คอมพิวเตอร์ควอนตัมมักถูกขนานนามว่าเป็นวิธีแก้ปัญหาทั้งหมดของเรา พวกเขาคาดว่าจะรักษาโรค บรรเทาความหิวโหยของโลกและยังช่วยบรรเทาผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ด้วยความกระตือรือร้นนี้ บริษัทคอมพิวเตอร์ควอนตัมจำนวนหนึ่งได้เริ่มเข้าร่วมตลาดที่จัดตั้งขึ้นแล้ว อย่างไรก็ตาม แม้จะมีความสนใจนี้ แต่ก็ยังมีความไม่แน่นอนอยู่มากเกี่ยวกับการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม
ในระยะสั้น
คำถามสำคัญที่นักวิจัยควอนตัมเผชิญอยู่ในปัจจุบัน ทั้งในวงวิชาการและอุตสาหกรรม เป็นคำถามพื้นฐานที่ค่อนข้างดี: ปัญหาใดที่แก้ไขได้ดีที่สุดด้วยอุปกรณ์เหล่านี้ การใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่เผยแพร่สู่สาธารณะมักจะขึ้นอยู่กับปัญหาการปรับให้เหมาะสม เพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายซัพพลายเชน
ตัวอย่างเช่น คุณจะมีการผลิตและการจัดจำหน่ายที่มีประสิทธิภาพ เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตปุ๋ยและคุณลดความอดอยากของโลก เพิ่มประสิทธิภาพการจัดวางสถานีชาร์จไฟฟ้าให้สัมพันธ์กับการจราจร และคุณอาจมียานพาหนะที่ประหยัดพลังงาน แม้แต่การปรับปรุงเพียงเล็กน้อยในการเพิ่มประสิทธิภาพ
ก็สามารถแปลได้ว่าเป็นการประหยัดทรัพยากรอย่างมาก สำหรับสายการบินขนาดใหญ่หรือเครือข่ายการจัดส่งเช่น FedEx การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการเดินทางแม้เพียงสองสามเปอร์เซ็นต์หมายถึงการลดการใช้เชื้อเพลิงและการปล่อยมลพิษลงอย่างมาก ความหวังที่ว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัม
จะช่วยภาคส่วนเหล่านี้ได้นั้นขึ้นอยู่กับความเชื่อที่ว่าพวกเขาจะให้เราเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเหล่านี้ได้ดีกว่าคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม ความทะเยอทะยานที่ลงทุนไปกับการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยควอนตัมมักจะดูเกินจริงสำหรับวิทยาศาสตร์ปัจจุบันที่อยู่เบื้องหลัง
การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นเรื่องยาก การตัดสินใจเพิ่มประสิทธิภาพไม่ว่าจะเล็กหรือใหญ่จะควบคุมทุกด้านในชีวิตของเรา เส้นทางสำหรับการนั่ง Uber ของคุณได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อลดระยะเวลาการเดินทาง อัลกอริทึมที่อยู่ภายใต้อินเทอร์เน็ตจะเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของข้อมูลของคุณผ่านเซิร์ฟเวอร์
ในขณะเดียวกัน
ธนาคารทั่วโลกใช้การเพิ่มประสิทธิภาพทางการเงินที่ซับซ้อนเพื่อลดความเสี่ยง การตัดสินใจเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้บางส่วนเป็นเรื่องง่าย ในแง่ที่ว่าอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์สามารถค้นพบโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดได้อย่างรวดเร็ว นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์จัดกลุ่มปัญหาเหล่านี้เป็นครอบครัว
ที่เรียกว่า “P” อย่างไรก็ตาม ปัญหาการปรับให้เหมาะสมหลายอย่างนั้นยาก โดยปัญหาในการระบุเส้นทางที่ดีที่สุดในการส่งจดหมายและพัสดุ ซึ่งเป็นปัญหาที่พนักงานขายเดินทางที่รู้จักกันดีนั้นยากเป็นพิเศษ เหตุผลที่ปัญหาเหล่านี้ยากมากก็คือไม่มีวิธีง่ายๆ ในการหาทางออกที่ดีที่สุดโดยไม่สำรวจ
ความเป็นไปได้ทั้งหมด บางทีคำถามที่สูงส่งที่สุดในวิทยาการคอมพิวเตอร์ก็คือว่าปัญหาทั้งหมดมีอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพหรือไม่ รู้จักกันแพร่หลายมากขึ้นในชื่อคำถาม P = NP เป็นหนึ่งในเจ็ด “ปัญหาแห่งสหัสวรรษ”ซึ่งเป็นข้อพิสูจน์ที่จะทำให้คุณชนะเงินหนึ่งล้านดอลลาร์ แต่หลังจากการวิจัย
มากว่าครึ่งศตวรรษแล้ว ก็ยังมีความคืบหน้าเพียงเล็กน้อยในการพิสูจน์ว่า P = NP และดูเหมือนว่าทั้งสองคลาสถูกกำหนดให้แยกจากกัน sกล่าวว่า Austin ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้เชี่ยวชาญระดับแนวหน้าในทฤษฎีความซับซ้อน การพิสูจน์ว่า P = NP จะ “เกือบจะเหมือนกับการค้นพบการสื่อสารที่เร็วกว่าแสง
แม้จะเป็นปัญหาที่ยาก แต่เรายังคงใช้การปรับให้เหมาะสมตลอดเวลา สำหรับปัญหาเหล่านี้ บ่อยครั้งเพียงพอแล้วที่จะมีวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมซึ่งหลีกเลี่ยงของเสียที่ไม่จำเป็น และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้พัฒนาอัลกอริทึมที่ทรงพลังเพื่อสร้างวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมอย่างรวดเร็ว
การเลือกใช้
สิ่งที่ดีแทนความสมบูรณ์แบบจะทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพทำงานได้ เส้นทางการจัดส่งพิซซ่าอาจไม่สมบูรณ์แบบ แต่โดยปกติแล้วจะดีพอที่จะทำให้พิซซ่าส่วนใหญ่ได้รับการจัดส่งภายในเวลาที่เหมาะสม นักวิจัยที่ทำงานเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพควอนตัมก็หวังเช่นเดียวกันว่าอัลกอริธึม
ควอนตัมอาจสร้างโซลูชันที่ดีกว่าโดยการใช้ประโยชน์จากเอฟเฟกต์ควอนตัมที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปหรือคอมพิวเตอร์คลาสสิกไม่สามารถเข้าถึงได้ ตระกูลอัลกอริทึมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดซึ่งออกแบบมาเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพดังกล่าวมีชื่อว่า “อัลกอริทึมควอนตัมแบบแปรผัน”
การคาดเดาจากการคาดเดาวิธีการผันแปรมีรากฐานมาจากยุคแรกๆ ของกลศาสตร์ควอนตัม ซึ่งเป็นปัญหาหลักในการค้นหาพลังงานต่ำสุดหรือฟังก์ชันคลื่นสถานะพื้น ฟังก์ชันคลื่นอธิบายการกำหนดค่าของระบบอนุภาคหรือสนามและมีพลังงานบางอย่าง ซึ่งกำหนดโดยวัตถุทางคณิตศาสตร์
ที่เรียกว่าแฮมิลตัน. จากคำอธิบายของแฮมิลตัน เช่น ระบบของอิเล็กตรอนที่เคลื่อนที่รอบนิวเคลียสจำนวนมาก เราอาจต้องการค้นหาโครงร่างของอะตอมมิกออร์บิทัลที่ลดพลังงานให้เหลือน้อยที่สุด ซึ่งเป็นโครงร่างของโมเลกุลที่จะครอบครองที่อุณหภูมิต่ำซึ่งผลกระทบทางกลเชิงควอนตัมจะเด่นชัดกว่า
นักวิจัยสนใจเกี่ยวกับฟังก์ชันคลื่นสถานะพื้นเพราะมันอธิบายถึงรูปร่างหรือรูปทรงเรขาคณิตที่เสถียรที่สุดของโมเลกุล ซึ่งจะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการออกแบบยาและวัสดุใหม่ๆ ตัวอย่างเช่นการแก้ฟังก์ชันคลื่นสถานะพื้นอาจเป็นเรื่องยากมาก แม้แต่กับระบบง่ายๆ เช่น อิเล็กตรอนสองตัวที่เคลื่อนที่
รอบนิวเคลียส เนื่องจากความยุ่งยากทางคณิตศาสตร์เนื่องจากการผลักอิเล็กตรอนซึ่งกันและกัน ชาวแฮมิลตันของระบบดังกล่าวจึงไม่ยอมให้ยืมตัวเองไปใช้โซลูชันการวิเคราะห์ที่ได้มาจากการใช้ปากกาและกระดาษ เมื่อเผชิญกับปัญหาที่ยากจะแก้ไขได้ สิ่งที่นักฟิสิกส์มักทำคือสร้างฟังก์ชันคลื่น “เดา”
แนะนำ ufaslot888g
