क्वांटम कंप्यूटिंग सॉफ्टवेयर विकास को कैसे प्रभावित कर सकता है

सभी को नमस्कार!

लगभग छह महीनों के लिए, प्रकाशन गृह सक्रिय रूप से क्वांटम कंप्यूटिंग और उनकी व्यावहारिक प्रयोज्यता के विषय पर काम कर रहा है। लंबे समय तक इस दिलचस्प विषय पर अनुवाद के लिए एक योग्य लेख ढूंढना संभव नहीं था, जब तक कि ऐसा लेख ओरेकल ब्लॉग पर दिखाई नहीं दिया। प्रकाशन इस नए प्रतिमान के सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और विशुद्ध रूप से प्राकृतिक विज्ञान की समस्याओं के उत्कृष्ट परिचय के रूप में काम करेगा, इसलिए पढ़ना एक आवश्यक है।



पिछले महीनों और वर्षों में, क्वांटम कंप्यूटिंग में रुचि काफी बढ़ गई है। इस क्षेत्र में सफलता की उपलब्धियों के बारे में बताते हुए, अनुसंधान संस्थानों, कंपनियों या सरकारी संगठनों से लगातार नई सामग्री दिखाई दे रही है। उसी समय, एक कमजोर तकनीकी आधार वाले लेख क्वांटम कंप्यूटिंग के संभावित परिणामों पर चर्चा करते हैं, और पूर्वानुमान सभी आधुनिक एन्क्रिप्शन तकनीकों को हैक करने से लेकर सभी बीमारियों को ठीक करने और पूर्ण-पूर्ण AI बनाने पर पूर्ण कार्य करने का वादा करते हैं। हालाँकि, ये सभी अपेक्षाएँ समान रूप से यथार्थवादी नहीं हैं।

यदि आप एक शांत सोमर प्रोग्रामर हैं, तो आप सोच रहे होंगे कि तथ्यों और कल्पनाओं के बीच की रेखा इन गणनाओं में कहाँ है, और क्वांटम कंप्यूटिंग भविष्य में सॉफ्टवेयर विकास को कैसे प्रभावित करेगी।

स्वाभाविक रूप से, क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए काम करने वाले हार्डवेयर के निर्माण से पहले कई साल बने हुए हैं। हालांकि, इस प्रतिमान के सामान्य सिद्धांतों को पहले से ही आज समझा जा रहा है, ऐसे सार हैं जो डेवलपर्स को एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देते हैं जिसमें सिमुलेटर का उपयोग करके क्वांटम कंप्यूटिंग की संभावनाओं को महसूस किया जाता है।

क्या क्वांटम कंप्यूटिंग एक और सीपीयू लाभ के लिए कम है?

क्लासिक कंप्यूटरों का उपयोग करते हुए पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास में उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा (उदाहरण के लिए, जावा) का अनुवाद बड़ी संख्या में (हार्डवेयर) ट्रांजिस्टर पर किए गए कार्यों में किया जाता है।

चित्रा 1 में, इस प्रक्रिया को इसके सरलतम रूप में वर्गीकृत किया गया है: जावा स्रोत कोड को प्लेटफ़ॉर्म-स्वतंत्र बाइट कोड में संकलित किया गया है, जो बदले में, प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट मशीन कोड में अनुवादित है। मशीन कोड मेमोरी में किए गए कई सरल ऑपरेशन (गेट) का उपयोग करता है। इस उद्देश्य के लिए उपयोग किया जाने वाला मुख्य हार्डवेयर घटक प्रसिद्ध ट्रांजिस्टर है।



अंजीर। 1. ट्रांजिस्टर पर किए गए कार्यों में एक उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा का अनुवाद ।

हाल के वर्षों में प्राप्त उत्पादकता में वृद्धि मुख्य रूप से हार्डवेयर प्रौद्योगिकियों के सुधार के कारण हुई है। एक एकल ट्रांजिस्टर के आकार में भारी कमी आई है, और जितने अधिक ट्रांजिस्टर आप प्रत्येक वर्ग मिलीमीटर पर रख सकते हैं, उतनी अधिक मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर कंप्यूटर के पास होगी।

क्वांटम कंप्यूटिंग एक विघटनकारी तकनीक है, क्योंकि यहां सबसे सरल कंप्यूटिंग इकाइयाँ शास्त्रीय ट्रांजिस्टर नहीं हैं, बल्कि क्विबेट हैं, जिनके बारे में हम नीचे बात करेंगे।

बिंदु न केवल इन प्राथमिक तत्वों के अंतर में है, बल्कि वाल्व के एक अलग उपकरण में भी है। इस प्रकार, अंजीर के साथ ढेर। क्वांटम कंप्यूटिंग में 1 लागू नहीं है।

क्या क्वांटम कंप्यूटिंग जावा स्तर तक नीचे पूरे स्टैक को तोड़ देगी?

संक्षेप में - "वास्तव में नहीं।" वैज्ञानिक धीरे-धीरे इस बात पर सहमत हो रहे हैं कि क्वांटम कंप्यूटर विशेष समस्याओं को हल करने के लिए विशेष रूप से अच्छा होगा, जबकि अन्य समस्याओं को पारंपरिक कंप्यूटरों का उपयोग करके तर्कसंगत रूप से हल किया जाएगा। परिचित लगता है, है ना? GPU और CPU की तुलना करते समय एक समान स्थिति देखी जाती है। जबकि ट्रांजिस्टर का उपयोग GPU में भी किया जाता है, वे CPU से सिद्धांत रूप में भिन्न होते हैं। हालांकि, उच्च-स्तरीय भाषा में लिखे गए कई एप्लिकेशन सीपीयू और GPU दोनों की क्षमताओं का उपयोग हुड के तहत करते हैं। जीपीयू वेक्टर प्रसंस्करण के लिए बहुत अच्छे हैं, और कई अनुप्रयोगों और पुस्तकालयों में सीपीयू और जीपीयू का काम विभेदित है।

उदाहरण के लिए, JavaFX या Deeplearning4j का उपयोग करते समय ठीक यही स्थिति है। यदि आप JavaFX का उपयोग कर एक यूजर इंटरफेस एप्लिकेशन लिख रहे हैं, तो आप केवल जावा कोड (शायद यूजर इंटरफेस की घोषणा करने के लिए भी एफएक्सएमएल) के साथ काम करते हैं। जब JavaFX दृश्य को स्क्रीन पर प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है, तो आंतरिक JavaFX कार्यान्वयन इसके लिए शेड और बनावट का उपयोग करते हैं, सीधे निम्न-स्तरीय GPU ड्राइवरों से संपर्क करते हैं, जैसा कि चित्र 2 में दिखाया गया है। इसलिए, आपको यह चिंता नहीं करनी होगी कि कोड का कौन सा भाग सीपीयू के साथ काम करने के लिए बेहतर रूप से अनुकूलित है और जो GPU के साथ।



अंजीर। 2. JavaFX GPU और CPU के काम को दर्शाता है।

जैसा कि अंजीर में दिखाया गया है। 2, JavaFX कार्यान्वयन कोड, GPU और CPU को पास करके कार्य को दर्शाता है। यद्यपि ये ऑपरेशन डेवलपर (एपीआई के माध्यम से प्रदान नहीं किए गए) से छिपे हुए हैं, GPU का कुछ ज्ञान अक्सर उपयोगी होता है जब आपको अधिक शक्तिशाली JavaFX एप्लिकेशन विकसित करने की आवश्यकता होती है।

Deeplearning4j का उपयोग करते समय, एक समान स्थिति विकसित होती है। Deeplearning4j में आवश्यक वेक्टर और मैट्रिक्स ऑपरेशन करने के लिए कई कार्यान्वयन हैं, और उनमें से कुछ जीपीयू का उपयोग करते हैं। हालाँकि, आपके लिए अंतिम डेवलपर के रूप में यह महत्वपूर्ण नहीं है कि आपके कोड का उपयोग कौन-सी क्षमता करेगा - CPU या GPU।

ऐसा लगता है कि क्वांटम कंप्यूटर समस्याओं को हल करने का एक उत्कृष्ट काम करेंगे, जो एक नियम के रूप में, तेजी से वृद्धि करते हैं क्योंकि समस्या की मात्रा बढ़ती है और इसलिए, शास्त्रीय कंप्यूटरों का उपयोग करके शायद ही हल किया जा सकता है या लगभग असाध्य हो सकता है। विशेष रूप से, विशेषज्ञ एक संकर अवतार के बारे में बात करते हैं: एक विशिष्ट एंड-टू-एंड एप्लिकेशन में क्लासिक कोड होता है जो सीपीयू पर चलता है, लेकिन इसमें क्वांटम कोड भी हो सकता है।

कोई सिस्टम क्वांटम कोड कैसे निष्पादित कर सकता है?

आज, क्वांटम कंप्यूटर के लिए हार्डवेयर अभी भी बहुत प्रयोगात्मक है। जबकि बड़े निगम और, संभवतः, कुछ राज्य प्रोटोटाइप के विकास में लगे हुए हैं, ऐसी तकनीक व्यापक रूप से उपलब्ध नहीं है। लेकिन, जब यह प्रकट होता है, तो इसका आकार भिन्न हो सकता है:

• एक क्वांटम कोप्रोसेसर को सिस्टम में सीपीयू के साथ एकीकृत किया जा सकता है।
• क्वांटम समस्याओं को क्वांटम क्लाउड सिस्टम में दिया जा सकता है।

यद्यपि इस तरह के निर्णयों की व्यावहारिक पृष्ठभूमि के बारे में भारी अनिश्चितता बनी हुई है, हम तेजी से इस बात पर सहमत हो रहे हैं कि क्वांटम कोड को कैसे देखना चाहिए। निम्नतम स्तर पर निम्नलिखित ईंटें होनी चाहिए: क्वांटम और क्वांटम गेट्स । उनके आधार पर, आप क्वांटम सिमुलेटर बना सकते हैं जो अपेक्षित व्यवहार को लागू करते हैं।

इसलिए, इस तरह के विकास के लिए एक क्वांटम सिम्युलेटर एक आदर्श उपकरण है।
वे जो परिणाम देते हैं वह लगभग वैसा ही होना चाहिए जैसा कि वे एक क्वांटम कंप्यूटर के वास्तविक उपकरणों पर प्राप्त किया जाता है - लेकिन सिम्युलेटर बहुत धीमी गति से काम करता है, क्योंकि क्वांटम उपकरण को तेज करने वाले क्वांटम प्रभावों को पारंपरिक सॉफ्टवेयर का उपयोग करके अनुकरण किया जाना है।

क्वांटम कंप्यूटिंग के बुनियादी निर्माण खंड क्या हैं?

अक्सर क्वांटम लोगों के साथ शास्त्रीय गणना की तुलना करना महत्वपूर्ण है। शास्त्रीय कंप्यूटिंग में, हमारे पास बिट्स और गेट्स हैं।

एक बिट में थोड़ी जानकारी होती है, और इसका मान 0 या 1 हो सकता है।
एक वाल्व एक या अधिक बिट्स पर कार्य करता है और उन पर काम कर सकता है। उदाहरण के लिए, NOT वाल्व, चित्र 3 में दिखाया गया है, थोड़ा सा मूल्य उलट देता है। यदि इनपुट 0 है, तो NOT गेट का आउटपुट 1 और इसके विपरीत होगा।



अंजीर। 3. वाल्व नहीं

क्वांटम कंप्यूटिंग में, हमारे पास बिट्स और गेट्स हैं। एक बिट के बराबर क्वांटम है। एक qubit का मान क्लासिक बिट की तरह 0 या 1 के बराबर हो सकता है, हालाँकि, यह तथाकथित सुपरपोज़िशन में भी हो सकता है। यह एक जटिल अवधारणा है, जिसके अनुसार एक qubit दोनों राज्यों में एक साथ हो सकती है: 0 और 1।

जब एक qubit सुपरपोजिशन में होता है, तो इसका मान 0 और 1. राज्यों का एक रैखिक संयोजन होता है। इसे अंजीर में दिखाया गया है। 4:



अंजीर। 4. समानता जहां अतिमानव में है।

नोट: कोट्स को अक्सर ब्रैकेट नोटेशन में लिखा जाता है , जहाँ वर्णों के बीच चर नाम रखा जाता है "| और ">"।

अंजीर में अभिव्यक्ति। 4 रिपोर्ट्स जो qubit x राज्यों के सुपरपोजिशन में है | 0> और 1> | इसका मतलब यह नहीं है कि यह राज्य में है। 0> या राज्य में। 1>; इसका मतलब है कि उसकी वर्तमान स्थिति हमें ज्ञात नहीं है।

वास्तव में, यह एक ही समय में दोनों राज्यों में है, और इस रूप में यह हेरफेर किया जा सकता है। हालांकि, जब हम क्वेट को मापते हैं, तो यह एक अवस्था में होगा, या तो 0> या | 1> | उपरोक्त अभिव्यक्ति में एक और प्रतिबंध है: ए ^ 2 + बी ^ 2 = 1।
A और b के मान संभाव्य हैं: एक संभावना है ^ 2, जब हम क्वैस को मापते हैं। x>, इसमें मान होगा। 0>, और प्रायिकता b ^ 2 कि मापी गई क्विट में वैल्यू समाहित होगी। 1>

क्वांटम कंप्यूटिंग की खुशियों को तोड़ने वाला एक महत्वपूर्ण सीमित कारक है: एक क्वांट को मापने के बाद, संभावित सुपरपोजिशन के बारे में सभी जानकारी जिसमें वह स्थित था, खो गया है। Qubit value 0 या 1 हो सकती है।

गणना में, सुपरपोजिशन में एक क्वैबिट 0 और 1 के साथ एक ही समय में (अलग-अलग संभावनाओं के साथ) मेल कर सकता है। यदि हमारे पास दो क्वैबिट हैं, तो उनका उपयोग चार राज्यों (00, 01, 10 और 11) का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जा सकता है, फिर से, इन संभावनाओं के साथ। यहाँ हम क्वांटम कंप्यूटर की शक्ति के सार पर आते हैं। आठ क्लासिक बिट्स होने पर, आप 0 से 255 तक की सीमा में एक नंबर का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। आठ बिट्स में से प्रत्येक का मान 0 या 1 होगा। आठ क्विट्स होने पर, आप एक साथ 0 से 255 तक सभी नंबरों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं।

यदि आप केवल एक राज्य को माप सकते हैं तो सुपरपोज़िशन का क्या उपयोग है?

अक्सर एल्गोरिथ्म का परिणाम सरल होता है (हाँ या नहीं), लेकिन उस पर पहुंचने के लिए, समानांतर कंप्यूटिंग की बहुत आवश्यकता होती है। गणना के दौरान सुपरपोजिशन में क्विबिट पकड़े हुए, आप तुरंत किसी भी कई अलग-अलग विकल्पों को ध्यान में रख सकते हैं। प्रत्येक व्यक्तिगत संयोजन के लिए निर्णयों को पूरा किए बिना, एक क्वांटम कंप्यूटर एक चरण में सभी विकल्पों की गणना कर सकता है।
फिर, कई क्वांटम एल्गोरिदम में, अगला महत्वपूर्ण चरण शुरू होता है: एल्गोरिदम के परिणाम को एक माप के साथ जोड़ने के लिए जो एक सार्थक परिणाम देता है। अक्सर, हस्तक्षेप को ध्यान में रखा जाता है: दिलचस्प परिणाम संरचनात्मक रूप से एक-दूसरे पर आरोपित होते हैं, जबकि निर्बाध लोग एक-दूसरे को रद्द करते हैं (विनाशकारी हस्तक्षेप)।

सुपरपोजिशन की स्थिति में कोई कैसे "रूपांतर" कर सकता है?

जैसे ही शास्त्रीय द्वार बिट्स में हेरफेर करते हैं, क्वांटम गेट्स हेरफेर करते हैं। कुछ क्वांटम गेट्स शास्त्रीय लोगों से मिलते जुलते हैं; उदाहरण के लिए, पाउली-एक्स गेट राज्य से qubit स्थानांतरित करता है! 0> + b | 1> से राज्य b | 0 | + a | 1>, जो कि क्लासिक नॉट गेट के सिद्धांत के समान है। वास्तव में, जब a = 1 और b = 0 था, तो राज्य में शुरुआत में क्वेट था | 0> | पाउली-एक्स वाल्व की कार्रवाई के बाद, यह qubit राज्य में जाएगी। 1>, जैसा कि अंजीर में दिखाया गया है। 5।



अंजीर। 5. पाउली-एक्स वाल्व का उपयोग करने का परिणाम।

इस संदर्भ में, हैडमर्ड वाल्व बहुत दिलचस्प है। यह राज्य में qubit डालता है। 0>: 1 / sqrt (2) * (! 0> + 1 | 1>) एक सुपरपोजिशन में, जैसा कि अंजीर में दिखाया गया है। 6।



अंजीर। 6. हैडमार्ड वाल्व लगाने का परिणाम।

जब हम हडामर्ड वाल्व को एक qubit पर लागू करते हैं और qubit को मापते हैं, तो 50% संभावना है कि qubit का मान 0 और 50% होगा, qubit का मूल्य 1 होगा। जब तक qubit को मापा नहीं जाता है, तब तक यह एक सुपरपोजिशन स्थिति में रहता है ।

यह सब कैसे संभव है?

यदि आप वास्तव में इस प्रश्न के उत्तर में रुचि रखते हैं, तो आपको क्वांटम भौतिकी का विस्तार से अध्ययन करना होगा। लेकिन, सौभाग्य से, इन घटनाओं के पूरे सैद्धांतिक आधार को समझने की आवश्यकता नहीं है। हालांकि सुपरपोज़िशन की घटना समझ से बाहर हो सकती है, यह ज़ोर देना ज़रूरी है कि यह ये गुण हैं जो प्रकृति में प्राथमिक कणों की विशेषता हैं। इसलिए, क्वांटम कंप्यूटिंग भौतिक वास्तविकता की मूल बातें से बहुत करीब है, क्योंकि यह पहली नज़र में लगता है।

क्या मुझे कुछ साल इंतजार करना चाहिए, और फिर क्वांटम कंप्यूटिंग पर करीब से नज़र डालनी चाहिए?

नहीं। इस मामले में, आपको देर हो जाएगी। पहले हार्डवेयर को विकसित करना सैद्धांतिक रूप से संभव है, और फिर सॉफ्टवेयर स्तर के अध्ययन के लिए आगे बढ़ें और देखें कि इसके साथ क्या हासिल किया जा सकता है। हालांकि, सभी अवधारणाएं पहले से ही कम या ज्यादा स्पष्ट हैं, और जावा, सी #, पायथन और अन्य सहित लोकप्रिय भाषाओं में क्वांटम सिमुलेटर लिखना पहले से ही संभव है।
फिर इन सिमुलेटर का उपयोग क्वांटम एल्गोरिदम पर काम करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, ये एल्गोरिदम ऐसी प्रदर्शन वृद्धि नहीं देंगे जो वास्तविक क्वांटम उपकरण पर काम करते समय उनकी मदद से प्राप्त हो, उन्हें कार्यात्मक रूप से पूर्ण होना चाहिए।

इस प्रकार, यदि आप वर्तमान में क्वांटम एल्गोरिथम विकसित कर रहे हैं, तो आपके पास इसे सुधारने का समय है, और क्वांटम उपकरण पहुंच में दिखाई देने पर आप इसे शुरू कर सकते हैं।

क्वांटम एल्गोरिदम को शास्त्रीय लोगों की तुलना में एक अलग बौद्धिक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। प्रमुख वैज्ञानिकों ने पिछली शताब्दी में क्वांटम एल्गोरिदम विकसित करना शुरू कर दिया, और अब ऐसे एल्गोरिदम का वर्णन करते हुए अधिक से अधिक लेख प्रकाशित किए गए हैं, जिनमें पूर्णांक गुणन, सूची खोज, पथ अनुकूलन कार्य और बहुत कुछ शामिल हैं।

आज क्वांटम कंप्यूटिंग करने के लायक अन्य कारण भी हो सकते हैं। एक आधुनिक बड़ी कंपनी में एक सॉफ्टवेयर सिस्टम को फिर से तैयार करना उन चीजों में से एक नहीं है जो रातोंरात किया जा सकता है। हालाँकि, जिन क्षेत्रों में क्वांटम कंप्यूटिंग एक वास्तविक क्रांति करेगी, उनमें से एक एन्क्रिप्शन है; सब के बाद, यह सिद्धांत पर आधारित है कि एक शास्त्रीय कंप्यूटर पर एक बड़े पूर्णांक को मुख्य कारकों में विघटित करना व्यावहारिक रूप से असंभव है।

हालाँकि क्वांटम कंप्यूटर्स को आसानी से पूर्णांक फैक्टराइजेशन की समस्या को हल करने में कई साल लग सकते हैं, लेकिन डेवलपर्स जानते हैं कि सिस्टम को बदलने और उनमें नई, सुरक्षित तकनीकों को पेश करने में कई साल लगते हैं।

मैं जावा में क्वांटम एल्गोरिदम के साथ काम करना कैसे सीख सकता हूं?

आप जावा में ओपन सोर्स क्वांटम कंप्यूटर सिम्युलेटर को अजीब और डाउनलोड कर सकते हैं। अजीब बात है कि आप क्वांटम एल्गोरिथ्म का अनुकरण करके श्रृंखलाओं की एक श्रृंखला बनाकर और उनमें कई क्वांटम गेट्स लगा सकते हैं।

एक सरल उदाहरण के रूप में, दो क्वैट्स बनाएं, q [0] और q [1], ताकि प्रारंभ में दोनों राज्य में 0. हों। फिर हम प्रत्येक क्वैबिट में दो सरल गेट लगाते हैं, ताकि ग्राफिकल रूप से यह ऑपरेशन अंजीर से मेल खाता हो। 7।

पहली क्वेटा पहले पाउली-एक्स वाल्व पर जाएगी, और फिर हैडमर्ड वाल्व में। पाउली-एक्स वाल्व राज्य से इसका अनुवाद करेगा। 0 & gt; से 1 & gt; और हैडमर्ड वाल्व इसे समान संभावनाओं वाले सुपरपोजिशन में अनुवाद करेगा। 0 & gt; और 1 & gt; इसलिए, यदि हम पूरे अनुक्रम को 1000 बार पूरा करते हैं और इस चक्र के अंत में पहली कक्षा को 1000 बार मापते हैं, तो औसतन हम उम्मीद कर सकते हैं कि 500 ​​मामलों में इसका मान 0 होगा और 500 मामलों में इसका मूल्य 1 होगा।

दूसरी क्विट और भी सरल है। हम आइडेंटिटी गेट से शुरू करते हैं, जो कि क्वेट के व्यवहार को नहीं बदलता है, और फिर इसे पॉलि-एक्स गेट से पास करते हैं, इसका मान 0 से 1 तक बदलते हैं।



अंजीर। 7. एक क्वांटम एल्गोरिथ्म का एक उदाहरण जिसे स्ट्रेंज का उपयोग करके अनुकरण किया जा सकता है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि हमारा तर्क सही है, आप स्ट्रेंज का उपयोग करके एक सरल क्वांटम प्रोग्राम बना सकते हैं।

public static void main(String[] args) { Program p = new Program(2); Step s = new Step(); s.addGate(new X(0)); p.addStep(s); Step t = new Step(); t.addGate(new Hadamard(0)); t.addGate(new X(1)); p.addStep(t); SimpleQuantumExecutionEnvironment sqee = new SimpleQuantumExecutionEnvironment(); Result res = sqee.runProgram(p); Qubit[] qubits = res.getQubits(); Arrays.asList(qubits).forEach(q -> System.out.println("qubit with probability on 1 = "+q.getProbability()+", measured it gives "+ q.measure())); } 

इस एप्लिकेशन में, दो क्विबिट के साथ एक क्वांटम प्रोग्राम बनाया जाता है:

  Program p = new Program(2); 

इस कार्यक्रम के भाग के रूप में, हम दो चरणों से गुजरते हैं। पहले चरण में, पॉलि-एक्स वाल्व को क्यू [0] पर लागू करें। हम वाल्व को q [1] पर लागू नहीं करते हैं, और इस तरह इसका मतलब है कि यह आइडेंटिटी वाल्व के साथ काम करेगा। इस चरण को प्रोग्राम में जोड़ें:

  Step s = new Step(); s.addGate(new X(0)); p.addStep(s); 

फिर हम दूसरे चरण में जाते हैं, जहां हम हडामर्ड वाल्व को q [0] और पाउली-एक्स वाल्व को q [1] पर लागू करते हैं; इस चरण को प्रोग्राम में जोड़ें:

  Step t = new Step(); t.addGate(new Hadamard(0)); t.addGate(new X(1)); p.addStep(t); 

तो, हमारा कार्यक्रम तैयार है। अब इसे करते हैं। एक क्वांटम सिम्युलेटर को स्ट्रेंज में बनाया गया है, हालांकि, स्ट्रेंज किसी तरह के क्लाउड में प्रोग्राम चलाने के लिए क्लाउड सेवा का भी उपयोग कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, ओरेकल क्लाउड में ।

निम्नलिखित उदाहरण में, हम एक सरल अंतर्निहित सिम्युलेटर का उपयोग करते हैं, प्रोग्राम चलाते हैं और परिणामी क्विबेट प्राप्त करते हैं:

  SimpleQuantumExecutionEnvironment sqee = new SimpleQuantumExecutionEnvironment(); Result res = sqee.runProgram(p); Qubit[] qubits = res.getQubits(); 

इससे पहले कि हम क्वैबिट्स को मापें (और सारी जानकारी खो दें), हम संभावनाओं को प्रदर्शित करते हैं। अब क्वैब को मापें और मान देखें:

 Arrays.asList(qubits).forEach(q -> System.out.println("qubit with probability on 1 = "+q.getProbability()+", measured it gives "+ q.measure())); 

इस एप्लिकेशन को चलाने पर, हमें निम्न आउटपुट मिलते हैं:

qubit with probability on 1 = 0.50, measured it gives 1
qubit with probability on 1 = 1, measured it gives 1
कृपया ध्यान दें: पहली क्वाइब के लिए, मान 0 को भी मापा जा सकता है, जैसा कि हमें उम्मीद थी।
यदि आप इस कार्यक्रम को कई बार चलाते हैं, तो औसतन पहली क्वाइल का मान आधे मामलों में 0 और आधे मामलों में 1 होगा।

क्या आप सभी को क्वांटम कंप्यूटिंग के बारे में जानना आवश्यक है?

बिल्कुल नहीं। यहां हमने कई महत्वपूर्ण अवधारणाओं को नहीं छुआ, विशेष रूप से, हमने उन पेचीदगियों पर चर्चा नहीं की, जो दो चरों के बीच बातचीत सुनिश्चित करती हैं, भले ही शारीरिक रूप से वे एक दूसरे से बहुत दूर हों। हमने सबसे प्रसिद्ध क्वांटम एल्गोरिदम के बारे में बात नहीं की, उनमें से शोर एल्गोरिथम, जो पूर्णांक को प्रमुख कारकों में विघटित करने की अनुमति देता है। हमने कई गणितीय और भौतिक तथ्यों को भी अनदेखा किया, विशेष रूप से, इस बात पर ध्यान नहीं दिया कि सुपरपोजिशन में x>> = a = 0> + b | 1>, दोनों संख्याएँ, a और b, जटिल हो सकती हैं।

हालांकि, इस लेख का मुख्य उद्देश्य आपको क्वांटम कंप्यूटिंग की छाप देना और यह समझना था कि वे सॉफ्टवेयर विकास के भविष्य में कैसे फिट हैं।