Квантовые компьютеры достигли превосходства, но думали ли мы о написании программ, чтобы сделать их практическими?
Построить квантовый компьютер непросто, даже ведущие университеты и корпорации мира сделали бесчисленное количество неудачных попыток и потратили миллиарды, прежде чем добиться успеха. Таким образом, рассматриваемый вопрос звучит намного менее интересно, но поверьте мне, когда я это говорю, это не так. Один из лучших способов принять участие в квантовых вычислениях - это понять основы, фундаментальные схемы и процессы, которые якобы помогают этим машинам достичь так называемого «превосходства». Это также помогает нам сформировать интуитивное представление о том, как эти машины достигают того, что они делают, что, в свою очередь, позволяет нам кодировать логику проблем, с которыми мы сталкиваемся, в системы, основанные на приложениях, движимые поиском правильных решений.
Существуют различные языки программирования, которые можно рассматривать как специальные или предметно-ориентированные (DSL), которые помогают нам передать задачу, которую мы ставим перед квантовым компьютером. Каждая третья организация, работающая в этой сфере, создала свои собственные экосистемы, в которых разработчики могут создавать и тестировать свою инфраструктуру Quantum. D-wave, IBM, Microsoft - некоторые из известных поставщиков, которые создали свои собственные «квантовые комплекты для разработки».
Qiskit - один из таких инструментов для разработчиков, созданный IBM, и, как и большинство других SDK, созданных для науки, python является первоклассным членом этой экосистемы. IBM Q Experience, платформа облачных квантовых вычислений, предоставляет пользователям API, который можно использовать из Jupyter Notebook с помощью Qiskit для запуска наших приложений в этих системах, что дает ценные результаты, будь то для криптографии или квантового машинного обучения. .
