Современная электроника №2/2023

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 7 WWW.SOEL.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 2 / 2023 Рис . 2. Схема эксперимента факторизации с использованием метода VQF [30] ный шум может быстро возрастать с увеличением количества итераций , что существенно ограничивает на данном этапе развития квантовых технологий возможности метода VQF в плане уве - личения диапазона факторизации . Проблема когерентных шумов менее остро проявляется в адиабатических квантовых вычислителях (AQC), поскольку в этом случае не требуют - ся логические кубиты для исправле - ния ошибок . Принцип действия AQC принципиально отличается от уни - версального цифрового квантового компьютера с вентильной обработ - кой (UDGQC). В компьютерах UDGQC вычисле - ния контролируются с помощью уни - тарных квантовых логических венти - лей , изменяющих состояние каждого кубита . В противоположность этому AQC не имеет вентилей и не исполь - зует алгоритмы и квантовые операто - ры . Принцип действия AQC заклю - чается в том , что вся система в целом устанавливается в начальное положе - ние с помощью внешнего магнитного поля и далее контролируется адиабати - ческий процесс её перехода в основное состояние . На практике широкое рас - пространение получил упрощённый вариант адиабатических квантовых вычислений , получивший название «quantum annealing processing solver QAP» ( вычислитель с квантовым отжи - гом ). В этом устройстве эволюционный процесс идёт « не сам по себе », а регу - лируется внешним магнитным полем [13]. В настоящее время направление QAP быстро развивается во всём мире , прежде всего благодаря разработкам и массовому производству канадской фирмы D-Wave. Последняя модель про - цессора для квантового отжига фирмы D-Wave имеет 5000 кубитов [32]. Идея использования квантового отжига для задач перебора данных типа факторизации не нова и актив - но обсуждается в последние годы . Квантовый отжиг подразумевает нахождение минимального из возмож - ных значений гамильтониана физиче - ского процесса , который описывается конкретной математической моделью . Практически это применимо к моде - ли Изинга , описывающей в общем слу - чае систему , состоящую из размещён - ных в узлах решётки спинов , которые могут принимать только два возмож - ных конечных состояния : либо вверх , либо вниз . Поэтому большинство прикладных задач квантового отжига решалась с помощью преобразования алгоритма некоторой начальной зада - чи в алгоритм типа Изинга . В рассмотренных выше примерах с использованием VQF и квантового вентильного компьютера для реше - ния задач факторизации изначаль - ный гамильтониан преобразовывался и сводился к модели Изинга . В случае квантового отжига в « классическом варианте D-Wave» это сделать крайне сложно из - за отсутствия универсаль - ного управления каждым кубитом с помощью квантовых вентилей , как это сделано в компьютерах типа UDGQC. Поэтому преобразованный гамильто - ниан далеко не полностью соответ - ствовал изначальному гамильтониа - ну решения задачи факторизации . Для того чтобы разрешить это про - тиворечие , авторы работы [33] предло - жили задействовать дополнительную встроенную в квантовый процессор схему умножителя двоичных чисел и контроллера логических величин с использованием булевой алгебры . Эту идею развили и реализовали экс - периментально японские учёные из «National Institute of Advanced Industrial Science and Technology» [34]. В своей публикации они продемон - стрировали возможности применения квантового отжига для прямого реше - ния задачи факторизации с использо - ванием изначального гамильтониана с булевыми таблицами истинности . Был предложен вариант квантового отжига QAP с модернизированной схе - мой процессора и изменённой топо - логией расположения кубитов . Идея нововведений заключалась в том , что непосредственно в квантовый процес - сор QAP была встроена схема кванто - вого умножителя с булевой логикой , позволявшая совершать операции умножения состояний кубитов , а так - же сравнивать результаты этих опе - раций с помощью логических моду - лей . Таким образом , задавая кубитам различные состояния в соответствии с некоторой таблицей истинности , можно было перемножать двоичные числа . Следующий шаг заключался в том , чтобы определить минимальное значение разности между результатом умножения и числом N, подлежащим факторизации . То есть дальнейший процесс решения задачи фактори - зации проходил в соответствии со сценарием « классического » вариан - та квантового отжига , когда система сама переходит в основное состояние с минимумом гамильтониана . Таким образом , стало возможным решать задачу разложения больших чисел с помощью процесса квантово - го отжига без предварительной транс - формации на программном уровне первоначально заданного гамильто - ниана факторизации . Сам алгоритм квантового отжига при этом несколь - ко усложнился и замедлился за счёт того , что на определённом этапе необ - ходимо было задействовать квантовый процессор для выполнения промежу - точных вычислений . Подробное описание этого экспе - римента и новые результаты измере - ний авторы опубликовали в августе 2022 года в журнале Nature [35]. На рис . 3 показана схема вычисли - тельной ячейки экспериментальной установки для исследования факто - ризации с помощью квантового отжи - га , использованная в « Национальном Классическая предварительная обработка Классический квантовый интерфейс Интеграция решения Квантовая обработка Количество шагов предварительной обработки : Выходная производительность устройства Теория / симуляция Фактическое оборудование Максимальный эффективный аппаратный ресурс Необходимый квантовый ресурс ( количество кубитов × p) Количество необходимых кубитов : Экземпляры проблем