਪ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਗਰੋਵਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਰਹੀ, ਗੋਲਡਸਟੋਨ, ਅਤੇ ਗੁਟਮੈਨ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਰੁੱਖ, ਜੋ ਕਿ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ।
ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਹਮਲਿਆਂ ਲਈ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਜੋ ਕਿ ਜਨਤਕ ਕੁੰਜੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਾਰਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾਲ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੰਖਿਆਵਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਦੋ 300-ਅੰਕਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਧਾਨਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦ) ਹਨ। ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਪਣੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸ਼ੌਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਅੱਜ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗੀ, ਇਸ ਅਰਥ ਵਿੱਚ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਪਦਵੀ ਸਮਾਂ (ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੋਵੇਗਾ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਜਨਤਕ ਕੁੰਜੀ ਸਿਫਰ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਔਕੜਾਂ ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ ਲਘੂਗਣਕ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ, ਜੋ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੌਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, RSA, Diffie-Hellman, ਅਤੇ elliptic curve Diffie-Hellman ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਤੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵੈੱਬ ਪੰਨਿਆਂ, ਏਨਕ੍ਰਿਪਟਡ ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਨਾਲ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਣਗੇ।
ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪੋਸਟ-ਕੁਆਂਟਮ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅਧੀਨ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਖੋਜਿਆ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਜਨਤਕ-ਕੁੰਜੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਿਸਕ੍ਰੀਟ ਲਘੂਗਣਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ੌਰ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮੈਕਲੀਸ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਸਿਸਟਮ। ਜਾਲੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਕ੍ਰਿਪਟੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਟੁੱਟਣ ਲਈ ਵੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਾਇਹੇਡ੍ਰਲ ਲੁਕਵੇਂ ਉਪ-ਸਮੂਹ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੌਲੀਨੋਮੀਅਲ ਟਾਈਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੱਭਣਾ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਾਲੀ ਅਧਾਰਤ ਕ੍ਰਿਪਟੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦੇਵੇਗਾ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੀ ਖੁੱਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਬ੍ਰੂਟ ਫੋਰਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਮਿਤੀ (ਗੁਪਤ ਕੁੰਜੀ) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਲਈ ਗਰੋਵਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 2n ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਲਗਭਗ 2n/2 ਇਨਵੋਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਸਮਾਂ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਸਮਮਿਤੀ ਕੁੰਜੀ ਲੰਬਾਈਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਧਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ: AES-256 ਦੀ ਗਰੋਵਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹਮਲੇ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਉਹੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ AES-128 ਕੋਲ ਕਲਾਸੀਕਲ ਬਰੂਟ-ਫੋਰਸ ਖੋਜ (ਕੁੰਜੀ ਆਕਾਰ ਦੇਖੋ) ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਕੁੰਜੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੇ ਕੁਝ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਸਿਸਟਮ, ਇਸਲਈ, ਕੁਆਂਟਮ ਹੈਕਿੰਗ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ
ਇੱਕ ਬਹੁਪਦ ਕੁਆਂਟਮ ਸਪੀਡਅਪ ਨੂੰ ਮੰਨਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਖੋਜ, ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ n ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ। ਇਹ ਡਾਟਾਬੇਸ ਲਈ O(sqrt(n)) ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗਰੋਵਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ Omega(n) ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨਾਲੋਂ ਚਤੁਰਭੁਜ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ। ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਫਾਇਦਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਵੀ ਹੈ: ਇਹ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਗਰੋਵਰ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਓਰੇਕਲ ਲੁੱਕਅੱਪ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਤੱਤ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਗਰੋਵਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ:
- ਸੰਭਾਵੀ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਖੋਜਣਯੋਗ ਬਣਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ,
- ਜਾਂਚ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ
- ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਬੂਲੀਅਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜੋ ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਉੱਤਰ ਹੈ
ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਕੇਲ ਉੱਤੇ ਗਰੋਵਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਚੱਲਦਾ ਸਮਾਂ, ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਰੇਖਿਕ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਉਲਟ, ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਤੱਤ) ਦੇ ਵਰਗ ਰੂਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਿਸ ਲਈ ਗਰੋਵਰ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਬੂਲੀਅਨ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਸਮੱਸਿਆ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਸਾਰੇ ਸੰਭਵ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ (ਸੰਭਵ) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪਾਸਵਰਡ ਕਰੈਕਰ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪਾਸਵਰਡ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਮਟ੍ਰਿਕ ਸਿਫਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟ੍ਰਿਪਲ ਡੀਈਐਸ ਅਤੇ ਏਈਐਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਮਲੇ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ
ਕਿਉਂਕਿ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਨੈਨੋ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਕਲਾਸਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਵੇਗੀ। ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਲਾਈਡਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਅਤੇ ਕਣਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡਬਲ-ਸਲਿਟ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸੁਪਰਪੁਜੀਸ਼ਨ ਅਧੀਨ ਕਣਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਨਾਂ ਦੇ ਭਵਿੱਖੀ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਖਾਦ ਉਦਯੋਗ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਜੀਵ ਅਮੋਨੀਆ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਐਨੀਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਡੀਬੈਟਿਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ
ਕੁਆਂਟਮ ਐਨੀਲਿੰਗ ਜਾਂ ਅਡਿਆਬੈਟਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਡਿਆਬੇਟਿਕ ਥਿਊਰਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਲਈ ਜ਼ਮੀਨੀ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਜ਼ਮੀਨੀ ਅਵਸਥਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਅਡਿਆਬੈਟਿਕ ਥਿਊਰਮ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਵਿਕਾਸ ਕਾਫ਼ੀ ਹੌਲੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਹਰ ਸਮੇਂ ਆਪਣੀ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰਹੇਗਾ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ
ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਜਿਹੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੇਖਿਕ ਬੀਜਗਣਿਤ ਹੈ, ਕੁਝ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੇ ਰੇਖਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਾਂ "HHL ਐਲਗੋਰਿਦਮ", ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ ਇਸਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਹੈਰੋ, ਹਾਸੀਡਿਮ, ਅਤੇ ਲੋਇਡ ਦੇ ਨਾਮ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਮਰੂਪਾਂ ਨਾਲੋਂ ਗਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਖੋਜ ਸਮੂਹਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਐਨੀਲਿੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਕੰਪਿutਟੇਸ਼ਨਲ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਾਇਓਲੋਜੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਜੈਵਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਉਦਾਹਰਣ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜੀਨੋਮਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਾਇਓਲੋਜੀ ਆਮ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਾਇਓਲੋਜੀ ਲਈ ਇਸਦੇ ਉਪਯੋਗ ਵੀ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡਰੱਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਕੈਮਿਸਟਰੀ
ਡੂੰਘੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਕੈਮਿਸਟਰੀ ਮਾਡਲ ਡਰੱਗ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵੀ ਡਰੱਗ-ਵਰਗੇ ਅਣੂਆਂ ਦੇ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਸਪੇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਦੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੁਆਂਟਮ ਕਈ-ਸਰੀਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੰਗੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੁਆਂਟਮ ਕੈਮਿਸਟਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸਲਈ, ਕੋਈ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ GAN ਸਮੇਤ ਕੁਆਂਟਮ-ਵਧੇ ਹੋਏ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅੰਤਮ ਜਨਰੇਟਿਵ ਕੈਮਿਸਟਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ, ਨਾਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਐਨੀਲਰਸ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਡਰੱਗ-ਵਰਗੇ ਅਣੂ ਬਣਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਭੌਤਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ
ਚੁਣੌਤੀ
ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ। ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਵਿਡ ਡਿਵਿਨਸੈਂਜੋ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ:
- ਕਿਊਬਿਟਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ,
- ਕਿਊਬਿਟਸ ਜੋ ਮਨਮਾਨੇ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਅਰੰਭ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ,
- ਕੁਆਂਟਮ ਗੇਟ ਜੋ ਡੀਕੋਹਰੈਂਸ ਸਮੇਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਹਨ,
- ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਗੇਟ ਸੈੱਟ,
- Qubits ਜੋ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਲਈ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਵੀ ਬਹੁਤ ਔਖਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਆਈਬੀਐਮ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ, ਨੂੰ ਹੀਲੀਅਮ-3, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਖੋਜ ਉਪ-ਉਤਪਾਦ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੁਪਰਕੰਡਕਟਿੰਗ ਕੇਬਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਪਾਨੀ ਕੰਪਨੀ ਕੋਐਕਸ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਮਲਟੀ-ਕਿਊਬਿਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਤੰਗ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾਇਕ ਸਮਾਂ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਤਾਲਮੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਟਰੋਲਰਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜੋ ਕਿਊਬਿਟਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰਫੇਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਕਿਊਬਿਟਸ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਮ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਕੁਆਂਟਮ ਡੀਕੋਹਰੈਂਸ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਹਟਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਥ ਹੈ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਅਲੱਗ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਬਾਹਰੀ ਸੰਸਾਰ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਡੀਕੋਹਰ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਗੇਟਸ, ਅਤੇ ਕਿਊਬਿਟਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਭੌਤਿਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਜਾਲੀ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਥਰਮੋਨਿਊਕਲੀਅਰ ਸਪਿੱਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਅਟੱਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਏਕਤਾਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਪਰਹੇਜ਼ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਟਾਈਮ, ਟ੍ਰਾਂਸਵਰਸ ਰਿਲੈਕਸੇਸ਼ਨ ਟਾਈਮ T2 (NMR ਅਤੇ MRI ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਡਿਫਾਸਿੰਗ ਟਾਈਮ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ), ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਤਾਪਮਾਨ 'ਤੇ ਨੈਨੋਸਕਿੰਟ ਅਤੇ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਿਊਬਿਟਸ ਨੂੰ 20 ਮਿਲੀਕੇਲਵਿਨ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪਤਲਾ ਫਰਿੱਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਠੰਡਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 2020 ਦਾ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਇਹ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਇਓਨਾਈਜ਼ਿੰਗ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡੀ ਕਿਰਨਾਂ ਫਿਰ ਵੀ ਕੁਝ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡੀਕੋਹਰ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ ਕੁਝ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਊਬਿਟਸ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸੁਪਰਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ।
ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਆਪਟੀਕਲ ਪਹੁੰਚਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਸਮਾਂ-ਸਕੇਲ ਛੋਟੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਆਦੇਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਸਰ-ਉਦਾਹਰਣ ਵਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਆਪਟੀਕਲ ਪਲਸ ਆਕਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਡੀਕੋਹਰੈਂਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਕਾਰਵਾਈ ਡੀਕੋਹਰੈਂਸ ਸਮੇਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਥਿਊਰਮ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਗਲਤੀ ਦਰ ਕਾਫ਼ੀ ਛੋਟੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁੱਲ ਗਣਨਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਹਰੈਂਸ ਸਮੇਂ ਨਾਲੋਂ ਲੰਬਾ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਸਕੀਮ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਹਰੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨੁਕਸ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਗਣਨਾ ਲਈ ਹਰੇਕ ਗੇਟ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਗਲਤੀ ਦਰ ਲਈ ਇੱਕ ਅਕਸਰ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਅੰਕੜਾ 10-3 ਹੈ, ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸ਼ੋਰ ਡੀਪੋਲਰਾਈਜ਼ਿੰਗ ਹੈ।
ਇਸ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਸ਼ਰਤ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਿਊਬਿਟਸ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਧੀ ਹੋਈ ਕੀਮਤ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੌਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਫੈਕਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਪਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ L ਅਤੇ L2 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ L ਗੁਣਨਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਹੈ; ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਸ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ L ਦੇ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਫੈਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਏਗਾ। ਇੱਕ 1000-ਬਿੱਟ ਨੰਬਰ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲਗਭਗ 104 ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਅੰਕੜਾ ਲਗਭਗ 107 ਬਿੱਟ ਤੱਕ ਵਧ ਜਾਵੇਗਾ। ਗਣਨਾ ਸਮਾਂ ਲਗਭਗ L2 ਜਾਂ ਲਗਭਗ 107 ਕਦਮ ਹੈ ਅਤੇ 1 MHz 'ਤੇ, ਲਗਭਗ 10 ਸਕਿੰਟ।
ਸਥਿਰਤਾ-ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵੱਖਰਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਐਨਓਨਸ, ਅਰਧ-ਕਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਟੌਪੋਲੋਜੀਕਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਲਾਜਿਕ ਗੇਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬ੍ਰੇਡ ਥਿਊਰੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ।
ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਬੋਤਮਤਾ
ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਵਉੱਚਤਾ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਜੌਨ ਪ੍ਰੈਸਕਿਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਾਰਨਾਮੇ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਕੁਆਂਟਮ ਯੰਤਰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਕੁਝ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਵਉੱਚਤਾ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ।
ਅਕਤੂਬਰ 2019 ਵਿੱਚ, Google AI ਕੁਆਂਟਮ, NASA ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, Sycamore ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ 3,000,000 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਵੋਤਮਤਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਪਹਿਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰ। ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ: IBM ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਲਟ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤੇ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਮੂਨੇ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਵਉੱਚਤਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਗਈ ਨਮੂਨਾ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਈਕਾਮੋਰ ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਕਟੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਾਂ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਕਲਾਸੀਕਲ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ.
ਦਸੰਬਰ 2020 ਵਿੱਚ, USTC ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੇ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਵਉੱਚਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫੋਟੋਨਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਜਿਉਜਾਂਗ ਨਾਲ 76 ਫੋਟੌਨਾਂ 'ਤੇ ਬੋਸੋਨ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ। ਲੇਖਕ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਮਕਾਲੀ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ 600 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ 20 ਮਿਲੀਅਨ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। 16 ਨਵੰਬਰ, 2021 ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੰਮੇਲਨ ਵਿੱਚ IBM ਨੇ IBM Eagle ਨਾਮ ਦਾ ਇੱਕ 127-ਕਿਊਬਿਟ ਮਾਈਕ੍ਰੋਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ।
ਭੌਤਿਕ ਲਾਗੂਕਰਨ
ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ (ਕਿਊਬਿਟਸ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਗਿਆ):
- ਸੁਪਰਕੰਡਕਟਿੰਗ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (ਛੋਟੇ ਸੁਪਰਕੰਡਕਟਿੰਗ ਸਰਕਟਾਂ, ਜੋਸੇਫਸਨ ਜੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਿਊਬਿਟ)
- ਫਸਿਆ ਹੋਇਆ ਆਇਨ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਕਿਊਬਿਟ ਟ੍ਰੈਪਡ ਆਇਨਾਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਥਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ)
- ਆਪਟੀਕਲ ਜਾਲੀ ਵਿੱਚ ਨਿਰਪੱਖ ਪਰਮਾਣੂ (ਇੱਕ ਆਪਟੀਕਲ ਜਾਲੀ ਵਿੱਚ ਫਸੇ ਨਿਰਪੱਖ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਿਊਬਿਟ)
- ਕੁਆਂਟਮ ਡੌਟ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਸਪਿੱਨ-ਅਧਾਰਿਤ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੌਸ-ਡਿਵਿੰਸੇਂਜ਼ੋ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ) (ਫਸੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਪਿੱਨ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਕਿਊਬਿਟ)
- ਕੁਆਂਟਮ ਡਾਟ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਸਥਾਨਿਕ-ਆਧਾਰਿਤ (ਦੋਹਰੀ ਕੁਆਂਟਮ ਬਿੰਦੀ ਵਿੱਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਸਥਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਕਿਊਬਿਟ)
- ਇੰਜਨੀਅਰਡ ਕੁਆਂਟਮ ਖੂਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਜੋ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਮਰੇ ਦੇ ਤਾਪਮਾਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਕਪਲਡ ਕੁਆਂਟਮ ਤਾਰ (ਕਿਊਬਿਟ ਕੁਆਂਟਮ ਤਾਰਾਂ ਦੇ ਜੋੜੇ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਪੁਆਇੰਟ ਸੰਪਰਕ ਦੁਆਰਾ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ)
- ਨਿਊਕਲੀਅਰ ਮੈਗਨੈਟਿਕ ਰੈਜ਼ੋਨੈਂਸ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (NMRQC) ਘੋਲ ਵਿੱਚ ਅਣੂਆਂ ਦੇ ਪਰਮਾਣੂ ਚੁੰਬਕੀ ਗੂੰਜ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕਿਊਬਿਟਸ ਨੂੰ ਘੁਲਣ ਵਾਲੇ ਅਣੂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਸਪਿਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓ ਤਰੰਗਾਂ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਸਾਲਿਡ-ਸਟੇਟ NMR ਕੇਨ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਸਿਲਿਕਨ ਵਿੱਚ ਫਾਸਫੋਰਸ ਦਾਨੀਆਂ ਦੀ ਪਰਮਾਣੂ ਸਪਿਨ ਅਵਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਿਊਬਿਟ)
- ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨ-ਆਨ-ਹੀਲੀਅਮ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਕਿਊਬਿਟ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਸਪਿਨ ਹੈ)
- ਕੈਵਿਟੀ ਕੁਆਂਟਮ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਾਇਨਾਮਿਕਸ (ਸੀਕਿਊਈਡੀ) (ਕਿਊਬਿਟ ਜੋ ਕਿ ਹਾਈ-ਫਾਈਨਸੀ ਕੈਵਿਟੀਜ਼ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ ਫਸੇ ਹੋਏ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਥਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ)
- ਅਣੂ ਚੁੰਬਕ (ਸਪਿਨ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਕਿਊਬਿਟ)
- ਫੁਲਰੀਨ-ਆਧਾਰਿਤ ESR ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਕਿਊਬਿਟ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਦੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਪਿੱਨ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਫੁਲੇਰੀਨ ਵਿੱਚ ਘਿਰੇ ਅਣੂਆਂ)
- ਨਾਨਲੀਨੀਅਰ ਆਪਟੀਕਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਲੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਨਾਨਲੀਨੀਅਰ ਐਲੀਮੈਂਟਸ ਦੋਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੋਡਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਿਊਬਿਟਸ)
- ਲੀਨੀਅਰ ਆਪਟੀਕਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਲੀਨੀਅਰ ਐਲੀਮੈਂਟਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਿਰਰ, ਬੀਮ ਸਪਲਿਟਰ ਅਤੇ ਫੇਜ਼ ਸ਼ਿਫਟਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੋਡਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਿਊਬਿਟਸ)
- ਹੀਰਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਹੀਰੇ ਵਿੱਚ ਨਾਈਟ੍ਰੋਜਨ-ਵੈਂਨਸੀ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਸਪਿਨ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਿਊਬਿਟ)
- ਬੋਸ-ਆਈਨਸਟਾਈਨ ਕੰਡੈਂਸੇਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ
- ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ - ਇੱਕ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਸਟੈਟਿਕ ਟਰੈਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਛੇਕਾਂ ਦੇ ਦਾਖਲੇ ਵਾਲੇ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ
- ਦੁਰਲੱਭ-ਧਰਤੀ-ਧਾਤੂ-ਆਇਨ-ਡੋਪਡ ਅਕਾਰਗਨਿਕ ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਅਧਾਰਤ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਆਪਟੀਕਲ ਫਾਈਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੋਪੈਂਟਸ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਥਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਿਊਬਿਟ)
- ਧਾਤੂ-ਵਰਗੇ ਕਾਰਬਨ ਨੈਨੋਸਫੀਅਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ
- ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਤੇਜ਼ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਕੰਪੋਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਗਣਨਾ ਦੇ ਚਾਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਾਡਲ ਹਨ:
- ਕੁਆਂਟਮ ਗੇਟ ਐਰੇ (ਕੁਆਂਟਮ ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਗਣਨਾ)
- ਵਨ-ਵੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਲਝੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਕਲੱਸਟਰ ਅਵਸਥਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਇੱਕ-ਕਿਊਬਿਟ ਮਾਪ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਜ਼ਡ ਕੰਪੋਜ਼ੇਸ਼ਨ)
- ਅਡੀਆਬੈਟਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਕੁਆਂਟਮ ਐਨੀਲਿੰਗ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ (ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਦੇ ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੌਲੀ ਨਿਰੰਤਰ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਜ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਜ਼ਮੀਨੀ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ)
- ਟੌਪੋਲੋਜੀਕਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਇੱਕ 2D ਜਾਲੀ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਦੀ ਬ੍ਰੇਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਜ਼ਡ ਕੰਪੋਜ਼ੇਸ਼ਨ)
ਕੁਆਂਟਮ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦਾ ਭੌਤਿਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਗਣਨਾ ਦੇ ਸਾਰੇ ਚਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਬਹੁਪਦ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਦੂਜੇ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਐਕਸੈਸ ਡਿਡੈਕਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਢਾਂਚੇ (ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ -> ਪਾਠ -> ਵਿਸ਼ੇ) ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਮਤ ਸਲਾਹ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿਦਾ ਚਲਦਾ.
ਮੁੱਖ ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ
ਯੂ. ਵਜ਼ੀਰਾਨੀ ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ:
https://people.eecs.berkeley.edu/~vazirani/quantum.html
ਸਹਾਇਕ ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ
ਐਲ ਜੈਕ ਐਟ ਅਲ. ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ (ਪੂਰਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਨਾਲ):
https://drive.google.com/open?id=1cl27qPRE8FyB3TvvMGp9mwBFc-Qe-nlG
https://drive.google.com/open?id=1nX_jIheCHSRB7pYAjIdVD0ab6vUtk7tG
ਮੁੱਖ ਸਹਾਇਕ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ
ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ (ਨੀਲਸਨ, ਚੁਆਂਗ):
http://mmrc.amss.cas.cn/tlb/201702/W020170224608149940643.pdf
ਵਾਧੂ ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ
ਜੇ. ਪ੍ਰੀਸਕਿਲ ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ:
http://theory.caltech.edu/~preskill/ph219/index.html#lecture
A. ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ:
http://www.math.uwaterloo.ca/~amchilds/teaching/w08/co781.html
ਐਸ. ਐਰੋਨਸਨ ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ:
https://scottaaronson.blog/?p=3943
ਆਰ ਡੀ ਵੁਲਫ ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ:
https://arxiv.org/abs/1907.09415
ਹੋਰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕਾਂ
ਕਲਾਸੀਕਲ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਗਣਨਾ (ਕਿਤਾਏਵ, ਸ਼ੇਨ, ਵਿਆਲੀ)
http://www.amazon.com/exec/obidos/tg/detail/-/082182161X/qid=1064887386/sr=8-3/ref=sr_8_3/102-1370066-0776166
ਡੈਮੋਕ੍ਰਿਟਸ (ਐਰੋਨਸਨ) ਤੋਂ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ
http://www.amazon.com/Quantum-Computing-since-Democritus-Aaronson/dp/0521199565
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ (ਵਾਟਰਸ)
https://www.amazon.com/Theory-Quantum-Information-John-Watrous/dp/1107180562/
ਕੁਆਂਟਮ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਥਿਊਰੀ (ਵਾਈਲਡ)
http://www.amazon.com/Quantum-Information-Theory-Mark-Wilde/dp/1107034256
EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਈ ਪੂਰੀ ਔਫਲਾਈਨ ਸਵੈ-ਸਿਖਲਾਈ ਤਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ PDF ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ
EITC/QI/QIF ਤਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ - ਮਿਆਰੀ ਸੰਸਕਰਣ
EITC/QI/QIF ਤਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ - ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਸਕਰਣ