Selasa, 10 April 2018

QUANTUM COMPUTING


QUANTUM COMPUTING


PENDAHULUAN

       Merupakan alat hitung yang menggunakan mekanika kuantum seperti superposisi dan keterkaitan, yang digunakan untuk peng-operasi-an data. Perhitungan jumlah data pada komputasi klasik dihitung dengan bit, sedangkan perhitungan jumlah data pada komputer kuantum dilakukan dengan qubit. Prinsip dasar komputer kuantum adalah bahwa sifat kuantum dari partikel dapat digunakan untuk mewakili data dan struktur data, dan bahwa mekanika kuantum dapat digunakan untuk melakukan operasi dengan data ini. Dalam hal ini untuk mengembangkan komputer dengan sistem kuantum diperlukan suatu logika baru yang sesuai dengan prinsip kuantum.


ALGORITMA SHOR

Algoritma Shor, dinamai matematikawan Peter Shor , adalah algoritma kuantum yaitu merupakan suatu algoritma yang berjalan pada komputer kuantum yang berguna untuk faktorisasi bilangan bulat. Algoritma Shor dirumuskan pada tahun 1994.  Inti dari algoritma ini merupakan bagaimana cara menyelesaikan faktorisasi terhaadap bilanga interger atau bulat yang besar.
Efisiensi algoritma Shor adalah karena efisiensi kuantum Transformasi Fourier , dan modular eksponensial. Jika sebuah komputer kuantum dengan jumlah yang memadai qubit dapat beroperasi tanpa mengalah kebisingan dan fenomena interferensi kuantum lainnya, algoritma Shor dapat digunakan untuk memecahkan kriptografi kunci publik skema seperti banyak digunakan skema RSA. Algoritma Shor terdiri dari dua bagian:
- Penurunan yang bisa dilakukan pada komputer klasik, dari masalah anjak untuk masalah ketertiban -temuan.
- Sebuah algoritma kuantum untuk memecahkan masalah order-temuan.
Hambatan runtime dari algoritma Shor adalah kuantum eksponensial modular yang jauh lebih lambat dibandingkan dengan kuantum Transformasi Fourier dan pre-/post-processing klasik. Ada beberapa pendekatan untuk membangun dan mengoptimalkan sirkuit untuk eksponensial modular. Yang paling sederhana dan saat ini yaitu pendekatan paling praktis adalah dengan menggunakan meniru sirkuit aritmatika konvensional dengan gerbang reversibel , dimulai dengan penambah ripple-carry. Sirkuit Reversible biasanya menggunakan nilai pada urutan n ^ 3, gerbang untuk n qubit. Teknik alternatif asimtotik meningkatkan jumlah gerbang dengan menggunakan kuantum transformasi Fourier , tetapi tidak kompetitif dengan kurang dari 600 qubit karena konstanta tinggi.


QUANTUM GATES

Gerbang kuantum biasanya direpresentasikan sebagai matriks. Sebuah gerbang yang bekerja pada k qubit diwakili oleh 2 x 2 k k matriks kesatuan. Jumlah qubit dalam input dan output dari gerbang harus sama. Tindakan dari gerbang kuantum ditemukan dengan mengalikan matriks mewakili gerbang dengan vektor yang mewakili keadaan kuantum. Tidak seperti banyak gerbang logika klasik, gerbang logika kuantum yang reversibel (model komputasi dimana proses komputasi sampai batas tertentu adalah reversibel, yaitu waktu-dibalik).


IMPLEMENTASI QUANTUM COMPUTING

     Pada 19 Nov 2013 Lockheed Martin, NASA dan Google semua memiliki satu misi yang sama yaitu mereka semua membuat komputer kuantum sendiri. Komputer kuantum ini adalah superkonduktor chip yang dirancang oleh sistem D – gelombang dan yang dibuat di NASA Jet Propulsion Laboratories.

     NASA dan Google berbagi sebuah komputer kuantum untuk digunakan di Quantum Artificial Intelligence Lab menggunakan 512 qubit D -Wave Two yang akan digunakan untuk penelitian pembelajaran mesin yang membantu dalam menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mencari set data astronomi planet ekstrasurya dan untuk meningkatkan efisiensi searchs internet dengan menggunakan AI metaheuristik di search engine heuristical.

     A.I. seperti metaheuristik dapat menyerupai masalah optimisasi global mirip dengan masalah klasik seperti pedagang keliling, koloni semut atau optimasi swarm, yang dapat menavigasi melalui database seperti labirin. Menggunakan partikel terjerat sebagai qubit, algoritma ini bisa dinavigasi jauh lebih cepat daripada komputer konvensional dan dengan lebih banyak variabel.

     Penggunaan metaheuristik canggih pada fungsi heuristical lebih rendah dapat melihat simulasi komputer yang dapat memilih sub rutinitas tertentu pada komputer sendiri untuk memecahkan masalah dengan cara yang benar-benar cerdas . Dengan cara ini mesin akan jauh lebih mudah beradaptasi terhadap perubahan data indrawi dan akan mampu berfungsi dengan jauh lebih otomatisasi daripada yang mungkin dengan komputer normal

Tidak ada komentar:

Posting Komentar