«КОТО-ФИЗИКА»: ОБЪЯСНЯЕМ ТЕРМИНЫ КВАНТОВОЙ ФИЗИКИ НА ПРОСТЫХ И ЗАБАВНЫХ ПРИМЕРАХ

info@vsetut.pro

О проекте

Вернуться

12.09.2024 12:58:04 | Хабр

Хабы: Блог компании ДОМ.РФ, Квантовые технологии

Алгоритмы, использующие принципы квантовой физики для решения задач на квантовых компьютерах более эффективно, чем на классических. В офисе это можно сравнить с использованием новых, нестандартных способов решения проблем, которые на первый взгляд выглядят необычно, но доказывают свою эффективность, как поведение вашего кота, который находит необычные способы забавы.

Алгоритм Гровера

Допустим, вы ищете потерянный документ, который ваш коллега, торопясь уйти с работы пораньше, случайно засунул в папку из ста файлов. На классическом компьютере вам нужно просмотреть каждый файл, один за другим. Совсем не весело, согласитесь! С алгоритмом Гровера вы сможете обойтись всего лишь за √N проверок, то есть в вашем случае, вместо 100 проверок, вам нужно будет проверить лишь около 10 файлов.

Алгоритм Дойча

Представьте себе, что у вас в офисе есть два кота. Иногда вам нужно понять, кто из котов более активен - один кот может быть постоянно в действии (сбалансированный), а другой кот может быть ленивым и спокойным (константный). В классическом подходе вам придётся задавать каждому коту вопрос о его активности, чтобы выяснить отличия.

Теперь представьте, что у вас появилась возможность использовать квантовый алгоритм Дойча для этой задачи. Вместо того, чтобы задавать вопрос каждому коту поочередно, квантовый алгоритм позволяет задать всего один вопрос общий обоим котам и получить ответ, который сразу покажет вам, различаются ли их уровни активности.

Например, вы подходите к первому коту и спрашиваете: "Если ты активный, прыгни на кресло, а если ленивый, оставайся на полу". Потом вы обращаетесь ко второму коту с таким же вопросом. В классическом подходе это было бы 2 вопроса. Но с квантовым алгоритмом Дойча вы можете спросить обоих одновременно, и по их реакции сразу поймете, кто из них более активен, потратив всего один вопрос.

Подробнее