Questions tagged «quantum-computing»

量子计算和与量子力学有关的计算问题



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量子PAC学习
背景 中的函数可以使用经典算法在准多项式时间内通过PAC学习,该经典算法需要随机选择O (2 l o g (n )O (d ))查询来学习深度为d的电路[1]。如果没有分解算法,那么这是最佳的[2]。当然,在量子计算机上,我们知道如何分解,因此该下限无济于事。此外,最佳经典算法使用函数的傅立叶频谱,因此大喊“量化我!”一ç0一种C0AC^0O (2升Ò 克(n )Ø (d))Ø(2升ØG(ñ)Ø(d))O(2^{log(n)^{O(d)}})2ño (1 )2ñØ(1个)2^{n^{o(1)}} [1] N. Linial,Y。Mansour和N. Nisan。[1993]“恒定深度电路,傅立叶变换和可学习性”,ACM杂志40(3):607-620。 [2]哈里托诺夫(M. Kharitonov)。[1993]“分布特定学习的密码学硬度”,ACM STOC'93会议录,第372-381页。 实际上,六年前,斯科特·亚伦森(Scott Aaronson)将的可学习性作为他的十个量子计算理论的半大挑战之一。一ç0一种C0AC^0 题 我的问题有三点: 1)在密码学假设的前提下,是否存在自然函数族的示例,量子计算机可以比传统计算机更快地学习? 2)特别是在的可学习性方面是否有任何进展?(或更具雄心的T C 0)一ç0一种C0AC^0ŤC0ŤC0TC^0 3)关于的可学习性,Aaronson评论说:“那么,在学习神经网络的接近最佳权重方面,量子计算机将比传统计算机具有巨大优势。” 有人可以为神经网络和T C 0电路的权重更新之间的关系提供参考吗?(除了阈门看起来像是乙状神经元的事实之外)ŤC0ŤC0TC^0ŤC0ŤC0TC^0(这个问题已经被问及回答了)

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将任意量子态作为输入的量子子例程的复杂度类是什么?
复杂度类BQP对应于多项式时间量子子例程,该子例程接受经典输入并吐出概率经典输出。量子建议将其修改为包括一些预定的量子建议状态的副本,但像往常一样具有经典输入。多项式时间量子子程序的复杂度类别是什么?它采用任意量子态作为输入,仅由于没有克隆而只有一个副本,并吐出量子态作为输出,因此它具有一个副本?

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SPACE复杂度类别的量子类似物
我们经常考虑复杂性类,这些类在我们的图灵机可以使用的空间范围内受到限制,例如:DSPACE(f(n))DSPACE(f(n))\textbf{DSPACE}(f(n))或NSPACE(f(n))NSPACE(f(n))\textbf{NSPACE}(f(n))。似乎在复杂性理论的早期,这些类(例如空间层次定理)以及在诸如LL\textbf{L}和PSPACE这样的重要类上的创建都取得了很大的成功。PSPACEPSPACE\textbf{PSPACE}。量子计算是否有类似的定义?还是有一些显而易见的原因使量子类似物不再令人感兴趣? 看起来像这样的类很重要QLQL\textbf{QL}--- 的量子形式LL\textbf{L}:需要对数数量的量子位(或者量子TM使用对数空间)。


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是否有用于计算GCD的量子NC算法?
从我对MathOverflow的一个问题的评论中,我 感觉到有关GCD位于与中的问题类似于有关整数分解的问题位于与的问题。。氮碳ñC\mathsf{NC}PP\mathsf{P}PP\mathsf{P}ñ PñP\mathsf{NP} 对于GCD,是否存在类似于“量子 ”算法的东西,因为存在用于整数分解的量子多项式时间()算法?氮碳ñC\mathsf{NC}乙Q P乙问P\mathsf{BQP} 相关问题:最大公约数(gcd)的复杂度


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关于带有短消息的多证明人交互证明有什么了解?
Beigi,Shor和Watrous在一篇有关带短消息的量子交互证明的力量方面的论文非常出色。他们考虑了“短消息”的三种变体,而我关心的具体是它们的第二种变体,可以发送任意数量的消息,但总消息长度必须为对数。特别是,它们表明此类交互式证明系统具有BQP的表达能力。 我想知道的是,对于多重验证者设置,无论是经典验证者还是量子验证者,都有类似的结果。对于多提供者交互证明来说,是否有任何非平凡的复杂性结果已知,其中所有消息的总长度被限制为问题大小的对数?

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单向量子验证
到目前为止,群集状态计算的理论已经很成熟,表明可以对任何BQP电路进行修改,因此它仅使用单个qubit量子门(可能经典地加以控制),即可提供称为“群集状态”的充足状态。是产生稳定剂状态的简单方法。 我的问题是:是否有类似的概念可用于量子验证-即是否可以用经典控制的1-qubit门(可能使用某些“特殊状态”)替换QMA电路?至少在一开始,我不清楚为什么在这种情况下群集状态仍然可以工作。

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参考要求:无数论证明,最大稳定剂基团决定独特状态
上下文。 我正在使用Pauli稳定剂组写诸如Gottesman-Knill定理之类的主题,但是对于d维奇数论,其中d可能具有多个素数。(我之所以强调这一点,是因为有关“高维”的稳定剂形式主义的绝大多数文献都涉及d素数或d素数的情况,并利用了有限域;我正在考虑的是循环群d 。) 对于任何维度,我都将(Pauli)稳定器组刻画为Pauli组的一个阿贝尔亚组,其中每个算子都有+1个本征空间。 我正在写一个众所周知的d = 2结果(并且很容易推广为d素数): 当且仅当最大时,稳定基团才能稳定唯一的纯态 这里的最大值是指任何扩展要么在Pauli组之外,要么是非阿贝尔的,或者包含没有+1特征值的运算符。 对于这样的结果证明d黄金通常依赖于一个事实,即ℤ d 2N是一个向量空间(即 该ℤ d是一个字段):这并不适用于d复合。有两种方法:以对零除数的存在具有鲁棒性的方式(例如使用Smith范式等工具)推广现有证明,或者完全避免数论并使用诸如Pauli算子的正交关系之类的思想。 问题。 实际上,我确实对此结果有一个简洁的证明,基本上只使用Pauli运算符的正交关系。但是我怀疑我以前见过类似的东西,如果可以的话,我想参考一下现有技术(更不用说看看是否有比我使用的技术更好的技术,尽管这并不繁琐,但感觉并不完美) )。 当然,Knill的论文[quant-ph / 9608048]和[quant-ph / 9608049]考虑了相似的主题并使用了相似的技术。但是在那儿或Gottesman的[quant-ph / 9802007]中找不到我想要的结果。我希望有人可以指出我以前发布过这种证明的地方。 注意 —我正在考虑的结果不是一个将组的基数与稳定空间的维度相关联的方法(这很好,但是对于证明和查找引用而言都是微不足道的);我特别关心的是显示任何无法扩展的稳定剂基团都会稳定一个独特的状态,反之亦然。提及任何最大稳定剂基团具有相同基数的证明都可以;但是同样,它一定不能依赖于d为素数或d 2n为向量空间。

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一次量子命中时间
在论文《量子随机行走以指数方式更快地命中(arXiv:quant-ph / 0205083)》中,肯普给出了量子行走(在超立方体中)的命中时间这一概念,在量子行走文学中并不十分流行。定义如下: 单次量子击中时:离散时间量子游走有(T,p)(T,p)(T,p)一次性(|Ψ0⟩,|Ψf⟩)(|Ψ0⟩,|Ψf⟩)(|\Psi_0\rangle,|\Psi^f\rangle) -hitting如果时间|⟨Ψf|UT|Ψ0⟩|2≥p|⟨Ψf|UT|Ψ0⟩|2≥p|\langle\Psi^f|U^T|\Psi_0\rangle|^2 \geq p其中|Ψ0⟩|Ψ0⟩|\Psi_0\rangle是初始状态,|Ψf⟩|Ψf⟩|\Psi^f\rangle是目标状态,并且p>0p>0p>0 是命中率。 通常,您想知道最小TTT使得p>0p>0p>0。不可能(如果我错了,请纠正我)定义平均击球时间的概念,因为您将需要在步行过程中进行测量,并将其折叠成经典的步行方式。这就是为什么我们只有一个想法。在同一工作中,有一个应用到量子路由(请参阅第5节)。 为了知道步行到达了目标顶点,您只需要在该节点进行测量。例如,在具有2 个n节点的nnn维超立方体中,如果您从node | Ψ 0 ⟩ = | 00 ... 00 ⟩和有作为目标节点| Ψ ˚F ⟩ = | 11 ... 11 ⟩,本文显示,Ť = Ö (Ñ )具有有界错误概率,即p → 1作为Ñ2n2n2^n|Ψ0⟩=|00…00⟩|Ψ0⟩=|00…00⟩|\Psi_0\rangle=|00\dots00\rangle|Ψf⟩=|11…11⟩|Ψf⟩=|11…11⟩|\Psi^f\rangle=|11\dots11\rangleT=O(n)T=O(n)T=O(n)p→1p→1p\to 1nnn变得非常大。因此为了检测步行到达|11…11⟩|11…11⟩|11\dots11\rangle你做出之后进行测量Ω(n)Ω(n)\Omega(n)步骤。这是指数级的加速。 问题: 要使用击中时间这一概念进行搜索,您至少需要知道目标顶点与原点的距离,因为这是您知道何时应用度量的方式。假设您有一个图形,并将其设置为初始顶点v 0并希望达到v f。还假定Ť = Ö (d 我小号吨(v 0,v ˚F))和p ≥ 1 / …


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可以使用跨度程序重新计算具有指数级速度的量子算法吗?
由于Reichardt等人的突破性工作,现在已知一般对手的下界代表了量子查询的复杂性。同一工作线还建立了与span程序框架的连接以设计量子算法。 可以在量子查询模型中表达许多有趣的量子算法,包括具有指数级加速功能的诸如西蒙(Simon)算法和索尔(Shor)用于周期查找的算法。 在一般对手模型中,是否有任何工作显示这些算法的下界? 在跨度程序框架中是否有任何工作可以重新推导Simon或Shor的算法? 显然,仅使用跨度程序(或Belov的学习图)框架重新推导了具有多项式提速的量子算法,例如Grover的算法。 有Korian等人的著作。使用多项式方法显示Simon的下界,但是显然没有已知的方法可以将多项式方法的下界转换为一般对手的下界。

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从量子跃迁到经典随机游走
快速版本 线上是否存在量子游走的退相干模型,以便我们可以对任何进行调整,使其传播为?1 / 2 ≤ ķ ≤ 1Θ (tķ)Θ(tk)\Theta(t^k)1 / 2 ≤ ķ ≤ 11/2≤k≤11/2 \leq k \leq 1 动机 经典的随机游走在算法设计中很有用,而量子随机游走已被证明可用于制作许多很酷的量子算法(有时具有可证明的指数加速)。因此,重要的是要了解量子和经典随机游走之间的区别。有时,最简单的方法是考虑玩具模型,例如在路上行走。 也有一个物理动力:知道量子力学如何扩展到经典力学很有趣。但这与理论无关。 我的个人动机是完全正交的:我试图将一些实验数据与从量子平稳过渡到经典且相对直观的模型进行匹配。 背景 当考虑整数行上的量子游走和经典游走时,一个关键的区别是量子游走的(位置分布的)标准偏差为而经典游走的标准差为,其中是离散模型的步数,或连续模型的时间。请注意,这不仅限于直线,而且对于许多图形,您会看到量子混合时间和经典混合时间之间的二次关系相似,因此我考虑了该直线的受限情况,因为我认为它更易于分析。Θ (吨1 / 2)吨Θ (吨)Θ(t)\Theta(t)Θ (t1 / 2)Θ(t1/2)\Theta({t^{1/2}})Ťtt 当我们向量子步态引入去相干性(通过测量或通过噪声)时,步态开始表现得更加经典。实际上,对于大多数测量而言,如果从正确的时间尺度来看,我们最终得到的经典步态传播为。对于其他形式的退相干(例如使硬币失相或在行中引入瑕疵),通常存在一个尖锐的阈值,在该阈值以下,步态具有量子行为(传播为),而在该阈值之上,步态开始是经典的(传播为)。实际上,甚至已经提出将这种缩放比例作为量子行走的定义。Θ (吨)Θ (吨1 / 2)Θ (t1 / 2)Θ(t1/2)\Theta(t^{1/2})Θ (吨)Θ(t)\Theta(t)Θ (t1 / 2)Θ(t1/2)\Theta(t^{1/2}) 长版问题 是否存在用于线上随机游走的退相干模型,例如,当我们改变退相干量时,对于任何,我们都可以实现位置的标准偏差,缩放为?或者,对于其他在混合或击中时间上有间隔的图,是否存在退相干形式,因此对于任何,我们都可以得到混合/击中/标准偏差,其和,其中是经典混合/命中/ STD,是纯量子。如果这不可能,那么为什么我们看到这种一种或另一种行为有更深的原因?1 / 2 ≤ …

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