量子コンピューティング

量子コンピューティングに関心のあるエンジニア、科学者、プログラマー、およびコンピューティングプロフェッショナル向けのQ&A

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神の数の量子アルゴリズム
神の数は神のアルゴリズムの最悪のケースです ルービックキューブパズルを解く方法の議論に由来する概念ですが、他の組み合わせパズルや数学ゲームにも適用できます。これは、可能な移動が最も少ないソリューションを生成する任意のアルゴリズムを指します。これは、全知の存在が任意の構成から最適なステップを知っているという考えです。 神の数を20と計算するには、「35 CPU年のアイドル(クラシック)コンピュータ時間」が必要でした。 量子アプローチでどのようなスピードアップを達成できますか?

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基本ゲートからマルチキュービット制御Zを構築する方法は?
特定の量子アルゴリズムを実装するには、次の図に示すように、基本ゲートのセットからマルチキュービット(この場合は3キュービット)の制御されたZゲートを構築する必要があります。 。 私が使える門は パウリはおよびそれらのすべての力(つまり、位相係数までのすべてのパウリ回転)をゲートします。X,Y,ZX,Y,Z\rm X, Y, Z (約回転 | 11 ⟩ ⟨ 11 |プロジェクター)、exp(iθ|11⟩⟨11|)exp(iθ|11⟩⟨11|){\rm exp}(i\theta|11\rangle\langle11|)|11⟩⟨11||11⟩⟨11||11\rangle\langle11| (アダマール)、HH\rm H (シングルキュービット制御-XまたはCNOT)、CXCX\rm C_X (単一キュービット制御Z)、およびCZCZ\rm C_Z (スワップ)。SS\rm S これらのゲートからこの3キュービット制御Zを構築するにはどうすればよいですか?回路分解に関するいくつかの論文を読みましたが、どれも明確で簡潔な答えをくれませんでした。

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畳み込みのための量子アルゴリズム
私は機械学習のための量子コンピューティングのアプリケーションを調べていて、2003年から次のプレプリントに出会いました。量子コンボリューションと相関アルゴリズムは物理的に不可能です。記事はどのジャーナルにも掲載されていないようですが、数十回引用されています。 記事の著者は、量子状態に対して離散畳み込みを計算することは不可能であると主張しています。量子行列乗算を実行できることを知っているので、これは私には直感的には思えません。離散たたみ込みは、テプリッツ(または循環)行列との乗算として単純に組み立てることができることを知っています。 彼の議論の要点は、2つのベクトルの要素ごとの(アダマール)積のユニタリー演算子の実現可能な構成がないことです。 切断はどこにありますか?量子コンピューターで離散畳み込み用のテプリッツ行列を一般的に構築できない理由はありますか? または、記事は単に正しくありませんか?著者が彼の補題14の証明に示している矛盾に取り組んできましたが、それは私には理にかなっているようです。

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条件付きゲートはコントローラーの重ね合わせを折りたたみますか?
各ステップでの条件付きゲートと出力状態を理解するために、Q-Kitで簡単な回路を作成しました。 最初に、入力であるクリア00状態があります 最初のキュービットはアダマールゲートを通過し、重ね合わせになり、00と10が等しく可能になります 最初の量子ビットは2番目の量子ビットCNOTであり、確率00は変更されていませんが、10と11が交換されています 最初のキュビットが再びアダマールを通過し、00の確率は00と10の間で分割され、11は01と11の間で分割されます。 結果は00と01に均等に分配されるべきではありませんか?最初のキュービットはアダマールを2回通過します。これにより、重ね合わせになり、最初の0に戻ります。CNOTゲートはコントローラーキュービットに影響を与えないため、その存在は最初のキュービットにまったく影響を与えないはずですが、実際には、それは以前のキュービットのように機能します重ね合わせではありません。コントローラーとしてキュービットを使用すると、その重ね合わせが崩れますか?

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局所的なクリフォード等価は、非素数次元のクジットグラフ状態を直接グラフで表現しますか?
この質問は、前のQCSE質問の補足です:「quditグラフの状態は非素数次元に対して明確に定義されていますか?」。質問の答えから、d次元のクディットを使用してグラフの状態を定義することには何の問題もないように見えますが、グラフの状態の他の定義的な側面は非素数次元に同様に拡張されていないようです。ddd :具体的には、量子ビットのグラフの状態のために、彼らの有病率と使用への1つの重要な側面があるという事実である任意の二つのグラフの状態があればローカルクリフォード同等であり、他に1つのグラフを取る地元complementationsのいくつかの列がある場合のみ、簡単なためには、(無向グラフ)。言うまでもなく、これは量子エラー訂正、エンタングルメント、ネットワークアーキテクチャの分析に非常に役立つツールです。 考慮した場合 -quditグラフ状態、同等のグラフは、現在隣接行列で重み付けされたA ∈ Z N × N D、I jは、エッジの重みである(I 、J )(とI J = 0ないエッジを示していないが存在します)。quditの場合、それは示された LC等価は、同様にローカル相補性(の一般化によって拡張することができる* V)とエッジ乗算演算の包含(∘ Bの VnnnA∈Zn×ndA∈Zdn×nA \in \mathbb{Z}_d^{n \times n}AijAijA_{ij}(i,j)(i,j)(i,j)Aij=0Aij=0A_{ij}=0∗av∗av\ast_a v∘bv∘bv\circ_b v)、ここで: ここで、B=1、...、D-1とすべての算術モジュロ実行されるPを。∗av∘bv:Aij↦Aij+aAviAvj∀i,j∈NG(v),i≠j:Avi↦bAvi∀i∈NG(v),∗av:Aij↦Aij+aAviAvj∀i,j∈NG(v),i≠j∘bv:Avi↦bAvi∀i∈NG(v),\begin{align} \ast_a v &: A_{ij} \mapsto A_{ij} + aA_{vi}A_{vj} \quad \forall\;\; i,j \in N_G(v), \;i \neq j \\ \circ_b v &: A_{vi} \mapsto bA_{vi} …

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もつれた量子ビットのCNOTゲート
|で始まる量子コンピューティングを使用して、状態のGreenberger-Horne-Zeilinger(GHZ)状態を生成しようとしていました。000 ... 000⟩(N回)NNN|000...000⟩|000...000⟩|000...000\rangle 提案された解決策は、最初の量子ビットに最初にアダマール変換を適用し、次に他のすべての最初の量子ビットでCNOTゲートのループを開始することです。 q 1が、アダマール変換後にここで形成されるベル状態B 0のように、もつれたペアの一部である場合、 CNOT()を実行する方法を理解できません。q1,q2q1,q2q_1,q_2q1q1q_1B0B0B_0 私はそのためのコードを書く方法を知っていますが、代数的になぜこの方法が正しいのですか、そしてそれはどのように行われますか?ありがとう。


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量子暗号化後のセキュリティを正当化する方法は?
量子コンピュータがセキュリティを正当化できるポスト量子暗号方式(たとえば、ラティス暗号法、量子暗号法ではない)から達成できることについて、何らかの定義または定理はありますか?期間検索機能はRSAと離散ログを破壊できることを知っていますが、暗号化スキームの破壊に関連する唯一のアルゴリズムですか?スキームが期間検索機能の影響を受けない場合、量子計算の影響を受けないと言えますか?そうでない場合、「暗号化スキームがアルゴリズムXによって破られない場合、量子コンピューティングによって破られない」という形式の同様の代替ステートメントはありますか? たとえば、暗号化スキームがすべての可能なキーを試してみないと解読できないことを証明するだけで十分でしょうか。量子計算がこの点で実行できる最善の方法は、グローバーのアルゴリズムによる平方根検索時間です。

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量子回路に行列指数を実装する方法は?
簡単な質問かもしれませんが、量子回路で行列を実際にべき乗する方法がわかりません。一般的な正方行列Aがあるとすると、その指数を取得したい場合は、系列を使用できますeAeAe^{A} eA≃I+A+A22!+A33!+...eA≃I+A+A22!+A33!+...e^{A} \simeq I+ A+\frac{A^2}{2!}+\frac{A^3}{3!}+... その近似を持つこと。量子ゲートを使用して同じことを行う方法がわからないので、たとえばハミルトニアンシミュレーションを実行するためにそれを適用します。手助け?


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すべての
[1]の定理2は次のように述べています。 が加法的自己直交サブコードであり、ベクトルを含み、に重みベクトルがないと仮定します。その場合、固有空間は、パラメータもつ付加的な量子エラー訂正コードになります。GF(4 )N 2 N - K &lt; D C ⊥ / C φ - 1(C )[ [ N 、K 、D ] ]CCCGF(4)nGF(4)n\textrm{GF}(4)^n2n−k2n−k2^{n-k}&lt;d&lt;d<dC⊥/CC⊥/CC^\perp/Cϕ−1(C)ϕ−1(C)\phi^{-1}(C)[[n,k,d]][[n,k,d]][[n, k, d]] ここで、ここでのバイナリ表現との間のマップであるN倍パウリ演算子及びそれらに関連する符号語、及びCがある自己直交であればC ⊆ C ⊥ここでC ⊥のデュアルC。ϕ :Z2 n2→ GF(4 )んϕ:Z22n→GF(4)n\phi: \mathbb{Z}_2^{2n} \rightarrow \textrm{GF}(4)^nんnnCCCC⊆ C⊥C⊆C⊥C \subseteq C^\perpC⊥C⊥C^\perpCCC これは、各加法自己直交古典的コードが[ [ n 、k 、d ] ]量子コードを表すことを示しています。GF(4)んGF(4)n\textrm{GF}(4)^n[ [ n 、k …

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方程式の線形システム(HHL09)の量子アルゴリズム:ステップ2-初期状態の準備
これは、の続きです何がある-ステップ2:方程式の線形システムに対する量子アルゴリズム(HHL09)?|Ψ0⟩|Ψ0⟩|\Psi_0\rangle 論文:線形方程式系の量子アルゴリズム(Harrow、Hassidim&Lloyd、2009)では、アルゴリズムの実際の実装の詳細は示されていない。どのように正確に状態と| B ⟩作成され、ソート「であるブラックボックス」(ページ2-3を参照)。|Ψ0⟩|Ψ0⟩|\Psi_0\rangle|b⟩|b⟩|b\rangle |Ψ0⟩=2T−−√∑τ=0T−1sinπ(τ+12)T|τ⟩|Ψ0⟩=2T∑τ=0T−1sin⁡π(τ+12)T|τ⟩|\Psi_0\rangle = \sqrt{\frac{2}{T}}\sum_{\tau = 0}^{T-1}\sin \frac{\pi (\tau+\frac{1}{2})}{T}|\tau\rangle および|b⟩=∑1Nbi|i⟩|b⟩=∑1Nbi|i⟩|b\rangle = \sum_{1}^{N}b_i|i\rangle ここでクロック・レジスタの初期状態であると | B ⟩入力レジスタの初期状態です。|Ψ0⟩|Ψ0⟩|\Psi_0\rangle|b⟩|b⟩|b\rangle (言う)IBM キュービット量子コンピューターでアルゴリズムを実行したい。161616そして、特定の方程式を解きたいここで、Aは実際のエントリを持つ4 × 4エルミート行列で、bは実際のエントリを持つ4 × 1列ベクトルです。Ax=bAx=b\mathbf{Ax=b}AA\mathbf{A}4×44×44\times 4bb\mathbf{b}4×14×14\times 1 例を見てみましょう: A = ⎡⎣⎢⎢⎢1234215635174671⎤⎦⎥⎥⎥A=[1234215635174671]\mathbf{A} = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 \\ 2 & 1 & 5 & 6 \\ 3 & …

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時間絡み量子ブロックチェーン
この答えは、時間のもつれを使用して量子ブロックチェーンを目的とする論文[ ]††\daggerを引用しています。 「弱点は、研究が概念的なデザインを提示するだけであるということです。」-QComp2018 時間の絡み合いを利用する量子ブロックチェーンはどのように実現できますか? リソース: 量子保護ブロックチェーン 量子ビットコイン:量子力学の非クローニング定理によって保護された匿名の分散通貨 [ ]:時間の絡み合いを使用した量子ブロックチェーン Rajan&Visser(2018)††\dagger


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量子アルゴリズムを使用して重み行列の生成を高速化することは可能ですか?
で、この[1]紙、2ページ、それらは次のようにそれらは重み行列を生成していることを言及します。 W= 1Md[ ∑メートル= 1m = Mバツ(m )( x(m))T] −私ddW=1Md[∑m=1m=Mx(m)(x(m))T]−IddW = \frac{1}{Md}[\sum_{m=1}^{m=M} \mathbf{x}^{(m)}\left(\mathbf{x}^{(m)}\right)^{T}] - \frac{\Bbb I_d}{d} ここで、は次元のトレーニングサンプルです(つまり、 where)にあり、合計トレーニングサンプルがあります。行列の乗算とそれに続く項の合計を使用したこの重み付け行列の生成は、時間の複雑さの点でコストのかかる操作のようです。つまり、(?)を推測します。 D X:={ X 1は、 xは2、。。。、 X D } T xはIを ∈{1、-1}∀I∈{1、2、。。。、d}MMO(Md)バツ(m )x(m)\mathbf{x}^{(m)}dddバツ:= { x1、x2、。。。、xd}Tx:={x1,x2,...,xd}T\mathbf{x} := \{x_1,x_2,...,x_d\}^{T}バツ私∈ { 1 、- 1 } ∀ I ∈ { 1 、2 、。。。、d }xi∈{1,−1} ∀ i∈{1,2,...,d}x_i \in …

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