양자 샘플링, 시뮬레이션 및 ECT (Extended-Church-Turing) 테스트에서 올바른 검증 역할은 무엇입니까?


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Aaron Sterling, Sasho Nikolov 및 Vor의 의견은 커뮤니티 위키 토론을 위해 열린 다음 해결책으로 종합되었습니다.

해결 :    숫자, 샘플 또는 시뮬레이션 궤적을 출력하는 클래식 알고리즘과 관련하여 엄격한 수학 논리를 사용하려면 다음 제안 중 네 가지 제안을 모두 수락하거나 적용하지 않아야합니다.

  1. 다항식 고전 알고리즘을 배제하여 난수를 생성 할 수 있습니다.  [1]
  2. "다항식 계층 구조가 무한하다는 가정하에 양자 컴퓨터의 출력 분포를 샘플링하는 다항식 고전 알고리즘을 배제 할 수 있습니다."  [2]
  3. "[양자 기계적 궤도]를 시뮬레이션 할 수 없습니다 ψ()일반적인 방법으로… 너무 많은 변수가 있습니다. "  [3]
  4. 고전적인 알고리즘이 난수를 생성 할 수없는 엄격한 이유 때문에 확장 된 ECT (Thurch-Turing-Thesis)는 제외됩니다.  [4]

토론을 시작하기 위해 여기에는 각각의 방어 적이지만 고의적으로 과장된 긍정적이고 부정적인 반응이 있습니다. 강력하게 긍정적 인 주장은 다음과 같습니다.

긍정 :   이 네 가지 진술은 엄격함을 존중하기 위해 난수, 랜덤 샘플 또는 양자 시뮬레이션을 생성하는 클래식 알고리즘에 대해서는 말하지 말고 의사 난수를 생성하는 클래식 알고리즘에 대해서만 말해야한다는 이론을 반영합니다. 확장) 의사 랜덤 샘플 및 의사 양자 시뮬레이션.

이것은 네 가지 진술이 모두 사실이라는 것을 이해하고 있습니다. 더욱이, 모호함을 피하고 혼동을 방지하기 위해, 수학자들은 과학자와 엔지니어들이 접두사 "의사"를 거의 모든 "무작위", "샘플"및 "양자 시뮬레이션"에 사용하도록 권장해야합니다.

매우 부정적인 주장은 다음과 같습니다.

부정적 :   이 진술 (및 관련 공식 정리)은 의사 랜덤의 원칙을 열렬히 받아들이 도록 손을 수있는 Lakatos 스타일의 "적색광"수학 학군으로 안내하는 안내판 입니다. , 의사 샘플링 및 의사 시뮬레이션… 맛있고 죄 많은 이유에서 재미있는 수학적 연습 : 공식적인 논리가 불가능하다고하는 수학 효과를 달성합니다. 그러므로이 결론보다 더 마술적이고 더 재미있을 수있는 것은 무엇입니까? 결의안의 네 가지 진술은 각각 공식적으로 사실이지만 실제로는 거짓입니까?

이것은 이해되고 있으며, 네 가지 진술은 모두 거짓입니다. 더욱이, "무작위", "샘플링"및 "양자 시뮬레이션"의 가장 실질적인 포용은 Kolmogorov의 복잡성 및 안구 평가와 관련된 문제가 고의적으로 간과되는이 마법 환경에서 발생하므로 사용법을 변경해야하는 수학자입니다.

그러나 현실적으로 복잡한 이론가들은 무작위성, 표본, 시뮬레이션에 관한 연구 결과를 어떻게 표현 해야하는지 … 다른 STEM 분야와의 저소음 통신을 유지하기 위해? 후자의 목표는 암호화, 통계 테스트, 기계 학습 및 양자 시뮬레이션과 같은 분야에서 실용적인 기능이 꾸준히 증가함에 따라 특히 중요합니다.

긍정적이거나 부정적인 답변으로 합리적인 답변을 읽는 것이 매우 도움이 될 것입니다.


질문은

ECT (Extended-Church-Turing) 논문의 샘플링, 시뮬레이션 및 테스트와 관련된 복잡성 이론 정의에서 일반적으로 인정되는 검증 역할은 무엇입니까?

선호되는 답변은 이러한 문제를 심도있게 다루는 기사, 논문 또는 교과서에 대한 것입니다.

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ECT (Extended-Church-Turing) 논문의 샘플링, 시뮬레이션 및 테스트와 관련된 복잡성 이론 정의에서 검증의 합리적이고 적절한 역할 은 무엇입니까 ?

배경

질문은 최근의 스레드 "교회-투어링 논문을 반증한다는 것은 무엇을 의미 하는가?" 특히 Gil KalaiTimothy Chow가 제공 한 (우수한 IMHO) 답변

질문에서, "적절하고 / 허용 된 복잡도 이론적 정의" 라는 구절 은 다음과 같은 믿기 어려운 주장들로부터 앨리스를 제한하는 것으로 해석되어야한다 :

앨리스 :   여기 내 (1 광자) 선형 광 네트워크에 의해 계산 된 진정한 임의의 이진수의 실험 샘플이 있습니다.

밥 :   여기 전형적인 튜링 머신에 의해 계산 된 의사 난수의 시뮬레이션 된 샘플이 있습니다.

Alice :   죄송합니다. Bob ... 샘플은 알고리즘 압축이 가능하며 압축되지 않습니다. 따라서 나의 실험 데이터는 ECT가 거짓임을 보여줍니다! "

샘플링에 대한 검증 연관성이 없으면 Alice의 추론은 완벽합니다. 다시 말해, 복잡한 이론가들은 ECT가 이미 수십 년 전에 공식적으로 반증 된 것으로 간주해야 하는가?

실제적인 관점에서, 다양한 상태 공간에서의 양자 궤적 샘플링 과 관련된 시뮬레이션 방법 은 많은 과학 및 공학 분야에서 널리 사용됩니다. 과학과 공학에서 검증의 중심적인 역할 (복제 성과 분리 할 수없는)을 존중하는 샘플링의 복잡성 이론적 정의가 과학자와 엔지니어의 연습에 매우 환영받는 이유입니다. 검증 된 샘플링.


편집 추가 : University of Geneva와 회사 ID Quantique 의 협력 덕분에 실제로이 연습을 완료하는 것이 완벽하게 가능합니다.

id Quantique 가 알고리즘 적으로 압축 할 수없는 것으로 인증 한 1024 개의 랜덤 비트는 다음과 같습니다 .

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0111000010000111000100110110010101110100000110101001111010101001
0100011110011101000011000100110110010000100001111100101001010011 

이제 ECT 논문이 반증되었다는 주장을 받아 들여야합니까?

그렇지 않다면 어떤 근거를 제시해야합니까?


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검증에서 "알고리즘 A에 계산 모델 M에서 속성 P가 있습니다"라는 문장을 특정 입력 길이에 대해 유한 한 시간에 테스트 할 수 있다는 의미입니까? 예를 들어, "probabilistic algorithm A"속성이 정지됨1000 모든 크기의 입력 단계 최대를 사용하여 로그2 임의의 비트 및 accetpt 언어 확률로 2/"는 모든 시간에 대해 유한 한 시간 내에 확인할 수 있습니다 . 유한 한 시간 내에 확인 된 결정 론적 Turing 머신은 안전 장치 계산 모델로 의미합니까?
Sasho Nikolov

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나는 이것이 좋은 질문이라고 생각합니다. 그러나 귀하의 예에서 Alice는 자신의 자릿수가 알고리즘 적으로 압축 가능하지 않다는 것을 어떻게 알 수 있습니까?
Aaron Sterling


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@John : 단지 설명입니다 (저는 전문가가 아니라는 것을 강조합니다) : " ... ID Quantique는 알고리즘 적으로 압축 할 수없는 것으로 인증을 받았지만"어떻게 인증 할 수 있습니까? 분명히 Kolmogorov 문자열의 복잡성은 계산할 수 없으므로 문장이 거짓으로 보입니다. 그들이 단순히 " 우리는 순서가 (양자) 무작위임을 증명한다 "하더라도, 나는 의심의 여지가있다 : 물리적 프로세스 (하드웨어)는 균형을 잡기 어렵 기 때문에 Von Neumann unbiasing을 사용한다. 결과는 정말 무작위 입니다.
Marzio De Biasi 2016 년

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@John Sidles : 건전하고 재미있는 관찰을하는 동안 나는 당신이 찾고있는 것을 이해하지 못합니다. Aaronson과 공동 저자가 "rule out"이라는 의미는 분명합니다. PH가 무한하면 특정 모델에 특정 알고리즘이 존재하지 않습니다. 모델링 가정을 검증 할 수 있는지 묻는다고 가정합니다. 모델의 목적은 가능한 알고리즘 / 정리를 테스트하는 대신 모델링 가정 만 확인하는 것입니다.
Sasho Nikolov

답변:


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문제의 핵심은 양자 확률이 진정한 무작위성의 원천이라는 점에서 확장 된 (또는 효율적인, 다항식) 교회-튜링 논문에 어떤 영향을 미치는가?

답은 추측에 따라 영향을 미치지 않는다는 것입니다. 사람들은 BPP = P, 즉 임의의 알고리즘은 다항식 오버 헤드를 가진 의사 난수 생성기로 무작위화할 수 있다고 추측합니다. 진정한 무작위성을 대체하는 PRNG에 대한 믿음은 사람들이 양자 계산에 대한 것이 아니라면 확장 된 교회 튜링 논문을 믿는 이유 중 하나입니다.

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