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Se ha sugerido el uso de la computación cuántica como alternativa superior a la computación clásica para varios problemas, entre ellos:

Factorización de números enteros

Logaritmo discreto

Simulación de sistemas cuánticos: Richard Feynman conjeturó en 1982 que los ordenadores cuánticos serían eficaces como simuladores universales de sistemas cuánticos, y en 1996 se demostró que la conjetura era correcta.

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La clase de complejidad BQP estudia el costo de los algoritmos cuánticos con bajo margen de error.

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Computadora cuántica de Benioff

Computadora cuántica de Feynman

Computadora cuántica de Deutsch

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- Algoritmos cuánticos

Los algoritmos cuánticos se basan en un margen de error conocido en las operaciones de base y trabajan reduciendo el margen de error a niveles exponencialmente pequeños, comparables al nivel de error de las máquinas actuales.

Algoritmo de Shor

Algoritmo de Grover

Algoritmo de Deutsch-Jozsa

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Uno de los obstáculos principales para la computación cuántica es el problema de la decoherencia cuántica, que causa la pérdida del carácter unitario (y, más específicamente, la reversibilidad) de los pasos del algoritmo cuántico.

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La idea de computación cuántica surge en 1981, cuando Paul Benioff expuso su teoría para aprovechar las leyes cuánticas en el entorno de la computación. En vez de trabajar a nivel de voltajes eléctricos, se trabaja a nivel de cuanto. En la computación digital, un bit solo puede tomar dos valores: 0 o 1. En cambio, en la computación cuántica, intervienen las leyes de la mecánica cuántica, y la partícula puede estar en superposición coherente: puede ser 0, 1 y puede ser 0 y 1 a la vez. Eso permite que se puedan realizar varias operaciones a la vez.

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XI°B
Informática
Prof. Guadalupe Espinosa
09/09/2019