Como Saber Si Oracle Es De 32 O 64 Bits
Avery Blaschko
En los ltimos aos y meses, el inters por la computacin cuntica ha aumentado. De forma regular, hay nuevos informes de institutos de investigacin, empresas o gobiernos sobre los avances en este campo. Al mismo tiempo, artculos con antecedentes menos tcnicos hablan de las posibles consecuencias de la computacin cuntica, que van desde romper la mayora de las tcnicas de cifrado actuales hasta una solucin para todas las enfermedades hasta completar la IA general. Sin embargo, no todas las expectativas son igualmente realistas.
Claramente, estamos muchos aos lejos del hardware listo para la produccin para la computacin cuntica. Sin embargo, los principios generales estn claros ahora y las abstracciones permiten a los desarrolladores crear aplicaciones que aprovechen la computacin cuntica mediante simuladores.
El desarrollo de software tradicional, utilizando computadoras clsicas, traduce un lenguaje de programacin de alto nivel (por ejemplo, Java) a operaciones realizadas en un gran nmero de transistores (hardware).
El diagrama simplificado de la Figura 1 muestra el flujo de este proceso: el cdigo fuente Java se compila en un cdigo de byte independiente de la plataforma, que se traduce al cdigo de mquina especfico de la plataforma. Esto permite que el cdigo Java funcione en diferentes sistemas operativos y arquitecturas. El cdigo de mquina aprovecha una serie de operaciones bsicas (puertas) que actan en la memoria. El componente principal de hardware para conseguirlo es el transistor bien conocido.
Las mejoras en el rendimiento de las ltimas dcadas se han visto impulsadas principalmente por las ventajas de la tecnologa de hardware. El tamao de un solo transistor se ha reducido drsticamente, y ms transistores por milmetro cuadrado permiten ms memoria o ms potencia de procesamiento.
La respuesta corta es "no realmente". Hay un consenso creciente entre los cientficos de que las computadoras cunticas son particularmente buenas para algunos problemas, mientras que las computadoras clsicas son las mejores para otros problemas. Eso debera sonar un timbre: vemos lo mismo con GPU frente a CPU. Aunque las GPU tambin utilizan transistores, su funcionamiento es diferente al de las CPU. Sin embargo, muchas aplicaciones en un lenguaje de alto nivel aprovechan tanto una CPU como una GPU bajo el cap. Las GPU son muy buenas para el procesamiento de vectores y varias aplicaciones y bibliotecas separan el trabajo de la CPU del trabajo de la GPU.
Por ejemplo, este es el caso si utiliza JavaFX o Deeplearning4j. Si utiliza JavaFX para crear una aplicacin que tenga una interfaz de usuario, solo utilizar el cdigo Java (y puede que FXML declare la interfaz de usuario). Cuando es necesario presentar la escena de JavaFX en una pantalla, las implantaciones internas de JavaFX utilizarn fragmentos y texturas y hablarn directamente con los controladores de bajo nivel de las GPU, como se muestra en la figura 2. Como consecuencia, no tiene que preocuparse de qu parte del cdigo es ms adecuada para la CPU y qu parte es adecuada para la GPU.
Como muestra la figura 2, el cdigo de implantacin de los delegados de JavaFX funciona en la GPU y en la CPU. Aunque esto est oculto para el desarrollador (no est expuesto en la API), algunos conocimientos sobre la GPU a menudo son tiles para crear aplicaciones JavaFX con ms rendimiento.
Si utiliza Deeplearning4j, se est aplicando un enfoque similar. Deeplearning4j tiene una serie de implantaciones para realizar las operaciones de vector y matriz necesarias, y algunas de ellas utilizan GPU. Sin embargo, como desarrollador final, su cdigo no depende de si va a utilizar energa de CPU o de GPU.
Parece que las computadoras cunticas sern excelentes en la solucin de problemas que normalmente requieren recursos que escalan exponencialmente con el tamao del problema y son, por lo tanto, difciles o prcticamente imposibles de resolver usando computadoras clsicas. Una de las posibilidades que estn discutiendo los expertos es una forma hbrida de ejecucin: una aplicacin tpica de extremo a extremo contiene cdigo clsico que se ejecuta en una CPU, y tambin puede contener cdigo cuntico.
Hoy en da, el hardware para computadoras cunticas sigue siendo extremadamente experimental. Aunque las grandes empresas y, probablemente, algunos gobiernos estn trabajando en prototipos, todava no estn ampliamente disponibles. Pero incluso cuando estarn disponibles, podra haber diferentes formas:
Aunque hay una gran incertidumbre sobre las implicaciones prcticas, existe un consenso cada vez mayor sobre el aspecto del cdigo cuntico. En el nivel ms bajo, esto significa que los bloques bsicos se pueden describir: qubit y quantum gates. Y como consecuencia, se pueden construir simuladores cunticos que implementen el comportamiento esperado.
Un simulador cuntico es, por lo tanto, una herramienta perfecta para ser utilizada durante el desarrollo. Los resultados que produce deben ser los mismos que los resultados en un ordenador cuntico de hardware real, pero el simulador ser mucho ms lento, ya que los efectos cunticos que aceleran el hardware cuntico deben simularse utilizando el software clsico.
Un bit puede contener un solo dgito de informacin y su valor es 0 o 1. Una puerta acta sobre uno o ms bits, y puede manipular esos bits. Por ejemplo, la puerta NOT, mostrada en lafigura 3, cambiar el valor de un bit. Si la entrada es 0, la salida de la puerta NOT es 1 y viceversa.
En computacin cuntica, tenemos equivalentes para bits y puertas. El equivalente cuntico de un bit es un qubit. El valor de un qubit puede ser 0 o 1, similar a un bit clsico, pero tambin puede estar en una denominada superposicin. Este es un concepto difcil de imaginar que nos dice que el qubit est en el estado 0 y el estado 1 al mismo tiempo.
Es realmente en ambos estados simultneamente, y puede ser manipulado como tal. Una vez que medimos el qubit, estar en un solo estado, ya sea 0> o 1>. En la expresin anterior, hay una limitacin adicional que a^2 + b^2 = 1.
Los valores de a y b estn enlazados a probabilidades: hay una probabilidad a^2 de que, cuando se mide, el qubit x> contendr el valor 0>, y hay una probabilidad b^2 de que, cuando se mide, el qubit x> contendr el valor 1>.
Durante los clculos, un bit en una superposicin puede ser tanto 0 como 1 (con diferentes probabilidades). Si tenemos dos qubits, estos pueden representar cuatro estados (00, 01, 10 y 11), de nuevo con diferentes probabilidades. Esto conduce al poder real de los ordenadores cunticos. Con ocho bits clsicos, puede representar exactamente un nmero entre 0 y 255. Los ocho bits sern 0 o 1. Con ocho qubits, podemos representar todos los nmeros entre 0 y 255 simultneamente.
En muchos casos, un algoritmo tiene un resultado simple (por ejemplo, "s" o "no"), pero requiere muchos clculos paralelos. Al mantener los qubits en una superposicin durante los clculos, es posible tener en cuenta todas las diferentes opciones a la vez. En lugar de realizar evaluaciones para cada combinacin nica, un equipo cuntico puede ejecutar un algoritmo en todas las opciones en un solo paso.
Un paso importante en muchos algoritmos cunticos es entonces enlazar el resultado del algoritmo a una medicin que d un resultado significativo. Esto se hace a menudo aprovechando la interferencia: Los resultados interesantes se interfieren constructivamente entre s, mientras que los resultados no interesantes se cancelan entre s por interferencia destructiva.
Despus de aplicar una puerta de Hadamard a un qubit y medir el qubit, hay un 50% de probabilidad de que el qubit tenga un valor 0 y un 50% de probabilidad de que tenga un valor 1. Si el qubit no se mide, permanece en una superposicin hasta que se mide.
Si realmente quieres saber la respuesta a esa pregunta, se requiere un profundo conocimiento de la fsica cuntica. Pero afortunadamente, no es necesario entender la teora detrs de esto. Aunque la idea de superposicin puede sonar contraintuitiva, se debe subrayar que esto es exactamente cmo se comportan las partculas ms elementales en la naturaleza. Por lo tanto, la computacin cuntica est mucho ms cerca de la realidad fsica de la naturaleza de lo que usted podra pensar.
Si lo haces, sers tarde en el juego. En teora, es posible desarrollar primero hardware y luego pasar a la capa de software y averiguar qu se puede lograr. Sin embargo, los conceptos son ms o menos claros, lo que permite que los simuladores cunticos se escriban en idiomas populares, incluidos Java, C#, Python y otros.
Estos simuladores pueden utilizarse para trabajar en algoritmos cunticos. Aunque esos algoritmos no tendrn las mejoras de rendimiento que se obtendrn cuando se utilice hardware cuntico real, su funcionalidad debe ser la misma.
Los algoritmos cunticos requieren una mentalidad diferente del algoritmo clsico. Las personas muy inteligentes comenzaron a desarrollar algoritmos cunticos en el ltimo siglo, y ahora se publica un nmero creciente de algoritmos, incluidos algoritmos para factorizar enteros, listas de bsqueda, gestionar la optimizacin de rutas y mucho ms.
Hay otras razones por las que puede que desee involucrarse en la computacin cuntica hoy en da. Los sistemas de software de las grandes compaas no suelen refactorizarse durante la noche. Sin embargo, una de las cosas que sern sacudidas por la computacin cuntica es el cifrado que se basa en la teora de que es casi imposible para las computadoras clsicas factorizar grandes enteros en primos.
Aunque puede tardar muchos aos antes de que las computadoras cunticas sean lo suficientemente grandes como para hacer que la factorizacin de enteros sea fcilmente solvente, ya que los desarrolladores de software sabemos que tambin tardan muchos aos en cambiar los sistemas y hacer que utilicen tecnologas ms seguras.
Puede descargar y utilizar Strange, un simulador de computadora cuntica de Java de cdigo abierto. Con Strange, puede simular un algoritmo cuntico creando una serie de qubits y aplicando una serie de puertas cunticas a ellos.
Como ejemplo muy sencillo, vamos a crear dos qubits, q[0] y q[1], que inicialmente tienen el valor de estado 0. A continuacin, aplicamos dos puertas simples a cadauna de las dos cubits, que se pueden representar grficamentecomo se muestra en la Figura 7.
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