Анализ эффективности способов моделирования квантовых вычислений на основе экспериментальных данных

Резюме: На сегодняшний день так и не решена, в полном объеме, актуальная проблема по созданию квантового компьютера, позволяющего решать практические задачи. Одной из задач на пути создания квантовых компьютеров, является разработка квантовых алгоритмов, которая может быть решена при помощи существующих вычисли- тельных машин. Основой разработки квантовых алгоритмов является моделирование работы квантовой схемы. Результаты данного моделирования используются для анализа алгоритма квантовых вычислений и могут оказать информационную поддержку при разработке архитектуры квантового компьютера. В работе проведен анализ эффективности способов моделирования квантовых вычислений с использованием различных инструментов, на основе данных экспериментальных исследований. В результате анализа сделан вывод о наиболее эффективном способе моделирования квантовых вычислений.

Ключевые слова: квантовый компьютер, квантовые алгоритмы, высокопроизводительные вычисления.

S.M. Gushanskiy, A.Y. Mushaev

Analysis of the efficiency of quantum computing  simulation methods based on experimental data

Summary: Nowadays the actual problem of creating a quantum computer that allows solving practical problems has not been fully resolved. One of the tasks on the way to creating quantum computers is called the development of quantum algorithms, which can be solved using existing computers. The basis for the development of quantum algorithms is the simulation of the operation of a quantum circuit. The results of that work are used to analyze the quantum computing algorithm providing information support in the development of the quantum computer architecture as well. This article analyzes the effectiveness of methods for modeling quantum computing using various tools, based on experimental data. As a result of the analysis, a conclusion was made about the most effective way to simulate quantum computing.

Keywords: quantum computer, quantum algorithms, high-performance computing.

DOI:10.34219/2078-8320-2022–13-2-35-38