양자 계산이 무작위 고전 계산과 다른 점은 무엇입니까?

QC 분야에서 저를 혼동하는 많은 것 중 하나는 양자 컴퓨터에서 큐 비트 측정을 무작위 (고전 컴퓨터에서)를 선택하는 것과 다른 점입니다 (실제 질문은 아닙니다)

큐 비트가 있고 내 상태가 진폭 의 벡터 라고 가정 합니다. ¹$n$$(a_1,a_2,\dots,a_n)^\mathrm{T}$

게이트를 통해 해당 상태를 전달하고 모든 종류의 퀀텀 연산을 수행하면 (측정 제외) 상태를 측정합니다. 옵션 중 하나만 사용할 수 있습니다 (다양한 확률로).

그렇다면 그렇게하는 것과 복잡한 / 복잡한 분포에서 무작위로 숫자를 생성하는 것의 차이점은 어디에 있습니까? 양자 계산이 본질적으로 무작위 고전 계산과 다른 점은 무엇입니까?

1. 나는 국가가 어떻게 표현되는지 오해하지 않기를 바랍니다. 그것에 대해 혼란스러워 ...

문제는 어떻게 최종 상태에 도달 했습니까?

마법은 초기 상태를 최종 상태로 바꾸는 게이트 작업에 있습니다. 우리가 최종 상태를 처음으로 알았다면, 우리는 양자 컴퓨터가 필요하지 않을 것입니다. 우리는 이미 답을 얻었을 것입니다.

확률 분포에서 표본을 추출하여 다른 분포에서 표본으로 변경하는 Monte Carlo 방법과 달리 양자 컴퓨터는 초기 상태 벡터를 가져와 게이트 연산을 통해 다른 상태 벡터로 변환합니다. 주요 차이점은 양자 상태가 간섭 간섭을 겪고 있다는 것입니다. 이는 벡터 진폭이 복소수로 추가됨을 의미합니다. 오답은 파괴적으로 추가되고 확률이 낮으며, 정답은 건설적으로 추가되며 확률이 높습니다.

최종 결과는 모든 것이 잘되면 최종 양자 상태이며, 측정시 높은 확률로 정답을 얻을 수 있지만 모든 게이트 작업이 처음에 도착했습니다.

당신이 맞습니다-선형 확률이 많고 큰 중첩으로 계속 결합하면 무작위로 고전 계산을 수행 할 수 있습니다 . 베이지 역학 측면에서 기본적으로 설명 할 수 있습니다 .

$\hspace{3cm}$.

그리고 클래식 시스템은 이미 이와 같이 작동 할 수 있기 때문에 흥미롭지 않습니다.

비결은 양자 게이트 가 비선형 일 수 있다는 것입니다. 즉, 비베 이지스 방식으로 작동 할 수 있습니다. 그런 다음 큐 비트 가 바람직하지 않은 결과보다 바람직한 결과를 선호하는 방식으로 방해 하는 시스템을 구축 할 수 있습니다 .

Shor의 알고리즘 이 좋은 예입니다 .

${\displaystyle \omega ^{ry}} \omega ^{ry}$$( {\displaystyle \omega } \omega$$r$$y$${\displaystyle Q^{-1}\left|y,z\right\rangle } Q^{-1}\left|y,z\right\rangle$

$${\displaystyle \sum _{x:\,f(x)=z}\omega ^{xy}=\sum _{b}\omega ^{(x_{0}+rb)y}=\omega ^{x_{0}y}\sum _{b}\omega ^{rby}.}$$ ${\displaystyle \omega ^{ryb}} \omega ^{ryb}$${\displaystyle \omega ^{ry}} \omega ^{ry}$

- "쇼어 알고리즘" , Wikipedia

그런 다음, 그 이후 바로 다음 단계로 시작 " 측정을 수행합니다. " . 이것은 그들이 원하는 결과에 찬성하여 확률을 조정했으며 이제는 그것이 무엇인지 알기 위해 측정하고 있습니다.