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量子ドットと量子ビット

ショートカット: 違い類似点ジャカード類似性係数参考文献

量子ドットと量子ビットの違い

量子ドット vs. 量子ビット

量子ドット(りょうしどっと、Quantum dot (QD)、古くは量子箱)とは、3次元全ての方向から移動方向が制限された電子の状態のことである。. 量子ビット(りょうしビット、quantum bit)とは、量子情報の最小単位のことである。キュービット、キュビット、クビット(qubit)、Qビット(Qbit)ともいう。それに対して、従来のコンピュータのビットの事を古典ビット(classical bit)やCビット(Cbit)という。 量子情報では、従来の情報の取扱量の最小単位であるビットの代わりに、情報を量子力学的2準位系の状態ベクトルで表現する。 古典ビットは0か1かのどちらかの状態しかとることができないが、量子ビットは、0と1だけでなく0と1の状態の量子力学的重ね合わせ状態もとることができる。ブラ-ケット記法では、1量子ビットは、\alpha |0\rangle + \beta |1\rangleと表現される。ここで、\alpha, \betaは|\alpha|^2 + |\beta|^2.

量子ドットと量子ビット間の類似点

量子ドットと量子ビットは(ユニオンペディアに)共通で2ものを持っています: 量子力学量子コンピュータ

量子力学

量子力学(りょうしりきがく、quantum mechanics)は、一般相対性理論と同じく現代物理学の根幹を成す理論として知られ、主として分子や原子、あるいはそれを構成する電子など、微視的な物理現象を記述する力学である。 量子力学自身は前述のミクロな系における力学を記述する理論だが、取り扱う系をそうしたミクロな系の集まりとして解析することによって、ニュートン力学に代表される古典論では説明が困難であった巨視的な現象についても記述することができる。たとえば量子統計力学はそのような応用例の一つである。従って、生物や宇宙のようなあらゆる自然現象もその記述の対象となり得る。 代表的な量子力学の理論として、エルヴィン・シュレーディンガーによって創始された、シュレーディンガー方程式を基礎に置く波動力学と、ヴェルナー・ハイゼンベルク、マックス・ボルン、パスクアル・ヨルダンらによって構成された、ハイゼンベルクの運動方程式を基礎に置く行列力学がある。ただしこの二つは数学的に等価である。 基礎科学として重要で、現代の様々な科学や技術に必須な分野である。 たとえば科学分野について、太陽表面の黒点が磁石になっている現象は、量子力学によって初めて解明された。 技術分野について、半導体を利用する電子機器の設計など、微細な領域に関するテクノロジーのほとんどは量子力学を基礎として成り立っている。そのため量子力学の適用範囲の広さと現代生活への影響の大きさは非常に大きなものとなっている。一例として、パソコンや携帯電話、レーザーの発振器などは量子力学の応用で開発されている。工学において、電子工学や超伝導は量子力学を基礎として展開している。.

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量子コンピュータ

量子コンピュータ (りょうしコンピュータ、英語:quantum computer) は、量子力学的な重ね合わせを用いて並列性を実現するとされるコンピュータ。従来のコンピュータの論理ゲートに代えて、「量子ゲート」を用いて量子計算を行う原理のものについて研究がさかんであるが、他の方式についても研究・開発は行われている。 いわゆる電子式など従来の一般的なコンピュータ(以下「古典コンピュータ」)の素子は、情報について、「0か1」などなんらかの2値をあらわすいずれかの状態しか持ち得ない「ビット」で扱う。量子コンピュータは「量子ビット」 (qubit; quantum bit、キュービット) により、重ね合わせ状態によって情報を扱う。 n量子ビットがあれば、2^nの状態を同時に計算できる。もし、数千qubitのハードウェアが実現した場合、この量子ビットを複数利用して、量子コンピュータは古典コンピュータでは実現し得ない規模の並列コンピューティングが実現する。2^以下)で数千年かかっても解けないような計算でも、例えば数十秒といった短い時間でこなすことができる、とされている。--> 量子コンピュータの能力については、計算理論上の議論と、実際に実現されつつある現実の機械についての議論がある。#計算能力の節を参照。.

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上記のリストは以下の質問に答えます

量子ドットと量子ビットの間の比較

量子ビットが10を有している量子ドットは、33の関係を有しています。 彼らは一般的な2で持っているように、ジャカード指数は4.65%です = 2 / (33 + 10)。

参考文献

この記事では、量子ドットと量子ビットとの関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください:

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