Einführung in Quantenalgorithmen

Ähnliche Dokumente
Quantum Computing. Seminar: Informatikanwendungen in Nanotechnologien. Wladislaw Debus

Quanteninformation/ Quantencomputer

Simulation eines Quantencomputers

Quantencomputer. Der Shor-Algorithmus. Präsentation von Oleg Yuschuk

Algorithmen für Quantencomputer I

Einführung in Quantencomputing

Quantenschaltkreise. Seminar: Quantenrechner ~ Sommersemester Dozenten: Prof. Johannes Köbler und Olaf Beyersdorff

Inhalt. Quantenbits, -gatter, -register. Einleitung. Seminar über Quantencomputer. Klassische Betrachtungsweise. Klassisches Modell

Dekohärenz und die Entstehung klassischer Eigenschaften aus der Quantenmechanik

Grundlagen des Quantencomputers

Proseminar CiS November Quantencomputer. Tom Petersen

Quantencomputer: Einführung

Quantum Computing verstehen

Algorithmen für Quantencomputer II Der Shor Algorithmus

20 2 Vom Bit zum Quantenregister

Vortrag über QUANTENCOMPUTER. gehalten von Marcus HARRINGER, Gregor KÖNIG, Michael POBER, Klaus WERDENICH

Abhörsichere Kommunikation über Quanten-Repeater

Dekohärenz und Grundprinzip der Quantenfehlerkorrektur

Universelle Quantengatter

Quantenfehlerkorrekturcodes

Adiabatisches Quantencomputing

Einführung in Quantencomputer

Untersuchungen zum Grover-Algorithmus

Verhalten. Def. und Nutzen von Verhalten. Pseudocode Schreibtischtest. Algorithmen

Quantencomputer. Tobias Tyborski HU Berlin

Herausforderung an die Zukun0. der Quantencomputer. Renato Renner Ins9tut für Theore9sche Physik ETH Zürich

Quantencomputer in Theorie und Praxis. Enrico Thomae Dagstuhl,

Qubits Interferenz Verschränkung Messung

Beispiel: Schriftliche Addition

Wie programmiert man einen Quantencomputer?

Seminar zur Nanoelektronik 2008: Quantencomputer. Jan-Philip Gehrcke. Julius-Maximilians-Universität Würzburg. 17. Juli 2008

Freie Universität Berlin Institut für Informatik. Seminar über Algorithmen für Quanten-Computer. Vortrag Nr. 4 Quantenbits, -gatter, -register

Post-quantum cryptography

Bachelorarbeit Hybrides Membrane-Quantum Computing

Die ziemlich verrückte Welt der Quantencomputer

Definition der Kolmogorov-Komplexität I

Vortrag zur. Quantenteleportation. Sebastian Knauer Institut für Physik Humboldt-Universität zu Berlin. S.Knauer. Einleitung.

Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik Mathematisches Institut. Prinzipien des Quantencomputers und der Algorithmus von Shor

Grundlage unseres physikalischen Weltbildes!

Einleitung Shor s Algorithmus Anhang. Thomas Neder. 19. Mai 2009

Eine Einführung zum Thema Quantencomputer

Quantenkryptographie

Grundlagen und Diskrete Strukturen Aufgaben zur Vorbereitung der Klausur

Kapitel 28. Bemerkungen zur Laplace-Transformation Die Transformation (Heaviside-Funktion; konvergenzerzeugender

8. A & D - Heapsort. Werden sehen, wie wir durch geschicktes Organsieren von Daten effiziente Algorithmen entwerfen können.

Universität Trier. Fachbereich IV. Wintersemester 2004/2005. Wavelets made easy. Kapitel 2 Mehrdimensionale Wavelets und Anwendungen

Teleportation mit Photonen und Ionen

Algorithmen & Programmierung. Ausdrücke & Operatoren (1)

Proseminar für Quanteninformation und Quantencomputer. Vorbesprechung

Analytische Geometrie

Objektorientierte Programmierung VL: Prof. Dr. Marco Block-Berlitz - Freie Universität Berlin Proinformatik III

Rechenoperationen und Elementare Algorithmen

Komplexitätstheorie bei klassischen und bei Quantencomputern

Parallele Algorithmen in der Bildverarbeitung

Probabilistische Primzahltests

Komplexität von Algorithmen Musterlösungen zu ausgewählten Übungsaufgaben

Die Nerode-Relation und der Index einer Sprache L

Erinnerung Blockchiffre

Bemerkung: der goldene Schnitt ϕ ist die positive Lösung der Gleichung: x 2 = 1 + x

Erinnerung Blockchiffre

Kapitel III Ringe und Körper

Erweiterter Euklidischer Algorithmus

Der folgende Vortrag basiert auf dem Text A Polynomial Time Algorithm for the N-Queens Problem von Rok Sosic und Jun Gu aus dem Jahre 1990.

NP-Vollständigkeit. Krautgartner Martin ( ) Markgraf Waldomir ( ) Rattensberger Martin ( ) Rieder Caroline ( )

Quanten-Kryptografie und Quanten-Computer

ൿ ψ ± = 01 ± Verschränkte Zustände. Fabio Di Pumpo ASQ Leibnitz und die Quantenphysik Verschränkte Zustände WS16/17

Grundlagen der Informatik I (Studiengang Medieninformatik)

2. Hausübung Algorithmen und Datenstrukturen

Lineare Gleichungssystem

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

Wavelets made easy Yves Nievergelt

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure

QUANTENCOMPUTER. Eine Einführung. Enrico Arrigoni WS 2009/10. Herzlichen Dank an den Herren Roland Peckl und Stefan Rossegger

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 5: Rekursionsgleichungen (K4) Übersicht. Binäre Suche. Joost-Pieter Katoen. 20.

Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben. Eine kurze Einführung in Quasi Newton Verfahren

Simulation. Lineare Regression Methode der kleinsten Quadrate (Excel-Matrix-Formel) Verknüpfung des Euler- und Newton-Verfahrens. Das Euler-Verfahren

Quanteninformationstheorie

31 Polynomringe Motivation Definition: Polynomringe

Javakurs für Anfänger

In beiden Fällen auf Datenauthentizität und -integrität extra achten.

2.7 Der Shannon-Fano-Elias Code

einseitige Selektion zweiseitige Selektion

adjungiert, Adjunktion

UE Algorithmen und Datenstrukturen 1 UE Praktische Informatik 1. Übung 8. Zufallszahlen Generatoren Anwendungen

5.1 Inferenz. Theorie der Informatik. Theorie der Informatik. 5.1 Inferenz. 5.2 Resolutionskalkül. 5.3 Zusammenfassung. Inferenz: Motivation

Einführung in Algebra und Zahlentheorie Lösungsvorschläge zur Klausur vom Aufgabe 1 (6 Punkte)

Algorithmen für paarweise Sequenz-Alignments. Katharina Hembach

Einführung in die Informatik Turing Machines

Quantencomputer. Rupert Hölzl. Universität der Bundeswehr München. Herbsttrimester hoelzl.fr 1/164

15. Elementare Graphalgorithmen

abgeschlossen unter,,,, R,

Algebra I, WS 04/05. i 0)

X.4 Elektromagnetische Wellen im Vakuum

Transkript:

Einführung in Quantenalgorithmen Inhalt: 1. Einleitung 2. Einteilung der Quantenalgorithmen 3. Vorteile von Quantenalgorithmen 4. Funktionsweise bzw. Aufbau von Quantenalgorithmen 5. Erste Beispiele: a. Deutsch s Algorithmus b. Deutsch Jozsa Algorithmus 6. Zusammenfassung

1.Einleitung: Die Entwicklung schreitet voran, auch die Zeit der Binärdaten ist gezählt. Seitdem nun die Möglichkeit besteht, Quantenbits als Informationsspeicher zu verwenden, ist auch die Notwendigkeit von neuen Algorithmen vorhanden, mit denen man diese Daten lesen und nach seinen Vorstellungen verändern kann. Diese neuen Algorithmen werden Quantenalgorithmen genannt. Sie sollen die besonderen Eigenschaften der Quantenbits nutzen, um so den klassischen Algorithmen im zeitlichen Ablauf überlegen zu sein. 2.Einteilung von Quantenalgorithmen Bekannte Quantenalgorithmen können in 3 Gruppen eingeteilt werden, abhängig davon, welche Methoden sie benutzen. Die erste Gruppe sind Algorithmen, die darauf basieren eine globale Eigenschaft aller Funktionswerte einer Funktion zu bestimmen. Zu ihnen gehören, der Deutsch-Algorithmus sowie der Algorithmus von Shor. Zur zweiten Gruppe werden gezählt, Algorithmen die durch Transformation des Status der Quantenbits, die Wahrscheinlichkeit erhöhen, das gewollte Ergebnis gemessen werden kann. Der Suchalgorithmus von Grover arbeitet nach dieser Methode. Die dritte Gruppe sind Algorithmen, die Methoden aus den ersten beiden Gruppen kombinieren, zum Beispiel approximate counting algorithm von Brassard, Hoyer und Tapp. Weiterhin ist noch nicht bekannt, ob es weitere Typen von Algorithmen gibt, die nicht in diese Gruppen eingeteilt werden können. 3. Vorteile der Quantenalgorithmen Quantenalgorithmen nutzen die Eigenschaften der Superposition und der Möglichkeit der Überlagerung von Quantenbits aus. Daraus resultiert eine sehr starke Parallelität, durch die in einem Schritt, zum Beispiel eine globale Eigenschaft einer Funktion bestimmt werden kann die Quantenparallelität.

4. Funktionsweise bzw. Aufbau von Quantenalgorithmen Quantenalgorithmen bestehen aus einer Kombination von: a. einem speziellen Quantenschaltkreis und b. einer genauen Auswahl der zu messenden Quantenbits. Ein möglicher Quantenschaltkreis sieht zum Beispiel so aus: Hier erkennt man die Hauptbestandteile eines Quantenschaltkreises: a. 0>, 1> - Eingangszustände b. H - Hadamard-Gate c. U f - Der Kasten steht für eine Sequenz von Quantengattern, die eine Funktion f berechnet, genauer gesagt, die die eingeblendete Eingangszustände x, y umwandelt in die Form x, y f(x) mit als Addition modulo 2. U f ist eine unitäre Matrix, die die Transformation der Zustände vornimmt. 5a. Deutsch Algorithmus Deutsch Problem Wie viele Versuche benötigt man, um zu entscheiden, ob eine Münze entweder echt ( Kopf und Zahl ) oder unecht ( auf beiden Seiten das gleiche Symbol ) ist? Sei f : {0,1} {0,1} Über die Funktion f ist nur bekannt, dass sie entweder konstant ( f(0) = f(1) ) oder ausgeglichen ( f(0) = f(1) 1 ) ist. ( ist Addition modulo 2) Um dass obige Problem zu lösen, ist nun herauszufinden, welche Eigenschaft die Funktion besitzt! Folgender Quantenschaltkreis wird erstellt, um das Problem zu lösen:

Ablauf: 1. Initialisierung der Startzustände ψ 0 > = 01> = 0> 1>, wobei tensor-produkt ist 2. Der Anfangstatus wird durch eine H 2 Hadamard-Transformation gesendet. ψ 1 > = [ ( 0> + 1>) / 2 ] [( 0> - 1>) / 2 ] = x> [( 0> - 1>) / 2 ] 3. Zwischenüberlegung: f kann nur die Funktionswerte 0 oder 1 haben, deshalb führt die Anwendung von U f zu folgenden Fällen: ψ 2 > = x> [( 0> - 1>) / 2 ] x> [( 1> - 0>) / 2 ] für f(x) = f(0) für f(x) = f(1) = (-1) f(x) x> [( 0> - 1>) / 2 ] = +- [( 0> + 1>) / 2 ] [( 0> - 1>) / 2 ] für f(0) = f(1) +- [( 0> - 1>) / 2 ] [( 0> - 1>) / 2 ] für f(0) <> f(1) 4. Das letzte Hadamard angewandt auf das 1. Qubit liefert nun: ψ 3 > = +- 0> [( 0> - 1>) / 2 ] für f(0) = f(1) +- 1> [( 0> - 1>) / 2 ] für f(0) <> f(1) a. Bedenkt man das f(0) + f(1) gleich 0 ist für f(0) = f(1) und sonst 1 kann man ψ 3 > auch so darstellen: ψ 3 > = +- f(0) + f(1)> [( 0> - 1>) / 2 ]

Ergebnis: Das heisst, mit Messung des 1. Qubits, kann man f(0) + f(1) erkennen. Mit einer 1 Ausführung von U f haben wir die Möglichkeit eine globale Eigenschaft der Funktion U f zu bestimmen. Und dies ist schneller als mit einer klassischen Methode. 5b. Deutsch-Josza Algorithmus Def.: Sei f : {0,1} n {0,1} Problem: f ist ausgeglichen, wenn für alle verschiedenen Funktionswerte von f gilt, das ihre Mächtigkeit gleich ist. f ist konstant, wenn alle Funktionswerte gleich sind. Sei f : {0,1} n {0,1} eine black box Aufgabe: Entscheide, welche der oben genannten Eigenschaften f besitzt! Aufwandsabschätzung für klassische Algorithmen: Alle 2 n -1 Möglichkeiten müssten durchlaufen werden, um zu entscheiden, ob die Funktion konstant ist. exponentielle Laufzeit Aber mit Quantencomputern ist es möglich das Deutsch-Problem zu lösen mit nur einer Anwendung von U f. Aufbau: Wir haben n + 1 Eingabe-Qubits und n + 1 Ausgabe-Qubits

Ablauf: 1. φ 0 > = 0> n 1> a. Die n Eingabe-Qubits werden durch eine H n (Hadamard-Transformation) gesendet. b. Das n+1. Eingabe-Qubit wird ebenfalls durch ein Hadamard-Gatter geschickt. 2. φ 1 > = [ x ( x> / 2 n )] [( 0> - 1>) / 2] die ersten n-qubits sind nun in einer Superposition über alle 2 n Zustände, das n+1. Qubit in einer Superposition zw. 0 und 1. a. U f angewendet auf den Zustand φ 1 > 3. φ 2 > = [ x ( ( (-1) f(x) x>) / 2 n )] [( 0> - 1>) / 2] in diesem Status sind nun alle Funktionswerte von f, enthalten. Interessant ist, dass diese in den ersten n Qubits stecken, obwohl ein Blick auf U f vermuten lässt, dass das n+1. Qubit die Verknüpfung der Funktionswerte enthält. a. Durch eine weitere Hadamard-Transformation auf die Superposition der ersten n Qubits werden die Zustände nun überlagert. 4. Zwischenüberlegung: Hadamard-Transformation für einen Status x> führt zu: H x> = z (-1) xz z> / 2, wobei xz das bitweise innere Produkt von x und z modulo 2 ist Daraus folgt: H *n x 1,,x n > = z1,,zn (-1) x1z1+..+xnzn z1,,zn> / 2 n Das Ergebnis der Hadarmard-Transformation auf den Status φ 2 > ist: φ 3 > = z x ((-1) xz + f(x) z> / 2 n ) * [( 0> - 1>) / 2]

Auswertung: 1.Fall: f konstant die Amplitude für 0> *n ist entweder 1 oder -1 jenachdem, welchen Funktionswert, die Funktion besitzt. Weil der Zustand φ 3 > Einheitslänge besitzt, müssen alle anderen Amplituden 0 sein. Ein Messen der ersten n Eingangs-Qubits ergibt für alle 0. 2.Fall: f ausgeglichen die positiven und negativen Einflüsse heben sich auf sich und die Amplitude für 0> *n bleibt 0. Das Messen der ersten n Eingangs-Qubits ergibt bei mindestens einem einen Wert ungleich 0. Das heißt, werden nur 0en gemessen, ist die Funktion konstant, sonst ist sie ausgeglichen. Folgerung: Mit nur einem Funktionsaufruf konnte entschieden werden, ob f konstant oder Ausgeglichen ist, statt im klassischen Fall: mind. 2 n /2 +1! 6. Zusammenfassung Es ist also mit Hilfe der Quantenalgoritmen möglich, klassische Algorithmen in ihre Schranken zu weisen und zeigt, damit dass die bisher gesetzten Grenzen überschritten werden können.