Начало тут 👆
2/2

Разница между квантовыми и классическими алгоритмами колоссальна: мы не пишем инструкцию «как найти путь в графе», мы создаем физическую систему, где кубиты кодируют все возможные маршруты одновременно. С помощью «управляющих переключателей» мы настраиваем систему так, чтобы неверные пути математически гасили друг друга, а вероятность правильного — усиливалась. ⚡️ В финале мы проводим измерение: в этот момент «облако» вероятностей схлопывается, и система с максимальным шансом выдает нам именно тот маршрут, который ведет к цели. Если классические алгоритмы на огромных графах ищут иголку в стоге сена, то квантовые — заставляют всё сено исчезнуть, чтобы иголка осталась одна.

Сейчас мой главный враг — не физическое несовершенство квантовых процессоров, а сама архитектура квантового алгоритма. Нужно придумать, как организовать систему кубитов и их связи так, чтобы решение «проявлялось» из всего пространства вариантов. Пока на простых графах (S4 - на картинке к посту слева) точность отличная, но на более сложных (S6 - на картинке к посту справа) вероятность найти верный ответ начинает «размываться». Это не баг в коде, а фундаментальный вызов: как спроектировать фильтр, способный «вытянуть» верный ответ из океана комбинаций.

A на реальном квантовом процессоре добавится второй враг — физика. Квантовые состояния очень хрупкие, и декогеренция начинает размывать вычисление ещё до того, как схема успевает отработать полностью.

В общем посмотрим, насколько далеко нынешний уровень квантовых процессоров позволит зайти для практических задач. Stay tuned! 🛠

@easy_about_complex

#QuantumComputing #Algorithms #CayleyGraphs #IBMQuantum