IBM และ การประมวลผลแบบควอนตัม (Quantum Computing)

IBM และ การประมวลผลแบบควอนตัม (Quantum Computing)

เครดิตฟรี

IBM จัดว่าเป็นผู้นำรายแรกในการทำวิจัยเกี่ยวกับควอนตัม (Quantum) และที่แผนกประมวลผลคอมพิวเตอร์แบบควอนตัม (Quantum Computing) ของ IBM Q นั้น พวกเขามีการทำงานมาโดยตลอดเวลา เพื่อให้สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีในขอบเขตที่กว้างมากยิ่งขึ้น และมันก็ยังช่วยอธิบายให้เข้าใจในเรื่องนี้ด้วยว่าอนาคตของ Quantum Computing จะเป็นอย่างไรต่อไป
อีกหนึ่งวิธีที่จะทำให้คุณสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีดังกล่าวนี้ได้ก็คือ การเข้าถึงผ่านส่วนขยาย Qisikit ของ IBM Q โดยโปรแกรมโอเพนซอร์ส (Open Source) ที่จะช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถสัมผัสกับความเป็นไปได้ที่ไร้ขีดจำกัดของการคำนวณแบบควอนตัม ในรูปแบบของ Python Scripts นอกจากนี้คุณยังสามารถร้องขอการทำงานร่วมกันสำหรับการโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์เชิงควอนตัม ซึ่งก็หมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักฟิสิกส์เพื่อการเข้าร่วมในครั้งนี้ และที่สำคัญ คุณยังจะได้รับประสบการณ์การเขียนโปรแกรม (Composing) บน Quantum Computer จริงๆ จากแล็ปท็อปของคุณเอง

สล็อต

นอกเหนือจากการพัฒนา Quantum Computers ด้วยตนเองแล้ว IBM ยังได้สร้างเครือข่ายซึ่งประกอบไปด้วยกลุ่มบริษัทและสถาบันการศึกษาต่างๆ เพื่อที่จะกระตุ้นให้มีการนำนวัตกรรมด้านคอมพิวเตอร์เชิงควอนตัมไปใช้ โดยเป้าหมายของเครือข่ายก็คือการเตรียมความพร้อมให้กับทุกๆ ฝ่าย ตั้งแต่ระดับนักเรียนไปจนถึง Fortune 500 ตลอดจน วิสาหกิจเริ่มต้น (Startup) เพื่อรองรับเทคโนโลยีในด้านนี้ที่กำลังมีการขยายตัวอย่างรวดเร็ว โดยผู้เข้าร่วมกิจกรรมนั้นประกอบไปด้วย Honda, สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (Massachusetts Institute of Technology) และ JP Morgan Chase & Co ซึ่งเป็นบริษัทที่ให้บริการด้านการเงินและการลงทุน
ในส่วนของเครือข่ายเองนั้น ก็มีการกำหนดขอบเขตที่น่าสนใจ 3 เรื่อง ซึ่งก็ได้แก่ การเร่งการวิจัยและพัฒนาแอปพลิเคชั่นเพื่อการนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์, การให้ความรู้ และการเตรียมความพร้อม ดังนั้น เพื่อเป็นการเร่งการวิจัย IBM จึงให้การสนับสนุนในเรื่องของความรู้และเครื่องมือแก่องค์กรที่เข้าร่วม เพื่อส่งเสริมให้เกิดการยอมรับอย่างกว้างขวาง ส่วนในแง่ของการพัฒนาแอพพลิเคชั่นเชิงพาณิชย์นั้น องค์กรต่างๆสามารถที่จะเข้าถึง IBM คลาวด์และส่วนขยาย Qiskit ได้ นั่นจึงเป็นหนึ่งในแรงผลักดันที่จะช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างนวัตกรรมของตัวเองได้ นอกจากนี้ IBM ก็ได้มีการจัดฝึกอบรมสมาชิกขององค์กรที่เข้าร่วมและให้การสนับสนุน เพื่อเป็นการให้ความรู้และเตรียมความพร้อมสำหรับ Quantum Computing
แม้ว่าการประมวลผลแบบควอนตัม (Quantum Computing) ที่เราพูดถึงจนฟังดูน่าเบื่อนี้ มันอาจจะยังไม่เกิดขึ้นในเร็วๆ นี้ แต่ IBM ก็กำลังทำงานอย่างหนักเพื่อช่วยให้อุตสาหกรรมที่เพิ่มเริ่มก่อตั้ง (Infant Industry) เหล่านี้ สามารถเติบโตผ่านการเรียนรู้และการเขียนโปรแกรมที่สามารถเข้าถึงได้
ควอนตัมคอมพิวเตอร์คือการใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติรวมของควอนตัมรัฐเช่นการทับซ้อนและสิ่งกีดขวางเพื่อดำเนินการคำนวณ อุปกรณ์ที่ดำเนินการคำนวณควอนตัมเป็นที่รู้จักกันเป็นคอมพิวเตอร์ควอนตัม : I-5เชื่อกันว่าสามารถแก้ปัญหาการคำนวณบางอย่างได้ เช่น การแยกตัวประกอบจำนวนเต็ม (ซึ่งรองรับการเข้ารหัส RSA ) ซึ่งเร็วกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปอย่างมาก การศึกษาคอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นสาขาย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อมูลควอนตัม. คาดว่าจะมีการขยายตัวในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เนื่องจากภาคสนามจะเปลี่ยนไปสู่การใช้งานจริงในด้านเภสัชกรรม ความปลอดภัยของข้อมูล และแอปพลิเคชันอื่นๆ
ควอนตัมคอมพิวเตอร์เริ่มในปี 1980 เมื่อนักฟิสิกส์พอล Benioffเสนอควอนตัมกลรูปแบบของเครื่องทัวริง Richard Feynman และ Yuri Manin เสนอแนะในภายหลังว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมมีศักยภาพในการจำลองสิ่งที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกไม่สามารถทำได้ ในปี 1994 Peter Shor ได้พัฒนาอัลกอริทึมควอนตัมสำหรับการแยกตัวประกอบจำนวนเต็มที่มีศักยภาพในการถอดรหัสการสื่อสารที่เข้ารหัสRSA แม้จะมีความคืบหน้าในการทดลองอย่างต่อเนื่องตั้งแต่ช่วงปลายทศวรรษ 1990 นักวิจัยส่วนใหญ่เชื่อว่า “การคำนวณควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาด [เป็น] ยังคงเป็นความฝันที่ค่อนข้างห่างไกล” ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การลงทุนในการวิจัยคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้เพิ่มขึ้นในภาครัฐและเอกชน เมื่อวันที่ 23 ตุลาคม 2019 Google AI , ในความร่วมมือกับชาติสหรัฐและอวกาศบริหาร ( นาซา ) อ้างว่าได้ดำเนินการคำนวณควอนตัมที่เป็นไปไม่ได้ในคอมพิวเตอร์ใด ๆ คลาสสิก

มีหลายประเภทของคอมพิวเตอร์ควอนตัม (หรือเรียกว่าระบบคอมพิวเตอร์ควอนตัม) รวมทั้งเป็นวงจรแบบควอนตัม , เครื่องทัวริงควอนตัม , คอมพิวเตอร์ควอนตัมอะเดียแบติก , คอมพิวเตอร์ควอนตัมทางเดียวและต่าง ๆควอนตัมเซลล์ออโต แบบจำลองที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดคือวงจรควอนตัมโดยยึดตามควอนตัมบิตหรือ ” qubit ” ซึ่งค่อนข้างคล้ายกับบิตในการคำนวณแบบคลาสสิก qubit สามารถอยู่ในสถานะควอนตัม 1 หรือ 0 หรืออยู่ในสถานะซ้อนทับของสถานะ 1 และ 0 อย่างไรก็ตาม เมื่อวัดแล้ว จะเป็น 0 หรือ 1 เสมอ ความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ใด ๆ ขึ้นอยู่กับสถานะควอนตัมของ qubit ทันทีก่อนทำการวัด

สล็อตออนไลน์

ความพยายามในการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมทางกายภาพมุ่งเน้นไปที่เทคโนโลยี เช่น ทรานสมอนกับดักไอออนและคอมพิวเตอร์ควอนตัมทอพอโลยีซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างคิวบิตคุณภาพสูง : 2-13 qubits เหล่านี้อาจได้รับการออกแบบที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับรุ่นคอมพิวเตอร์ควอนตัมคอมพิวเตอร์เต็มรูปแบบไม่ว่าจะเป็นประตูตรรกะควอนตัม , ควอนตัมหลอมหรือการคำนวณควอนตัมอะ ขณะนี้มีอุปสรรคสำคัญหลายประการในการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีประโยชน์ เป็นการยากอย่างยิ่งที่จะรักษาสถานะควอนตัมของ qubits เนื่องจากพวกมันได้รับผลกระทบจากการถอดรหัสควอนตัมและความเที่ยงตรงของสถานะ. ควอนตัมคอมพิวเตอร์ดังนั้นจึงจำเป็นต้องแก้ไขข้อผิดพลาด
ปัญหาการคำนวณใดๆ ที่สามารถแก้ไขได้ด้วยคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก ก็สามารถแก้ไขได้ด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัม ในทางกลับกัน ปัญหาใดๆ ที่สามารถแก้ไขได้ด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัมก็สามารถแก้ไขได้ด้วยคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก อย่างน้อยก็ในหลักการโดยให้เวลาเพียงพอ ในคำอื่น ๆ คอมพิวเตอร์ควอนตัมเชื่อฟังวิทยานิพนธ์โบสถ์ทัวริง ซึ่งหมายความว่าในขณะที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมไม่ได้ให้ข้อดีเพิ่มเติมเหนือคอมพิวเตอร์คลาสสิกในแง่ของความสามารถในการคำนวณแต่อัลกอริธึมควอนตัมสำหรับปัญหาบางอย่างมีความซับซ้อนของเวลาต่ำกว่าอัลกอริธึมแบบคลาสสิกที่รู้จักที่สอดคล้องกันอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เชื่อกันว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถแก้ปัญหาบางอย่างได้อย่างรวดเร็วซึ่งไม่มีคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกคนไหนจะแก้ปัญหาใดๆ ได้ระยะเวลาที่เป็นไปได้ —ความสำเร็จที่เรียกว่า “อำนาจสูงสุดของควอนตัม” การศึกษาของคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนของปัญหาที่เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นที่รู้จักกันเป็นทฤษฎีควอนตัซับซ้อน
วงจรควอนตัม
รูปแบบการแลกเปลี่ยนการคํานวณควอนตัมอธิบายการคำนวณในแง่ของเครือข่ายของควอนตัมประตูตรรกะ รุ่นนี้สามารถจะคิดว่าเป็นนามธรรมเชิงเส้นพีชคณิตทั่วไปของวงจรคลาสสิก เนื่องจากโมเดลวงจรนี้เป็นไปตามกลศาสตร์ควอนตัม คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่สามารถใช้วงจรเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพจึงเชื่อว่าสามารถเกิดขึ้นได้จริง
ความทรงจำที่ประกอบด้วย {\รูปแบบข้อความ n}{\รูปแบบข้อความ n} บิตของข้อมูลมี {\textstyle 2^{n}}{\textstyle 2^{n}}รัฐที่เป็นไปได้ เวกเตอร์ที่แทนสถานะหน่วยความจำทั้งหมดจึงมี{\textstyle 2^{n}}{\textstyle 2^{n}}รายการ (หนึ่งรายการสำหรับแต่ละรัฐ) เวกเตอร์นี้ถูกมองว่าเป็นเวกเตอร์ความน่าจะเป็นและแสดงถึงความจริงที่ว่าหน่วยความจำจะถูกพบในสถานะเฉพาะ
ในมุมมองแบบคลาสสิก รายการหนึ่งจะมีค่าเป็น 1 (กล่าวคือ ความน่าจะเป็น 100% ที่จะอยู่ในสถานะนี้) และรายการอื่นๆ ทั้งหมดจะเป็นศูนย์ ในกลศาสตร์ควอนตัมเวกเตอร์น่าจะได้รับการทั่วไปในการประกอบการมีความหนาแน่น นี่คือพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่เข้มงวดทางเทคนิคสำหรับประตูตรรกะควอนตัมแต่รูปแบบเวกเตอร์สถานะควอนตัมระดับกลางมักจะถูกนำมาใช้ก่อนเพราะเป็นแนวคิดที่ง่ายกว่า บทความนี้เน้นที่รูปแบบเวกเตอร์สถานะควอนตัมเพื่อความเรียบง่าย
เราเริ่มต้นด้วยการพิจารณาความจำง่ายๆ ที่ประกอบด้วยเพียงบิตเดียวเท่านั้น หน่วยความจำนี้อาจพบได้ในสถานะใดสถานะหนึ่งจากสองสถานะ: สถานะศูนย์หรือสถานะเดียว เราอาจแสดงสถานะของหน่วยความจำนี้โดยใช้สัญลักษณ์ Dirac
อัลกอริธึมควอนตัม
ความคืบหน้าในการหาขั้นตอนวิธีการควอนตัมมักจะมุ่งเน้นไปที่รูปแบบวงจรควอนตัมนี้แม้ว่าข้อยกเว้นเช่นควอนตัมอะอัลกอริทึมที่มีอยู่ อัลกอริธึมควอนตัมสามารถแบ่งได้คร่าวๆ ตามประเภทของการเพิ่มความเร็วที่ทำได้เหนืออัลกอริธึมแบบคลาสสิกที่สอดคล้องกัน
อัลกอริธึมควอนตัมที่ให้มากกว่าความเร็วของพหุนามเหนืออัลกอริธึมคลาสสิกที่รู้จักกันดี ได้แก่ อัลกอริธึมของ Shorสำหรับแฟคตอริ่งและอัลกอริธึมควอนตัมที่เกี่ยวข้องสำหรับการคำนวณลอการิทึมแบบไม่ต่อเนื่องการแก้สมการของ Pellและการแก้ปัญหากลุ่มย่อยที่ซ่อนอยู่สำหรับกลุ่มไฟไนต์อาเบเลียน ขั้นตอนวิธีการเหล่านี้ขึ้นอยู่กับแบบดั้งเดิมของควอนตัมฟูเรียร์ ไม่พบข้อพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ที่แสดงให้เห็นว่าไม่สามารถค้นพบอัลกอริธึมแบบคลาสสิกที่มีความเร็วเท่ากันได้ แม้ว่าจะถือว่าไม่น่าเป็นไปได้ก็ตาม ปัญหา oracle บางอย่างเช่นปัญหาของ Simonและปัญหาของ Bernstein–Vaziraniทำให้เกิดการเร่งความเร็วที่พิสูจน์ได้ แม้ว่านี่จะอยู่ในรูปแบบการสืบค้นควอนตัมซึ่งเป็นแบบจำลองที่จำกัดซึ่งขอบเขตล่างจะพิสูจน์ได้ง่ายกว่ามาก และไม่จำเป็นต้องแปลเป็นการเร่งสำหรับปัญหาในทางปฏิบัติ
ปัญหาอื่นๆ รวมถึงการจำลองกระบวนการทางกายภาพของควอนตัมจากเคมีและฟิสิกส์สถานะของแข็ง การประมาณของพหุนามโจนส์บางตัวและอัลกอริธึมควอนตัมสำหรับระบบเชิงเส้นของสมการมีอัลกอริทึมควอนตัมที่ดูเหมือนว่าจะเพิ่มความเร็วซูเปอร์พหุนามและสมบูรณ์BQP เนื่องจากปัญหาเหล่านี้สมบูรณ์ด้วย BQP อัลกอริธึมแบบคลาสสิกที่มีความเร็วเท่ากันสำหรับพวกเขาจึงหมายความว่าไม่มีอัลกอริธึมควอนตัมใดให้การเร่งความเร็วแบบซุปเปอร์พหุนาม ซึ่งเชื่อกันว่าไม่น่าจะเป็นไปได้
[NPC4]อัลกอริทึมควอนตัมบางตัว เช่นอัลกอริธึมของ Groverและแอมพลิจูดแอมพลิจูดให้ความเร็วพหุนามเหนืออัลกอริธึมคลาสสิกที่สอดคล้องกัน แม้ว่าอัลกอริธึมเหล่านี้ให้ความเร็วกำลังสองที่ค่อนข้างพอเหมาะ แต่ก็ใช้งานได้อย่างกว้างขวางและให้ความเร็วสำหรับปัญหาที่หลากหลาย ตัวอย่างมากมายของการเร่งความเร็วควอนตัมที่พิสูจน์ได้สำหรับปัญหาการสืบค้นนั้นเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมของ Grover รวมถึงอัลกอรึธึมของBrassard, Høyer และ Tappสำหรับการค้นหาการชนกันในฟังก์ชันสองต่อหนึ่ง ซึ่งใช้อัลกอริธึมของ Grover และ Farhi, Goldstone และอัลกอริทึมของ Gutmann สำหรับการประเมินต้นไม้ NAND [20]ซึ่งเป็นตัวแปรของปัญหาการค้นหา
แอพพลิเคชั่นที่เป็นไปได้
แอปพลิเคชั่นที่โดดเด่นของการคำนวณควอนตัมมีไว้สำหรับการโจมตีระบบเข้ารหัสที่กำลังใช้งานอยู่ การแยกตัวประกอบจำนวนเต็มซึ่งสนับสนุนความปลอดภัยของระบบการเข้ารหัสคีย์สาธารณะเชื่อกันว่าไม่สามารถคำนวณได้กับคอมพิวเตอร์ธรรมดาสำหรับจำนวนเต็มขนาดใหญ่ หากเป็นผลคูณของจำนวนเฉพาะไม่กี่จำนวน (เช่นผลคูณของจำนวนเฉพาะ 300 หลักสองตัว) ในการเปรียบเทียบ คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถแก้ปัญหานี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้อัลกอริธึมของ Shorเพื่อค้นหาปัจจัยต่างๆ ความสามารถนี้จะทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถทำลายระบบเข้ารหัสจำนวนมากที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน ในแง่ที่ว่าจะมีเวลาพหุนาม(ในจำนวนหลักของจำนวนเต็ม) อัลกอริทึมสำหรับการแก้ปัญหา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเข้ารหัสคีย์สาธารณะที่ได้รับความนิยมส่วนใหญ่นั้นขึ้นอยู่กับความยากของการแยกตัวประกอบจำนวนเต็มหรือปัญหาลอการิทึมที่ไม่ต่อเนื่องซึ่งทั้งสองอย่างนี้สามารถแก้ไขได้ด้วยอัลกอริทึมของ Shor โดยเฉพาะอย่างยิ่งอัลกอริทึม RSA , Diffie–Hellman และเส้นโค้งวงรี Diffie–Hellman อาจเสียหายได้ สิ่งเหล่านี้ใช้เพื่อปกป้องหน้าเว็บที่ปลอดภัย อีเมลที่เข้ารหัส และข้อมูลประเภทอื่นๆ อีกมากมาย การทำลายสิ่งเหล่านี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยทางอิเล็กทรอนิกส์
ระบุระบบการเข้ารหัสลับที่อาจจะมีความปลอดภัยกับอัลกอริทึมควอนตัมเป็นหัวข้อวิจัยอย่างแข็งขันภายใต้เขตของการโพสต์ควอนตัมการเข้ารหัส บางขั้นตอนวิธีการคีย์สาธารณะจะขึ้นอยู่กับปัญหาอื่น ๆ กว่าตัวประกอบจำนวนเต็มและปัญหาสิ้นเชิงลอการิทึมซึ่งขั้นตอนวิธีของชอร์การสั่งเช่น cryptosystem McEliece ขึ้นอยู่กับปัญหาในการเข้ารหัสทฤษฎี ระบบเข้ารหัสลับแบบ Lattice ยังไม่ทราบว่าถูกทำลายโดยคอมพิวเตอร์ควอนตัม และการค้นหาอัลกอริธึมเวลาพหุนามเพื่อแก้ปัญหากลุ่มย่อยที่ซ่อนอยู่แบบไดฮีดรัล ซึ่งอาจทำลายระบบเข้ารหัสลับที่ใช้ตาข่ายจำนวนมาก เป็นปัญหาเปิดที่มี
การศึกษามาอย่างดี ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าการใช้อัลกอริธึมของ Grover เพื่อทำลายอัลกอริธึมที่สมมาตร (คีย์ลับ)ด้วยกำลังดุร้ายต้องใช้เวลาเท่ากับ 2 n/2 โดยประมาณของอัลกอริธึมการเข้ารหัสพื้นฐาน เทียบกับประมาณ 2 nในกรณีคลาสสิก หมายความว่าความยาวของคีย์สมมาตรลดลงครึ่งหนึ่งอย่างมีประสิทธิภาพ: AES-256 จะมีความปลอดภัยเหมือนกันกับการโจมตีโดยใช้อัลกอริธึมของ Grover ที่ AES-128 มีต่อการค้นหาแบบเดรัจฉานแบบคลาสสิก (ดูขนาดคีย์ )
การเข้ารหัสด้วยควอนตัมอาจทำหน้าที่บางอย่างของการเข้ารหัสคีย์สาธารณะได้ ดังนั้น ระบบเข้ารหัสลับแบบควอนตัมจึงปลอดภัยกว่าระบบดั้งเดิมในการต่อต้านการแฮ็กควอนตัม
ปัญหาการค้นหา
ตัวอย่างที่รู้จักกันดีที่สุดของปัญหาที่ยอมรับการเพิ่มความเร็วควอนตัมพหุนามคือการค้นหาที่ไม่มีโครงสร้าง การค้นหารายการที่ทำเครื่องหมายจากรายการ
ปัญหาที่สามารถแก้ไขได้ด้วยอัลกอริทึมของ Groverมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:
ไม่มีโครงสร้างที่ค้นหาได้ในการรวบรวมคำตอบที่เป็นไปได้
จำนวนคำตอบที่เป็นไปได้ในการตรวจสอบเท่ากับจำนวนอินพุตของอัลกอริทึมและ
มีฟังก์ชันบูลีนที่ประเมินแต่ละอินพุตและกำหนดว่ามันเป็นคำตอบที่ถูกต้องหรือไม่
สำหรับปัญหาเกี่ยวกับคุณสมบัติเหล่านี้ เวลาทำงานของอัลกอริทึมของ Groverบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะปรับขนาดเป็นรากที่สองของจำนวนอินพุต (หรือองค์ประกอบในฐานข้อมูล) ซึ่งต่างจากการปรับสเกลเชิงเส้นของอัลกอริธึมแบบคลาสสิก ปัญหาระดับทั่วไปที่อัลกอริทึมของ Grover สามารถใช้ คือปัญหาความพึงพอใจแบบบูลีนโดยที่ฐานข้อมูลซึ่งอัลกอริทึมจะทำซ้ำคือคำตอบที่เป็นไปได้ทั้งหมด ตัวอย่างและแอปพลิเคชั่น (ที่เป็นไปได้) ของสิ่งนี้คือแคร็กเกอร์รหัสผ่านที่พยายามเดารหัสผ่าน รหัสสมมาตรเช่น Triple DES และ AES มีความเสี่ยงต่อการโจมตีประเภทนี้เป็นพิเศษ การประยุกต์ใช้การคำนวณควอนตัมนี้เป็นผลประโยชน์ที่สำคัญของหน่วยงานราชการ
[NPC5]การจำลองระบบควอนตัม
เนื่องจากเคมีและนาโนเทคโนโลยีอาศัยการทำความเข้าใจระบบควอนตัม และระบบดังกล่าวเป็นไปไม่ได้ที่จะจำลองในลักษณะที่มีประสิทธิภาพแบบคลาสสิก หลายคนเชื่อว่าการจำลองควอนตัมจะเป็นหนึ่งในการใช้งานที่สำคัญที่สุดของการคำนวณควอนตัม การจำลองควอนตัมยังสามารถใช้เพื่อจำลองพฤติกรรมของอะตอมและอนุภาคในสภาวะที่ไม่ปกติ เช่น ปฏิกิริยาภายในเครื่องชนกัน ควอนตัมจำลองอาจจะใช้ในการทำนายอนาคตเส้นทางของอนุภาคโปรตอนและภายใต้การทับซ้อนในการทดสอบสองครั้งที่ช่อง ประมาณ 2% ของพลังงานที่ส่งออกทั่วโลกต่อปีใช้สำหรับตรึงไนโตรเจนเพื่อผลิตแอมโมเนียสำหรับกระบวนการ Haber ในอุตสาหกรรมปุ๋ยทางการเกษตรในขณะที่สิ่งมีชีวิตที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติก็ผลิตแอมโมเนียเช่นกัน อาจใช้การจำลองแบบควอนตัมเพื่อทำความเข้าใจกระบวนการนี้เพื่อเพิ่มการผลิต