EITC/QI/QIF কোয়ান্টাম ইনফরমেশন ফান্ডামেন্টাল হল ইউরোপীয় আইটি সার্টিফিকেশন প্রোগ্রাম যা কোয়ান্টাম তথ্য এবং কোয়ান্টাম গণনার তাত্ত্বিক এবং ব্যবহারিক দিকগুলির উপর ভিত্তি করে, ক্লাসিক্যাল পদার্থবিজ্ঞানের পরিবর্তে কোয়ান্টাম পদার্থবিদ্যার আইনের উপর ভিত্তি করে এবং তাদের ক্লাসিক্যাল প্রতিরূপের তুলনায় গুণগত সুবিধা প্রদান করে।
EITC/QI/QIF কোয়ান্টাম ইনফরমেশন ফান্ডামেন্টালের পাঠ্যক্রমের মধ্যে রয়েছে কোয়ান্টাম মেকানিক্সের পরিচিতি (ডাবল স্লিট এক্সপেরিমেন্ট এবং ম্যাটার ওয়েভ হস্তক্ষেপের বিবেচনা সহ), কোয়ান্টাম তথ্যের পরিচিতি (কুবিট এবং তাদের জ্যামিতিক উপস্থাপনা), আলোক মেরুকরণ, অনিশ্চয়তা নীতি, কোয়ান্টাম এনট্যাঙ্গলমেন্ট, ইপিআর প্যারাডক্স, বেল অসমতা লঙ্ঘন, স্থানীয় বাস্তববাদ পরিত্যাগ, কোয়ান্টাম তথ্য প্রক্রিয়াকরণ (একক রূপান্তর সহ, একক-কুবিট এবং দুই-কুবিট গেটস), নো-ক্লোনিং উপপাদ্য, কোয়ান্টাম টেলিপোর্টেশন, কোয়ান্টাম পরিমাপ, কোয়ান্টাম গণনা (মাল্টিটিডু সহ) -কুবিট সিস্টেম, ইউনিভার্সাল ফ্যামিলি অফ গেট, কম্পিউটেশনের রিভার্সিবিলিটি), কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম (কোয়ান্টাম ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম, সাইমনের অ্যালগরিদম, এক্সটেন্ডেড চুর-টুরিং থিসিস, শোরক কোয়ান্টাম ফ্যাক্টরিং অ্যালগরিদম, গ্রোভারের কোয়ান্টাম সার্চ অ্যালগরিদম, শ্রোভারের কোয়ান্টাম সার্চ অ্যালগরিদম), qubits বাস্তবায়ন, কোয়ান্টাম জটিলতা তত্ত্ব, adiabatic কোয়ান্টাম কম্পিউট্যাট এই EITC সার্টিফিকেশনের জন্য একটি রেফারেন্স হিসাবে ion, BQP, স্পিন এর ভূমিকা, নিম্নলিখিত কাঠামোর মধ্যে, ব্যাপক ভিডিও শিক্ষামূলক বিষয়বস্তুকে অন্তর্ভুক্ত করে।
কোয়ান্টাম তথ্য হল কোয়ান্টাম সিস্টেমের অবস্থার তথ্য। এটি কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্বের অধ্যয়নের মৌলিক সত্তা, এবং কোয়ান্টাম তথ্য প্রক্রিয়াকরণ কৌশল ব্যবহার করে ম্যানিপুলেট করা যেতে পারে। কোয়ান্টাম তথ্য ভন নিউম্যান এনট্রপি এবং সাধারণ গণনামূলক শব্দ উভয় ক্ষেত্রেই প্রযুক্তিগত সংজ্ঞাকে বোঝায়।
কোয়ান্টাম তথ্য এবং গণনা একটি আন্তঃবিভাগীয় ক্ষেত্র যা অন্যান্য ক্ষেত্রের মধ্যে কোয়ান্টাম মেকানিক্স, কম্পিউটার বিজ্ঞান, তথ্য তত্ত্ব, দর্শন এবং ক্রিপ্টোগ্রাফি জড়িত। এর অধ্যয়ন জ্ঞানীয় বিজ্ঞান, মনোবিজ্ঞান এবং নিউরোসায়েন্সের মতো শাখাগুলির জন্যও প্রাসঙ্গিক। এর প্রধান ফোকাস হল মাইক্রোস্কোপিক স্কেলে পদার্থ থেকে তথ্য আহরণ করা। বিজ্ঞানে পর্যবেক্ষণ হল বাস্তবতার একটি মৌলিক স্বাতন্ত্র্যসূচক মানদণ্ড এবং তথ্য অর্জনের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ উপায়। তাই পর্যবেক্ষণের পরিমাণ নির্ধারণের জন্য পরিমাপ প্রয়োজন, এটিকে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিতে গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে। কোয়ান্টাম মেকানিক্সে, অনিশ্চয়তার নীতির কারণে, নন-কমিউটিং অবজারভেবলগুলি একই সাথে সঠিকভাবে পরিমাপ করা যায় না, কারণ একটি ভিত্তিতে একটি আইজেনস্টেট অন্য ভিত্তিতে একটি আইজেনস্টেট নয়। যেহেতু উভয় ভেরিয়েবল একই সাথে ভালভাবে সংজ্ঞায়িত নয়, একটি কোয়ান্টাম স্টেটে কখনই উভয় ভেরিয়েবল সম্পর্কে নির্দিষ্ট তথ্য থাকতে পারে না। কোয়ান্টাম মেকানিক্সে পরিমাপের এই মৌলিক বৈশিষ্ট্যের কারণে, এই তত্ত্বটিকে সাধারণত ক্লাসিক্যাল মেকানিক্সের বিপরীতে ননডিটারমিনিস্টিক হিসেবে চিহ্নিত করা যেতে পারে, যা সম্পূর্ণরূপে নির্ধারক। কোয়ান্টাম অবস্থার অনির্দিষ্টতা কোয়ান্টাম সিস্টেমের অবস্থা হিসাবে সংজ্ঞায়িত তথ্যকে চিহ্নিত করে। গাণিতিক পরিভাষায় এই অবস্থাগুলি ক্লাসিক্যাল সিস্টেমের অবস্থার সুপারপজিশনে (রৈখিক সংমিশ্রণ)।
যেহেতু তথ্য সবসময় একটি ভৌত সিস্টেমের অবস্থায় এনকোড করা হয়, এটি নিজেই শারীরিক। যদিও কোয়ান্টাম মেকানিক্স আণুবীক্ষণিক স্তরে পদার্থের বৈশিষ্ট্যগুলি পরীক্ষা করার সাথে কাজ করে, কোয়ান্টাম তথ্য বিজ্ঞান সেই বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে তথ্য আহরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে এবং কোয়ান্টাম গণনা কোয়ান্টাম তথ্যকে ম্যানিপুলেট করে এবং প্রক্রিয়া করে - কোয়ান্টাম তথ্য প্রক্রিয়াকরণ কৌশল ব্যবহার করে যৌক্তিক ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করে।
কোয়ান্টাম তথ্য, ক্লাসিক্যাল তথ্যের মতো, কম্পিউটার ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে, এক স্থান থেকে অন্য স্থানে প্রেরণ করা যায়, অ্যালগরিদম দিয়ে ম্যানিপুলেট করা যায় এবং কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং গণিতের সাথে বিশ্লেষণ করা যায়। ক্লাসিক্যাল তথ্যের মৌলিক একক যেমন বিট, কোয়ান্টাম তথ্য কিউবিট নিয়ে কাজ করে, যা 0 এবং 1 এর সুপারপজিশনে থাকতে পারে (একসাথে কিছুটা সত্য এবং মিথ্যা)। কোয়ান্টাম তথ্য তথাকথিত entangled অবস্থার মধ্যেও থাকতে পারে, যা তাদের পরিমাপে সম্পূর্ণরূপে অ-শাস্ত্রীয় অ-স্থানীয় পারস্পরিক সম্পর্ক প্রকাশ করে, কোয়ান্টাম টেলিপোর্টেশনের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সক্ষম করে। ভন নিউম্যান এনট্রপি ব্যবহার করে এনট্যাঙ্গলমেন্টের মাত্রা পরিমাপ করা যেতে পারে, যা কোয়ান্টাম তথ্যেরও একটি পরিমাপ। আধুনিক গণনা, যোগাযোগ এবং ক্রিপ্টোগ্রাফি ব্যাহত করার সম্ভাবনার কারণে সম্প্রতি, কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ক্ষেত্রটি একটি খুব সক্রিয় গবেষণা ক্ষেত্র হয়ে উঠেছে।
কোয়ান্টাম তথ্যের ইতিহাস 20 শতকের শুরুতে শুরু হয়েছিল যখন ধ্রুপদী পদার্থবিজ্ঞান কোয়ান্টাম পদার্থবিজ্ঞানে বিপ্লবী হয়েছিল। শাস্ত্রীয় পদার্থবিজ্ঞানের তত্ত্বগুলি অতিবেগুনী বিপর্যয় বা নিউক্লিয়াসে ইলেকট্রন সর্পিল হওয়ার মতো অযৌক্তিকতার ভবিষ্যদ্বাণী করছিল। প্রথমে এই সমস্যাগুলিকে ধ্রুপদী পদার্থবিজ্ঞানে অ্যাডহক হাইপোথিসিস যোগ করে একপাশে সরিয়ে দেওয়া হয়েছিল। শীঘ্রই, এটি স্পষ্ট হয়ে ওঠে যে এই অযৌক্তিকতাগুলি বোঝার জন্য একটি নতুন তত্ত্ব তৈরি করতে হবে এবং কোয়ান্টাম মেকানিক্সের তত্ত্বের জন্ম হয়েছিল।
কোয়ান্টাম মেকানিক্স শ্রোডিঙ্গার ওয়েভ মেকানিক্স ব্যবহার করে এবং হাইজেনবার্গ ম্যাট্রিক্স মেকানিক্স ব্যবহার করে প্রণয়ন করেছিলেন। এই পদ্ধতিগুলির সমতা পরে প্রমাণিত হয়েছিল। তাদের ফর্মুলেশনগুলি মাইক্রোস্কোপিক সিস্টেমের গতিশীলতা বর্ণনা করেছে কিন্তু পরিমাপ প্রক্রিয়া বর্ণনা করার ক্ষেত্রে বেশ কিছু অসন্তোষজনক দিক ছিল। ভন নিউম্যান অপারেটর বীজগণিত ব্যবহার করে কোয়ান্টাম তত্ত্ব তৈরি করেছিলেন যাতে এটি পরিমাপের পাশাপাশি গতিবিদ্যাকে বর্ণনা করে। এই গবেষণাগুলি পরিমাপের মাধ্যমে তথ্য আহরণের পরিমাণগত পদ্ধতির পরিবর্তে পরিমাপের দার্শনিক দিকগুলির উপর জোর দিয়েছে।
1960-এর দশকে, স্ট্রাটোনোভিচ, হেলস্ট্রম এবং গর্ডন কোয়ান্টাম মেকানিক্স ব্যবহার করে অপটিক্যাল যোগাযোগের একটি প্রণয়নের প্রস্তাব করেছিলেন। এটি ছিল কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্বের প্রথম ঐতিহাসিক উপস্থিতি। তারা মূলত যোগাযোগের জন্য ত্রুটির সম্ভাবনা এবং চ্যানেলের ক্ষমতা অধ্যয়ন করেছে। পরবর্তীতে, হোলেভো একটি কোয়ান্টাম চ্যানেলের মাধ্যমে একটি ধ্রুপদী বার্তা প্রেরণে যোগাযোগের গতির একটি উপরের সীমানা অর্জন করে।
1970-এর দশকে, একক-পরমাণু কোয়ান্টাম অবস্থাগুলি পরিচালনা করার কৌশল, যেমন পরমাণু ফাঁদ এবং স্ক্যানিং টানেলিং মাইক্রোস্কোপ, বিকাশ করা শুরু হয়েছিল, যার ফলে একক পরমাণুগুলিকে বিচ্ছিন্ন করা এবং তাদের অ্যারেতে সাজানো সম্ভব হয়েছিল। এই বিকাশের আগে, একক কোয়ান্টাম সিস্টেমের উপর সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ সম্ভব ছিল না, এবং পরীক্ষাগুলি প্রচুর পরিমাণে কোয়ান্টাম সিস্টেমের উপর একযোগে নিয়ন্ত্রণকে মোটা ব্যবহার করেছিল। কার্যকরী একক-রাজ্য ম্যানিপুলেশন কৌশলগুলির বিকাশ কোয়ান্টাম তথ্য এবং গণনার ক্ষেত্রে আগ্রহ বাড়িয়ে তোলে।
1980 এর দশকে, আইনস্টাইনের আপেক্ষিকতা তত্ত্বকে অস্বীকার করার জন্য কোয়ান্টাম প্রভাব ব্যবহার করা সম্ভব কিনা তা নিয়ে আগ্রহ দেখা দেয়। যদি একটি অজানা কোয়ান্টাম অবস্থার ক্লোন করা সম্ভব হয়, তবে আইনস্টাইনের তত্ত্বকে অস্বীকার করে আলোর গতির চেয়ে দ্রুত তথ্য প্রেরণ করতে entangled কোয়ান্টাম অবস্থা ব্যবহার করা সম্ভব হবে। যাইহোক, নো-ক্লোনিং উপপাদ্য দেখায় যে এই ধরনের ক্লোনিং অসম্ভব। তত্ত্বটি কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্বের প্রথম দিকের ফলাফলগুলির মধ্যে একটি ছিল।
ক্রিপ্টোগ্রাফি থেকে উন্নয়ন
বিচ্ছিন্ন কোয়ান্টাম সিস্টেম অধ্যয়ন এবং আপেক্ষিকতা তত্ত্বকে এড়িয়ে যাওয়ার উপায় খুঁজে বের করার চেষ্টা করার জন্য সমস্ত উত্তেজনা এবং আগ্রহ থাকা সত্ত্বেও, 1980 এর দশকে কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্বের গবেষণা স্থবির হয়ে পড়ে। যাইহোক, একই সময়ে আরেকটি পথ কোয়ান্টাম তথ্য এবং গণনার মধ্যে ড্যাব করা শুরু করে: ক্রিপ্টোগ্রাফি। সাধারণ অর্থে, ক্রিপ্টোগ্রাফি হল দুই বা ততোধিক পক্ষের সাথে যোগাযোগ বা গণনা করার সমস্যা যারা একে অপরকে বিশ্বাস করতে পারে না।
বেনেট এবং ব্রাসার্ড একটি যোগাযোগের চ্যানেল তৈরি করেছেন যার উপর সনাক্ত করা ছাড়া এটি অসম্ভব কানে শোনা যায়, BB84 কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রোটোকল ব্যবহার করে দীর্ঘ দূরত্বে গোপনে যোগাযোগ করার একটি উপায়। মূল ধারণাটি ছিল কোয়ান্টাম মেকানিক্সের মৌলিক নীতির ব্যবহার যা পর্যবেক্ষণ পর্যবেক্ষককে বিরক্ত করে, এবং একটি সুরক্ষিত যোগাযোগ লাইনে একটি ইভড্রপারের প্রবর্তন অবিলম্বে যোগাযোগের চেষ্টাকারী দুই পক্ষকে ইভড্রপারের উপস্থিতি সম্পর্কে জানতে দেবে।
কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং গণিত থেকে উন্নয়ন
অ্যালান টুরিং-এর একটি প্রোগ্রামেবল কম্পিউটার বা টুরিং মেশিনের বিপ্লবী ধারণার আবির্ভাবের সাথে, তিনি দেখিয়েছিলেন যে কোনও বাস্তব-বিশ্বের গণনাকে একটি টুরিং মেশিনের সাথে জড়িত একটি সমতুল্য গণনায় অনুবাদ করা যেতে পারে। এটি চার্চ-টুরিং থিসিস নামে পরিচিত।
শীঘ্রই, প্রথম কম্পিউটার তৈরি করা হয় এবং কম্পিউটার হার্ডওয়্যার এত দ্রুত গতিতে বৃদ্ধি পায় যে উৎপাদনে অভিজ্ঞতার মাধ্যমে বৃদ্ধিটি মুরের আইন নামে একটি অভিজ্ঞতামূলক সম্পর্কের মধ্যে সংযোজিত হয়। এই 'আইন' একটি প্রজেক্টিভ প্রবণতা যা বলে যে একটি সমন্বিত সার্কিটে ট্রানজিস্টরের সংখ্যা প্রতি দুই বছরে দ্বিগুণ হয়। ট্রানজিস্টরগুলো ছোট থেকে ছোট হতে শুরু করে প্রতি সারফেস এরিয়ার প্রতি আরও শক্তি প্যাক করার জন্য, কোয়ান্টাম ইফেক্ট ইলেকট্রনিক্সে দেখা যেতে শুরু করে যার ফলে অসাবধানতাবশত হস্তক্ষেপ হয়। এটি কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর আবির্ভাবের দিকে পরিচালিত করে, যা অ্যালগরিদম ডিজাইন করতে কোয়ান্টাম মেকানিক্স ব্যবহার করে।
এই মুহুর্তে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের তুলনায় অনেক দ্রুত হওয়ার প্রতিশ্রুতি দেখায়। এরকম একটি উদাহরণ সমস্যা ডেভিড ডয়েচ এবং রিচার্ড জোজসা দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল, যা ডয়েচ-জোজসা অ্যালগরিদম নামে পরিচিত। যদিও এই সমস্যাটি ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য খুব কম ছিল। 1994 সালে পিটার শোর একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ এবং ব্যবহারিক সমস্যা নিয়ে এসেছিলেন, একটি পূর্ণসংখ্যার প্রধান কারণগুলির মধ্যে একটি। বিচ্ছিন্ন লগারিদম সমস্যাটিকে বলা হত, কোয়ান্টাম কম্পিউটারে দক্ষতার সাথে সমাধান করা যেতে পারে তবে ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারে নয় তাই দেখায় যে কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি টুরিং মেশিনের চেয়ে বেশি শক্তিশালী।
তথ্য তত্ত্ব থেকে বিকাশ
প্রায় সময় কম্পিউটার বিজ্ঞান একটি বিপ্লব ঘটিয়েছিল, তথ্য তত্ত্ব এবং যোগাযোগ ছিল, ক্লড শ্যাননের মাধ্যমে। শ্যানন তথ্য তত্ত্বের দুটি মৌলিক উপপাদ্য তৈরি করেছেন: শব্দহীন চ্যানেল কোডিং উপপাদ্য এবং শব্দহীন চ্যানেল কোডিং উপপাদ্য। তিনি আরও দেখিয়েছেন যে ত্রুটি সংশোধনকারী কোডগুলি পাঠানো তথ্য রক্ষা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্বও অনুরূপ গতিপথ অনুসরণ করে, বেন শুমাখার 1995 সালে কিউবিট ব্যবহার করে শ্যাননের শব্দহীন কোডিং উপপাদ্যের একটি অ্যানালগ তৈরি করেছিলেন। ত্রুটি-সংশোধনের একটি তত্ত্বও বিকশিত হয়েছে, যা কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিকে গোলমাল নির্বিশেষে দক্ষ গণনা করতে এবং কোলাহলপূর্ণ কোয়ান্টাম চ্যানেলগুলির উপর নির্ভরযোগ্য যোগাযোগ করতে দেয়।
Qubits এবং তথ্য তত্ত্ব
কোয়ান্টাম তথ্য ধ্রুপদী তথ্য থেকে দৃঢ়ভাবে পৃথক, বিট দ্বারা প্রতিফলিত, অনেক আকর্ষণীয় এবং অপরিচিত উপায়ে। যদিও শাস্ত্রীয় তথ্যের মৌলিক একক হল বিট, কোয়ান্টাম তথ্যের সবচেয়ে মৌলিক একক হল কিউবিট। শাস্ত্রীয় তথ্য শ্যানন এনট্রপি ব্যবহার করে পরিমাপ করা হয়, যখন কোয়ান্টাম মেকানিকাল অ্যানালগ হল ভন নিউম্যান এনট্রপি। কোয়ান্টাম মেকানিকাল সিস্টেমের একটি পরিসংখ্যানগত সংমিশ্রণ ঘনত্ব ম্যাট্রিক্স দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। ক্লাসিক্যাল তথ্য তত্ত্বের অনেক এনট্রপি পরিমাপ কোয়ান্টাম ক্ষেত্রেও সাধারণীকরণ করা যেতে পারে, যেমন হোলেভো এনট্রপি এবং শর্তসাপেক্ষ কোয়ান্টাম এনট্রপি।
ধ্রুপদী ডিজিটাল অবস্থার বিপরীতে (যা বিচ্ছিন্ন), একটি কিউবিট ক্রমাগত-মূল্যবান, ব্লচ গোলকের দিক দিয়ে বর্ণনা করা যায়। এইভাবে ক্রমাগত মূল্যায়ন করা সত্ত্বেও, একটি qubit হল কোয়ান্টাম তথ্যের সবচেয়ে ছোট সম্ভাব্য একক, এবং qubit অবস্থাটি ক্রমাগত-মূল্যায়িত হওয়া সত্ত্বেও, সঠিকভাবে মান পরিমাপ করা অসম্ভব। পাঁচটি বিখ্যাত উপপাদ্য কোয়ান্টাম তথ্যের ম্যানিপুলেশনের সীমা বর্ণনা করে:
- নো-টেলিপোর্টেশন উপপাদ্য, যা বলে যে একটি কিউবিটকে (সম্পূর্ণ) ক্লাসিক্যাল বিটে রূপান্তর করা যায় না; অর্থাৎ, এটি সম্পূর্ণরূপে "পড়া" যাবে না,
- নো-ক্লোনিং উপপাদ্য, যা একটি নির্বিচারে কিউবিটকে অনুলিপি করা থেকে বাধা দেয়,
- নো-মোছা উপপাদ্য, যা একটি নির্বিচারে কিউবিটকে মুছে ফেলা থেকে বাধা দেয়,
- নো-ব্রডকাস্টিং থিওরেম, যা একটি নির্বিচারে কিউবিটকে একাধিক প্রাপকের কাছে বিতরণ করা থেকে বাধা দেয়, যদিও এটি স্থান থেকে অন্য জায়গায় পরিবহন করা যেতে পারে (যেমন কোয়ান্টাম টেলিপোর্টেশনের মাধ্যমে),
- নো-হাইডিং থিওরেম, যা কোয়ান্টাম তথ্যের সংরক্ষণ প্রদর্শন করে, এই উপপাদ্যগুলি প্রমাণ করে যে মহাবিশ্বের মধ্যে কোয়ান্টাম তথ্য সংরক্ষিত আছে এবং তারা কোয়ান্টাম তথ্য প্রক্রিয়াকরণে অনন্য সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।
কোয়ান্টাম তথ্য প্রক্রিয়াকরণ
একটি কিউবিটের অবস্থা তার সমস্ত তথ্য ধারণ করে। এই অবস্থাটিকে প্রায়শই ব্লোচ গোলকের ভেক্টর হিসাবে প্রকাশ করা হয়। রৈখিক রূপান্তর বা কোয়ান্টাম গেট প্রয়োগ করে এই অবস্থা পরিবর্তন করা যেতে পারে। এই একক রূপান্তরগুলিকে ব্লোচ গোলকের ঘূর্ণন হিসাবে বর্ণনা করা হয়। যদিও শাস্ত্রীয় গেটগুলি বুলিয়ান লজিকের পরিচিত অপারেশনগুলির সাথে মিলে যায়, কোয়ান্টাম গেটগুলি হল ভৌত একক অপারেটর৷
কোয়ান্টাম সিস্টেমের অস্থিরতা এবং কপি করার অসম্ভবতার কারণে, কোয়ান্টাম তথ্য সংরক্ষণ করা ক্লাসিক্যাল তথ্য সংরক্ষণের চেয়ে অনেক বেশি কঠিন। তবুও, কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন ব্যবহার করে কোয়ান্টাম তথ্য এখনও নীতিগতভাবে নির্ভরযোগ্যভাবে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনকারী কোডের অস্তিত্বও ত্রুটি-সহনশীল কোয়ান্টাম গণনার সম্ভাবনার দিকে পরিচালিত করেছে।
ক্লাসিক্যাল বিটগুলিকে এনকোড করা যেতে পারে এবং পরবর্তীতে কোয়ান্টাম গেট ব্যবহার করে কিউবিটের কনফিগারেশন থেকে পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে। নিজেই, একটি একক কিউবিট তার প্রস্তুতি সম্পর্কে এক বিটের বেশি অ্যাক্সেসযোগ্য শাস্ত্রীয় তথ্য জানাতে পারে না। এটি হল হোলেভোর উপপাদ্য। যাইহোক, সুপারডেন্স কোডিং-এ একজন প্রেরক, দুটি আটকে থাকা কিউবিটের একটিতে কাজ করে, একটি রিসিভারকে তাদের যৌথ অবস্থা সম্পর্কে দুটি বিট অ্যাক্সেসযোগ্য তথ্য জানাতে পারে।
কোয়ান্টাম তথ্য একটি কোয়ান্টাম চ্যানেলে, একটি ধ্রুপদী যোগাযোগ চ্যানেলের ধারণার অনুরূপভাবে স্থানান্তরিত হতে পারে। কোয়ান্টাম বার্তাগুলির একটি সসীম আকার রয়েছে, যা qubits-এ পরিমাপ করা হয়; কোয়ান্টাম চ্যানেলগুলির একটি সীমিত চ্যানেল ক্ষমতা রয়েছে, যা প্রতি সেকেন্ডে কিউবিটে পরিমাপ করা হয়।
কোয়ান্টাম তথ্য, এবং কোয়ান্টাম তথ্যের পরিবর্তন, শ্যানন এনট্রপির একটি অ্যানালগ ব্যবহার করে পরিমাণগতভাবে পরিমাপ করা যেতে পারে, যাকে ভন নিউম্যান এনট্রপি বলা হয়।
কিছু ক্ষেত্রে কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি যে কোনও পরিচিত শাস্ত্রীয় অ্যালগরিদমের তুলনায় দ্রুত গণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এর সবচেয়ে বিখ্যাত উদাহরণ হল শোর অ্যালগরিদম যা বহুপদী সময়ের মধ্যে সংখ্যাগুলিকে ফ্যাক্টর করতে পারে, সেরা ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমগুলির তুলনায় যা সাব-এক্সপোনেনশিয়াল সময় নেয়। যেহেতু ফ্যাক্টরাইজেশন RSA এনক্রিপশনের নিরাপত্তার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, তাই শোর অ্যালগরিদম পোস্ট-কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফির নতুন ক্ষেত্র তৈরি করেছে যা এনক্রিপশন স্কিমগুলি খুঁজে বের করার চেষ্টা করে যা কোয়ান্টাম কম্পিউটার চালানোর সময়ও নিরাপদ থাকে। কোয়ান্টাম আধিপত্য প্রদর্শনকারী অ্যালগরিদমগুলির অন্যান্য উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে গ্রোভারের অনুসন্ধান অ্যালগরিদম, যেখানে কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম সর্বোত্তম সম্ভাব্য ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের তুলনায় একটি দ্বিঘাত গতি প্রদান করে। একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার দ্বারা দক্ষতার সাথে সমাধানযোগ্য সমস্যাগুলির জটিলতা শ্রেণীটি BQP নামে পরিচিত।
কোয়ান্টাম কী ডিস্ট্রিবিউশন (QKD) ক্লাসিক্যাল এনক্রিপশনের বিপরীতে ক্লাসিক্যাল তথ্যের নিঃশর্তভাবে নিরাপদ ট্রান্সমিশনের অনুমতি দেয়, যা সবসময় নীতিগতভাবে ভেঙে যেতে পারে, যদি বাস্তবে না হয়। মনে রাখবেন যে QKD-এর নিরাপত্তার বিষয়ে কিছু সূক্ষ্ম বিষয়গুলি এখনও উত্তপ্তভাবে বিতর্কিত।
উপরের সমস্ত বিষয় এবং পার্থক্যগুলির অধ্যয়নের মধ্যে রয়েছে কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্ব।
কোয়ান্টাম মেকানিক্সের সাথে সম্পর্ক
কোয়ান্টাম মেকানিক্স হল কিভাবে অণুবীক্ষণিক ভৌত সিস্টেমগুলি গতিশীলভাবে প্রকৃতিতে পরিবর্তিত হয় তার অধ্যয়ন। কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্বের ক্ষেত্রে, অধ্যয়ন করা কোয়ান্টাম সিস্টেমগুলি যে কোনও বাস্তব বিশ্বের প্রতিরূপ থেকে দূরে বিমূর্ত হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি কিউবিট শারীরিকভাবে একটি রৈখিক অপটিক্যাল কোয়ান্টাম কম্পিউটারে একটি ফোটন হতে পারে, একটি আটকে থাকা আয়ন কোয়ান্টাম কম্পিউটারে একটি আয়ন, অথবা এটি একটি সুপারকন্ডাক্টিং কোয়ান্টাম কম্পিউটারের মতো পরমাণুর একটি বড় সংগ্রহ হতে পারে। ভৌত বাস্তবায়ন নির্বিশেষে, কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্ব দ্বারা উহ্য কিউবিটগুলির সীমা এবং বৈশিষ্ট্যগুলি ধরে রাখে কারণ এই সমস্ত সিস্টেমগুলি গাণিতিকভাবে জটিল সংখ্যাগুলির উপর ঘনত্বের ম্যাট্রিক্সের একই যন্ত্রপাতি দ্বারা বর্ণনা করা হয়। কোয়ান্টাম মেকানিক্সের সাথে আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হল, কোয়ান্টাম মেকানিক্স প্রায়শই অসীম-মাত্রিক সিস্টেম যেমন একটি হারমোনিক অসিলেটর অধ্যয়ন করে, কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্ব অবিচ্ছিন্ন-পরিবর্তনশীল সিস্টেম এবং সসীম-মাত্রিক সিস্টেম উভয়ের সাথেই উদ্বেগ প্রকাশ করে।
কোয়ান্টাম গণনা
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং হল এক ধরনের গণনা যা কোয়ান্টাম অবস্থার সমষ্টিগত বৈশিষ্ট্য যেমন সুপারপজিশন, হস্তক্ষেপ এবং এনট্যাঙ্গলমেন্টকে গণনা করার জন্য ব্যবহার করে। যে ডিভাইসগুলি কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন সম্পাদন করে সেগুলিকে কোয়ান্টাম কম্পিউটার বলা হয়।: I-5 যদিও বর্তমান কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সাধারণ (শাস্ত্রীয়) কম্পিউটারগুলিকে ছাড়িয়ে যাওয়ার জন্য খুব ছোট, তবে তারা পূর্ণসংখ্যার ফ্যাক্টরাইজেশনের মতো নির্দিষ্ট গণনীয় সমস্যাগুলি সমাধান করতে সক্ষম বলে বিশ্বাস করা হয়। (যা RSA এনক্রিপশনের অন্তর্গত), ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের তুলনায় যথেষ্ট দ্রুত। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং অধ্যয়ন কোয়ান্টাম তথ্য বিজ্ঞানের একটি উপক্ষেত্র।
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং 1980 সালে শুরু হয়েছিল যখন পদার্থবিদ পল বেনিওফ টুরিং মেশিনের একটি কোয়ান্টাম যান্ত্রিক মডেলের প্রস্তাব করেছিলেন। রিচার্ড ফাইনম্যান এবং ইউরি ম্যানিন পরে পরামর্শ দেন যে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারে এমন জিনিসগুলি অনুকরণ করার সম্ভাবনা রয়েছে যা একটি ধ্রুপদী কম্পিউটার সম্ভাব্যভাবে করতে পারে না। 1994 সালে, পিটার শোর RSA-এনক্রিপ্ট করা যোগাযোগ ডিক্রিপ্ট করার সম্ভাবনা সহ পূর্ণসংখ্যা নির্ণয়ের জন্য একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম তৈরি করেছিলেন। 1998 সালে আইজ্যাক চুয়াং, নিল গেরশেনফেল্ড এবং মার্ক কুবিনেক প্রথম দুই-কুবিট কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করেছিলেন যা গণনা করতে পারে। 1990 এর দশকের শেষের দিক থেকে চলমান পরীক্ষামূলক অগ্রগতি সত্ত্বেও, বেশিরভাগ গবেষকরা বিশ্বাস করেন যে "ফল্ট-সহনশীল কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এখনও একটি বরং দূরের স্বপ্ন।" সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, সরকারি এবং বেসরকারি খাতে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং গবেষণায় বিনিয়োগ বেড়েছে। 23 অক্টোবর 2019-এ, Google AI, ইউএস ন্যাশনাল অ্যারোনটিক্স অ্যান্ড স্পেস অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (NASA) এর সাথে অংশীদারিত্বে, একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন সম্পাদন করেছে বলে দাবি করেছে যেটি কোনও ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারে অসম্ভাব্য ছিল, কিন্তু এই দাবিটি ছিল বা এখনও বৈধ কিনা তা একটি বিষয়। সক্রিয় গবেষণা।
কোয়ান্টাম সার্কিট মডেল, কোয়ান্টাম টুরিং মেশিন, এডিয়াব্যাটিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার, ওয়ান-ওয়ে কোয়ান্টাম কম্পিউটার এবং বিভিন্ন কোয়ান্টাম সেলুলার অটোমেটা সহ বিভিন্ন ধরণের কোয়ান্টাম কম্পিউটার (কোয়ান্টাম কম্পিউটিং সিস্টেম নামেও পরিচিত) রয়েছে। সবচেয়ে বহুল ব্যবহৃত মডেল হল কোয়ান্টাম সার্কিট, কোয়ান্টাম বিট বা "কুবিট" এর উপর ভিত্তি করে, যা ক্লাসিক্যাল কম্পিউটেশনে বিটের সাথে কিছুটা সাদৃশ্যপূর্ণ। একটি কিউবিট একটি 1 বা 0 কোয়ান্টাম অবস্থায় বা 1 এবং 0 অবস্থার একটি সুপারপজিশনে থাকতে পারে। যখন এটি পরিমাপ করা হয়, তবে, এটি সর্বদা 0 বা 1 হয়; উভয় ফলাফলের সম্ভাবনা পরিমাপের ঠিক আগে কিউবিটের কোয়ান্টাম অবস্থার উপর নির্ভর করে।
ট্রান্সমন, আয়ন ট্র্যাপ এবং টপোলজিকাল কোয়ান্টাম কম্পিউটারের মতো প্রযুক্তির উপর একটি ভৌত কোয়ান্টাম কম্পিউটার ফোকাস করার প্রচেষ্টা, যার লক্ষ্য উচ্চ-মানের কিউবিট তৈরি করা। কোয়ান্টাম লজিক গেটস, কোয়ান্টাম অ্যানিলিং, বা অ্যাডিয়াব্যাটিক কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন। কার্যকর কোয়ান্টাম কম্পিউটার নির্মাণে বর্তমানে বেশ কিছু উল্লেখযোগ্য বাধা রয়েছে। কিউবিটদের কোয়ান্টাম অবস্থা বজায় রাখা বিশেষভাবে কঠিন, কারণ তারা কোয়ান্টাম ডিকোহেরেন্স এবং রাষ্ট্রীয় বিশ্বস্ততায় ভোগে। তাই কোয়ান্টাম কম্পিউটারের ত্রুটি সংশোধন প্রয়োজন।
ক্লাসিক্যাল কম্পিউটার দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে এমন যেকোনো গণনীয় সমস্যা একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার দ্বারাও সমাধান করা যেতে পারে। বিপরীতভাবে, কোয়ান্টাম কম্পিউটার দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে এমন যেকোনো সমস্যা একটি ক্লাসিক্যাল কম্পিউটার দ্বারাও সমাধান করা যেতে পারে, অন্তত নীতিগতভাবে যথেষ্ট সময় দেওয়া হয়। অন্য কথায়, কোয়ান্টাম কম্পিউটার চার্চ-টুরিং থিসিস মেনে চলে। এর মানে হল যে কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কম্পিউটেবিলিটির ক্ষেত্রে ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের তুলনায় কোনো অতিরিক্ত সুবিধা প্রদান করে না, কিছু নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি পরিচিত ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমগুলির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম সময়ের জটিলতা রয়েছে। উল্লেখযোগ্যভাবে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি দ্রুত কিছু সমস্যা সমাধান করতে সক্ষম বলে মনে করা হয় যা কোনো ক্লাসিক্যাল কম্পিউটার কোনো সম্ভাব্য সময়ের মধ্যে সমাধান করতে পারে না - এটি "কোয়ান্টাম সর্বোচ্চতা" নামে পরিচিত। কোয়ান্টাম কম্পিউটারের ক্ষেত্রে সমস্যার গণনাগত জটিলতার অধ্যয়নকে কোয়ান্টাম জটিলতা তত্ত্ব বলা হয়।
কোয়ান্টাম কম্পিউটেশনের প্রচলিত মডেল কোয়ান্টাম লজিক গেটের নেটওয়ার্কের পরিপ্রেক্ষিতে গণনাকে বর্ণনা করে। এই মডেলটিকে ক্লাসিক্যাল সার্কিটের বিমূর্ত রৈখিক-বীজগণিত সাধারণীকরণ হিসাবে ভাবা যেতে পারে। যেহেতু এই সার্কিট মডেলটি কোয়ান্টাম মেকানিক্স মেনে চলে, তাই এই সার্কিটগুলিকে দক্ষতার সাথে চালাতে সক্ষম একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য বলে মনে করা হয়।
তথ্যের n বিট সমন্বিত একটি মেমরিতে 2^n সম্ভাব্য অবস্থা রয়েছে। সমস্ত মেমরির অবস্থার প্রতিনিধিত্বকারী একটি ভেক্টরের এইভাবে 2^n এন্ট্রি রয়েছে (প্রতিটি রাজ্যের জন্য একটি)। এই ভেক্টরটিকে একটি সম্ভাব্যতা ভেক্টর হিসাবে দেখা হয় এবং এটিকে উপস্থাপন করে যে মেমরিটি একটি নির্দিষ্ট অবস্থায় পাওয়া যায়।
ক্লাসিক্যাল ভিউতে, একটি এন্ট্রির মান হবে 1 (অর্থাৎ এই অবস্থায় থাকার 100% সম্ভাবনা) এবং অন্য সব এন্ট্রি শূন্য হবে।
কোয়ান্টাম মেকানিক্সে, সম্ভাব্যতা ভেক্টরগুলিকে ঘনত্ব অপারেটরগুলিতে সাধারণীকরণ করা যেতে পারে। কোয়ান্টাম স্টেট ভেক্টর ফর্মালিজম সাধারণত প্রথমে প্রবর্তিত হয় কারণ এটি ধারণাগতভাবে সহজ, এবং কারণ এটি বিশুদ্ধ অবস্থার জন্য ঘনত্ব ম্যাট্রিক্স ফর্মালিজমের পরিবর্তে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেখানে পুরো কোয়ান্টাম সিস্টেমটি পরিচিত।
একটি কোয়ান্টাম গণনাকে কোয়ান্টাম লজিক গেট এবং পরিমাপের নেটওয়ার্ক হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে। যাইহোক, যেকোন পরিমাপ কোয়ান্টাম গণনার শেষ পর্যন্ত স্থগিত করা যেতে পারে, যদিও এই স্থগিতকরণ একটি গণনামূলক খরচে আসতে পারে, তাই বেশিরভাগ কোয়ান্টাম সার্কিটগুলি শুধুমাত্র কোয়ান্টাম লজিক গেট সমন্বিত একটি নেটওয়ার্ক চিত্রিত করে এবং কোন পরিমাপ নেই।
যেকোন কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন (যা উপরের ফর্মালিজমে, n qubits-এর উপরে যেকোন একক ম্যাট্রিক্স) একটি মোটামুটি ছোট গেট পরিবার থেকে কোয়ান্টাম লজিক গেটগুলির একটি নেটওয়ার্ক হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে। গেট পরিবারের একটি পছন্দ যা এই নির্মাণকে সক্ষম করে একটি সার্বজনীন গেট সেট হিসাবে পরিচিত, যেহেতু একটি কম্পিউটার যা এই ধরনের সার্কিট চালাতে পারে সেটি একটি সর্বজনীন কোয়ান্টাম কম্পিউটার। একটি সাধারণ সেটের মধ্যে সমস্ত একক-কুবিট গেট এবং উপরে থেকে CNOT গেট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এর অর্থ হল যেকোন কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন সিএনওটি গেটগুলির সাথে একক-কুবিট গেটগুলির একটি ক্রম নির্বাহ করে সঞ্চালিত হতে পারে। যদিও এই গেট সেটটি অসীম, এটিকে সলোভে-কিতায়েভ উপপাদ্যের সাথে আবেদন করে একটি সসীম গেট সেট দিয়ে প্রতিস্থাপন করা যেতে পারে।
কোয়ান্টাম অ্যালগোরিদম
কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম খোঁজার অগ্রগতি সাধারণত এই কোয়ান্টাম সার্কিট মডেলের উপর ফোকাস করে, যদিও কোয়ান্টাম অ্যাডিয়াব্যাটিক অ্যালগরিদমের মতো ব্যতিক্রমগুলি বিদ্যমান। কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি অনুরূপ ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমগুলির উপর অর্জিত গতির ধরন দ্বারা মোটামুটি শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে।
কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি যেগুলি সর্বাধিক পরিচিত শাস্ত্রীয় অ্যালগরিদমের তুলনায় বহুপদী গতির অফার করে তার মধ্যে রয়েছে ফ্যাক্টরিংয়ের জন্য শোর অ্যালগরিদম এবং পৃথক লগারিদম গণনা করার জন্য সম্পর্কিত কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম, পেলের সমীকরণ সমাধান করা এবং আরও সাধারণভাবে অ্যাবেলিয়ান ফিনাইট গোষ্ঠীগুলির জন্য লুকানো উপগোষ্ঠী সমস্যা সমাধান করা। এই অ্যালগরিদমগুলি কোয়ান্টাম ফুরিয়ার ট্রান্সফর্মের আদিম উপর নির্ভর করে। এমন কোন গাণিতিক প্রমাণ পাওয়া যায়নি যা দেখায় যে সমান দ্রুত ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম আবিষ্কার করা যাবে না, যদিও এটিকে অসম্ভাব্য বলে মনে করা হয়। কোয়ান্টাম ক্যোয়ারী মডেলের মধ্যে রয়েছে, যা একটি সীমাবদ্ধ মডেল যেখানে নিম্ন সীমা প্রমাণ করা অনেক সহজ এবং ব্যবহারিক সমস্যার জন্য দ্রুতগতিতে অনুবাদ করা আবশ্যক নয়।
রসায়ন এবং সলিড-স্টেট ফিজিক্স থেকে কোয়ান্টাম ভৌত প্রক্রিয়ার সিমুলেশন, নির্দিষ্ট জোনস বহুপদীর আনুমানিকতা এবং সমীকরণের রৈখিক সিস্টেমের জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম সহ অন্যান্য সমস্যাগুলিতে কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি সুপার-পলিনমিয়াল স্পিডআপ দেয় এবং BQP-সম্পূর্ণ। যেহেতু এই সমস্যাগুলি BQP-সম্পূর্ণ, তাদের জন্য একটি সমান দ্রুত ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম বোঝাবে যে কোনও কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম সুপার-পলিনমিয়াল স্পিডআপ দেয় না, যা অসম্ভাব্য বলে মনে করা হয়।
কিছু কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম, যেমন গ্রোভারের অ্যালগরিদম এবং প্রশস্ততা পরিবর্ধন, অনুরূপ ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের তুলনায় বহুপদী গতি দেয়। যদিও এই অ্যালগরিদমগুলি তুলনামূলকভাবে পরিমিত চতুর্মাত্রিক গতি দেয়, তবে এগুলি ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য এবং এইভাবে বিস্তৃত সমস্যার জন্য গতি দেয়৷ কোয়েরি সমস্যার জন্য প্রমাণযোগ্য কোয়ান্টাম স্পিডআপের অনেক উদাহরণ গ্রোভারের অ্যালগরিদমের সাথে সম্পর্কিত, যার মধ্যে রয়েছে ব্রাসার্ড, হায়ার এবং টু-ওয়ান ফাংশনে সংঘর্ষের জন্য ট্যাপের অ্যালগরিদম, যা গ্রোভারের অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং ফার্হি, গোল্ডস্টোন এবং গুটম্যানের অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। গাছ, যা অনুসন্ধান সমস্যার একটি বৈকল্পিক।
ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যাপ্লিকেশন
কোয়ান্টাম কম্পিউটেশনের একটি উল্লেখযোগ্য প্রয়োগ হল ক্রিপ্টোগ্রাফিক সিস্টেমে আক্রমণের জন্য যা বর্তমানে ব্যবহার করা হচ্ছে। পূর্ণসংখ্যার ফ্যাক্টরাইজেশন, যা পাবলিক কী ক্রিপ্টোগ্রাফিক সিস্টেমের নিরাপত্তার উপর ভিত্তি করে, মনে করা হয় যে বৃহৎ পূর্ণসংখ্যার জন্য একটি সাধারণ কম্পিউটারের সাথে গণনাগতভাবে অসম্ভব বলে মনে করা হয় যদি তারা কয়েকটি মৌলিক সংখ্যার (যেমন, দুটি 300-অঙ্কের মৌলিক সংখ্যার পণ্য) হয়। তুলনা করে, একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার দক্ষতার সাথে তার ফ্যাক্টরগুলি খুঁজে পেতে Shor এর অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এই সমস্যার সমাধান করতে পারে। এই ক্ষমতা একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারকে বর্তমানে ব্যবহৃত অনেক ক্রিপ্টোগ্রাফিক সিস্টেমকে ভাঙতে অনুমতি দেবে, এই অর্থে যে সমস্যা সমাধানের জন্য একটি বহুপদী সময় (পূর্ণসংখ্যার সংখ্যার সংখ্যায়) অ্যালগরিদম থাকবে। বিশেষ করে, বেশিরভাগ জনপ্রিয় পাবলিক কী সাইফারগুলি পূর্ণসংখ্যা নির্ণয়ের অসুবিধা বা বিচ্ছিন্ন লগারিদম সমস্যার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়, যে দুটিই শোর অ্যালগরিদম দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে। বিশেষ করে, আরএসএ, ডিফি-হেলম্যান, এবং উপবৃত্তাকার বক্ররেখা ডিফি-হেলম্যান অ্যালগরিদম ভেঙে যেতে পারে। এগুলো সুরক্ষিত ওয়েব পেজ, এনক্রিপ্ট করা ইমেল এবং অন্যান্য অনেক ধরনের ডেটা রক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। এগুলি ভাঙলে ইলেকট্রনিক গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তার জন্য উল্লেখযোগ্য প্রভাব পড়বে৷
কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের বিরুদ্ধে নিরাপদ হতে পারে এমন ক্রিপ্টোগ্রাফিক সিস্টেমগুলি সনাক্ত করা পোস্ট-কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফির ক্ষেত্রের অধীনে একটি সক্রিয়ভাবে গবেষণা করা বিষয়। কিছু পাবলিক-কী অ্যালগরিদম পূর্ণসংখ্যার ফ্যাক্টরাইজেশন এবং বিচ্ছিন্ন লগারিদম সমস্যাগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় যেগুলির জন্য শোর অ্যালগরিদম প্রযোজ্য, যেমন ম্যাকএলিস ক্রিপ্টোসিস্টেম কোডিং তত্ত্বের একটি সমস্যার উপর ভিত্তি করে। ল্যাটিস-ভিত্তিক ক্রিপ্টোসিস্টেমগুলি কোয়ান্টাম কম্পিউটার দ্বারা ভাঙা বলেও জানা যায় না, এবং ডাইহেড্রাল লুকানো সাবগ্রুপ সমস্যা সমাধানের জন্য একটি বহুপদী টাইম অ্যালগরিদম খুঁজে বের করা, যা অনেক জালি ভিত্তিক ক্রিপ্টোসিস্টেমকে ভেঙে ফেলবে, এটি একটি ভালভাবে অধ্যয়ন করা উন্মুক্ত সমস্যা। এটি প্রমাণিত হয়েছে যে ব্রুট ফোর্স দ্বারা একটি সিমেট্রিক (গোপন কী) অ্যালগরিদম ভাঙ্গার জন্য গ্রোভারের অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার জন্য অন্তর্নিহিত ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদমের মোটামুটি 2n/2 আহ্বানের সমান সময় প্রয়োজন, ক্লাসিক্যাল ক্ষেত্রে মোটামুটি 2n এর তুলনায়, যার অর্থ হল প্রতিসম কী দৈর্ঘ্য। কার্যকরভাবে অর্ধেক করা হয়েছে: AES-256-এ গ্রোভারের অ্যালগরিদম ব্যবহার করে আক্রমণের বিরুদ্ধে একই নিরাপত্তা থাকবে যা AES-128 ক্লাসিক্যাল ব্রুট-ফোর্স অনুসন্ধানের বিরুদ্ধে রয়েছে (কী আকার দেখুন)।
কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফি সম্ভাব্যভাবে পাবলিক কী ক্রিপ্টোগ্রাফির কিছু কার্য সম্পাদন করতে পারে। কোয়ান্টাম-ভিত্তিক ক্রিপ্টোগ্রাফিক সিস্টেমগুলি, তাই, কোয়ান্টাম হ্যাকিংয়ের বিরুদ্ধে প্রথাগত সিস্টেমের চেয়ে বেশি নিরাপদ হতে পারে।
অনুসন্ধান সমস্যা
একটি বহুপদী কোয়ান্টাম স্পিডআপ স্বীকার করার সমস্যার সবচেয়ে সুপরিচিত উদাহরণ হল অসংগঠিত অনুসন্ধান, একটি ডাটাবেসের n আইটেমের তালিকার বাইরে একটি চিহ্নিত আইটেম খুঁজে পাওয়া। এটি ডাটাবেসের O(sqrt(n)) প্রশ্নগুলি ব্যবহার করে গ্রোভারের অ্যালগরিদম দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে, ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের জন্য প্রয়োজনীয় ওমেগা(n) প্রশ্নের চেয়ে চতুর্মাত্রিকভাবে কম। এই ক্ষেত্রে, সুবিধাটি শুধুমাত্র প্রমাণযোগ্য নয় বরং সর্বোত্তমও: এটি দেখানো হয়েছে যে গ্রোভারের অ্যালগরিদম যেকোন সংখ্যক ওরাকল লুকআপের জন্য পছন্দসই উপাদান খুঁজে পাওয়ার সম্ভাব্য সর্বাধিক সম্ভাব্যতা দেয়।
গ্রোভারের অ্যালগরিদম দিয়ে সমাধান করা যেতে পারে এমন সমস্যাগুলির নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য রয়েছে:
- সম্ভাব্য উত্তর সংগ্রহে কোন অনুসন্ধানযোগ্য কাঠামো নেই,
- চেক করার সম্ভাব্য উত্তরের সংখ্যা অ্যালগরিদমের ইনপুট সংখ্যার সমান, এবং
- একটি বুলিয়ান ফাংশন বিদ্যমান যা প্রতিটি ইনপুটকে মূল্যায়ন করে এবং এটি সঠিক উত্তর কিনা তা নির্ধারণ করে
এই সমস্ত বৈশিষ্ট্যগুলির সমস্যাগুলির জন্য, একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার স্কেলে গ্রোভারের অ্যালগরিদমের চলমান সময়কে ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের রৈখিক স্কেলিং-এর বিপরীতে ইনপুটগুলির সংখ্যা (বা ডাটাবেসের উপাদানগুলির) বর্গমূল হিসাবে নির্ধারণ করা হয়। একটি সাধারণ শ্রেণীর সমস্যা যার জন্য গ্রোভারের অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা যেতে পারে তা হল বুলিয়ান সন্তুষ্টি সমস্যা, যেখানে ডাটাবেস যার মাধ্যমে অ্যালগরিদম পুনরাবৃত্তি করে তা হল সমস্ত সম্ভাব্য উত্তর। এটির একটি উদাহরণ এবং (সম্ভাব্য) অ্যাপ্লিকেশন হল একটি পাসওয়ার্ড ক্র্যাকার যা একটি পাসওয়ার্ড অনুমান করার চেষ্টা করে। ট্রিপল ডিইএস এবং এইএসের মতো সিমেট্রিক সাইফারগুলি এই ধরণের আক্রমণের জন্য বিশেষভাবে ঝুঁকিপূর্ণ।
কোয়ান্টাম সিস্টেমের সিমুলেশন
যেহেতু রসায়ন এবং ন্যানো প্রযুক্তি কোয়ান্টাম সিস্টেম বোঝার উপর নির্ভর করে, এবং এই জাতীয় সিস্টেমগুলিকে ক্লাসিকভাবে দক্ষ পদ্ধতিতে সিমুলেট করা অসম্ভব, তাই অনেকেই বিশ্বাস করেন কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হবে কোয়ান্টাম সিমুলেশন। কোয়ান্টাম সিমুলেশন অস্বাভাবিক পরিস্থিতিতে যেমন একটি সংঘর্ষের ভিতরে প্রতিক্রিয়া হিসাবে পরমাণু এবং কণার আচরণ অনুকরণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। কোয়ান্টাম সিমুলেশনগুলি ডাবল-স্লিট পরীক্ষায় সুপারপজিশনের অধীনে কণা এবং প্রোটনের ভবিষ্যত পথের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। সার শিল্প যখন প্রাকৃতিকভাবে সৃষ্ট জীবও অ্যামোনিয়া উত্পাদন করে। কোয়ান্টাম সিমুলেশন ব্যবহার করা যেতে পারে এই প্রক্রিয়াটি বোঝার জন্য উৎপাদন বৃদ্ধি।
কোয়ান্টাম অ্যানিলিং এবং অ্যাডিয়াব্যাটিক অপ্টিমাইজেশান
কোয়ান্টাম অ্যানিলিং বা Adiabatic কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন গণনা করার জন্য adiabatic উপপাদ্যের উপর নির্ভর করে। একটি সাধারণ হ্যামিলটোনিয়ানের জন্য একটি সিস্টেম স্থল অবস্থায় স্থাপন করা হয়, যা ধীরে ধীরে আরও জটিল হ্যামিলটোনিয়ানে বিকশিত হয় যার স্থল অবস্থা প্রশ্নে থাকা সমস্যার সমাধানের প্রতিনিধিত্ব করে। adiabatic থিওরেম বলে যে যদি বিবর্তন যথেষ্ট ধীর হয় তবে প্রক্রিয়াটির মাধ্যমে সিস্টেমটি সর্বদা তার স্থল অবস্থায় থাকবে।
মেশিন লার্নিং
যেহেতু কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি এমন আউটপুট তৈরি করতে পারে যা ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারগুলি দক্ষতার সাথে উত্পাদন করতে পারে না, এবং যেহেতু কোয়ান্টাম গণনা মৌলিকভাবে রৈখিক বীজগাণিতিক, তাই কেউ কেউ কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম বিকাশে আশা প্রকাশ করে যা মেশিন শেখার কাজগুলিকে দ্রুত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, সমীকরণের রৈখিক সিস্টেমের জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম, বা "HHL অ্যালগরিদম", এর আবিষ্কারক হ্যারো, হ্যাসিডিম এবং লয়েডের নামে নামকরণ করা হয়েছে, যা ধ্রুপদী প্রতিরূপের তুলনায় গতি প্রদান করে বলে মনে করা হয়। কিছু গবেষণা গোষ্ঠী সম্প্রতি বোল্টজম্যান মেশিন এবং গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য কোয়ান্টাম অ্যানিলিং হার্ডওয়্যারের ব্যবহার অনুসন্ধান করেছে।
গণনা জীববিজ্ঞান
কম্পিউটেশনাল বায়োলজির ক্ষেত্রে, কোয়ান্টাম কম্পিউটিং অনেক জৈবিক সমস্যা সমাধানে একটি বড় ভূমিকা পালন করেছে। একটি সুপরিচিত উদাহরণ কম্পিউটেশনাল জিনোমিক্স এবং কিভাবে কম্পিউটিং একটি মানব জিনোম সিকোয়েন্স করার সময়কে ব্যাপকভাবে হ্রাস করেছে। কম্পিউটেশনাল বায়োলজি কীভাবে জেনেরিক ডেটা মডেলিং এবং স্টোরেজ ব্যবহার করছে তা বিবেচনা করে, কম্পিউটেশনাল বায়োলজিতে এর প্রয়োগগুলিও উঠবে বলে আশা করা হচ্ছে।
কম্পিউটার-এডেড ড্রাগ ডিজাইন এবং জেনারেটিভ কেমিস্ট্রি
গভীর জেনারেটিভ কেমিস্ট্রি মডেলগুলি ড্রাগ আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করার জন্য শক্তিশালী হাতিয়ার হিসাবে আবির্ভূত হয়। যাইহোক, সমস্ত সম্ভাব্য ড্রাগ-সদৃশ অণুর কাঠামোগত স্থানের বিশাল আকার এবং জটিলতা উল্লেখযোগ্য বাধা সৃষ্টি করে, যা ভবিষ্যতে কোয়ান্টাম কম্পিউটার দ্বারা অতিক্রম করা যেতে পারে। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি স্বাভাবিকভাবেই জটিল কোয়ান্টাম বহু-শরীরের সমস্যা সমাধানের জন্য ভাল এবং এইভাবে কোয়ান্টাম রসায়ন জড়িত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে সহায়ক হতে পারে। অতএব, কেউ আশা করতে পারে যে কোয়ান্টাম GAN সহ কোয়ান্টাম-বর্ধিত জেনারেটিভ মডেলগুলি শেষ পর্যন্ত চূড়ান্ত জেনারেটিভ কেমিস্ট্রি অ্যালগরিদমে বিকশিত হতে পারে। কোয়ান্টাম ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডারের মতো গভীর ধ্রুপদী নেটওয়ার্কের সাথে কোয়ান্টাম কম্পিউটারের সংমিশ্রণকারী হাইব্রিড আর্কিটেকচারগুলিকে ইতিমধ্যেই বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ অ্যানিলারগুলিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে এবং নতুন ওষুধের মতো আণবিক কাঠামো তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
ভৌত কোয়ান্টাম কম্পিউটারের উন্নয়ন
চ্যালেঞ্জ
একটি বড় আকারের কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরিতে বেশ কিছু প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ রয়েছে। পদার্থবিদ ডেভিড ডিভিন্সেনজো একটি ব্যবহারিক কোয়ান্টাম কম্পিউটারের জন্য এই প্রয়োজনীয়তাগুলি তালিকাভুক্ত করেছেন:
- কিউবিট সংখ্যা বাড়ানোর জন্য শারীরিকভাবে মাপযোগ্য,
- কিউবিট যা নির্বিচারে মানগুলিতে শুরু করা যেতে পারে,
- কোয়ান্টাম গেট যা ডিকোহেরেন্স সময়ের চেয়ে দ্রুত,
- ইউনিভার্সাল গেট সেট,
- Qubits যে সহজে পড়া যাবে.
কোয়ান্টাম কম্পিউটারের জন্য যন্ত্রাংশ সোর্সিং করাও খুব কঠিন। অনেক কোয়ান্টাম কম্পিউটার, যেমন Google এবং IBM দ্বারা নির্মিত, হিলিয়াম-3, একটি পারমাণবিক গবেষণার উপজাত এবং বিশেষ সুপারকন্ডাক্টিং তারের প্রয়োজন যা শুধুমাত্র জাপানী কোম্পানি Coax Co.
মাল্টি-কিউবিট সিস্টেমের নিয়ন্ত্রণের জন্য আঁটসাঁট এবং নির্ধারক টাইমিং রেজোলিউশন সহ বিপুল সংখ্যক বৈদ্যুতিক সংকেত তৈরি এবং সমন্বয় প্রয়োজন। এটি কোয়ান্টাম কন্ট্রোলারগুলির বিকাশের দিকে পরিচালিত করেছে যা কিউবিটগুলির সাথে ইন্টারফেসিং সক্ষম করে। ক্রমবর্ধমান সংখ্যক qubits সমর্থন করার জন্য এই সিস্টেমগুলিকে স্কেল করা একটি অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ।
কোয়ান্টাম ডিকোহেরেন্স
কোয়ান্টাম কম্পিউটার নির্মাণের সাথে জড়িত সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল কোয়ান্টাম ডিকোহেরেন্স নিয়ন্ত্রণ বা অপসারণ করা। এর অর্থ সাধারণত সিস্টেমটিকে তার পরিবেশ থেকে বিচ্ছিন্ন করা কারণ বাহ্যিক বিশ্বের সাথে মিথস্ক্রিয়া সিস্টেমটিকে বিচ্ছিন্ন করে দেয়। যাইহোক, অসংলগ্নতার অন্যান্য উত্সও বিদ্যমান। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে কোয়ান্টাম গেট, এবং জালির কম্পন এবং কিউবিটগুলি বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহৃত শারীরিক সিস্টেমের পটভূমির থার্মোনিউক্লিয়ার স্পিন। ডিকোহেরেন্স অপরিবর্তনীয়, কারণ এটি কার্যকরভাবে অ-ইউনিটারি, এবং সাধারণত এমন কিছু যা অত্যন্ত নিয়ন্ত্রণ করা উচিত, যদি এড়ানো না হয়। প্রার্থী সিস্টেমের জন্য ডিকোহেরেন্স সময় বিশেষ করে, ট্রান্সভার্স রিলাক্সেশন টাইম T2 (এনএমআর এবং এমআরআই প্রযুক্তির জন্য, যাকে ডিফ্যাসিং টাইমও বলা হয়), সাধারণত কম তাপমাত্রায় ন্যানোসেকেন্ড এবং সেকেন্ডের মধ্যে থাকে। বর্তমানে, কিছু কোয়ান্টাম কম্পিউটারের জন্য তাদের কিউবিটগুলিকে 20 মিলিকেলভিনে ঠান্ডা করতে হবে (সাধারণত একটি ডিলিউশন রেফ্রিজারেটর ব্যবহার করে) যাতে উল্লেখযোগ্য ডিকোহেরেন্স প্রতিরোধ করা যায়। একটি 2020 সমীক্ষা যুক্তি দেয় যে আয়নাইজিং বিকিরণ যেমন মহাজাগতিক রশ্মি তবুও কিছু সিস্টেমকে মিলিসেকেন্ডের মধ্যে ডিকোহিয়ার করতে পারে।
ফলস্বরূপ, সময়-সাপেক্ষ কাজগুলি কিছু কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমকে অকার্যকর করে দিতে পারে, কারণ দীর্ঘ পর্যাপ্ত সময়ের জন্য কিউবিটগুলির অবস্থা বজায় রাখা শেষ পর্যন্ত সুপারপজিশনগুলিকে দূষিত করবে।
এই সমস্যাগুলি অপটিক্যাল পদ্ধতির জন্য আরও কঠিন কারণ টাইমস্কেলগুলি কম মাত্রার আদেশ এবং সেগুলিকে অতিক্রম করার জন্য একটি প্রায়শই উদ্ধৃত পদ্ধতি হল অপটিক্যাল পালস শেপিং। ত্রুটির হারগুলি সাধারণত অপারেটিং সময়ের সাথে ডিকোহেরেন্স সময়ের অনুপাতের সমানুপাতিক, তাই যেকোনো অপারেশন ডিকোহেরেন্স সময়ের চেয়ে অনেক দ্রুত সম্পন্ন করতে হবে।
কোয়ান্টাম থ্রেশহোল্ড থিওরেমে বর্ণনা করা হয়েছে, যদি ত্রুটির হার যথেষ্ট ছোট হয়, তবে ত্রুটি এবং ডিকোহেরেন্স দমন করতে কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন ব্যবহার করা সম্ভব বলে মনে করা হয়। এটি মোট গণনার সময়কে ডিকোহেরেন্স সময়ের চেয়ে বেশি হতে দেয় যদি ত্রুটি সংশোধন স্কিমটি ত্রুটিগুলিকে ডিকোহেরেন্স প্রবর্তনের চেয়ে দ্রুত সংশোধন করতে পারে। ত্রুটি-সহনশীল গণনার জন্য প্রতিটি গেটে প্রয়োজনীয় ত্রুটির হারের জন্য একটি প্রায়শই উদ্ধৃত চিত্র হল 10−3, ধরে নিচ্ছি যে শব্দটি বিধ্বংসী হচ্ছে।
সিস্টেমের বিস্তৃত পরিসরের জন্য এই স্কেলেবিলিটি শর্ত পূরণ করা সম্ভব। যাইহোক, ত্রুটি সংশোধনের ব্যবহার প্রয়োজনীয় কিউবিটগুলির একটি ব্যাপকভাবে বৃদ্ধির খরচ নিয়ে আসে। Shor-এর অ্যালগরিদম ব্যবহার করে পূর্ণসংখ্যা নির্ণয়ের জন্য প্রয়োজনীয় সংখ্যাটি এখনও বহুপদী, এবং L এবং L2 এর মধ্যে বলে মনে করা হয়, যেখানে L হল সংখ্যার সংখ্যার সংখ্যার সংখ্যা। ত্রুটি সংশোধন অ্যালগরিদম L এর একটি অতিরিক্ত ফ্যাক্টর দ্বারা এই চিত্রটিকে স্ফীত করবে। একটি 1000-বিট নম্বরের জন্য, এটি ত্রুটি সংশোধন ছাড়াই প্রায় 104 বিটের প্রয়োজন বোঝায়। ত্রুটি সংশোধনের সাথে, চিত্রটি প্রায় 107 বিটে উঠবে। গণনার সময় প্রায় L2 বা প্রায় 107 ধাপ এবং 1 MHz এ, প্রায় 10 সেকেন্ড।
স্থিতিশীলতা-ডিকোহেরেন্স সমস্যাটির জন্য একটি খুব ভিন্ন পদ্ধতি হ'ল একটি টপোলজিক্যাল কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করা, যা থ্রেড হিসাবে ব্যবহৃত আধা-কণা এবং স্থিতিশীল লজিক গেট গঠনের জন্য ব্রেড তত্ত্বের উপর নির্ভর করে।
কোয়ান্টাম আধিপত্য
কোয়ান্টাম আধিপত্য হল একটি শব্দ যা জন প্রেসকিল দ্বারা তৈরি করা হয়েছে প্রকৌশলী কৃতিত্বের উল্লেখ করে যে একটি প্রোগ্রামেবল কোয়ান্টাম ডিভাইস অত্যাধুনিক ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের ক্ষমতার বাইরে একটি সমস্যা সমাধান করতে পারে। সমস্যাটি কার্যকর হওয়ার দরকার নেই, তাই কেউ কেউ কোয়ান্টাম সর্বোচ্চতা পরীক্ষাকে শুধুমাত্র একটি সম্ভাব্য ভবিষ্যতের বেঞ্চমার্ক হিসাবে দেখেন।
অক্টোবর 2019-এ, Google AI কোয়ান্টাম, NASA-এর সহায়তায়, Sycamore কোয়ান্টাম কম্পিউটারে সামিটের তুলনায় 3,000,000 গুণ বেশি দ্রুত গণনা করে কোয়ান্টাম শ্রেষ্ঠত্ব অর্জন করার দাবি করে, যা সাধারণত বিশ্বের দ্রুততম হিসাবে বিবেচিত হয়। কম্পিউটার এই দাবিটি পরবর্তীতে চ্যালেঞ্জ করা হয়েছে: IBM বলেছে যে সামিট দাবির চেয়ে অনেক দ্রুত নমুনাগুলি সম্পাদন করতে পারে এবং গবেষকরা তখন থেকে কোয়ান্টাম আধিপত্য দাবি করতে ব্যবহৃত নমুনা সমস্যার জন্য আরও ভাল অ্যালগরিদম তৈরি করেছেন, যা সিকামোর এবং এর মধ্যে ব্যবধানকে যথেষ্ট হ্রাস বা বন্ধ করে দিয়েছে। ক্লাসিক্যাল সুপার কম্পিউটার।
2020 সালের ডিসেম্বরে, ইউএসটিসি-তে একটি গ্রুপ কোয়ান্টাম আধিপত্য প্রদর্শনের জন্য একটি ফোটোনিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার Jiuzhang-এর সাহায্যে 76টি ফোটনে বোসন নমুনা প্রয়োগ করেছে। লেখকরা দাবি করেছেন যে একটি ধ্রুপদী সমসাময়িক সুপার কম্পিউটারের জন্য 600 মিলিয়ন বছরের একটি গণনামূলক সময়ের প্রয়োজন হবে তাদের কোয়ান্টাম প্রসেসর 20 সেকেন্ডে তৈরি করতে পারে এমন নমুনার সংখ্যা তৈরি করতে। 16 নভেম্বর, 2021-এ কোয়ান্টাম কম্পিউটিং সামিটে আইবিএম আইবিএম ঈগল নামে একটি 127-কিউবিট মাইক্রোপ্রসেসর উপস্থাপন করেছে।
ভৌত বাস্তবায়ন
একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারকে শারীরিকভাবে বাস্তবায়নের জন্য, অনেকগুলি ভিন্ন প্রার্থীকে অনুসরণ করা হচ্ছে, তাদের মধ্যে (কুবিটগুলি উপলব্ধি করতে ব্যবহৃত শারীরিক সিস্টেম দ্বারা আলাদা):
- সুপারকন্ডাক্টিং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং (কুবিট ছোট সুপারকন্ডাক্টিং সার্কিট, জোসেফসন জংশনের অবস্থা দ্বারা বাস্তবায়িত)
- আটকা পড়া আয়ন কোয়ান্টাম কম্পিউটার (ক্যুবিট আটকা পড়া আয়নের অভ্যন্তরীণ অবস্থা দ্বারা বাস্তবায়িত)
- অপটিক্যাল জালিতে নিরপেক্ষ পরমাণু (কোবিট একটি অপটিক্যাল জালিতে আটকে থাকা নিরপেক্ষ পরমাণুর অভ্যন্তরীণ অবস্থা দ্বারা প্রয়োগ করা হয়)
- কোয়ান্টাম ডট কম্পিউটার, স্পিন-ভিত্তিক (যেমন লস-ডিভিন্সেনজো কোয়ান্টাম কম্পিউটার) (আটকানো ইলেকট্রনের স্পিন অবস্থা দ্বারা প্রদত্ত কিউবিট)
- কোয়ান্টাম ডট কম্পিউটার, স্থানিক-ভিত্তিক (ডবল কোয়ান্টাম ডটে ইলেকট্রন অবস্থান দ্বারা প্রদত্ত qubit)
- ইঞ্জিনিয়ারড কোয়ান্টাম ওয়েলস ব্যবহার করে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং, যা নীতিগতভাবে ঘরের তাপমাত্রায় কাজ করে এমন কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করতে সক্ষম হতে পারে
- কাপলড কোয়ান্টাম ওয়্যার (কোয়ান্টাম পয়েন্ট কনট্যাক্ট দ্বারা মিলিত কোয়ান্টাম তারের জোড়া দ্বারা কিউবিট প্রয়োগ করা হয়)
- নিউক্লিয়ার ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স কোয়ান্টাম কম্পিউটার (NMRQC) দ্রবণে অণুর পারমাণবিক চৌম্বকীয় অনুরণনের সাথে প্রয়োগ করা হয়, যেখানে কিউবিটগুলি দ্রবীভূত অণুর মধ্যে পারমাণবিক স্পিন দ্বারা সরবরাহ করা হয় এবং রেডিও তরঙ্গ দ্বারা পরীক্ষা করা হয়
- সলিড-স্টেট এনএমআর কেন কোয়ান্টাম কম্পিউটার (সিলিকনে ফসফরাস দাতাদের পারমাণবিক স্পিন অবস্থা দ্বারা উপলব্ধি করা কুবিট)
- ইলেক্ট্রন-অন-হিলিয়াম কোয়ান্টাম কম্পিউটার (কুবিট হল ইলেক্ট্রন স্পিন)
- ক্যাভিটি কোয়ান্টাম ইলেক্ট্রোডাইনামিকস (CQED) (ক্যুবিট উচ্চ-সুক্ষ্ম গহ্বরের সাথে মিলিত আটকা পড়া পরমাণুর অভ্যন্তরীণ অবস্থা দ্বারা সরবরাহ করা হয়)
- আণবিক চুম্বক (স্পিন অবস্থা দ্বারা প্রদত্ত কিউবিট)
- ফুলেরিন-ভিত্তিক ইএসআর কোয়ান্টাম কম্পিউটার (ফুলেরিনে আবদ্ধ পরমাণু বা অণুর ইলেকট্রনিক স্পিন ভিত্তিক কিউবিট)
- অরৈখিক অপটিক্যাল কোয়ান্টাম কম্পিউটার (কিউবিট রৈখিক এবং অরৈখিক উভয় উপাদানের মাধ্যমে আলোর বিভিন্ন মোডের প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে উপলব্ধি করা হয়)
- রৈখিক অপটিক্যাল কোয়ান্টাম কম্পিউটার (রৈখিক উপাদান যেমন আয়না, বিম স্প্লিটার এবং ফেজ শিফটারের মাধ্যমে আলোর বিভিন্ন মোডের প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে উপলব্ধি করা কিউবিট)
- ডায়মন্ড-ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার (হিরে নাইট্রোজেন-শূন্যতা কেন্দ্রের বৈদ্যুতিন বা পারমাণবিক স্পিন দ্বারা উপলব্ধি করা কুবিট)
- বোস-আইনস্টাইন কনডেনসেট-ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার
- ট্রানজিস্টর-ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার - ইলেক্ট্রোস্ট্যাটিক ফাঁদ ব্যবহার করে ধনাত্মক গর্তের প্রবেশের সাথে স্ট্রিং কোয়ান্টাম কম্পিউটার
- বিরল-আর্থ-ধাতু-আয়ন-ডোপড অজৈব স্ফটিক ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার (অপ্টিক্যাল ফাইবারে ডোপ্যান্টের অভ্যন্তরীণ ইলেকট্রনিক অবস্থা দ্বারা উপলব্ধি করা কুবিট)
- ধাতব-সদৃশ কার্বন ন্যানোস্ফিয়ার-ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার
- বিপুল সংখ্যক প্রার্থী প্রমাণ করে যে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং, দ্রুত অগ্রগতি সত্ত্বেও, এখনও তার শৈশবকালে রয়েছে।
অনেকগুলি কোয়ান্টাম কম্পিউটিং মডেল রয়েছে, যেগুলি মৌলিক উপাদানগুলির দ্বারা পৃথক করা হয় যেখানে গণনাটি পচে যায়। ব্যবহারিক বাস্তবায়নের জন্য, গণনার চারটি প্রাসঙ্গিক মডেল হল:
- কোয়ান্টাম গেট অ্যারে (কয়েক-কুবিট কোয়ান্টাম গেটের একটি অনুক্রমের মধ্যে গণনা করা হয়)
- ওয়ান-ওয়ে কোয়ান্টাম কম্পিউটার (একটি-কুবিট পরিমাপের একটি ক্রমানুসারে গণনা পচন করা হয় যা একটি অত্যন্ত জটিল প্রাথমিক অবস্থা বা ক্লাস্টার অবস্থায় প্রয়োগ করা হয়)
- Adiabatic কোয়ান্টাম কম্পিউটার, কোয়ান্টাম অ্যানিলিং এর উপর ভিত্তি করে (কম্পিউটেশন একটি প্রাথমিক হ্যামিলটোনিয়ান থেকে চূড়ান্ত হ্যামিলটোনিয়ানে ধীর ক্রমাগত রূপান্তরে পচে যায়, যার গ্রাউন্ড স্টেটে সমাধান থাকে)
- টপোলজিক্যাল কোয়ান্টাম কম্পিউটার (একটি 2D জালিতে যেকোনওনের ব্রেইডিংয়ে পচনশীল গণনা)
কোয়ান্টাম টিউরিং মেশিন তাত্ত্বিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু এই মডেলের বাস্তব বাস্তবায়ন সম্ভব নয়। গণনার চারটি মডেলই সমতুল্য বলে দেখানো হয়েছে; প্রত্যেকটি বহুপদী ওভারহেড ছাড়া অন্যটিকে অনুকরণ করতে পারে।
সার্টিফিকেশন পাঠ্যক্রমের সাথে নিজেকে বিশদভাবে পরিচিত করতে আপনি নীচের টেবিলটি প্রসারিত এবং বিশ্লেষণ করতে পারেন।
EITC/QI/QIF কোয়ান্টাম ইনফরমেশন ফান্ডামেন্টাল সার্টিফিকেশন কারিকুলাম একটি ভিডিও আকারে ওপেন-অ্যাক্সেস শিক্ষামূলক উপকরণের উল্লেখ করে। শেখার প্রক্রিয়াটি একটি ধাপে ধাপে কাঠামোতে বিভক্ত (প্রোগ্রাম -> পাঠ -> বিষয়) প্রাসঙ্গিক পাঠ্যক্রমের অংশগুলিকে কভার করে। ডোমেন বিশেষজ্ঞদের সাথে সীমাহীন পরামর্শ প্রদান করা হয়।
সার্টিফিকেশন পদ্ধতির বিস্তারিত জানার জন্য চেক করুন কিভাবে এটা কাজ করে.
প্রধান বক্তৃতা নোট
ইউ. ভাজিরানি লেকচার নোট:
https://people.eecs.berkeley.edu/~vazirani/quantum.html
সহায়ক বক্তৃতা নোট
এল জ্যাক এট আল। বক্তৃতা নোট (পরিপূরক উপকরণ সহ):
https://drive.google.com/open?id=1cl27qPRE8FyB3TvvMGp9mwBFc-Qe-nlG
https://drive.google.com/open?id=1nX_jIheCHSRB7pYAjIdVD0ab6vUtk7tG
প্রধান সহায়ক পাঠ্যপুস্তক
কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন এবং কোয়ান্টাম তথ্য পাঠ্যপুস্তক (নিলসেন, চুয়াং):
http://mmrc.amss.cas.cn/tlb/201702/W020170224608149940643.pdf
অতিরিক্ত বক্তৃতা নোট
জে. প্রিস্কিল লেকচার নোট:
http://theory.caltech.edu/~preskill/ph219/index.html#lecture
A. শিশুদের লেকচার নোট:
http://www.math.uwaterloo.ca/~amchilds/teaching/w08/co781.html
এস. অ্যারনসন লেকচার নোট:
https://scottaaronson.blog/?p=3943
আর. ডি ওল্ফ লেকচার নোট:
https://arxiv.org/abs/1907.09415
অন্যান্য সুপারিশকৃত পাঠ্যপুস্তক
ক্লাসিক্যাল এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন (কিতায়েভ, শেন, ভ্যালি)
http://www.amazon.com/exec/obidos/tg/detail/-/082182161X/qid=1064887386/sr=8-3/ref=sr_8_3/102-1370066-0776166
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং যেহেতু ডেমোক্রিটাস (অ্যারনসন)
http://www.amazon.com/Quantum-Computing-since-Democritus-Aaronson/dp/0521199565
কোয়ান্টাম তথ্যের তত্ত্ব (জলপ্রবণ)
https://www.amazon.com/Theory-Quantum-Information-John-Watrous/dp/1107180562/
কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্ব (ওয়াইল্ড)
http://www.amazon.com/Quantum-Information-Theory-Mark-Wilde/dp/1107034256
একটি PDF ফাইলে EITC/QI/QIF কোয়ান্টাম ইনফরমেশন ফান্ডামেন্টাল প্রোগ্রামের জন্য সম্পূর্ণ অফলাইন স্ব-শিক্ষার প্রস্তুতিমূলক উপকরণ ডাউনলোড করুন
EITC/QI/QIF প্রস্তুতিমূলক উপকরণ - আদর্শ সংস্করণ
EITC/QI/QIF প্রস্তুতিমূলক উপকরণ - পর্যালোচনা প্রশ্ন সহ বর্ধিত সংস্করণ