പൈത്തൺ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്: ക്യൂബിറ്റ് മാനിപുലേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, ഒരിക്കൽ ഒരു സൈദ്ധാന്തിക സ്വപ്നമായിരുന്നെങ്കിലും, വേഗത്തിൽ ഒരു യാഥാർത്ഥ്യമായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. പൈത്തൺ, അതിൻ്റെ വിപുലമായ ലൈബ്രറി സംവിധാനങ്ങളും ഉപയോഗിക്കാനുള്ള എളുപ്പവും കാരണം, ഈ ആകർഷകമായ മേഖലയിലേക്ക് കടന്നുവരുന്ന ഗവേഷകർക്കും ഡവലപ്പർമാർക്കും ഇഷ്ടപ്പെട്ട ഭാഷയായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ്, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൽ പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ക്യൂബിറ്റ് മാനിപുലേഷൻ്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങളിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങിച്ചെല്ലുന്നു, വിവിധ പശ്ചാത്തലങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വായനക്കാർക്ക് ഇത് ലഭ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനായി വ്യക്തത, പ്രായോഗികത, ഒരു ആഗോള വീക്ഷണം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

ക്യൂബിറ്റുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്, അവയെ എന്തുകൊണ്ട് കൈകാര്യം ചെയ്യണം?

0 അല്ലെങ്കിൽ 1 പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ക്യൂബിറ്റുകൾ ക്വാണ്ടം മെക്കാനിക്സിൻ്റെ തത്ത്വങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി ഒരേ സമയം രണ്ട് അവസ്ഥകളിലും സൂപ്പർ പൊസിഷനായി നിലനിൽക്കുന്നു. ഈ സൂപ്പർ പൊസിഷൻ, എൻ്റാങ്കിൾമെൻ്റുമായി (ക്യൂബിറ്റുകൾ പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന മറ്റൊരു ക്വാണ്ടം പ്രതിഭാസം) ചേർന്ന്, ഏറ്റവും ശക്തമായ ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് പോലും ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താൻ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ അനുവദിക്കുന്നു.

ക്യൂബിറ്റ് മാനിപുലേഷൻ എന്നത് ഒരു ക്യൂബിറ്റിൻ്റെ അവസ്ഥയെ നിയന്ത്രിക്കുകയും പരിഷ്ക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുകളിൽ ലോജിക് ഓപ്പറേഷനുകൾ നടത്തുന്നതിന് ഇത് സമാനമാണ്, എന്നാൽ ക്വാണ്ടം മെക്കാനിക്സിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണതയും ശക്തിയും ഇതിന് അധികമായി ലഭിക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം ഗേറ്റുകൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണി ക്യൂബിറ്റുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, നമുക്ക് വിവരങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യാനും കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താനും ആത്യന്തികമായി സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും കഴിയും.

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനായുള്ള പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ

നിരവധി പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വികസനം സുഗമമാക്കുന്നു, അടിസ്ഥാന ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിൻ്റെയും ഹാർഡ്‌വെയർ സങ്കീർണ്ണതകളുടെയും ഭൂരിഭാഗവും abstrakta ക്കുന്നു. ഇവയിൽ ഏറ്റവും പ്രചാരമുള്ള രണ്ടെണ്ണം ഇതാ:

• Qiskit (Quantum Information Science Kit): IBM വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത Qiskit, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സമഗ്രമായ ഓപ്പൺ-സോഴ്സ് SDK ആണ്. ഇത് ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും അനുകരിക്കാനും ടൂളുകൾ നൽകുന്നു.
• Cirq: Google വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത Cirq, സമീപകാല ക്വാണ്ടം ഉപകരണങ്ങൾക്കായി ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടുകൾ എഴുതാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത മറ്റൊരു ഓപ്പൺ-സോഴ്സ് ഫ്രെയിംവർക്ക് ആണ്.

ഈ ലൈബ്രറികൾ വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങളും ശക്തികളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൽ ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും രണ്ടും അമൂല്യമാണ്.

അടിസ്ഥാന ക്വാണ്ടം ഗേറ്റുകൾ

ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടുകളുടെ നിർമ്മാണ ഘടകങ്ങളാണ് ക്വാണ്ടം ഗേറ്റുകൾ. അവ ക്യൂബിറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന യൂനിറ്ററി ട്രാൻസ്ഫോർമേഷനുകളാണ്, അവയുടെ അവസ്ഥ മാറ്റുന്നു. ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന ഗേറ്റുകളിൽ ചിലത് നമുക്ക് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം:

1. ദി ഹാഡമാർഡ് ഗേറ്റ് (H-ഗേറ്റ്)

സൂപ്പർ പൊസിഷൻ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഗേറ്റ് ഹാഡമാർഡ് ഗേറ്റ് ആണ്. ഇത് |0⟩ അവസ്ഥയിലുള്ള ഒരു ക്യൂബിറ്റിനെ |0⟩, |1⟩ എന്നിവയുടെ തുല്യ സൂപ്പർ പൊസിഷനിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, അതുപോലെ |1⟩ അവസ്ഥയിലുള്ള ക്യൂബിറ്റിനെ |0⟩, -|1⟩ എന്നിവയുടെ തുല്യ സൂപ്പർ പൊസിഷനിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.

ഗണിതപരമായ പ്രതിനിധീകരണം:

ഹാഡമാർഡ് ഗേറ്റ് താഴെ പറയുന്ന മാട്രിക്സ് ഉപയോഗിച്ചാണ് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത്:

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Qiskit):

from qiskit import QuantumCircuit, transpile, Aer, assemble
from qiskit.visualization import plot_histogram

# 1 ക്യൂബിറ്റും 1 ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുമുള്ള ഒരു ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ട് സൃഷ്ടിക്കുക
qc = QuantumCircuit(1, 1)

# ക്യൂബിറ്റിൽ ഹാഡമാർഡ് ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുക
qc.h(0)

# ക്യൂബിറ്റ് അളക്കുക, ഫലം ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റിൽ സൂക്ഷിക്കുക
qc.measure([0], [0])

# സർക്യൂട്ട് അനുകരിക്കുക
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
compiled_circuit = transpile(qc, simulator)
job = simulator.run(compiled_circuit, shots=1024)
result = job.result()
counts = result.get_counts(qc)

print(counts)
plot_histogram(counts)

വിശദീകരണം:

• ഒറ്റ ക്യൂബിറ്റും ഒറ്റ ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുമുള്ള ഒരു `QuantumCircuit` ഒബ്ജക്റ്റ് ഞങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
• ഒന്നാമത്തെ ക്യൂബിറ്റിൽ (ഇൻഡെക്സ് 0) `h()` മെത്തേഡ് പ്രയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഹാഡമാർഡ് ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുന്നു.
• `measure()` ഉപയോഗിച്ച് ക്യൂബിറ്റ് അളക്കുന്നു, ഫലം ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നു.
• `qasm_simulator` ബാക്കെൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് സർക്യൂട്ട് അനുകരിക്കുന്നു.
• `counts` ഡിക്ഷ്ണറി ഓരോ ഫലവും (0 അല്ലെങ്കിൽ 1) ലഭിച്ച തവണകളുടെ എണ്ണം കാണിക്കുന്നു. 0, 1 എന്നിവയ്ക്ക് ഏകദേശം തുല്യമായ എണ്ണം കാണണം, ഇത് സൂപ്പർ പൊസിഷനെ വ്യക്തമാക്കുന്നു.

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Cirq):

import cirq

# ഒരു ക്യൂബിറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക
qubit = cirq.GridQubit(0, 0)

# ഒരു സർക്യൂട്ട് സൃഷ്ടിക്കുക
circuit = cirq.Circuit(
    cirq.H(qubit),
    cirq.measure(qubit, key='result')
)

# സർക്യൂട്ട് അനുകരിക്കുക
simulator = cirq.Simulator()
result = simulator.run(circuit, repetitions=1024)

# ഫലങ്ങൾ പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുക
print(result.histogram(key='result'))

വിശദീകരണം:

• ഞങ്ങളുടെ ക്യൂബിറ്റിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് ഒരു `GridQubit` ഒബ്ജക്റ്റ് ഞങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
• ഒരു `Circuit` ഒബ്ജക്റ്റ് സൃഷ്ടിച്ച് ഹാഡമാർഡ് ഗേറ്റ് (`cirq.H(qubit)`) കൂടാതെ ഒരു അളവ് (`cirq.measure()`) എന്നിവ ചേർക്കുന്നു.
• `cirq.Simulator()` ഉപയോഗിച്ച് സർക്യൂട്ട് അനുകരിക്കുന്നു.
• `result.histogram()` മെത്തേഡ് ലഭിച്ച ഓരോ ഫലത്തിൻ്റെയും എണ്ണം കാണിക്കുന്ന ഒരു ഡിക്ഷ്ണറി തിരികെ നൽകുന്നു.

2. പൗളി ഗേറ്റുകൾ (X, Y, Z)

പൗളി ഗേറ്റുകൾ അടിസ്ഥാന സിംഗിൾ-ക്യൂബിറ്റ് ഗേറ്റുകളാണ്, അവ ബ്ലോച്ച് സ്ഫിയറിൻ്റെ X, Y, Z അക്ഷങ്ങളിൽ റൊട്ടേഷനുകൾ നടത്തുന്നു.

• X-ഗേറ്റ് (ബിറ്റ്-ഫ്ലിപ്പ്): ക്യൂബിറ്റിൻ്റെ അവസ്ഥ മാറ്റുന്നു (0 എന്നത് 1 ആവുന്നു, 1 എന്നത് 0 ആവുന്നു). ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ NOT ഗേറ്റിന് സമാനമാണ്.
• Y-ഗേറ്റ്: Y-അക്ഷത്തിൽ ഒരു റൊട്ടേഷൻ നടത്തുന്നു.
• Z-ഗേറ്റ് (ഫേസ്-ഫ്ലിപ്പ്): |1⟩ അവസ്ഥയിലുള്ള ക്യൂബിറ്റിൻ്റെ ഫേസ് മാറ്റുന്നു.

ഗണിതപരമായ പ്രതിനിധീകരണം:

X-ഗേറ്റ്:

Y-ഗേറ്റ്:

Z-ഗേറ്റ്:

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Qiskit):

from qiskit import QuantumCircuit, transpile, Aer
from qiskit.visualization import plot_histogram

qc = QuantumCircuit(1, 1)

# X-ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുക
qc.x(0)

# H-ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുക
qc.h(0)

# Z-ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുക
qc.z(0)

# Y-ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുക
qc.y(0)

qc.measure([0], [0])

simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
compiled_circuit = transpile(qc, simulator)
job = simulator.run(compiled_circuit, shots=1024)
result = job.result()
counts = result.get_counts(qc)
print(counts)
plot_histogram(counts)

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Cirq):

import cirq

qubit = cirq.GridQubit(0, 0)

circuit = cirq.Circuit(
    cirq.X(qubit),
    cirq.H(qubit),
    cirq.Z(qubit),
    cirq.Y(qubit),
    cirq.measure(qubit, key='result')
)

simulator = cirq.Simulator()
result = simulator.run(circuit, repetitions=1024)
print(result.histogram(key='result'))

3. ദി സിനോട്ട് ഗേറ്റ് (Controlled-NOT)

CNOT ഗേറ്റ് ഒരു രണ്ട്-ക്യൂബിറ്റ് ഗേറ്റ് ആണ്. കൺട്രോൾ ക്യൂബിറ്റ് |1⟩ അവസ്ഥയിലാണെങ്കിൽ മാത്രം ടാർഗെറ്റ് ക്യൂബിറ്റിൽ ഒരു NOT ഓപ്പറേഷൻ നടത്തുന്നു. ക്യൂബിറ്റുകൾക്കിടയിൽ എൻ്റാങ്കിൾമെൻ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.

ഗണിതപരമായ പ്രതിനിധീകരണം:

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Qiskit):

from qiskit import QuantumCircuit, transpile, Aer
from qiskit.visualization import plot_histogram

qc = QuantumCircuit(2, 2)  # 2 ക്യൂബിറ്റുകൾ, 2 ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുകൾ

# ആദ്യ ക്യൂബിറ്റിനെ |1> ആയി ആരംഭിക്കുക
qc.x(0)

# ക്യൂബിറ്റ് 0 കൺട്രോളും ക്യൂബിറ്റ് 1 ടാർഗെറ്റും ആയി CNOT ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുക
qc.cx(0, 1)

qc.measure([0, 1], [0, 1])

simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
compiled_circuit = transpile(qc, simulator)
job = simulator.run(compiled_circuit, shots=1024)
result = job.result()
counts = result.get_counts(qc)
print(counts)
plot_histogram(counts)

വിശദീകരണം:

• രണ്ട് ക്യൂബിറ്റുകളും രണ്ട് ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുകളുമുള്ള ഒരു ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ട് ഞങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
• X-ഗേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ആദ്യ ക്യൂബിറ്റ് (ഇൻഡെക്സ് 0) |1⟩ അവസ്ഥയിലേക്ക് ആരംഭിക്കുന്നു.
• ക്യൂബിറ്റ് 0 കൺട്രോൾ ക്യൂബിറ്റും ക്യൂബിറ്റ് 1 ടാർഗെറ്റ് ക്യൂബിറ്റും ആയി CNOT ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുന്നു. ക്യൂബിറ്റ് 0 |1⟩ ആണെങ്കിൽ, ക്യൂബിറ്റ് 1 ഫ്ലിപ്പ് ചെയ്യും.
• രണ്ട് ക്യൂബിറ്റുകളും അളക്കുന്നു. '11' എന്നതിലേക്ക് എണ്ണങ്ങൾ വളരെയധികം ചെരിഞ്ഞിരിക്കുന്നത് നിങ്ങൾ കാണും, ഇത് രണ്ട് ക്യൂബിറ്റുകളും |1⟩ അവസ്ഥയിലാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു, കാരണം CNOT ഓപ്പറേഷൻ ആരംഭിച്ച |10⟩ അവസ്ഥയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Cirq):

import cirq

qubit0 = cirq.GridQubit(0, 0)
qubit1 = cirq.GridQubit(0, 1)

circuit = cirq.Circuit(
    cirq.X(qubit0),
    cirq.CNOT(qubit0, qubit1),
    cirq.measure(qubit0, key='q0'),
    cirq.measure(qubit1, key='q1')
)

simulator = cirq.Simulator()
result = simulator.run(circuit, repetitions=1024)
print(result.histogram(key='q0'))
print(result.histogram(key='q1'))

ലളിതമായ ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു

ലളിതമായ ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ അടിസ്ഥാന ഗേറ്റുകൾ നമുക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാം.

1. ഒരു ബെൽ സ്റ്റേറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു

ഒരു ബെൽ സ്റ്റേറ്റ് രണ്ട് ക്യൂബിറ്റുകളുടെ പരമാവധി എൻ്റാങ്കിൾഡ് അവസ്ഥയാണ്. ഒരു സാധാരണ ബെൽ സ്റ്റേറ്റ് (|00⟩ + |11⟩)/√2 ആണ്. ഇത് ഹാഡമാർഡ് ഗേറ്റും CNOT ഗേറ്റും ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Qiskit):

from qiskit import QuantumCircuit, transpile, Aer
from qiskit.visualization import plot_histogram

qc = QuantumCircuit(2, 2)

# ആദ്യ ക്യൂബിറ്റിൽ ഹാഡമാർഡ് ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുക
qc.h(0)

# ക്യൂബിറ്റ് 0 കൺട്രോളും ക്യൂബിറ്റ് 1 ടാർഗെറ്റും ആയി CNOT ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുക
qc.cx(0, 1)

qc.measure([0, 1], [0, 1])

simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
compiled_circuit = transpile(qc, simulator)
job = simulator.run(compiled_circuit, shots=1024)
result = job.result()
counts = result.get_counts(qc)
print(counts)
plot_histogram(counts)

വിശദീകരണം: "00" ഉം "11" ഉം ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള എണ്ണങ്ങൾ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത് നിങ്ങൾ കാണും, ഇത് എൻ്റാങ്കിൾമെൻ്റ് വ്യക്തമാക്കുന്നു. ക്യൂബിറ്റുകൾ പരസ്പരം ബന്ധിതമാണ്; ഒരെണ്ണം 0 ആയി അളക്കുകയാണെങ്കിൽ, മറ്റൊന്നും 0 ആയിരിക്കും, തിരിച്ചും.

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Cirq):

import cirq

qubit0 = cirq.GridQubit(0, 0)
qubit1 = cirq.GridQubit(0, 1)

circuit = cirq.Circuit(
    cirq.H(qubit0),
    cirq.CNOT(qubit0, qubit1),
    cirq.measure(qubit0, key='q0'),
    cirq.measure(qubit1, key='q1')
)

simulator = cirq.Simulator()
result = simulator.run(circuit, repetitions=1024)
print(result.histogram(key='q0'))
print(result.histogram(key='q1'))

2. ക്വാണ്ടം ടെലിപോർട്ടേഷൻ (Simplified)

ക്വാണ്ടം ടെലിപോർട്ടേഷൻ ഒരേ സമയം വളരെ ദൂരെയാണെങ്കിലും, ഒരു ക്യൂബിറ്റിൻ്റെ അവസ്ഥ മറ്റൊന്നിലേക്ക് കൈമാറാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ലളിതമായ ഉദാഹരണം അടിസ്ഥാന ആശയം വ്യക്തമാക്കുന്നു.

ആശയപരമായ ഘട്ടങ്ങൾ:

1. ആലീസ് (ടെലിപോർട്ട് ചെയ്യേണ്ട ക്യൂബിറ്റ് കൈവശമുള്ളയാൾ) ഉം ബോബും തമ്മിൽ ഒരു എൻ്റാങ്കിൾഡ് ജോഡി (ബെൽ സ്റ്റേറ്റ്) സൃഷ്ടിക്കുക.
2. ആലീസ് അവളുടെ ക്യൂബിറ്റ് (ടെലിപോർട്ട് ചെയ്യേണ്ടത്) ഉം അവളുടെ എൻ്റാങ്കിൾഡ് ജോഡിയുടെ പകുതിയും തമ്മിൽ ഒരു CNOT ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുന്നു.
3. ആലീസ് അവളുടെ ക്യൂബിറ്റിൽ ഒരു ഹാഡമാർഡ് ഗേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുന്നു.
4. ആലീസ് അവളുടെ രണ്ട് ക്യൂബിറ്റുകളും അളക്കുന്നു, ഫലങ്ങൾ (രണ്ട് ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുകൾ) ബോബിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു.
5. ബോബ്, ലഭിക്കുന്ന ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി, അവളുടെ എൻ്റാങ്കിൾഡ് ജോഡിയുടെ പകുതിയിൽ X അല്ലെങ്കിൽ Z ഗേറ്റുകൾ (അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടും, അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടും ഇല്ല) പ്രയോഗിച്ച് ആലീസിൻ്റെ ക്യൂബിറ്റിൻ്റെ യഥാർത്ഥ അവസ്ഥ വീണ്ടെടുക്കുന്നു.

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Qiskit):

from qiskit import QuantumCircuit, transpile, Aer, ClassicalRegister, QuantumRegister
from qiskit.visualization import plot_histogram
import numpy as np

# രജിസ്റ്ററുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക: qreg (3 ക്യൂബിറ്റുകൾ), creg (3 ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുകൾ)
qreg = QuantumRegister(3, 'q')
creg = ClassicalRegister(3, 'c')
qc = QuantumCircuit(qreg, creg)

# ടെലിപോർട്ട് ചെയ്യേണ്ട ക്യൂബിറ്റിനായുള്ള (ക്യൂബിറ്റ് 0) ഒരു ക്രമരഹിതമായ അവസ്ഥ സൃഷ്ടിക്കുക
theta = np.random.rand() * 2 * np.pi
qc.rx(theta, 0)  # ക്യൂബിറ്റ് 0 നെ ക്രമരഹിതമായ കോണളവിൽ x-അക്ഷത്തിൽ തിരിക്കുക
qc.barrier()

# ക്യൂബിറ്റുകൾ 1 നും 2 നും ഇടയിൽ എൻ്റാങ്കിൾഡ് ജോഡി സൃഷ്ടിക്കുക
qc.h(1)
qc.cx(1, 2)
qc.barrier()

# ആലീസിൻ്റെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ
qc.cx(0, 1)
qc.h(0)
qc.barrier()

# ആലീസിൻ്റെ അളവ്
qc.measure([0, 1], [0, 1])
qc.barrier()

# ബോബിൻ്റെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആലീസിൻ്റെ അളവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി
qc.cx(1, 2)
qc.cz(0, 2)
qc.barrier()

# ബോബിൻ്റെ ക്യൂബിറ്റ് (ക്യൂബിറ്റ് 2) അളക്കുക
qc.measure([2], [2])

# സർക്യൂട്ട് അനുകരിക്കുക
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
compiled_circuit = transpile(qc, simulator)
job = simulator.run(compiled_circuit, shots=1024)
result = job.result()
counts = result.get_counts(qc)
print(counts)
# ഫലങ്ങൾ ക്യൂബിറ്റ് 2 ൻ്റെ അവസാന അവസ്ഥ കാണിക്കുന്നു. ഇത് ക്യൂബിറ്റ് 0 ൻ്റെ ക്രമരഹിതമായി ആരംഭിച്ച അവസ്ഥയ്ക്ക് സമാനമായിരിക്കണം.

# ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക (ഇതൊരു വിപുലമായ വിഷയമാണ്, അടിസ്ഥാന ധാരണയ്ക്ക് നിർബന്ധമില്ല)
# യഥാർത്ഥ ടെലിപോർട്ടേഷൻ പരീക്ഷണത്തിൽ, ക്യൂബിറ്റ് 2 ൻ്റെ അവസ്ഥ ക്യൂബിറ്റ് 0 ൻ്റെ യഥാർത്ഥ അവസ്ഥയുമായി താരതമ്യം ചെയ്ത് വിജയകരമായ ടെലിപോർട്ടേഷൻ പരിശോധിക്കും.
# ലാളിത്യത്തിനായി, ഞങ്ങൾ ഇവിടെ എണ്ണങ്ങൾ മാത്രം പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്നു.

വിശദീകരണം: ഇത് ഒന്നിലധികം ക്യൂബിറ്റുകളും ക്ലാസിക്കൽ ബിറ്റുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ഉദാഹരണമാണ്. നമ്മൾ കൈമാറാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ക്യൂബിറ്റിനായുള്ള ഒരു ക്രമരഹിതമായ അവസ്ഥ ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നു. തുടർന്ന് ഒരു എൻ്റാങ്കിൾഡ് ജോഡി സൃഷ്ടിക്കുകയും നിരവധി ഗേറ്റുകളും അളവുകളും നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ബോബിൻ്റെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ (CNOT, CZ) ആലീസിൻ്റെ അളവെടുപ്പ് ഫലങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ബോബിൻ്റെ ക്യൂബിറ്റിലെ (ക്യൂബിറ്റ് 2) അവസാന അളവ് യഥാർത്ഥത്തിൽ ക്യൂബിറ്റ് 0 ൻ്റെ യഥാർത്ഥ അവസ്ഥ വെളിപ്പെടുത്തണം. ശ്രദ്ധിക്കുക, ഇത് ഒരു ലളിതമായ സിമുലേഷൻ മാത്രമാണ്; യഥാർത്ഥ ക്വാണ്ടം ടെലിപോർട്ടേഷനിൽ സങ്കീർണ്ണമായ പിശക് തിരുത്തലും കാലിബ്രേഷനും ഉൾപ്പെടുന്നു.

പൈത്തൺ നടപ്പിലാക്കൽ (Cirq):

import cirq
import numpy as np

# ക്യൂബിറ്റുകൾ നിർവചിക്കുക
q0, q1, q2 = [cirq.GridQubit(i, 0) for i in range(3)]

# ഒരു സർക്യൂട്ട് സൃഷ്ടിക്കുക
circuit = cirq.Circuit()

# q0 ക്ക് ഒരു ക്രമരഹിതമായ പ്രാരംഭ അവസ്ഥ തയ്യാറാക്കുക
theta = np.random.rand() * 2 * np.pi
circuit.append(cirq.rx(theta)(q0))

# q1 ഉം q2 ഉം തമ്മിൽ ഒരു എൻ്റാങ്കിൾഡ് ജോഡി സൃഷ്ടിക്കുക
circuit.append([cirq.H(q1), cirq.CNOT(q1, q2)])

# ആലീസിൻ്റെ ഭാഗം (q0 ഉം q1 ഉം പ്രവർത്തിക്കുന്നു)
circuit.append([cirq.CNOT(q0, q1), cirq.H(q0)])

# ആലീസിൻ്റെ ക്യൂബിറ്റുകൾ അളക്കുക
circuit.append(cirq.measure(q0, key='a0'))
circuit.append(cirq.measure(q1, key='a1'))

# ബോബിൻ്റെ ഭാഗം (q2 പ്രവർത്തിക്കുന്നു), ആലീസിൻ്റെ അളവുകളെ ആശ്രയിച്ച്
def bob_gates(a0, a1):
    gates = []
    if a1:
        gates.append(cirq.X(q2))
    if a0:
        gates.append(cirq.Z(q2))
    return gates

# ഷరത്ത്പ്രകാരമുള്ള ഗേറ്റുകളുടെ പ്രയോഗം (ഇതിന് Cirq ൽ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സിമുലേഷൻ സജ്ജീകരണം ആവശ്യമാണ്)
# ഒരു ലളിതമായ പ്രദർശനത്തിനായി, ഞങ്ങൾ q2 അളന്നുമാത്രം ഒഴിവാക്കുന്നു
# യഥാർത്ഥ നടപ്പിലാക്കലിൽ, നിങ്ങൾ a0, a1 എന്നിവയുടെ അളന്ന മൂല്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഗേറ്റുകൾ പ്രയോഗിക്കും.

# ബോബിൻ്റെ ക്യൂബിറ്റ് അളക്കുക
circuit.append(cirq.measure(q2, key='b2'))

# സർക്യൂട്ട് അനുകരിക്കുക
simulator = cirq.Simulator()
result = simulator.run(circuit, repetitions=1024)

print(result.histogram(key='b2'))
# ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിന് q2 (b2) യുടെ അളവിൻ്റെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ q0 (theta) ക്ക് പ്രയോഗിച്ച പ്രാരംഭ റൊട്ടേഷനുമായി താരതമ്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
# ഈ ലളിതമായ ഉദാഹരണത്തിൽ, Cirq നടപ്പിലാക്കൽ എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഷരത്ത്പ്രകാരമുള്ള ഗേറ്റുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നു.

വിപുലമായ ക്യൂബിറ്റ് മാനിപുലേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

ഈ അടിസ്ഥാന ഗേറ്റുകൾക്ക് പുറമെ, ക്യൂബിറ്റുകളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ വിപുലമായ ടെക്നിക്കുകൾ നിലവിലുണ്ട്, അവയിൽ:

• ക്വാണ്ടം ഫ്യൂറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം (QFT): ക്ലാസിക്കൽ ഡിസ്ക്രീറ്റ് ഫ്യൂറിയർ ട്രാൻസ്ഫോമിൻ്റെ ഒരു ക്വാണ്ടം അനലോഗ്, ഇത് ഷമോറിൻ്റെ അൽഗോരിതം ഉൾപ്പെടെ പല ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു, വലിയ സംഖ്യകളെ ഘടകീകരിക്കുന്നതിനുള്ള അൽഗോരിതം.
• ഫേസ് എസ്റ്റിമേഷൻ അൽഗോരിതം: യൂണിറ്ററി ഓപ്പറേറ്ററുകളുടെ ഐഗൻവാല്യൂസ് വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ക്വാണ്ടം സിമുലേഷനുകൾക്കും ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും നിർണായകമാണ്.
• വേരിയേഷണൽ ക്വാണ്ടം ഐഗൻസോൾവർ (VQE): തന്മാത്രകളുടെയും വസ്തുക്കളുടെയും ഗ്രൗണ്ട് സ്റ്റേറ്റ് ഊർജ്ജം കണ്ടെത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ അൽഗോരിതം.

ഈ വിപുലമായ ടെക്നിക്കുകൾ നമ്മൾ ചർച്ച ചെയ്ത അടിസ്ഥാന ഗേറ്റുകളിൽ നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ ക്വാണ്ടം മെക്കാനിക്സ്, ലീനിയർ ആൾജിബ്ര എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ആവശ്യമാണ്.

ക്യൂബിറ്റ് മാനിപുലേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രയോഗങ്ങൾ

ക്യൂബിറ്റ് മാനിപുലേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് വിവിധ മേഖലകളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, അവയിൽ:

• ക്രിപ്റ്റോഗ്രഫി: നിലവിലുള്ള എൻക്രിപ്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ തകർക്കുകയും (ഷമോറിൻ്റെ അൽഗോരിതം) പുതിയ, ക്വാണ്ടം-റെസിസ്റ്റൻ്റ് ക്രിപ്റ്റോഗ്രഫി വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• മരുന്ന് കണ്ടെത്തലും മെറ്റീരിയൽ സയൻസും: പ്രത്യേക ഗുണങ്ങളുള്ള പുതിയ മരുന്നുകളും വസ്തുക്കളും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനായി തന്മാത്രകളുടെയും വസ്തുക്കളുടെയും പെരുമാറ്റം ക്വാണ്ടം തലത്തിൽ അനുകരിക്കുന്നു.
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: ലോജിസ്റ്റിക്സ്, ഫിനാൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയിൽ നേരിടുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു.
• മെഷീൻ ലേണിംഗ്: ചില ജോലികളിൽ ക്ലാസിക്കൽ അൽഗോരിതങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കാൻ കഴിയുന്ന പുതിയ ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു.

വെല്ലുവിളികളും ഭാവി ദിശകളും

അതിശയകരമായ സാധ്യതകളുണ്ടെങ്കിലും, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് കാര്യമായ വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു:

• ഡീകോഹെറൻസ്: ക്യൂബിറ്റുകൾ അവയുടെ പരിസ്ഥിതിക്ക് വളരെ സെൻസിറ്റീവ് ആണ്, അവയുടെ ക്വാണ്ടം അവസ്ഥകൾ ശബ്ദത്താലും ഇടപെടലുകളാലും എളുപ്പത്തിൽ തടസ്സപ്പെടാം, ഇത് കണക്കുകൂട്ടലുകളിൽ പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു.
• സ്കേലബിലിറ്റി: യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ആവശ്യമായ ക്യൂബിറ്റുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന വലിയ അളവിലുള്ള ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് ഒരു വലിയ എഞ്ചിനീയറിംഗ് വെല്ലുവിളിയാണ്.
• പിശക് തിരുത്തൽ: വിശ്വസനീയമായ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ക്യൂബിറ്റുകളെ ഡീകോഹെറൻസിൽ നിന്ന് സംരക്ഷിക്കാൻ ഫലപ്രദമായ ക്വാണ്ടം പിശക് തിരുത്തൽ കോഡുകൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ഈ വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിന് ഗവേഷണം നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റ ക്യൂബിറ്റുകൾ വികസിപ്പിക്കാനും, പിശക് തിരുത്തൽ ടെക്നിക്കുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും, പുതിയ ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൽ ആഗോള സഹകരണം

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഒരു ആഗോള സംരംഭമാണ്, വിവിധ രാജ്യങ്ങളിൽ നിന്നും സംസ്കാരങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള ഗവേഷകരും ഡവലപ്പർമാരും ഈ മേഖലയെ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നതിന് സഹകരിക്കുന്നു. അന്താരാഷ്ട്ര സഹകരണങ്ങൾ, ഓപ്പൺ-സോഴ്സ് സംരംഭങ്ങൾ, പങ്കുവെച്ച അറിവ് എന്നിവ ക്വാണ്ടം ടെക്നോളജികളുടെ വികസനം വേഗത്തിലാക്കാൻ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

ആഗോള സഹകരണത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ:

• ക്വാണ്ടം ഫ്ലാഗ്ഷിപ്പ് (യൂറോപ്യൻ യൂണിയൻ): യൂറോപ്പിലുടനീളം ക്വാണ്ടം ടെക്നോളജി വികസനം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു വലിയ തോതിലുള്ള ഗവേഷണ സംരംഭം.
• ക്വാണ്ടം ഇക്കണോമിക് ഡെവലപ്മെൻ്റ് കൺസോർഷ്യ (QED-C): ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വ്യവസായം, അക്കാദമിക്, സർക്കാർ പങ്കാളികളുടെ ഒരു കൺസോർഷ്യമാണ്, ഇത് ക്വാണ്ടം വ്യവസായം മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
• ഓപ്പൺ-സോഴ്സ് ക്വാണ്ടം സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്രോജക്റ്റുകൾ (Qiskit, Cirq, PennyLane): ഈ പ്രോജക്റ്റുകൾ കോഡ്, ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ, ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ എന്നിവ സംഭാവന ചെയ്യുന്ന ഒരു ആഗോള കമ്മ്യൂണിറ്റിയാണ് നയിക്കുന്നത്.

ഉപസംഹാരം

ക്യൂബിറ്റ് മാനിപുലേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൻ്റെ അടിത്തറയാണ്. ഈ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ പ്രാവീണ്യം നേടുകയും Qiskit, Cirq പോലുള്ള പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഈ പരിവർത്തന സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ആകർഷകമായ സാധ്യതകൾ പര്യവേക്ഷിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ആരംഭിക്കാം. കാര്യമായ വെല്ലുവിളികൾ അവശേഷിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ വേഗതയേറിയ പുരോഗതി, ആഗോള സഹകരണത്തോടൊപ്പം ഓപ്പൺ-സോഴ്സ് നൂതനതയും, നിലവിൽ നമ്മുടെ പരിധിക്കപ്പുറത്തുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ഒരു ഭാവി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ചെയ്യാനാകുന്ന ഉൾക്കാഴ്ചകൾ:

• അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക: അടിസ്ഥാന ക്വാണ്ടം ഗേറ്റുകളും അവയുടെ ഗുണങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.
• പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക: ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടുകൾ നടപ്പിലാക്കാനും അനുകരിക്കാനും Qiskit ഉം Cirq ഉം ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക.
• കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ ചേരുക: മറ്റ് ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉത്സാഹികളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും സഹകരിക്കാനും ഓൺലൈൻ ഫോറങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുക, കോൺഫറൻസുകളിൽ പങ്കെടുക്കുക, ഓപ്പൺ-സോഴ്സ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് സംഭാവന നൽകുക.
• അപ്ഡേറ്റ് ആയിരിക്കുക: ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് മേഖല അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഏറ്റവും പുതിയ ഗവേഷണങ്ങളെയും വികസനങ്ങളെയും കുറിച്ച് അറിഞ്ഞിരിക്കുക.

ഈ ഗൈഡ് പൈത്തൺ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൻ്റെ ലോകത്തേക്ക് നിങ്ങളുടെ യാത്രയ്ക്ക് ഒരു തുടക്കം നൽകുന്നു. വെല്ലുവിളി സ്വീകരിക്കുക, സാധ്യതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക, ഈ വിപ്ലവകരമായ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഭാവി രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് സംഭാവന നൽകുക.