그로버와 쇼어 이후 양자 알고리즘에서 획기적인 발전이 있었습니까?


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(아마도 아마추어적인 질문에 대해 죄송합니다)

2004 년부터 2007 년까지 양자 컴퓨팅을 공부했지만 그 이후로 그 분야를 잃어 버렸습니다. 그 당시에는 고전 컴퓨터를 능가하여 모든 종류의 문제를 해결할 수있는 QC에 대한 과대 광고가 있었지만 실제로는 두 가지 이론적 인 돌파구가 실제로있었습니다.

  • Shor의 알고리즘은 상당한 속도 향상을 보였지만 적용 가능성이 제한적이며 정수 인수 분해 외에는 실제로 유용하지 않았습니다.
  • Grover의 알고리즘은 광범위한 범주의 문제에 적용 할 수 있었지만 (NP-Complete 문제를 해결하는 데 사용될 수 있기 때문에) 기존 컴퓨터에 비해 다항식 속도 향상 만 나타 냈습니다.

양자 어닐링도 논의되었지만, 그것이 고전적 시뮬레이션 어닐링보다 실제로 더 나은지 여부는 확실하지 않았습니다. 측정 기반 QC와 QC의 그래프 상태 표현도 인기있는 주제 였지만, 그 어느 쪽에서도 결정적인 것은 없었습니다.

그 이후로 양자 알고리즘 분야에서 어떤 진전이 있었습니까? 특히:

  • 그로버 (Grover)와 쇼어 (Shor) 외에 실제로 혁신적인 알고리즘이 있습니까?
  • P, BPP 및 NP에 대한 BQP의 관계를 정의하는 데 진전이 있습니까?
  • 우리는 "얽힘으로 인한 것이어야한다"고 말하는 것 외에 양자 속도의 본질을 이해하는 데 진전을 보였습니까?

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좋은 질문입니다, 알렉스 확실히 아마추어가 아닙니다.
존 더 필드

답변:


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그로버와 쇼어 외에 진정한 혁신적인 알고리즘이 있습니까?

그것은 "진정한 지상 파괴"의 의미에 달려 있습니다. Grover와 Shor는 특히 양자 컴퓨터를 통해 특히 귀중한 유형의 속도 향상을 보여준 첫 번째 사례였으며 (예 : Shor의 예상 지수 개선) 특정 커뮤니티에 대한 킬러 응용 프로그램을 가지고 있었기 때문에 특히 독특합니다.

그 이후로 설계된 몇 가지 양자 알고리즘이 있었으며, 세 가지가 특히 언급 할 가치가 있다고 생각합니다.

  • 특정 지점에서 Jones 다항식을 평가하기위한 BQP 완료 알고리즘 . 해밀턴의 시뮬레이션과 같은보다 명백한 것들을 제외하고는 이것이 최초의 BQP- 완료 알고리즘이라고 믿기 때문에 양자 컴퓨터의 모든 힘을 실제로 보여주기 때문에 이것을 언급합니다.

  • HHL 알고리즘 선형 방정식을 해결. 이것은 양자 입력과 출력을 가진 양자 서브 루틴과 비슷하기 때문에 약간 재미있는 것입니다. 그러나 BQP가 완전하며 머신 러닝 등의 잠재적 응용 프로그램으로 인해 현재 많은 관심을 받고 있습니다. 이것이 진정한 획기적인 후보라고 생각하지만, 그것은 의견의 문제입니다.

  • 양자 화학 . 나는 이것에 대해 거의 알지 못하지만 알고리즘은 언급 한 이후 실질적으로 발전했으며 항상 양자 컴퓨터의 유용한 응용 프로그램 중 하나로 인용되었습니다.

P, BPP 및 NP에 대한 BQP의 관계를 정의하는 데 진전이 있습니까?

본질적으로, 아닙니다. 우리는 BQP에 BPP가 포함되어 있다는 것을 알고 있으며 BQP와 NP의 관계를 모릅니다.

우리는 "얽힘 때문에 발생해야한다"고 말하는 것 외에 양자 속도의 본질을 이해하는 데 진전을 보였습니까?

원래 공부하던 시절에도 그보다 더 정확하게 정의되어 있다고 말할 수 있습니다. 범용 게이트 세트 (잠재적으로 속도를 향상시킬 수있는)와 고전적으로 시뮬레이션 가능한 게이트 세트 사이에는 좋은 비교가 있습니다. 예를 들어, 클리포드 게이트는 얽힘을 생성하지만 고전적으로 시뮬레이션 할 수 있습니다. 보다 교육적인 방식으로 필요한 것을 정확하게 설명하는 것이 간단하지는 않습니다.

아마도 어떤 진전이 이루어진 것은 다른 계산 모델과 관련이있을 것입니다. 예를 들어 모델 DQC1이 더 잘 이해됩니다.이 모델은 고전적인 알고리즘보다 속도가 향상되었지만 BQP 완료 계산이 불가능한 모델입니다 (그러나 온라인에서 찾을 수있는 과대 광고에 빠지기 전에) 거기 얽힘 본)를 계산하는 동안.

다른 한편으로, "얽힘으로 인한 것"종류의 진술은 여전히 ​​완전히 해결되지 않았습니다. 그렇습니다. 순수한 상태 양자 계산의 경우 시스템이 시뮬레이션하기 쉽기 때문에 얽힘이 있어야하지만 혼합 가능한 분리 가능한 상태의 경우 계산에 사용할 수 있는지 또는 효율적으로 시뮬레이션 할 수 있는지 알 수 없습니다.

또한 좀 더 통찰력있는 질문을하려고 할 수도 있습니다. 양자 속도 향상에 어떤 문제가 발생하는지 이해하는 데 진전이 있었습니까? 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터에없는 새로운 논리 게이트를 제공한다고 생각한다면 속도를 높이려면 새로운 게이트를 사용해야한다는 것이 명백하기 때문입니다. 그러나 모든 문제가 그러한 혜택을받을 수 있는지는 확실하지 않습니다. 어느 것입니까? 속도 향상을 희망하는 문제가 있지만 여전히 직관에 의존한다고 생각합니다. 그것은 여전히 ​​고전적인 알고리즘에 대해 말할 수 있습니다. 알고리즘 x를 작성했습니다. 더 나은 클래식 버전이 있습니까? 어쩌면 아니거나 어쩌면 당신은 그것을 발견하지 않을 수 있습니다. 이것이 P = NP인지 알 수없는 이유입니다.


그러나 분리 가능한 혼합 상태의 경우 계산에 사용할 수 있는지 또는 효율적으로 시뮬레이션 할 수 있는지 알 수 없습니다 . 정확히 무엇을 의미합니까? 상태를 분리 할 수 ​​있으면 왜 효율적으로 시뮬레이션 할 수 없습니까? 혼합물이 상태를 제공하는 순수한 분리 가능한 상태를 단순히 시뮬레이션하는 데 그치지 않습니까? 그들이 분리 가능하지 않으면 얽힘이 관련된 경우로 돌아갑니다.
glS

@glS 문제는 혼합 상태를 설명하는 데 필요한 순수 상태의 수입니다. 작은 숫자라면, 당신의 주장은 효과가 있지만, 큰 숫자라면 어떻게 될까요?
DaftWullie

나는 임의의 분리 가능한 상태를 분해하는 데 필요한 분리 가능한 순수한 상태의 수를 제한 할 수 있다고 생각 했습니까? physics.stackexchange.com/a/401770/58382
GLS

아, 알다시피, 혼합 상태의 분해에서 순수한 분리 가능한 상태의 수는 힐버트 공간의 치수의 제곱에 의해 제한되므로 -qubit 상태는이 방법으로 시간 지수가 필요할 수 있습니다. .
glS

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