Simulationen ermöglichen die Untersuchung komplexer Phänomene in einer sicheren und kontrollierten Umgebung. Dabei wird ein breites Spektrum an Anwendungen abgedeckt, das sich weit über die Naturwissenschaften hinaus bis in das alltägliche Leben erstreckt. So werden beispielsweise die aerodynamischen Eigenschaften von Fahrzeugen in Windkanälen studiert, bevor eine Serienproduktion in Auftrag gegeben wird. Scher- und Kompressionsbelastungen von Bauwerken werden anhand von Modellen im kleinen Maßstab untersucht und die verwendeten Materialien auf bis über ihre Belastungsgrenze hinaus ausgiebig getestet. Diese Art von Simulationen ist analog: eine Problemstellung wird physisch im kleinen Maßstab nachgebildet und das Testsystem direkt beobachtet. Mit fortschreitender Entwicklung der Computertechnik wurden Simulationen zunehmend digitalisiert. Hierbei werden komplexe Abläufe in der Natur durch mathematische Modellierung und Algorithmen so gut wie möglich abgebildet. Die Fähigkeiten dieser Systeme überschreiten jene analoger Simulatoren und ermöglichen den Zugang zu Regimen, die andernfalls nur unter enormem Aufwand studiert werden können. In einem digitalen Computer wird Information als Sequenz von Zahlen im Binärsystem dargestellt. Die kleinste Informationseinheit bildet das Bit, welches einen der zwei Zustände Null oder Eins annehmen kann. Mithilfe programmierbarer Schaltkreise wird eine kleine Anzahl von wenigen fundamentalen logischen Operationen realisiert, welche die Grundbausteine für komplexere Algorithmen darstellen. Eine digitale Simulation implementiert ein mathematisches Modell und leitet den Computer an, dieses für gewisse Parameter auszuwerten. Das Ergebnis dieser Berechnungen ist eine gute Näherung an das reale Verhalten eines physikalischen Systems. In vielen Bereichen sind diese Simulationen mehr als ausreichend um ein Fragestellung zufriedenstellend zu beantworten. Doch gerade in der Hochenergie- und Quantenphysik stößt ein klassischer digitaler Prozessor schnell an seine Grenzen. Einer der Gründe ist die rasch anwachsende Zahl an Freiheitsgraden, welche die Berechnungen verkomplizieren oder gar unmöglich machen. Abhilfe versprechen hier Quantencomputer, die durch Superposition und Verschränkung einige Limitierungen klassischer Computer auf natürliche Weise überwinden. Viele Konzepte der klassischen Informationstheorie wurden auf Quantencomputer übertragen, darunter auch die binäre Kodierung von Information in Quanten-Bits (Qubits). Quantensysteme sind jedoch von Natur aus hochdimensional und bieten daher die Möglichkeit, Information in mehr als nur zwei Zuständen zu codieren. Diese Quanten-Digits (Qudits) bieten ein enormes Potential mit Anwendungen im Bereich der Simulation von Vielteilchensystemen, Hochenergiephysik und der Entwicklung von fehlertoleranter Quanteninformationsverarbeitung. In der vorliegenden Arbeit wird ein digitaler Qudit-Quantenprozessor vorgestellt, welcher auf einem bereits bestehenden Ionenfallen-Quantencomputer aufbaut. In diesem System werden Qudits in den elektronischen Zuständen gefangener Kalzium-Ionen codiert und mit präzisen, kohärenten Laserpulsen kontrolliert. Die so realisierten Operationen, auch Quantengatter genannt, ermöglichen die Implementierung komplexer Algorithmen. Es wird eine Erweiterung des vorhandenen Gattersatzes präsentiert, welche die Manipulation eines Qudits unter einer Bedingung, die an den Zustand eines weiteren Qudits geknüpft ist, erlaubt. Die Grundlage für dieses controlled-rotation Gatters bildet das von Cirac und Zoller vorgestellte controlled-NOT Gatter, das sich auf höherdimensionale Systeme fortsetzen lässt. Eine reduzierte Variante dieses neuen Gatters wird in der Quantensimulation eines Vielteilchensystems angewandt. Hierbei werden die Grundzustände des Su-Schrieffer-Heeger Modells, das eine dimerisierte Spin-Kette beschreibt, mit einem hybriden Algorithmus erzeugt. Der Quantenprozessor wird mit einem klassischen Computer gekoppelt, welcher die Energie des erzeugten Zustandes misst. Auf Basis des Ergebnisses werden die Parameter der Quantengatter angepasst und die Energie erneut gemessen. Dieser Prozess wird wiederholt bis ein energetisches Minimum erreicht wird. Der damit verbundene Zustand stellt eine gute Annäherung an den tatsächlichen Grundzustand des Modells dar. Mithilfe dieser Methode wird ein topologischer Phasenübergang untersucht und ein Symmetriebruch beobachtet. In einem weiteren Experiment werden Phänomene der Quantenelektrodynamik (QED) bei verschiedenen Kopplungsstärken simuliert. QED ist eine Gittereichtheorie, welche die Wechselwirkung zwischen geladenen massiven Teilchen und Feldern beschreibt. Die Eichfelder sind dabei von Natur aus hochdimensional und lassen sich daher ideal durch Qudits darstellen. In dieser Arbeit wird die Kopplung zwischen einem Eichfeld und dynamischer Materie simuliert. Hierbei wird eine viereckige Plakette betrachtet, welche von Teilchen und Antiteilchen besetzt wird, die durch Qubits abgebildet werden. Das Feld ist an den Kanten der Plakette ausgebildet und beeinflusst die Dynamik des Systems maßgeblich. Hier wird erstmalig der Aufbau eines Magnetfeldes simuliert, sowie eine Verbesserung der Genauigkeit mit zunehmender Dimension des Eichfeldes beobachtet.
Simulationen ermöglichen die Untersuchung komplexer Phänomene in einer sicheren und kontrollierten Umgebung. Dabei wird ein breites Spektrum an Anwendungen abgedeckt, das sich weit über die Naturwissenschaften hinaus bis in das alltägliche Leben erstreckt. So werden beispielsweise die aerodynamischen Eigenschaften von Fahrzeugen in Windkanälen studiert, bevor eine Serienproduktion in Auftrag gegeben wird. Scher- und Kompressionsbelastungen von Bauwerken werden anhand von Modellen im kleinen Maßstab untersucht und die verwendeten Materialien auf bis über ihre Belastungsgrenze hinaus ausgiebig getestet. Diese Art von Simulationen ist analog: eine Problemstellung wird physisch im kleinen Maßstab nachgebildet und das Testsystem direkt beobachtet. Mit fortschreitender Entwicklung der Computertechnik wurden Simulationen zunehmend digitalisiert. Hierbei werden komplexe Abläufe in der Natur durch mathematische Modellierung und Algorithmen so gut wie möglich abgebildet. Die Fähigkeiten dieser Systeme überschreiten jene analoger Simulatoren und ermöglichen den Zugang zu Regimen, die andernfalls nur unter enormem Aufwand studiert werden können. In einem digitalen Computer wird Information als Sequenz von Zahlen im Binärsystem dargestellt. Die kleinste Informationseinheit bildet das Bit, welches einen der zwei Zustände Null oder Eins annehmen kann. Mithilfe programmierbarer Schaltkreise wird eine kleine Anzahl von wenigen fundamentalen logischen Operationen realisiert, welche die Grundbausteine für komplexere Algorithmen darstellen. Eine digitale Simulation implementiert ein mathematisches Modell und leitet den Computer an, dieses für gewisse Parameter auszuwerten. Das Ergebnis dieser Berechnungen ist eine gute Näherung an das reale Verhalten eines physikalischen Systems. In vielen Bereichen sind diese Simulationen mehr als ausreichend um ein Fragestellung zufriedenstellend zu beantworten. Doch gerade in der Hochenergie- und Quantenphysik stößt ein klassischer digitaler Prozessor schnell an seine Grenzen. Einer der Gründe ist die rasch anwachsende Zahl an Freiheitsgraden, welche die Berechnungen verkomplizieren oder gar unmöglich machen. Abhilfe versprechen hier Quantencomputer, die durch Superposition und Verschränkung einige Limitierungen klassischer Computer auf natürliche Weise überwinden. Viele Konzepte der klassischen Informationstheorie wurden auf Quantencomputer übertragen, darunter auch die binäre Kodierung von Information in Quanten-Bits (Qubits). Quantensysteme sind jedoch von Natur aus hochdimensional und bieten daher die Möglichkeit, Information in mehr als nur zwei Zuständen zu codieren. Diese Quanten-Digits (Qudits) bieten ein enormes Potential mit Anwendungen im Bereich der Simulation von Vielteilchensystemen, Hochenergiephysik und der Entwicklung von fehlertoleranter Quanteninformationsverarbeitung. In der vorliegenden Arbeit wird ein digitaler Qudit-Quantenprozessor vorgestellt, welcher auf einem bereits bestehenden Ionenfallen-Quantencomputer aufbaut. In diesem System werden Qudits in den elektronischen Zuständen gefangener Kalzium-Ionen codiert und mit präzisen, kohärenten Laserpulsen kontrolliert. Die so realisierten Operationen, auch Quantengatter genannt, ermöglichen die Implementierung komplexer Algorithmen. Es wird eine Erweiterung des vorhandenen Gattersatzes präsentiert, welche die Manipulation eines Qudits unter einer Bedingung, die an den Zustand eines weiteren Qudits geknüpft ist, erlaubt. Die Grundlage für dieses controlled-rotation Gatters bildet das von Cirac und Zoller vorgestellte controlled-NOT Gatter, das sich auf höherdimensionale Systeme fortsetzen lässt. Eine reduzierte Variante dieses neuen Gatters wird in der Quantensimulation eines Vielteilchensystems angewandt. Hierbei werden die Grundzustände des Su-Schrieffer-Heeger Modells, das eine dimerisierte Spin-Kette beschreibt, mit einem hybriden Algorithmus erzeugt. Der Quantenprozessor wird mit einem klassischen Computer gekoppelt, welcher die Energie des erzeugten Zustandes misst. Auf Basis des Ergebnisses werden die Parameter der Quantengatter angepasst und die Energie erneut gemessen. Dieser Prozess wird wiederholt bis ein energetisches Minimum erreicht wird. Der damit verbundene Zustand stellt eine gute Annäherung an den tatsächlichen Grundzustand des Modells dar. Mithilfe dieser Methode wird ein topologischer Phasenübergang untersucht und ein Symmetriebruch beobachtet. In einem weiteren Experiment werden Phänomene der Quantenelektrodynamik (QED) bei verschiedenen Kopplungsstärken simuliert. QED ist eine Gittereichtheorie, welche die Wechselwirkung zwischen geladenen massiven Teilchen und Feldern beschreibt. Die Eichfelder sind dabei von Natur aus hochdimensional und lassen sich daher ideal durch Qudits darstellen. In dieser Arbeit wird die Kopplung zwischen einem Eichfeld und dynamischer Materie simuliert. Hierbei wird eine viereckige Plakette betrachtet, welche von Teilchen und Antiteilchen besetzt wird, die durch Qubits abgebildet werden. Das Feld ist an den Kanten der Plakette ausgebildet und beeinflusst die Dynamik des Systems maßgeblich. Hier wird erstmalig der Aufbau eines Magnetfeldes simuliert, sowie eine Verbesserung der Genauigkeit mit zunehmender Dimension des Eichfeldes beobachtet.
In der vorliegenden Dissertation werden Quantensimulationen des Heisenberg-Modells präsentiert. Die Experimente wurden auf einem ionenbasierten Quantensimulator durchgeführt, der bis zu etwa 50 einzeln adressierbare Ionen kontrollieren kann. Quantensimulatoren dieser Größe eignen sich zur Untersuchung komplexer Quantensysteme, für welche klassische Rechnungen bereits sehr schwer werden. Zunächst werden lange Ionenkristalle charakterisiert und deren Kollisionsraten und axiale Heizraten werden gemessen. Mittels Korrelationsspektroskopie bestimmen wir die Positionen der Ionen mit einer Präzision von wenigen Nanometern und ermitteln daraus Anharmonizitäten im Fallenpotential. Spin-Locking-Bewegungsspektroskopie (Motional Spin-Locking Spectroscopy) wird als Technik eingeführt, die es erlaubt direkt das Rauschspektrum der Bewegungsmoden eines gefangenen Ions zu messen. Das Rauschspektrum wird in einem Bereich von 200 Hz bis 5 kHz aufgenommen, wobei sich sowohl inkohärente als auch kohärente Fluktuationen in der Fallenfrequenz nachweisen ließen. Das Heisenberg-Modell wird mittels einer Trotter-Approximation implementiert. Dabei ist die Trotter-Sequenz in einer Form gestaltet, die die Reduktion von Rotations- und Dephasierungsfehlern ermöglicht. Es wird von zwei Quantensimulationsexperimenten des Heisenberg-Modells berichtet: Ein Experiment beobachtet eine Thermalisierung innerhalb eines geschlossenen Quantensystems unter dem Heisenberg-Modell. Das Heisenberg-Modell besitzt Erhaltungsgrößen, welche zu untereinander nicht kommutierenden Observablen gehören. Dies führt dazu, dass sich bisher existierende theoretische Vorhersagen zum resultierenden thermischen Gleichgewichtszustand nicht auf das Heisenberg-Modell anwenden lassen. Wir beobachten die Thermalisierung hin zu einem nicht-Abelschen thermischen Zustand. In einem zweiten Experiment wird die Bildung von gebundenen Zuständen zwischen Quasiteilchen im langreichweitigen, anisotropen Heisenberg-Modell beobachtet. Die zeitliche Dynamik von Pseudospins, welche durch die Ionenkette gebildet werden, zeigt, dass sich die gebundenen Zustände Lichtkegel-artig ausbreiten. Die Ausbreitungsgeschwindigkeit und das Verschränkungswachstum der gebundenen Zustände werden für verschiedene Wechselwirkungsstärken gemessen. Die Arbeit schließt mit einem kurzen Ausblick auf ein anstehendes Upgrade des Experiments, in Zuge dessen eine neue Ionenfalle und eine neue Vakuumkammer installiert werden.
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).
Die vorliegende Diplomarbeit beschaftigt sich uberwiegend mit Quanten-Systemen, die zwei (auch qubit genannt) oder im allgemeinsten Fall d Freiheitsgrade (auch qudit genannt) aufweisen. Insbesondere werden die Eigenschaften zusammengesetzter Quanten-Systeme bezuglich Separabilitat beziehungsweise Verschrankung auf geometrische Weise dargestellt. Beruhend auf ahnlichen, bereits bekannten
Uberlegungen fur zwei Qubit oder zwei Qudit Systeme, werden mogliche Verallgemeinerungen dieser Ergebnisse fur Vielteilchensysteme prasentiert. Des Weiteren wird das Verhalten dieser Vielteilchensysteme bezuglich der gangigsten Separabilit
atskriterien, wie z.B. des Peres-Horodecki Kriteriums, des Realignment Kriteriums, der Destillation von Verschrankung und Verschrankungsmasen, sowohl numerisch als auch analytisch betrachtet.
Es wird im Einzelnen gezeigt wie, in Anlehnung an den zwei Qubit Simplex, ein n-Teilchen Simplex bestehend aus Qubit Zustanden konstruiert werden kann und warum alle Zustande in diesem Simplex 'bound-entangled' sind. Dieses Ergebnis
wurde bereits in Physical Review A 78, 042327 (2008) publiziert.
Auserdem werden zwei verschiedene Konstruktionen eines n-Teilchen Wk-Simplex
vorgestellt, die beide fur den n = 2 Fall mit dem bekannten 'Magic Tetrahedron' ubereinstimmen. Fur den speziellen Fall des drei Teilchen Wk-Simplex (W-Zustand Simplex) werden bestimmte Symmetrien der jeweiligen Quanten Systeme bezuglich
der oben erwahnten Separabilitatskriterien aufgezeigt und dementsprechend verschiedene Subklassen von Zustande eingefuhrt. Zusatzlich zu diesen Symmetrien
konnen durch diese geometrische Veranschaulichung der Zustande, d.h. durch verschiedene Schnitte dieser Simplices, die verschiedenen Kriterien prazise und leicht auf optischem Wege verglichen werden. Aus diesem Grund werden die in
dieser Arbeit beschriebenen Ergebnisse dazu beitragen sowohl zusammengesetzte Quanten-Systeme als auch das damit verbundene faszinierende Phanomen der Verschr
ankung, welches die Grundlage fur zukunftige Technologien, wie etwa Quantenkryptography, Quantenkommunikation oder moglicherweise Quantencomputer, bilden wird, besser zu verstehen.
Wir befinden uns an der Schwelle einer Revolution zu einer Quantentechnologie, die nicht nur auf der passiven Nutzung von Quanteneffekten, sondern auf ihrer aktiven Kontrolle beruht.An vorderster Front beinhaltet dies die Realisierung eines Quantencomputers.Das Kodieren von Informationen in Quantenzuständen als "Qubits" erlaubt es, Verschränkung und Quantensuperposition zu nutzen, um Rechnungen durchzuführen, die auf einem klassischen Computer unpraktikabel sind.Eine zentrale Schwierigkeit ist es dabei, Dekohärenz zu vermeiden -der Verlust von Quanteneigenschaften aufgrund ungewollter Wechselwirkung mit der Umgebung.Diese Arbeit thematisiert die Realisierung verschränkender Zwei-Qubit-Gatter, die sowohl gegenüber Dekohärenz als auch klassischen Störeinflüssen robust sind.Sie behandelt dabei drei Aspekte: die Nutzung effizienter numerischer Methoden zur Simulation und optimaler Kontrolle offener und geschlossener Quantensysteme, die Rolle fortgeschrittener Optimierungsfunktionale zur Begünstigung von Robustheit, sowie die Anwendung dieser Techniken auf zwei führende Umsetzungen von Quantencomputern, gefangene Atome und supraleitende Schaltkreise.Nach einem Überblick über die theoretischen und numerischen Grundlagen beginnt der zentrale Teil dieser Arbeit mit der Idee einer Ensembleoptimierung, um Robustheit sowohl gegenüber klassischen Fluktuationen als auch Dekohärenz zu erreichen.Für das Beispiel eines kontrollierten Phasengatters auf gefangenen Rydberg-Atomen wird gezeigt, dass Gatter erreichbar sind, die um mindestens eine Größenordnung robuster sind als der beste bekannte analytische Ansatz.Darüber hinaus bleibt diese Robustheit selbst dann erhalten, wenn die Gatterdauer signifikant gegenüber der kurzmöglichsten Dauer des analytischen Gatters verkürzt wird.Supraleitenden Schaltkreise sind eine besonders vielversprechende Architektur zur Implementierung eines Quantencomputers.Ihre Flexibilität wird durch Optimierungen sowohl für diagonale als auch nicht-diagonale Gatter gezeigt.Um Robustheit gegenüber Dekohärenz zu gewährleisten, ist es essentiell, das Gatter in so kurzer Zeit wie möglich zu realisieren.Das Erreichen dieses Ziels wird durch die Optimierung hin zu einem beliebigen v perfekten Verschränker erleichtert, basierend auf einer geometrischen Theorie der Zwei-Qubit-Gatter.Für das Beispiel supraleitender Qubits wird gezeigt, dass dieser Ansatz zu kürzeren Gatterzeiten, höheren Fidelitäten, sowie schnellerer Konvergenz führt, im Vergleich zur Optimierung hin zu vorausbestimmten, festen Zwei-Qubit-Gattern.Eine Optimierung im Liouville-Raum zur sauberen Berücksichtigung von Dekohärenzeffekten ist mit erheblichen numerischen Herausforderungen verbunden, da die Dimension im Vergleich zum Hilbert-Raum quadratisch wächst.Es kann allerdings gezeigt werden, dass es für ein unitäres Optimierungsziel ausreichend ist, höchstens drei Zustände anstelle der vollen Basis des Liouville-Raums zu propagieren.Sowohl für das Beispiel gefangener Rydberg-Atome also auch für supraleitende Qubits wird die erfolgreiche Optimierung von Quantengattern gezeigt, mit einem numerischen Aufwand, der weit unterhalb der bisher angenommenen Untergrenze liegt.Insgesamt zeigen die Ergebnisse dieser Arbeit zu einem umfassenden Gerüsts zur Optimierung robuster Quantengatter, und bereiten den Weg für die mögliche Realisierung eines Quantencomputers.vi
Quantencomputer ermöglichen es, bestimmte Berechnungen schneller, genauer und energieeffizienter durchzuführen als klassische Computer, indem sie quantenmechanische Phänomene ausnutzen. Da die Umsetzung der meisten Quantenalgorithmen allerdings Operationen benötigt für die Quantencomputer ungeeignet sind, z. B. Datenbankzugriffe, werden Quantencomputer typischerweise als Spezialprozessoren in hybriden Quantenanwendungen verwendet. Die Entwicklung und der Betrieb dieser hybriden Anwendungen sind komplex und erfordern eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit. Dabei wird tiefgreifendes Wissen aus unterschiedlichen Domänen benötigt, beispielsweise aus der Mathematik, Physik und Softwareentwicklung. Zusätzlich wird die Entwicklung und der Betrieb von Quantenanwendungen durch weitere Faktoren erschwert: (i) Die aktuelle Quantensoftwarelandschaft und die verfügbaren Quanten-Clouddienste, die Zugriff auf unterschiedliche Quantencomputer geben, sind sehr heterogen. (ii) Die schnellen Fortschritte im Quanten-Software-Engineering führen zur Einführung neuer Techniken, welche die Ausführung von Quantenschaltkreisen verbessern können, allerdings aktuell eine komplexe, manuelle Integration erfordern. (iii) Das Fehlen geeigneter Abstraktionsebenen führt dazu, dass die Entwicklung von Quantenanwendungen, insbesondere für Entwickler, die wenig Erfahrung mit Quantencomputing haben, zeitaufwändig und fehleranfällig ist. Um diese Probleme zu lösen, wird in dieser Arbeit die PASTA-Methode präsentiert. Diese basiert auf der Quantencomputingmustersprache, welche etablierte Konzepte und Best Practices in der Quantencomputingdomäne intuitiv verständlich dokumentiert, und stellt einen ganzheitlichen Prozess für diemusterbasierten Entwicklung und den Betrieb von Quantenanwendungen vor. Die Methode beinhaltet alle notwendigen Schritte von der Auswahl der zu verwendenden Quantencomputingmuster, über die Generierung der ausführbaren Quantenanwendung auf Basis wiederverwendbarer Lösungen sowie die Bereitstellung der erforderlichen Softwareartefakte, bis hin zur Überwachung und Analyse der Ausführung hybrider Quantenanwendungen. Zur Umsetzung der PASTA-Methode wird im Rahmen dieser Arbeit die Quantencomputingmustersprache um mehrere Muster erweitert, welche Best Practices für den Betrieb von hybriden Quantenanwendungen sowie etablierte Methoden zur Abschwächung und Korrektur von Quantenfehlern dokumentieren. Um die vom Nutzer ausgewählten Muster in einen ausführbaren Quantenworkflow transformieren zu können, werden eine Vielzahl neuer Workflowmodellierungskonstrukte eingeführt, welche die Spezifikation verschiedener, häufig auftretender Aktivitäten in Quantenworkflows vereinfachen. Weiterhin wird ein Ansatz für die automatische und dynamische Bereitstellung von hybriden Quantenanwendungen auf Grundlage von Nutzeranforderungen vorgestellt. Auf diesen Konzepten aufbauend werden neue Sichten auf Quantenworkflows eingeführt, welche die Überwachung und Analyse von hybriden Quantenanwendungen vereinfachen. Die Sichten ermöglichen es unterschiedlichen Nutzergruppen, wie beispielsweise Quantenexperten und dem Betriebspersonal, Quantenanwendungen auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu analysieren und bieten zusätzliche, für die jeweilige Nutzergruppe relevante Informationen. Zur Demonstration der praktischen Umsetzbarkeit der PASTA-Methode wird das PASTA-Framework eingeführt, welches die in dieser Arbeit eingeführten Konzepte prototypisch implementiert. Die Nutzbarkeit der Methode und des Frameworks werden anhand mehrerer Anwendungsfälle evaluiert, für welche eine Laufzeitanalyse sowie eine Nutzerstudie durchgeführt wird.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Thematik der Verwendung von Quantencomputer. Die Hauptziele bilden dabei die Ermittlung des Minimum-Wissens zur Verwendung eines Quantencomputers, wobei das Verständnis gegenüber Quantenalgorithmen als Verwendung angesehen wird. Das zweite Ziel ist festzustellen, wann welches Wissen benötigt wird. Dadurch soll ein Überblick geschaffen werden und ersichtlich sein welche Themengebiete voneinander abhängig sind. Durch Literaturrecherche wurden die wichtigsten Themenbegriffe ermittelt und stetig mit der Dokumentation eines Praxisprojektes von Studierenden des Studienganges Informationsmanagement 2018 verglichen. Diese Projektarbeit beschäftigte sich mit der Evaluierung einer Plattform, wodurch Quantencomputer über das Internet erreicht werden können. Basierend auf den Ergebnissen der Recherche und Vergleiche entsteht eine Landkarte des Wissens in der Form einer Concept Map. Diese unterteilt sich in zwei Versionen wobei Version 2 eine Erweiterung der ersten darstellt. In der ersten Version sind alle Begriffe inkludiert, die im ersten Arbeitspaket des Praxisprojektes benötigt wurden um ein Grundverständnis zu entwickeln. Die zweite Version der Concept Map bildet die Finale Version und alle Erkenntnisse ab. Dabei werden alle Begriffe zum Verständnis für Quantenalgorithmen eingearbeitet. Mithilfe dieser Concept Map, ist es möglich das Minimum-Wissen anhand wichtiger Begrifflichkeiten zu extrahieren. Durch die gerichteten Beziehungen zwischen den Begriffen ist es möglich zu erkennen, welche Themen voneinander abhängig sind und daher festzustellen, welches Thema wann wichtig ist.