量子コンピューターのパワーの秘密は、量子ビット（qubit）を生成・操作する能力にあります。

量子ビットとは何か？

現在のコンピュータは、1または0を表す電気または光パルスのストリームであるビットを使用しています。

一方、量子コンピューターは、電子や光子などの素粒子である量子ビットを使用します。 量子ビットを生成して管理することは、科学的にも工学的にも難しい課題です。 IBM、Google、Rigetti Computingなどの企業は、宇宙空間よりも低い温度に冷却された超伝導回路を使用しています。 一方、IonQ社のように、超高真空チャンバー内のシリコンチップ上で、個々の原子を電磁場に閉じ込めている企業もあります。

量子ビットには奇妙な量子特性があり、同じ数の2進数のビットよりも、つながったグループの方がはるかに高い処理能力を発揮します。

量子ビットには奇妙な量子特性があります。

重ね合わせとは何か？

キュービットは、同時に1と0の可能な多数の組み合わせを表すことができます。 このように同時に複数の状態になることを「重ね合わせ」といいます。

この直観に反する現象のおかげで、複数の量子ビットを重ね合わせた量子コンピュータは、膨大な数の結果を同時に計算することができます。

「もつれ」とは何か？

研究者は、2つの量子ビットが1つの量子状態に存在する「もつれ」を持つペアを生成することができます。 一方の量子ビットの状態を変化させると、もう一方の量子ビットの状態も瞬時に予測可能な方法で変化します。

もつれがどのように作用するのか、なぜ作用するのかは誰にもわかりません。

もつれがどのように作用するのか、またなぜ作用するのかについては、誰もよくわかっていません。 しかし、量子コンピューターのパワーの鍵となっています。 通常のコンピュータでは、ビット数を2倍にすると処理能力が2倍になる。

量子コンピュータは、量子デイジーチェーンのように絡み合った量子ビットを利用して、魔法をかけます。

量子コンピュータは、絡み合った量子ビットを、一種の量子デイジーチェーンのように利用して魔法をかけるもので、特別に設計された量子アルゴリズムを使って計算を高速化することができるため、その可能性が話題になっています。

これは良いニュースですが、悪いニュースは、量子マシンはデコヒーレンスのために古典的なコンピュータよりもはるかにエラーを起こしやすいということです。

デコヒーレンスとは何か？

量子ビットが環境と相互作用することで、その量子的な振る舞いが減衰し、最終的に消滅してしまうことをデコヒーレンスといいます。 量子ビットの状態は非常に壊れやすいものです。 量子ビットの状態は非常にもろく、わずかな振動や温度変化など、量子論的には「ノイズ」と呼ばれる外乱によって、役目を終える前に重ね合わせた状態から転がり落ちてしまうのです。

しかし、そのような努力にもかかわらず、ノイズのために計算に多くの誤差が生じてしまいます。 しかし、そのような努力にもかかわらず、ノイズは計算に大きな影響を与えます。 しかし、「論理的」量子ビットと呼ばれる信頼性の高い量子ビットを1つ作るには、何千もの標準的な量子ビットが必要になるでしょう。

そこで問題になるのが、これまでのところ、研究者は128個以上の標準量子ビットを生成することができていないということです。

しかし、「量子の優位性」を最初に実証したいという先駆者たちの希望は失われていません。”

量子至上主義とは何か？

量子コンピュータが、最も強力なスーパーコンピュータでも到達できないような数学的計算を完成させることができる点です。

研究者は古典的なマシンの性能を高める新しいアルゴリズムを発見し続けており、スーパーコンピュータのハードウェアも進歩し続けているため、これを達成するためにどれくらいの量子ビットが必要になるのかはまだはっきりしていません。

このマイルストーンを達成することにどれほどの意味があるのか、研究者の間ではさまざまな議論がなされていますが、研究者や企業はこのタイトルを獲得するために、世界で最も強力なスーパーコンピュータとのテストを行っています。

このマイルストーンを達成することにどれほどの意味があるのか、研究の世界では多くの議論がなされています。 アリババのような中国企業も、量子マシンへのアクセスを提供しています。

量子コンピューターが最初に最も役に立ちそうな場所はどこですか？

量子コンピューターの最も有望な用途の1つは、物質の挙動を分子レベルまでシミュレートすることです。 フォルクスワーゲンやダイムラーなどの自動車メーカーは、量子コンピューターを使って電気自動車のバッテリーの化学組成をシミュレーションし、性能向上のための新しい方法を模索しています。

量子コンピューターは、膨大な数のソリューションを非常に高速に処理できるため、最適化問題にも適しています。 例えば、エアバス社では、航空機の最も燃料効率の良い上昇経路と下降経路を計算するのに使用しています。 また、フォルクスワーゲン社は、都市部のバスやタクシーの渋滞を最小限に抑えるための最適ルートを計算するサービスを発表しました。

量子コンピューターがその潜在能力を最大限に発揮するには、まだかなりの年月が必要です。 大学や企業では、この分野の優秀な研究者が不足しており、重要な部品の供給者も不足しています。