量子コンピューティング

ビットは古典情報理論の基本概念である。ビットは2つの物理状態のいずれかを取り、通常は0と1で表される。

量子ビットは量子情報の単位です。量子ビットは、そのモデルで表されるあらゆる物理システムに適用できる抽象的な数学モデルです。測定時、量子ビットは2つの状態のうちの1つをとります。 ${\displaystyle |0\rangle }$または${\displaystyle |1\rangle }$しかし、量子状態は${\displaystyle |0\rangle }$そして${\displaystyle |1\rangle }$これらはベクトル空間に属しており、定数を乗算して加算することで有効な量子状態が得られます。このような組み合わせは、${\displaystyle |0\rangle }$そして${\displaystyle |1\rangle }$[ ^{37 ] [ 38 ]​}

2次元ベクトルは、数学的に量子ビットの状態を表す。物理学者は通常、量子力学的線形代数にブラケット記法を用い、次のように記述する。${\displaystyle |\psi \rangle }$ラベル付きベクトルの「ket psi」${\displaystyle \psi }$量子ビットは2状態システムであるため、任意の量子ビットの状態は次の形式をとります。${\displaystyle \alpha |0\rangle +\beta |1\rangle }$、 どこ${\displaystyle |0\rangle }$そして${\displaystyle |1\rangle }$は標準基底状態、^{[ a ]}であり、${\displaystyle \alpha }$そして${\displaystyle \beta }$は確率振幅であり、一般に複素数である。^{[ 38 ]}いずれか${\displaystyle \alpha }$または${\displaystyle \beta }$がゼロの場合、量子ビットは実質的に古典ビットになります。両方がゼロでない場合、量子ビットは重ね合わせ状態になります。このような量子状態ベクトルは、 （古典的な）確率ベクトルと似たような振る舞いをしますが、重要な違いが1つあります。確率とは異なり、確率振幅は必ずしも正の数ではありません。^{[ 40 ]}負の振幅は、破壊的な波の干渉を可能にします。

量子ビットを標準基底で測定すると、結果は古典ビットになります。ボルンの規則は、量子ビットを測定する際の振幅と確率の間のノルム二乗対応関係を記述しています。${\displaystyle \alpha |0\rangle +\beta |1\rangle }$国家は崩壊し${\displaystyle |0\rangle }$確率で$\displaystyle |\alpha |^{2}}$または${\displaystyle |1\rangle }$確率で$\displaystyle |\beta |^{2}}$有効な量子ビット状態には係数があります。${\displaystyle \alpha }$そして${\displaystyle \beta }$そのため${\displaystyle |\alpha |^{2}+|\beta |^{2}=1}$例えば、量子ビットを測定する${\displaystyle 1/{\sqrt {2}}|0\rangle +1/{\sqrt {2}}|1\rangle }$どちらかを生成する${\displaystyle |0\rangle }$または${\displaystyle |1\rangle }$同じ確率で。

特に重要な重ね合わせ状態は、プラス状態である。${\displaystyle |+\rangle =1/{\sqrt {2}}|0\rangle +1/{\sqrt {2}}|1\rangle }$そしてマイナスの状態${\displaystyle |-\rangle =1/{\sqrt {2}}|0\rangle -1/{\sqrt {2}}|1\rangle }$標準的な測定ではどちらも0と1の結果を同じ確率で生成しますが、アダマールゲートなどの操作では異なる動作をします。${\displaystyle |0\rangle \leftrightarrow |+\rangle }$そして${\displaystyle |1\rangle \leftrightarrow |-\rangle }$―相対的な位相差が意味のある量子情報を伝えることを実証した。

量子ビットが1つ増えるごとに、状態空間の次元が2倍になります。^{[ 39 ]}例として、ベクトル⁠ 1 / √2 ⁠ | 00 ⟩ + ⁠ 1 / √2 ⁠ | 01 ⟩は、量子ビット| 0 ⟩と量子ビット⁠ 1 / √2 ⁠ | 0 ⟩ + ⁠ 1 / √2 ⁠ | 1 ⟩のテンソル積である2量子ビット状態を表します。このベクトルは、基底ベクトル| 00 ⟩、| 01 ⟩、| 10 ⟩、および| 11 ⟩によって張られる4次元ベクトル空間に存在します。

一般に、n量子ビットシステムのベクトル空間は2n次元であり、^そのため古典コンピュータで量子コンピュータをシミュレートするのは困難である。100量子ビットシステムを表現するには、²¹⁰⁰個の古典値を格納する必要がある。

この1量子ビット量子メモリの状態は、古典メモリを古典論理ゲートで操作するのと同様に、量子論理ゲートを適用することで操作できます。古典計算と量子計算の両方にとって重要なゲートの1つはNOTゲートであり、これは行列で表すことができます。$${\displaystyle X:={\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}}.}$$数学的には、このような論理ゲートを量子状態ベクトルに適用することは、行列乗算によってモデル化される。したがって

${\displaystyle X|0\rangle =|1\rangle }$そして${\displaystyle X|1\rangle =|0\rangle }$。

単一量子ビットゲートの数学は、2つの重要な方法で多量子ビット量子メモリに作用するように拡張できます。1つは、量子ビットを選択し、そのゲートを対象の量子ビットに適用し、メモリの残りの部分はそのままにしておく方法です。もう1つは、メモリの別の部分が目的の状態にある場合にのみ、ゲートを対象の量子ビットに適用する方法です。これらの2つの選択肢は、別の例を用いて説明できます。2量子ビット量子メモリの可能な状態は次のとおりです。$${\displaystyle |00\rangle$$ :={\begin{pmatrix}1\\0\\0\\0\end{pmatrix}};\quad |01\rangle  :={\begin{pmatrix}0\\1\\0\\0\end{pmatrix}};\quad |10\rangle  :={\begin{pmatrix}0\\0\\1\\0\end{pmatrix}};\quad |11\rangle  :={\begin{pmatrix}0\\0\\0\\1\end{pmatrix}}.} 制御NOT（CNOT）ゲートは、次の行列を使用して表すことができます。$${\displaystyle \operatorname {CNOT}$$ :={\begin{pmatrix}1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&0&1\\0&0&1&0\end{pmatrix}}.} この定義の数学的な結果として、${\textstyle \operatorname {CNOT} |00\rangle =|00\rangle }$、${\textstyle \operatorname {CNOT} |01\rangle =|01\rangle }$、${\textstyle \operatorname {CNOT} |10\rangle =|11\rangle }$、 そして${\textstyle \operatorname {CNOT} |11\rangle =|10\rangle }$言い換えれば、CNOT は NOT ゲートを適用します (${\textstyle X}$（以前から）第 2 量子ビットに、第 1 量子ビットが状態にある場合に限り、${\textstyle |1\rangle }$最初の量子ビットが${\textstyle |0\rangle }$どちらの量子ビットにも何も変更は加えられません。

要約すると、量子計算は量子論理ゲートと測定のネットワークとして説明できます。ただし、測定は量子計算の最後に延期することも可能ですが、この延期には計算コストがかかる可能性があるため、ほとんどの量子回路は量子論理ゲートのみで構成され、測定は含まれないネットワークとして描かれています。

量子並列性とは、量子コンピュータが複数の入力値に対して関数を同時に評価すると考えることができるというヒューリスティックです。これは、入力状態の重ね合わせで量子システムを準備し、評価する関数を符号化するユニタリ変換を適用することによって実現できます。結果として得られる状態は、重ね合わせ内のすべての入力値に対する関数の出力値を符号化し、複数の出力の同時計算を可能にします。この特性は、多くの量子アルゴリズムの高速化の鍵となります。しかし、この意味での並列性は、計算の最後に測定される値が 1 つだけであるため、計算を高速化するには不十分です。量子アルゴリズムが有用であるためには、他の概念的な要素も組み込む必要があります。^{[ 41 ] [ 42 ]}

量子コンピューティングには様々な計算モデルが用いられており、それらは計算を分解する基本要素によって区別される。

ゲートアレイ

量子ゲートアレイは、計算を少数の量子ビットからなる量子ゲートのシーケンスに分解します。量子計算は、量子論理ゲートと測定のネットワークとして記述できます。測定は量子計算の最後に延期できますが、この延期には計算コストがかかる可能性があるため、ほとんどの量子回路は、量子論理ゲートのみで構成され、測定を含まないネットワークとして描かれます。

量子計算（上記の形式では、サイズの任意のユニタリ行列）${\displaystyle 2^{n}\times 2^{n}}$以上${\displaystyle n}$量子ビット数) は、比較的少数のゲートファミリーからなる量子論理ゲートのネットワークとして表現できます。このような構成を可能にするゲートファミリーの選択は、ユニバーサルゲートセットとして知られています。なぜなら、このような回路を実行できるコンピュータはユニバーサル量子コンピュータだからです。このようなセットの一般的なものには、すべての単一量子ビットゲートと CNOT ゲートが含まれます。これは、単一量子ビットゲートのシーケンスと CNOT ゲートを同時に実行することで、任意の量子計算を実行できることを意味します。このゲートセットは無限ですが、ソロベイ・キタエフの定理を利用することで、有限のゲートセットに置き換えることができます。少数の量子ビットの量子ゲートを使用したブール関数の実装がここに示されています。^{[ 43 ]}

測定ベースの量子コンピュータは、量子ゲートテレポーテーションと呼ばれる技術を用いて、計算をベル状態の測定と、高度に絡み合った初期状態（クラスター状態）に適用される単一量子ビットの量子ゲートのシーケンスに分解します。

量子アニーリングに基づく断熱量子コンピュータは、計算を初期ハミルトニアンから最終ハミルトニアンへのゆっくりとした連続的な変換に分解し、その基底状態が解を含んでいる。^{[ 48 ]}

トポロジカル量子コンピュータは、計算を2次元格子内のアニオンの編み込みに分解する。 ^{[ 49 ]}

閾値定理は、量子ビット数を増やすことでエラーを軽減できることを示しているが、^{[ 50 ]} 2026 年現在、完全な耐障害性を持つ量子コンピューティングは依然として実現不可能である。 ^{[ 51 ]}一部の研究者によると、ノイズのある中間規模量子 ( NISQ ) マシンは近い将来、特殊な用途を持つ可能性があるが、量子ゲートのノイズがその信頼性を制限している。 ^{[ 51 ]}ハーバード大学の科学者は、代替方法よりも効率的にエラーを修正する「量子回路」を作成し、実用的な量子コンピュータへの大きな障害を取り除く可能性がある。^{[ 52 ]}ハーバード大学の研究チームは、 MIT、QuEra Computing、Caltech、プリンストン大学の支援を受け、 DARPAのノイズのある中間規模量子デバイスによる最適化 (ONISQ) プログラムから資金提供を受けた。 ^{[ 53 ] [ 54 ]}

量子テレポーテーションは、アリスが共有エンタングルメントペア（eビット）1つと2つの古典ビット通信を用いて、量子ビットの量子状態をボブに送信するプロトコルです。アリスの量子ビットの状態は物理的に送信されず、ボブ側で古典的に伝達される測定結果と局所的なユニタリ補正によって再構成されます。これは、量子通信にはエンタングルメントと古典通信の両方が必要であり、どちらか一方だけでは不十分であることを示しています。古典ビットは通常のチャネルを通らなければならないため、テレポーテーションを用いて光速を超える情報を伝送することはできません。

超高密度符号化は、これとは相補的なプロトコルです。アリスは、共有された電子ビットを1つ使用し、量子ビットを1つだけ送信することで、ボブに2ビットの古典情報を送信できます。これは、単一の量子ビットが最大で1ビットの古典情報を伝送できるというホレボの定理に反するように見えますが、共有された量子もつれがこの制限を回避します。このように、超高密度符号化は、量子もつれによって量子通信の古典情報伝送容量を実質的に2倍にできることを示しています。

化学やナノテクノロジーは量子システムの理解に依存しており、そのようなシステムは古典的に効率的にシミュレートすることは不可能であるため、量子シミュレーションは重要な応用となる可能性がある。^{[ 64 ]}量子計算化学は量子コンピューティング、特に電子構造、化学ダイナミクス、分光法の問題において有望であるが、有用な実装はハードウェアの制約を受けている。^{[ 65 ]}量子シミュレーションは、衝突型加速器内の反応などの異常な条件下での原子や粒子の挙動をシミュレートするために使用できる可能性がある。^{[ 66 ]} 2023 年 6 月、IBM のコンピュータ科学者は、量子コンピュータが従来のスーパーコンピュータよりも物理学の問題に対して優れた結果を出したと報告した。^{[ 67 ] [ 68 ]}

世界の年間エネルギー生産量の約2%は、農業肥料産業におけるハーバー・ボッシュ法用のアンモニアを生産するための窒素固定に使用されています。量子シミュレーションは、このプロセスを理解し、エネルギー効率を高めるために使用できる可能性があります。^{[ 69 ] [ 70 ] [ 71 ] [ 72 ]}

デジタル暗号化により通信のプライバシーが保たれ、不正な第三者によるアクセスが防止されます。従来の暗号化は、アルゴリズムによって鍵でメッセージを難読化するもので、アルゴリズムの逆算が困難であることを前提としています。暗号化はデジタル署名や認証メカニズムの基盤となっています。量子コンピューティングは、逆算が困難なほど強力になる可能性があり、従来の暗号化に依存するメッセージを読み取ることが可能になります。^{[ 73 ]}

したがって、量子コンピューティングは理論的に、現在使用されている暗号システムを攻撃するために使用できる可能性があります。公開鍵暗号システムのセキュリティの基盤となる整数因数分解は、少数の素数の積である大きな整数（たとえば、300 桁の素数 2 つの積）の場合、古典コンピュータでは計算的に不可能であると考えられています。 ^{[ 74 ]}対照的に、量子コンピュータは、ショアのアルゴリズムを使用して整数を因数分解することで、この問題を指数関数的に速く解決できます。 ^{[ 75 ]}これにより、量子コンピュータは、多項式時間（整数の桁数に関して）のアルゴリズムで解読できるという意味で、広く使用されている多くの暗号システムを破ることができます。特に、最も一般的な公開鍵暗号は、整数または離散対数の因数分解の難しさに依存しています。特に、RSA、Diffie-Hellman、および楕円曲線 Diffie-Hellmanアルゴリズムは破られる可能性があります。これらは、Web ページ、暗号化された電子メール、およびその他の多くのデータのセキュリティを確保するために使用されています。これらを破ることは、電子的なプライバシーとセキュリティに重大な影響を及ぼすだろう。

量子アルゴリズムに対して安全な暗号システムを特定することは、ポスト量子暗号の分野で活発に研究されているトピックです。^{[ 76 ] [ 77 ]}公開鍵アルゴリズムの中には、符号理論の難問に依存するマクエリス暗号システムのように、ショアのアルゴリズムでは解決できない問題に基づいているものがあります。^{[ 76 ] [ 78 ]}格子ベースの暗号システムは量子コンピュータに対して脆弱であるとは知られておらず、多くの格子ベースの暗号システムを破る二面体隠れ部分群問題を解くための多項式時間アルゴリズムを見つけることは、よく研究されている未解決問題です。^{[ 79 ]}グローバーのアルゴリズムを適用して対称（秘密鍵）アルゴリズムを総当たり攻撃で破るには、基となる暗号アルゴリズムを約2 ^{n /2 回}呼び出す必要があるのに対し、古典的なケースでは約2 ^{n 回呼び出す必要があるため、 [ 80 ]}対称鍵の長さは実質的に半分になります。AES-256 は、このような攻撃に対して、古典的な総当たり攻撃に対する AES-128 と同等のセキュリティを持つことになります。

ポスト量子アルゴリズムは、古典コンピュータ上で実行可能でありながら、解読が困難になるように設計されています。量子暗号は、従来の暗号化アルゴリズムを量子もつれなどの量子力学に基づく技術に置き換えます。原理的には、量子暗号は量子コンピュータでも解読できません。この利点は、正当なメッセージの解読を効果的に阻止する一方で、相当なインフラストラクチャコストを伴います。^{[ 73 ]}

多項式量子速度向上を可能にする問題の最もよく知られた例は、非構造化検索であり、これは、リストの中からマークされた項目を見つけることを含む。${\displaystyle n}$データベース内の項目。これは、グローバーのアルゴリズムを使用して解決できます。${\displaystyle O({\sqrt {n}})}$データベースへのクエリは、${\displaystyle \Omega (n)}$古典的なアルゴリズムに必要なクエリ。この場合、利点は証明可能であるだけでなく最適でもあります。グローバーのアルゴリズムは、任意の数のオラクル検索に対して、目的の要素を見つける最大確率を与えることが示されています。クエリ問題の証明可能な高速化の多くの例は、グローバーのアルゴリズムに基づいています。これには、2 対 1 関数の衝突を見つけるためのBrassard、Høyer、および Tapp のアルゴリズム^{[ 81 ]や、NAND ツリーを評価するための Farhi、Goldstone、および Gutmann のアルゴリズム[ 82 ]}が含まれます。

グローバーのアルゴリズムで効率的に解決できる問題は、次の特性を持っています。^{[ 83 ] [ 84 ]}

• 考えられる回答の集合には検索可能な構造がない
• チェックすべき可能な回答の数は、アルゴリズムへの入力の数と同じです。
• 各入力値を評価し、それが正解かどうかを判断するブール関数が存在する。

これらの特性をすべて備えた問題の場合、量子コンピュータ上でのグローバーのアルゴリズムの実行時間は、古典的なアルゴリズムの線形スケーリングとは対照的に、入力数（またはデータベース内の要素数）の平方根に比例します。グローバーのアルゴリズムを適用できる一般的な問題クラス^{[ 85 ]}は、アルゴリズムがすべての可能な回答を反復するブール充足可能性問題です。その例と応用例として、パスワードを推測しようとするパスワードクラッカーがあります。このアルゴリズムで対称暗号を解読することは、政府機関にとって関心事です。^{[ 86 ]}

量子アニーリングは、断熱定理を用いて計算を実行します。システムは単純なハミルトニアンの基底状態に置かれ、より複雑なハミルトニアンへと進化し、その基底状態が問題の解を表します。断熱定理によれば、進化が十分に遅い場合、システムはプロセス全体を通して基底状態にとどまります。量子アニーリングはイジングモデルや（計算上等価な）二次制約なし二値最適化（QUBO）問題を解くことができ、これはさらに幅広い組み合わせ最適化問題を符号化するために使用できます。^{[ 87 ]}断熱最適化は計算生物学の問題を解決するのに役立つ可能性がある。^{[ 88 ]}

量子コンピュータは、古典コンピュータでは効率的に生成できない出力を生成でき、量子計算は基本的に線形代数であるため、機械学習タスクを高速化できる量子アルゴリズムが可能になる可能性がある。^{[ 51 ] [ 89 ]}しかし、レビュー文献では、提案されている量子機械学習の利点の多くは、効率的なデータ符号化または量子ハードウェアへの継続的なアクセスに関する仮定に依存しており、2024 年現在、実用的な利点にはつながっていないと指摘されている。 ^{[ 90 ] [ 91 ]}例えば、HHL アルゴリズムは、古典的なアルゴリズムよりも高速化を提供すると考えられている。^{[ 51 ] [ 92 ]}研究グループは、ボルツマンマシンと深層ニューラルネットワークのトレーニングのために量子アニーリングハードウェアを研究してきた。^{[ 93 ] [ 94 ] [ 95 ]}

深層生成化学モデルは、創薬における潜在的な応用について研究されてきた。創薬のための分子生成モデリングには、近未来の量子ハードウェアが研究されてきた。2023年、研究者らは、市販の量子アニーリング装置に実装された制限付きボルツマンマシンに基づくハイブリッド量子古典生成モデルを報告し、医薬品化合物に匹敵する物理化学的特性を持つ新規小分子を生成した。^{[ 96 ] [ 97 ]}しかし、考えられるすべての関連分子の構造空間の膨大なサイズと複雑さは大きな障害となっており、これは将来量子コンピュータによって克服される可能性がある。量子コンピュータは、複雑な量子多体問題の解決に本質的に適しており^{[ 23 ]} 、したがって量子化学を含むアプリケーションに適用できる可能性がある。量子強化生成モデル^{[ 98 ]、}量子生成敵対ネットワーク（GAN）^{[ 99 ]を含む}

人工知能は、量子アルゴリズムの発見と最適化のためのツールとして研究されてきた。大規模言語モデルと進化アルゴリズムに基づくGoogle DeepMindシステムであるAlphaEvolveは、科学的およびアルゴリズム的発見のためのコーディングエージェントとして説明されている。^{[ 100 ]}量子コンピューティングの研究では、AlphaEvolveで最適化された量子回路が、多体核スピンエコーによる分子形状の量子計算の研究に使用されている。^{[ 101 ]}

大規模な量子コンピュータの構築には多くの技術的課題が立ちはだかる。^{[ 104 ]}物理学者のデイビッド・ディヴィンチェンツォは、実用的な量子コンピュータに必要な要件を以下のように列挙している。 ^{[ 105 ]}

• 物理的に拡張可能で、量子ビット数を増やすことができる。
• 任意の値に初期化できる量子ビット
• デコヒーレンス時間よりも高速な量子ゲート
• 汎用ゲートセット
• 読み取りが容易な量子ビット。

マルチキュービットシステムの制御には、決定論的なタイミングで多数の電気信号を迅速に生成および調整することが必要です。このため、キュービットとのインターフェースを可能にする量子コントローラが開発されました。これらのシステムを多数のキュービットをサポートするように拡張することは、さらなる課題です。^{[ 106 ]}

公開鍵暗号を破る可能性が、世界のサイバーセキュリティ戦略の変化を促しました。米国国立標準技術研究所（NIST）は、ポスト量子暗号の詳細な標準化プロセスを開始しました。これらの世界的な取り組みは、量子攻撃と古典攻撃の両方に対して安全な暗号アルゴリズムを開発、評価、展開することを目的としています。^{[ 107 ]}

スケーラビリティの問題に対する一つのアプローチは、単一のデバイス内の量子ビット数を増やすのではなく、計算を複数のより小さな量子処理モジュールに分散させることです。このようなモジュール型アーキテクチャ（分散型量子コンピューティング（DQC）とも呼ばれる）では、各モジュールは限られた数の量子ビットを含み、モジュールは量子チャネル（例えば光ファイバー）と古典的な通信リンクを介して相互接続され、単一の論理コンピューティングシステムを形成します。^{[ 123 ]}

ある戦略では、異なるモジュール内の量子ビット間の量子論理は、量子ゲートテレポーテーションを使用して適用され、モジュール間の遠隔エンタングルメントを使用しますが、各モジュール内では局所的な操作と測定が行われ、測定結果の通信は古典的に行われます。^{[ 124 ]}トラップされたイオンモジュール間のフォトニックネットワークリンクを介して分散された量子アルゴリズム、およびダイヤモンド中の窒素空孔中心に基づく遠隔固体量子ビットレジスタ間のテレポーテーションされた2量子ビットゲートは、2025年に実証されました。^{[ 123 ] [ 125 ]}

ネットワークを介した高レートかつ高忠実度の遠隔エンタングルメント生成は、分散プロトコルにおける中核的な課題である。量子センシングは、分散型量子コンピュータに不可欠な要素となる可能性がある。^{[ 126 ]}

ジョン・プレスキルは、プログラム可能な量子デバイスが古典コンピュータの能力を超える問題を解決できることを実証するという工学的偉業を説明するために、量子超越性という用語を作り出した。^{[ 127 ] [ 51 ] [ 128 ]}その問題は有用である必要はないため、量子超越性テストは将来のベンチマークに過ぎないかもしれない。^{[ 129 ]}

2019 年 10 月、Google Quantum AI はNASAの協力を得て、当時世界最速のコンピュータと一般的に考えられていたSummitよりも 3,000,000 倍以上高速な計算をSycamore 量子コンピュータで実行することで、量子超越性を達成したと初めて主張しました。 ^{[ 29 ] [ 130 ] [ 131 ]}この主張は異議を唱えられ、IBM はSummit は主張されているよりもはるかに高速にサンプルを実行できると述べました。^{[ 132 ] [ 133 ]}研究者たちは後にサンプリング問題に対するより優れた量子アルゴリズムを開発し、^{[ 134 ] [ 135 ] [ 136 ]} Summit を凌駕する可能性が出てきました。^{[ 137 ] [ 138 ] [ 139 ]}

2020年12月、 USTCの研究グループは、量子超越性を目指し、光子量子コンピュータ「Jiuzhang」を用いて76個の光子に対するボソンサンプリングの一種を実装した。^{[ 140 ] [ 141 ] [ 142 ]}著者らは、古典コンピュータでは、量子プロセッサが20秒で生成したサンプル数を生成するのに6億年かかると主張した。^{[ 143 ]}

量子超越性に関する誇張された主張^{[ 144 ]}は、現実世界への応用を直接示唆しないタスクに基づいていた。^{[ 102 ] [ 145 ]}

2024年1月の研究では、Sunwayスーパーコンピュータを使用して実験的に生成されたビット列の正確な振幅を計算することにより量子超越性実験の検証が報告され、多重振幅テンソルネットワーク収縮アルゴリズムに基づいて構築されたシミュレーション能力の大幅な向上が実証されました。 ^{[ 146 ]}

量子コンピューティングへの高い期待、ハードウェアの著しい進歩、将来のアプリケーションに対する楽観論にもかかわらず、2023年の記事は現在の量子コンピュータを「今のところ、全く役に立たない」と要約した。同記事は、量子コンピュータはいつか役に立つ可能性はあるものの、まだ実用的ではないと主張した。^{[ 102 ]} 2023年の記事は、量子コンピューティングアルゴリズムは「ソフトウェア/ハードウェアスタック全体にわたる大幅な改善なしには、実用的な量子優位性を得るには不十分である」と述べた。同記事は、量子コンピュータによる高速化を実現する最も有望な候補は、例えば化学や材料科学における「小規模データ問題」であると予測した。同記事は、機械学習などの多くのアプリケーション領域は「近い将来、現在の量子アルゴリズムで量子優位性を得ることはできない」と結論付け、さらに「ビッグデータ問題、非構造化線形システム、グローバーのアルゴリズムに基づくデータベース検索」では高速化が起こりにくいI/O制約を特定した。^{[ 103 ]}

こうした状況は、現在および長期的な様々な要因に起因すると考えられる。

• 従来のコンピュータハードウェアとアルゴリズムは、実用的なタスクに最適化されており、現在も急速に改良が続けられている。
• 量子コンピューティングのハードウェアは、有用なタスクを完了する前に、ノイズによって処理能力が圧倒されてしまう。
• 量子アルゴリズムは一部のタスクでのみ高速化を実現し、これらのタスクを実用的なアプリケーションに適合させることは困難です。これらのタスクの中には、利用可能なリソースをはるかに超えるリソースを必要とするものもあります。^{[ 147 ] [ 148 ]}特に、大量のデータを処理することは困難です。^{[ 103 ]}
• いくつかの有望なアルゴリズムは「脱量子化」され、すなわち、同様の複雑さを持つ非量子的な類似アルゴリズムが発見された。
• 量子誤り訂正のオーバーヘッドは、多くの量子アルゴリズムが提供する高速化を損なう可能性がある。^{[ 103 ]}
• アルゴリズムの複雑性分析では、実際の応用では成り立たない抽象的な仮定に基づいている場合があります。例えば、入力データは量子状態にエンコードされて利用できるとは限らず、グローバーのアルゴリズムで使用される「オラクル関数」は、より高速なアルゴリズムに活用できる内部構造を持っていることがよくあります。

特に、多数の量子ビットを持つコンピュータを構築しても、それらの量子ビットが十分に接続されておらず、十分な時間、十分な量子もつれを維持できない場合は、無駄になる可能性がある。研究者は、量子デバイスを差別化したり、古典アルゴリズムの複雑さの下限を証明したりするために、しばしば斬新な課題を選択するが、これは常に可能とは限らない。

ビル・アンルーは1994年に発表した論文で量子コンピュータの実用性に疑問を呈した。^{[ 149 ]}ポール・デイヴィスは、400量子ビットのコンピュータはホログラフィック原理によって示される宇宙論的情報限界と矛盾すると主張した。^{[ 150 ]}ギル・カライは量子超越性が達成されること自体に疑問を呈した。^{[ 151 ] [ 152 ] [ 153 ]}物理学者のミハイル・ディアコノフは量子コンピューティングに対して次のように懐疑的な見解を示した。

「つまり、そのような有用な量子コンピュータの状態をある瞬間に記述する連続パラメータの数は、約10,300個になるはずです。^このようなシステムの量子状態を定義する10,300^個以上の連続的に変化するパラメータを制御することを、私たちはいつか学ぶことができるでしょうか？私の答えは簡単です。いいえ、決してできません。」^{[ 154 ]}

実用的な量子コンピュータは、プログラム可能な量子レジスタとして物理システムを使用する必要がある。^{[ 156 ]}研究者たちは、信頼性の高い量子ビット実装の候補としていくつかの技術を研究している。^{[ 157 ]}超伝導体やトラップイオンは最も開発が進んでいる提案のいくつかだが、実験家たちは他のハードウェアの可能性も検討している。^{[ 158 ]} 例えば、トポロジカル量子コンピュータのアプローチは、より耐障害性の高いコンピューティングシステムのために研究されている。^{[ 159 ]}

最初の量子論理ゲートは捕捉イオンを用いて実装され、最大20量子ビットの汎用プロトタイプマシンが実現された。しかし、これらのデバイスの背後にある技術は、複雑な真空装置、レーザー、マイクロ波および無線周波数装置を組み合わせたものであり、本格的なプロセッサを標準的なコンピューティング装置に統合することは困難である。さらに、捕捉イオンシステム自体にも克服すべき工学的課題がある。^{[ 160 ]}

最大の商用システムは超伝導デバイスに基づいており、2000量子ビットまでスケールアップされています。しかし、より大規模なマシンのエラー率は5%程度です。技術的には、これらのデバイスはすべて極低温であり、多数の量子ビットにスケールアップするにはウェハスケールの集積が必要であり、それ自体が深刻なエンジニアリング上の課題です。^{[ 161 ]}

極低温プラットフォームに加えて、スピン-フォトンインターフェースの室温アプローチが実験的に実証されています。2025年、スタンフォード大学の研究者らは、ナノ構造シリコン基板上に二セレン化モリブデンの薄膜を統合したナノスケールデバイスを実現し、構造化された「ねじれた」光を使用して電子とフォトニックの自由度を結合することで、常温で動作するスピン-フォトンインターフェースを可能にしました。^{[ 162 ] [ 163 ]}このような室温でチップに統合されたスピン-フォトンインターフェースは、異なる量子ビットモードを組み合わせ、大規模な極低温インフラストラクチャへの依存を減らす異種量子ネットワークの潜在的な構成要素として研究されています。^{[ 162 ] [ 164 ]}

古典コンピュータで解決可能な計算問題はすべて量子コンピュータでも解決可能です。^{[ 165 ]}直感的には、これは古典コンピュータの動作を含むすべての物理現象が量子力学を用いて記述でき、量子力学が量子コンピュータの動作の基礎となっているためです。

逆に、量子コンピュータで解決できる問題はすべて、古典コンピュータでも解決できます。十分な時間があれば、紙とペンだけで量子コンピュータと古典コンピュータの両方を手動でシミュレートすることが可能です。形式的には、量子コンピュータまたは古典コンピュータはチューリングマシンでシミュレートできます。量子コンピュータは、古典コンピュータよりも計算能力が優れているわけではありません。したがって、量子コンピュータは停止問題のような決定不能な問題を解決できず、量子コンピュータの存在はチャーチ＝チューリングのテーゼを否定するものではありません。^{[ 166 ]}

量子コンピュータは、従来のコンピュータでは解決できない問題を解決することはできませんが、特定の問題を従来のコンピュータよりも高速に解決できる可能性があると考えられています。例えば、量子コンピュータは効率的に整数の素因数分解を行うことが知られていますが、従来のコンピュータではそうではないと考えられています。

量子コンピュータで効率的に解ける、誤差が制限された問題のクラスは、 BQP（「誤差制限、量子、多項式時間」）と呼ばれます。より厳密には、BQPは、誤差確率が最大1/3の多項式時間量子チューリングマシンで解ける問題のクラスです。確率的問題のクラスとして、BQPは、誤差が制限された多項式時間確率チューリングマシンで解ける問題のクラスであるBPP（「誤差制限、確率的、多項式時間」）の量子版です。^{[ 167 ]}${\displaystyle {\mathsf {BPP\subseteq BQP}}}$しかし、証拠はそれを証明していない${\displaystyle {\mathsf {BQP\neq BPP}}}$これは直感的には、量子コンピュータが古典コンピュータよりも優れた時間計算量を提供することを意味する。^{[ 168 ]}

BQPとP、NP、PSPACEの正確な関係は不明である。しかし、${\displaystyle {\mathsf {P\subseteq BQP\subseteq PSPACE}}}$つまり、古典コンピュータで効率的に解決できる問題はすべて量子コンピュータでも効率的に解決でき、量子コンピュータで効率的に解決できる問題はすべて多項式空間リソースを持つ古典コンピュータでも解決できるということである。

BQPはPの厳密な上位集合であると推測されており、これは量子コンピュータで効率的に解けるが古典コンピュータでは効率的に解けない問題が存在することを意味します。例えば、整数因数分解と離散対数問題はBQPに含まれ、Pには含まれないと考えられています。BQPとNPの関係については、Pに含まれないNP問題がBQPに含まれること（例えば、整数因数分解と離散対数問題はどちらもNPに含まれる）以外はほとんどわかっていません。${\displaystyle {\mathsf {NP\nsubseteq BQP}}}$つまり、効率的にチェック可能な問題の中には、量子コンピュータでは効率的に解けないものもあると考えられている。その直接的な結果として、BQPはNP完全問題のクラスとは互いに排他的である（もしNP完全問題がBQPに含まれるならば、NP困難性からNPに含まれるすべての問題がBQPに含まれることになる）。^{[ 169 ]}

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