martes, 24 de junio de 2008

Algoritmos cuanticos

Un algoritmo es una sucesión de instrucciones para resolver un problema específico. Un algoritmo cuántico es como un algoritmo clásico con la diferencia que podemos aplicar y utilizar propiedad de la mecánica cuántica.
Como ya he mencionado antes, existen varios algoritmos que son relevantes en el campo, estos son el algoritmo de factorización de Shor y el de busqueda de Grover. El primero da una ganancia muy por encima de su contraparte clásica, mientras que el segundo da una ganancia cuadrática. Estos hacen creer que la computación cuántica tiene muchas posibilidades y mucho más poder de computo que su hermana la computación clásica.
Podemos clasificar los algoritmos cuánticos en tres clases principales y que son de gran interes:
Algoritmos basados en la Transformada de Fourier: estos se basan en que podemos formar la serie de Fourier en una superposición de estados, y poder operar con ella para obtener los resultados que deseamos. Es muy importante ya que muchos problemas actuales se resuelven a través de la Transformada de Fourier, y un algoritmo que provee de un cálculo aún más rápido emociona a muchos investigadores. Sin embargo existe un pero en el uso del algoritmo, por la naturaleza de la superposición no podemos obtener todos los valores de la transformada sino solo uno de sus terminos si la medimos; en cambio en los algoritmos nos enfocaremos en generar la transformada y utilizarla a nivel cuántico para luego extraer los resultados que nos interesen.
Algoritmos de búsqueda: estos algoritmos se basan en el algoritmo de Grover, el cual permite encontrar un ciertos valores que satisfacen una función en un conjunto de datos que no presentan una estructura definida. Se considera este tipo de algoritmos ya que muchos problemas pueden reducirse a una busqueda en un conjunto de datos. Además promete una eficiencia cuadrática en las busquedas. Uno de los beneficios de utilizar este tipo de algoritmos es que no destruye el conjunto de busqueda, sino que simplemente marca los valores que satisfacen la condición de busqueda. Lo cuál es muy bueno, ya que al no poder copiar cualquier qubit podría ser un trabajo tedioso el cuidar estos qubits.
Algoritmos de simulación: la computación cuántica es una gran candidata para realizar simulaciones en sistemas cuánticos y por consiguiente clásicos. En una computadora clásica se necesitan una cantidad exponencial de recursos para poder simular un sistema, sin embargo en una computadora cuántica la cantidad de recursos es lineal. Sin embargo, la eficiencia que se obtiene al simular el sistema no garantiza que se obtenga la información que se desea de la simulación ya que al medir obtenemos una cantidad lineal de datos y no toda la información del sistema. Entonces el reto esta en encontrar la manera de encontrar como extraer la información necesaria del sistema.
Otro de los retos con los que nos encontramos al desarrollar algoritmos cuánticos es que estamos acostumbrados a vivir un día a día en un mundo clásico, por lo que tenemos que forzarnos a pensar de manera cuántica y explotar de esa manera todos los beneficios que nos pueden brindar este tipo de algoritmos. Y es que aún falta mucho por explorar en ellos.

1 comentario:

BorisyNoemi dijo...

Me parece muy interesante la forma en que el algoritmo de Busqueda de Grover reduce el tiempo de busqueda con el clasico cuadraticamente... quizas no se vea cuando procesamos pocos datos.. pero el verdadero poder de estos se ve cuando los datos son cantidades mayores. Es un tema muy fabuloso