양자 컴퓨팅은 혼돈 시스템을 분석 / 제어하는데 본질적인 이점이 있습니까?

1. 양자 컴퓨터에 대한 애호가 수준의 부정확 한 지식은 다항식 시간에 지수 적으로 해결할 수있는 많은 문제를 해결할 수 있다는 것입니다.
2. 혼돈 시스템 에 대한 애호가 수준의 부정확 한 지식은 초기 조건에 매우 민감하기 때문에 예측 및 제어가 일반적으로 충분하지 않은 정확도보다 매우 어렵다는 것입니다.

오늘날, 혼란 시스템의 가장 유명한 실제 사용 중 하나는 지구의 날씨를 모델링하는 문제입니다.

(1)과 (2)를 결합하면 양자 컴퓨터를 사용한다고 생각합니다. 다항식에서 지수에 이르는 단계로 처리 할 수있을 것입니다. 맞습니까?

이보다 더 많은 혼란을 처리 할 수있는 본질적인 이점이 있습니까?

항상 그런 것은 아닙니다. 일부 문제는 비 결정적입니다 (그들의 해결책). 그 외에도 일부 문제는 초기 상태의 변화에 ​​민감하므로 대부분의 솔루션이 너무 현지화되어 있습니다.

그러나 양자 컴퓨터가 통찰력있는 결과를 제공하여 솔루션에 대한 다양한 접근 방식을 밝힐 수있는 경우가 있습니다.

고려해야 할 또 다른 요점은 혼란스러운 시스템에서 숫자 방법을 사용하는 것입니다. 일부 방법은 정확성을 희생하여 다른 방법보다 최적입니다. 양자 컴퓨터를 사용하면 계산 시간이 많이 단축 (이론에 따름)되어보다 정확한 계산이 가능 해져 까다로운 혼돈 시스템을 더 잘 이해할 수 있습니다.

명확히하기 위해 : Quantum 컴퓨터는 분석 솔루션을 제공하지 못할 수도 있지만 (이러한 솔루션 이 있을 수 있는 문제조차도 ) 더 정확한 근사치는 종종 문제를 처리하는 방법 인 문제에 대한 새로운 이해로 이어질 수 있습니다.

아니.

혼돈 (혼돈 시스템에서 설명)은 결정 론적이며, 그러한 시스템의 진화는 고전적 결정 론적 방정식을 사용하여 계산 될 수 있습니다. 문제는 초기 값의 작은 차이조차도 최종 값의 큰 차이로 이어질 수있는 다른 궤도의 강한 발산입니다.

이 상황에서는 양자 컴퓨팅이 도움이되지 않습니다.