Те-еретики часто критикуют язык C за то, что якобы в нем все ну очень плохо с контейнерами, и было бы здорово иметь в языке какой-то аналог STL. Мол, либо приходится все хранить по указателям, либо писать свой кодогенератор на Python, что-то в таком духе. Сегодня мы убедимся, что все это неправда.

Сегодня благодаря радушному приглашению добрейшего хозяина этого блога я спешу поделиться с уважаемыми читателями знаниями о квантовой криптографии. Дело это достаточно простое, хоть и немного контринтуитивное, поэтому далее постараюсь описать этот вопрос так, чтобы любой прочитавший мог уяснить суть и смысл новой технологии, находящейся на стыке квантовых вычислений, криптографии и теории информации.

Теперь, когда мы рассмотрели многие интересные квантовые алгоритмы (для тех, кто пропустил, прошу внимательно и последовательно ознакомиться с ранними заметками: один, два, три и далее по ссылкам), мы можем перейти к обзору всего того хозяйства, которое имеется в области квантовых вычислений на текущий момент. Если кто-то считает, что алгоритмом факторизации Шора всё и ограничивается, то это далеко не так.

Сегодня я хотел бы показать один интересный трюк из области квантовых вычислений, который может иметь многочисленные последствия в применении к теории сложности вычислений. Все мы помним про алгоритм Гровера, который даёт хоть и не сверхполиномиальное ускорение для решения задачи неструктурированного поиска, но всё же является более эффективным по сравнению с классическим алгоритмом поиска грубой силы. Собственно, вдумчивый читатель уже должен был всё понять :)

После описания нескольких квантовых алгоритмов, мы можем перейти к рассмотрению ещё одного алгоритма, который наделал больше всего шума, и, собственно, из-за которого, по мнению многих, новая вычислительная модель, основанная на законах квантовой механики, получила такое развитие. Это алгоритм Шора для факторизации целых чисел, являющихся произведением двух простых нечётных чисел.

Сегодня я хотел бы начать публикацию серии заметок про эту животрепещущую тему, по которой недавно вышла моя новая книга, а именно введение в понимание квантовой вычислительной модели. Я благодарю моего доброго товарища и коллегу Александра за предоставленную возможность размещения в его блоге гостевых постов на эту тему.

В общем, начитавшись Хайкина, у меня стали чесаться лапки поделать что-нить интересненькое с нейронными сетями. Писать, понятное дело, при этом я собирался на Haskell. Беглый поиск по Hackage выявил наличие множества библиотек для работы с нейронными сетями, из которых instinct и HaskellNN не только неплохо выглядели, но и устанавливались. Однако у этих библиотек есть большой недостаток (помимо фатального), заключающийся в том, что они не способны использовать всю мощь современных многоядерных процессоров за счет параллелизма. Что было дальше, вы уже и сами поняли :)

Есть два взгляда на распределенные отказоустойчивые системы — теоретический и практический. В то время, как теоретики (a.k.a distributed systems nerds) пиарят так называемые NewSQL базы данных, рассуждают о Paxos и векторных часах, большинство практикующих программистов совершенно закономерно относятся к Spanner и аналогичным решениям с большим скепсисом. А значит, в реальных системах, как правило, все еще используется PostgreSQL и другие традиционные реляционные СУБД.

Большинство из вас этого, конечно, не помнит, но года три-четыре назад в этом блоге приводилась реализация генетического алгоритма на Perl. На меня тут нахлынула ностальгия и я решил переписать этот алгоритм на Haskell, и заодно распараллелить его, используя пакет parallel. Что из всего этого получилось — смотрите под катом.

Ни одна достаточно сложная современная программа не обходится без сборки мусора, ручной или автоматической. Тут уж ничего не поделаешь — оперативная память до сих пор остается дорогим ресурсом и мы не можем не освобождать ее по мере возможности. Так какие же существуют подходы к сборке мусора?