Вычислительный ресурс, используемый для хранения данных, который растет экспоненциально с числом кубитов при полном моделировании.В контексте квантовых вычислений память относится к вычислительному ресурсу, необходимому для хранения состояния квантовой системы во время моделирования. В отличие от классических битов, которые равны либо 0, либо 1, квантовый бит (кубит) может находиться в суперпозиции состояний, и полное состояние N кубитов описывается 2^N комплексными амплитудами. Такое экспоненциальное масштабирование означает, что моделирование всего лишь 50 кубитов требует хранения более петабайта данных с использованием классической памяти, что делает полное моделирование больших квантовых систем невыполнимым на классических компьютерах. Этот «барьер памяти» является фундаментальной причиной, по которой квантовые компьютеры так трудно моделировать, и почему они обещают решение задач, недостижимых для классических машин.
Экспоненциальное масштабирование памяти при квантовом моделировании было признано на заре квантовых вычислений, в частности Ричардом Фейнманом в его предложении 1982 года о квантовом симуляторе. Фейнман утверждал, что классические компьютеры никогда не смогут эффективно моделировать квантовые системы из-за этого взрыва памяти.
Состояние квантовой системы представляет собой вектор в гильбертовом пространстве размерности 2^N. Чтобы смоделировать его классически, необходимо хранить все 2^N комплексных амплитуд, что требует экспоненциально растущей памяти. Даже при использовании умных методов сжатия требования к памяти быстро превышают возможности любой классической машины. Квантовые компьютеры, напротив, естественным образом хранят эту информацию в физическом состоянии своих кубитов, избегая экспоненциальных накладных расходов на память. Именно поэтому квантовое моделирование квантовых систем — таких как молекулы или плазма — может эффективно выполняться на квантовом оборудовании, в то время как классическое моделирование сталкивается с жестким пределом.
Эта концепция стимулирует разработку квантовых компьютеров для моделирования квантовой химии, материаловедения и физики плазмы, где классическое моделирование ограничено памятью. Она также мотивирует исследования гибридных классическо-квантовых алгоритмов, которые минимизируют объем используемой памяти.
Полное моделирование квантовой системы с 300 кубитами потребовало бы больше классической памяти, чем число атомов в наблюдаемой Вселенной.
















