2. La computación cuántica descansa en la
física cuántica sacando partido de algunas
propiedades físicas de los átomos o de los
núcleos que permiten trabajar conjuntamente
con bits cuánticos (en el procesador y en la
memoria del ordenador.
Una misma tarea puede tener diferente
complejidad en computación clásica y en
computación cuántica, lo que ha dado lugar
a una gran expectación, ya que algunos
problemas intratables pasan a ser tratables
3. A medida que evoluciona la tecnología,
caben más transistores en el mismo espacio;
así se fabrican microchips cada vez más
pequeños, y es que, cuanto más pequeño es,
mayor velocidad de proceso alcanza el chip.
Sin embargo, no podemos hacer los chips
infinitamente pequeños.
Hay un límite en el cual dejan de funcionar
correctamente. Cuando se llega a la escala
de nanómetros, los electrones se escapan de
los canales por donde deben circular. A esto
se le llama efecto túnel.
4. Uno de los obstáculos principales es la
decoherencia cuántica, que causa la
pérdida del carácter unitario (la
reversibilidad) de los pasos del algoritmo
cuántico.
Otro de los problemas principales es la
escalabilidad, especialmente teniendo en
cuenta el considerable incremento en
qubits necesarios para cualquier cálculo
que implica la corrección de errores.
Si la tasa de error es lo bastante baja, es
posible usar eficazmente la corrección de
errores cuántica
5. Aún no se ha resuelto el problema de qué
hardware sería el ideal para la
computación cuántica. Se ha definido
una serie de condiciones que debe
cumplir, conocida como la lista de Di
Vincenzo, y hay varios candidatos
actualmente
6. El sistema ha de poder inicializarse, esto es, llevarse a
un estado de partida conocido y controlado.
Ha de ser posible hacer manipulaciones a los qubits de
forma controlada, con un conjunto de operaciones
que forme un conjunto universal de puertas.
El sistema ha de mantener su coherencia cuántica a lo
largo del experimento.
Ha de poder leerse el estado final del sistema, tras el
cálculo.
El sistema ha de ser escalable: tiene que haber una
forma definida de aumentar el número de qubits, para
tratar con problemas de mayor coste computacional.
7. 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
8. Algoritmo de Shor
Es un algoritmo cuántico para descomponer en
factores un número en tiempo y espacio.
Algoritmo de Grover
ES un algoritmo cuántico para la búsqueda en
una secuencia no ordenada de datos con
componentes en un tiempo y con una
necesidad adicional de espacio de
almacenamiento.
Algoritmo de Deutsch-Jozsa
Fue uno de los primeros algoritmos diseñados
para ejecutar sobre un computador cuántico y
que tiene el potencial de ser más eficiente que
los algoritmos clásicos.
9. Problemas propuestos
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
10. El conocimiento cada vez mejor de los
sistemas cuánticos produce cada vez más
beneficios, haciendo que poco a poco
veamos más cercano el momento en que
podamos crear computadores cuánticos al
mismo ritmo que los convencionales.
Existen diversas propuestas para ello, aunque
la mayoría sólo son teorías sin evidencia
experimental.
Una propuesta que cuenta ya con el respaldo
de la experiencia es la de un conjunto de
iones atrapados en una trampa
electromagnética.