양자 컴퓨팅을 제공할 것이 돌파구에서 화학습니다. 방법?

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2018-11-17 15:05:13

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양자 컴퓨팅을 제공할 것이 돌파구에서 화학습니다. 방법? Source:

예상되는 양자 컴퓨팅을 허용할 것이 우리에게 계산적 문제를 해결하기 위해 해결될 수 없는 기존의 고전적인 방법을 계산합니다. 현재,그것은 고려하는 첫 번째 징계하는 것이 향상을 얻을에서는 양자의 성과,그것은 양자화학습니다. 1982 년에,물리학자이자 노벨상 수상자 리처드 파인만이 관찰하는 시뮬레이션 및 분석 분자의 그래서 복잡한 사건에 대한 디지털 컴퓨터가 실질적으로 쓸모없는을 위한 이러한 경우입니다.

고 문제가 없었다는 것을 방정식에 관한 이러한 시뮬레이션,정교한,지 않습니다. 사실,그들은 상대적으로 간단하고,그리고 나는 그들에 대해 알고 있습니다. 문제는 대부분 과학자들에 관심이 있는 분자의 수백을 포함하는 전자,그리고 각각의 이러한 전자 상호 작용하는 모든 다른 전자에서는 양자 역학적 방법을 주도하는 수백만의 상호 작용할 수 있는 처리하지 않더라도 가장 강력한 컴퓨터입니다.

양자 컴퓨터

을 극복하는 양자 자연의 이러한 방정식,파인만 제안을 만들 양자 컴퓨터 계산을 수행하의 법률에 따라 양자 물리학,응답니다. 불행하게도,이러한 정확한 조작의 개별 양자는 개체는 거의 불가능에서 기술적인 관점입니다. 농담하는 데 도움이 될 것입니다 많은 구멍을 통해 지난 35 년 동안,사실이었는 양자 컴퓨터는 것이다"십 년이다."

지난 몇 년 동안은 무엇이었던 먼 꿈을 천천히 현실이 되었습니다. 양자 컴퓨터에 나타나기 시작하고,수백만의 실행되는 프로그램을 통해 클라우드,유용한 응용 프로그램을 얻을 형성합니다.

의 힘,양자 컴퓨터,우리는 약을 평가하수 qubits,또는 quantum bits:각 큐 비트 수를 나타냅 모두 1 0 니다. 여러 가지가 있는 유망한 하드웨어에 접근하는 양자 컴퓨터 포함하여,초전도,이온 트랩,topological 트랜지스터입니다. 그들 각각의 장점과 단점이지만,초전도체를 차지하는 첫 번째 장소의 측면에서의 확장성을 실현합니다. Google,IBM Intel 이 방법을 사용하여 만들 양자 프로세서에 이르기까지 49 72 의 qubits 니다. 의 품질 큐 비트는 또한 지속적으로 개발하고 있습니다.

돌파구에서 화학

돌파구는 과학자로서 양자계산센터 케임브리지와 자신의 파트너로서 JSR Corp. 에있는 능력을 시뮬레이션 Multireference 상태 분자니다. Multireference 상태,그것은 종종 필요한 설명이"흥분하다"때 나타나는 분자 상호 작용입니다.

그 이유는 이러한 모델링은 중요한 것,그 고전적인 디지털 컴퓨터 거의 아무것도 함께 할 수 Multireference 국;많은 경우에,고전적인 방법의 계산,단지 양적으로,또한 질적으로 설명하지 못하는 전자 분자의 구조입니다.

중요한 문제는 해결했는 방법을 찾기에서는 양자 컴퓨터 계산을 효율적으로 수행으로 원하는 화학에 대한 정확성입니다. 프로그램이 시작되었 20-안드로 프로세서 IBM.

Why 은 화학 분야에서는 관심사? 화학은 하나의 가장 수익성이 높은 상업적인 응용 프로그램를 위한 이유는 다음과 같습니다. 과학자들을 찾을 것으로 예상 에너지를 더 효율적인 자료에 사용할 수 있는 배터리나 태양 전지 패널입니다. 거기에는 또한 환경적 혜택:에 대해 두%세계의 에너지 들어가는 생산 비료는 몹시 비효율적이고 개선할 수 있는 정교한 화학적 분석입니다.

마지막으로 있는 응용 프로그램에서는 개인의학과,능력을 예측하는 방법을 조제약에 영향을 미칠 것이 사람에 따라 그들의 유전학습니다. 장기—기회를 개발하는 약물은 특정 사람을 극대화하고 부작용을 최소화하기 위한 효과니다.

CQC 및 JSR Corp. 두는 전략을 허용한 과학자들이 돌파구를 달성하기 위해합니다. 첫째,그들은 독자적인 컴파일러 CQC 위한 가장 효율적인 변환의 컴퓨터 프로그램에 대한 지침을 조작 큐 비트입니다. 이러한 효율성에서 특히 중요 현대 malakouti 자동차에서,각 큐 비트 중요하고 필요하지만,실행 속도는 매우 중요합니다.

두 번째,그들은 사용되는 양자 컴퓨터 학습,특별한 하위의 기계 학습을 사용하는 벡터 진폭,다만 확률입니다. 사용되는 방법들을 통해 양 기계의 학습 특별히 개발되었 malakouti 양자 컴퓨터,부분으로 내리기와 전통적인 프로세서를 지원합니다.

에서 다음 몇 년 동안은 크게 개선 할 것으로 예상된 양자를 모두 하드웨어 및 소프트웨어입니다. 즉시 계산을 더 정확하고,더 많은 산업 분야에서 혜택을 누릴 수 있습 응용 프로그램의 양자 컴퓨터 포함하여,양자화학습니다. Gartner 예측하는 개선되는 것으로 나타났습니다 20%의 기업가의 예산에 대한 양자 계산합니다. 에 십 년이 될 것입의 필수 요소 기술이다.

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