量子コンピューティング

最近、いくつかのウィキで「量子ボゴソート」について読みました。基本的な考え方は、bogosortと同様に、配列をシャッフルし、「偶然」に並べ替えられ、失敗時に再試行することです。 違いは、今、「魔法の量子」があるので、「パラレルユニバース」ですべての順列を一度に試し、並べ替えが悪い「悪いユニバースをすべて破壊する」ことができることです。 さて、明らかに、これは機能しません。量子は物理ではなく、魔法です。主な問題は 「並列宇宙」は量子効果の単なる解釈であり、量子コンピューティングが利用するものではありません。つまり、ここではハードナンバーを使用することができ、解釈はここで問題を混乱させるだけだと思います。 「すべての悪い宇宙を破壊すること」は、量子コンピューティングにおける非常に難しい問題であるキュービットエラー訂正に少し似ています。 Bogoのソートは愚かなままです。量子を介してソートを高速化できる場合は、それを優れたソートアルゴリズムに基づいてみませんか？（しかし、ランダム性が必要です、私の隣人は抗議します！はい、しかし、ランダム性に依存するより良い古典的なアルゴリズムを考えることができませんか？） このアルゴリズムはほとんどがジョークですが、ランダム化されたアルゴリズムのベストケース、ワーストケース、平均的なケースの複雑さの違いが簡単で非常に明確であるため、「古典的な」ボゴソートのような「教育上のジョーク」である可能性があります。（記録としては、最良の場合はです。非常に幸運ですが、配列をスキャンして答えが正しいことを確認する必要があります。予想時間は単純にひどいです（IIRC、順列の数に比例するため、）そして最悪のケースは私たちが決して終わらない）Θ(n)Θ(n)\Theta(n)O(n!)O(n!)O(n!) では、「量子ボゴソート」から何を学ぶことができるでしょうか？特に、類似している実際の量子アルゴリズムはありますか、またはこれは理論的または実際的に不可能ですか？さらに、「量子ソーティングアルゴリズム」の研究はありましたか？そうでない場合、なぜですか？

9 algorithm  complexity-theory  speedup 

コンピュータがほとんどすべてのデータ（単一の整数のみを必要とする因数分解など）で解決できる多くの興味深い質問がありますが、機械学習やAIなどのほとんどの実際のアプリケーションは大量のデータを必要とします。 量子コンピューターは、理論上または実際に、この大量のデータストリームを処理できますか？データを「量子メモリ」に格納するのは良い考えですか、それとも「クラシックメモリ」に格納する方が良いでしょうか。

9 quantum-memory  memory-space 

これは、量子並列処理を利用することにより、我々は、関数計算できることはよく知られているの多くの異なる値についてのxを同時に。ただし、各値の情報を抽出するには、いくつかの巧妙な操作が必要です。つまり、Deutschのアルゴリズムを使用します。f（x ）f(x）f(x)バツバツx 逆のケースを考えてみましょう。量子並列を使用して、単一の値x 0に対して多くの関数（たとえば、）を同時に計算できますか？f（x ）、g（x ）、…f(x)、g（バツ）、…f(x),g(x),\dotsバツ0バツ0x_0

9 algorithm  speedup 

D-Waveシステムは、私が理解しているように、イジングモデルをプログラムし、その基底状態を見つけることを可能にします。この形式では、量子計算に普遍的ではなく、回路モデルの量子コンピューターをシミュレートできません。 それを普遍的にするためにできる最も簡単なことは何でしょうか？そのようなことが実装されていない理由は何ですか？

9 d-wave  circuit-construction  universal-gates 

さまざまな量子言語の構文を示すために使用できる量子アルゴリズムを探しています。私の質問はこれに似ていますが、私にとって「良い」とは次のことを意味します。 それが何をするかは1〜2段落で説明でき、理解しやすいはずです。 「量子プログラミング世界」のより多くの要素を使用する必要があります（つまり、アルゴリズムは、いくつかの古典的な定数、測定、条件、qレジスタ、演算子などをできるだけ多く使用する必要があることを意味します）。 アルゴリズムは小さくなければなりません（長くても15から25の疑似コード行）。 多くの場合、有用なアルゴリズムは長すぎる/難しいですが、Deutschのアルゴリズムはそれほど多くの要素を使用していません。誰かが私にデモに適したアルゴリズムを提案できますか？

9 algorithm  resource-request  programming 

なぜ今までグローバー検索が3キュービット（データベースのサイズ= 8に対応）までしか実装されていないのかと思っていました。この論文を参照 私が尋ねる理由は、今日私たちははるかに大きなサイズの量子コンピュータを持っているからです。たとえば、IBMが50キュービットを持っているのに対し、Googleは72を発表しました。なぜこれらのコンピューターでより大きなサイズのGroverアルゴリズムを実行できないのですか？（理論的な問題に基づく）私の推測の一部は次のとおりです。 回路アーキテクチャの制限：おそらく、ゲートセットと、これらのコンピューターによって提供される回路の基礎となるアーキテクチャが制限を課します。 エラー修正：エラーを修正するには追加のキュービットが必要です。 現在Grover検索の使用を制限している実用的/物理的な問題があるかどうか知りたいのですが。

9 architecture  physical-realization  grovers-algorithm  ibm 

Qiskitは、Python（またはSwiftおよびJavaScript）を使用してIBMデバイスにジョブを送信するために使用できます。しかし、別の言語を使用したい場合はどうなりますか？ たとえば、実行したい特定の回路があるとします。これをPython Qiskitですでに作成し、対応するqasm文字列または（理想的には）完全なqobjオブジェクトを生成したとします。 これを実行して、選択した任意の言語で結果を取得できるようにしたいと考えています。 私が理解している限り、これらはHTMLを介してこれを行う方法です。Qiskitで生成された情報をJSONに変換して、Web経由で送信できます。これは、ProjectQがIBMデバイスにジョブを送信する方法です（ただし、Pythonで送信されます）。 ProjectQコードのリバースエンジニアリングは少し難しいので、この機能を使用するための簡単なガイドが欲しいのですが。特にPython以外の言語では。

9 programming  qiskit  ibm-q-experience 

たとえば、次の形式の最適化問題があるとします。 minxf(x)gi(x)≤0,i=1,...,mhj(x)=0,j=1,...,p,minxf(x)gi(x)≤0,i=1,...,mhj(x)=0,j=1,...,p, \min_x f(x) \\ g_i(x) \leq 0, i = 1, ..., m \\ h_j(x) = 0, j = 1, ..., p, ここで、f(x)f(x)f(x)は目的関数、gi(x)gi(x)g_i(x)は不等式制約、hj(x)hj(x)h_j(x)は等式制約です。 最近、私は断熱量子計算について読んでいました。ウィキペディアは言う： 最初に、（潜在的に複雑な）ハミルトニアンが見つかり、その基底状態が対象の問題の解法を記述します。次に、単純なハミルトニアンをもつシステムが準備され、基底状態に初期化されます。最後に、単純なハミルトニアンは、断熱的に進化して、目的の複雑なハミルトニアンになります。断熱定理により、システムは基底状態のままになるため、最後にシステムの状態は問題の解決策を記述します。断熱量子計算は、回路モデルにおける従来の量子計算と多項的に同等であることが示されています。 断熱量子計算で使用されるハミルトニアン形式で最適化問題を（たとえば、上記のように）表現する一般的な方法はありますか？

9 adiabatic-model  optimization 

キュートリットの幾何学についていくつかの有用な情報源が必要です。具体的には、ゲルマン行列表現に関連しています。

9 resource-request  qutrit  state-space-geometry 

「キュービットをコピーできない」とはどういう意味ですか？ ノートでは、それは言っています： キュービットのコピーとは、つまり、量子ビット状態にユニタリ変換を適用します。コピー操作が可能であれば、すべてのキュービット状態で機能する一意のユニタリ行列が存在し、そのような存在は不可能であることを示すと説明されています。U| ψ ⟩あ| 0 ⟩B= | ψ ⟩あ| ψ ⟩BU|ψ⟩A|0⟩B=|ψ⟩A|ψ⟩BU|\psi\rangle_A|0\rangle_B=|\psi\rangle_A|\psi\rangle_B UUUUUUU 私はそれは、このように書くことができますどのようになっていない午前ユニタリ行列上で動作しますが唯一私が思うに、それはどのように第二に、それをコピーすることができます状態を？| ψ ⟩ A | 0 ⟩UUU| ψ ⟩あ|ψ⟩A|\psi\rangle_A| 0 ⟩|0⟩|0\rangle 第二に、「そのようなユニタリ行列が存在する場合、それはすべてのキュービット状態で機能する一意のユニタリ行列になる」と仮定している 理由異なるユニタリ行列を使用して異なるキュービット状態をコピーできない理由（可能な場合、コピーすることはできませんか）？| + ⟩|+⟩|+\rangle 例えば、我々はコピーすることができます別の状態へ 古典ビットをコピーすることができるよう、それを見つけることが可能ですこのよう。| 0 ⟩ B U | 0 ⟩ A = | 0 ⟩ B| 0 ⟩あ|0⟩A|0\rangle_A| 0 ⟩B|0⟩B|0\rangle_B UU| 0 ⟩あ= …

9 unitarity  no-cloning-theorem 

Variational Quantum Eigensolverは、量子コンピューティングで人気のあるアルゴリズムです。しかし、仮説の部分は非常にトリッキーです。ハードウェアや他のものによると、それらが何らかの直感に基づいて構築されているかどうかは、私にはよくわかりません。またはそれが単なる試行錯誤のアプローチだった場合。 あなたはそれについてどう思いますか？

9 algorithm 

私は、Quantum Computing A Gentle Introduction本を読んでqmcを自習しようとしていましたが、セクション2.4では、量子鍵配布プロトコルBB84について説明しています。（思った）後、エクササイズ2.9と2.10に取り掛かった。 例 2.9は、BB84にEveが存在しないことをアリスとボブが90％確信するために比較する必要があるビット数を尋ねています。したがって、私が正しく理解した場合、BB84は次のようになります。 アリスは2つの基底から光子の基底/偏光をランダムに選択しますおよびは、ビット情報0または1をエンコードします（エンコードルールは既知です。たとえば、| 0 \ rangleは0を表します）。次に、そのようなフォトンのシーケンスをボブに送信します。{|0⟩,|1⟩}{|0⟩,|1⟩}\{ | 0 \rangle, | 1 \rangle \}{|+⟩,|−⟩}{|+⟩,|−⟩}\{ |+\rangle, |-\rangle \}000111|0⟩|0⟩|0\rangle000 ボブは光子のシーケンスを受け取り、2つの同じベースからランダムに基底を選択し、各光子のメジャーを測定します。 次に、選択したベースを比較し、異なる方法でベースを選択したベースを破棄します。ボブは、アリスが送信しようとしているビットを把握できるはずです。（たとえば、使用するベースが{|0⟩,|1⟩}{|0⟩,|1⟩}\{ |0\rangle, |1\rangle \}あり、ボブが基底|1⟩|1⟩|1\rangleを使用して測定したが光強度が000場合、アリスの偏光が|0⟩|0⟩|0\rangleことを知っているため、ビット情報は000）。 安全性を高めるために、ビットのサブセットも比較します。干渉がない場合、ビットはすべて一致しているはずです。彼らはこれらのビットを破棄し、残っているのは鍵です。 一方、イブは、アリスからの光子をインターセプトし、2つのベースからランダムに測定し、測定に使用した基準をボブに送信します。アリスとボブがベースを公に比較した後、イブはボブが受け取るはずだった光子を必然的に変更しましたが、キーのを確実に知ることができます。252525% だから最初の質問に答える。2.9、アリスとボブがビットのサブセットを比較するときのさまざまなシナリオを挙げました。 アリスが送信するとします。|0⟩|0⟩|0\rangle Eveもで測定する確率はあり、検出されません。0.250.250.25|0⟩|0⟩|0\rangle 0.250.250.25を使用して測定するイブは、ボブがアリスと反対のビット値を取得するため、確実に検出されます。|1⟩|1⟩|1\rangle 0.250.250.25| + ⟩ | + ⟩ | 0 ⟩ 0.5 | 1 ⟩ 0.5 0.25 × （0.5 + …

9 quantum-information  cryptography  communication 

私は物理学者であり、コンピュータハードウェアの知識は最小限であるという免責事項の序文を述べたいと思います。私は理論的な観点から量子情報をしっかりと理解していますが、それがどのように実装されるかについての知識はありません。ここに行く... 最新のチップにキュービットがあると会社が自負しているとき、それは正確にはどういう意味ですか？は、従来のプロセッサの32ビットまたは64ビットと類似していると考えるべきですか。つまり、量子コンピュータはサイズデータ型を保持および処理できるということですか。または、はチップ上のジョセフソン接合の数のような物理的なものですか？について考えるべきかXXXXXXXXXXXXXXX従来のプロセッサのトランジスタの数と同じですか？従来のマイクロプロセッサのベンチマークはトランジスタの数なので、トランジスタとキュビットを等価にしたくなりますが、キュビットは情報の単位であり、トランジスタはハードウェアであるので、それは正しくないと思います。さらに、従来のプロセッサが数十億個のトランジスタを備えている場合に、量子キュプレマシーが約50キュービットでどのように達成されるか理解できません。理論的には、キュービットは情報であり、ハードウェアではないため、チップに「キュビット」があると言うのは奇妙に思えます。XXX 編集： 私の混乱は、結局のところ、メモリと処理能力の違いに帰着していることを理解しています。状態を保存 するには、物理キュービット（ジョセフソンジャンクション、スピン状態など）が必要です。しかし、処理能力はどこから来るのでしょうか。従来のチップでは、処理する情報を格納するためのレジスターがありますが、計算を実行するための大量のトランジスターがあります。私の質問は、この処理能力が量子コンピューターでどのように測定されるかです。チップ上の量子ゲートの数は、それらが操作できる量子ビットの数ほど重要ではありませんか？2X2X2^XXXX

9 physical-realization  physical-qubit 

私は、Joseph Renesが古典的量子チャネルを復号化するために量子メッセージを渡すことによる、量子チャネルの信念伝播復号化の記事を読んでおり、Helstrom Measurementsの概念と交差しました。 私は量子情報理論と量子エラー訂正についてある程度の知識を持っていますが、その論文に取り組むまで、そのような測定について読んだことがありませんでした。そのような記事で、著者は測定がこの復号化手順に最適であると述べているので、私はそのような種類の測定とは何か、そしてどのようにしてそれらを行うことができるかを知りたいです。

9 algorithm  error-correction  quantum-information 

2つの量子状態の距離を計算できるアルゴリズムを見つけました。これは、スワップテスト（忠実度推定器または2つの状態の内積ですが、忠実度の意味がわかりません）と呼ばれるサブルーチンに基づいています。 私の質問は内積についてです。量子ビットの数が異なる2つの量子レジスタの内積を計算するにはどうすればよいですか？ アルゴリズムの説明はこのペーパーにあります。画像に表示されている3番目のステップに基づいて、例を挙げてそれを証明したいと思います。 みましょう： 、| b | = 5、Z = 50 | A ⟩ = 3| a | =5|a|=5|a| = 5| b | =5|b|=5|b| = 5 Z= 50Z=50 Z = 50 | B⟩=4| A⟩= 35| 0⟩+ 45| 1⟩|a⟩=35|0⟩+45|1⟩|a\rangle = \frac{3}{5}|0\rangle + \frac{4}{5}|1\rangle 私たちが望むすべては、次の2つの状態の忠実度です| ψ⟩と| φ⟩との間の距離を計算するには| ⟩と| B⟩のように与えられます： | a−b| 2=2Z| …

9 algorithm  quantum-state  mathematics  fidelity