مع استمرار اكتساب الحوسبة الكمومية قوة دفع في مختلف المجالات ، يستكشف الباحثون تطبيقاتها المحتملة في أنظمة الطاقة والطاقة. وذلك لأن الحوسبة الكمومية يمكنها حل بعض الحسابات الحسابية بشكل أكثر كفاءة من الطرق التقليدية ، وتسريع معدل الحساب وتقليل التعقيد في العديد من مشاكل الحياة الواقعية. ومع ذلك ، فإن تنفيذ الحوسبة الكمومية في هذه الأنظمة يطرح العديد من التحديات التي تحتاج إلى معالجة ، لا سيما من حيث الأجهزة وميكانيكا الكم.
لقد أثبتت الخوارزميات القائمة على الكم فعاليتها بالفعل في حل المشكلات الأساسية في علوم الكمبيوتر والرياضيات ، مثل خوارزميات شور ، التي يمكنها حل المشكلات المتعلقة باللوغاريتمات المنفصلة وتحويل الأعداد الصحيحة إلى عوامل. وبالمثل ، فإن خوارزمية Grover هي نموذج بحث يمكنه العثور على عناصر ذات خصائص وقيود محددة في مساحة بحث غير منظمة. ستتعمق هذه المقالة في أساسيات خوارزمية جروفر وتستكشف بعض الجهود الجارية لتطبيقها في أنظمة الطاقة والطاقة. في النهاية ، سنناقش التطبيقات المحتملة لهذه الخوارزمية في هذه الأنظمة.
ما هي خوارزمية جروفر؟
في عام 1996 ، اقترح Lov Kumar Grover ، عالم الكمبيوتر في Bell Labs ، خوارزمية Grover [1]، المعترف بها الآن على نطاق واسع باعتبارها واحدة من أهم الخوارزميات في الحوسبة الكمومية. الهدف الرئيسي لخوارزمية Grover هو البحث بكفاءة عن عنصر معين في قائمة غير مصنفة من N من العناصر مع أقل عدد من الاستفسارات الممكنة. في الحوسبة الكلاسيكية ، تتطلب هذه المشكلة استعلامات N / 2 في المتوسط لتحديد العنصر المطلوب. ومع ذلك ، يمكن لخوارزمية Grover العثور على العنصر المطلوب باستخدام تسريع تربيعي يتناسب مع الجذر التربيعي لعدد العناصر في القائمة.
لفهم كيفية عمل خوارزمية Grover ، دعونا نفكر في سيناريو بدون معلومات حول مساحة البحث. يجب أن نجد عنصرًا بخصائص محددة في مساحة بحث غير منظمة. في النهج الكلاسيكي ، يجب على النظام التحقق من كل عنصر في مساحة البحث ، والذي يستغرق وقتًا O (N). ومع ذلك ، باستخدام خوارزمية Grover ، يمكن العثور على العنصر المطلوب باستخدام مشغلي O (√N) ، وهو أسرع بكثير.
تفترض الخوارزمية أن مساحة البحث تتضمن أعضاء N ، وإذا كان العنصر المطلوب هو iذ عضو ، يمكن صياغة المشكلة رياضيًا ، كما هو موضح في الشكل 1.
تستخدم خوارزمية Grover تضخيم السعة الكمومية للعثور على عنصر معين في قائمة غير مرتبة باحتمالية عالية. في عالم الكم ، يمكن للنظام أن يوجد في حالات متعددة في وقت واحد ، يُعرف باسم التراكب. تستفيد خوارزمية جروفر من هذه الخاصية لتضخيم احتمال العثور على العنصر الهدف.
في البداية ، تضع الخوارزمية الكمبيوتر الكمومي في تراكب لجميع الحالات الممكنة ، مع مراعاة جميع العناصر الموجودة في قاعدة البيانات في نفس الوقت. بعد ذلك ، تطبق الخوارزمية مجموعة من العمليات على الكمبيوتر الكمومي لزيادة احتمالية العثور على العنصر المستهدف. تتضمن هذه العمليات أوراكل يميز العنصر المستهدف كحالة خاصة ومرحلة تضخيم تزيد من اتساع الحالات الأبعد عن الحالة المحددة (انظر الشكل 2). من خلال تكرار هذه العمليات عدة مرات ، يمكن للخوارزمية أن تزيد بشكل كبير من احتمال العثور على العنصر المطلوب.
كيف يمكن استخدام الحوسبة الكمومية في تطبيقات الطاقة والطاقة؟
عندما تم تقديم خوارزمية جروفر ، كان هناك مجال محدود لتطبيق هذه الخوارزمية على جهاز كمبيوتر كمي. أظهر الكمبيوتر الكمي البدائي في عام 1998 كيف يمكنه تنفيذ الخوارزمية ، لكنه اقتصر على العمل على عدد قليل من الكيوبتات ولكن ليس أكثر. في أوائل عام 2017 ، بدأ فريق من علماء الفيزياء في بناء جهاز كمبيوتر كمي لديه القدرة على توسيع نطاق العمليات الحسابية الأكثر قوة والتعامل معها. يقول الفريق إنهم نفذوا خوارزمية جروفر على كمبيوتر كمومي قابل للتطوير [2]. يُظهر البحث مدى سرعة الحوسبة الكمومية في حل المشكلات ، مما يفتح إمكانيات للدراسات المستقبلية باستخدام الخوارزمية لمعالجة المهام الصعبة.
في أنظمة الطاقة ، من المهم تحديد الأحداث التي يمكن أن تسبب مشاكل وتؤدي إلى فشل النظام. يحل تحليل الطوارئ هذا من خلال تقييم جميع السيناريوهات المحتملة ، ولكن هذا قد يستغرق وقتًا طويلاً ، خاصةً عند تضمين العديد من المكونات. يمكن أن تكون الحوسبة الكمية التي تتيح إجراء عمليات حسابية أسرع ، مفيدة جدًا في هذه الحالة. باستخدام خوارزمية Grover ، يمكن جعل تحليل الطوارئ أكثر كفاءة. سيسمح ذلك لشبكات الطاقة بالعمل بشكل أكثر أمانًا وتقليل حالات الانقطاع وانقطاع التيار الكهربائي.
لاستخدام خوارزمية Grover لتطبيقات الطاقة والطاقة ، يجب تحويل التطبيق إلى مشكلة بحث. هذا يعني أنه يجب إعادة تعريف المشكلة لإيجاد حل معين ضمن مجموعة من الاحتمالات. من خلال القيام بذلك ، يمكن للكمبيوتر الكمومي تطبيق خوارزمية Grover للبحث في جميع الحلول الممكنة في وقت واحد ، مما يقلل بشكل كبير من الوقت الذي يستغرقه العثور على الحل الأمثل.
مراجع
[1] لوف ك. جروفر. خوارزمية ميكانيكية الكم سريعة للبحث عن قاعدة البيانات. https://doi.org/10.1145/237814.237866. تم الوصول إليه في 12 مارس 2023.
[2] جامعة ماري لاند. أكمل بحث 3-Qubit Grover على كمبيوتر كمومي قابل للبرمجة. https://doi.org/10.1038/s41467-017-01904-7. تم الوصول إليه في 12 مارس 2023.
[3] محمد رضا حبيبي ، سعيد جولستان ، علي سلطانمانش ، جوزيب م. غيريرو ، خوان سي فاسكيز. تطبيقات الطاقة والطاقة على أساس الحوسبة الكمية: الإمكانات المحتملة لخوارزمية جروفر. https://doi.org/10.3390/electronics11182919. تم الوصول إليه في 12 مارس 2023.
[4] Arxiv. Snowmass White Paper: أنظمة وبرامج الحوسبة الكمومية لأبحاث فيزياء الطاقة العالية. https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.07091. تم الوصول إليه في 12 مارس 2023.
[5] مالك سعدي وليان جي سو. تعد حالات استخدام الحوسبة الكمومية أساسية لمنحنى اقتصاد الجيل التالي للبلدان والقيادة العالمية. ABI Research لأصحاب الرؤى. www.abiresearch.com. تم الوصول إليه في 12 مارس 2023. [6] أدارش ساندو. الحوسبة الكمية: تقنية ذات إمكانيات غير محدودة تبحث عن مشاكل صعبة لحلها. www.springernature.com. تم الوصول إليه في 12 مارس 2023.
اكتشاف المزيد من مجلة الإخلاص
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.