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量子計算と量子力学に関連する計算の問題

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Shorのアルゴリズムの削減は、もともとShorによって発見されましたか?
これは、研究の質問であるというよりも「歴史的な質問」ですが、Peter Shorによって最初に発見された、因数分解のためのShorのアルゴリズムでの順序探索の古典的な縮小でしたか?Shorに先行する削減について説明した論文はありますか、それとも単に「民俗結果」と呼ばれていますか?それとも、同じ論文で単に別のブレークスルーでしたか?

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非常に単純な量子プログラムはどのようなものでしょうか?
世界初のプログラム可能な量子フォトニックチップの発表に照らして、量子エンタングルメントを使用するコンピューター用のソフトウェアはどのようなものになるのだろうと思いました。私が今までに書いた最初のプログラムの1つは for i = 1 to 10 print i next i 擬似コードまたは高級言語で、量子フォトニックチップ(または同様のハードウェア)を利用する、同等の単純さのコードの例を挙げることができますか?従来のプログラミングからエンタングルメントなどへの概念的なジャンプを行うのが困難です。

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Wiesnerのクォンタムマネーに対する厳格なセキュリティ証明?
Stephen Wiesnerは、有名な論文「Conjugate Coding」(1970年頃に執筆)で、発行銀行が乱数の巨大なテーブルにアクセスでき、紙幣を持ち込めると仮定して、偽造が無条件に不可能な量子マネーのスキームを提案しました。確認のため銀行に戻ります。ウィーズナーの方式では、各紙幣は、古典的な「シリアル番号」で構成されて量子お金の状態と一緒に、から成る非交絡量子ビット、それぞれのいずれかをsss|ψs⟩|ψs⟩|\psi_s\ranglennn |0⟩, |1⟩, |+⟩=(|0⟩+|1⟩)/2–√, or |−⟩=(|0⟩−|1⟩)/2–√.|0⟩, |1⟩, |+⟩=(|0⟩+|1⟩)/2, or |−⟩=(|0⟩−|1⟩)/2.|0\rangle,\ |1\rangle,\ |+\rangle=(|0\rangle+|1\rangle)/\sqrt{2},\ \text{or}\ |-\rangle=(|0\rangle-|1\rangle)/\sqrt{2}. 銀行は、すべて古典的な記述を記憶しています。したがって、が検証のために銀行に戻されると、銀行は各キュービットを正しい基準で測定できます(または)、正しい結果が得られることを確認します。|ψs⟩|ψs⟩|\psi_s\ranglesss|ψs⟩|ψs⟩|\psi_s\rangle|ψs⟩|ψs⟩|\psi_s\rangle{|0⟩,|1⟩}{|0⟩,|1⟩}\{|0\rangle,|1\rangle\}|+⟩,|−⟩|+⟩,|−⟩{|+\rangle,|-\rangle} 一方、理由は不確定性関係の(あるいは、無クローニング定理)、それの「直感的に明らかに」という、もし偽造しない正しい塩基試行をコピーするために知っている、その後、偽造者の出力状態の両方が銀行の検証テストに合格する確率は、定数に対して最大でになります。さらに、これは、量子力学と一致して、偽造者が使用する戦略に関係なく当てはまるはずです(たとえば、偽造者が派手な絡み合い測定を使用している場合でも)。|ψs⟩|ψs⟩|\psi_s\ranglecncnc^nc&lt;1c&lt;1c<1|ψs⟩|ψs⟩|\psi_s\rangle しかし、他の量子マネースキームに関する論文を書いている間、私の共著者と私は、上記の主張の厳密な証拠はどこにも見られなかったこと、または明示的な上限はWiesnerの元の論文でも後の論文でも見られなかったことに気付きました。ccc だから、持っている(上に拘束して、このようなAの証拠を)に公開されていますか?そうでない場合は、(たとえば)近似クローンの定理の近似バージョンから、またはBB84量子キー配布スキームのセキュリティに関する結果から、そのような証明を多少なりとも簡単に導出できますか?ccc 更新:以下のJoe Fitzsimonsとの議論を踏まえて、私はBB84のセキュリティからの単なる削減以上のものを探していることを明確にする必要があります。むしろ、私は成功した偽造の確率(つまり)の明示的な上限を探してい -そして理想的には、最適な偽造戦略がどのように見えるかについての理解も必要です。すなわち、最適戦略は、基本的に言うと、各キュビットを単純に測定しますccc|ψs⟩|ψs⟩|\psi_s\rangle {cos(π/8)|0⟩+sin(π/8)|1⟩,sin(π/8)|0⟩−cos(π/8)|1⟩}?{cos⁡(π/8)|0⟩+sin⁡(π/8)|1⟩,sin⁡(π/8)|0⟩−cos⁡(π/8)|1⟩}?\{ \cos(\pi/8)|0\rangle+\sin(\pi/8)|1\rangle, \sin(\pi/8)|0\rangle-\cos(\pi/8)|1\rangle \}? それとも、より優れた絡み合った偽造戦略がありますか? 更新2:現在、私が知っている最良の偽造戦略は、(a)上記の戦略、および(b)ベースで各キュービットを単純に測定する戦略と「最高のものを願っています。」興味深いことに、これらの戦略はどちらも(5/8)nの成功確率を達成します。したがって、現時点での私の推測では、(5/8)nが正しい答えかもしれません。いずれにせよ、5/8がcの下限であるという事実は、「あまりにも」単純なWiesnerスキームのセキュリティ引数を除外します(たとえば、偽造者ができることは些細なことではないという効果に対する引数正解はc = 1/2)です。{|0⟩,|1⟩}{|0⟩,|1⟩}\{|0\rangle,|1\rangle\} 更新3:いいえ、正しい答えは(3/4)nです!Abel Molinaの回答の下のディスカッションスレッドを参照してください。

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物理学はTCSをもたらしますか?
理論計算機科学の多くのサブフィールドが、理論物理学の結果によって大きく影響を受けていることは明らかです。これの2つの例は 量子計算 複雑性分析/ヒューリスティックアルゴリズムで使用される統計力学の結果。 だから私の質問は、私が行方不明になっている主要な分野はありますか? 私の動機は非常に単純です:私は量子情報を介してTCSに来た理論物理学者であり、2つの領域が重複する他の領域について興味があります。 これは比較的やさしい質問ですが、これがビッグリスト型の質問であるとは限りません。重複が重要な領域を探しています。

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vs
複雑性理論の中心的な問題は、おそらく対N Pです。PPPNPNPNP 自然は、量子あるので、しかし、クラスを検討するために、より自然思わ(すなわち決定問題はすべてのインスタンスの最も1/3でのエラー確率で、多項式時間で量子コンピュータで解ける)ANS Q M Aを(N Pの量子等価物)代わりに。BQPBQPBQPQMAQMAQMANPNPNP 私の質問: 1) vs N P問題の解決策は、B Q P vs Q M Aの解決策になりますか?PPPNPNPNPBQPBQPBQPQMAQMAQMA 2)相対化、自然証明、代数化の3つの障壁は、対Q M Aの問題にも適用されますか?BQPBQPBQPQMAQMAQMA

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結果
TCSアマチュアとして、私は量子コンピューティングに関する人気のある非常に入門的な資料を読んでいます。これまでに学んだ情報のいくつかの基本的なビットは次のとおりです。 量子コンピューターは、多項式時間でNP完全問題を解くことが知られていません。 「量子魔法だけでは十分ではない」(Bennett et al。1997):問題の構造を捨てて、可能な解の空間だけを考えれば、量子コンピューターでさえ√2n2n2^n2n−−√2n\sqrt{2^n}正しいものを見つけるためのステップ(Groverのアルゴリズムを使用) NP完全問題の量子多項式時間アルゴリズムが見つかった場合、何らかの方法で問題構造を活用する必要があります(そうでない場合、箇条書き2は矛盾します)。 このサイトでこれまでに誰も質問していないように見える(基本的な)質問がいくつかあります(おそらく基本的な質問です)。仮定誰かがため有界誤り量子多項式時間アルゴリズム発見こうして確定(または他の任意のNP完全問題)、S A Tの中にB Q Pを、そして暗示N P ⊆ B Q P。SATSATSATSATSATSATBQPBQPBQPNP⊆BQPNP⊆BQPNP \subseteq BQP ご質問 そのような発見の理論的な結果はどれでしょうか?複雑度クラスの全体像にどのような影響がありますか?どのクラスが他のどのクラスと同等になりますか? そのような結果は、量子コンピューターが古典的なコンピューターよりも本質的に優れたパワーを持っていることを示唆しているように思われます。そのような結果が物理学に与える影響はどれでしょうか?それは物理学の未解決の問題に何らかの光を発しますか?同様の結果の後、物理学は変更されますか?私たちが知っている物理法則は影響を受けるでしょうか? 問題構造を十分に一般的な方法で(つまり、特定のインスタンスに依存しないで)利用する可能性(またはそうでない)は、P = NPの問題の核心と思われます。さて、有界誤差多項式時間量子アルゴリズムが見つかり、それが問題の構造を利用しなければならない場合、その構造活用戦略は古典的なシナリオでも使用できませんか?そのような構造活用が量子コンピューターでは可能であるが、古典的なコンピューターでは不可能であるという証拠はありますか?SATSATSAT

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量子計算モデルとは何ですか?
量子アルゴリズムや状態、複数の可能性を一度に考慮する能力について人々が話すことをときどき耳にしましたが、この背後にある計算モデルを誰かに説明させることはできませんでした。明確にするために、私は量子コンピューターがどのように物理的に構築されるかについてではなく、計算の観点からそれらをどのように見るかについて尋ねています。

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量子行列乗算?
これは知られているようには見えませんが、量子コンピューティングモデルの行列乗算の複雑さに興味深い下限はありますか?量子コンピューターを使用してCoppersmith-Winogradアルゴリズムの複雑さに打ち勝つことができるという直感はありますか?

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量子アルゴリズムは従来のSATを改善しますか?
従来のアルゴリズムでは、時間(ランダム化)または時間(決定論的)で3-SATを解くことができます。(参照:SATの最適な上限)1.3071n1.3071n1.3071^n1.3303n1.3303n1.3303^n 比較のために、量子コンピューターでグローバーのアルゴリズムを使用すると、ランダム化されたソリューションを探して提供します。(これには、ソリューションがいくつあるかどうかについての知識がまだ必要かもしれませんが、これらの境界がまだ必要かどうかはわかりません。)これは明らかに著しく悪いです。最高の古典的アルゴリズムよりも優れた(または少なくとも- ほぼ同等の)量子アルゴリズムがありますか?1.414n1.414n1.414^n もちろん、十分な作業スペースを想定して、古典的なアルゴリズムを量子コンピューターで使用できます。私は本質的に量子アルゴリズムについて疑問に思っています。

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P = NPが真である場合、量子コンピューターは有用でしょうか?
P = NPが真であると仮定します。特定の問題をより迅速に解決するなど、量子コンピューターを構築するための実用的なアプリケーションはありますか、またはP = NPが真であるという事実に基づいて、そのような改善は無関係でしょうか?P!= NPの世界とは対照的に、P = NPの世界で量子コンピューターを構築できる場合、効率の改善をどのように特徴づけますか? ここに私が探しているものの作り上げた例があります: P!= NPの場合、複雑度クラスABCは量子複雑度クラスXYZと等しいことがわかりますが、P = NPの場合、クラスABCはとにかく関連するクラスUVWに崩壊します。 (動機:私はこれに興味があり、量子コンピューティングには比較的新しいです。不十分な場合はこの質問を移行してください。)

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単調量子回路の概念
計算の複雑さでは、単調計算と一般計算の間に重要な区別があり、Razborovの有名な定理は、3-SATおよびMATCHINGは単調なブール回路モデルの多項式ではないと主張します。 私の質問は簡単です:単調な回路(または複数)の量子アナログはありますか?量子ラズボロフの定理はありますか?

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古典的定理の量子証明
それにもかかわらず、量子力学/情報とは一見関係のない定理(例えば、純粋に古典的な物体に関する何かを述べている)が量子ツールを使用して証明できる問題の例に興味があります。古典的定理の量子証明(A.ドラッカー、R。ウルフ)の調査では、このような問題の素晴らしいリストが提供されていますが、確かにもっとたくさんあります。 特に興味深いのは、実際の複雑な分析と同様に、量子証明が可能なだけでなく、「より明るく」、複雑な設定に実際の問題を入れることがより自然になる場合の例です(たとえば、代数的に閉じているなど)。言い換えれば、量子世界が「自然の生息地」である古典的な問題。CC\mathbb{C} (私はここで正確な意味で「量子」を定義しておらず、そのようなすべての議論は最終的に線形代数に要約されると主張することができます;まあ、実数のペアのみを使用するために複素数を使用して任意の引数を翻訳することもできます-しかし?)

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Shorの因数分解アルゴリズムのヘルプ
Shorの因数分解アルゴリズムの最終ステップを完全に理解するのに少し苦労しています。 因数分解する与えられた場合、次数を持つランダムなを選択します。NNNxxxrrr 最初のステップには、レジスターのセットアップとアダマール演算子の適用が含まれます。2番目のステップでは、線形演算子が適用されます。2番目のレジスタの3番目のステップが測定されます(このステップは後で実行できると思います)。4番目のステップでは、離散フーリエ変換が最初のレジスタに適用されます。次に、最初のレジスタを測定します。 ここに私が少しかすんでいるところがあります: の形式で測定値を取得します。∣j,xkmodN⟩∣j,xkmodN⟩\mid j , x^k \textrm{mod} N \rangle これから、分数の収束を見つけることができ、収束は次数可能な値です。ここで、すべての収束子を試しますが、収束子の1つとして見つからない場合は、もう一度やり直しますか?j2qj2q \frac{j}{2^q} rr r &lt;N&lt;N < N rr r また、可能な値確率はどのように異なりますか?彼らは私が見るように、彼らはすべて同じ確率を持っているはずですが、ショーの論文はこれは事実ではないと言っていますか?jj j 一部の論文では異なることを言っているように見えるため、少し混乱しています。 ありがとう。

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効率的な量子解によるNP中間問題
Peter Shor は、2つの最も重要なNP中間問題、因数分解と離散対数問題がBQPにあることを示しました。対照的に、SAT(Groverの検索)で最もよく知られている量子アルゴリズムは、古典アルゴリズムよりも2次の改善しか得られず、NP完全問題は量子コンピューターでは依然として扱いにくいことを示唆しています。AroraとBarakが指摘しているように、BQPにはNPにあることが知られていない問題もあり、2つのクラスは比較できないと推測されます。 これらのNP中間問題がBQPにある理由についての知識/推測はありますが、なぜ(私たちが知る限り)SATはそうではないのですか?他のNP中間問題はこの傾向に従っていますか?特に、BQPのグラフ同型性はどうですか?(これはうまくグーグルしません)。

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BQPをキャプチャする近似カウント問題
ブラックボックスモデルでは、入力xで BPPマシンM(x,r)M(x,r)M(x,r)出力を決定する問題は、加法誤差1/3(たとえば)でE r M (x 、r )を決定する近似カウント問題です。。xxxErM(x,r)ErM(x,r)E_r M(x,r) BQPにも同様の問題がありますか?Ken Reganによるこのコメントは、このような問題を示唆しています。 BPPの質問を1つの#P関数に近づけることができますが、BQPで得られるのは2つの#P関数の違いで、それらをとgと呼びます。近似FとGは、別途ごおおよその助けにはならないF - グラムをするときfを- gはゼロに近いです!fffgggfffgggf−gf−gf - gf−gf−gf - g BQPは少し助けになります:入力 BQP質問に対する答えがyesの場合、f (x )− g (x )は2 mの平方根に近く、ここでfを定義するカウント述語そしてGは、あなたがの代わりに後メートルバイナリ変数を持っているのx。(絶対値バーはありません。「魔法のように」常にf (x )&gt; g (x )になります。BQPの量子回路の一般的な表現では、mxxxf(x)−g(x)f(x)−g(x)f(x) - g(x)2m2m2^mfffgggxxxf(x)&gt;g(x)f(x)&gt;g(x)f(x) > g(x)mmm はアダマールゲートの数になります。)答えがノーの場合、差は0に近くなります。 BQPに可能な限り近いこのような問題を正確に定式化できますか?私は次のようなものを望んでいます:関数へのブラックボックスアクセスが与えられ、gがXをYにマッピングし、...を約束して、ε内でf − gを推定します。f,gf,gf,gXXXYYYf−gf−gf-gεε\varepsilon

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