Потенциал импульсного туннельного эффекта (ИТЭ) для преодоления технических барьеров квантовых компьютеров Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ИХ ЭЛЕМЕНТЫ

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

2.6.6 НАНОТЕХНОЛОГИИ И НАНОМАТЕРИАЛЫ

(ТЕХНИЧЕСКИЕ, ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ)

NANOTECHNOLOGY AND NANOMATERIALS

DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-3-11-33 УДК: 666.3.017:620.18 ГРНТИ: 47.09.48 EDN: PZNUYI

В-

Потенциал импульсного туннельного эффекта (ИТЭ) для преодоления технических барьеров квантовых компьютеров

Р.Х. Рахимов ©

Институт материаловедения Академии наук Республики Узбекистан, г. Ташкент, Республика Узбекистан

E-mail: [email protected]

Аннотация. В статье обсуждаются перспективы и технические проблемы создания практичных квантовых компьютеров. Отмечается, что квантовые компьютеры обладают уникальной способностью выполнять множество вычислений одновременно, благодаря использованию квантовых эффектов, таких как суперпозиция и запутанность. Это делает их чрезвычайно мощными в решении определенных типов сложных задач, включая криптографию, оптимизацию, моделирование квантовых систем и поиск в больших базах данных. Однако разработка практических квантовых компьютеров сталкивается с серьезными техническими проблемами. Ключевой из них является крайняя чувствительность кубитов (основных элементов квантовых компьютеров) к внешним воздействиям, что приводит к нарушению их квантового состояния. Для решения этой проблемы обсуждается возможность использования импульсного туннельного эффекта (ИТЭ). Это может позволить стабилизировать характеристики и квантовые состояния кубитов и тем самым продвинуть разработку практичных квантовых компьютеров.

Ключевые слова: квантовые вычисления, квантовые компьютеры, кубиты, квантовые эффекты, суперпозиция, запутанность, технические проблемы, импульсный туннельный эффект, когеренция, декогеренция, фононы

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Рахимов Р.Х. Потенциал импульсного туннельного эффекта (ИТЭ) для преодоления технических барьеров квантовых компьютеров // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 3. С. 11-33. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-3-11-33. EDN: PZNUYI

Благодаря открытиям ученых в области квантовой механики, мы уже в XXI в. приблизились к созданию квантового компьютера. Квантовые вычисления, основанные на парадоксах квантовой механики, позволяют решать сложные задачи. Современные квантовые технологии дают возможность использовать новые вычислительные алгоритмы. Эксперименты с квантовыми

компьютерами помогают понять, как обрабатывается информация в природе. Однако практическое применение квантовой механики в информационных технологиях сдерживается сложностью описания квантовых систем. Понимание принципов работы квантовых компьютеров может значительно расширить вычислительные возможности современных технологий, в которых

ISSN 2313-223X Print Т. 11. № 3. 2024 Computational Nanotechnology 11

ISSN 2587-9693 Online

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

все вычисления основаны на понятии «бит». Транзистор в компьютере может иметь два значения: 0 или 1. Транзисторы объединены в сложные схемы, позволяющие выполнять математические вычисления.

В квантовых компьютерах вместо битов используются кубиты, которые могут находиться в суперпозиции, а их значение зависит от процесса измерения. Квантовые компьютеры работают с квантовыми битами (кубитами), которые могут находиться в суперпозиции нескольких состояний одновременно, пока не произойдет их измерение. Это позволяет квантовому компьютеру перебирать все возможные варианты решения задачи одновременно. Кубиты связаны между собой, и это взаимодействие дает так называемую «параллельность» в вычислениях, ускоряя работу алгоритмов. Однако, результат работы квантового компьютера - это правильный ответ лишь с некоторой вероятностью. Чтобы повысить вероятность получения верного решения, необходимо тщательно разрабатывать алгоритмы для квантовых компьютеров.

Основные параметры квантового компьютера:

1) количество кубитов: чем больше кубитов, тем более сложные задачи может решать компьютер, однако за каждый кубит нужно «платить», т.е. использовать их ровно столько, сколько требуется для решения конкретной задачи;

2) время удержания когерентности (время декоге-ренции): кубиты очень чувствительны к внешнему воздействию, что может привести к потере когерентности (распаду суперпозиции), поэтому чем дольше кубиты могут сохранять когерентность, тем лучше;

3) уровень ошибок: ошибки в работе кубитов неизбежны, и необходимо разрабатывать методы их коррекции;

4) архитектура процессора.

Основная сложность - обеспечение стабильности работы множества взаимосвязанных кубитов. Малейшее воздействие извне (температура, радиация и т.д.) может разрушить суперпозицию и превратить квантовый компьютер в медленный классический.

Декогеренция - это основная проблема квантовых компьютеров. Чтобы ее решить, компании используют разные подходы. Например, D-Wave охлаждает атомы до температур, близких к абсолютному нулю, чтобы отсечь все внешние воздействия. Но это требует массивной системы охлаждения, которая занимает большую часть пространства квантового процессора.

Когерентность - это состояние, когда кубиты (основные единицы квантового компьютера) еще не «потекли», то есть не потеряли свои квантовые свойства. Но со временем кубиты теряют когерентность из-за случайных внешних воздействий. Этот процесс и называется декогеренцией. Чем больше кубитов, тем сложнее сохранить их когерентность.

Еще одна проблема - ошибки. Даже простые операции с кубитами имеют довольно высокую вероят-

ность ошибки. Например, инвертация одного кубита может закончиться ошибкой в 2% случаев, а запутывание двух кубитов - в 8% случаев. Это означает, что выполнение сложных квантовых алгоритмов с большим числом кубитов будет очень ненадежным. Математики предлагают решение в виде алгоритмов коррекции ошибок. Но реализация этих алгоритмов требует огромного количества физических кубитов - до 100 тысяч на один логический кубит. Это очень сложно реализовать на практике.

Также важно понимать, что «квантовых компьютеров» в полном смысле этого слова пока не существует. Есть только квантовые процессоры, которые решают отдельные задачи гораздо быстрее, чем классические суперкомпьютеры. Например, квантовый компьютер Google выполнил расчет за 3 минуты 20 секунд, который обычному суперкомпьютеру занял бы около 10 000 лет.

Компания Google заявила, что инвестирует несколько миллиардов долларов в создание коммерческого квантового компьютера к 2029 г. Компания планирует предоставлять эти услуги через облачные вычисления. Google хочет создать квантовые системы с менее чем 100 кубитами.

В январе 2019 г. IBM представила Quantum System One - первый в мире коммерческий квантовый компьютер. Он помещен в стеклянный корпус объемом 9 кубических футов. В 2021 г. IBM запустила первый Q System One за пределами США, в Германии. Это самый мощный коммерческий квантовый компьютер в Европе, с 27-кубитным процессором. Систему будет использовать Fraunhofer Research Institute.

В 2021 г. китайский стартап Shenzhen SpinQ Technology представил квантовый компьютер стоимостью около $5 тыс., размером с системный блок обычного ПК. Система разработана для школ и колледжей и работает с 2 кубитами. Поставки уже идут в Тайвань, Гонконг и Норвегию.

В 2021 г. американский стартап PsiQuantum привлек $450 млн на создание квантового компьютера с миллионом кубитов, даже не имея рабочего прототипа. Это больше, чем все инвестиции в квантовые вычисления в США в 2019 г.

Российские ученые представили прототип квантового компьютера на ионах с 4 кубитами, используя технологию масштабирования с многоуровневыми носителями информации - кудитами.

Почему так сложно создавать квантовые компьютеры с большим количеством кубитов? Дело в том, что с точки зрения физики, кубит - это объект, который подчиняется законам квантовой механики. Это может быть, например, отдельный атом, ион или микроскопическое кольцо из сверхпроводника. Такие объекты чрезвычайно хрупки и уязвимы. Малейшее внешнее воздействие может нарушить их работу. Поэтому для кубитов требуется строгая изоляция от внешнего мира, создание вакуума и охлаждение практически

до абсолютного нуля. Но даже в таких условиях в их работе постоянно возникают ошибки.

Собрать тысячи, а тем более миллионы, таких капризных элементов в управляемую и надежную систему - очень сложная задача. Некоторые физики даже считают, что это вообще никогда не будет решено. Однако энтузиасты продолжают работать над этой проблемой. Специалисты компании QuEra, например, отказались от традиционных реализаций кубитов (ионы и сверхпроводящие контуры) и попробовали новый подход -использовать электрически нейтральные атомы.

Эти атомы удерживаются в вакууме и охлаждаются до температуры, всего на миллионную долю градуса превышающей абсолютный нуль (-273 °C), буквально подвешиваясь в перекрестье лазерных лучей. Лазеры не только изолируют атомы-кубиты от внешнего мира, но и управляют их работой. Когда электрон в атоме поглощает фотон, он переходит на более высокую орбиту, позволяя кубитам взаимодействовать друг с другом. Несмотря на многообещающие новости, на данный момент квантовые компьютеры пока не продемонстрировали практической полезности.

Квантовые суперкомпьютеры могут появиться в нашей жизни в ближайшие годы или десятилетия. Эта новая технология обещает произвести революцию в таких областях, как разработка лекарств, кибербез-опасность, финансовое моделирование, прогнозирование погоды и многих других, с которыми классические компьютеры не справляются.

Например, компания Toyota уже использует 27-ку-битный квантовый компьютер Q System One для поиска новых материалов для аккумуляторов электромобилей. Toyota планирует построить завод по производству аккумуляторов в Северной Америке, производство начнется в 2025 г. К 2030 г. компания намерена ежегодно продавать 2 млн полностью электрических автомобилей с нулевым выбросом. Квантовые компьютеры также могут быть полезны для оптимизации топологии электронных схем.

Традиционные алгоритмы для размещения и трассировки компонентов на микросхемах основаны на итеративных приближениях, что не гарантирует нахождение оптимального решения. Полный перебор всех возможных вариантов может быть слишком трудоемким даже для обычных ЭВМ. Квантовые компьютеры, благодаря своим уникальным особенностям, могут решать такие задачи гораздо эффективнее. Интерес к этому направлению возник еще в 1990-х гг., когда стало очевидно, что квантовые компьютеры могут взламывать самые надежные шифры.

RSA-шифрование широко используется для обмена финансовыми и другими конфиденциальными данными. Этот алгоритм основан на том факте, что два больших числа легко перемножить, но крайне трудно разложить произведение обратно на множители. Однако, по данным Агентства национальной безопасности США, грядет потенциальная угроза безопасности

в связи с возможным созданием криптографически релевантного квантового компьютера (CRQC). CRQC -это квантовый суперкомпьютер будущего, который, предположительно, будет достаточно мощным, чтобы взламывать современные схемы шифрования, основанные на классических вычислениях. Эксперты по безопасности опасаются, что такие квантовые системы могут попасть в руки злоумышленников.

Однако полноценный квантовый компьютер, способный на высокопроизводительные вычисления, вряд ли появится раньше следующего десятилетия. Производство и стабилизация кубитов все еще требует значительных технологических улучшений. Кроме того, квантовые компьютеры, скорее всего, останутся дорогостоящими штучными устройствами в ближайшем будущем, а не массово доступными.

Процесс стандартизации квантовых вычислений также может занять немало времени. Различные платформы квантовых компьютеров сейчас активно развиваются, соперничая за статус лучшего решения. В целом, переход на новые криптографические стандарты, защищенные от квантовых взломов, по оценкам АНБ, может занять 20 или более лет.

Квантовые компьютеры - это совершенно новый тип вычислительных устройств, которые используют принципы квантовой физики для обработки информации. В отличие от традиционных компьютеров, основанных на классических битах, которые могут быть либо 0, либо 1, квантовые компьютеры используют квантовые биты или кубиты, которые могут находиться в состоянии 0, 1 или в суперпозиции этих состояний одновременно. Это означает, что квантовые компьютеры могут выполнять множество вычислений одновременно, что делает их чрезвычайно мощными в решении определенных типов сложных задач. Примеры таких задач включают криптографию, оптимизацию, моделирование квантовых систем и поиск в больших базах данных.

Одно из ключевых преимуществ квантовых компьютеров заключается в том, что они могут решать некоторые проблемы гораздо быстрее, чем самые мощные современные классические компьютеры. Это происходит благодаря использованию квантовых эффектов, таких как суперпозиция и запутанность, которые позволяют квантовым компьютерам эффективнее обрабатывать информацию.

Однако разработка практических квантовых компьютеров сталкивается с серьезными техническими проблемами, связанными с тем, что кубиты очень чувствительны к внешним воздействиям и их состояние легко нарушается. Ученые работают над решением этих проблем, и мы уже видим первые прототипы квантовых компьютеров, но до создания универсальных и надежных квантовых вычислительных систем еще далеко.

В целом, квантовые компьютеры представляют собой захватывающее будущее вычислительной техники,

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

которое может открыть новые горизонты в решении сложных проблем и преобразовать многие области науки, технологий и даже повседневной жизни.

Перечислим основные препятствиями на пути создания надежных квантовых компьютеров.

1. Сохранение когерентности кубитов:

• квантовые состояния кубитов крайне хрупки и легко разрушаются из-за взаимодействия с окружающей средой;

• поддержание когерентности кубитов требует сложных методов охлаждения, экранирования и изоляции от внешних воздействий.

2. Масштабирование количества кубитов:

• создание квантовых компьютеров с большим количеством стабильных и управляемых кубитов является технологически сложной задачей;

• по мере увеличения числа кубитов растут проблемы с их контролем и синхронизацией.

3. Ошибки в квантовых вычислениях:

• квантовые вычисления чувствительны к любым ошибкам, которые могут накапливаться и приводить к неправильным результатам;

• требуются эффективные методы коррекции ошибок и обеспечения отказоустойчивости квантовых алгоритмов.

4. Производство и контроль квантовых устройств:

• создание квантовых процессоров и других компонентов с высокой степенью повторяемости и надежности является сложной инженерной задачей;

• требуются новые методики производства и тестирования квантовых устройств.

5. Интеграция с классическими системами:

• для практического использования квантовые компьютеры должны быть интегрированы с классическими компьютерами и другими системами;

• это требует разработки эффективных интерфейсов и методов взаимодействия между квантовыми и классическими компонентами.

Преодоление этих технических барьеров является ключевой задачей для исследователей и инженеров, работающих над созданием надежных и масштабируемых квантовых вычислительных систем. Успехи в этой области могут привести к революционным прорывам в самых разных областях науки и технологий.

Кубиты являются основными строительными блоками квантовых вычислений. Они используются для:

1) представления информации:

• в классических компьютерах информация представляется в виде битов, которые могут находиться в состояниях 0 или 1;

• кубиты в квантовых компьютерах могут находиться в суперпозиции состояний 0 и 1, что позволяет им представлять больше информации;

2) квантовых операций:

• над кубитами можно выполнять квантовые логические операции, такие как наложение, запутывание и измерение;

• эти операции используются для реализации квантовых алгоритмов, которые могут решать определенные задачи гораздо быстрее, чем классические алгоритмы;

3) параллельных вычислений:

• благодаря суперпозиции состояний, квантовые компьютеры могут выполнять вычисления по нескольким возможным путям одновременно;

• это позволяет им решать некоторые задачи, такие как факторизация больших чисел, гораздо быстрее, чем классические компьютеры;

4) квантовой запутанности:

• кубиты могут находиться в состоянии квантовой запутанности, когда состояния нескольких кубитов взаимосвязаны;

• квантовая запутанность является ключевым ресурсом для многих квантовых алгоритмов и протоколов.

Таким образом, кубиты позволяют квантовым компьютерам использовать уникальные квантовые эффекты для выполнения вычислений, которые недоступны классическим компьютерам. Однако создание стабильных и масштабируемых систем на основе кубитов является одной из главных технологических проблем в разработке квантовых компьютеров.

Кубиты на основе атомов являются одним из распространенных подходов в разработке квантовых компьютеров. Приведем некоторые примеры реализации кубитов на основе атомов.

1. Атомы в ловушках:

• отдельные атомы, такие как атомы щелочных металлов (например, цезий, рубидий), могут быть захвачены в электромагнитные ловушки;

• состояния энергетических уровней этих атомов используются для представления кубитов;

• манипуляции лазерными полями позволяют выполнять квантовые операции над такими кубитами.

2. Ионы в ионных ловушках:

• некоторые ионы, например, бериллия или кальция, могут быть захвачены в электродинамических ловушках;

• состояния энергетических уровней ионов используются для реализации кубитов;

• воздействие лазерными и радиочастотными полями позволяет управлять такими кубитами.

3. Сверхпроводящие атомы:

• искусственные атомы на основе сверхпроводящих цепей могут быть сконструированы для реализации кубитов;

• сверхпроводящие атомы обладают дискретными энергетическими уровнями, которые

Vol. 11. No. 3. 2024 ISSN 2313-223X Print

ISSN 2587-9693 Online

используются для представления состояний кубитов;

• управление такими кубитами осуществляется с помощью микроволновых и радиочастотных сигналов.

Использование атомов в качестве основы для кубитов позволяет получить очень стабильные и долгожи-вущие квантовые состояния, что важно для реализации надежных квантовых вычислений. Однако создание масштабируемых систем на основе таких атомных кубитов является сложной технической задачей.

Борьба с декогеренцией является одной из ключевых проблем при построении масштабируемых квантовых вычислительных систем. Основные подходы к защите от декогеренции включают:

1) использование квантовых кодов коррекции ошибок, которые позволяют обнаруживать и исправлять ошибки, вызванные декогеренцией, например, коды Штабеля-Шора, код Свободы-Отта-Хасана;

2) динамическую декогерентную коррекцию, заключающуюся в применении специальных импульсных последовательностей, которые периодически перезапускают квантовую систему, продлевая время когерентности, например, при использовании методов эхо-импульсов, многократного декогерентного усреднения;

3) защищенные кодирования при использовании специальных кодирований, которые сами по себе устойчивы к декогеренции, например, топологические кубиты, непрерывное время-фазовое кодирование;

4) квантовая ошибочная адаптация заключается в разработке квантовых алгоритмов, которые устойчивы к ошибкам, вызванным декогеренци-ей, например, некоторые квантовые алгоритмы требуют меньшей точности, чем классические аналоги;

5) криогенные и вакуумные условия для охлаждения квантовых систем до сверхнизких температур с целью уменьшения тепловых возмущений и создания высоковакуумных условий для сокращения взаимодействия с окружающей средой.

Комбинация этих методов является ключевым подходом к построению стабильных и масштабируемых квантовых вычислительных систем, устойчивых к де-когеренции. Однако это остается одной из главных нерешенных проблем в квантовых вычислениях.

В классических цифровых компьютерах проблема стока заряда действительно является серьезной, особенно по мере уменьшения размеров транзисторов и увеличения плотности интеграции. Однако в случае кубитов в квантовых компьютерах поведение принципиально отличается.

Для кубитов характерно явление декогеренции, при котором квантовое состояние кубита постепенно размывается из-за взаимодействия с окружающей сре-

дой. Это приводит не к сливу заряда, а к потере квантовой когерентности и переходу в классическую смесь состояний 0 и 1.

Основные особенности поведения кубитов в этом случае:

• вероятности состояний 0 и 1 не становятся промежуточными (50/50), а просто размываются в смесь этих двух состояний;

• декогеренция не приводит к полному сливу заряда, а лишь к потере квантовых свойств. Состояния 0 и 1 сохраняются, но теряют фазовую когерентность;

• чем дольше кубит находится в квантовом состоянии, тем больше вероятность декогеренции. Время когерентности кубитов является критическим параметром;

• для борьбы с декогеренцией используются методы квантовой коррекции ошибок, а не просто подкачка заряда, как в классических схемах.

Таким образом, проблематика кубитов существенно отличается от классических битов. Декогеренция, а не слив заряда, является ключевой проблемой, которую требуется решать совершенно иными методами.

Создание полноценного, масштабируемого квантового компьютера действительно представляет собой огромную научно-техническую проблему. На данный момент, по моему мнению, наиболее вероятный путь -это гибридный подход, сочетающий классические и квантовые компоненты.

Что касается потребностей в количестве классических компьютеров для работы квантового компьютера в 1 миллион кубитов, то это можно попытаться оценить, но с рядом оговорок.

1. Количество необходимых классических компьютеров будет зависеть от многих факторов:

• архитектуры квантового компьютера (модульная, монолитная, и т.д.);

• применяемых методов квантовой коррекции ошибок;

• характеристики используемых квантовых и классических компонентов.

2. Примерные оценки:

• для управления и синхронизации работы 1 млн кубитов может потребоваться от десятков до сотен классических вычислительных узлов;

• для реализации алгоритмов квантовой коррекции ошибок может потребоваться еще несколько дополнительных классических компьютеров;

• также необходимы классические компьютеры для интерфейса с квантовым компьютером, визуализации и анализа данных.

3. Точный расчет в настоящее время осложнен:

• отсутствием проработанных архитектур масштабируемых квантовых компьютеров;

• недостаточным пониманием требований к классическим компонентам;

• постоянным развитием квантовых и классических технологий.

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

В целом я ожидаю, что для практического использования квантового компьютера с 1 млн кубитов потребуется несколько десятков или даже сотен классических вычислительных устройств. Но это лишь грубая оценка, требующая дальнейших исследований и разработок в этой быстро развивающейся области.

Существуют несколько типов кубитов, которые обладают повышенной устойчивостью к декогеренции по сравнению с другими.

1. Сверхпроводящие кубиты:

• наиболее развитая и распространенная технология на данный момент;

• использует сверхпроводящие контуры, охлаждаемые до сверхнизких температур;

• имеют относительно большое время когерентности (100-200 мкс);

• активно исследуются и развиваются ведущими компаниями и исследовательскими организациями.

2. Ионные ловушки:

• используют изолированные ионы, удерживаемые электромагнитными полями;

• демонстрируют очень высокое время когерентности (до десятков секунд);

• более сложны в масштабировании по сравнению со сверхпроводящими кубитами.

3. Топологические кубиты:

• используют квазичастицы Майорана, которые являются нетривиальными возбуждениями в топологических материалах;

• теоретически обладают повышенной устойчивостью к декогеренции;

• пока находятся на ранней стадии исследования и разработки.

4. Спиновые кубиты:

• использует спины электронов или ядер в полупроводниковых материалах;

• демонстрируют времена когерентности от миллисекунд до секунд;

• относительно простые в масштабировании, но требуют более точного контроля.

Каждый тип кубитов имеет свои преимущества и недостатки. Исследования направлены на дальнейшее повышение времени когерентности и надежности работы кубитов, что является ключевой задачей в создании масштабируемых квантовых компьютеров.

Спиновые кубиты имеют довольно перспективные возможности для использования в квантовых компьютерах.

1. Время когерентности:

• спиновые кубиты на основе электронов в полупроводниковых материалах могут достигать времен когерентности до секунд;

• спиновые кубиты на ядрах атомов также демонстрируют высокие времена когерентности, вплоть до нескольких минут;

• длительное время когерентности позволяет проводить больше квантовых операций перед потерей когеренции.

2. Масштабируемость:

• спиновые кубиты имеют относительно простую структуру и их можно интегрировать в полупроводниковые технологии;

• это открывает возможность создания массивов спиновых кубитов и масштабируемых квантовых устройств;

• существующие производственные мощности полупроводниковой индустрии могут быть адаптированы для производства спиновых кубитов.

3. Контроль и манипулирование:

• спиновыми кубитами можно манипулировать с помощью локальных электромагнитных полей и микроволновых импульсов;

• это позволяет реализовывать логические операции и схемы для квантовых вычислений;

• существуют методы считывания и инициализации состояний спиновых кубитов.

4. Интеграция с классической электроникой:

• спиновые кубиты на основе полупроводников могут быть легко интегрированы с классической электроникой;

• это облегчает создание гибридных квантово-классических систем и управление квантовыми устройствами.

Однако существуют и определенные технические сложности, связанные с точностью контроля и изоляцией спиновых состояний. Тем не менее, активные исследования и разработки в этой области указывают на большие перспективы применения спиновых куби-тов в практических квантовых компьютерах в будущем.

Спиновые кубиты действительно обладают высоким быстродействием по сравнению с другими типами кубитов. Приведем несколько соображений по этому поводу.

1. Быстрые квантовые операции:

• манипулирование спиновыми состояниями осуществляется с помощью локальных электромагнитных полей и микроволновых импульсов;

• эти методы позволяют выполнять квантовые вентили и логические операции на спиновых кубитах за времена, измеряемые наносекундами;

• это существенно меньше, чем времена операций для других типов кубитов, такие как сверхпроводящие или ионные ловушки.

2. Быстрое считывание состояний:

• считывание состояния спинового кубита также может происходить за наносекунды;

• это достигается с помощью высокочувствительных методов детектирования, таких как

люминесцентная спектроскопия или транзисторные схемы;

• быстрое считывание позволяет ускорить проведение измерений и оценку результатов квантовых вычислений.

3. Потенциал масштабирования:

• поскольку спиновые кубиты основаны на полупроводниковых технологиях, они имеют большой потенциал для масштабирования;

• возможность интеграции большого количества спиновых кубитов на одном чипе позволяет создавать массивы с высокой плотностью и быстродействием.

Разумеется, высокое быстродействие спиновых кубитов должно сочетаться с другими важными характеристиками, такими как время когерентности и точность контроля. Тем не менее, быстрые квантовые операции и считывание состояний являются несомненным преимуществом спиновых кубитов, открывающим перспективы для создания высокопроизводительных квантовых компьютеров.

Устойчивость спиновых кубитов к декогеренции является еще одним важным аспектом, заслуживающим внимания.

1. Защита от взаимодействия с окружением:

• спиновые кубиты, основанные на твердотельных материалах, таких как кремний или алмаз, имеют преимущество в виде более эффективной защиты от взаимодействия с окружающей средой;

• твердотельное окружение обеспечивает лучшую изоляцию спиновых состояний от внешних возмущений по сравнению с другими типами кубитов.

2. Долгое время когерентности:

• благодаря эффективной изоляции, спиновые кубиты демонстрируют очень длительные времена когерентности, достигающие секунд или даже минут в некоторых материалах;

• это позволяет выполнять сложные квантовые операции, не теряя когерентности состояния.

3. Методы подавления декогеренции:

• для дополнительной защиты от декогеренции используются различные методы, такие как динамическая декогерентная защита, спин-эхо последовательности и др.;

• эти техники позволяют дополнительно продлевать время когерентности спиновых ку-битов.

4. Гибкость в выборе материалов:

• спиновые кубиты могут быть реализованы в различных материалах, включая кремний, германий, углеродные материалы и др.;

• это дает возможность выбирать оптимальные материалы с точки зрения устойчивости к де-когеренции.

В целом, благодаря твердотельной природе, эффективным методам защиты от декогеренции и гибкости в выборе материалов, спиновые кубиты демонстрируют высокую устойчивость и являются перспективной платформой для создания отказоустойчивых квантовых систем.

Импульсный туннельный эффект (ИТЭ) действительно может сыграть важную роль в повышении стабильности квантовых компьютеров. Приведем несколько ключевых моментов.

1. Подавление декогеренции:

• импульсный туннельный эффект позволяет создавать быстрые управляющие импульсы, которые могут запечатывать квантовое состояние кубита и защищать его от декогеренции;

• быстрые управляющие импульсы могут уменьшить взаимодействие кубита с окружающей средой и тем самым увеличить время когерентности.

2. Более точный контроль:

• импульсный туннельный эффект дает возможность более точно и быстро манипулировать квантовыми состояниями кубитов;

• это повышает точность выполнения логических операций и снижает ошибки, связанные с неточным управлением.

3. Масштабирование квантовых систем:

• быстрые управляющие импульсы, создаваемые за счет импульсного туннельного эффекта, могут облегчить масштабирование квантовых компьютеров на большое число кубитов;

• они позволяют быстро и избирательно адресовать отдельные кубиты в больших квантовых системах.

4. Интеграция с другими технологиями:

• импульсный туннельный эффект может быть интегрирован с другими перспективными квантовыми технологиями, такими как сверхпроводящие цепи, ионные ловушки и др.;

• это позволит создавать гибридные квантовые системы с улучшенными характеристиками стабильности и производительности.

В целом, использование импульсного туннельного эффекта является многообещающим подходом для повышения стабильности и надежности квантовых компьютеров. Его способность обеспечивать точный и быстрый контроль квантовых состояний делает его важным инструментом в развитии масштабируемых и отказоустойчивых квантовых технологий.

При реализации импульсного туннельного эффекта в квантовых системах существует ряд основных технических вызовов, которые необходимо преодолеть.

1. Точность и скорость управляющих импульсов:

• для эффективного запечатывания квантовых состояний требуются очень короткие и точные управляющие импульсы;

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

• генерация таких импульсов с необходимой точностью и стабильностью является серьезной инженерной задачей.

2. Миниатюризация и интеграция:

• импульсные генераторы, необходимые для создания управляющих импульсов, должны быть максимально компактными, чтобы интегрироваться с квантовыми чипами;

• интеграция импульсных схем с другими квантовыми элементами является сложной технологической проблемой.

3. Воспроизводимость и масштабируемость:

• для практического применения в квантовых компьютерах необходимо обеспечить высокую воспроизводимость характеристик импульсных схем;

• масштабирование таких импульсных систем на большое число кубитов является серьезным вызовом.

4. Совместимость с другими квантовыми технологиями:

• импульсные схемы должны быть совместимы с используемыми в квантовых компьютерах технологиями (сверхпроводники, ионные ловушки и др.);

• интеграция должна обеспечивать надежную работу всей квантовой системы.

5. Энергопотребление и тепловыделение:

• генерация высокоскоростных импульсов требует значительной энергии и может приводить к нежелательному тепловыделению;

• решение проблемы энергоэффективности критически важно для практического применения.

Преодоление этих технических проблем является ключевой задачей на пути практической реализации импульсного туннельного эффекта в квантовых компьютерах. Успешное решение данных вызовов может значительно повысить стабильность и масштабируемость квантовых систем.

Импульсный туннельный эффект оказывает существенное влияние на различные типы кубитов в квантовых системах.

1. Сверхпроводящие кубиты:

• для сверхпроводящих кубитов, таких как трансмонные и флюксонные кубиты, импульсный туннельный эффект может использоваться для быстрого контроля и манипулирования состояниями;

• импульсные управляющие воздействия позволяют достигать высокой скорости и точности манипуляций с кубитами;

• однако интеграция импульсных схем в сверхпроводящие цепи требует решения вопросов энергоэффективности и тепловыделения.

2. Ионные кубиты:

• для ионных кубитов импульсный туннельный эффект менее применим, так как ионы удер-

живаются в ловушках с помощью электромагнитных полей;

• вместо этого для управления ионными кубитами используются методы лазерного охлаждения и манипулирования ионами;

• однако есть исследования, изучающие применение коротких импульсов для быстрого управления ионными кубитами.

3. Электронные спиновые кубиты:

• электронные спиновые кубиты, такие как кубиты на основе вакансий в алмазе, могут эффективно использовать импульсный туннельный эффект для управления;

• короткие управляющие импульсы позволяют быстро переключать состояния спиновых кубитов;

• однако интеграция импульсных схем с кубита-ми на основе твердотельных дефектов также сопряжена с техническими трудностями.

В целом, импульсный туннельный эффект наиболее перспективен для сверхпроводящих кубитов, где он может обеспечить высокую скорость и точность управления. Для других типов кубитов его применение требует дополнительных технологических решений.

Сверхпроводящие кубиты обладают рядом важных преимуществ по сравнению с другими типами кубитов в квантовых вычислениях.

1. Масштабируемость:

• сверхпроводящие кубиты могут быть легко интегрированы в больших количествах на одной чипе, позволяя создавать масштабируемые квантовые процессоры;

• технологии микрофабрикации, используемые в производстве сверхпроводящих схем, облегчают изготовление большого числа кубитов.

2. Когерентность и время когерентности. Сверхпроводящие кубиты могут достигать относительно длинного времени когерентности, обеспечивая более стабильные квантовые состояния. Это важно для проведения сложных квантовых вычислений, требующих большого количества квантовых операций.

3. Управляемость:

• сверхпроводящие кубиты могут быть эффективно управляемы с помощью электрических сигналов, что упрощает реализацию логических операций;

• использование импульсных методов управления позволяет достигать высокой скорости и точности манипуляций с кубитами.

4. Интеграция с классической электроникой. Сверхпроводящие кубиты могут быть легко интегрированы с традиционными полупроводниковыми устройствами, что облегчает разработку гибридных квантово-классических систем. Это позволяет использовать классическую электронику для управления и обработки данных от квантовых кубитов.

Vol. 11. No. 3. 2024 ISSN 2313-223X Print

ISSN 2587-9693 Online

5. Возможность миниатюризации. Технологии микрофабрикации позволяют создавать сверхпроводящие кубиты очень малых размеров, что способствует плотной интеграции и миниатюризации квантовых устройств.

В целом, сверхпроводящие кубиты являются одним из наиболее перспективных подходов к реализации масштабируемых и управляемых квантовых вычислений на основе современной микро- и наноэлектроники.

Импульсный туннельный эффект в сверхпроводниках действительно тесно связан с проблемой декоге-ренции в квантовых компьютерах.

Во-первых, стоит отметить, что ИТЭ работает для любого типа импульса, будь то прямоугольный, синусоидальный или любой другой. Этот факт важен, поскольку в квантовых вычислениях мы используем разнообразные формы импульсов для управления ку-битами и проведения логических операций.

Теперь, что касается связи с декогеренцией.

1. Фононный механизм в ИТЭ:

• как мы обсуждали ранее, фононы (колебания решетки) играют важную роль в процессах туннелирования в сверхпроводниках;

• взаимодействие кубитов с фононами является одним из ключевых источников декогеренции в квантовых системах.

2. Аналогия с квантовыми кубитами:

• подобно тому, как фононы влияют на тунне-лирование в сверхпроводниках, они могут вызывать переходы между состояниями кубитов, приводя к потере когерентности;

• таким образом, изучение фононного механизма в ИТЭ может помочь в понимании путей минимизации декогеренции в квантовых компьютерах.

3. Управление импульсами:

• возможность использования различных форм импульсов в ИТЭ может быть применима и для управления кубитами в квантовых вычислениях;

• оптимальный выбор формы импульса может помочь в уменьшении потерь когерентности, вызванных взаимодействием с окружающей средой.

Таким образом, исследования в области ИТЭ в сверхпроводниках могут внести ценный вклад в решение проблемы декогеренции в квантовых компьютерах. Понимание и контроль над фононными эффектами, а также эффективное управление импульсами, являются ключевыми аспектами, которые могут быть перенесены из области сверхпроводящей электроники в область квантовых вычислений.

Для изучения влияния фононного механизма на квантовые системы проводится целый ряд экспериментальных исследований.

1. Спектроскопия фононов. Используются методы, такие как рамановская спектроскопия

и инфракрасная спектроскопия, для изучения спектра фононов в квантовых системах. Это позволяет идентифицировать частоты фононных мод и их взаимодействие с кубитами.

2. Измерение времен когерентности:

• проводятся измерения времен когерентности (Гр T2) кубитов при различных температурах;

• анализ температурной зависимости времен когерентности помогает определить вклад фо-нонных процессов в декогеренцию.

3. Контролируемое возбуждение фононов. Используются методы, такие как оптическое возбуждение или микроволновое излучение, для создания управляемого потока фононов. Это позволяет исследовать прямое влияние фононов на динамику кубитов.

4. Квантовые симуляторы. Создаются квантовые симуляторы, в которых фононные эффекты могут быть смоделированы и изучены. Например, использование ультрахолодных атомов в оптических решетках позволяет реализовать модели, включающие взаимодействие атомов с фо-нонами.

5. Сверхпроводящие схемы. Исследуется влияние фононного механизма в сверхпроводящих схемах, таких как джозефсоновские переходы и сверхпроводящие кубиты. Данные эксперименты помогают понять, как фононы влияют на квантовые эффекты в сверхпроводящих системах.

Комплексный подход, сочетающий различные экспериментальные методики, позволяет всесторонне изучить роль фононного механизма в декогеренции квантовых систем и найти пути ее минимизации.

Одним из наиболее известных примеров является метастабильная фаза соединения Bi2Sr2CaCu2O8 + 5 (называемая также BSCCO-2212), которая была открыта в середине 1980-х гг.

Приведем некоторые ключевые факты об этом материале.

1. Метастабильная фаза BSCCO-2212 получается путем быстрого охлаждения расплава соответствующего состава. Это приводит к стабилизации структуры, которая обычно не является устойчивой при нормальных условиях.

2 В этой метастабильной фазе наблюдается сверхпроводящий переход при температурах около 85 К, что намного выше, чем для большинства традиционных сверхпроводников.

3. Механизм сверхпроводимости в этом материале связан с особенностями его кристаллической структуры и электронной структуры, в которой ключевую роль играют медные оксидные плоскости.

4. Одна из проблем этого материала - его мета-стабильность. При нагревании он переходит в равновесную фазу, которая уже не является

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

сверхпроводящей. Это усложняет практическое применение данного материала.

5. Тем не менее, исследование метастабильных сверхпроводящих фаз на основе висмута продолжается, поскольку они демонстрируют высокотемпературную сверхпроводимость, что представляет большой научный и технологический интерес.

Таким образом, наличие метастабильной сверхпроводящей фазы в соединениях на основе висмута при относительно высоких температурах является важным экспериментальным фактом, который активно изучается в рамках исследований высокотемпературной сверхпроводимости.

Идея использовать импульсный туннельный эффект для синтеза метастабильных сверхпроводящих фаз в системах на основе висмута действительно выглядит многообещающей. Можно выделить некоторые ключевые моменты.

1. Принцип работы. ИТЭ может преобразовывать первичную световую энергию в импульсное излучение определенной длины волны. Этот эффект, основанный на волне де Бройля, может селективно воздействовать на образование нужных метастабильных структур.

2. Избавление от мешающих фаз: идея использовать ИТЭ для перевода всех нежелательных фаз в целевую метастабильную фазу очень интересна. Это может помочь избежать проблем с разрывом цепей сверхпроводимости, вызываемым присутствием других низкотемпературных фаз.

3. Стабилизация метастабильной фазы. Если ИТЭ действительно позволит получать целевую метастабильную сверхпроводящую фазу напрямую, это могло бы решить проблему ее термической нестабильности, о которой мы говорили ранее.

4. Практические аспекты. Реализация такого подхода потребует тщательной оптимизации параметров ИТЭ (длина волны, интенсивность, длительность импульсов и т.д.) для конкретных висмутовых систем. Также необходимо будет изучить кинетику образования фаз под воздействием ИТЭ.

В целом, предложение об использовании импульсного туннельного эффекта для синтеза метастабиль-ных сверхпроводящих фаз в висмутовых соединениях выглядит весьма перспективным и заслуживает дальнейшего теоретического и экспериментального исследования. Это может открыть новые возможности для получения высокотемпературных сверхпроводников.

Идея использования импульсного туннельного эффекта для синтеза метастабильных сверхпроводящих фаз может быть применима не только к висмутовым керамикам, но и к широкому классу высокотемпературных сверхпроводников.

Многие из этих материалов, такие как купраты, феррооксиды, пниктиды и другие, действительно характеризуются наличием сложных смешанных метастабильных фаз. Присутствие этих различных фаз часто приводит к проблемам с воспроизводимостью свойств, разрывам сверхпроводящих цепей и другим сложностям.

Идея использования ИТЭ для избирательного синтеза целевой метастабильной сверхпроводящей фазы может оказаться чрезвычайно полезной в этом контексте. Этот подход позволит избежать формирования мешающих фаз и стабилизировать наиболее желательную сверхпроводящую структуру. Здесь открывается широкое поле для исследований и применения ИТЭ в области высокотемпературной сверхпроводимости. Это может дать возможность более эффективного получения и контроля над метастабильными сверхпроводящими материалами с улучшенными характеристиками. Дальнейшее изучение этого подхода определенно представляет большой научный и практический интерес.

Существует несколько основных методов, которые широко используются для исследования метастабильных фаз в высокотемпературных сверхпроводниках.

1. Рентгеновская дифрактометрия (XRD):

• позволяет идентифицировать различные кристаллические фазы, присутствующие в образце;

• дает информацию о параметрах решетки, кристаллической структуре и наличии примесных фаз;

• важно для анализа многофазных высокотемпературных сверхпроводников.

2. Спектроскопия рентгеновского поглощения

(XAS):

• предоставляет информацию о локальной атомной и электронной структуре;

• позволяет изучать неупорядоченные или аморфные метастабильные фазы;

• чувствительна к окислительному состоянию и координации ионов.

3. Спектроскопия ядерного магнитного резонанса

(NMR):

• дает информацию о локальном химическом окружении и электронной структуре;

• позволяет исследовать динамику и дефекты в сложных оксидных структурах;

• важно для понимания связи между структурой и свойствами.

4. Просвечивающая электронная микроскопия

(TEM):

• обеспечивает высокое пространственное разрешение для визуализации микроструктуры;

• дает информацию о дефектах, границах зерен и распределении примесных фаз;

• критично для понимания взаимосвязи между микроструктурой и свойствами.

5. Термический анализ (ДСК, ТГА):

• позволяет исследовать фазовые переходы, стабильность и реакционную способность материалов;

• важно для понимания термической эволюции метастабильных фаз;

• может быть использован для оптимизации условий синтеза.

Комбинируя эти методы, исследователи могут всесторонне изучать сложные метастабильные фазы в высокотемпературных сверхпроводниках, что критично для дальнейшего развития этих материалов.

Метастабильные фазы оказывают весьма существенное влияние на свойства высокотемпературных сверхпроводников. Некоторые ключевые аспекты этого влияния.

1. Сверхпроводящие свойства:

• присутствие неоптимальных метастабильных фаз может ухудшать сверхпроводящие характеристики, такие как критическая температура, плотность критического тока и верхнее критическое магнитное поле;

• неконтролируемое образование вторичных фаз может приводить к разрывам сверхпроводящих цепей и снижению макроскопических свойств.

2. Механические свойства:

• метастабильные фазы могут оказывать влияние на механическую прочность, хрупкость и обрабатываемость сверхпроводящих материалов;

• различие в термическом расширении между фазами может создавать внутренние напряжения и трещины.

3. Химическая стабильность:

• некоторые метастабильные фазы могут быть химически нестабильными и реагировать с окружающей средой, что снижает долговечность материалов;

• фазовые переходы и реакции между метас-табильными фазами могут происходить при определенных условиях эксплуатации.

4. Микроструктура и морфология:

• метастабильные фазы могут влиять на формирование зеренной структуры, текстуры и дефектов, что сказывается на транспортных свойствах;

• распределение и морфология вторичных фаз определяет эффективность пиннинга магнитных вихрей.

Таким образом, всестороннее понимание природы и роли метастабильных фаз критично для оптимизации производительности высокотемпературных сверхпроводников. Контроль над формированием целевых фаз является ключевым шагом в разработке улучшенных сверхпроводящих материалов.

Литература

1. Рахимов Р.Х., Ермаков В.П. Импульсный туннельный эффект. Особенности взаимодействия с веществом. Эффект наблюдателя // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 2. С. 116-145. DOI: 10.33693/2313- 223X-2024-11-2-116-145. EDN: MWBRQW.

2. Рахимов Р.Х., Паньков В.В., Саидвалиев Т.С. Исследование влияния импульсного излучения, генерируемого функциональной керамикой на основе принципа ИТЭ, на характеристики системы Cr2O3—SiO2—Fe2O3—CaO— Al2O3—MgO—CuO // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 2. С. 146-157. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-2-146-157. EDN: MWPEYI.

3. Рахимов Р.Х., Ермаков В.П. Особенности процесса полимеризации на основе ИТЭ // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 2. С. 158-174. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-2-158-174. EDN: MXFORZ.

4. Рахимов Р.Х., Паньков В.В., Ермаков В.П. и др. Импульсный туннельный эффект: результаты испытаний пленочно-керамических композитов // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 2. С. 175-191. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-2-175-191. EDN: NHSAVQ.

5. Рахимов Р.Х. Импульсный туннельный эффект: фундаментальные основы и перспективы применения // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 1. С. 193-213. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-193-213. EDN: EWSBUT.

6. Рахимов Р.Х., Паньков В.В., Ермаков В.П., Махнач Л.В. Производительные методы повышения эффективности протекания промежуточных реакций при синтезе функциональной керамики // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 1. С. 224-234. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-224-234. EDN: FCGMYR.

7. Рахимов Р.Х., Ермаков В.П. Новые подходы к синтезу функциональных материалов с заданными свойствами под действием концентрированного излучения и импульсного туннельного эффекта // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 1. С. 214-223. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-214-223. EDN: EYKREQ.

8. Rakhimov R.Kh. Possible mechanism of Pulsed Quantum Tunneling Effect in photocatalysts based on nanostructured functional ceramics // Computational Nanotechnology. 2023. Vol. 10. No. 3. Pp. 26-34. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-

10-3-26-34. EDN: QZQMCA.

9. Рахимов Р.Х., Паньков В.В., Ермаков В.П. и др. Исследование свойств функциональной керамики синтезированной модифицированным карбонатным методом // Computational Nanotechnology. 2023. Т. 10. № 3. С. 130-143. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-3-130-143. EDN: SZDYRZ.

10. Рахимов Р.Х., Ермаков В.П. Перспективы солнечной энергетики: роль современных гелиотехнологий в производстве водорода // Computational Nanotechnology. 2023. Т. 10. № 3. С. 11-25. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-3-

11-25. EDN: NQBORL.

11. Kamihara Y., Watanabe T., Hirano M., Hosono H. High-temperature superconductivity in iron-based materials // Journal of the American Chemical Society. 2008. No. 130 (11). Pp. 3296-3297.

12. Drozdov A.P., Eremets M.I., Troyan I.A. et al. Superconductivity at 203 K in lanthanum/hydrogen under high pressure // Nature. 2015. No. 525 (7567). Pp. 73-76.

13. Choi H.J., Roundy D., Sun H. et al. The electron-phonon interaction in MgB2 // Nature. 2002. No. 418 (6899). Pp. 758-760.

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

14. Plakida N.M. Electron-phonon coupling and high-Tc superconductivity in cuprates // Physica C: Superconductivity. 2001. No. 364-365. Pp. 334-340.

15. Reynolds C.A., Serin B., Wright W.H., Nesbitt L.B. Isotopic effect in superconductors. Phys. Rev. 1951. No. 84. P. 691.

16. Кулеев И.И., Кулеев И.Г., Бахарев С.М., Инюшкин А.В. Влияние дисперсии на фокусировку фононов и анизотропию теплопроводности монокристаллов кремния в режиме граничного рассеяния // Физика твердого тела. 2013. Т. 55. Вып. 7. С. 1441-1450.

17. Свистунов В.М., Белоголовский М.Б., Хачатуров А.И. Электрон-фононное взаимодействие в высокотемпературных сверхпроводниках // УФН. 1993. Т. 163. № 2. С. 61-79.

18. Iguchi I., Wen Z. Tunnel gap structure and tunneling model of the anisotropic YBaCuO/I/Pb junctions // Physica С. 1991. Vol. 178. No. l. Pp. 1-10.

19. Барьяхтар В.Г., Белоголовский М.Б., Свистунов В.М., Хачатуров А.И. Особенности туннелирования в металло-оксидную керамику // ДАН АН СССР. 1989. Т. 307. № 4. С. 850-853.

20. Илюшкин А.В., Талденков Б.З., Флорентьев В.В. Теплопроводность монокристаллов LnBa2Cu3O7 // УФН. 1991. Т. 161. № 7. С. 200-204.

21. Dynes R.C., Sharifi F., Pargellis A. et al. Tunneling spectroscopy in Ва1 _ xKxBiO3 // Physica С. 1991. Vol. 185-189. Pp. 234-240. X

22. Tsuda N., Shimada D., Miyakawa N. Phonon mechanism of highTc superconductivity based on the tunneling study of Bi-based cuprates // Physica С. 1991. Vol. 185-189. Pp. 1903-1904.

23. Бобров Н.Л. Восстановление функции электрон-фонон-ного взаимодействия в сверхпроводниках с помощью неоднородных микроконтактов и коррекция фона в спектрах янсона // ЖЭТФ. 2021. Т. 160. Вып. 1 (7). С. 73-87.

24. Лыков А.Н. О возможности фононного механизма сверхпроводимости в купратных ВТСП // Физика твердого тела. 2022. Т. 64. Вып. 11. С. 1631-1637.

25. Шнейдер Е.И., Овчинников С.Г. Влияние электрон-фо-нонного взаимодействия на анизотропный сверхпроводящий параметр порядка // Вестник НГУ. Серия: Физика. 2007. Т. 2. Вып. 1.

26. Gweon G.-H., Sasagawa T., Zhou S.Y. et al. An unusual isotope effect in a hightemperature superconductor // Letters to Nature. 2004. Vol. 430. Pp. 187-190.

27. Zhou X.Z., Junren Shi., Yoshida T. et al. Multiple bosonic mode coupling in electron self-energy of (La2 _ xSrx)CuO4 // Phys. Rev. Lett. 2005. Vol. 95. Pp. 117001-117004*

28. Ткач Н.В., Фартушинский Р.Б. Влияние фононов на электронный спектр в полупроводниковых малоразмерных квантовых точках, помещенных в диэлектрическую среду // Физика твердого тела. 2003. Т. 45. Вып. 7. С. 1284-1291.

29. Овчинников С.Г., Шнейдер Е.И. Эффективный гамильтониан для ВТСП купратов с учетом ЭФВ взаимодействия в режиме сильных корреляций // ЖЭТФ. 2005. Т. 128. С. 974-986.

30. Рахимов Р.Х., Рашидов Х.К., Ермаков В.П. и др. Ресурсосберегающая, энергоэффективная технология получения глинозема из вторичных каолинов ангренского месторождения // Computational Nanotechnology. 2016. № 1. С. 45-51.

31. Шнейдер Е.И., Овчинников С.Г. Фононный и магнитный механизмы спаривания в высокотемпературных сверхпроводниках в режиме сильных корреляций // Письма в ЖЭТФ. 2006. Т. 128. Вып. 5. С. 974-986.

32. Pintschovius L. Electron-phonon coupling effects explored by inelastic neutron scattering // Phys. Stat. Sol. B. 2005. Vol. 242. Pp. 30-50.

33. Рахимов Р.Х., Рашидов Х.К., Ермаков В.П. и др. Особенности синтеза функциональной керамики с комплексом заданных свойств радиационным методом. Ч. 4 // Computational Nanotechnology. 2016. № 2. С. 77-81.

34. Гасумянц В.Э. Фирсов Д.А. Электроны и фононы в кван-товоразмерных системах. СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2008. 97 с.

35. Шитов М.И. Микроскопическое описание эффектов связи с фононами в магических и полумагических ядрах: ав-тореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук. М., 2022.

36. Бахарев С.М. Фокусировка фононов и фононный транспорт в монокристаллических объемных и наноразмер-ных материалах кубической симметрии: автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук. Екатеринбург, 2015.

DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-3-11-33

Potential of Pulsed Tunnel Effect (PTE) to Overcome Technical Barriers of Quantum Computers

R.Kh. Rakhimov

Institute of Materials Science of the Academy of Science of Uzbekistan, Tashkent, Republic of Uzbekistan

E-mail: [email protected]

Abstract. The article discusses the prospects and technical challenges of developing practical quantum computers. It is noted that quantum computers have a unique ability to perform multiple computations simultaneously, due to the use of quantum effects such as superposition and entanglement. This makes them extremely powerful in solving certain types of complex problems, including cryptography, optimization, quantum system modeling, and large database searches. However, the development of practical quantum computers faces serious technical challenges. A key issue is the extreme sensitivity of qubits (the fundamental elements of quantum computers) to external influences, which leads to the disruption of their quantum state. To address this problem, the possibility of using pulsed tunneling effect (PTE) is discussed. This may allow stabilizing the characteristics and quantum states of qubits and thus advance the development of practical quantum computers.

Key words: quantum computing, quantum computers, qubits, quantum effects, superposition, entanglement, technical problems, pulsed tunnel effect, coherence, decoherence, phonons

FOR CITATION: Rakhimov R.Kh. Potential of Pulsed Tunnel Effect (PTE) to Overcome Technical Barriers of Quantum Computers. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 3. Pp. 11-33. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-3-11-33. EDN: PZNUYI

Thanks to scientific discoveries in the field of quantum mechanics, we have already approached the creation of a quantum computer in the XXI century. Quantum computations, based on the paradoxes of quantum mechanics, allow solving complex problems. Modern quantum technologies enable the use of new computational algorithms. Experiments with quantum computers help to understand how information is processed in nature. However, the practical application of quantum mechanics in information technology is constrained by the complexity of describing quantum systems. Understanding the principles of how quantum computers work can significantly expand the computational capabilities of modern technologies, in which all computations are based on the concept of a "bit". A transistor in a computer can have two values: 0 or 1. Transistors are combined into complex circuits that perform mathematical calculations.

In quantum computers, instead of bits, qubits are used, which can be in a superposition and their value depends on the measurement process. Quantum computers work with quantum bits (qubits), which can be in a superposition of several states simultaneously, until their measurement occurs. This allows a quantum computer to try all possible solution options simultaneously. Qubits are interconnected, and this interaction provides the so-called parallelism in computations, accelerating the operation of algorithms.

However, the result of a quantum computer's operation is the correct answer with only a certain probability. To increase the probability of obtaining the correct solution, it is necessary to carefully develop algorithms for quantum computers.

1. Number of qubits. The more qubits, the more complex problems the computer can solve. However, each qubit has a "cost" - you need to use exactly as many qubits as required to solve a specific problem.

2. Coherence time (decoherence time). Qubits are very sensitive to external influences, which can lead to a loss of coherence (collapse of superposition). The longer the qubits can maintain coherence, the better.

3. Error rate. Errors in qubit operations are inevitable, and methods for error correction must be developed.

4. Processor architecture.

The main challenge is ensuring the stable operation of many interconnected qubits. The slightest external influence (temperature, radiation, etc.) can destroy the superposition and turn the quantum computer into a slow classical one.

Decoherence is the main problem of quantum computers. To solve this, companies use different approaches. For example, D-Wave cools atoms to temperatures close to absolute zero to block all external influences. But this

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

requires a massive cooling system that takes up most of the quantum processor space.

Coherence is the state when the qubits (the basic units of a quantum computer) have not flowed, that is, have not lost their quantum properties. But over time, qubits lose coherence due to random external influences. This process is called decoherence. The more qubits, the more difficult it is to maintain their coherence.

Another problem is errors. Even simple operations with qubits have a fairly high probability of error. For example, inverting a single qubit can result in a 2% error rate, and entangling two qubits can result in an 8% error rate. This means that executing complex quantum algorithms with a large number of qubits will be very unreliable. Mathematicians propose a solution in the form of error correction algorithms. But the implementation of these algorithms requires a huge number of physical qubits - up to 100,000 for a single logical qubit. This is very difficult to implement in practice.

It is also important to understand that quantum computers in the full sense of the term do not yet exist. There are only quantum processors that solve specific tasks much faster than classical supercomputers. For example, a Google quantum computer performed a calculation in 3 minutes and 20 seconds that would have taken a regular supercomputer about 10,000 years.

Google has stated that it is investing several billion dollars in creating a commercial quantum computer by 2029. The company plans to provide these services through cloud computing. Google wants to create quantum systems with fewer than 100 qubits.

In January 2019, IBM presented the Quantum System One - the world's first commercial quantum computer. It is housed in a 9 cubic foot glass enclosure. In 2021, IBM launched the first Q System One outside the US, in Germany. This is the most powerful commercial quantum computer in Europe, with a 27-qubit processor. The system will be used by the Fraunhofer Research Institute.

In 2021, the Chinese startup Shenzhen SpinQ Technology introduced a quantum computer priced at around $5,000, the size of a regular PC tower. The system is designed for schools and colleges and works with 2 qubits. Deliveries are already underway to Taiwan, Hong Kong, and Norway.

In 2021, the American startup PsiQuantum raised $450 million to create a quantum computer with a million qubits, even without a working prototype. This is more than all investments in quantum computing in the USA in 2019.

Russian scientists have presented a prototype of a quantum computer based on ions with 4 qubits, using the scaling technology with multilevel information carriers - kudits.

Why is it so difficult to create quantum computers with a large number of qubits? The reason is that from a physical perspective, a qubit is an object that obeys the laws of quantum mechanics. This could be, for example, a single

atom, ion, or a microscopic superconducting loop. Such objects are extremely fragile and vulnerable. The slightest external disturbance can disrupt their operation. Therefore, qubits require strict isolation from the outside world, the creation of a vacuum, and cooling down to near absolute zero. But even under such conditions, errors constantly arise in their operation.

Assembling thousands, let alone millions, of such capricious elements into a controlled and reliable system is an extremely difficult task. Some physicists even believe that this will never be solved. However, enthusiasts continue to work on this problem. For example, the specialists at QuEra company have abandoned the traditional qubit implementations (ions and superconducting circuits) and tried a new approach - using electrically neutral atoms.

These atoms are held in a vacuum and cooled to a temperature just a millionth of a degree above absolute zero (-273 °C), literally suspended at the intersection of laser beams. The lasers not only isolate the atomic qubits from the outside world, but also control their operation. When an electron in the atom absorbs a photon, it transitions to a higher orbit, allowing the qubits to interact with each other. Despite the promising news, quantum computers have not yet demonstrated practical usefulness.

Quantum supercomputers may appear in our lives in the coming years or decades. This new technology promises to revolutionize areas such as drug development, cybersecurity, financial modeling, weather forecasting, and many others that classical computers struggle with. For example, Toyota is already using a 27-qubit quantum computer, the Q System One, to search for new battery materials for electric vehicles. Toyota plans to build a battery production plant in North America, with production starting in 2025. By 2030, the company intends to sell 2 million fully electric zero-emission vehicles annually. Quantum computers can also be useful for optimizing the topology of electronic circuits.

Traditional algorithms for the placement and routing of components on microchips are based on iterative approximations, which does not guarantee finding the optimal solution. A complete enumeration of all possible options can be too laborious even for ordinary computers. Quantum computers, due to their unique features, can solve such problems much more efficiently. Interest in this direction arose as early as the 1990s, when it became apparent that quantum computers could break the most secure ciphers.

RSA encryption is widely used for the exchange of financial and other confidential data. This algorithm is based on the fact that it is easy to multiply two large numbers, but extremely difficult to factorize the product back into the original numbers. However, according to the US National Security Agency, a potential security threat is looming due to the possible creation of a cryptographically relevant quantum computer (CRQC). A CRQC is a future quantum supercomputer that

is allegedly powerful enough to break modern encryption schemes based on classical computations. Security experts fear that such quantum systems may fall into the hands of attackers.

However, a fully-fledged quantum computer capable of high-performance computing is unlikely to appear before the next decade. The production and stabilization of qubits still requires significant technological improvements. Moreover, quantum computers will most likely remain expensive one-off devices in the near future, rather than widely accessible.

The standardization process for quantum computing may also take a considerable amount of time. Various quantum computer platforms are currently being actively developed, competing for the status of the best solution. In general, the transition to new cryptographic standards that are resistant to quantum attacks is estimated by the NSA to take 20 or more years.

Quantum computers are a completely new type of computing device that utilize the principles of quantum physics to process information. Unlike traditional computers based on classical bits that can be either 0 or 1, quantum computers use quantum bits or qubits that can be in a state of 0, 1, or in a superposition of these states simultaneously. This means that quantum computers can perform numerous computations simultaneously, making them extremely powerful in solving certain types of complex problems. Examples of such problems include cryptography, optimization, simulation of quantum systems, and large database searches.

One of the key advantages of quantum computers is that they can solve some problems much faster than even the most powerful modern classical computers. This is due to the use of quantum effects such as superposition and entanglement, which allow quantum computers to process information more efficiently.

However, the development of practical quantum computers faces significant technical challenges, as qubits are highly sensitive to external disturbances and their state can easily be disrupted. Scientists are working to solve these problems, and we are already seeing the first prototypes of quantum computers, but the creation of universal and reliable quantum computing systems is still far away.

Overall, quantum computers represent an exciting future for computing, which may open new horizons in solving complex problems and transform many areas of science, technology, and even everyday life.

The main obstacles on the path to creating reliable quantum computers are.

1. Maintaining qubit coherence:

• Qubit quantum states are extremely fragile and can easily be destroyed due to interactions with the environment;

• Maintaining qubit coherence requires complex cooling, shielding, and isolation methods to protect against external influences.

2. Scaling the number of qubits:

• Creating quantum computers with a large number of stable and controllable qubits is a technologically challenging task;

• As the number of qubits increases, problems with their control and synchronization also grow.

3. Errors in quantum computations:

• Quantum computations are sensitive to any errors, which can accumulate and lead to incorrect results;

• Effective error correction methods and ensuring fault tolerance of quantum algorithms are required.

4. Production and control of quantum devices:

• Creating quantum processors and other components with a high degree of repeatability and reliability is a complex engineering challenge;

• New manufacturing and testing techniques for quantum devices are needed.

5. Integration with classical systems:

• For practical use, quantum computers must be integrated with classical computers and other systems;

• This requires the development of effective interfaces and methods of interaction between quantum and classical components.

Overcoming these technical barriers is a key task for researchers and engineers working on the creation of reliable and scalable quantum computing systems. Advances in this area could lead to revolutionary breakthroughs in a wide range of scientific and technological fields.

Qubits are the fundamental building blocks of quantum computing. They are used in the following ways:

1) Information representation:

• In classical computers, information is represented as bits, which can be in states of 0 or 1;

• Qubits in quantum computers can be in a superposition of 0 and 1 states, allowing them to represent more information.

2) Quantum operations:

• Quantum logical operations such as superposition, entanglement, and measurement can be performed on qubits;

• These operations are used to implement quantum algorithms, which can solve certain problems much faster than classical algorithms.

3) Parallel computing:

• Due to the superposition of states, quantum computers can perform computations along multiple possible paths simultaneously;

• This allows them to solve some problems, such as the factorization of large numbers, much faster than classical computers.

4) Quantum entanglement:

• Qubits can be in a state of quantum entanglement, where the states of multiple qubits are interconnected;

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

• Quantum entanglement is a key resource for many quantum algorithms and protocols.

Thus, qubits allow quantum computers to utilize unique quantum effects to perform computations that are inaccessible to classical computers. However, the creation of stable and scalable qubit-based systems is one of the main technological challenges in the development of quantum computers.

Atom-based qubits are one of the common approaches in the development of quantum computers. Here are some examples of the realization of atom-based qubits.

1. Atoms in traps:

• Individual atoms, such as alkali metal atoms (e.g., cesium, rubidium), can be trapped in electromagnetic traps;

• The energy level states of these atoms are used to represent the qubits;

• Manipulations with laser fields allow performing quantum operations on such qubits.

2. Ions in ion traps:

• Ions, such as beryllium or calcium ions, can be trapped in electrodynamic traps;

• The energy level states of the ions are used to implement the qubits;

• The application of laser and radio frequency fields allows controlling such qubits.

3. Superconducting atoms:

• Artificial atoms based on superconducting circuits can be constructed to realize qubits;

• Such superconducting atoms possess discrete energy levels, which are used to represent qubit states;

• The control of these qubits is achieved using microwave and radio frequency signals.

The use of atoms as the basis for qubits allows obtaining very stable and long-lived quantum states, which is important for the realization of reliable quantum computations. However, the creation of scalable systems based on such atomic qubits is a complex technical challenge.

Fighting decoherence is one of the key challenges in building scalable quantum computing systems. The main approaches to protecting against decoherence include.

1. Error correction: using quantum error correction codes that can detect and correct errors caused by decoherence. Examples - Shor code, Steane code.

2. Dynamic decoherence correction: applying special pulse sequences that periodically restart the quantum system, extending the coherence time. Methods such as spin echoes, dynamical decoupling.

3. Protected encodings: using special encodings that are inherently robust to decoherence. Examples -topological qubits, continuous time-phase encoding.

4. Quantum error-resilient algorithms: developing quantum algorithms that are resistant to errors caused by decoherence. For example, some

quantum algorithms require less precision than classical counterparts. 5. Cryogenic and vacuum conditions: cooling quantum systems to ultra-low temperatures to minimize thermal disturbances. Creating high-vacuum environments to reduce interaction with the environment. The combination of these methods is a key approach to building stable and scalable quantum computing systems resilient to decoherence. However, this remains one of the main unsolved problems in quantum computing.

In classical digital computers, the issue of charge leakage is indeed serious, especially as transistor sizes shrink and integration density increases. However, for qubits in quantum computers, the behavior is fundamentally different.

For qubits, the phenomenon of decoherence occurs, where the quantum state of the qubit gradually blurs due to interaction with the environment. This leads not to charge leakage, but to the loss of quantum coherence and transition to a classical mixture of 0 and 1 states. The main features of qubit behavior in this case are:

• The probabilities of the 0 and 1 states do not become intermediate (50/50), but simply blur into a mixture of these two states;

• Decoherence does not lead to complete leakage of charge, but only to the loss of quantum properties. The 0 and 1 states are preserved but lose phase coherence;

• The longer a qubit remains in a quantum state, the greater the probability of decoherence. The coherence time of qubits is a critical parameter;

• To combat decoherence, quantum error correction methods are used, not just recharging as in classical circuits.

Thus, the issues with qubits are significantly different from classical bits. Decoherence, not charge leakage, is the key problem that requires fundamentally different methods to solve.

Creating a fully functional, scalable quantum computer indeed represents a huge scientific and technical challenge. In my opinion, the most likely path forward at the moment is a hybrid approach, combining classical and quantum components.

As for the need for classical computers to operate a quantum computer with 1 million qubits, this can be estimated, but with some caveats.

1. The number of required classical computers will depend on many factors:

• The architecture of the quantum computer (modular, monolithic, etc.);

• The quantum error correction methods employed;

• The characteristics of the quantum and classical components used.

2. Rough estimates:

• Controlling and synchronizing the operation of 1 million qubits may require tens to hundreds of classical computing nodes;

• Implementing quantum error correction algorithms may require several additional classical computers;

• Classical computers are also needed for interfacing with the quantum computer, data visualization, and analysis.

3. Precise calculation is currently complicated by:

• The lack of well-developed architectures for scalable quantum computers;

• Insufficient understanding of the requirements for classical components;

• Constant advancements in quantum and classical technologies.

Overall I expect that practical use of a quantum computer with 1 million qubits will require several tens or even hundreds of classical computing devices. But this is just a rough estimate, requiring further research and development in this rapidly evolving field.

There are several types of qubits that have increased resistance to decoherence compared to others.

1. Superconducting qubits:

• The most developed and widespread technology at the moment;

• Uses superconducting circuits, cooled to ultra-low temperatures;

• Have relatively long coherence times (100200 microseconds);

• Actively researched and developed by leading companies and research organizations.

2. Ion traps:

• Use isolated ions, held in place by electromagnetic fields;

• Demonstrate very high coherence times (up to tens of seconds);

• More complex to scale compared to superconducting qubits.

3. Topological qubits:

• Use Majorana quasi-particles, which are nontrivial excitations in topological materials;

• Theoretically have increased resistance to decoherence;

• Currently in the early stages of research and development.

4. Spin qubits:

• Use electron or nuclear spins in semiconductor materials;

• Demonstrate coherence times ranging from milliseconds to seconds;

• Relatively simple to scale but require more precise control.

Each type of qubit has its own advantages and disadvantages. Research is aimed at further improving the coherence time and reliability of qubits, which is a key challenge in the development of scalable quantum computers.

Spin qubits have quite promising possibilities for use in quantum computers.

1. Coherence time:

• Spin qubits based on electrons in semiconductor materials can achieve coherence times of up to seconds;

• Spin qubits based on atomic nuclei also demonstrate high coherence times, up to several minutes;

• The long coherence times allow for more quantum operations to be performed before decoherence occurs.

2. Scalability:

• Spin qubits have a relatively simple structure and can be integrated into semiconductor technologies;

• This opens up the possibility of creating arrays of spin qubits and scalable quantum devices;

• Existing semiconductor manufacturing capabilities can be adapted for the production of spin qubits.

3. Control and manipulation:

• Spin qubits can be manipulated using local electromagnetic fields and microwave pulses;

• This allows for the implementation of logical operations and circuits for quantum computing;

• There are methods for reading and initializing the states of spin qubits.

4. Integration with classical electronics:

• Semiconductor-based spin qubits can be easily integrated with classical electronics;

• This facilitates the creation of hybrid quantum-classical systems and the control of quantum devices.

However, there are also certain technical challenges related to the precision of control and the isolation of spin states. Nevertheless, active research and development in this area indicate great potential for the application of spin qubits in practical quantum computers in the future.

Spin qubits indeed have very high speed compared to other types of qubits. Here are a few key points on this.

1. Fast quantum operations:

• Manipulation of spin states is achieved using local electromagnetic fields and microwave pulses;

• These methods allow performing quantum gates and logic operations on spin qubits in timescales measured in nanoseconds;

• This is substantially faster than operation times for other qubit types, such as superconducting or ion trap qubits.

2. Fast state readout:

• The state of a spin qubit can also be read out in nanosecond timescales;

• This is enabled by highly sensitive detection techniques, such as luminescent spectroscopy or transistor-based circuits;

• Fast readout allows accelerating the measurement process and evaluation of quantum computation results.

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

3. Scalability potential:

• Since spin qubits are based on semiconductor technologies, they have significant potential for scalability;

• The ability to integrate a large number of spin qubits on a single chip enables creating high-density, high-performance qubit arrays.

Of course, the high speed of spin qubits needs to be combined with other important characteristics, such as coherence times and precision of control. Nonetheless, the fast quantum operations and state readout are clear advantages of spin qubits, opening prospects for building high-performance quantum computers.

The resistance of spin qubits to decoherence is another important aspect that deserves attention. Here's what can be said about it.

1. Protection from interaction with the environment:

• Spin qubits based on solid-state materials, such as silicon or diamond, have the advantage of more effective protection from interaction with the environment;

• The solid-state environment provides better isolation of spin states from external disturbances compared to other types of qubits.

2. Long coherence times:

• Thanks to effective isolation, spin qubits demonstrate very long coherence times, reaching seconds or even minutes in some materials;

• This allows for the execution of complex quantum operations without losing state coherence.

3. Methods for suppressing decoherence:

• Various methods are used for additional protection against decoherence, such as dynamic decohering protection, spin-echo sequences, and others;

• These techniques can further extend the coherence time of spin qubits.

4. Flexibility in material selection:

• Spin qubits can be realized in various materials, including silicon, germanium, carbon-based materials, and others;

• This provides the opportunity to choose the optimal materials in terms of resistance to deco-herence.

Overall, due to their solid-state nature, effective methods of protection against decoherence, and flexibility in material selection, spin qubits demonstrate high resilience and are a promising platform for the development of fault-tolerant quantum systems.

The Pulsed Tunneling Effect (PTE) can indeed play an important role in improving the stability of quantum computers. Here are some key points on this topic.

1. Suppressing decoherence:

• The Pulsed Tunneling Effect allows the creation of fast control pulses that can seal the quantum state of a qubit and protect it from deco-herence;

• These fast control pulses can reduce the interaction of the qubit with the environment, thereby increasing the coherence time.

2. More precise control:

• The Pulsed Tunneling Effect enables more precise and faster manipulation of the quantum states of qubits;

• This improves the accuracy of executing logical operations and reduces errors associated with imprecise control.

3. Scaling quantum systems:

• The fast control pulses enabled by the Pulsed Tunneling Effect can facilitate the scaling of quantum computers to a large number of qubits;

• They allow for the fast and selective addressing of individual qubits in large quantum systems.

4. Integration with other technologies:

• The Pulsed Tunneling Effect can be integrated with other promising quantum technologies such as superconducting circuits, ion traps, and others;

• This will enable the creation of hybrid quantum systems with improved characteristics of stability and performance.

Overall the use of the Pulsed Tunneling Effect is a promising approach for improving the stability and reliability of quantum computers. Its ability to provide precise and fast control of quantum states makes it an important tool in the development of scalable and fault-tolerant quantum technologies.

When implementing pulsed tunneling effects in quantum systems, there are a number of key technical challenges that need to be overcome.

1. Accuracy and speed of control pulses:

• Effective trapping of quantum states requires very short and precise control pulses;

• Generating such pulses with the necessary accuracy and stability is a significant engineering challenge.

2. Miniaturization and integration:

• The pulse generators required to create the control pulses must be as compact as possible to integrate with quantum chips;

• Integrating pulse circuitry with other quantum elements is a complex technological problem.

3. Reproducibility and scalability:

• For practical application in quantum computers, a high level of reproducibility in pulse circuit characteristics is necessary;

• Scaling such pulsed systems to a large number of qubits is a significant challenge.

4. Compatibility with other quantum technologies:

• Pulse circuits must be compatible with the technologies used in quantum computers (superconductors, ion traps, etc.);

• Integration must ensure reliable operation of the entire quantum system.

5. Power consumption and heat dissipation:

• Generating high-speed pulses requires significant energy and can lead to undesirable heat generation;

• Solving the problem of energy efficiency is critically important for practical application.

Overcoming these technical challenges is a key task on the path to practical implementation of pulsed tunneling effects in quantum computers. Successfully addressing these challenges could significantly improve the stability and scalability of quantum systems.

The Pulsed Tunneling Effect has different impact on various types of qubits in quantum systems.

1. Superconducting qubits:

• For superconducting qubits, such as transmon and fluxonium qubits, the pulsed tunneling effect can be leveraged for fast control and manipulation of qubit states;

• Pulsed control pulses enable achieving high speed and precision in qubit manipulations;

• However, integrating pulsed control schemes into superconducting circuits requires addressing challenges related to energy efficiency and heat dissipation.

2. Ion qubits:

• For ion qubits, the pulsed tunneling effect is less applicable, as ions are confined in traps using electromagnetic fields;

• Instead, methods of laser cooling and manipulation of ions are used to control ion qubits;

• However, there are research efforts exploring the use of short pulses for fast control of ion qubits.

3. Electron spin qubits:

• Electron spin qubits, such as those based on defects in diamond, can effectively utilize the pulsed tunneling effect for control;

• Short control pulses enable fast switching of spin qubit states;

• Nevertheless, integrating pulsed control schemes with solid-state defect-based qubits also faces technical challenges.

Overall the pulsed tunneling effect is most promising for superconducting qubits, where it can provide highspeed and high-precision control. For other qubit types, its application requires additional technological solutions.

Superconducting qubits possess a number of important advantages compared to other types of qubits in quantum computing.

1. Scalability:

• Superconducting qubits can be easily integrated in large quantities on a single chip, enabling the creation of scalable quantum processors;

• The microfabrication technologies used in the production of superconducting circuits facilitate the manufacture of a large number of qubits.

2. Coherence and coherence time. Superconducting qubits can achieve relatively long coherence times, providing more stable quantum states. This is important for performing complex quantum computations that require a large number of quantum operations.

3. Controllability:

• Superconducting qubits can be efficiently controlled using electrical signals, which simplifies the implementation of logical operations;

• The use of pulsed control methods allows for high speed and accuracy in manipulating qubits.

4. Integration with classical electronics. Superconducting qubits can be easily integrated with traditional semiconductor devices, facilitating the development of hybrid quantum-classical systems. This allows the use of classical electronics for controlling and processing data from quantum qubits.

5. Miniaturization potential. Microfabrication technologies enable the creation of superconducting qubits of very small sizes, which contributes to the dense integration and miniaturization of quantum devices.

Overall superconducting qubits are one of the most promising approaches to realizing scalable and controllable quantum computing based on modern micro- and nanoelectronics.

The Pulsed Tunneling Effect in superconductors is indeed closely related to the problem of decoherence in quantum computers.

Firstly, it is important to note that the PTE works for any type of pulse, be it rectangular, sinusoidal, or any other form. This fact is significant, as in quantum computing we use a variety of pulse shapes to control qubits and perform logical operations.

Now, regarding the connection with decoherence.

1. Phonon mechanism in PTE:

• As discussed earlier, phonons (lattice vibrations) play an important role in the tunneling processes in superconductors;

• The interaction of qubits with phonons is one of the key sources of decoherence in quantum systems.

2. Analogy with quantum qubits:

• Just as phonons affect tunneling in superconductors, they can also cause transitions between qubit states, leading to the loss of coherence;

• Therefore, studying the phonon mechanism in PTE may help in understanding ways to minimize decoherence in quantum computers.

3. Pulse control:

• The ability to use various pulse shapes in PTE may also be applicable to the control of qubits in quantum computing;

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

• The optimal choice of pulse shape can help in reducing the coherence losses caused by the interaction with the environment.

Thus, research in the field of PTE in superconductors can make a valuable contribution to solving the problem of decoherence in quantum computers. Understanding and controlling phonon effects, as well as effective pulse management, are key aspects that can be transferred from the field of superconducting electronics to the field of quantum computing.

To study the influence of the phonon mechanism on quantum systems, a whole range of experimental studies are being conducted.

1. Phonon spectroscopy. Methods such as Raman spectroscopy and infrared spectroscopy are used to study the spectrum of phonons in quantum systems. This allows the identification of phonon mode frequencies and their interaction with qubits.

2. Measurement of coherence times:

• Measurements of qubit coherence times (Tp T2) are carried out at various temperatures;

• Analysis of the temperature dependence of coherence times helps to determine the contribution of phonon processes to decoherence.

3. Controlled excitation of phonons. Methods such as optical excitation or microwave radiation are used to create a controlled flow of phonons. This allows direct investigation of the influence of phonons on qubit dynamics.

4. Quantum simulators. Quantum simulators are created in which phonon effects can be modeled and studied. For example, the use of ultracold atoms in optical lattices allows the realization of models that include the interaction of atoms with phonons.

5. Superconducting circuits. The influence of the phonon mechanism is investigated in superconducting circuits, such as Josephson junctions and superconducting qubits. These experiments help to understand how phonons affect quantum effects in superconducting systems.

A comprehensive approach, combining various experimental techniques, allows for a thorough study of the role of the phonon mechanism in the decoherence of quantum systems and the identification of ways to minimize it.

One of the most well-known examples is the metasta-ble phase of the compound Bi2Sr2CaCu2O8 + 5 (also called BSCCO-2212), which was discovered in the mid 1980s.

Here are some key facts about this material.

1. The metastable BSCCO-2212 phase is obtained by rapid cooling of the melt of the corresponding composition. This leads to the stabilization of a structure that is usually not stable under normal conditions.

2. This metastable phase exhibits a superconducting transition at temperatures around 85 K, which is much higher than for most traditional superconductors.

3. The mechanism of superconductivity in this material is related to the peculiarities of its crystal structure and electronic structure, in which the copper oxide planes play a key role.

4. One of the problems with this material is its metastability. Upon heating, it transforms to an equilibrium phase that is no longer superconducting. This complicates the practical application of this material.

5. Nevertheless, the study of metastable superconducting phases based on bismuth continues, as they demonstrate high-temperature superconductivity, which is of great scientific and technological interest.

Thus, the existence of a metastable superconducting phase in bismuth-based compounds at relatively high temperatures is an important experimental fact that is actively being studied as part of research on high-temperature superconductivity.

The idea of using pulsed tunneling effect for the synthesis of metastable superconducting phases in bismuth-based systems does indeed look promising. Here are some key points that can be highlighted.

1. Principle of operation: PTE can convert primary light energy into pulsed radiation of a specific wavelength. This effect, based on the de Broglie wave, can selectively influence the formation of the desired metastable structures.

2. Elimination of interfering phases: The idea of using PTE to convert all undesirable phases into the target metastable phase is very interesting. This could help avoid the problem of breaking superconducting circuits caused by the presence of other low-temperature phases.

3. Stabilization of the metastable phase: If PTE truly allows obtaining the target metastable superconducting phase directly, this could solve the problem of its thermal instability, which we discussed earlier.

4. Practical aspects: Implementing such an approach will require careful optimization of PTE parameters (wavelength, intensity, pulse duration, etc.) for specific bismuth systems. It will also be necessary to study the kinetics of phase formation under the influence of PTE.

Overall, the proposal to use the pulsed tunneling effect for the synthesis of metastable superconducting phases in bismuth compounds appears to be very promising and deserves further theoretical and experimental investigation. This could open up new possibilities for obtaining high-temperature superconductors.

The idea of using the pulsed tunneling effect for the synthesis of metastable superconducting phases can be applicable not only to bismuth ceramics, but also to a wide range of high-temperature superconductors.

Many of these materials, such as cuprates, ferrooxides, pnictides, and others, are indeed characterized

by the presence of complex mixed metastable phases. The presence of these various phases often leads to issues with reproducibility of properties, breaks in superconducting circuits, and other complexities.

The idea of using PTE for the selective synthesis of the target metastable superconducting phase can be extremely useful in this context. This approach will allow avoiding the formation of interfering phases and stabilize the most desirable superconducting structure. Here, a wide field for research and application of PTE in the field of high-temperature superconductivity opens up. This can provide the opportunity for more efficient obtaining and control over metastable superconducting materials with improved characteristics. Further study of this approach is certainly of great scientific and practical interest.

There are several main methods that are widely used for the study of metastable phases in high-temperature superconductors.

1. X-ray diffractometry (XRD):

• Allows identification of various crystalline phases present in the sample;

• Provides information on lattice parameters, crystal structure, and the presence of impurity phases;

• Important for the analysis of multiphase high-temperature superconductors.

2. X-ray absorption spectroscopy (XAS):

• Provides information on the local atomic and electronic structure;

• Allows the study of disordered or amorphous metastable phases;

• Sensitive to the oxidation state and coordination of ions.

3. Nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR):

• Provides information on the local chemical environment and electronic structure;

• Allows the investigation of dynamics and defects in complex oxide structures;

• Important for understanding the relationship between structure and properties.

4. Transmission electron microscopy (TEM):

• Provides high spatial resolution for visualization of the microstructure;

• Gives information on defects, grain boundaries, and distribution of impurity phases;

• Crucial for understanding the relationship between microstructure and properties.

5. Thermal analysis (DSC, TGA):

• Allows the study of phase transitions, stability, and reactivity of materials;

• Important for understanding the thermal evolution of metastable phases;

• Can be used for the optimization of synthesis conditions.

By combining these methods, researchers can comprehensively study the complex metastable phases

in high-temperature superconductors, which is critical for the further development of these materials.

Metastable phases have a very significant impact on the properties of high-temperature superconductors. Some key aspects of this influence.

1. Superconducting properties:

• The presence of non-optimal metastable phases can degrade superconducting characteristics, such as critical temperature, critical current density, and upper critical magnetic field;

• Uncontrolled formation of secondary phases can lead to breaks in superconducting paths and a reduction in macroscopic properties.

2. Mechanical properties:

• Metastable phases can influence the mechanical strength, brittleness, and processability of superconducting materials;

• Differences in thermal expansion between phases can create internal stresses and cracks.

3. Chemical stability:

• Some metastable phases can be chemically unstable and react with the environment, reducing the durability of the materials;

• Phase transitions and reactions between metastable phases can occur under certain operating conditions.

4. Microstructure and morphology:

• Metastable phases can affect the formation of grain structure, texture, and defects, which impact transport properties;

• The distribution and morphology of secondary phases determine the effectiveness of magnetic flux pinning.

Thus, a comprehensive understanding of the nature and role of metastable phases is critical for optimizing the performance of high-temperature superconductors. The control over the formation of target phases is a key step in the development of improved superconducting materials.

References

1. Rakhimov R.H., Ermakov V.P. Pulsed tunnel effect. Features of interaction with the substance. The observer effect. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 2. Pp. 116-145. DOI: 10.33693/2313- 223X-2024-11-2-116-145. EDN: MWBRQW.

2. Rakhimov R.H., Pankov V.V., Saidvaliev T.S. Investigation of the effect of pulsed radiation generated by functional ceramics based on the ITE principle on the characteristics of the Cr2O3—SiO2—Fe2O3—CaO—Al2O3—MgO—CuO system. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 2. Pp. 146-157. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-2-146-157. EDN: MWPEYI.

3. Rakhimov R.H., Ermakov V.P. Features of the polymerization process based on ITE. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 2. Pp. 158-174. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-2-158-174. EDN: MXFORZ.

ELEMENTS OF COMPUTING SYSTEMS

4. Rakhimov R.H., Pankov V.V., Ermakov V.P. et al. Pulsed tunneling effect: Test results of film-ceramic composites. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 2. Pp. 175-191. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-2-175-191. EDN: NHSAVQ.

5. Rakhimov R.H. Pulsed tunneling effect: fundamental principles and application prospects. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 1. Pp. 193-213. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-193-213. EDN: EWSBUT.

6. Rakhimov R.H., Pankov V.V., Ermakov V.P, Makhnach L.V. Productive methods for increasing the efficiency of intermediate reactions in the synthesis of functional ceramics. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 1. Pp. 224-234. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-224-234. EDN: FCGMYR.

7. Rakhimov R.H., Ermakov V.P. New approaches to the synthesis of functional materials with specified properties under the action of concentrated radiation and pulsed tunneling effect. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 1. Pp. 214-223. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-214-223. EDN: EYKREQ.

8. Rakhimov R.Kh. Possible mechanism of Pulsed Quantum Tunneling Effect in photocatalysts based on nanostructured functional ceramics. Computational Nanotechnology. 2023. Vol. 10. No. 3. Pp. 26-34. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-3-26-34. EDN: QZQMCA.

9. Rakhimov R.H., Pankov V.V., Ermakov V.P. et al. Investigation of the properties of functional ceramics synthesized by a modified carbonate method. Computational Nanotechnology. 2023. Vol. 10. No. 3. Pp. 130-143. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-3-130-143. EDN: SZDYRZ.

10. Rakhimov R.H., Ermakov V.P. Prospects of solar energy: The role of modern solar technologies in hydrogen production. Computational Nanotechnology. 2023. Vol. 10. No. 3. Pp. 11-25. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-3-11-25. EDN: NQBORL.

11. Kamihara Y., Watanabe T., Hirano M., Hosono H. High-temperature superconductivity in iron-based materials. Journal of the American Chemical Society. 2008. No. 130 (11). Pp. 3296-3297.

12. Drozdov A.P., Eremets M.I., Troyan I.A. et al. Superconductivity at 203 K in lanthanum/hydrogen under high pressure. Nature. 2015. No. 525 (7567). Pp. 73-76.

13. Choi H.J., Roundy D., Sun H. et al. The electron-phonon interaction in MgB2. Nature. 2002. No. 418 (6899). Pp. 758-760.

14. Plakida N.M. Electron-phonon coupling and high-Tc superconductivity in cuprates. Physica C: Superconductivity. 2001. No. 364-365. Pp. 334-340.

15. Reynolds C.A., Serin B., Wright W.H., Nesbitt L.B. Isotopic effect in superconductors. Phys. Rev. 1951. No. 84. P. 691.

16. KuleevI.I., KuleevI.G., Bakharev S.M., Inyushkin A.V. The effect of dispersion on phonon focusing and anisotropy of thermal conductivity of silicon single crystals in the boundary scattering mode. Solid State Physics. 2013. Vol. 55. Issue 7. Pp. 1441-1450. (In Rus.)

17. Svistunov V.M., Belogolovsky M.B., Khachaturov A.I. Elec-tron-phonon interaction in high-temperature superconductors. UFN. 1993. Vol. 163. No. 2. Pp. 61-79. (In Rus.)

18. Iguchi I., Wen Z. Tunnel gap structure and tunneling model of the anisotropic YBaCuO/I/Pb junctions. Physica С. 1991. Vol. 178. No. l. Pp. 1-10.

19. Baryakhtar V.G., Belogolovsky M.B., Svistunov V.M., Khachaturov A.I. Features of tunneling into metal oxide ceram-

ics. DAN of the USSR Academy of Sciences. 1989. Vol. 307. No. 4. Pp. 850-853. (In Rus.)

20. Ilyushkin A.V., Taldenkov B.Z., Florentyev V.V. Thermal conductivity of single crystals LnBa2Cu3O7 _ . UFN. 1991. Vol. 161. No. 7. Pp. 200-204. (In Rus.)

22. Dynes R.C., Sharifi F., Pargellis A. et al. Tunneling spectroscopy in Ba1 _ *KxBiO3. Physica C. 1991. Vol. 185-189. Pp. 234-240. *

23. Tsuda N., Shimada D., Miyakawa N. Phonon mechanism of highTc superconductivity based on the tunneling study of Bi-based cuprates. Physica C. 1991. Vol. 185-189. Pp. 1903-1904.

24. Bobrov N.L. Restoration of the electron-phonon interaction function in superconductors using inhomogeneous microcontacts and background correction in the Janson spectra. ZhETF. 2021. Vol. 160. Issue 1 (7). Pp. 73-87. (In Rus.)

25. Lykov A.N. On the possibility of a phonon mechanism of superconductivity in cuprate HTS. Solid State Physics. 2022. Vol. 64. Issue 11. Pp. 1631-1637. (In Rus.)

26. Schneider E.I., Ovchinnikov S.G. The effect of the electron-phonon interaction on the anisotropic superconducting parameter of the order. Bulletin of the NSU. Series: Physics. 2007. Vol. 2. Issue 1. (In Rus.)

27. Gweon G.-H., Sasagawa T., Zhou S.Y. et al. An unusual isotope effect in a hightemperature superconductor. Letters to Nature. 2004. Vol. 430. Pp. 187-190.

28. Zhou X.Z., Junren Shi., Yoshida T. et al. Multiple bosonic mode coupling in electron self-energy of (La2 _ Sr*)CuO4. Phys. Rev. Lett. 2005. Vol. 95. Pp. 117001-117004. *

29. Tkach N.V., Fartushinsky R.B. Effect of phonons on the electronic spectrum in semiconductor small-sized quantum dots placed in a dielectric medium. Solid State Physics. 2003. Vol. 45. Issue 7. Pp. 1284-1291. (In Rus.)

30. Ovchinnikov S.G., Schneider E.I. Effective Hamiltonian for HTS cuprates taking into account EFV interaction in the mode of strong correlations. JETF. 2005. Vol. 128. Pp. 974-986. (In Rus.)

31. Rakhimov R.H., Rashidov H.K., Ermakov V.P. et al. Resource-saving, energy-efficient technology for producing alumina from secondary kaolins of the Angren deposit. Computational Nanotechnology. 2016. No. 1. Pp. 45-51. (In Rus.)

32. Schneider E.I., Ovchinnikov S.G. Phonon and magnetic pairing mechanisms in high-temperature superconductors in the mode of strong correlations. Letters in JETF. 2006. Vol. 128. Issue 5. Pp. 974-986. (In Rus.)

33. Pintschovius L. Electron-phonon coupling effects explored by inelastic neutron scattering. Phys. Stat. Sol. B. 2005. Vol. 242. Pp. 30-50.

34. Rakhimov R.H., Rashidov H.K., Ermakov V.P. et al. Features of the synthesis of functional ceramics with a set of specified properties by the radiation method. Part 4. Computational Nanotechnology. 2016. No. 2. Pp. 77-81. (In Rus.)

35. Gasumyants V.E., Firsov D.A. Electrons and phonons in quantum-dimensional systems. St. Petersburg: Polytechnic University Publishing House, 2008. 97 p.

36. Shitov M.I. Microscopic description of the effects of coupling with phonons in magical and semi-magical nuclei. Abstract of dis. ... of Cand. Sci. (Phys.-Math.). Moscow, 2022.

37. Bakharev S.M. Phonon focusing and phonon transport in monocrystalline volumetric and nanoscale materials of cubic symmetry. Abstract of dis. ... of Cand. Sci. (Phys.-Math.). Yekaterinburg, 2015.

Статья проверена программой Антиплагиат

Рецензент: Раджапов С.А., доктор физико-математических наук; главный научный сотрудник, лаборатория полупроводниковых высокочувствительных датчиков; Физико-технический институт Научно-производственного объединения «Физика-Солнце» Академии наук Республики Узбекистан

Статья поступила в редакцию 10.08.2024, принята к публикации 12.09.2024 The article was received on 10.08.2024, accepted for publication 12.09.2024

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ

Рахимов Рустам Хакимович, доктор технических наук; заведующий, лаборатория № 1; Институт материаловедения Академии наук Республики Узбекистан; г. Ташкент, Республика Узбекистан. ORCID: 00000001-6964-9260; Author ID: 1204344; SPIN-код: 30262619; E-mail: [email protected]

ABOUT THE AUTHOR

Rustam Kh. Rakhimov, Dr. Sci. (Eng.); Head, Laboratory No. 1; Institute of Materials Science of the Academy of Sciences of the Republic of Uzbekistan; Institute of Renewable Energy Sources; Tashkent, Republic of Uzbekistan. ORCID: 0000-0001-6964-9260; Author ID: 1204344; SPIN-code: 3026-2619; E-mail: rustam-shsul@ yandex.com