XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Введение

Развитие квантовых вычислений представляет собой один из наиболее значимых технологических прорывов начала XXI века, открывающий принципиально новые горизонты для решения сложнейших вычислительных задач [3,6]. Квантовые компьютеры, основанные на фундаментальных принципах квантовой механики – суперпозиции, запутанности и интерференции, – обладают потенциалом экспоненциального превосходства над классическими вычислительными системами в определенных классах задач [4]. Однако практическая реализация этого потенциала невозможна без соответствующего программного обеспечения, способного эффективно использовать уникальные свойства квантовых систем. Именно в этом контексте возникает и интенсивно развивается квантовое программирование – область, находящаяся на стыке квантовой физики, компьютерных наук, теории алгоритмов и разработки программного обеспечения [3,7].

Современное квантовое программирование стремительно эволюционирует от написания низкоуровневых аппаратно-зависимых инструкций к созданию высокоуровневых абстракций, библиотек и полноценных языков программирования [6,7]. Эта эволюция обусловлена как возрастающей сложностью квантовых алгоритмов, так и разнообразием аппаратных платформ, каждая из которых имеет специфические архитектурные особенности и ограничения [4,7]. Важнейшую роль в становлении квантового программирования сыграли фундаментальные алгоритмы, предложенные в 1990-х годах. Алгоритм Питера Шора [1] не только продемонстрировал принципиальную возможность экспоненциального ускорения решения задач факторизации и дискретного логарифмирования, но и заложил основы для понимания того, как должна быть организована сложная квантовая программа, включающая последовательность специализированных модулей и преобразований. Алгоритм Лова Гровера [2], обеспечивающий квадратичное ускорение для задачи поиска в неупорядоченной базе данных, ввел в обиход ключевые концепции, такие как квантовый оракул и процедура усиления амплитуд, которые стали неотъемлемой частью арсенала квантового программиста [3].

Цель данной статьи – провести систематический анализ современного состояния квантового программирования, рассмотрев его от теоретико-алгоритмических основ до практических инструментов и инженерных методологий.

Алгоритм Шора

Алгоритм Шора [1] по праву считается одним из наиболее значимых достижений в области квантовых вычислений, поскольку он наглядно демонстрирует возможность экспоненциального ускорения по сравнению с наилучшими известными классическими алгоритмами. С точки зрения квантового программирования, алгоритм Шора представляет собой прекрасный пример хорошо структурированной сложной программы, состоящей из взаимосвязанных модулей, каждый из которых выполняет строго определенную функцию [3]. Архитектура этого алгоритма может служить эталоном для проектирования других крупных квантовых приложений.

• Этап классической предобработки: Перед выполнением собственно квантовых вычислений алгоритм осуществляет ряд классических проверок [1]. Сначала анализируется, является ли подлежащее факторизации число N четным или степенью простого числа. Если это не так, производится выбор случайного целого числа a, взаимно простого с N. Этот подготовительный этап критически важен, поскольку позволяет избежать запуска ресурсоемких квантовых вычислений в тривиальных случаях.

• Реализация квантового параллелизма: На этом этапе программа инициализирует два квантовых регистра, причем первый регистр переводится в состояние равновесной суперпозиции всех возможных базисных состояний путем применения гейтов Адамара ко всем его кубитам [1,3]. Это создает условия для одновременного вычисления модульной экспоненциальной функции f(x) = a^x mod N для всех значений x, что является яркой иллюстрацией принципа квантового параллелизма. Реализация данной функции в виде квантовой схемы требует применения серии контролируемых модульных умножений, что представляет собой нетривиальную задачу квантовой арифметики [3,6].

• Применение квантового преобразования Фурье (QFT): Данный этап является ключевым для извлечения информации о периоде функции f(x) [1,6]. Квантовое преобразование Фурье, реализуемое в виде последовательности гейтов Адамара и контролируемых фазовых вращений, эффективно преобразует информацию о периодичности, "размазанную" по суперпозиции состояний, в измеримую величину – частоту. С точки зрения программирования, QFT представляет собой стандартный модуль, который многократно используется в различных квантовых алгоритмах, и его эффективная реализация является важной задачей для разработчиков квантовых компиляторов [6,7].

• Процедура измерения и классической постобработки: После выполнения квантового преобразования Фурье производится измерение первого регистра, в результате которого с высокой вероятностью получается значение, близкое к кратной величине 2^m / r, где m – размер регистра, а r – искомый период [1]. На заключительном классическом этапе с помощью непрерывных дробей и алгоритма Евклида из результата измерения извлекается период r, после чего вычисляется НОД(a^(r/2) ± 1, N), что с высокой вероятностью дает нетривиальный делитель числа N.

Реализация алгоритма Шора в современных фреймворках, таких как Qiskit [8] и Q# [6], служит не только демонстрацией его работоспособности, но и ценным учебным материалом, позволяющим освоить работу с многокубитными регистрами, квантовой арифметикой, сложными последовательностями гейтов и методами оптимизации квантовых схем [7,8]. Эти реализации наглядно показывают, как теоретический алгоритм преобразуется в исполняемый код, учитывающий ограничения конкретных аппаратных платформ.

Алгоритм Гровера

Алгоритм Гровера [2], обеспечивающий квадратичное ускорение при решении задачи поиска в неупорядоченной базе данных, имеет чрезвычайно важное значение для квантового программирования, поскольку он вводит и эксплуатирует несколько ключевых концепций, выходящих за рамки классического программирования. Наиболее значимой из этих концепций является понятие квантового оракула, а также связанная с ним процедура усиления амплитуд [2,3].

• Концепция и реализация квантового оракула: В контексте алгоритма Гровера оракул представляет собой квантовый черный ящик, который "помечает" решение задачи, инвертируя фазу амплитуды вероятности соответствующего базисного состояния [2]. С точки зрения программирования, оракул – это функция, которая должна быть выражена в виде унитарного оператора, действующего на Гильбертово пространство кубитов. Реализация оракула является, пожалуй, наиболее творческой и алгоритмически сложной частью программирования алгоритма Гровера, поскольку она напрямую зависит от конкретной решаемой задачи [3,7]. Для простых задач оракул может быть реализован сравнительно легко, например, с помощью контролируемых операций NOT. Однако для сложных задач, таких как поиск решений NP-полных проблем, построение эффективного оракула требует глубокого понимания структуры задачи и зачастую нетривиальных квантовых схем.

• Процедура усиления амплитуд и диффузионное преобразование: После применения оракула, который "отмечает" целевое состояние, алгоритм выполняет так называемое диффузионное преобразование (или отражение относительно среднего) [2]. Это преобразование инвертирует все амплитуды относительно их среднего арифметического значения, что приводит к увеличению амплитуды "помеченного" состояния и уменьшению амплитуд остальных состояний. Последовательное применение пары операторов – оракула и диффузионного преобразования – образует итерационную процедуру усиления амплитуд. Количество необходимых итераций пропорционально O(√N), где N – размер пространства поиска, что и обеспечивает квадратичное ускорение по сравнению с классическим перебором [2,3].

Алгоритм Гровера не ограничивается задачей поиска в базе данных. Он служит основой для широкого класса квантовых алгоритмов, включая алгоритмы оптимизации, такие как квантовый приближённый оптимизационный алгоритм (QAOA), и активно используется в гибридных квантово-классических вычислительных схемах [3,7]. Понимание принципов его работы и умение программно реализовывать оракулы являются необходимыми навыками для современного разработчика квантовых приложений.

  Модели вычислений

Разнообразие физических реализаций квантовых компьютеров и теоретических подходов к организации вычислений привело к возникновению нескольких различных моделей квантовых вычислений. Каждая из этих моделей предлагает свой способ описания вычислительного процесса, что, в свою очередь, оказывает прямое влияние на дизайн и архитектуру языков и фреймворков квантового программирования [4,7].

Модель квантовых схем (Gate-Based Model)

Это наиболее распространенная и интуитивно понятная модель, которая легла в основу подавляющего большинства современных языков и фреймворков квантового программирования, таких как Qiskit [8], Q# [6] и Cirq [7]. В данной модели вычисление представляется в виде последовательности квантовых гейтов (унитарных операторов), применяемых к кубитам, с последующим измерением их состояний [4]. Программирование в этой модели сводится к построению и выполнению квантовых схем. Преимуществом модели является ее наглядность и относительная простота симуляции на классических компьютерах. Однако она может быть не всегда оптимальной для описания алгоритмов, которые естественным образом формулируются в других моделях.

Адиабатическая модель (Adiabatic Model)

Данная модель основана на адиабатической теореме квантовой механики и тесно связана с квантовым отжигом, используемым в компьютерах D-Wave [4]. В этой модели решение задачи кодируется в основном состоянии (состоянии с минимальной энергией) некоторого гамильтониана H_p. Вычислительный процесс заключается в медленной (адиабатической) эволюции системы от простого начального гамильтониана H_0, основное состояние которого легко подготовить, к целевому гамильтониану H_p. Языки программирования для этой модели (например, входящий в комплект D-Wave Ocean) оперируют такими понятиями, как бинарные переменные, взаимодействия между ними и энергетический ландшафт, а не квантовыми гейтами[7].

Модель квантовых измерений (Measurement-BasedModel)

Также известная как односторонняя квантовая вычисления, эта модель использует в качестве ресурса заранее подготовленное сильно запутанное кластерное состояние [4]. Все вычисление осуществляется путем выполнения последовательности измерений на кубитах кластера в определенных базисах. Порядок и базисы измерений определяют алгоритм. Хотя данная модель менее распространена в коммерческих платформах, она представляет значительный теоретический интерес и влияет на разработку методов компиляции и оптимизации квантовых программ [4,7].

Выбор модели вычислений определяет не только синтаксис языка программирования, но и набор доступных абстракций, методы отладки и верификации, а также стратегии оптимизации. Современные фреймворки зачастую поддерживают элементы нескольких моделей, позволяя разработчику выбирать наиболее подходящий инструмент для конкретной задачи [7].

Современные фреймворки квантового программирования

Бурное развитие квантовых технологий стимулировало создание множества программных платформ, фреймворков и специализированных языков программирования, предназначенных для облегчения разработки, тестирования и выполнения квантовых алгоритмов. Эти инструменты существенно различаются по своему дизайну, уровню абстракции, целевым платформам и сообществу пользователей [6,7,8].

Qiskit (IBM)

Qiskit[8] представляет собой один из наиболее популярных и развитых фреймворков с открытым исходным кодом для работы с квантовыми компьютерами. Разработанный компанией IBM и написанный на языке Python, он стал де-факто стандартом в академической среде и среди исследователей благодаря своей открытости, богатой функциональности и активному сообществу [7,8]. Архитектура Qiskit модульна и включает несколько ключевых компонентов:

• Terra: Является фундаментальным слоем фреймворка, предоставляющим базовые инструменты для создания, компиляции и оптимизации квантовых схем. Terra оперирует такими понятиями, как кубиты, квантовые гейты, регистры и схемы, предоставляя низкоуровневый контроль над квантовыми вычислениями [8].

• Aer: Высокопроизводительный симулятор квантовых схем, предназначенный для тестирования и отладки алгоритмов на классических компьютерах. Aer поддерживает несколько режимов симуляции, включая точную симуляцию состояния, симуляцию с учетом шумов и стабилизаторную симуляцию, что позволяет моделировать поведение алгоритмов в условиях, близких к реальным квантовым процессорам [8].

• Ignis: Данный модуль (функциональность которого в последних версиях интегрирована в другие компоненты) был ориентирован на характеризацию, верификацию и смягчение ошибок в квантовых устройствах, что критически важно для работы с шумными NISQ-процессорами [7,8].

• Aqua (Algorithms for Quantum Applications): Ранее выступал в качестве библиотеки готовых квантовых алгоритмов для таких областей, как химия, оптимизация, машинное обучение и финансы. В современных версиях Qiskit его функционал мигрирует в более специализированные прикладные библиотеки, такие как Nature (для квантовой химии), Optimization (для задач оптимизации) и Machine Learning (для квантового машинного обучения)[8].

• IBM Quantum Experience: Облачная платформа, тесно интегрированная с Qiskit, которая предоставляет разработчикам доступ к реальным квантовым процессорам IBM через интернет, позволяя запускать созданные схемы на физической ЭВМ [8].

Q# (Microsoft)

Q# [6,9] – это не просто библиотека или фреймворк, а полнофункциональный статически типизированный язык программирования, разработанный компанией Microsoft специально для выражения квантовых алгоритмов. Он является центральным компонентом комплекта Quantum Development Kit (QDK) и предназначен для создания крупномасштабных квантовых приложений, работающих в гибридном режиме с классическими вычислениями [6,7].

• Статическая типизация и безопасность: Q# предоставляет систему типов, которая позволяет выявлять многие ошибки на этапе компиляции, что особенно важно для квантовых программ, отладка которых представляет значительную сложность [6]. Язык включает такие типы, как Qubit, Result, Pauli, а также позволяет создавать пользовательские типы для представления сложных структур данных.

• Четкое разделение квантовых и классических вычислений: Одной из ключевых особенностей Q# является строгое разделение квантовых и классических операций. Квантовые операции выполняются внутри специальных блоков using (для выделения кубитов с гарантированным освобождением) и borrowing (для временного заимствования кубитов), что обеспечивает явный контроль над жизненным циклом кубитов и предотвращает распространенные ошибки, связанные с управлением квантовой памятью [6].

• Глубокая интеграция с экосистемой .NET: Q# предназначен для тесного взаимодействия с классическими языками программирования, прежде всего C# и F#. Это позволяет строить сложные гибридные приложения, в которых классическая часть, написанная на C#, управляет потоком выполнения и обрабатывает данные, а квантовая часть, реализованная на Q#, выполняет специализированные вычисления [6,9].

• Поддержка со стороны Azure Quantum: Q# является основным языком программирования для облачной платформы Azure Quantum [9], которая предоставляет разработчикам доступ к разнообразным квантовым технологиям (сверхпроводящие кубиты, ионные ловушки) от различных партнеров Microsoft через единый интерфейс [9].

Cirq (Google)

Cirq – это фреймворк с открытым исходным кодом от Google, ориентированный в первую очередь на исследователей, которым требуется низкоуровневый контроль над квантовыми схемами, особенно при работе с процессорами, имеющими специфическую топологию соединений, такими как Sycamore [7]. Cirq позволяет точно задавать временные параметры операций, определять шумовые модели, характерные для конкретного устройства, и детально описывать схемы с учетом всех аппаратных ограничений. Он тесно интегрирован с библиотекой TensorFlow Quantum (TFQ) для реализации гибридных квантово-классических моделей машинного обучения [7].

Квантовая программная инженерия

По мере усложнения квантовых алгоритмов и увеличения масштабов квантовых программ остро встает вопрос о применении к их разработке принципов и практик программной инженерии. Возникающая дисциплина – квантовая программная инженерия (QSE) – нацелена на обеспечение надежности, сопровождаемости, эффективности и корректности квантового программного обеспечения на всех этапах его жизненного цикла [3,7].

Специфика тестирования квантовых программ: Прямое тестирование квантовых программ методами, привычными для классического ПО, затруднено из-за принципа неопределенности и коллапса волновой функции при измерении [3]. В QSE активно развиваются и применяются специализированные методики:

• Тестирование на основе свойств: Проверка выполнения определенных свойств алгоритма (например, унитарности операций) на множестве случайных входных данных.

• Сравнительное тестирование с классическими симуляторами: Запуск одного и того же алгоритма на различных симуляторах (включая точные и шумные) для выявления расхождений.

• Модульное тестирование отдельных квантовых операций: Тестирование небольших фрагментов квантовых схем, таких как конкретные оракулы или преобразования, в изоляции от остального кода [3].

Формальная верификация и доказательство корректности: Для критически важных приложений, особенно в области квантовой криптографии, все большее значение приобретают методы формальной верификации, позволяющие математически строго доказывать корректность квантовых алгоритмов и их реализаций [3].

Жизненный цикл разработки квантового ПО (QSDLC): Адаптация классических методологий разработки (Agile, Waterfall) с учетом специфики квантовых проектов, включающая этапы проектирования квантовых схем, реализации, симуляции, тестирования на эмуляторах и запуска на реальных устройствах [3].

Квантовые паттерны проектирования: Выявление, описание и систематизация типовых решений для часто встречающихся проблем в квантовом программировании. Примерами таких паттернов могут служить способы реализации квантовых оракулов для различных классов задач, шаблоны построения квантовых преобразований Фурье для разных размерностей, методы организации квантовой памяти и управления кубитами [3].

Вызовы и перспективы развития квантового программирования

Несмотря на значительный прогресс в области квантового программирования, его широкое практическое применение по-прежнему сталкивается с рядом вызовов, связанных как с несовершенством современных квантовых аппаратных средств, так и с ограничениями самих программных инструментов и методологий [6,7].

Актуальные вызовы и проблемы

Проблема шумов и декогеренции в NISQ-устройствах: Современные квантовые процессоры относятся к классу NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum devices) и характеризуются высоким уровнем шумов, ограниченным временем когерентности и подверженностью ошибкам [6,7]. Программирование для таких устройств требует разработки и применения специализированных методов:

• Создание помехоустойчивых алгоритмов: Разработка алгоритмов, устойчивых к воздействию шумов или способных минимизировать их влияние на конечный результат.

• Техники смягчения ошибок: Использование постобработки результатов множественных запусков для статистического устранения влияния систематических ошибок, без увеличения количества кубитов [7].

Квантовая коррекция ошибок (QEC): Для перехода к масштабируемым отказоустойчивым квантовым вычислениям необходима реализация сложных схем QEC, таких как топологические коды (например, код поверхности) [6]. Это, в свою очередь, предъявляет новые требования к языкам программирования, которые должны предоставлять высокоуровневые абстракции для работы с логическими кубитами, виртуализации квантовой памяти и управления сложными протоколами коррекции.

Острая нехватка квалифицированных кадров: Эффективная разработка квантового ПО требует уникальной комбинации знаний в области квантовой физики, компьютерных наук, теории алгоритмов и программной инженерии [3,7]. Преодоление этого кадрового разрыва является одной из важнейших задач для образовательных учреждений и компаний, работающих в этой области.

Заключение

Квантовое программирование проделало впечатляющий путь от теоретических алгоритмов, таких как алгоритмы Шора [1] и Гровера [2], до становления зрелой инженерной дисциплины, обладающей развитой экосистемой инструментов, языков и методологий [6,7]. Современные фреймворки, включая Qiskit [8], Q# [6] и Cirq [7], предоставляют разработчикам мощные и разноуровневые абстракции для эффективной работы с квантовыми устройствами, начиная от низкоуровневого управления кубитами и заканчивая высокоуровневыми прикладными библиотеками.

Несмотря на сохраняющиеся серьезные вызовы, прежде всего связанные с неидеальностью современных NISQ-процессоров [6,7], активное развитие облачных платформ [9], инструментов автоматической оптимизации и методов коррекции ошибок указывает на необратимый характер интеграции квантовых вычислений в глобальную информационно-технологическую инфраструктуру.

Список литературы:

1. Шор, П. Алгоритмы для квантовых вычислений: дискретные логарифмы и факторизация // Труды 35-го ежегодного симпозиума по основам информатики. – IEEE, 1994. – С. 124–134.

2. Гровер, Л. К. Быстрый квантовый механический алгоритм для поиска в базе данных // Труды 28-го ежегодного ACM симпозиума по теории вычислений. – 1996.

3. Квантовая программная инженерия. Учебник 2: Моделирование квантового превосходства. Часть II: Симулятор алгоритмов квантового поиска – инструментарий вычислительного интеллекта / О. Иванцова, В. Кореньков, С. Ульянов. – М. : Курс. – 2020.

4. Квантовая релятивистская информатика. Ч. 4: Элементы квантовой релятивистской теории информации и квантового программирования / С. В. Ульянов, А. Г. Решетников, В. А. Ростовцев [и др.] // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2013. – № 4. – http://sanse.ru/download/190.

5. Райан, ЛаРоз, Обзор и сравнение платформ квантового программирования на уровне гейтов // Квант. – 2019. – Т. 3. – С. 130.

6. Документация Qiskit. – https://qiskit.org/documentation/.

7. Официальный репозиторий Microsoft Quantum – https://github.com/microsoft/Quantum.

8. Официальный репозиторий Qiskit-terra. – https://github.com/Qiskit/qiskit-terra.

9. Azure Quantum. – https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/quantum/.