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हैश दर विश्लेषण अनुमान: बिटकॉइन को क्वांटम सूचना विज्ञान को क्यों अपनाना चाहिएद्वारा@maken8
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हैश दर विश्लेषण अनुमान: बिटकॉइन को क्वांटम सूचना विज्ञान को क्यों अपनाना चाहिए

द्वारा M-Marvin Ken13m2024/01/28
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बहुत लंबा; पढ़ने के लिए

क्वांटम सूचना वैज्ञानिक वर्तमान में पुराने वैज्ञानिकों की तरह ही अपने काम के लिए धन प्राप्त करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। लेकिन एक बार जब उन्हें बैग में पर्याप्त क्वैबिट मिल जाएंगे, तो वे अजेय हो जाएंगे और न तो ASICS और न ही GPU उनके QPU के साथ प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम होंगे।
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विज्ञान निधि का इतिहास

आरओआई के मामले में वैज्ञानिक हमेशा एक जोखिम भरा कर्मचारी रहा है। वे ब्रह्मांड के बारे में सच्चाई को उजागर करने की कोशिश कर रहे हैं, और कई बार ब्रह्मांड उन्हें पक्षी दे देता है। क्योंकि प्रयोग करने का मतलब संभवतः बेकार विचार पर बहुत सारा पैसा और समय जोखिम में डालना है, एक वैज्ञानिक हमेशा के लिए प्रशिक्षु होता है, जब तक कि वे कोई सफलता हासिल नहीं कर लेते, तब तक वे वरिष्ठ सहयोगी बन जाते हैं।

जैसा कि कहा गया है, वैज्ञानिक अपना पैसा कमाने की कोशिश कर रहा है।


कीमियागरों के साथ, यह शाब्दिक था। जबकि उन्होंने रसायन विज्ञान का आविष्कार किया और दुनिया भर में सोने की दौड़ को जन्म दिया, अफसोस, सीसे को सोने में बदलना एक गलत विचार था जिसे सदियों से माना जाता रहा है। इस खोज में एक के बाद दूसरे व्यक्ति का जीवन व्यतीत हो गया, केवल धन प्राप्त करने के सपने ही बचे।


लेकिन उनकी दृढ़ता उनके लचीलेपन और धैर्य का प्रमाण थी।


धैर्य का अर्थ है, कुछ समय के लिए, किसी ऐसे व्यक्ति की नौकरी में बने रहना जो अतीत में विज्ञान का समर्थन करने का जोखिम उठा सकता था। और इसका मतलब राजा था क्योंकि उनके पास करों से एकत्र किया गया सोना/धन था।


जादूगरों और भविष्यवक्ताओं का कोई खास मतलब नहीं था, और वे हास्य कलाकार थे जो युद्ध में जाने से पहले राजा को आनंदमय समय देने के लिए आए थे। हालाँकि, दीवार पर हिम्मत फेंकना मूर्खतापूर्ण हो सकता है, यह रहस्यमय था और यदि वे सही थे, तो दोगुना प्रभावशाली था।


और यहाँ यह (टूटा हुआ) वैज्ञानिक था, जो इस बात पर जोर दे रहा था कि वे राजा को जीतने में मदद करने के लिए एक वास्तविक रणनीति जानते थे।

उनकी विश्वसनीयता क्या थी?


लगभग 200 ईसा पूर्व, वैज्ञानिक आर्किमिडीज़ हैं और राजा सिरैक्यूज़ के राजनीतिक प्रमुख हैं। उस समय में एक नेता होने का मतलब काफी हद तक युद्ध जीतना था और चूंकि इतिहास ने राजाओं को धोखेबाज़ों की पूरी तरह से बेकारता के बारे में सिखाया था, इसलिए वैज्ञानिक को अपना पक्ष रखने का मौका दिया गया था।


आर्किमिडीज़ ने अपना मामला ठीक कर दिया। यह बताया गया है कि उसने रोमनों के जहाजों को सरल क्रेनों और भारी पत्थर फेंकने वाली गुलेलों से डुबो दिया था।


उनके समय से ही राजाओं, राजकुमारों, बैंकरों और राष्ट्रपतियों से लेकर वैज्ञानिकों तक को अपार संरक्षण मिला है। वैज्ञानिक का सम्मान किया जाता है, और सभी महान वैज्ञानिकों, यहां तक कि लियोनार्डो दा विंची, जो ज्यादातर अपनी प्रभावशाली कलाकृति के लिए प्रशंसित थे, ने हथियार डिजाइन करने के लिए कुछ समय निकाला।


क्योंकि हथियार राजा को जीतने में मदद करते हैं और इसलिए, वैज्ञानिक को नौकरी पर रखें। वैज्ञानिक जल्द ही युद्ध प्रयासों में और अधिक महत्वपूर्ण हो गए। विशेष रूप से भौतिक विज्ञानी और रसायनज्ञ, जिन्होंने आज तक सैन्य हार्डवेयर के अनगिनत रूप डिज़ाइन किए हैं।


हालाँकि, अर्थशास्त्र, समाजशास्त्र, मनोविज्ञान, जीवविज्ञान में वैज्ञानिक तरीकों के उद्भव ने, सभी सांख्यिकीय विश्लेषण और तार्किक अनुमान की शक्ति पर सवार होकर, वैज्ञानिक को मानव प्रयास के हर क्षेत्र में महत्वपूर्ण बना दिया। हालाँकि समस्या बनी रही. ऋण प्राप्त करने के लिए, वैज्ञानिक को आमतौर पर सरकारी फंडिंग पर निर्भर रहना पड़ता है, और अभी भी करना पड़ता है क्योंकि सरकार वित्तीय बाजारों में पर्याप्त जोखिम लेने में सक्षम सबसे बड़ी मछली बनी हुई है।


आप इससे नफरत करें, लेकिन सरकार से क्रेडिट के बिना, चाहे वह ऋण हो या वास्तविक धन, बहुत सारे वैज्ञानिक कार्य रुक गए होते। सबसे अच्छा उदाहरण - स्पेसएक्स।


हालाँकि, सरकारों और उनकी धन को कम करने और ऋण पर चीजों को वित्तपोषित करने की क्षमता ने विश्व युद्धों को लंबे समय तक चलने और दुनिया को और अधिक कठिन बना दिया। इससे आर्थिक मंदी भी आई और 2008 के वित्तीय संकट के बाद, एक प्रतिभाशाली कंप्यूटर वैज्ञानिक सातोशी नाकामोटो ने बिटकॉइन बनाने का फैसला किया - सरकारी मुद्रा अवमूल्यन के दायरे से बाहर एक मौद्रिक उपकरण।


राजा से तलाकशुदा वित्तीय मॉडल का जन्म

बिटकॉइन अपनी शुरुआत से ही विवादास्पद रहा है। बेशक, राजा और सरकारें इससे नफरत करते हैं। यह उनके व्यवसाय में कटौती कर रहा है। निजी क्षेत्र का एक बड़ा हिस्सा तकनीकी विशिष्टता पर गर्व करने की अपनी प्रकृति से भी घृणा करता है, इसलिए छह साल बाद, एथेरियम बनाने के लिए एक कठिन कांटा लागू किया गया था, जो स्मार्ट अनुबंध जैसी अतिरिक्त ब्लॉकचेन सेवाएं प्रदान करने के लिए बनाई गई एक क्रिप्टोकरेंसी है।

अविश्वासियों के पास से कई अन्य कठिन कांटे भी तेजी से निकले।


हालाँकि, बिटकॉइन अभी भी मुख्यधारा है और हाल ही में बिग फाइनेंस के लिए दिलचस्प बन गया है। बिटकॉइन ईटीएफ उतना ही साबित होता है। 15 वर्षों तक उस चीज़ पर हँसने के बाद जो लगातार बड़ी और बेहतर बनती जा रही है, सबसे कठोर आलोचक भी चुप हो जाएगा और अधिक आत्मीयता से सुनना शुरू कर देगा। क्योंकि अब वे जानते हैं कि वे कुछ खो रहे हैं।


ऊर्जा वैज्ञानिक भी ध्यान देना शुरू कर रहे हैं, कुछ का दावा है कि बिटकॉइन खनन ऊर्जा संक्रमण के लिए हमारा तेज़ ट्रैक हो सकता है। ऊर्जा इंजीनियर सस्ते बिजली पैकेज बेचने में अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं, जिन पर बिटकॉइन माइनिंग द्वारा सब्सिडी दी गई है।


लेकिन ये पार्टी के लिए देर से हैं। कंप्यूटर वैज्ञानिक दशकों से बिटकॉइन, एथेरियम, डोगे में अच्छी कमाई कर रहे हैं। और यदि कोई वैज्ञानिक 20वीं शताब्दी से ही सरकारों से बड़े बजट की धनराशि प्राप्त करने की आवश्यकता से बाहर आराम से रह रहा है, तो वह कंप्यूटर वैज्ञानिक ही रहा है। जबकि कंप्यूटर विज्ञान का क्षेत्र भौतिकी, खगोल विज्ञान, जीव विज्ञान से बहुत छोटा है, कई कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने राजाओं और उनके बड़े बैंकरों से ऋण की भीख मांगे बिना, निजी उद्यम और व्यक्तिगत काम से बड़ी कमाई करना सीख लिया।


भविष्य का विज्ञान बिटकॉइन के माध्यम से स्वयं को वित्तपोषित करता है

बिटकॉइन लोगों के लिए पैसा है, और विज्ञान भी एक सार्वजनिक हित के रूप में, एक ओपन सोर्स योजना पर, समर्पित लोगों द्वारा किया जाने वाला एक कार्य बन गया है, जो कुछ अच्छा करने के लिए अपना समय और पैसा लगाते हैं।


जैसा कि मैंने बताया, कंप्यूटर वैज्ञानिक अब इंटरनेट पर मौजूद हैं जो सहयोग की शक्ति और अपने गंभीर प्रयासों का उपयोग करके बिटकॉइन पारिस्थितिकी तंत्र में उत्सुकता से सुधार कर रहे हैं। ये ज्यादातर सॉफ्टवेयर विकास की भूमि से आते हैं और ऑरेंज-पिल्ड प्राप्त करने के बाद, बिटकॉइनर-भूमि पर रहने और बिटकॉइन पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण करने का निर्णय लेते हैं।


हालाँकि, अन्य प्रकार के वैज्ञानिकों के लिए बहुत अधिक प्रगति नहीं हुई है और यह अवसर मौजूद है, जो किसी के भी लिए खुला है।


वर्तमान में, बिटकॉइन की दुनिया में कई वैज्ञानिक उस प्रकार के कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं जो शून्य-ज्ञान प्रमाण, रोलअप और बिटकॉइन ब्लॉकचेन की अधिक परतें बनाते हैं। लेकिन कई और वैज्ञानिक लोगों की जरूरत है.


दोबारा दोहराने के लिए, मुझे लगता है कि अधिक इलेक्ट्रिकल और पावर इंजीनियरिंग वैज्ञानिकों को इस बात में सबसे आगे रहना चाहिए कि कैसे बिटकॉइन खनन उपकरण उन लोगों को बिजली की पहुंच प्रदान कर सकते हैं, जिससे स्वच्छ, फंसे हुए ऊर्जा स्रोतों में निवेश को प्रबंधित करना बहुत आसान हो जाता है। इलेक्ट्रिक इंजीनियर बनने से बेहतर नौकरी क्या हो सकती है जो आपके लोगों के लिए बिजली लाकर अपना काम खुद डिजाइन करता है?


चाहे कोई भी विकासशील देश हो, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के प्रत्येक विश्वविद्यालय के छात्र को इसके बारे में सीखना चाहिए। क्योंकि अफ्रीका, एशिया और लैटिन अमेरिका के विकासशील देश सस्ते ऊर्जा स्रोतों से बिजली के उपयोग को बढ़ाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, क्योंकि उच्च प्रीमियम का भुगतान स्थानीय लोग नहीं कर सकते हैं। फंसे हुए ऊर्जा स्रोतों से बिजली की पहुंच पर सब्सिडी देने के लिए बिटकॉइन का उपयोग करने का ज्ञान यथासंभव दूर और व्यापक रूप से फैलाया जाना चाहिए।


अब, एक महत्वाकांक्षी क्वांटम सूचना वैज्ञानिक के रूप में, मुझे लगता है कि बिटकॉइन पारिस्थितिकी तंत्र में मेरे लिए भी एक जगह है।


हालांकि जनता को पता चल सकता है कि क्वांटम सूचना विज्ञान बिटकॉइन को संभावित रूप से हैक करके किए गए अच्छे काम को कैसे खत्म करने की धमकी देता है, मुझे लगता है कि क्वांटम-प्रतिरोधी एल्गोरिदम का निर्माण क्वांटम क्षमताओं की सतह को खरोंचने से बहुत दूर है।


उदाहरण के लिए, क्वांटम प्रौद्योगिकियां बिटकॉइन नोड्स के लिए बेहतर सिग्नल सेंसर प्रदान कर सकती हैं, जिससे कमजोर सिग्नल को भी सफलतापूर्वक प्रसारित किया जा सकता है और यह सुनिश्चित किया जा सकता है कि ब्लॉक खनन किए गए हैं।


लॉजिस्टिक्स में क्वांटम कंप्यूटिंग समाधान इस बात पर बेहतर मार्गदर्शन करने में मदद कर सकते हैं कि इष्टतम उपयोग के लिए बिटकॉइन बुनियादी ढांचे को देशों और महाद्वीपों में बेहतर तरीके से कैसे स्थापित किया जा सकता है।


क्वांटम नेटवर्क बिटकॉइन जानकारी को सुरक्षित रूप से प्रसारित करने के बेहतर तरीके प्रदान कर सकता है।


बिटकॉइन पारिस्थितिकी तंत्र में कुछ समस्याएं बीक्यूपी (बाउंडेड-एरर क्वांटम पॉलीनोमियल) समस्याएं हो सकती हैं, जो क्वांटम सूचना विज्ञान के दायरे में हैं और इन्हें क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करके खोजा और काम किया जाना चाहिए।


सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि क्वांटम कंप्यूटर शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में प्रूफ-ऑफ-वर्क क्रिप्टोकरेंसी के खनन में बेहतर परिमाण के आदेश होंगे।


जब बिटकॉइन क्वांटम मैकेनिक्स से दोस्ती करता है

मूर का कानून ख़त्म हो रहा है. आईबीएम पहले ही केवल 5 परमाणुओं वाले ट्रांजिस्टर बना चुका है। छोटे होने के लिए, थर्मल शोर और अन्य नैनोस्केल समस्याओं का प्रबंधन करना कठिन हो जाता है। थर्मल शोर को प्रबंधित करने के लिए और भी अधिक कूलिंग की जाएगी, जिस तरह से यह क्वैबिट के लिए किया जाता है। साथ ही, 1-परमाणु ट्रांजिस्टर प्रभावी रूप से एक क्वबिट है।


यह क्वांटम क्षेत्र है, और यह पसंद है या नहीं, निकट भविष्य में अधिक लोग क्वांटम यांत्रिकी का अध्ययन करेंगे, और विस्तार से, क्वांटम कंप्यूटिंग। शास्त्रीय कंप्यूटिंग दुनिया केवल एक ही तकनीक की बहुलता से ही मापी जा सकती है, जो और भी अधिक ऊर्जा की खपत करेगी। क्वांटम कंप्यूटर जैसी क्वांटम प्रौद्योगिकियों की दक्षता लाभ की आवश्यकता होगी।


जबकि मैंने कहा है कि क्वांटम कंप्यूटिंग बहुत महंगी है , क्यूबिट बनाने का विज्ञान ऊपर की ओर बढ़ रहा है और सिस्टम अधिक शक्तिशाली हो रहे हैं। हो सकता है कि मूर के अपने नियम के साथ क्यूबिट में घातीय वृद्धि न हो, लेकिन क्यूबिट में रैखिक वृद्धि से घातांकीय कम्प्यूटेशनल शक्ति प्राप्त होती है। मूर का नियम किस प्रकार का है!


आपको यह ग्राफ़ याद है;


यदि 2023 में लगभग 14 बिलियन डॉलर 48 तार्किक क्वबिट ला सकते हैं (तार्किक क्वबिट वास्तविक क्वबिट हैं जैसा कि गणितीय सिद्धांत में हेरफेर किया गया है), रैखिक एक्सट्रपलेशन द्वारा, जैसा कि ऊपर देखा गया है, 2030 तक 125 बिलियन डॉलर 428 तार्किक क्वबिट लाएंगे।


लेकिन अब से 7 साल बाद, बिटकॉइन स्वयं $200,000 प्रति बिटकॉइन तक बढ़ सकता है जो कि $4.2 ट्रिलियन मार्केट कैप है। रैखिक एक्सट्रपलेशन द्वारा, हमें 10,000 तार्किक क्वैबिट तक ले जाने के लिए वैश्विक निवेश में $3 ट्रिलियन की आवश्यकता है।


जैसा कि हम देख सकते हैं, बिटकॉइन अकेले 7 साल की अवधि में इसका भुगतान कर सकता है।


10,000 क्यूबिट क्यों?


मेरा शोध प्रोजेक्ट

https://qworld.net/qcourse551-1/


पिछले तीन महीनों से, मैं QCourse551-1 का अध्ययन कर रहा हूं जो QWorld और Classiq Technologies के सहयोग से पेश किया गया था। मेरा शोध प्रोजेक्ट प्रोजेक्ट 11 था - ग्रोवर के खोज एल्गोरिदम का उपयोग करके बिटकॉइन माइनिंग।


मेरे प्रोजेक्ट के लिए प्रेरणा एक शोध पत्र से मिली, जो दर्शाता है कि अकेले 10,000 लॉजिकल क्वैबिट समान ऊर्जा खपत का उपयोग करके किसी भी शास्त्रीय प्रणाली की तुलना में तेजी से बिटकॉइन खनन कर सकते हैं।


ऐसा इसलिए है क्योंकि 10,000 क्यूबिट पूर्ण डबल SHA256 हैशिंग प्रक्रिया को एनकोड कर सकते हैं जो बिटकॉइन खनन में जाती है, लेकिन चूंकि वे ग्रोवर के खोज एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, वे प्रभावी रूप से स्क्वायर_रूट (एन) द्वारा द्विघात गति प्राप्त करते हैं जहां एन जांच करने के लिए तत्वों की संख्या है असंरचित डेटाबेस. बिटकॉइन के लिए खनन करने वाले एएसआईसी गैर मूल्य के लिए यादृच्छिक हैश के एक असंरचित डेटाबेस की भी जांच करते हैं।


सवाल यह है कि इनमें से कौन तेज़ है?


अधिकांश ASIC खनिक आज हर सेकंड टेराहैश या 1 मिलियन हैश की जाँच कर रहे हैं। उदाहरण के लिए यह खनिक 120TH/s की जाँच करता है। यानी हर सेकंड 120 मिलियन हैश.


क्या कोई क्वांटम कंप्यूटर उसे हरा सकता है?


बिल्कुल।


स्क्वायर_रूट (120 मिलियन) = प्रति सेकंड केवल 10954 चेक। 1,095,400% दक्षता में वृद्धि।

और जितनी अधिक प्रतिस्पर्धा होगी, क्वांटम कंप्यूटर उतना ही अधिक दौड़ में आगे निकल जायेगा।


वर्तमान हैश दर 600 मिलियन मिलियन हैश प्रति सेकंड से ऊपर बढ़ रही है। इससे जलवायु वैज्ञानिकों को चिंतित करने के लिए पर्याप्त गर्मी उत्पन्न हो रही है। लेकिन क्या होगा यदि हम वर्ष 2032 से उन सभी बेकार ASIC को अत्याधुनिक QPU से बदल दें, तो वे प्रति सेकंड कितने तुलनात्मक हैश देखेंगे? स्क्वायर_रूट (600 मिलियन मिलियन) = 24 मिलियन चेक प्रति सेकंड। दक्षता में 2.4 बिलियन% की वृद्धि


यदि उपरोक्त कोई आकर्षक प्रस्ताव नहीं है, तो मुझे नहीं पता कि क्या है।


बिटकॉइन को क्वांटम कंप्यूटिंग अनुसंधान को वित्त पोषित करना चाहिए। इसमें थोड़ा समय लगेगा, लेकिन जब ऐसा होगा तो यह शानदार होगा।' यह चंद्रमा पर उतरने से भी अधिक विहित घटना होगी।


अपने शोध में, हम केवल 8-बिट इनपुट और आउटपुट के साथ एक बहुत ही सरलीकृत प्रणाली की जांच कर रहे थे, जो 25 क्यूबिट से कम के साथ काम करने वाले ग्रोवर ऑपरेटर पर आधारित थी।


हमारी वास्तव में कम हैशिंग शक्ति को देखते हुए, ग्रोवर की खोज के फायदों को पहले हाथ से नहीं देखा जा सकता है, और केवल क्लासिकल कंप्यूटर (मेरा लैपटॉप) के रन/गहराई बनाम हमारे ग्रोवर सर्किट की गहराई के प्रासंगिक जटिलता विश्लेषण के साथ अनुमान लगाया जा सकता है। क्लासिक एयर सिम्युलेटर पर।


हालाँकि इसका मतलब क्या है इसकी ऊर्जावानता और जटिलता ग्राफ़ को मॉडल करना अच्छा होता, दुर्भाग्य से, हमारे पास समय नहीं था। हालाँकि, हमारे पास अपने काम को दिखाने के लिए कुछ डिलिवरेबल्स थे।


नीचे हमारे पास प्रत्येक सर्किट की गहराई सहित क्या है।


ए) सरलीकृत एमडी5 शास्त्रीय एल्गोरिदम

हमने कठिनाई = 1 के साथ हेक्स मानों के लिए गैर खोजने के लिए एमडी5 (एसएचए256 का सबसे आदिम चचेरा भाई) का एक सरलीकृत संस्करण तैयार किया है जिसमें 95 प्रिंट करने योग्य एएससीआईआई वर्णों को हैश किया गया है।

नोट: हमारे हेक्स मान केवल 2-अंकीय थे क्योंकि हम 8-बिट मानों के साथ काम कर रहे हैं। तो हमारी संभावित कठिनाई 1 मान केवल 16 संभावनाओं में हैं यानी 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 0a, 0b, 0c, 0d, 0e, 0f।


00 भी एक कठिनाई 2 तत्व है। इसलिए खोज/हैशिंग फ़ंक्शन को सरलीकृत_MD5_8bit_difficulty_1or2 कहा जाता है।


 def simplified_MD5_8bit_difficulty_1or2(): printables_list = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~' for i in printables_list: x2 = ord(i) x3 = bin(x2)[2:] if len(str(x3))==7: x4 = x3+'0' if len(str(x3))==6: x4 = x3+'00' x5 = list(x4) a0 = 2*int((x5[0])) a1 = int(x5[1]) b0 = 2*int((x5[2])) b1 = int(x5[3]) c0 = 2*int((x5[4])) c1 = int(x5[5]) d0 = 2*int((x5[6])) d1 = int(x5[7]) a = a0 + a1 b = b0 + b1 c = c0 + c1 d = d0 + d1 a = ((d ^ (b & (c ^ d))) + (c ^ (d & (b ^ c))) + (b ^ c ^ d) + (c ^ (b | ~(d))) + b) print() d1 = d//2 d0 = d%2 d = d1*(2**7) + d0*(2**6) a1 = a//2 a0 = a%2 a = a1*(2**5) + a0*(2**4) b1 = b//2 b0 = b%2 b = b1*(2**3) + b0*(2**2) c1 = c//2 c0 = c%2 c = c1*(2**1) + c0*(2**0) decimal_result = d + a + b + c binary_result = bin(decimal_result)[2:] print(binary_result) hex_result = hex(decimal_result) print(hex_result) if hex_result == '0x0': difficulty_2.append(hex_result) collisions_difficulty_2.append(i) if hex_result == ('0x1' or '0x2' or '0x3' or '0x4' or '0x5' or '0x6' or '0x7' or '0x8' or '0x9' or '0xa' or '0xb' or '0xc' or '0xd' or '0xe' or '0xf'): difficulty_1.append(hex_result) collisions_difficulty_1.append(i) print('Difficulty_1 list = ',difficulty_1) print('Difficulty_2 list = ',difficulty_2) print('Colliding inputs for difficulty 1 = ',collisions_difficulty_1) print('Colliding inputs for difficulty 2 = ',collisions_difficulty_2) difficulty_2 = [] difficulty_1 = [] collisions_difficulty_1 = [] collisions_difficulty_2 = [] import numpy as np simplified_MD5_8bit_difficulty_1or2()

जैसा कि देखा जा सकता है, कठिनाई 1 (और विस्तार से कठिनाई 2) तत्वों को खोजने के लिए, हमें कोड की 40 पंक्तियों को दोहराना होगा (रिक्त स्थान को अनदेखा करना और लूप में प्रिंट करना)।

हैश और जांच के लिए 96 प्रिंट करने योग्य ASCII वर्ण हैं इसलिए 96 * 40 जो हमें 3840 की सर्किट गहराई देता है।

हालाँकि, यह मेरे लैपटॉप द्वारा तेजी से चलता है। कुछ सेकंड से भी कम.

बी) सरलीकृत एमडी5 क्वांटम एल्गोरिदम

हमने अपने सरलीकृत MD5 एल्गोरिदम का एक क्वांटम संस्करण तैयार किया है ताकि सर्किट में इनपुट ASCII वर्ण चाहे जो भी हो, कठिनाई 1 गैर मान को खोजने का अनुकरण किया जा सके।

यह संभव है क्योंकि हमें अपने हेक्स मान की शुरुआत में एक शून्य की आवश्यकता है। चूँकि हमारा हैश सेट छोटा था (केवल 96 ASCII वर्ण), हमने इनपुट ASCII मान को अनदेखा करने के लिए सिस्टम को ट्यून किया ताकि यह अनावश्यक हो, और अंकगणित अभिव्यक्ति को देखते हुए सभी संभावित शून्य को पकड़ने का लक्ष्य रखा जा सके;


ए == ((डी ^ (बी और (सी ^ डी))) + (सी ^ (डी और (बी ^ सी))) + (बी ^ सी ^ डी) + (सी ^ (बी | ~(डी) )) + बी)

जो शास्त्रीय पायथन एल्गोरिदम में भी है।


ध्यान दें कि एक साथ जोड़े जा रहे 4 फ़ंक्शन मूल MD5 एल्गोरिदम से प्राप्त हुए हैं।


चूँकि हम कठिनाई 1 मान चाहते हैं, हम उपरोक्त फ़ंक्शन में d = 0 और a = 0 जोड़ते हैं और फिर इसे क्लासिक प्लेटफ़ॉर्म में संश्लेषित करते हैं।


(नोट: यह क्लासिक टीम के अथक परिश्रम की बदौलत एक शॉर्टकट है। पायथन कोड भी क्लासिक पायथन एसडीके में बनाया गया था, लेकिन इसमें आखिरी मिनट में गड़बड़ी हो गई थी। इसलिए हमारे पास केवल ग्रोवर ऑपरेटर के लिए वर्किंग पायथन एसडीके कोड है। लेकिन कठिनाई-1 हैश/खोज वाले ग्रोवर के ऑपरेटर के लिए नहीं, जो आपको यहां देखना था )


इसलिए हमारी इनपुट अंकगणितीय अभिव्यक्ति है;


ए == ((डी ^ (बी और (सी ^ डी))) + (सी ^ (डी और (बी ^ सी))) + (बी ^ सी ^ डी) + (सी ^ (बी | ~(डी) )) + बी) और डी == 0 और ए == 0



परिणामी सर्किट की गहराई केवल 913 है

क्वांटम सर्किट जीत गया!


समाप्ति नोट

जबकि परियोजना का समय समाप्त हो गया, हमारा काम अभी भी प्रगति पर है, जब तक हम एक कार्यात्मक 10,000 क्यूबिट क्वांटम बिटकॉइन माइनर का निर्माण नहीं कर लेते।


तकनीकी रूप से हमें समर्थन देने के स्वैच्छिक प्रयासों का स्वागत है। हमारा कुछ कोड अभी भी गड़बड़ है और हमने केवल क्लासिक प्लेटफ़ॉर्म की क्षमताओं की सतह को खंगाला है। एक सरल सॉफ़्टवेयर टूल जो गेटों के साथ बोझिल छेड़छाड़ को दूर करता है, जैसा कि Qiskit का उपयोग करके समान प्रोजेक्ट बनाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए आवश्यक होगा।


इस अवसर के लिए क्लासिक और क्यूवर्ल्ड को विशेष धन्यवाद। और हमारे गुरु - डॉ. इयाल कॉर्नफेल्ड, मार्गदर्शन के लिए।


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