En comparación con otros temas que tienen una reputación difícil, ¡la computación cuántica NO es tan difícil de entender! Particularmente si te sientes cómodo con la matemática de nivel universitario y / o la programación de computadora clásica. Por ejemplo, supongo que la computación cuántica es varios órdenes de magnitud más fáciles de entender que la teoría de cuerdas.
Sin embargo, puedo nombrar varios factores que han dado a la computación cuántica una REPUTACIÓN por ser difícil:
1) Los laicos y los periodistas siempre quieren un “modelo mecánico simple” para saber cómo funcionaría un CC: en otras palabras, un modelo que lo hace parecer no diferente a una computadora CLÁSICA (posiblemente paralela). Sin embargo, como dijo Richard Feynman cuando un periodista le pidió que explicara en una oración por qué ganó el Premio Nobel por: “señora, si yo pudiera hacer eso, no habría valido un Premio Nobel”. De la misma manera, si la computación cuántica fuera TAN similar a las formas de cómputo que la gente ya entendía, ¡en primer lugar no habría generado tanta emoción!
2) Para entender la computación cuántica, primero debe comprender lo que dice la mecánica cuántica acerca de cómo funciona el mundo, y QM es uno de los temas más popularizados en la historia de la ciencia. No es suficiente conocer varios eslóganes (generalmente con fecha), como “la luz es tanto una onda como una partícula”, “no se puede saber la posición y el impulso”, etc. En cambio, diría que está listo para la cuántica calcule una vez que comprende las siguientes oraciones: “El estado del universo es un vector de números complejos llamados amplitudes. El vector evoluciona a través de transformaciones unitarias. Los valores cuadrados absolutos de las amplitudes le brindan las probabilidades de resultados de medición”.
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3) Muchas personas cometen un extraño error doble: sobrestiman enormemente la cantidad de física que necesitan saber para comprender el control de calidad, al tiempo que subestiman la cantidad de informática que necesitan saber. La verdad es que, si bien TIENE que conocer las extrañas reglas de la mecánica cuántica (vea el punto 2), no necesita conocer los detalles de espín, niveles de energía, hamiltonianos, bosones y fermiones, operadores de Pauli, etc. ( aunque esas son todas grandes cosas para aprender después. Por el contrario, los siguientes temas, si bien son estrictamente “clásicos”, mejorarán drásticamente su comprensión del control de calidad si los aprende primero: los conceptos de algoritmos de tiempo polinómico y tiempo exponencial, P frente a NP, NP completo (y por qué la factorización es probablemente NO NP-completa), algoritmos aleatorios, las tesis de Church-Turing y Extended Church-Turing, conjuntos de puertas universales, el argumento de Shannon sobre el conteo.
Lectura sugerida:
Mi artículo científico americano sobre computación cuántica
Mi artículo del New York Times
Ensayo de Lance Fortnow: una de las mejores explicaciones de la computación cuántica para personas de CS
Ensayo de Michael Nielsen, que hace el mismo punto que hice en 1
Para más, podría sugerir humildemente mi propio libro Quantum Computing Since Democritus. 🙂