量子コンピューターが、ある意味で非決定論的チューリングマシンよりも強力なのはなぜですか?


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量子コンピューティングの標準的な人気ニュースアカウントは、量子コンピューター(QC)が、異なる宇宙で指数関数的に多くの相互作用しないそれ自身の並列コピーに分割し、それぞれが異なる証明書を検証し、計算の終わりに動作することです、有効な証明書を見つけた単一のコピーはそのソリューションを「発表」し、他のブランチは魔法のように消えます。

理論的な量子計算について何かを知っている人は、この話は絶対にナンセンスであり、上記の大まかなアイデアは量子コンピューターよりも非決定的チューリングマシン(NTM)に密接に対応していることを知っています。さらに、NTMによって効率的に解決できる問題の複雑なクラスはNPであり、QCによってBQPであり、これらのクラスは等しいとは考えられていません。

人気のプレゼンテーションを修正しようとしている人々が合法的に単純化した「多世界」物語が大幅に(例えば)解決することができないと考えられるのQCのパワー、過大と指摘するNP -complete問題を。彼らは測定プロセスの不正確な表現に焦点を当てています:量子力学では、あなたが測定する結果はBornルールによって決定され、ほとんどの場合、間違った答えを測定する確率は正しいものを測定する確率を完全に圧倒します。(また、ブラックボックス検索などの場合には、巧妙な量子回路がBornルールに勝って指数関数的な高速化を実現できないことを証明できます。)魔法のように「何を測定するかを決定する」と、複雑度クラスPostBQPのすべての問題を効率的に解決できます。これはBQPよりもはるかに大きいと考えられています。

しかし、一般的な特性評価が間違っている別の方法があることを明示的に指摘する人は誰もいません。BQPNPの厳密なサブセットではないと考えられていますが、代わりにそれとは比較できません。NPの外にあるだけでなく、実際には多項式階層PH全体の外にあると考えられているフーリエチェックのような問題があります。このような問題に関して、一般的な物語は、QCの力を誇張するのはなく、実際国家の下にあります。

私の素朴な直感は、「測定するものを選択する」ことができれば、人気のある物語は多かれ少なかれ正しいことであり、これはこれらの超量子コンピューターが正確にクラスNPを効率的に解くことができることを意味します。しかし、これは間違っていると信じています。実際、PostBQP = PPはNPの厳密なスーパーセットであると考えられています。

量子コンピューターを非決定的チューリングマシンよりも(ある点で)より強力にする、舞台裏で行われていることに対する直感はありますか?おそらく、この「本質的に量子」の力を後選択(ある意味では NTMがすでに持っている)と組み合わせると、スーパーQCはNTMよりもはるかに強力になります。(私は、古典的な複雑性クラスPPを「通過」することなく、NTMとQCと事後選択を直接比較する直観を探していることに注意してください。

回答:


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疑似基礎的観点から、BQPNPとは異なる(フレーズを作成する)強力なクラスである理由は、量子コンピューターが破壊的干渉を利用していると見なせるからです。

NTMの受け入れブランチの数(多かれ少なかれ複雑なプロパティ)の観点から、多くの異なる複雑度クラスを説明できます。NTMが「標準形式」である場合、つまり計算ブランチのセットは、ある多項式の深さの完全なバイナリツリー(またはそれに類似したもの)であるため、次の区別をして定義された言語のクラスを検討できます。

  • 受け入れブランチの数はゼロですか、それとも非ゼロですか?(NPの特性評価。)
  • 受け入れブランチの数は最大数より少ないか、最大数と正確に等しいですか?(coNPの特性評価。)
  • 受け入れブランチの数は、合計の最大3分の1、または少なくとも3分の2ですか?(BPPの特性評価。)
  • 受け入れブランチの数は、合計の半分未満、または少なくとも半分ですか?(PPの特性評価。)
  • 受け入れブランチの数は、合計のちょうど半分とは異なりますか?(C = Pと呼ばれるクラスの特徴付け。)

これらは、実際には、受け入れブランチの数に関して定義されているため、カウントクラスと呼ばれます

NTMのブランチをランダムに生成されたものとして解釈すると、それらは受け入れの可能性に関する質問です(これらのプロパティが統計的な信頼性で効率的にテストできない場合でも)。複雑度クラスを記述する別のアプローチは、代わりに、NTMの受け入れブランチの数と拒否ブランチの数のギャップを考慮することです。NTM計算ブランチの累積を確率に対応させる場合、ブランチの拒否に対する受け入れブランチのキャンセルは、量子計算の計算「パス」(パスの合計など)のキャンセルをモデル化する、つまり破壊的干渉のモデリングとして提案できます。

BQPの最もよく知られている上限、つまりAWPPPPは、この方法で「受け入れギャップ」の観点から容易に定義できます。ただし、クラスNPには、このような明らかな特性はありません。さらに、受け入れギャップの観点から定義から取得するクラスの多くは、NPよりも強力であるように見えます。これは、「非決定論的破壊的干渉」が単なる非決定論よりも潜在的に強力な計算リソースであることを示すために利用できます。そのため、量子コンピューターがこの計算リソースを十分に活用していない場合でも、NPなどのクラスへの簡単な封じ込めに抵抗する場合があります。


あるPPSPACEカウントクラスは?単純に、Pについてはyesのようです。これは、すべてのパスが受け入れるような一連の問題として定義される可能性がありますが、PSPACEについてはわかりません。
tparker

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PSPACEはカウントクラスではありません。Pで正しい軌道に乗っています--- すべてのパスが受け入れるか、すべての Pahが拒否する(または同様に強力な要件)か、またはcoNPcoRP、または他の未知のクラスになる可能性があります等しいP
ニールドボードラップ

おそらくPHは、それが天然の交流ではなく、非決定性チューリングマシンの観点で処方だから、どちらかのカウントクラスではないでしょうか?
tparker

BPPPPNPBPPNPPP

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BPPNPBPPNPNPcoNPNP

-1

この回答は、コンピューターサイエンスでこの質問が行われたときから「移行」されました(著者は同じままです)


さて、主な理由の1つは、NP時間の問題を多項式時間で解決する量子アルゴリズムがないことです。

もう1つは、(Dwaveのように)糖尿病の量子アニーリングは、古典的な量子アニーリングにほとんど勝てないことです。

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NPの外にあるだけでなく、実際には多項式階層全体の外にあると考えられているフーリエチェックのような問題が存在します。このような問題に関して、人気のある物語は、QCの力を誇張するのではなく、実際に控えめに言っています。

O(n)O(n)

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