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Shor的算法在哪里？
深入研究了Shor算法的实施以及对IBM Quantum Hardwarethe帖子上的量子运行的分析，我们使用Shor的算法在哪里？首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学是由彼得·谢尔（Peter Shor）在1995年的开创性论文[1]中提出的，作为使用量子计算来考虑大量数量的算法。在2025年，即30年后，生产并提供了向公众提供早期量子处理器，从而可以测试真实的算法。我们可以成功地运行Shor的算法吗？答案是众所周知的，因为这将需要具有数千个Qubits和非常低量子噪声的量子处理器，而且我们还没有。但是少量数字呢？而且，顺便说一句，我们如何具体实施Shor的算法？
在这篇文章中，我们为实施Shor算法提供了指南，并特别强调了订单捕获量子电路的实现以及算法核心的模块化算术计算。我们将GIT存储库与Qiskit中的完整实现联系起来。最后，我们运行一些模拟，并提供IBM Quantum硬件的实际计算结果，截至2025年。
git存储库为了遵循这篇文章，如果您知道一些量子计算的基础知识，即Qubit操作和标准的统一门操作以及一些线性代数，那将是理想的选择。
免责声明1：尽管我的目标是科学的严格程度，但这不是学术论文，也不假装是该领域的专家。
免责声明2：没有使用人工智能来制作此职位。
数字分解的突破性算法
shor的算法是一种算法，旨在找到整数n的非平凡因素。虽然很容易找到足够小的n的因子，但尝试可能的值直至N1/2的可能值，例如，当N 〜21000很大，就像n〜21000一样，问题变得不切实际，仅仅因为搜索空间就变得太大了。使用经典计算机，人类的寿命不足以找到如此大的整数。
1/2 1000 2 最著名的古典算法 经典 1/3 2/3 指数 量子 多项式 RSA算法 订单 z n r