量子コンピューティング提供を飛躍的に進化します。 いかがですか？
Source:この量子コンピューティングによる解決算問題を解決できない既存の古典的な方法で計算します。 現在、この規律を取得します拡大量の実績では、量子化学です。 1982年、物理学者でノーベル賞受賞者Richard Feynmanの観測とシミュレーション、そして分子の解析では複雑な場合のためのデジタルコンピュータが実質的に無駄なれます。
この問題はないとの方程式の準拠これらのシミュレーションの高度化を進めません。 このような比較的単純明快であり、私のことを知っています。 この問題は多くの科学者に興味のある分子を含む何百人もの子、それぞれの電子が相互作用の他の電子を量子力学的方法—その何百万ものの相互作用が取扱うことはありませんの最強コンピュータです。
量子コンピューター
克服のための量子性のこれらの方程式,Feynmanの提案を量子コンピューターすることができました。計算に関する法律に基づく量子物理とその答えします。 しかし、このような精度の高いマニピュレーションへの個別の量子物体を実質的に不可能から技術的な視点です。 の冗談で管理するため穴の多くは、過去35年間は、この量子コンピュータ"です。"
過去数年間かつての遠い夢のあるゆっくりが現実となります。 量子コンピュータが開始され、何百万人ものプログラムが走経由でクラウドは、便利なアプリケーションを得ます。
電力の量子コンピューターまで約を評価数の量子ビット、量子ビット"は、各量子ビットを表すことができます1、0時ます。 が有望なハードウェア的量子コンピューティングを含む超伝導体、イオントラップ、およびトポロジカルトランジスタです。 それぞれの是非に、超伝導体のを占めるのでは拡張性です。 Googleアイ-ビー-エム株式会社およびインテルはこのアプローチを量子プロセッサから49 72の量子ビットです。 の品質の量子ビットにも常に向上します。
ブ化
突破の研究者からのセンター量子計算のケンブリッジとパートナーからJSR株式会社の能力をシミュレー Multireference状分子です。 Multireference状態にあるのを記述する必要励起状態"に登場するが分子との交流を図っています。
その理由は、そのモデル化が重要なのは、その古典的なデジタルコンピュータ実質的なMultireference国から多くの場合、クラシック手法の計算は、量的にも質的について電子構造を研究しています。
重要な問題は解決した方法について、量子コンピュータが効率的に計算を行い、ご希望の精度化のために現実の世界です。 このプログラムは20-CubanaプロセッサIBMします。
なぜ化学の分野に興味のあるのか。 化学の最も収益性の高い商業用途の数字を表示しています。 科学者の見つけることを期待することよりエネルギー効率の高い材料で利用できる電池や太陽電池パネルです。 また環境特典：約％の世界のエネルギーへの出資参画について肥料の生あるものすごく非効率改善することができる洗練された化学分析します。
最後に、あるアプリケーションにおけるオーダーメイド医療の能力を予測する方医薬品の影響に基づいてその可能性を探りました。 を長期的に開かれた医薬品は、特定の人を処理-抑制します。
闘びJSR株式会社が戦略をしている科学者のブレークスルーを達成します。 第一に、かつ独自のコンパイラ闘のための最も効率的な変換のコンピュータ-プログラムの指示を操作するための量子ビットです。 などの効率が特に重要な現代malakoutiの車でそれぞれの量子ビットが必要ですが、実行速度は非常に重要です。
次に、使った量子機械学習、特別な一領域での機械学習を用ベクトル振幅のみならず、確率します。 使用方法の量子機械学習をして専用に開発されたmalakouti量子コンピューター、部分的な入出庫伝統的なプロセッサです。
今後数年間は大きく改善することが期待される量子の両方のハードウェア及びソフトウェアです。 どの計算となりより正確に、より産業"の恩恵を受けることができ量子コンピュータ、量子化学です。 ガートナーを予測することに、20%の企業は予算を用いた量子計算します。 にも不可欠な要素となります。
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