为什么量子计算机比普通计算机更快?为什么?


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我目前正在阅读一本有关量子物理学的书(以及许多维基百科),但我还没有了解量子计算机如何比今天的计算机更快。

量子计算机如何在亚指数时间内解决经典计算机只能在指数时间内解决的问题?


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我发现Veritasium的这段视频在A / Professor Andrea Morello教授的帮助下对解释这一点非常有帮助。在解释了量子计算的工作原理之后,他很好地解释了为什么量子计算将永远无法取代现代计算,以及在什么情况下量子计算会变得越来越慢。
Gunnar 2014年

什么书?请引用。另请参阅如何测量qm cpu的处理能力
vzn 2014年

Answers:


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量子计算机本身并不快。相反,它具有不同的计算模型。在此模型中,存在某些(不是全部!)问题的算法,这些算法在渐近性上比最快(对于某些问题,已知最快)的经典算法快。

我建议阅读Scott Aaronson 的《量子极限》:这是一篇简短的热门文章,解释了我们对量子计算机的期望。


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您的意思是:“ 量子计算机本身并没有更快。 ”,尤其是在此之前,特别是在说出正确的算法之后,该模型可以比传统模型更快地无症状地解决某些问题(当然,至少总是如此快。 )?或者,您只是在说计算速度是算法的属性,而不是计算模型的属性。但是,我认为该概念可以扩展到计算模型。还是有原因无法做到这一点。
宝贝

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基本思想是量子器件可以同时处于多种状态。通常,粒子可以同时向上和向下旋转。这称为叠加。如果结合n个粒子,则可以具有可以叠加个状态的东西。然后,如果您设法将布尔运算扩展到叠加状态(或叠加符号),则可以同时进行多个计算。这有限制,但可以加快某些算法的速度。一个主要的物理问题是,在大型系统上很难保持重叠。2n


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在理论和应用层面上,量子算法是否会比“经典”算法更快,这是一个需要前沿研究的开放问题。在复杂性理论中,它反映在问题中,例如BQP =?P,即量子计算“ P”类是否等效于经典P(多项式时间)类,还有许多其他相关的开放性问题。

有一个非常有趣且重要的数据点:屡获殊荣的Shors算法在P量子时间中分解数字,但仍不知道是否存在P时间经典分解算法。

近年来,绝热量子计算的一个新方向是比其他涉及qbit传输的标准方法更易于实现/设计(但仍然极难实现)。

迄今为止,唯一的量子计算机是Dwave系统制造的,并且目前就其实际量子效应和性能受到严格的科学审查和争议;当经典代码经过完全(人/手)优化时,它非常昂贵,并且基本上不胜过台式计算机。但是,可以肯定地说,到目前为止,没有其他公司,政府或大学的研究机构似乎在其应用/技术/工程进步水平附近。

科学观是目前和一些科学阴天专家/评论家/怀疑论者如Dyakonov一直认为/主张坚决认为可扩展 QM电脑将永远不会兑现,由于无法克服的技术困难和/或障碍。


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香港专业教育学院得到的证据表明,即使量子能也有其局限性。

量子计算机发现,即使达到一千个qbit,也非常困难。但是,即使他们只到达那里,它也非常强大。

16384 qbits将以128个时间步长生成128个空间维度,进行全面详尽的搜索,这真是太棒了,100个时间步长100个维度概率树!!!但不要期望在不久的将来有更多的量子数量。


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这似乎是评论而不是答案。
xskxzr

这如何回答所述问题?它有极限,好的,但是问题是关于指数时间。
邪恶

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量子系统是一种以一种或多种量子态存在的系统,其环境概率决定了其不同的概率。假设量子计算机包含n位量子系统的所有状态,则提取这些状态之一会将系统折叠为其中一个状态。这类似于使用O(1)搜索存储桶而不进行迭代的哈希函数。需要两件事,n位系统的量子存储和类似哈希的函数以折叠所需的状态。约束起着不同的哈希函数的作用,用于将n位系统折叠为所需状态。


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这样想:有些问题可以通过解决很多单独的子案例来解决[示例:按审判庭分解]。这些问题要花很长时间才能解决是否必须一个接一个地解决子案例的问题。如果可以提供足够的硬件来并行解决所有子问题,则可以更快地解决这些问题,但这不切实际,因为所需的硬件数量随问题的大小而增加。量子计算利用量子力学的状态叠加功能来模拟提供足够的硬件-即,对于其中一种情况,叠加中的每个状态都是“机器”。请注意,此仿真不是通过软件完成的,而是通过Nature本身完成的。


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量子计算与并行运行穷举搜索不同。比这复杂一点。
Yuval Filmus
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