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Luisa AchaerandioBorja TosarFrancis VillatoroHéctor SocasMaría Ribesalgoritmo factorización números primos shorequbits lógicos para claves encriptaciónclaves de n bits y qubitsclaves actuales de 4096 bitsdecoherencia de qubitscálculos cuánticos con cubitsbits lógicos y decoherenciaestado coherente en superposiciónqubits lógicos con matrices físicasalgoritmos corrección errores qubitseficiencia qubits físicos villatoroqubits en estado coherenteoperaciones sobre qubitsfactorizar números primosrobustez durante mucho tiempo ordenadores cuánticosfactorización de números primos 256 bitstransformada de fourier cuántica en qubitsoperaciones repetidas sobre cubitsestado coherente durante mucho tiempoalgoritmos cuánticos factores multiplicaciónqubits cálculos cuánticos delicadosfactor tiempo coherencia qubitsPeter Shore4096 bitsFrancis Villatoro256 bitsTransformada de Fourier cuántica
Claves de n bits y qubits
Con
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Francis Villatoro distingue entre la teoría matemática de los qubits y su implementación práctica, mencionando el algoritmo de factorización de números primos de Peter Shore y su aplicación a claves de encriptación.
…4 qubits. es ese, digo de cálculo, después hablamos de los errores y todo eso, pero estamos, más allá de si esas estimaciones son homologadas o no por todos, el orden de magnitud, estamos hablando de ese tipo de orden de magnitud, ¿no? 6.000, 7.000, algo así. Claro, aquí tenemos que tener dos cosas bien separadas. Una cosa es la teoría, la matemática, los garabatos que uno escribe en hojas de papel. Peter Shore hizo un algoritmo, el algoritmo de factorización de números primos, que es un algoritmo que es polinómico, es del orden de polinómico cúbico y entonces, pues, pero bueno, ahí ya hay implementaciones un poquito mejores y se pueden hacer cositas. Entonces, si tú tienes una clave del orden de n bits, pues puedes factorizar esa clave utilizando qubits lógicos, qubits de verdad, sobre el papel, pues no mucho mayores. Es decir, una clave de 256, por lo mismo necesitas, pues, multiplícalo por 10, por 30, pues unos miles. Las claves actuales más seguras son del orden de 4096 bits. Con lo que ya estamos hablando del orden de. Cientos de miles próximos a millón de bits lógicos, o sea, de bits de verdad, de cubits de verdad. Ahora, claro, ¿qué pasa? Que sabemos que cuando pones muchos qubits, los qubits se decoheren; el estado coherente en superposición se destruye, se va rompiendo en trozos, en diferentes regiones, y claro, eso destruye completamente el cálculo, hace que el cálculo se vuelva completamente erróneo. Entonces, claro, para poder tener 1.000 qubits lógicos, o los 7.000 que tú has dicho, probablemente cada Uno de esos qubits lógicos tiene que estar implementado con un grupito, con una matriz de qubits físicos. Los algoritmos de corrección de errores más buenos son mejores conforme el número de qubits es mayor. Con lo que hay algoritmos de 256 qubits físicos por cada qubit lógico y hay algoritmos de 16 qubits físicos por qubit lógico. Pero para Mantener la robustez durante mucho tiempo, pero un punto importante que no se tiene que olvidar nunca en ordenadores cuánticos es que lo importante no es el número de qubits; lo importante es el tiempo que tú mantienes en estado coherente los qubits y puedes operar sobre ellos porque tú tienes que hacer muchas operaciones. Tú dices: yo quiero factorizar un número primo, sí, quiero factorizar un número primo de Tamaño, yo qué sé, 256 bits vale, pero tendré que hacer más de una operación por bit, entonces tengo que hacer miles o millones de operaciones. Entonces necesito no solo un ordenador en el que me quepa, que me quepa el algoritmo, que me quepa esa transformada de Fourier cuántica que estoy implementando sobre los cubits, sino que además yo pueda operar muchas veces con esa operación. Entonces el problema es ese, que tú necesitas poder operar durante mucho tiempo, luego necesitas muchos cubits, quizás no tantos. Ya digo: un factor que depende. Ya hay algoritmos publicados en teoría con factores del orden de 2 y de 3, que te multiplican por 3 el número de bits, pero son algoritmos con una enorme cantidad de operaciones y muy delicados; o sea, los algoritmos más normales rondan eso. 10, 20 veces el número de bits, pero todo eso en operaciones son muchísimas más operaciones; son millonadas de operaciones. Y claro, esas millonadas de operaciones es muy muy difícil que se puedan ejecutar. Tú vas a necesitar ordenadores cuánticos que…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro distingue entre la teoría matemática de los qubits y su implementación práctica, mencionando el algoritmo de factorización de números primos de Peter Shore y su aplicación a claves de encriptación.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1algoritmo factorización números primos shorequbits lógicos para claves encriptaciónclaves de n bits y qubitsclaves actuales de 4096 bitsdecoherencia de qubitscálculos cuánticos con cubitsbits lógicos y decoherenciaestado coherente en superposiciónqubits lógicos con matrices físicasalgoritmos corrección errores qubitseficiencia qubits físicos villatoroqubits en estado coherenteoperaciones sobre qubitsfactorizar números primosrobustez durante mucho tiempo ordenadores cuánticosfactorización de números primos 256 bitstransformada de fourier cuántica en qubitsoperaciones repetidas sobre cubitsestado coherente durante mucho tiempoalgoritmos cuánticos factores multiplicaciónqubits cálculos cuánticos delicadosfactor tiempo coherencia qubits…4 qubits. es ese, digo de cálculo, después hablamos de los errores y todo eso, pero estamos, más allá de si esas estimaciones son homologadas o no por todos, el orden de magnitud, estamos hablando de ese tipo de orden de magnitud, ¿no? 6.000, 7.000, algo así. Claro, aquí tenemos que tener dos cosas bien separadas. Una cosa es la teoría, la matemática, los garabatos que uno escribe en hojas de papel. Peter Shore hizo un algoritmo, el algoritmo de factorización de números primos, que es un algoritmo que es polinómico, es del orden de polinómico cúbico y entonces, pues, pero bueno, ahí ya hay implementaciones un poquito mejores y se pueden hacer cositas. Entonces, si tú tienes una clave del orden de n bits, pues puedes factorizar esa clave utilizando qubits lógicos, qubits de verdad, sobre el papel, pues no mucho mayores. Es decir, una clave de 256, por lo mismo necesitas, pues, multiplícalo por 10, por 30, pues unos miles. Las claves actuales más seguras son del orden de 4096 bits. Con lo que ya estamos hablando del orden de. Cientos de miles próximos a millón de bits lógicos, o sea, de bits de verdad, de cubits de verdad. Ahora, claro, ¿qué pasa? Que sabemos que cuando pones muchos qubits, los qubits se decoheren; el estado coherente en superposición se destruye, se va rompiendo en trozos, en diferentes regiones, y claro, eso destruye completamente el cálculo, hace que el cálculo se vuelva completamente erróneo. Entonces, claro, para poder tener 1.000 qubits lógicos, o los 7.000 que tú has dicho, probablemente cada Uno de esos qubits lógicos tiene que estar implementado con un grupito, con una matriz de qubits físicos. Los algoritmos de corrección de errores más buenos son mejores conforme el número de qubits es mayor. Con lo que hay algoritmos de 256 qubits físicos por cada qubit lógico y hay algoritmos de 16 qubits físicos por qubit lógico. Pero para Mantener la robustez durante mucho tiempo, pero un punto importante que no se tiene que olvidar nunca en ordenadores cuánticos es que lo importante no es el número de qubits; lo importante es el tiempo que tú mantienes en estado coherente los qubits y puedes operar sobre ellos porque tú tienes que hacer muchas operaciones. Tú dices: yo quiero factorizar un número primo, sí, quiero factorizar un número primo de Tamaño, yo qué sé, 256 bits vale, pero tendré que hacer más de una operación por bit, entonces tengo que hacer miles o millones de operaciones. Entonces necesito no solo un ordenador en el que me quepa, que me quepa el algoritmo, que me quepa esa transformada de Fourier cuántica que estoy implementando sobre los cubits, sino que además yo pueda operar muchas veces con esa operación. Entonces el problema es ese, que tú necesitas poder operar durante mucho tiempo, luego necesitas muchos cubits, quizás no tantos. Ya digo: un factor que depende. Ya hay algoritmos publicados en teoría con factores del orden de 2 y de 3, que te multiplican por 3 el número de bits, pero son algoritmos con una enorme cantidad de operaciones y muy delicados; o sea, los algoritmos más normales rondan eso. 10, 20 veces el número de bits, pero todo eso en operaciones son muchísimas más operaciones; son millonadas de operaciones. Y claro, esas millonadas de operaciones es muy muy difícil que se puedan ejecutar. Tú vas a necesitar ordenadores cuánticos que…