Technische Perspektiven des Quantencomputers

محمد أحمد أحمد قاسم قاسم

Larissa Bassin

Thomas Strohm, R. Rölver

Chris-André Zank

Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit dem Thema Quantencomputing. Quantencomputing gewinnt zunehmend an Bedeutung, da Quantencomputer ein schnell wachsendes technologisches Potenzial haben, um komplexe technische Probleme schneller als herkömmliche Computer zu lösen. Das erste Ziel dieser Arbeit ist es, die grundlegenden Konstrukte der linearen Algebra einzuführen, die das mathematische Werkzeug zur Beschreibung von Zuständen, Operationen und Transformationen im Quantencomputing ist. Diese mathematischen Konstrukte werden dann mit diesem Gebiet verknüpft. Darüber hinaus wird das von International Business Machines Corporation(IBM) Qiskit Python Framework als Basis für die Konstruktion von Quantenschaltungen verwendet. Dieses Framework bietet einen praktisch veranlagten Einstieg in das Quantencomputing und wird des weiteren auf seine Funktionalität hin betrachtet. Auf diese Weise werden die wesentlichen Konstrukte des Quantencomputing wie Superposition und Verschränkung veranschaulicht. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, eine Analyse der Quanten-Fouriertransformation(QFT) mit Hilfe des Qiskit Frameworks vorzunehmen. Es werden die Analogien zur konventionellen Diskreten Fouriertransformation(DFT) in der digitalen Signalverarbeitung aufgezeigt. Durch Anwendung der QFT wurden einfache sinusförmige Signale in ihre Frequenzkomponenten zerlegt und es wird gezeigt, dass ein ähnliches Ergebnis wie bei der DFT bzw. der schnellen Fouriertransformation(FFT) erzielt wurde.

Thomas F. Sturm, Jörg Schulze

Jörg Lässig

Zusammenfassung Quantencomputing ist als Konzept mittlerweile zwar mehrere Jahrzehnte alt und hat von der Idee bis zu den heutigen Noisy Intermediate-Scale Quantum Maschinen verschiedene Phasen stetiger Entwicklung durchlaufen, jedoch insbesondere in den letzten Jahren deutlich an Dynamik gewonnen. Im aktuellen Stadium stehen Quantenrechner zur Verfügung, die zwar noch immer stark limitiert sind, jedoch die Ausführung maßgeschneiderter Algorithmen unterstützen, die bestehende Schwächen dieser Maschinen mit ihrem speziellen Design zu umgehen versuchen. Diese Algorithmen adressieren dabei mit Maschinellem Lernen, kombinatorischer Optimierung und Simulationsanwendungen sowie weiteren potenziellen Anwendungsfeldern Problemstellungen, die praktisch vielfältig relevant und deshalb von breitem, allgemeinen Interesse sind. Das prinzipielle Potenzial des Quantencomputers, in bestimmten Anwendungsfeldern deutlich leistungsfähiger zu sein als klassische Rechner, ruft viel Aufmerksamkeit hervor. Außerdem stellt bereits eine ganze Reihe von prinzipiell für jedermann zugänglichen Softwareframeworks Implementierungen aktueller Quantenalgorithmen zum Test und zur Evaluierung bereit. Der Artikel stellt die bisherige Entwicklung, aktuelle Verfahren sowie weitere Perspektiven der Technologie in Grundzügen dar und informiert über mögliche Anwendungsgebiete aber auch bekannte Grenzen des Quantencomputing-Paradigmas.