왜 양자 컴퓨터가 일반 컴퓨터보다 더 빠릅니까?

나는 현재 양자 물리학에 관한 책 (그리고 많은 위키 백과)을 읽고 있는데, 오늘날 우리 컴퓨터보다 양자 컴퓨터가 어떻게 더 빠를 수 있는지 이해하지 못했습니다.

양자 컴퓨터는 어떻게 지수 컴퓨터에서만 지수 시간으로 해결할 수있는 서브 지수 시간으로 문제를 해결할 수 있습니까?

양자 컴퓨터 자체는 더 빠르지 않습니다. 대신, 다른 계산 모델이 있습니다. 이 모델에는 특정 (전부는 아님) 문제에 대한 알고리즘이 있으며,이 알고리즘은 가능한 가장 빠른 (또는 일부 문제의 경우 가장 빨리 알려진) 기존 알고리즘보다 점진적으로 빠릅니다.

Scott Aaronson 의 Quantum of Limit of Limits를 읽는 것이 좋습니다 . 이것은 양자 컴퓨터에서 기대할 수있는 것을 설명하는 짧은 인기 기사입니다.

기본 아이디어는 양자 장치가 동시에 여러 상태에있을 수 있다는 것입니다. 일반적으로 입자는 동시에 스핀 업 및 다운을 가질 수 있습니다. 이것을 중첩이라고합니다. n 입자를 결합하면 상태를 중첩 할 수있는 무언가가있을 수 있습니다 . 그런 다음 bolean 연산을 겹쳐진 상태 (또는 겹쳐진 기호)로 확장하면 동시에 여러 계산을 수행 할 수 있습니다. 이것은 제약이 있지만 일부 알고리즘의 속도를 높일 수 있습니다. 큰 물리적 문제 중 하나는 더 큰 시스템에서 중첩을 유지하기가 어렵다는 것입니다.$2^n$

양자 알고리즘이 이론적 수준과 적용 수준 모두에서 "고전적인"알고리즘보다 더 빠른지 여부에 대한 최첨단 연구의 대상이되는 개방형 문제입니다. 복잡성 이론에서는 BQP =? 즉, 양자 컴퓨팅 "P"클래스가 고전적인 P (Polynomial time) 클래스와 같은지 아닌지와 관련된 다른 많은 공개 된 질문이 있습니다.

수상 경력에 빛나는 Shors 알고리즘 은 P 양자 시간으로 숫자를 고려하지만, P- 시간 고전적 인수 알고리즘이 존재하는지 여부는 아직 알려져 있지 않습니다.

지난 몇 년간의 새로운 방향은 단열 양자 컴퓨팅 분야 에서 qbit 전송과 관련된 다른 표준 방법보다 구현 / 엔지니어링이 더 쉬우 며 (아직 구현하기는 여전히 어려운) 방향입니다.

현재까지 만들어진 유일한 양자 컴퓨터는 Dwave 시스템에 의해 만들어졌으며 현재 실제 양자 효과 및 성능에 관해 강렬한 과학적 조사와 논쟁의 대상이되고 있습니다. 고전 코드가 완전히 (인간 / 수동) 최적화 될 때 비용이 많이 들고 기본적으로 데스크톱 컴퓨터보다 성능이 우수하지 않습니다. 그러나 다른 기업, 정부 또는 대학 연구 기관이 지금까지 응용 / 기술 / 엔지니어링 수준에 가까운 것으로 보이지는 않습니다.

과학적인 전망이 순간 및 일부 과학에서 흐린 전문가 / 비판 / 회의론자 예를 들어 Dyakonov가 오랫동안 믿어 온 / 강하게 주장 확장 QM 컴퓨터가됩니다 결코 때문에 극복 할 수없는 기술적 인 문제 및 / 또는 장벽 실현하지 않습니다.

양자 전력조차도 한계가 있다는 증거가 있습니다.

양자 컴퓨터는 킬로 비트의 qbit에 도달하는 것조차 매우 어렵다는 것을 알게됩니다. 그러나 그들이 거기에 도착하더라도 아주 강력합니다.

16384 qbits는 128 시간 간격으로 128 공간 크기, 전체 검색, 100 시간 간격 100 차원 확률 트리를 만들 것입니다! 그러나 가까운 장래에 그 양보다 많은 양을 기대하지 마십시오.

양자 시스템은 환경 적 제약에 의해 결정된 상이한 확률로 양자 상태 (들)에 존재하는 시스템이다. 양자 컴퓨터가 n- 비트 양자 시스템의 모든 상태를 포함한다고 가정하면, 이들 상태 중 하나의 추출은 시스템을 하나의 상태로 붕괴시킨다. 이것은 반복없이 버킷을 검색하기 위해 O (1)을 사용하는 해시 함수와 유사합니다. n- 비트 시스템의 양자 저장과 필요한 상태를 축소하기위한 해시와 같은 기능의 두 가지가 필요합니다. 제약 조건은 n- 비트 시스템을 원하는 상태로 붕괴시키기위한 상이한 해싱 함수의 역할을한다.

이런 식으로 생각하십시오. 많은 개별 하위 사례를 해결하여 해결할 수있는 문제가 있습니다 (예 : 평가 판별 팩토링). 하위 사례를 하나씩 해결해야하는 경우 이러한 문제를 해결하는 데 시간이 오래 걸립니다. 모든 하위 사례를 병렬로 해결할 수있는 충분한 하드웨어를 제공 할 수 있다면 훨씬 더 빨리 해결할 수 있지만 문제의 크기에 따라 필요한 하드웨어의 양이 증가하기 때문에 실용적이지 않습니다. Quantum 컴퓨팅 은 Quantum Mechanics 의 중첩 상태 기능을 활용하여 충분한 하드웨어 제공 을 시뮬레이션 합니다. 즉 중첩의 각 상태는 하위 사례 중 하나의 '기계'입니다. 이 시뮬레이션은 소프트웨어가 아니라 자연 자체에 의해 수행됩니다.