量子コンピューティングは、カオスシステムの分析/制御に不可欠な利点を持っていますか？

1. 量子コンピューターに関する熱狂的なレベルの不正確な知識は、多項式時間で指数関数的に解ける多くの問題を解決できるということです。
2. カオスシステムに関する熱狂的なレベルの不正確な知識は、初期条件に非常に敏感であり、その予測と制御は、通常、精度が十分ではないため非常に難しいということです。

今日、カオスシステムの最も有名な実用的な使用法の1つは、地球の天気をモデル化する問題です。

（1）と（2）を組み合わせて、量子コンピューターを使用すると、それらを処理するための重要な（多項式から指数への）ステップがあると思います。それが正しいか？

これ以上にカオスを処理するための本質的な利点はありますか？

常にではない。一部の問題は非決定的です（その解決策）。それとは別に、いくつかの問題は、あなたが言うように、初期条件の変化に非常に敏感であるため、ほとんどのソリューションは局所化されすぎています。

しかし、量子コンピューターが洞察力に富んだ結果を提供できる場合があり、ソリューションへのさまざまなアプローチに光を当てる可能性があります。

考慮すべきもう1つのポイントは、カオスシステムでの数値手法の使用です。精度を犠牲にして、他の方法よりも最適な方法もあります。量子コンピューターの場合、計算時間は（理論に基づいて）大幅に短縮され、より正確な計算が可能になり、より困難なカオスシステムをよりよく理解できるようになります。

明確にするために：量子コンピューターは、分析ソリューションを提供できない場合があります（そのようなソリューションが存在する可能性のある問題に対しても）が、より正確な近似は、問題を処理する方法である問題の新しい理解につながることがよくあります。

番号。

カオス（カオスシステムで説明）は決定論的であり、そのようなシステムの進化は、古典的な決定論的方程式を使用して計算できます。問題は、初期値の小さな違いでさえ最終値の大きな違いにつながる可能性がある異なる軌道の強い発散です。

この状況では、量子コンピューティングは役に立ちません。