量子RAMを実装するためにどのプロトコルが提案されていますか？

古典的な計算のコンテキストでのランダムアクセスメモリ（RAM）の重要な役割は、このような概念を量子ドメインにどのように一般化できるのか疑問に思うことは自然です。

おそらく、効率的なQRAMアーキテクチャを提案する最も注目すべき（そして最初の？）仕事はGiovannetti et al。です。2007。この作業では、「バケットブリゲート」アプローチにより、操作でメモリのコンテンツにアクセスできることが示されました（Nはメモリスロットの数）。これは、必要とする代替的なアプローチ、に対して指数改善であるO（N α）動作を制御します。ただし、このアーキテクチャの実装は、実験的な観点から非常に重要です。$\mathcal O(\log N)$$N$$\mathcal O(N^{\alpha})$

上記はQRAMを実装する唯一の既知の方法ですか？それとも、この方向に他の理論的研究がありましたか？もしそうなら、彼らはジョバンネッティらとどのように比較しますか（賛否両論）。提案？

QRAMの現在の状態（2017年時点）の概要については、このホワイトペーパーを参照してください。従来の方法との比較については、この講演をご覧ください。Giovannettiタイプの「バケツ旅団」QRAMは、修正が存在するものの、まだ知られている中で最高のようです。そのようなQRAMの使用には重大な警告があり、これらを回避する代替案はまだ提案されていません（超並列化された古典的なコンピューターを使用する以外）。

「バケット旅団」QRAMは、O（log （N d ））時間を使用して、重ね合わせ$N$ $d$次元ベクトルを$\log(Nd)$キュービットにエンコードします。本論文では、多項式時間削減を伴う代替方式を提案した。いずれの場合でも、使用される物理リソースの数は、キュービットの数と指数関数的です。これは、スキームの実装や有用性を制限する問題を引き起こす可能性があります。$\mathcal{O}(\log(Nd))$

この問題は、一度にアクティブにする必要があるコンポーネントの数によって異なります。理想的には、アクティブなコンポーネントの数は、メモリ内のキュービットの数に対して線形である必要があります。ただし、実際の実装は通常理想からはほど遠いです。

たとえば、このホワイトペーパーでは、ノイズの影響に注目し、エラー訂正の必要性によって、少数のアクティブコンポーネントの利点がなくなる可能性があると結論付けています。この潜在的な問題の重大度は、量子コンピューターで使用されているアルゴリズムと、QRAMを照会する回数に依存します。クエリ数が多項式の場合、完全なフォールトトレランスを回避できます。しかし、Groverの検索などの超多項式クエリでは、完全な許容範囲が必要と思われます。

他の可能性と比較する限り、QRAMの指数関数的なリソース数は、指数関数的なプロセッサ数を持つ従来の並列アーキテクチャと比較する必要があると主張されてきました。この比較では、量子アルゴリズムはそれほど見栄えがよくありません。ここで説明したように、この並列性を考慮すると、量子高速化が期待される一部のアルゴリズムは実際には遅くなります。

一般的な範囲ではありませんが、古典的なデータを重ね合わせる別の提案もここで提案されているため、言及する価値があります。