Richard P. Feynman, Nobelpreisträger für Physik, war ein führender Physiker auf dem Gebiet der Quantenmechanik und Quantenelektrodynamik. Im Jahr 1982 veröffentlichte er ein Forschungspapier mit dem Titel „Simulating Physics with Computers“. Darin stellt er die Frage, ob ein Quantencomputer tatsächlich gebaut werden kann (was seiner Meinung nach möglich sein sollte) oder ob klassische Computer das probabilistische Verhalten eines echten Quantensystems simulieren können (was er klar verneinte). Diese Forschungsarbeit weckte das Interesse der Wissenschaft und Forschung, die sich nun ernsthaft mit der Frage nach der Machbarkeit und Entwicklung eines Quantencomputer beschäftigte.
Richard P. Feynman, Nobelpreisträger für Physik, war ein führender Physiker auf dem Gebiet der Quantenmechanik und Quantenelektrodynamik. Im Jahr 1982 veröffentlichte er ein Forschungspapier mit dem Titel „Simulating Physics with Computers“. Darin stellt er die Frage, ob ein Quantencomputer tatsächlich gebaut werden kann (was seiner Meinung nach möglich sein sollte) oder ob klassische Computer das probabilistische Verhalten eines echten Quantensystems simulieren können (was er klar verneinte). Diese Forschungsarbeit weckte das Interesse der Wissenschaft und Forschung, die sich nun ernsthaft mit der Frage nach der Machbarkeit und Entwicklung eines Quantencomputer beschäftigte.
Vermutlich ist der Begriff Quantencomputer für viele Leser noch sehr neu. Man könnte dabei an eine neue Technologie denken — vielleicht die jüngste und modernste in der bemerkenswerten Folge, zu der die Berechnung mit Transistoren, integrierten Schaltkreisen oder Siliziumchips gehört. Und es stimmt, auch die schon vorhandene Computertechnologie beruht weitgehend auf mikrophysikalischen quantenmechanischen Prozessen. Wenn sich der Hang zu immer schnellerer, kompakterer Computer-Hardware fortsetzen soll, muß die Technologie immer «quantenmechanischer» werden, weil quantenmechanische Effekte in allen kleinen Systemen überwiegen. Aber wenn das alles wäre, würden Quantencomputer bei grundlegenden Erklärungen in diesem Zusammenhang kaum eine Rolle spielen. Unabhängig davon, welche quantenmechanischen Vorgänge heutige Computer zur Durchführung der Berechnungen nutzen, sie sind alle technologische Verwirklichungen desselben klassischen Grundgedankens, nämlich der universellen Turingmaschine. Deshalb können alle existierenden Computer im wesentlichen dieselben Berechnungen ausführen. Sie unterscheiden sich lediglich in bezug auf die Geschwindigkeit, Speicherfähigkeit und die Modi der Verarbeitung der Eingaben. Selbst ein langsamer Computer mit wenig Speicherplatz läßt sich so programmieren, daß er jedes Problem genausogut lösen und jede Umwelt genausogut simulieren kann wie unsere leistungsfähigsten Computer, wenn nur der Speicherplatz reicht, er lange genug laufen kann und ihm die Hardware zur Verfügung steht, auf der er die Ergebnisse darstellen kann.
Diese Bachelorarbeit erläutert die Grundlagen von Quantencomputern und ihr Potential sowie die Vorteile, die eine Auseinandersetzung mit diesem Thema mit sich bringt. Sie richtet sich an Leser ohne Vorwissen auf diesem Gebiet und stellt die Konzepte auf eine Art vor, die für jede Person mit einem Grundwissen im Softwarebereich zugänglich ist. Es werden dabei die Unterschiede zwischen klassischen Computern und Quantencomputern besprochen, sowie die grundlegende Funktionsweise, wie die Basiseinheiten (Qubits) und die Gatter, die auf diese angewendet werden. Um diese Grundbausteine und Funktionsweise zu veranschaulichen sowie die Potentiale von Quantencomputern nachzuvollziehen, werden drei Algorithmen näher besprochen. Der Deutsch-Algorithmus zeigt, dass Quantencomputer manche Probleme schneller als klassische Computer lösen können. Der Shor-Algorithmus kann RSA verschlüsselte Nachrichten schnell entschlüsseln. Der Grover-Algorithmus bietet eine schnelle Methode eine bestimmte Information in unsortierten Daten zu suchen. Die drei Algorithmen decken bereits ein recht breites Spektrum von Anwendungsmöglichkeiten von Quantencomputern ab. Dieses Potential sowie die Wichtigkeit der Auseinandersetzung mit der Mächtigkeit von Quantencomputern und ein kurzer Einblick in mögliche zukünftige Entwicklungen schießen die Arbeit ab. Diese Bachelorarbeit erläutert die Grundlagen von Quantencomputern und ihr Potential sowie die Vorteile, die eine Auseinandersetzung mit diesem Thema mit sich bringt. Sie richtet sich an Leser ohne Vorwissen auf diesem Gebiet und stellt die Konzepte auf eine Art vor, die für jede Person mit einem Grundwissen im Softwarebereich zugänglich ist. Es werden dabei die Unterschiede zwischen klassischen Computern und Quantencomputern besprochen, sowie die grundlegende Funktionsweise, wie die Basiseinheiten (Qubits) und die Gatter, die auf diese angewendet werden. 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Quantencomputer besitzen das Potenzial, um in naher Zukunft Probleme, die mit herkömmlichen Computern und Supercomputern nicht bewältigbar sind, zu lösen. Bisher ist die Umsetzung dieser Technologie in der Industrie noch in der Anfangsphase, wodurch der Einsatz von Quantencomputern bisher nur für Forschungsprojekte möglich ist. Dennoch ermöglichen es große IT-Unternehmen, interessierten Personen einen indirekten Zugang zu Quantencomputern über deren Services. Da die Technologien und Konzepte, auf denen Quantencomputern basieren, sehr umfangreich und komplex sind, ist es für interessierte Personen, die sich in diese neue Materie vertiefen wollen, oft schwierig, die Hauptkonzepte, die benötigt werden, um Quantencomputern zu verstehen, zu identifizieren und somit ein Grundverständnis von Quantencomputern zu erlangen. Aus diesem Grund besteht der Hauptzweck dieser Arbeit darin, die benötigten Grundkonzepte und Themen auf denen Quantencomputer aufbauen, zu identifizieren und auszuarbeiten. Hierfür werden die Konzepte von bekannten Lehrbüchern im Bereich Quantencomputer herangezogen und systematisch nach deren Wichtigkeit für das Verständnis von Quantencomputern gegliedert, aufgelistet und ausgearbeitet. Für den praktischen Teil der Arbeit werden zwei Quantenbeispiele anhand des zuvor erarbeiteten Wissens beschrieben und erweitert. Die zuvor identifizierten und beschriebenen Grundkonzepte werden anschließend grafisch mittels einer Concept-Map dargestellt, diese bietet einen systematischen Überblick über die einzelnen Konzepte und deren Abhängigkeiten zueinander. Der Vorteil in der Darstellung von Wissen mittels einer Concept-Map besteht darin, dass die Visualisierung der Verbindungen zwischen den einzelnen Konzepten hervorgehoben wird. Zusätzlich wird auf Basis des erarbeiteten Wissens ein Beispiel-Curriculum für eine Lehrveranstaltung, die das Ziel hat, die Grundkonzepte von Quantencomputern zu vermitteln, erstellt. Das Ergebnis dieser Arbeit zeigt, dass die Konzepte, auf denen Quantencomputer aufbauen, in drei Grundkompetenzen unterteilt werden können. Zum einen die Kompetenz der linearen Algebra, in dem die meisten Konzepte und Themen bereits in einem vorangegangenen Studium behandelt wurden. Zum anderen die der Informatik-Konzepte, wobei hier wie bei der linearen Algebra das Verständnis im Bereich der Programmierung angenommen werden kann. Die Kompetenz der Quantenmechanik stützt sich auf die Konzepte, die von Quantencomputern genutzt wird und auf die Kompetenzen und das Wissen der beiden anderen Kompetenzen. Zusammenfassend zeigt diese Arbeit, dass für das reine Verständnis von Quantencomputern und dem Replizieren von bereits erstellten Quantenalgorithmen eine große Anzahl an unterschiedlichen Konzepten benötigt wird. Für die Fähigkeit der Entwicklung von eigenen Quantenalgorithmen reicht das erarbeitet Wissen nicht aus, sondern wird als Grundwissen angesehen.
Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Frage, wie viel Rechenkraft Quantencomputer bieten können. Diese Frage geht in ihrer allgemeinsten Form weit über die aktuellen Möglichkeiten und Methoden der Komplexitätstheorie hinaus. Dennoch liefert die Komplexitätstheorie Beispiele von Problemen, die sogar für Quantencomputer als nicht effizient lösbar gelten. Andererseits können Quantencomputer vermutlich nicht effizient von klassischen Computern simuliert werden. Wir wollen mit dieser Arbeit zum Verständnis des dazwischen liegenden Bereichs von Problemen, die effizient auf Quantencomputern, aber nicht effizient auf klassischen Computern berechnet werden können, beitragen. Um besseren Einblick in die Fragestellung zu erlagen, entwickeln wir in dieser Dissertation klassische und quantenmechanische Algorithmen zur Lösung von Problemen, die unter einschränkenden Annahmen a priori als nicht effizient lösbar geltende Probleme dennoch effizient lösen. Wir erforschen in diesem Sinne also die Grenzen des auf Quantencomputern und klassischen Computern Machbaren, in dem wir Annahmen identifizieren, die dazu geeignet sind grundsätzlich als schwer geltende Probleme in den Bereich des Machbaren zu bringen. Im Speziellen entwickeln wir einen Quantenalgorithmus, der sogenannte Projective Entangled-Pair States (PEPS) effizient herstellen kann, sobald Injektivität und Wohlkonditierung des PEPS gegeben ist. In einem zweiten Schritt erweitern wir diesen Algorithmus auf sogenannte G-injektive PEPS, einer wesentlich allgemeineren Klasse von Quantenzuständen, die auch die exotische Eigenschaft der topologischen Ordnung besitzen können. Weiters entwickeln wir einen Quantenalgorithmus, der das im Allgemeinen für Quantencomputer als schwer geltende Problem den Grundzustand von lokalen Hamiltonoperatoren zu erzeugen löst, sofern diese die Voraussetzungen des (nicht-konstruktiven) Quanten-Lovász-Local-Lemma erfüllen und die Operatoren kommutieren. Unser Quantenalgorithmus kann in diesem Fall auch als unabhängiger, konstruktiver Beweis des Quanten-Lovász-Local-Lemmas betrachtet werden. Um die Grenze zu klassischen Computern zu erforschen, entwickeln wir einen klassischen Algorithmus, der das sehr allgemeine Problem Quantenschaltkreise zu simulieren unter gewissen Annahmen effizient lösen kann. Wäre es in voller Allgemeinheit lösbar, würden Quantencomputer keinen Vorteil bieten. Unser Algorithmus kann Quantenschaltkreise simulieren, die in ihrer Struktur jener des Quantenalgorithmus von Shor zur Faktorisierung ganzer Zahlen, der als exponentiell schneller als der schnellste bekannte klassische Faktorisierungsalgorithmus gilt, sehr ähnlich sind. Weiters treffen wir die Annahme, dass die erzeugte Wahrscheinlichkeitsverteilung annähernd dünn-besetzt ist. Unser Ergebnis impliziert daher, dass die von Algorithmen dieser Struktur erzeugte Wahrscheinlichkeitsverteilung notwendigerweise dicht-besetzt sein muss, um einen exponentiellen Geschwindigkeitsvorteil erzielen zu können.
Simulation oder Rechnung? Nur zu oft stellt sich diese Frage bei einer Vielfalt von Problemstellungen im technischen und naturwissenschaftlichen Bereich. Nehmen wir etwa den wichtigen Fall, dass die Aerodynamik eines Autos oder Flugzeugs optimiert werden soll. Auf Supercomputern können wir diese Eigenschaften mithilfe von Finite-Elemente-Methoden versuchen vorherzusagen – und das mit großem Erfolg! Trotzdem verzichten wir auch heute nicht darauf, die realen Modelle der Fahrzeuge im Windkanal zu testen. Warum? Die komplexen Rechnungen der Strömungsmechanik, die zahlreiche Näherungsmethoden beinhalten, müssen überprüft und weiter optimiert werden – es geht in vielen Fällen ja auch um besondere Sicherheitsaspekte, die genau validiert sein wollen. Bei Aufgabenstellungen aus der Quantenphysik ist die Problematik oft noch viel komplexer. Systeme aus vielen Quantenteilchen – Elektronen, Neutronen, Protonen, Atomen etc. – machen einen Großteil unserer Umwelt aus. Ein besonderes Problem liegt darin, dass in der Quantenphysik ein System in einer Überlagerung verschiedener Konfigurationen vorliegen kann. Stellen Sie sich eine Festplatte vor, in der die N Bits Ihrer Dateien in der Ausrichtung einzelner winziger Elementarmagnete gespeichert sind. Zeigt der Magnet in eine Richtung, entspricht dies einer logischen 0, zeigt er in die entgegengesetzte Richtung, so entspricht dies einer logischen 1. Auf Ihrer Festplatte liegt genau eine der 2N möglichen Konfigurationen vor, welche die gesamten Daten ihres Computers abbildet. Was bei Feynman noch Fantasie war, ist heute Realität In einem entsprechenden Quantensystem aus N Magneten können jedoch alle diese Konfigurationen gleichzeitig präsent sein. Also benötigen wir für ein System von N Elementarmagneten 2N komplexe Zahlen, um allein den Zustand dieses Systems aufzuschreiben und abzuspeichern. Schon für eine kleine Zahl von nur 300 Magneten bräuchten wir dazu einen Computer, der mehr Speicherplätze enthält, als wir heute die Menge an gesamter sichtbarer Materie im Universum abschätzen! Sehr schnell wird dies also mit steigender Systemgröße zu einer unmöglichen Aufgabe. Wir müssen also zwangsweise versuchen, hierfür effiziente Näherungsmethoden zu entwickeln, um dieses Problem auf klassischen Computern zu berechnen. Oft stellt sich dabei aber das gleiche Problem wie in der Strömungsmechanik: Die Näherungsmethoden sind häufig empirisch, und man kennt die Grenzen ihrer Gültigkeit nicht sehr gut. Auch hier brauchen wir also eine natürliche Modellierung, mit der wir diese Rechenmethoden überprüfen können. Der amerikanische Nobelpreisträger Richard Feynman erkannte dies in einer wegweisenden Arbeit bereits im Jahre 1982. Dort argumentierte er, dass es in Zukunft wohl vorteilhaft sein werde, komplexe Quantensysteme durch andere, kontrollierbare Quantensysteme zu modellieren und zu berechnen: Die Idee des Quantensimulators und Quantencomputers war geboren. Was damals noch als Fantasie erschien, ist heute in zahlreichen Laboren weltweit Realität. Forscherinnen und Forscher entwerfen künstliche Quantensysteme, indem sie zum Beispiel Atome in Interferenzmustern aus Licht einfangen, um mit diesen das Verhalten von Elektronen in Festkörpern zu studieren. Das helle und dunkle Interferenzmuster aus Licht bildet dabei eine Kristallstruktur, in der die Atome über optische Dipolkräfte frei schwebend im Raum gefangen werden können. Der Abstand zwischen einzelnen Gitterplätzen dieses Kristalls ist dabei allerdings ungefähr 10 000 Mal größer als jener in einem echten Material; auf dieser Mikrometerskala können wir alles „Atom für Atom“ fotografieren und beobachten. Das „Sozialverhalten“ kann so genauestens und unter kontrollierten Bedingungen studiert werden. Robert Ott und Philipp Hauke beschreiben in dieser Ausgabe ab Seite 246 sogar noch weitergehende Möglichkeiten, mit denen erste Simulationen von hochkomplexen Phänomenen aus der Hochenergiephysik im Labor unter künstlichen Bedingungen gelingen. Eine spannende neue Richtung, die wegweisende neue Forschungsmöglichkeiten eröffnet! Auch wenn die bisherigen Quantensimulationen noch weitgehend auf klassischen Rechnern berechenbar sind, so lässt sich auch hier hoffen, dass wir schon bald in einen Bereich vorstoßen werden, wo dies nicht mehr der Fall sein wird und wir wissenschaftliches Neuland entdecken. Feynman sei Dank! Ich wünsche Ihnen viel Vergnügen bei der Lektüre. Immanuel Bloch ist Direktor am Max-Planck-Institut für Quantenoptik in Garching, Professor für Experimentalphysik an der Ludwigs-Maximilians-Universität München und einer der Sprecher des Munich Center for Quantum Science and Technology (MCQST).