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量子ビットとは?

これは、量子コンピューティングにおける情報の基本単位です。

量子ビットの説明

古典 (従来型) コンピューティングの情報の基本単位がバイナリ ビットであるように、量子コンピューティングの情報の基本単位が量子ビット (キュービット) です。量子コンピューティングは、医療、エネルギー、環境システム、スマート マテリアルなどの分野で新しい発見をもたらしています。

量子ビットとビットの比較

量子ビットは、複数の可能な状態の重ね合わせで表現されます。

量子ビットは、量子力学的な現象である「重ね合わせ」を利用して、2 つの状態の線形結合を実現しています。古典的なバイナリ ビットは、0 または 1 などの単一の 2 進法の値を表すことしかできません。つまり、2 つの可能な状態のうちの 1 つにしかなることができません。しかし、量子ビットは、0、1、または 0 と 1 の任意の割合の状態を重ね合わせて表現することができ、一定の確率で 0 になり、一定の確率で 1 になります。

重ね合わせで優れたコンピューティング能力を発揮する量子コンピューター

重ね合わせによって、量子アルゴリズムは古典システムの中で最も高速なものと比較しても、ほんのわずかな時間で情報を処理することができ、特定の問題を解決することができます。

  • 量子ビットの系が表すことができる情報の量は、指数関数的に増加します。500 量子ビットが容易に表現できる情報は、2^500 ビット以上の古典的ビットでさえも実現できません。
  • 2,048 ビットの数字の素因数分解を見つけるには、古典コンピューターでは何百万年もかかります。量子ビットでは、ほんの数分で計算を実行できます。

量子ビットの物理的な実装は数多くあります

古典コンピューターでは、よく知られたシリコンベースのチップが使用されるのに対し、量子ビット (「量子コンピューターの量子ビット」と呼ばれることもある) は、イオン トラップ、フォトン、人工または実際の原子、または亜原子粒子から作ることができます。アーキテクチャや量子ビットの系によっては、量子ビットを絶対零度に近い温度に保つ必要があるものもあります。

重ね合わせ、干渉、もつれ

重ね合わせによって、量子アルゴリズムは干渉やもつれなどの量子力学的現象を利用することができます。重ね合わせ、干渉、もつれの 3 つを組み合わせることで、古典コンピューターよりも指数関数的に高速に問題を解決できるコンピューティング能力が生まれます。

干渉

重ね合わせに起因し、干渉が発生します。量子ビットの状態は互いに干渉が可能です。波の振幅と同じように、それぞれの状態が確率振幅で記述されるためです。

建設的な干渉は振幅を増大させ、破壊的な干渉は振幅を打ち消します。これらの効果は量子コンピューティングのアルゴリズムに利用されており、古典的なアルゴリズムとは根本的に異なるものです。干渉はもつれと一緒に使用され、量子コンピューティングにより約束される量子の加速を実現します。

もつれ

複数の量子ビットは、量子のもつれを示すことがあります。量子ビットがもつれの状態にあるときは、常に相互に関連付け、1 つの系を形成します。互いが極めて大きく離れていても、片方の量子ビットの状態を測定すれば、もう片方の量子ビットの状態を直接測定しなくても知ることができます。

すべての量子コンピューティングにはもつれが必要で、これは古典コンピューター上では効率的に実行できません。大きな数字の因数分解 (Shor のアルゴリズム) や探索問題の解決 (Grover のアルゴリズム) などに応用されています。

量子ビットの未来

量子技術の進歩に伴い、世界で最も困難な問題の解決に近づいています。この新しいパラダイムは非常に大きな可能性を秘めていますが、量子コンピューティングは発展途上にあります。

量子ビットは壊れやすい

量子コンピューティングの最も大きな課題の 1 つは、量子ビットが壊れやすい性質を持つということです。量子ビット系のもつれと、測定設定などの環境は、系を容易に乱し、デコヒーレンスを引き起こす可能性があります。そのため、現在、量子コンピューティングのハードウェアの構築やエラー修正手法の開発が進んでいます。

トポロジカル量子ビットはさらに安定的

脆弱性の課題に対応するために、Microsoft はトポロジカル量子ビットを使用しています。この量子ビットの安定性を高めるために、量子ビットの構造を操作するとともに化合物で囲んで外部の汚染から保護しています。トポロジカル量子ビットは、準粒子のトポロジカルな特性によりノイズから保護されているため、Microsoft の量子ハードウェアはエラーに対してより強固なものとなっています。この安定性の向上により、量子コンピューターはより長期的に、より複雑なコンピューティングを行うことができるようになり、より複雑なソリューションを実現することができます。

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