РАЗРАБОТКА МИКРОКОМАНД И ОСНОВНЫХ БЛОКОВ АППАРАТНОГО УСКОРИТЕЛЯ КВАНТОВЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

  • С. М. Гушанский Южный федеральный университет
  • В. С. Потапов Южный федеральный университет
  • Ю.М. Бородянский Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Ключевые слова: Моделирование, квантовый алгоритм, кубит, модель квантового вычислителя, запутывание, суперпозиция, квантовый оператор

Аннотация

На всех этапах развития информационных технологий уделялось и уделяется в на-
стоящее время большое внимание вопросам моделирования функционирующих специализи-
рованных высокопроизводительных вычислительных систем, позволяющих обеспечивать
необходимые показатели по быстродействию в сочетании с минимизированными затра-
тами программных ресурсов и потребляемой энергии. Разработанная информационная
система, ориентированная на человеко-машинное взаимодействие, позволяет наглядно
увидеть сильные и слабые стороны разрабатываемого квантового вычислительного уст-
ройства, доказать преимущества его использования. Разрабатываемая моделирующая
информационная система является наглядным пособием для понимания основных методов
взаимодействия информационных процессов и информационных ресурсов. Ряд важнейших
задач не может быть решен с помощью классических вычислительных машин, в том чис-
ле, классических суперкомпьютеров, за разумное время. В последнее время наблюдается
стремительный рост интереса к квантовым компьютерам. Данная статья посвящена
решению задачи исследования и разработки схемы и методики симуляции аппаратного
ускорителя квантовых вычислений. Работа затрагивает задачи исследования и разработ-
ки методов функционирования квантовых схем и моделей квантовых вычислительных уст-
ройств. Актуальность данных исследований заключается в математическом и программ-
ном моделировании и реализации основополагающих компонентов моделей квантовых вы-
числений. Научная новизна данного направления выражается в оптимизации квантового
вычислительного процесса. Научная новизна данного направления в первую очередь выра-
жается в постоянном обновлении и дополнении поля квантовых исследований по ряду на-
правлений. Целью работы является реализация методики построения аппаратного уско-
рителя. Реализовано техническое обеспечение информационной квантовой системы и про-
цессов, в том числе новые программные средства передачи и представления информации.
Использование информационной системы квантовых вычислений отличается от своих
аналогов существенным увеличением скорости решения вычислительных задач и, самое
главное, экспоненциальным увеличением скорости решения NP-полных задач, которые на
классических машинах могут решаться за неприемлемое время. В следствии того, что
класс NP задач широк, применимость и значимость разработанной методики построения
модульной системы квантовых вычислений не вызывает сомнения.

Литература

1. Raedt K.D., Michielsen K., De Raedt H., Trieu B., Arnold G., Marcus Richter, Th Lip-pert,
Watanabe H., and Ito N. Massively parallel quantum computer simulator, Computer Physics
Communications, Vol. 176, pp. 121-136.
2. Boixo S., Isakov S.V., Smelyanskiy V.N., Babbush R., Ding N., Jiang Z., Martinis J.M., and
Neven H. Characterizing quantum supremacy in near-term devices. arXiv pre-print
arXiv:1608.00263.
3. Stierhoff G.C., Davis A.G. A History of the IBM Systems, Journal In: IEEE Annals of the
History of Computing, Vol. 20, Issue 1, pp. 29-35.
4. Lipschutz S., Lipson M. Linear Algebra (Schaum’s Outlines). 4th ed. McGraw Hill.
5. Collier David. The Comparative Method. In Ada W. Finifter, ed. Political Sciences: The State
of the Discipline II. Washington, DC: American Science Association, pp. 105-119.
6. Vectorization. Available at: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Vectorization&ldid
=829988201.
7. Williams C.P. Explorations in Quantum Computing. Texts in Computer Science. Chapter 2.
Quantum Gates. Springer, 2011, pp. 51-122.
8. Olukotun K. Chip Multiprocessor Architecture – Techniques to Improve Throughput and Latency.
Morgan and Claypool Publishers, 2007.
9. Potapov V., Guzik V., Gushanskiy S., Polenov M. Complexity Estimation of Quantum Algorithms
Using Entanglement Properties In: Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing,
Proceedings of 16-th International Multidisciplinary Scientific Geoconference, SGEM 2016,
Bulgaria). Vol. 1. STEF92 Technology Ltd., 2016, pp. 133-140.
10. Inverter (logic gate). Available at: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Inverter_ (logic_
gate)&oldid=844691629.
11. Lachowicz P. Walsh – Hadamard Transform and Tests for Randomness of Financial Re-turn-
Series. – http://www.quantatrisk.com/2015/04/07/walsh-hadamard-transform-python-tests-forrandomness-
of-financial-return-series/.
12. Potapov V., Gushanskiy S., Guzik V., Polenov M. The Computational Structure of the Quantum
Computer Simulator and Its Performance Evaluation, In: Software Engineering Perspectives
and Application in Intelligent Systems. Advances in Intelligent Systems and Computing.
Springer, 2019, Vol. 763, pp. 198-207.
13. Quantum phase estimation algorithm. (2016, Nov 03). In Wikipedia, The Free Encyclopedia.
Retrieved 05:15, July 27, 2016, from https://en.wikipedia.org/w/index.php?Title= Quantum_
phase_estimation_algorithm& oldid=731732789.
14. Richard G. Milner. A Short History of Spin, Contribution to the XVth International Workshop
on Polarized Sources, Targets, and Polarimetry. Charlottesville, Virginia, USA, September 9-
13, 2013. arXiv:1311.5016.
15. Gushanskiy S.M., Potapov V.S. Metodika razrabotki i postroeniya kvantovykh algoritmov
[Methods of development and construction of quantum algorithms], Informatizatsiya i svyaz'
[nformatization and communication], 2017, No. 3, pp. 101-104.
16. Gushanskiy S.M., Polenov M.Yu., Potapov V.S. Realizatsiya komp'yuternogo modelirovaniya
sistemy s chastitsey v odnomernom i dvukhmernom prostranstve na kvantovom urovne [Implementation
of computer simulation of a system with a particle in one-dimensional and twodimensional
space at the quantum level], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya
SFedU. Engineering Sciences], 2017, No. 3, pp. 223-233.
17. Hales S. Hallgren. An improved quantum Fourier transform algorithm and applications, Proceedings
of the 41st Annual Symposium on Foundations of Computer Science, November
12–14, 2000, pp. 515.
18. Potapov V., Gushanskiy S., Polenov M. The Methodology of Implementation and Simulation
of Quantum Algorithms and Processes, 2017 11th International Conference on Application of
Information and Communication Technologies (AICT). Institute of Electrical and Electronics
Engineers, 2017, pp. 437-441.
19. Quantum programming. (2016, Nov 03). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved
17:50, September 20, 2016, from https://en.wikipedia.org/ w/index.php?title=Quantum_ programming&
oldid=740376291.
20. Wikipedia contributors. (2018, November 27). IBM Q Experience. In Wikipedia, The Free
Encyclopedia. Retrieved 17:28, January 31, 2019, from https://en.wikipedia.org/w/ index.
php?title=IBM_Q_Experience&oldid=87087480.
21. Quantum mechanics. (2017, March 29). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved
15:50, March 30, 2017. Available at: https://en.wikipedia.org/w/index.php? title=
Quantum_mechanics&oldid=772744105.
22. Boneh D., Zhandry M. Quantum-secure message authentication codes, In Proceedings of
Eurocrypt, 2013, pp. 592-608.
23. Potapov V., Gushansky S., Guzik V., Polenov M. Architecture and Software Implementation of
a Quantum Computer Model, Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer
Verlag, 2016, Vol. 465, pp. 59-68.
24. Bennett С.H., Shor P.W., Smolin J.A., Thapliyal A.V. Entanglement-assisted Capacity of a
Quantum Channel and the Reverse Shannon Theorem, IEEE Transactions on Information
Theory, 2002, Vol. 48, pp. 26-37.
25. Kleppner D., Kolenkow R. An Introduction to Mechanics (Second ed.). Cambridge: Cambridge
University Press, 2014, 49 p.
Опубликован
2021-02-13
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ III. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ