குவாண்டம் கணினி
- குவாண்டம் கணினி
குவாண்டம் கணினி என்பது, பாரம்பரிய கணினிகளை விட முற்றிலும் மாறுபட்ட ஒரு கணினி முறையாகும். இது குவாண்டம் இயக்கவியல் (Quantum Mechanics) என்ற இயற்பியல் கோட்பாட்டின் அடிப்படையில் செயல்படுகிறது. பாரம்பரிய கணினிகள் பிட்களைப் (Bits) பயன்படுத்தி தகவல்களைச் சேமிக்கின்றன, அவை 0 அல்லது 1 என்ற இரண்டு நிலைகளில் ஏதேனும் ஒன்றை மட்டுமே கொண்டிருக்கும். ஆனால் குவாண்டம் கணினிகள் குபிட்களைப் (Qubits) பயன்படுத்துகின்றன. குபிட்கள் 0, 1 அல்லது இரண்டின் கலவையாகவும் இருக்க முடியும். இந்த தனித்துவமான பண்பு குவாண்டம் கணினிகளுக்கு அதிக சிக்கலான கணக்கீடுகளைச் செய்ய உதவுகிறது.
குவாண்டம் இயக்கவியலின் அடிப்படைகள்
குவாண்டம் கணினியைப் புரிந்து கொள்ள, குவாண்டம் இயக்கவியலின் சில அடிப்படைக் கருத்துகளைப் பற்றி அறிந்து கொள்வது அவசியம்.
- மேற்பொருந்துதல் (Superposition): ஒரு குபிட் ஒரே நேரத்தில் பல நிலைகளில் இருக்கக்கூடிய திறன் இது. ஒரு நாணயத்தை சுண்டிவிடும் போது, அது தரையில் விழும் வரை தலை அல்லது பூவா என்று உறுதியாகச் சொல்ல முடியாது. அதுபோல, குபிட் அளவிடப்படும் வரை 0 மற்றும் 1 ஆகிய இரண்டு நிலைகளின் கலவையாக இருக்கும்.
- பிணைப்பு (Entanglement): இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட குபிட்கள் ஒன்றோடொன்று பிணைக்கப்படும்போது, ஒன்றை அளவிடும்போது மற்றொன்றின் நிலையை உடனடியாக அறிய முடியும். அவை எவ்வளவு தூரத்தில் இருந்தாலும் இது நிகழும். இது ஐன்ஸ்டீன் (Einstein) "தூரத்திலிருந்து செயல்படும் பயமுறுத்தும் செயல்" என்று விவரித்தார்.
- குவாண்டம் குறுக்கீடு (Quantum Interference): குபிட்களின் அலை போன்ற பண்புகள் ஒன்றோடொன்று இடைவினை புரிந்து, சில சாத்தியக்கூறுகளை வலுப்படுத்தி மற்றவற்றை ரத்து செய்யும் திறன் இது. இது சரியான பதில்களைக் கண்டுபிடிப்பதற்கான வாய்ப்புகளை அதிகரிக்கிறது.
குவாண்டம் கணினியின் வரலாறு
குவாண்டம் கணினியின் வரலாறு 20 ஆம் நூற்றாண்டின் பிற்பகுதியில் தொடங்கியது.
- 1980 களில், ரிச்சர்ட் ஃபைன்மேன் (Richard Feynman) குவாண்டம் அமைப்புகளை உருவகப்படுத்த குவாண்டம் கணினிகளைப் பயன்படுத்தும் யோசனையை முன்வைத்தார்.
- 1994 இல், பீட்டர் ஷோர் (Peter Shor) ஒரு குவாண்டம் அல்காரிதத்தை உருவாக்கினார், இது பாரம்பரிய கணினிகளை விட மிக வேகமாக பெரிய எண்களை காரணிப்படுத்த முடியும். இது கிரிப்டோகிராபி (Cryptography) துறையில் ஒரு திருப்புமுனையாக அமைந்தது.
- 1996 இல், லோவ் க்ரோவர் (Lov Grover) ஒரு குவாண்டம் அல்காரிதத்தை உருவாக்கினார், இது வரிசைப்படுத்தப்படாத தரவுத்தளத்தில் தேடலை வேகப்படுத்த முடியும்.
- 21 ஆம் நூற்றாண்டில், IBM, Google, Microsoft போன்ற நிறுவனங்கள் குவாண்டம் கணினிகளை உருவாக்குவதில் தீவிரமாக ஈடுபட்டுள்ளன.
குவாண்டம் கணினியின் வகைகள்
குவாண்டம் கணினிகள் பல வகைகளில் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த நன்மைகள் மற்றும் தீமைகளைக் கொண்டுள்ளன.
- சூப்பர் கண்டக்டிங் குவாண்டம் பிட்கள் (Superconducting Qubits): இவை மிகக் குறைந்த வெப்பநிலையில் செயல்படும் மின்சுற்றுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. இவை தற்போது மிகவும் பிரபலமான குபிட் தொழில்நுட்பமாகும்.
- அயனி பொறி குவாண்டம் பிட்கள் (Trapped Ion Qubits): தனிப்பட்ட அயனிகளை மின் காந்த புலங்களில் சிக்க வைத்து குபிட்களாகப் பயன்படுத்துகின்றன. இவை அதிக நிலைத்தன்மை கொண்டவை, ஆனால் உருவாக்குவது கடினம்.
- புகைப்பட குவாண்டம் பிட்கள் (Photonic Qubits): ஒளியின் துகள்களை (ஃபோட்டான்கள்) குபிட்களாகப் பயன்படுத்துகின்றன. இவை அறை வெப்பநிலையில் செயல்படக்கூடியவை, ஆனால் கட்டுப்படுத்துவது கடினம்.
- டோபாலஜிகல் குவாண்டம் பிட்கள் (Topological Qubits): குபிட் தகவல்களை டோபாலஜிகல் பண்புகளில் சேமிக்கின்றன, அவை வெளிப்புற சத்தத்தால் பாதிக்கப்படாது. இவை இன்னும் ஆரம்ப கட்டத்தில் உள்ளன, ஆனால் அதிக உறுதித்தன்மை கொண்டவையாக இருக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
| நன்மைகள்|தீமைகள்| | உருவாக்குவது எளிது, அளவிடுவது எளிது|குறைந்த நிலைத்தன்மை, சத்தத்திற்கு எளிதில் பாதிக்கப்படக்கூடியது| | அதிக நிலைத்தன்மை|உருவாக்குவது கடினம், கட்டுப்படுத்துவது கடினம்| | அறை வெப்பநிலையில் செயல்படக்கூடியது|கட்டுப்படுத்துவது கடினம்| | அதிக உறுதித்தன்மை|இன்னும் ஆரம்ப கட்டத்தில் உள்ளது| |
குவாண்டம் கணினியின் பயன்பாடுகள்
குவாண்டம் கணினிகள் பல்வேறு துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தக்கூடிய சாத்தியக்கூறுகளைக் கொண்டுள்ளன.
- மருந்து கண்டுபிடிப்பு (Drug Discovery): புதிய மருந்துகள் மற்றும் பொருட்களைக் கண்டுபிடிக்க குவாண்டம் கணினிகள் மூலக்கூறுகளின் நடத்தையை உருவகப்படுத்த முடியும்.
- பொருள் அறிவியல் (Materials Science): புதிய பொருட்களை வடிவமைக்க மற்றும் அவற்றின் பண்புகளை மேம்படுத்த குவாண்டம் கணினிகள் பயன்படுத்தப்படலாம்.
- நிதி மாடலிங் (Financial Modeling): நிதிச் சந்தைகளை மாதிரியாகக் கொண்டு, முதலீட்டு உத்திகளை மேம்படுத்த குவாண்டம் கணினிகள் பயன்படுத்தப்படலாம்.
- செயற்கை நுண்ணறிவு (Artificial Intelligence): இயந்திர கற்றல் (Machine Learning) மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் (Deep Learning) போன்ற செயற்கை நுண்ணறிவு அல்காரிதம்களை வேகப்படுத்த குவாண்டம் கணினிகள் பயன்படுத்தப்படலாம்.
- கிரிப்டோகிராபி (Cryptography): தற்போதைய கிரிப்டோகிராபி முறைகளை உடைக்க குவாண்டம் கணினிகள் பயன்படுத்தப்படலாம், அதே நேரத்தில் புதிய, பாதுகாப்பான கிரிப்டோகிராபி முறைகளை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
குவாண்டம் அல்காரிதம்கள்
குவாண்டம் கணினிகள் பாரம்பரிய கணினிகளை விட சிறப்பாக செயல்பட சில குறிப்பிட்ட அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. அவற்றில் சில முக்கியமான அல்காரிதம்கள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:
- ஷோர் அல்காரிதம் (Shor's Algorithm): பெரிய எண்களை காரணிப்படுத்துவதற்கான ஒரு குவாண்டம் அல்காரிதம். இது RSA போன்ற பொது-விசை கிரிப்டோகிராபி முறைகளை உடைக்கப் பயன்படுகிறது.
- க்ரோவர் அல்காரிதம் (Grover's Algorithm): வரிசைப்படுத்தப்படாத தரவுத்தளத்தில் தேடலை வேகப்படுத்துவதற்கான ஒரு குவாண்டம் அல்காரிதம்.
- குவாண்டம் ஃபோரியர் டிரான்ஸ்ஃபார்ம் (Quantum Fourier Transform): பல குவாண்டம் அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு அடிப்படை குவாண்டம் செயல்பாடு.
- குவாண்டம் அனிலிங் (Quantum Annealing): தேர்வுமுறை சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான ஒரு குவாண்டம் அல்காரிதம்.
குவாண்டம் கணினியில் உள்ள சவால்கள்
குவாண்டம் கணினிகள் இன்னும் ஆரம்ப கட்டத்தில் உள்ளன, மேலும் அவற்றின் முழு திறனை அடைய பல சவால்களை சந்திக்க வேண்டியுள்ளது.
- குபிட்களின் நிலைத்தன்மை (Qubit Stability): குபிட்கள் வெளிப்புற சத்தத்தால் எளிதில் பாதிக்கப்படுகின்றன, இது பிழைகள் ஏற்பட காரணமாகிறது. குபிட்களின் நிலைத்தன்மையை அதிகரிப்பது ஒரு முக்கிய சவாலாகும்.
- குபிட்களின் எண்ணிக்கை (Number of Qubits): சிக்கலான கணக்கீடுகளைச் செய்ய அதிக எண்ணிக்கையிலான குபிட்கள் தேவை. தற்போதுள்ள குவாண்டம் கணினிகளில் குபிட்களின் எண்ணிக்கை குறைவாக உள்ளது.
- பிழை திருத்தம் (Error Correction): குவாண்டம் கணினிகளில் பிழைகள் ஏற்படுவதற்கான வாய்ப்புகள் அதிகம். பிழைகளைத் திருத்துவதற்கான நம்பகமான முறைகளை உருவாக்குவது அவசியம்.
- குவாண்டம் நிரலாக்கம் (Quantum Programming): குவாண்டம் கணினிகளுக்கு நிரல் எழுதுவது பாரம்பரிய கணினிகளுக்கு நிரல் எழுதுவதை விட மிகவும் கடினம். புதிய குவாண்டம் நிரலாக்க மொழிகள் மற்றும் கருவிகளை உருவாக்குவது அவசியம்.
குவாண்டம் கணினியின் எதிர்காலம்
குவாண்டம் கணினித் தொழில்நுட்பம் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. எதிர்காலத்தில், குவாண்டம் கணினிகள் பல்வேறு துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. மருத்துவத் துறையில் புதிய மருந்துகளைக் கண்டுபிடிப்பது, பொருள் அறிவியலில் புதிய பொருட்களை உருவாக்குவது, நிதிச் சந்தைகளை மாதிரியாகக் கொண்டு முதலீட்டு உத்திகளை மேம்படுத்துவது மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவை மேம்படுத்துவது போன்ற பல பயன்பாடுகளைக் கொண்டிருக்கும்.
பைனரி ஆப்ஷன்களில் குவாண்டம் கணினியின் தாக்கம்
பைனரி ஆப்ஷன்ஸ் (Binary Options) சந்தையில் குவாண்டம் கணினியின் பயன்பாடு ஒரு முக்கியமான அம்சமாக உருவெடுத்து வருகிறது. குவாண்டம் கணினிகள், சிக்கலான நிதி மாதிரிகளை மிக விரைவாகவும் துல்லியமாகவும் பகுப்பாய்வு செய்யும் திறன் கொண்டவை. இதன் மூலம், சந்தை போக்குகளை முன்கூட்டியே கணித்து, அதிக லாபம் ஈட்ட முடியும். இருப்பினும், இது சந்தையில் அதிகப்படியான ஏற்ற இறக்கங்களை ஏற்படுத்தவும் வாய்ப்புள்ளது.
- சந்தை முன்கணிப்பு (Market Prediction): குவாண்டம் கணினிகள், வரலாற்று தரவுகளை ஆராய்ந்து, சந்தை போக்குகளை துல்லியமாக கணிக்க முடியும்.
- ஆபத்து மேலாண்மை (Risk Management): குவாண்டம் அல்காரிதம்கள், ஆபத்துக்களை சிறப்பாக மதிப்பிட்டு, சரியான முதலீட்டு முடிவுகளை எடுக்க உதவும்.
- கிரிப்டோகிராபி பாதுகாப்பு (Cryptographic Security): குவாண்டம் கிரிப்டோகிராபி முறைகள், பைனரி ஆப்ஷன்ஸ் பரிவர்த்தனைகளில் பாதுகாப்பை உறுதி செய்யும்.
- உயர் அதிர்வெண் வர்த்தகம் (High-Frequency Trading): குவாண்டம் கணினிகள், மிக வேகமான பரிவர்த்தனைகளைச் செய்து, சிறிய விலை மாற்றங்களிலிருந்தும் லாபம் ஈட்ட உதவும்.
குவாண்டம் கணினிகள் பைனரி ஆப்ஷன்ஸ் சந்தையில் ஒரு புதிய சகாப்தத்தை உருவாக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது, ஆனால் சந்தையில் உள்ள அபாயங்களையும் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
தொடர்புடைய உத்திகள், தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு மற்றும் அளவு பகுப்பாய்வு
- சந்தை பகுப்பாய்வு (Market Analysis)
- தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகள் (Technical Indicators)
- அடிப்படை பகுப்பாய்வு (Fundamental Analysis)
- ஆபத்து மதிப்பீடு (Risk Assessment)
- போர்ட்ஃபோலியோ மேலாண்மை (Portfolio Management)
- சந்தை உணர்வு பகுப்பாய்வு (Sentiment Analysis)
- சமூக ஊடக பகுப்பாய்வு (Social Media Analysis)
- இயந்திர கற்றல் வர்த்தகம் (Machine Learning Trading)
- நரம்பியல் நெட்வொர்க் வர்த்தகம் (Neural Network Trading)
- கால வரிசை பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis)
- ஸ்டோகாஸ்டிக் மாடலிங் (Stochastic Modeling)
- மான்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல் (Monte Carlo Simulation)
- சராசரி மீள்வேலை உத்தி (Mean Reversion Strategy)
- உ momentum வர்த்தகம் (Momentum Trading)
- விலை நடவடிக்கை வர்த்தகம் (Price Action Trading)
இப்போது பரிவர்த்தனையை தொடங்குங்கள்
IQ Option-ல் பதிவு செய்யவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $10) Pocket Option-ல் கணக்கு திறக்கவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $5)
எங்கள் சமூகத்தில் சேருங்கள்
எங்கள் Telegram சேனலுக்கு சேர்ந்து @strategybin பெறுங்கள்: ✓ தினசரி பரிவர்த்தனை சமிக்ஞைகள் ✓ சிறப்பு உத்திகள் மற்றும் ஆலோசனைகள் ✓ சந்தை சார்ந்த அறிவிப்புகள் ✓ தொடக்க அடிப்படையிலான கல்வி பொருட்கள்
