ХАРАКТЕРИСТИКА КВАНТОВЫХ СХЕМ С ФУНКЦИОНАЛЬНЫМИ КОНФИГУРАЦИЯМИ КУБИТОВ
Аннотация
Статья представляет собой исследование нового подхода к систематическому ана-
лизу и классификации квантовых схем на основе функциональной конфигурации кубитов.
Статья подробно рассматривает роль элементарных вентилей в изменении элементов
вектора состояния и выделяет важность функциональных конфигураций кубитов в кол-
лективной модификации квантовых состояний. Основные аспекты, рассмотренные в ста-
тье, включают характеристику квантовых схем с функциональными конфигурациями ку-
битов, анализ воздействия элементарных вентилей на состояние квантового вектора и
определение количества возможных типов функциональных конфигураций. Результаты
исследования могут иметь важное значение для оптимизации квантовых схем и улучшения
понимания их общих свойств. Функциональная конфигурация кубита – это математиче-
ская структура, которая может коллективно классифицировать свойства и поведение
квантовых схем. Разработка квантовых алгоритмов с эффективными квантовыми схема-
ми была центральной частью квантовых вычислений, в которых за последние 30 лет про-
изошел огромный прогресс как в теоретическом, так и в экспериментальном плане. Ста-
тья представляет собой вклад в область квантовых вычислений, предоставляя система-
тический подход к классификации и анализу квантовых схем на основе их функциональных
конфигураций кубитов. Квантовые алгоритмы представляют собой инновационный класс
алгоритмов, основанных на принципах квантовой механики, и использующих кубиты вместо классических битов для обработки информации. В отличие от классических алгоритмов,
которые оперируют битами, принимающими значения 0 или 1, квантовые алгоритмы могут
использовать принципы квантовой суперпозиции и квантового взаимодействия, что позволя-
ет им выполнять множество вычислений одновременно. Одним из ключевых преимуществ
квантовых алгоритмов является их способность решать определенные задачи гораздо более
эффективно, чем классические алгоритмы. Однако, разработка и реализация квантовых
алгоритмов представляют значительные технические и алгоритмические вызовы, такие как
управление квантовыми состояниями, минимизация ошибок и создание устойчивых кванто-
вых вентилей. Несмотря на эти сложности, квантовые алгоритмы предоставляют пер-
спективные возможности для революции в области вычислений и решения проблем, которые
традиционно были слишком сложными для классических компьютеров.
Литература
Vol. 54, pp. 1098-1106;
2. Linke N.M., Gutierrez M,, Landsman K,A,, et al. Fault-tolerant quantum error detection, Science
Advances, 2017, 3 (10), pp. e1701074. Available from: https://doi.org/10.1126/
sciadv.1701074;
3. Vuillot C. Is error detection helpful on IBM 5q chips?, Quantum Information and Computation,
2018, Vol. 18, No. 11-12, pp. 0949-0964.
4. Harper R., Flammia S.T. Fault-tolerant logical gates in the IBM quantum experience, Phys.
Rev. Lett., 2019, 122, 080504. Available from: https://link.aps.org/doi/10.1103/
PhysRevLett.122.080504.
5. Wootton J.R., Loss D. Repetition code of 15 qubits, Physical Review A, 2018, 97 (5). Available
from: https://doi.org/10.1103/physreva.97.052313.
6. Aspuru-Guzik A., Dutoi A.D., Love P.J., et al. Simulated quantum computation of molecular
energies, Science, 2005, 309 (5741), pp. 1704-1707. Available from: https://science.
sciencemag.org/content/309/5741/1704.
7. Knill M., Laflamme R., and Zurek W. Threshold accuracy for quantum computation.
quantph/9610011, 15 Oct 1996.
8. Gushanskiy S.M., Potapov V.S. Metodika razrabotki i postroeniya kvantovykh algoritmov
[Methodology for the development and construction of quantum algorithms], Informatizatsiya
i svyaz' [Informatization and communication], 2017, No. 3, pp. 101-104.
9. 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.
10. Guzik V.F., Gushanskiy S.M., Potapov V.S. Kolichestvennye kharakteristiki stepeni
zaputannosti [Quantitative characteristics of the degree of entanglement], Izvestiya YuFU.
Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2016, No. 3, pp. 76-86.
11. Kleppner D., Kolenkow R. An Introduction to Mechanics (Second ed.). Cambridge: Cambridge
University Press, 2014, 49 p.
12. Potapov V.S., Gushanskiy S.M. Kvantovye tipy oshibok i metody ikh ustraneniya, zavisimost'
oshibki ot mery i chistoty zaputannosti [Quantum types of errors and methods for their elimination,
dependence of the error on the measure and purity of entanglement], Sb. trudov XIV
Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii molodykh uchenykh, aspirantov i studentov ITSAiU-2016
[Collection of proceedings of the XIV All-Russian Scientific Conference of Young Scientists,
Postgraduates and Students of ITSAiU-2016]. Rostov-on-Don: Izd-vo YuFU, 2016, Vol. 3,
pp. 123-129.
13. Gushansky S., Pykhovskiy V., Kozlovskiy A., Potapov V. Development of a scheme of a hardware
accelerator of quantum computing for correction quantum types of errors, The 4-th Computational
Methods in Systems and Software 2020, Czech Republic, pp. 64-73.
14. 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.
15. Guzik V., Gushanskiy S., Polenov M., Potapov V. Complexity Estimation of Quantum Algorithms
Using Entanglement Properties, 16th International Multidisciplinary Scientific
GeoConference, Bulgaria, 2016, pp. 20-26.
16. Guzik V., Gushanskiy S., Polenov M., Potapov V. Models of a quantum computer, their characteristics
and analysis, 9th International Conference on Application of Information and Communication
Technologies (AICT). Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015, pp. 583-587.
17. Collier D. The Comparative Method / In: Finifter A.W. (ed.), Political Sciences: The State of
the Discipline II. American Science Association. Washington, DC, 1993, pp. 105-119:
18. Olukotun K. Chip Multiprocessor Architecture – Techniques to Improve Throughput and Latency.
Morgan and Claypool Publishers, San Rafael, 2007.
19. 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, 176, pp. 121-136.
20. Williams C.P. Explorations in Quantum Computing, Texts in Computer Science. Chapter 2.
Quantum Gates. Springer, 2011, pp. 51-122.
21. 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.
22. 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, 48, pp. 2637-2655.
23. Milner R.G. A Short History of Spin. In: Contribution to the XV International Workshop on
Polarized Sources, Targets, and Polarimetry. Charlottesville, Virginia, USA, September 9–13,
2013. arXiv:1311.5016 (2013).
24. Hallgren H.S. An improved quantum Fourier transform algorithm and applications, In: Proceedings
of the 41st Annual Symposium on Foundations of Computer Science, Redondo Beach,
CA, IEEE, 2000, pp. 515.
25. Boneh D., Zhandry M. Quantum-secure message authentication codes, In: Proceedings of
Eurocrypt, 2013, pp. 592-608.
26. Potapov V., Gushansky S., Guzik V., Polenov M. Architecture and Software Implementation of
a Quantum Computer Model, In: Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer,
2016, Vol. 465, pp. 59-68.
