タグ付けされた質問 「quantum-information」

情報の量子処理に関する理論的問題

2
フーリエ変換以外の変換に基づく量子アルゴリズム
NielsenとChuangによるQuantum Computation and Quantum Informationでは、量子フーリエ変換に基づくアルゴリズムの多くはフーリエ変換のコセット不変性特性に依存しており、他の変換の不変性特性が新しいアルゴリズムを生成する可能性があることを示唆しています。 他の変換に関する実りある研究はありましたか?

1
暗号化には固有の熱力学的コストがありますか?
リバーシブルコンピューティングは、熱力学的にリバーシブルな操作のみを許可する計算モデルです。少しの情報を消去するとジュールの熱が放出されると述べているランダウアーの原理によれば、これは1対1ではない遷移関数(たとえば、ブールANDおよびOR演算子)を排除します。量子計算で許可される演算はユニタリ行列で表されるため、量子計算は本質的に可逆であることはよく知られています。k Tln(2 )kTln⁡(2)kT \ln(2) この質問は暗号に関するものです。非公式には、「可逆性」という概念は暗号化の基本的な目標に対する嫌悪感のようであり、「暗号化には固有の熱力学的コストがあるのか​​?」という質問を示唆しています。 これは、「すべてを量子で行うことができますか?」とは異なる質問だと思います。 彼には講義ノート、博士Preskillは述べ、「可逆コンピュータ上で不可逆的な計算をシミュレートするための一般的な戦略があります。それぞれの不可逆的なゲートは入力を固定し、出力を無視することによってトフォリゲートによってシミュレートすることができます。私たちは、蓄積し、すべての「ごみのセーブ'計算のステップを逆にするために必要な出力ビット。 " これは、不可逆操作のこれらの可逆量子シミュレーションが入力と「スクラッチ」スペースをとることを示唆しています。次に、操作はいくつかの「ダーティ」スクラッチビットとともに出力を生成します。演算はすべて、出力とガベージビットに関して可逆的ですが、ある時点で、ガベージビットは「破棄」され、それ以上考慮されません。 暗号化はトラップドア一方向関数の存在に依存するため、「スクラッチスペースを追加せずに、可逆論理演算のみを使用して実装できるトラップドア一方向関数はありますか?」もしそうなら、リバーシブル操作のみを使用して、スクラッチスペースなしで任意のトラップドア一方向関数を計算することも可能ですか?

3
ダイヤモンドの基準と関連する州の距離との間に関係はありますか?
量子情報理論では、2つの量子チャネル間の距離は多くの場合、ダイヤモンドノルムを使用して測定されます。トレース距離、忠実度など、2つの量子状態間の距離を測定する方法もいくつかあります。Jamiołkowski同型は、量子チャネルと量子状​​態の間に二重性を提供します。 ダイヤモンドのノルムは計算が難しいことで有名であり、Jamiołkowskiの同型は、量子チャネルの距離測定と量子状態との相関関係を暗示しているように思えるので、これは少なくとも興味深いことです。だから、私の質問はこれです:ダイヤモンドノルムの距離と関連する状態間の距離(何らかの尺度で)の間に既知の関係はありますか?

7
量子コンピューティング/情報の大学?
どの大学が強力な量子コンピューティングカリキュラムを持ち、ある種の量子コンピューティング/情報コース/研究を提供していますか? ここでの目的は、これらの分野で大学院研究を検討している人にとって有用なリストを収集することであり、どちらが「最良」であるかを議論することではありません。このリストを役立つものにするために、この領域が追求されている大学の部分の簡単な説明(多くの場所で、これは誰にも馴染みのない学際的な研究所にあります)とURLを含めてください。

1
半正定値プログラミングに基づくアルゴリズムによる多項式高速化
これは、A。Palによる最近の質問のフォローアップです。多項式時間で半正定値プログラムを解く。 私はまだ、半正定値プログラム(SDP)の解を計算するアルゴリズムの実際の実行時間について困惑しています。ロビンが上記の質問に対するコメントで指摘したように、SDPは一般に多項式時間で解くことはできません。 SDPを慎重に定義し、原始実行可能領域がどれだけ適切に制限されているかを条件とする場合、楕円法を使用して、SDPの解決に必要な時間に多項式限界を与えることができます(セクション3.2を参照)L.Lovász、半正定プログラムおよび組み合わせ最適化)。そこに与えられた限界は、一般的な「多項式時間」であり、ここでは、より粗くない限界に興味があります。 動機は、量子分離可能性問題に使用される2つのアルゴリズムの比較から得られます(実際の問​​題はここでは関係ないので、古典的な読者の読みを止めないでください!)。アルゴリズムは、SDPにキャストできるテストの階層に基づいており、階層内の各テストはより大きなスペースで行われます。つまり、対応するSDPのサイズが大きくなります。比較したい2つのアルゴリズムは、次のトレードオフが異なります。最初のアルゴリズムでは、ソリューションを見つけるために階層のより多くのステップを登る必要があり、2番目のアルゴリズムでは、階層のステップはより高いが、より少なく登る必要があるそのうちの。このトレードオフの分析では、SDPの解決に使用されるアルゴリズムの正確な実行時間が重要であることは明らかです。これらのアルゴリズムの分析は、Navascuésなどによって行われます。中arXivの:0906.2731、彼らが書く場所: ... 個の変数と行列サイズnの SDPの時間の複雑さは(アルゴリズムの反復からわずかな追加コストが発生します)。mmmnnnO(m2n2)O(m2n2)O(m^2 n^2) で、別の紙の問題に対するこのアプローチは、最初に提案された、著者らは、同じバウンド与えるが、彼らはより慎重用語「使用算術演算の回数」の代わりに「時間の複雑さを」。 私の質問は2つあります。 どのアルゴリズム/バインドがNavascuéset alです。参照する? Lovászの「多項式時間」という表現を、より粗くない(同じ仮定を維持する)ものに置き換えることはできますか?

1
GroverのアルゴリズムのためのOracle Construction
MikeとIkeの「量子計算と量子情報」で、Groverのアルゴリズムが詳細に説明されています。しかし、本では、そして私がGroverのアルゴリズムについてオンラインで見つけたすべての説明で、GroverのOracleがどのように構築されているかについての言及はないようです。アルゴリズム。具体的には、私の質問は次のとおりです。あるx値に対してf(x)= 1であるが、他のすべてに対してf(x)= 0であるようなf(x)が与えられた場合、初期の任意の状態| x> | y>から| x> | y + f(x)>?可能な限り明示的な詳細(おそらく例?)をいただければ幸いです。アダマール、パウリ、またはその他の標準的な量子ゲートを使用して、任意の関数のそのような構成が可能であれば、

1
ポリとログの深さの量子回路間の口腔分離
以下の問題は、アーロンソンのリスト「量子コンピューティング理論のための10のセミグランドチャレンジ」に現れています。 Is B Q P = B P PB Q N CBQP=BPPBQNC\mathsf{BQP}=\mathsf{BPP}^{\mathsf{BQNC}}言い換えれば、任意の量子アルゴリズムの「量子」部分をp o l y l o g(n)polylog(n)\mathrm{polylog}(n)深さに圧縮できますか?時間古典的な後処理?(これは、Shorのアルゴリズムに当てはまることが知られています。)その場合、汎用量子コンピューターの構築は、一般に信じられているよりもはるかに簡単です!ちなみに、それは与えることは難しいことではありませんオラクル分離の間にB Q PBQP\mathsf{BQP} およびBPPBQNCBPPBQNC\mathsf{BPP}^{\mathsf{BQNC}}ですが、問題はそのようなオラクルを「インスタンス化する」具体的な機能があるかどうかです。 されていJozsaによって推測質問への答えは、量子計算」の「」測定ベースのモデルではイエスであること:地元の測定、適応地元のゲートと効率的な古典後処理が許可されても参照してくださいこの関連の記事を。 質問。このクラス間の現在知られている口頭の分離(または、少なくとも、アーロンソンが言及している神託分離)について知りたいです。

5
Renyiエントロピーの効用?
私たちのほとんどは、ランダム変数のシャノンエントロピー、および関連するすべての情報エントロピーなどの情報理論的尺度に精通している-または少なくとも聞いたことがある- 相互情報など。ランダム変数の最小エントロピーなど、理論的なコンピューターサイエンスや情報理論で一般的に使用されるエントロピーの他の測定値がいくつかあります。H(X)=−E[logp(X)]H(X)=−E[log⁡p(X)]H(X) = -\mathbb{E} \bigl[ \log p(X)\bigr] 文献を閲覧するにつれて、これらのいわゆるRenyiエントロピーがより頻繁に見られるようになりました。それらはシャノンのエントロピーと最小エントロピーを一般化し、実際にはランダム変数のエントロピー測定の全スペクトルを提供します。私は主に量子情報の領域で働いており、そこではレーニエントロピーの量子バージョンもかなり頻繁に考慮されています。 私が本当に理解していないのは、なぜそれらが役立つのかということです。シャノン/フォンノイマンエントロピーや最小エントロピーと言うよりも、分析的に扱うほうが簡単だとよく耳にします。しかし、それらはシャノンのエントロピー/最小エントロピーにも関連している可能性があります。 Renyiエントロピーを使用することが「正しいこと」である場合の例(古典的または量子)を提供できますか?私が探しているのは、Renyiエントロピーをいつ使用したいかを知るための「メンタルフック」または「テンプレート」です。 ありがとう!

2
ユニタリグループに対する最適化の複雑さ
ユニタリ群上のさまざまな関数を最適化する計算の複雑さは何ですか?うん(n )うん(n)\mathcal{U}(n) 量子情報理論で頻繁に発生する典型的なタスクは、すべてのユニタリ行列Uでタイプ(またはUの高次多項式)の量を最大化することです。このタイプの最適化は効率的に(おそらく)計算可能ですか、それともNP困難ですか?(おそらくこれはよく知られていますが、私は一般的な参照を見つけることができませんでした)T r AUB U†TrAうんBうん†\mathrm{Tr}AUBU^{\dagger}うんうんUうんうんU

2
量子鍵配送における誤り訂正の最良の方法
私の知る限り、QKDのほとんどすべての実装では、エラー修正にBrassardとSalvailのCASCADEアルゴリズムを使用しています。これは本当に、ランダムなキュービットの共有シーケンスのエラーを修正する最もよく知られた方法ですか、それともQKDの実装が代わりに使用すべきであるというより良い提案がありますか?

1
エントロピーと計算の複雑さ
消去ビットはエネルギーを消費する必要があることを示す研究者がいますが、計算の複雑さアルゴリズムのエネルギーの平均消費に関する研究はありますか?計算の複雑さF (n )はエネルギーの平均消費量と相関していると思います。ここで何らかの答えが得られることを願っています。F(n)F(n)F(n)F(n)F(n)F(n)

4
マスター方程式と演算子の合計フォーム
私は量子情報の人というよりも量子光学の人で、主にマスター方程式を扱っています。私は演算子和形式に興味があり、シミュレートしている小さな量子システムのこの形式のエラーを導き出したいと思います。 キャッチ:量子システムは、正弦関数でモデル化された外部(古典的)場によって駆動され、減衰率が低いため、この時間依存性を排除するために回転波近似を行うことはできません。積分によってマスター方程式を数値的に解く必要があり、時間での各積分の結果はtttこれらの誤差を把握するのに十分な情報ではないため、ベクトル化された密度で動作しているスーパー演算子行列を回復するためにいくつかの作業を行う必要があるマトリックス。すなわち、マスター方程式に1のエントリが1で残りがゼロのベクトル化密度行列を供給し、特定の時間ような行列を作成しττ\tauます。私はここで正しい軌道に乗っていますか(健全性チェック)?より明示的に、の位置に1つのエントリと密度行列のベクトル化()は、列ベクトルですので形である、私は、Jで、 T = 0時間に進化してきたこと τ行列次いで、より密度行列のベクトル形式取る T = 0に対して T = τがで与えられる M = Σ I 、Jの V E C(ρ I 、J 、T = 0)vec(ρij,t=τ)vec(ρij,t=τ)\mathrm{vec}(\rho_{ij,t=\tau})i,ji,ji,jt=0t=0t=0ττ\taut=0t=0t=0t=τt=τt=\tau。M = ∑i,jvec(ρij,t=0)vec(ρij,t=τ)†M=∑i,jvec(ρij,t=0)vec(ρij,t=τ)†\mathbf{M}=\sum_{i,j}\mathrm{vec}(\rho_{ij,t=0})\mathrm{vec}(\rho_{ij,t=\tau})^\dagger 質問:このスーパーオペレーターがMMM\mathbf{M}、どのように私はのオペレータ和同等のためのクラウス演算子を取得することができます M有用な形態でありますか?すなわち、問題のシステムはキュービットまたはキュートリットであり、別のキュービットまたはキュートリットです。可能であれば、各チャネルのスピンマトリックスのテンソル積の形で演算子sumを実行できるようにします。Mvec(ρ0)=vec(ρτ)Mvec(ρ0)=vec(ρτ)\mathbf{M}\,\mathrm{vec}(\rho_0)=\mathrm{vec}(\rho_\tau)MM\mathbf{M} サイド質問:あるチェ行列?MM\mathbf{M} 最後のメモ:私はピンジャが提案した論文を使用したように、ピンジャへの承認を授与しました。以下に詳細を記入した回答を自分で提供しました。

1
一定数のソースから「無限の」ランダム性を生成する
私は最近、量子デバイスを使用したランダム性拡張に関するCoudronとYuenの論文に出会いました。この作業の主な結果は、一定数のソースから「無限」のランダム性を生成できることです(つまり、生成されるランダムビットの数は、ソースの数ではなくプロトコルのラウンドの数にのみ依存します)。 単純に、これは結果が量子ソースを使用した任意のランダム化アルゴリズムのランダム化解除を可能にし、対応する量子クラス内のランダム化された複雑性クラスのある種の包含を意味するように思えます。 しかし、私は量子情報理論を本当に理解しておらず、私が見落としている多くの微妙な点があると確信しています。言うまでもなく、そのような主張が可能であった場合、著者はそれを行っていただろう。だから私の質問は: 論文(および関連するすべての研究)に記載されている「無限ランダム性拡張」の存在は、ランダム化された複雑度クラスのある種の非ランダム化ステートメントを意味しますか?もしそうでなければ、なぜですか? 更新:私はこの分野とスコットアーロンソンによる上記の論文のこの優れた高レベルの概要を指摘されました。残念ながら、私はまだ混乱しています:)。

1
リニアル、シュライブマンの量子通信の複雑さの下限が厳しくないという証拠はありますか?
私の知る限り、LinialとShraibmanによって与えられた因数分解ノルムの下限は、本質的に量子通信の複雑さで知られている唯一の下限です(または、少なくとも他のすべてを包含しています)。この限界が厳しいという証拠はありますか? (とも呼ばれるバインド因数分解ノルム、私が話す拘束は)の定理13でLinial、Shraibman 2008。実際、この境界は、量子通信の複雑さから2プレイヤーXORゲームの偏りへの減少から始まります。2008。このため、XORゲームはコミュニケーションとは関係がないため、お粗末なものになることが予想されます。せっかちな人のために、Troy Leeによるいくつかのスライドで簡単な概要を説明します。γ2γ2\gamma_2 導入テキストジャイナ教、Klauck 2010は、その情報理論的な技術は、いくつかの競争を提供することがありますと言いますが、これらは打つかどうかは不明であるバインドを。それはそれを、と思われるので、数年前のように、少なくとも、γ 2は、最高の技術でした。しかし、私はより量子通信の複雑はるかに大きいを持っていると考えられている機能のも、具体的な例があるかどうかを知りたいγ 2結合しました。γ2γ2\gamma_2γ2γ2\gamma_2γ2γ2\gamma_2

1
量子状態の区別
量子状態所与のセットからランダムに一様に選択されたNの混合状態がρ 1。。。ρ N、正しく特定の最大平均確率ものでAは?ρAρA\rho_ANNNρ1...ρNρ1...ρN\rho_1 ... \rho_NAAA この問題は、区別の問題考慮することによって、2つの状態識別性の問題に変えることができるからρ B = 1ρAρA\rho_A。ρB=1N−1∑i≠AρiρB=1N−1∑i≠Aρi\rho_{B} = \frac{1}{N-1}\sum_{i\neq A}\rho_i 2つの量子状態について、平均エラー確率を最小化するのではなく、最大エラー確率を最小化した場合の状態間のトレース距離の点で問題が良い解決策を持っていることを知っています。この場合。もちろん、POVMを介した最適化の観点から確率を記述することは可能ですが、最適化が既に実行されているものを期待しています。 量子状態の識別可能性に関する膨大な文献があることを知っており、この数日間、この質問の答えを見つけようとして多くの論文を読んでいますが、これに対する答えを見つけるのに苦労しています問題の特定のバリエーション。文学のほうが時間を節約できることを知っている人に期待しています。 厳密に言えば、正確な確率は必要ありませんが、良い上限は必要です。ただし、任意の1つの状態と最大混合状態との違いは非常に小さいため、その制限では境界が役立つ必要があります。

弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.