Supongo que su pregunta es una investigación sobre qué hace que las computadoras cuánticas sean supuestamente poderosas, no qué las alimenta (electricidad).
Es mucho menos misterioso de lo que sugieren los detalles de la pregunta. No hay universos paralelos involucrados, seguro.
¿Conoces la diferencia entre una computadora digital y una analógica? Una computadora digital representa los números como dígitos discretos. No importa lo que hagas, siempre hay un número finito de dígitos. Pi puede representarse como 3.14, 3.1415927, 3.14159265358979323846, o algo con más dígitos decimales, pero todavía se reduce esencialmente a una aproximación de fracción racional.
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Las computadoras análogas, por el contrario, representan cantidades por cantidades análogas. La longitud de un brazo mecánico. El ángulo de rotación de un engranaje. La magnitud de un voltaje. Mucho antes de que las computadoras digitales se volvieran ubicuas, las computadoras analógicas se usaban en buques militares, en muchas industrias, etc.
Así que aquí viene la cosa: escuchaste sobre P vs. NP, ¿verdad? Problemas que tienen soluciones en tiempo polinomial, frente a problemas de “polinomio no determinista” para los cuales la solución puede verificarse en tiempo polinomial pero puede que no sea posible encontrar la solución en tiempo polinomial. Polinómico, en este contexto, se refiere a cómo el tiempo que lleva encontrar una solución se relaciona con la complejidad del problema: por ejemplo, el número de dígitos de un número que desea factorizar.
Como resultado, para muchos problemas de NP es posible diseñar algoritmos que se ejecuten en tiempo polinómico … en una computadora analógica.
El problema es que las computadoras analógicas son máquinas muy pésimas cuando se trata de precisión. Quizás 4 dígitos significativos, eso es lo mejor que pueden hacer en circunstancias ideales. Eso es demasiado inexacto cuando su trabajo, por ejemplo, es factorizar un número de 1000 dígitos.
¿Qué tiene que ver esto con las computadoras cuánticas? Bueno, las computadoras cuánticas son, en cierto sentido, como computadoras analógicas: operan en una cantidad continua, es decir, la fase de la función de onda. En lugar de un bit que puede tener solo dos estados, 0 y 1, un “qubit” es una superposición de estos dos estados; El estado real del qubit es como un ángulo que puede tener cualquier valor entre 0 y 2 [matemática] \ pi [/ matemática].
Pero hay un bit que distingue a las computadoras cuánticas de las computadoras analógicas ordinarias: el teorema del umbral. En términos generales, el teorema del umbral dice que si una computadora cuántica se implementa con corrección de errores (esencialmente, qubits redundantes adicionales que actúan como sumas de verificación para corregir errores) y si su tasa de error cae por debajo de un cierto umbral, se puede usar una computadora cuántica para emular una computadora cuántica ideal sin ningún error en absoluto!
En ese caso, es posible construir una computadora cuántica que, por ejemplo, facture números de 1000 dígitos con facilidad, causando mucho dolor a los diseñadores de algoritmos de cifrado.
Hasta donde sé, nadie ha logrado superar el problema de la “decoherencia”, es decir, construir una computadora cuántica con un número decente de qubits que tenga una tasa de error suficientemente baja (bajo nivel de ruido) para aprovechar el teorema del umbral. En privado, soy escéptico, pero no sé lo suficiente sobre el tema, así que ignore mi escepticismo. Si alguien tiene éxito, entonces la computación cuántica confiable se convierte en realidad. Dudo que vaya a desplazar a las computadoras digitales (es probable que sigan siendo mucho más fáciles de usar en la mayoría de las circunstancias), pero las computadoras cuánticas se usarán en aplicaciones especializadas que incluyen problemas de criptografía y optimización.
