انتقل إلى المحتوى الرئيسي
هذا المشروع في مرحلة تجريبية. وجدت خطأ؟ افتح مشكلة على GitHub. لديك سؤال أو فكرة؟ اسأل في Discussions — نحب سماع ملاحظاتك!
كيف جودة الترجمة في هذه الصفحة؟

مقدمة

تمتلك الحوسبة الكمية إمكانية تمكين حلول فعّالة لمهام حسابية لا تُعرف لها خوارزميات كلاسيكية كفؤة، وربما لا توجد أصلًا. غير أن ثمة تحديات جسيمة للغاية يجب تجاوزها قبل أن نتمكن من تنفيذ عمليات الحوسبة الكمية واسعة النطاق التي نأمل أن تصبح ممكنة يومًا ما بشكل موثوق.

جوهر المسألة هو أن المعلومات الكمية هشّة للغاية — بالمعنى الحرفي، يمكنك إتلافها بمجرد النظر إليها. لهذا السبب، لكي تعمل أجهزة الحاسوب الكمي بشكل صحيح، تحتاج إلى عزل المعلومات الكمية التي تخزّنها عن البيئة المحيطة بها إلى أقصى درجة. لكن في الوقت ذاته، يجب على أجهزة الحاسوب الكمي توفير تحكم دقيق جدًا في هذه المعلومات الكمية، يشمل التهيئة السليمة، وعمليات وحدوية دقيقة وموثوقة، والقدرة على إجراء قياسات للحصول على نتائج العملية الحسابية. ثمة توتر واضح بين هذه المتطلبات، وفي الأيام الأولى للحوسبة الكمية رأى بعضهم أن هشاشة المعلومات الكمية وحساسيتها للأخطاء والضوضاء البيئية ستجعل الحوسبة الكمية مستحيلة في نهاية المطاف.

اليوم، لا يكاد يشكّ أحد في أن بناء حاسوب كمي دقيق وموثوق واسع النطاق يمثّل تحديًا جسيمًا. لكننا نمتلك أداةً رئيسية تُعيننا في هذا المسعى — تصحيح الأخطاء الكمية — وهو ما يجعل معظم المتخصصين في هذا المجال متفائلين بأن الحوسبة الكمية واسعة النطاق ستصبح واقعًا يومًا ما.

سندرس تصحيح الأخطاء الكمية في هذه الدورة مع التركيز على الأساسيات. في هذا الدرس، سنُلقي نظرةً أولى على تصحيح الأخطاء الكمية، بما في ذلك أول شفرة تصحيح أخطاء كمية تم اكتشافها على الإطلاق — شفرة شور ذات 9 Qubit — كما سنناقش مفهومًا أساسيًا في تصحيح الأخطاء الكمية يُعرف بـ تقطيع الأخطاء.

فيديو الدرس​

في الفيديو التالي، يأخذك جون واتروس خطوةً بخطوة عبر محتوى هذا الدرس حول تصحيح الأخطاء الكمية. بدلًا من ذلك، يمكنك فتح فيديو YouTube الخاص بهذا الدرس في نافذة منفصلة. نزّل الشرائح الخاصة بهذا الدرس.