Ну привет всем! Решил тут заценить новые квантовые симуляторы, о которых столько говорили. Интересно же, что там за ракеты такие. В общем, поковырял тему пару вечеров. Квантовые алгоритмы – это пока что зверь дикий, но сама идея затягивает, прям капец.

Что понравилось:

• Визуализация: Наглядно показывают, как кубиты себя ведут. Это прям помогает понять всякую квантовую физику, которая поначалу кажется полной дичью.
• Простота старта: Для новичка, как я, оказалось не так страшно, как я думал. Есть готовые примеры, которые можно запустить и посмотреть, что происходит.

Что не очень:

• Производительность: На сложных задачах симуляторы начинают тормозить. Ну, тут, наверное, понятно – это ж вам не обычный комп
• Документация: Местами хочется более подробных объяснений, особенно когда дело доходит до более продвинутых квантовых вычислений

Короче, тема реально крутая. Если интересуетесь квантовыми компьютерами и хотите понять, как они работают, то попробовать стоит. Имхо, за этим будущее, хотя до массового использования еще далеко)

Блин, мы тут столько обсуждаем эти квантовые алгоритмы, квантовые вычисления, квантовые компьютеры... но вот вопрос: кто-нибудь из вас реально смог применить эти знания на практике? Ну, типа, не для учебного проекта, а для чего-то серьезного? Неважно, где — в науке, в бизнесе, да хоть для решения личной проблемы. Я понимаю, что квантовые компьютеры еще не так доступны, но может, кто-то нашел способ обойти эти ограничения? Или мы все пока только теоретики? Расскажите, интересно же!

Мне вот интересно, насколько глубоко нужно понимать квантовую физику, чтобы эффективно создавать квантовые алгоритмы? Я вот лично считаю, что достаточно знать основные принципы суперпозиции и запутанности, чтобы начать писать свой первый код. Дальше уже можно углубляться. Попытки же погрузиться в математический аппарат волновых функций и операторов может полностью отбить желание у многих, кто пришел из классического программирования. А как у вас? Чувствуете ли вы, что нужно знать каждый закон, чтобы построить рабочий алгоритм?

Народ, я уже не знаю что делать. Пытаюсь разобраться с Qiskit, а у меня ничего не выходит. Написал простейший код для создания кубита и измерения его состояния, а выдает какую-то ошибку, связанную с бэкендом. Я пробовал и локальный симулятор, и облачный — везде одно и то же. Может, я что-то не так установил? Или какую-то команду упустил? Кто-нибудь сталкивался с таким? Я уже полдня убил на это, а толку ноль. Нужна помощь, а то я скоро эту квантовую физику возненавижу

Ну вот, опять эти разговоры про кубиты. Многие думают, что это просто 0 и 1, но с какой-то там суперпозицией. Это, конечно, важно, но кубиты – это вообще про другое измерение информации. Они позволяют хранить и обрабатывать информацию совершенно иначе, чем классические биты. По сути, мы говорим о принципиально новом способе кодирования данных, где состояние кубита может быть не только 0 или 1, но и их комбинацией, причем с разными вероятностями. Это открывает двери для совершенно новых вычислительных парадигм, которые раньше были недоступны. А вы как думаете, насколько глубоко мы понимаем потенциал кубитов?

Раз уж мы тут все про квантовые алгоритмы и вычисления, решил я немного покопаться в том, как это всё применимо к машинному обучению. Наткнулся на библиотеку TensorFlow Quantum (TFQ). Это, скажу я вам, весьма интригующая штука, которая обещает связать мощь TensorFlow с возможностями квантовых вычислений.

Что понравилось:

• Интеграция с TensorFlow — это, конечно, главный плюс. Если вы уже работали с TF, то освоить TFQ будет проще простого.
• Возможность создавать гибридные модели, где часть вычислений выполняется на квантовом процессоре, а часть — классическими алгоритмами. Это реально круто для решения задач, которые пока не под силу чисто квантовым машинам.
• Документация достаточно подробная, есть примеры

Что не очень:

• Пока это все еще достаточно сырое, и реальных примеров применения в продакшене, я думаю, кот наплакал
• Требования к железу или облачным ресурсам для более-менее серьезных экспериментов довольно высоки.

Итог: TFQ — это, безусловно, перспективное направление. Для исследователей и энтузиастов, которые хотят поиграться с квантовым машинным обучением, это отличный инструмент. Но для серьезных проектов, думаю, придется еще подождать. В целом, я впечатлен, но надо держать ухо востро.

Привет всем! Сижу, пытаюсь разобраться в этих квантовых алгоритмах, а чем кубит от обычного бита отличается — ну вообще непонятно. Типа, суперпозиция, запутанность — это все звучит круто, но на практике как это реально представить? И как это вообще в работе квантовых компьютеров используется?

Кто-нибудь может объяснить, ну вот типа на пальцах, как эти квантовые вычисления устроены? Буду благодарен за ссылки на нормальные статьи или видео, где все по-простому разжевано.

Всем привет! Меня зовут Сергей, я научный сотрудник в области материаловедения. В последнее время все чаще сталкиваюсь с тем, как квантовые вычисления начинают влиять на нашу сферу. Особенно это касается моделирования свойств новых материалов. Сейчас мы во многом опираемся на классические симуляции, но они имеют свои ограничения.

Поэтому и начал активно изучать, какие квантовые алгоритмы могут быть применимы для решения наших задач. Особенно интересует VQE (вариационный квантовый алгоритм) для поиска основного состояния молекул. У кого есть опыт применения таких методов в реальных научных исследованиях? Или может есть какие-то интересные публикации, где это обсуждается? Хотелось бы понять, насколько это уже рабочий инструмент, а не просто теоретические изыскания.

Серьезно, народ, я уже запутался. Все говорят про VQE, как про панацею для химии и физики. Типа, запускаем гибридный алгоритм, получаем результат, профит.

Но когда пытаешься все это настроить сам, понимаешь, что там столько нюансов! Выбор параметризованной схемы, оптимизатор, то, как ты вообще кубиты измеряешь – это же целый квест. И получить стабильный, повторяемый результат – это вообще из области фантастики

Вариационные квантовые алгоритмы – это, конечно, красивая идея, но пока больше похоже на игру в рулетку. Кто-нибудь реально добивался чего-то путного с VQE, кроме как на простейших примерах? Или мы все просто верим в чудо?

Сидел я тут, значит, разбирался с алгоритмом Гровера. Понятно, что он обещает ускорение поиска в неупорядоченной базе данных. Типа, квадратичное ускорение – это круто, да?

Но вот что-то я запускал примеры, и прям чтобы супер-скорость не заметил. Может, я что-то не так понял? Или это ускорение проявляется только на каких-то гигантских объемах данных, которые мы пока не можем себе позволить? Или дело в самой реализации, что на практике все не так радужно? Кто-нибудь может объяснить, где тут собака зарыта?