Usi e applicazioni di calcolo quantistico
In questa unità vengono esaminate alcune delle applicazioni più promettenti del calcolo quantistico.
Quali problemi possono essere risolti dai computer quantistici?
Un computer quantistico non è un supercomputer che può eseguire tutte le operazioni più velocemente o che può risolvere qualsiasi problema possibile. Un computer quantistico espande il set di problemi che è possibile risolvere in modo efficiente, ma esistono ancora problemi troppo complessi per essere risolti da un computer di questo tipo.
Il diagramma seguente illustra set di problemi diversi in base alla loro complessità. I problemi che un computer quantistico può risolvere in modo più efficiente rispetto a un computer classico sono chiamati BQP (polinomiali quantistici con errori delimitati). Il nome significa che sono risolvibili da un computer quantistico in tempo polinomiale. Esempi di problemi BQP includono il problema di fattorizzazione e il problema di ricerca.
Infatti, uno degli obiettivi della ricerca nel campo della quantistica è quello di studiare quali problemi possono essere risolti più velocemente da un computer quantistico, rispetto a un computer classico, e quale può essere la differenza di velocità. I computer quantistici funzionano in modo eccezionale con problemi che richiedono il calcolo di un numero elevato di possibili combinazioni.
Simulazione quantistica
La meccanica quantistica è il "sistema operativo" sottostante dell'universo. Descrive come si comportano i componenti fondamentali della natura. I comportamenti della natura, come le reazioni chimiche e biologiche o le formazioni di materiali, coinvolgono spesso interazioni quantistiche tra molti corpi. Il calcolo quantistico è funziona molto bene per simulare sistemi meccanici intrinsecamente quantistici, ad esempio molecole, perché i qubit possono essere usati per rappresentare gli stati naturali in questione. Gli esempi di sistemi quantistici che possono essere modellati includono la fotosintesi, la superconduttività e le formazioni molecolari complesse.
Stima delle risorse
Azure Quantum Azure Resource Estimator consente di prepararsi per il futuro del calcolo quantistico fornendo un modo per stimare le risorse necessarie per eseguire i programmi quantistici nei computer quantistici ridimensionati. Consente di rispondere a domande come "Quali risorse hardware sono necessarie? "Quanti qubit fisici e logici sono necessari e di quale tipo?" "Quanto è lungo il tempo di esecuzione?"
Di conseguenza, è possibile perfezionare gli algoritmi e creare soluzioni che sfruttano i computer quantistici ridimensionati, una volta che saranno disponibili.
Accelerazione dei processi di calcolo quantistico
Uno degli obiettivi della ricerca nel campo della quantistica è quello di studiare quali problemi possono essere risolti più velocemente da un computer quantistico, rispetto a un computer classico, e quale può essere la differenza di velocità. Due esempi noti sono l'algoritmo di Grover e l'algoritmo di Shor, che producono rispettivamente un polinomiale e una velocità esponenziale rispetto alle controparti classiche.
L'algoritmo di Shor in esecuzione su un computer quantistico potrebbe interrompere schemi crittografici classici, ad esempio lo schema Rivest–Shamir-Adleman (RSA), ampiamente usato nell'e-commerce per la trasmissione sicura dei dati. Questo schema si basa sulla difficoltà pratica di scomporre i numeri primi usando algoritmi classici.
L'algoritmo di Grover accelera la soluzione delle ricerche di dati non strutturate, eseguendo la ricerca in meno passaggi rispetto a qualsiasi algoritmo classico. In effetti, qualsiasi problema che consente di verificare se un determinato valore è una soluzione valida (una risposta "sì o no") può essere formulato in termini di problema di ricerca.