Descargo de responsabilidad : no soy un experto en eficiencia de CPU o computación cuántica.
Computación base 4
Computadoras base 4, como en las computadoras que funcionan con 2 bits (llamémoslas 2b) ya que la unidad más pequeña de almacenamiento de memoria no tiene propiedades especiales.
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Para almacenar la misma información que tiene en N bits, solo necesitaría 0.5N 2b, suponiendo que pueda empaquetar estos 2b con la misma densidad que los bits en una arquitectura de computadora moderna, es razonable sugerir que su almacenamiento y tal vez la eficiencia informática (por ejemplo, FLOPS) podría duplicarse (las arquitecturas de procesador y la optimización de su diseño es un tema del que sé muy poco, así que busque otras respuestas para proporcionarle los detalles, pero creo que duplicar la eficiencia informática sería un límite superior para el mismo tipo de arquitectura que usa 2b en lugar de bits).
Ahora, esto es interesante pero no revolucionario de ninguna manera. Nos acostumbramos a ver aumentos similares en el rendimiento informático cada 2 años más o menos. Esto se debe a que una computadora de base 4 es una computadora clásica.
Ortogonal a su pregunta: todas las especies vivas, al menos en la Tierra, usan computadoras de base 4 en su nivel más básico, es cierto que el ADN almacena información en cadenas de nucleótidos que vienen en 4 tipos diferentes, que se utiliza para sintetizar proteínas que son básicas bloques de construcción de cada organismo vivo.
También debe consultar algunas increíbles computadoras de base 4 creadas por el hombre: la computación de ADN: no tiene muchas aplicaciones, pero se han realizado algunos experimentos interesantes, como encontrar soluciones al problema del vendedor ambulante utilizando solo ADN.
Computación cuántica
Las computadoras cuánticas son fundamentalmente diferentes de las clásicas. Probablemente necesite comprender la mecánica cuántica en un nivel básico, pero la idea es que cada qubit no sea 0 o 1, sino una superposición cuántica de estos dos estados que solo se determina cuando se mide.
En particular, hay una cierta probabilidad de que el qubit sea 0 o 1 cuando lo midas. Puedes pensar en tirar una moneda que siempre sale cara (1) con una probabilidad fija. La probabilidad de cada estado está determinada por un coeficiente que es un número complejo (la probabilidad es el cuadrado del valor absoluto de este número).
Ahora, si tiene N qubits entrelazados (entrelazamiento cuántico), su estado es nuevamente una superposición de todas las configuraciones posibles de N bits (es decir, configuraciones de 2 ^ N). La probabilidad de cada estado está determinada por el coeficiente, que es un número complejo.
Esto significa que debe almacenar y procesar números de punto flotante 2 ^ (N + 1) para simular un sistema N-qubit. Tenga en cuenta que un solo número de punto flotante de precisión ocupa 4 bytes, necesita 1 gigabyte para almacenar la información contenida en un ” simple “sistema de 27 qubits.
Esto parece increíble, pero no olvides que cuando “mides” el sistema de 27 qubits aún obtienes solo 27 bits. Es solo que la complejidad subyacente del sistema es mucho mayor que la de una “computadora clásica”.
Entonces, mientras que la computadora cuántica no es mejor para fines de almacenamiento (a diferencia de la computadora base 4), se puede usar para realizar algunos cálculos de manera muy eficiente. Los qubits pueden manipularse sin medirse utilizando puertas cuánticas; piense en ellas como puertas lógicas normales como AND, OR, NOT, etc. con posiblemente múltiples salidas.
Con estas puertas cuánticas, puede aplicar operaciones a qubits con cada operación que requiera un tiempo proporcional al número de qubits (es decir, operar en un sistema con bits O (2 ^ N) en tiempo O (N), una aceleración exponencial en comparación con una simulación clásica del sistema).
La idea principal es :
1) Encuentre una representación de estado cuántico adecuada para la entrada (N-bit) de un problema usando N qubits
2) Manipule ese estado cuántico utilizando compuertas cuánticas (tiempo polinómico en el número de qubits), obteniendo un estado cuántico que cuando se mide da la respuesta correcta (N-bit) con alta probabilidad.
3) Repita esto hasta que tenga suficiente confianza (probabilística) sobre la respuesta correcta.
La “salsa secreta” es cómo manipula el estado cuántico de manera que la complejidad subyacente 2 ^ N del estado se utiliza para buscar la respuesta correcta al problema y lograr, en algunos casos, una aceleración casi exponencial. El ejemplo más famoso de esto es el algoritmo de Shor utilizado para factorizar números enteros en tiempo polinómico, lo que podría hacer que RSA (uno de los algoritmos de criptografía de clave pública más utilizados) quede obsoleto.
Advertencias
1) La computación cuántica solo es útil para problemas muy específicos, y no es un reemplazo general para la computación clásica.
2) Nadie ha implementado un algoritmo en una computadora cuántica que sea más rápido que una computadora clásica que realiza la misma tarea. La razón principal es que, para lidiar con entradas interesantes, necesita un número no trivial de qubits enredados (para representar la entrada); sin embargo, realizar y mantener este enredo es un desafío de ingeniería física muy difícil para números de qubits “interesantes”.
TL; DR: la informática de base 4 es informática clásica, un poco más eficiente para el almacenamiento de información que una “computadora normal”. La computación cuántica es muy diferente, capaz de implementar algoritmos mucho más eficientes para algunos problemas que no son factibles cuando se usan computadoras clásicas. El ejemplo más famoso es el algoritmo de Shor que resuelve la factorización de enteros en tiempo polinómico, cuando el mejor algoritmo clásico toma tiempo sub-exponencial.
