Quantencomputing & Quanteninformatik


Die Anwendung der Quantenmechanik in einem sogenannten Quantencomputer könnte die Computer-Technologie revolutionieren und eine neue Phase der Informationstechnik eröffnen. Die Leistungsfähigkeit der klassischen Rechner könnten um Dimensionen gesteigert werden. Es werden Klassen von Problemen berechenbar – wie auch immer – die von den leistungsstärksten Rechner heute „praktisch“ nicht berechenbar sind. Die Quantenmechanik hat schon den Grundstein für die Halbleitertechnologie gelegt und legt nun mit der Eigenschaft von Quantenobjekten auch den Grundstein für die Technologie von Quantencomputer. Quantenobjekte haben spezifische Eigenschaften: Quantenzuständen können „überlagert“ und „verschränkt“ werden. Ein tiefes und umfassendes Verständnis des Wissenschaftszweiges Quanteninformatik setzt voraus: Kenntnisse der Quantenmechanik und Funktionalanalysis – die mathematische Basis zur Formulierung der Quantenmechanik Kenntnisse der Klassiker Komplexität und Berechenbarkeit – Grundlagen der theoretischen Informatik Die Klassiker „Randomisierte Algorithmen“ meist Inhalt von Spezialvorlesungen der Hauptstudium Informatik oder Datenstrukturen und Algorithmen Fourier-Analysis, ein Klassiker der Nachrichten- und Regelungstechnik und komplexen Analysis (Funktionentheorie). Zur Bewertung und Einschätzung von Quantenhardware sind tiefere Physikkenntnisse und Kenntnisse der Halbleitertechnologie nötig, wie sie z.B. im Studium Elektrotechnik/Elektronik erworben werden. Es wird also auf lange Sicht eine neue Forschungsdomäne mit einem eigenen Studiengang Quanteninformatik entstehen, wo diese Fachgebiete aufeinander abgestimmt sind, damit sie im Rahmen von 5-6 Jahren durchdrungen und angeeignet werden können. // Fortsetzung ..// Quantencomputing goes real. Auf den Cebit 2017 hat D-Wave, die Quantum Computing Company aus Burnyby, Canada, die neue „Quantencomputer-Generation“ vorgestellt. Single-Atom-Quantenbit in a Silicon-Chip (Nature Magazin) als Basistechnololgie für einen Quantencomputer, Profesooren. Dzurak , Morella, – UNSW, Sydnea. https://www.gladstoneobserver.com.au/news/unsw-spearheading-quantum-computing-research/1834997/ // Erste vorläufige Einschätzung von Anwendungen der Quantencomputer und Quanteninformatik: Algorithmen die Fouriertransformationen benötigen sind polynominell statt subexponentiell (Zahlenkörpersieb auf klassischen Rechnern braucht O(exp((C+o(1))n^1\/3log(n)^2\/3) also subexponentiell) -> Quantencomputer bringen hier sehr viel Quantensuche: O(√n) statt O(n) -> bringt nur ehr wenig, insbesondere keine exponentiellen Geschwindigkeitsvorteile Die meisten Komplexitätstheoretiker glauben, dass NP-vollständige Probleme nicht mit effizienten Quantenalgorithmen berechnet werden können. Es ist aber noch nicht bewiesen. Simulation von Quantensystemen lässt sich mit Quantencomputern machen (z.B. Chemie), so dass die Grundlagenforschung hier einen ungeheuren Nutzen ziehen könnte. Anwendung von FFT gemäß dem Punkt 1 brächte unglaubliche Vorteile für Computeralgebra, Signalanalyse (echter Hammer, Kernspintomographie), Netzwerksimulation, Signalverarbeitung und vieles mehr. // wir noch weiter ausgeführt //

Die Anwendung der Quantenmechanik in einem sogenannten Quantencomputer könnte die Computer-Technologie revolutionieren und eine neue Phase der Informationstechnik eröffnen. Die Leistungsfähigkeit der klassischen Rechner könnten um Dimensionen gesteigert werden. Es werden Klassen von Problemen berechenbar – wie auch immer – die von den leistungsstärksten Rechner heute „praktisch“ nicht berechenbar sind.

Die Quantenmechanik hat schon den Grundstein für die Halbleitertechnologie gelegt und legt nun mit der Eigenschaft von Quantenobjekten auch den Grundstein für die Technologie von Quantencomputer.

Quantenobjekte haben spezifische Eigenschaften: Quantenzuständen können „überlagert“ und „verschränkt“ werden.

Ein tiefes und umfassendes Verständnis des Wissenschaftszweiges Quanteninformatik setzt voraus:

Kenntnisse der Quantenmechanik und Funktionalanalysis – die mathematische Basis zur Formulierung der Quantenmechanik
Kenntnisse der Klassiker Komplexität und Berechenbarkeit – Grundlagen der theoretischen Informatik
Die Klassiker „Randomisierte Algorithmen“ meist Inhalt von Spezialvorlesungen der Hauptstudium Informatik oder Datenstrukturen und Algorithmen
Fourier-Analysis, ein Klassiker der Nachrichten- und Regelungstechnik und komplexen Analysis (Funktionentheorie).
Zur Bewertung und Einschätzung von Quantenhardware sind tiefere Physikkenntnisse und Kenntnisse der Halbleitertechnologie nötig, wie sie z.B. im Studium Elektrotechnik/Elektronik erworben werden.

Es wird also auf lange Sicht eine neue Forschungsdomäne mit einem eigenen Studiengang Quanteninformatik entstehen, wo diese Fachgebiete aufeinander abgestimmt sind, damit sie im Rahmen von 5-6 Jahren durchdrungen und angeeignet werden können.

// Fortsetzung ..//

Quantencomputing goes real. Auf den Cebit 2017 hat D-Wave, die Quantum Computing Company aus Burnyby, Canada, die neue „Quantencomputer-Generation“ vorgestellt.

Single-Atom-Quantenbit in a Silicon-Chip (Nature Magazin) als Basistechnololgie für einen Quantencomputer, Profesooren. Dzurak , Morella, – UNSW, Sydnea.

https://www.gladstoneobserver.com.au/news/unsw-spearheading-quantum-computing-research/1834997/

Erste vorläufige Einschätzung von Anwendungen der Quantencomputer und Quanteninformatik:

Algorithmen die Fouriertransformationen benötigen sind polynominell statt subexponentiell (Zahlenkörpersieb auf klassischen Rechnern braucht O(exp((C+o(1))*n^1\/3*log(n)^2\/3) also subexponentiell) -> Quantencomputer bringen hier sehr viel
Quantensuche: O(√n) statt O(n) -> bringt nur ehr wenig, insbesondere keine exponentiellen Geschwindigkeitsvorteile
Die meisten Komplexitätstheoretiker glauben, dass NP-vollständige Probleme nicht mit effizienten Quantenalgorithmen berechnet werden können. Es ist aber noch nicht bewiesen.
Simulation von Quantensystemen lässt sich mit Quantencomputern machen (z.B. Chemie), so dass die Grundlagenforschung hier einen ungeheuren Nutzen ziehen könnte.

Anwendung von FFT gemäß dem Punkt 1 brächte unglaubliche Vorteile für Computeralgebra, Signalanalyse (echter Hammer, Kernspintomographie), Netzwerksimulation, Signalverarbeitung und vieles mehr. // wir noch weiter ausgeführt //