量子コンピューティング

生物が量子計算に対処できる生体/分子ツールを知ったので、たとえば鳥が量子コヒーレンスを扱うことを可能にする派手なタンパク質（例：鳥の磁気コンパスの量子針またはダブルコーンの局在化と季節的発現パターン）欧州ロビンクリプトクロムの磁気受容における役割4） これらのツールは、あなた（量子コンピューティング研究者）が抱えている問題をすでに解決していますか？ これらのツールがラボで苦労していることを何らかの形で解決しなければならない特定の問題はありますか？ それらを使用できますか（これはバイオテクノロジーへのパラダイムシフトを意味しますが）？

14 architecture  solid-state  biocomputing 

私はキュービットとそれらを悪名高いものにするいくつかの種類のオンライン調査を行いました。つまり、キュービットが同時に1と0を保持できるようにすることと、キュービットが何らかの方法で絡み合い、関連するデータをどこにでも持つことができることですそれらは（銀河の反対側でも）です。 ウィキペディアでこれについて読んでいる間、私はまだ理解するのが難しい方程式を見てきました。ウィキペディアへのリンクはこちらです。 質問： そもそも彼らはどのように絡み合っていますか？ 彼らはどのようにデータを関連付けますか？

14 physical-qubit  entanglement 

量子コンピューターのオンライン説明では、絶対ゼロ。（0 Kまたは− 273.15 ∘C）（0 K または −273.15 ∘C）\left(0~\mathrm{K}~\text{or}~-273.15~{\left. {}^{\circ}\mathrm{C} \right.}\right) 質問： なぜ量子コンピューターは、このような極端な温度条件下で動作しなければならないのですか？ 極低温の必要性はすべての量子コンピューターで同じですか、それともアーキテクチャによって異なりますか？ 過熱するとどうなりますか？ 出典：Youtube、D-Wave

14 physical-realization  architecture  experiment 

教会チューリング論文の強化版は次のように述べています： チューリングマシンを使用して、アルゴリズムプロセスを効率的にシミュレートできます。 さて、5ページ（第1章）に、Michael A. Nielsen著のQuantum Computation and Quantum Information：10th Anniversary Editionという本があります。 強力なチャーチチューリングテーゼへの挑戦の1つのクラスは、アナログ計算の分野に由来します。チューリング以来、多くの異なる研究チームが、特定の種類のアナログコンピューターがチューリングマシンでは効率的な解決策がないと思われる問題を効率的に解決できることに気付きました。一見したところ、これらのアナログコンピューターは、チャーチチューリングテーゼの強力な形態に違反しているように見えます。残念なことに、アナログ計算では、アナログコンピューターのノイズの存在について現実的な仮定を行うと、既知のすべての場合にそのパワーが消えることがわかりました。チューリングマシンでは解決できない問題を効率的に解決することはできません。このレッスン–現実的なノイズの影響計算モデルの効率を評価する際に考慮する必要があります。これは、量子計算と量子情報の初期の大きな課題の1つでした。 。したがって、アナログ計算とは異なり、量子計算は原則として有限量のノイズに耐えることができ、計算上の利点を保持できます。 この文脈でノイズとはどういう意味ですか？それらは熱雑音を意味しますか？著者が教科書の前のページでノイズが意味するものを定義または明確にしていないのは奇妙です。 もっと一般化された設定でノイズに言及しているのではないかと思っていました。たとえば、産業用ノイズ、振動ノイズ、熱ノイズなどの従来のノイズを取り除いても（または無視できるレベルまで低減）、ノイズは振幅、位相などの不確実性を指す場合があります。システムの量子力学的性質。

14 noise 

このサイトの私たちのほとんどは、量子コンピューティングが機能すると信じています。しかし、悪魔の擁護者を演じましょう。普遍的な量子コンピューターへのさらなる発展を妨げる根本的なつまずきのブロックに突然当たったと想像してください。おそらく、議論のために、50〜200キュビットのNISQデバイス（ノイズの多い、中間スケールの量子）に制限されています。（実験的な）量子コンピューティングの研究は突然停止し、それ以上の進展はありません。 量子コンピューターの研究からすでに何が得られていますか？ これによって、私は実現可能な量子技術を意味し、最も明らかな候補は量子鍵配布であるだけでなく、他の分野につながる技術的な結果でもあります。単にアイテムのリストではなく、それぞれの簡単な説明をいただければ幸いです。

14 technologies  applications  nisq 

私が見つけた量子状態の最も一般的な定義は次のとおりです（ウィキペディアの定義を言い換えます） 量子状態は、複素数上の有限次元または無限次元のヒルベルト空間の光線で表されます。 さらに、有用な表現を得るには、量子状態を表すベクトルが単位ベクトルであることを確認する必要があることを知っています。 しかし、上記の定義では、考慮されるヒルベルト空間に関連付けられたノルム（またはスカラー積）を正確に示していません。一見の私ではノルムは本当に重要ではありませんでしたが、私は、規範をされたことを昨日実現することをけれどもどこでもユークリッド規範（2ノルム）になるように選択。ブラケット表記でさえ、ユークリッドのノルムのために特別に作られているようです。 私の質問：ユークリッド標準がどこでも使われているのはなぜですか？他の基準を使用しないのはなぜですか？ユークリッドノルムには、他の人にはない量子力学で使用できる有用な特性がありますか？

14 quantum-state  notation  unitarity  mathematics 

この質問にわずかに関連していますが、同じではありません。 従来のコンピューターサイエンスでは、コンピューターサイエンティストがこの分野で研究して進歩を遂げるのに物理学の知識は必要ありません。もちろん、研究がそれに関連する場合、基礎となる物理層について知る必要がありますが、多くの場合、それを無視することができます（たとえば、アルゴリズムを設計するとき）。アーキテクチャの詳細が重要な場合（例：キャッシュレイアウト）でも、それらに関するすべての詳細、または物理レベルでの実装方法を知る必要はないことがよくあります。 量子コンピューティングはこのレベルの「成熟度」に達しましたか？量子物理学について何も知らないコンピューター科学者として、量子アルゴリズムを設計したり、現場で実際に研究したりできますか？言い換えれば、物理的な側面を無視して量子コンピューティングを「学ぶ」ことができ、それは（科学的なキャリアの観点から）価値がありますか？

14 resource-request 

私は電気工学の1年生です。将来は量子コンピューティングと量子AIを研究し、量子コンピューターの構築にも取り組んでいきたいです。 Strangの「線形代数入門」を 2回、Axlerの「線形代数を正しく実行」を完了しました。MIT OCW 6.041確率コースを終了しました。微積分1、2、3と微分方程式を知っています。 2つの質問があります。 私のバックグラウンドは量子コンピューティングを学ぶのに十分ですか？ どこから始めればよいですか/どの資料を提案しますか？

14 resource-request  research 

ダニエル・サンクはコメントで、多項式時間アルゴリズムを認める問題の10 8の一定の高速化はわずかであるという（私の）意見に答えて言及しました。10810810^8 複雑さの理論は、無限のサイズのスケーリング制限に取りつかれすぎています。実際の生活で重要なのは、問題の答えをどれだけ早く得るかです。 コンピュータサイエンスでは、アルゴリズムの定数を無視するのが一般的であり、全体として、これはかなりうまくいくことが判明しています。（私はそこに、意味ある良いと実用的なアルゴリズムは。私はあなたが私が（理論上の）アルゴリズムの研究者は、この中でかなり大きな手を持っていた与えることを願っています！） しかし、これは現在とは少し異なる状況であることを理解しています。 同じコンピューターで実行されている2つのアルゴリズムを比較するのではなく、2つのまったく異なるコンピューターで2つの（わずかに）異なるアルゴリズムを比較します。 現在、量子コンピューターを使用していますが、従来のパフォーマンス測定では不十分な場合があります。 特に、アルゴリズム分析の方法は単なる方法です。根本的に新しいコンピューティング手法では、現在のパフォーマンス評価手法を批判的にレビューする必要があると思います！ だから、私の質問は： 量子コンピューターのアルゴリズムのパフォーマンスと古典的なコンピューターのアルゴリズムのパフォーマンスを比較する場合、定数を「無視」するのは良い習慣ですか？

13 algorithm  performance  classical-computing 

シミュレーション内で量子コンピューターをゼロから構築したい場合（Nand2Tetrisコースで古典的なコンピューターをゼロから構築する方法など）、それは可能ですか？ はいの場合、いくつかの可能なアプローチは何ですか？ また、特定の量の古典的な計算能力が与えられた場合、そのようなシミュレートされたマシンの制限は何になりますか？たとえば、平均的なデスクトップ/ラップトップを選択した場合、制限は何になりますか？スーパーコンピューター（Titanなど）を使用する場合、制限はどうなりますか？

13 simulation  performance 

私はいくつかの研究を行い、xorゲーム（古典的および量子）について議論するいくつかの異なる論文を見つけました。誰かが正確にxorゲームとは何か、それらが量子コンピューティングでどのように使用される/有用であるかについて簡潔な入門説明をすることができれば興味があります。

13 foundations  games 

FMO複合体（緑色硫黄細菌に見られる光合成光収穫複合体）の量子効果は、他の光合成システムの量子効果と同様によく研究されています。これらの現象を説明するための最も一般的な仮説の1つ（FMO複合体に焦点を当てる）は、Rebentrost et al。。このメカニズムは、特定の量子ネットワークがデコヒーレンスと環境効果を「使用」して量子輸送の効率を改善する方法を説明しています。量子効果は、複合体のある色素（クロロフィル）から別の色素への励起子の輸送から生じることに注意してください。（FMO複合体の量子効果についてもう少し詳しく説明する質問があります）。 このメカニズムにより、デコヒーレンスの悪影響なしに室温で量子効果が発生する可能性があるため、量子コンピューティングへの応用はありますか？ENAQTおよび関連する量子効果を利用する人工システムの例がいくつかあります。ただし、バイオミメティック太陽電池は潜在的なアプリケーションとして提示されており、量子コンピューティングのアプリケーションに焦点を合わせていません。 もともと、FMO複合体はGroverの検索アルゴリズムを実行するという仮説が立てられていましたが、私が理解していることから、今ではこれは真実ではないことが示されています。 生物学では見られない発色団と基質を使用する研究がいくつかありました（後で参照を追加します）。ただし、生物学的基質を使用するシステムに焦点を当てたいと思います。 生物学的基質についても、ENAQTを使用する工学システムの例がいくつかあります。たとえば、ウイルスベースのシステムは、遺伝子工学を使用して開発されました。DNAベースの励起子回路をも開発しました。ただし、これらの例のほとんどは、太陽光発電を主な例として示しており、量子コンピューティングは示していません。 VattayとKauffmanは（知る限り）量子生物学的コンピューティングとして量子効果を研究した最初の人物であり、量子コンピューティング用のFMO複合体に類似したシステムを設計する方法を提案しました。 このメカニズムを使用して、新しいタイプのコンピューターをどのように構築できますか？光収集の場合、システムのタスクは、位置が既知の反応センターに可能な限り高速で励起子を輸送することです。計算タスクでは、通常、いくつかの複雑な関数最小値を見つけたいと思います。簡単にするために、この関数には0からKまでの離散値のみを持たせます。この関数の値を発色団の静電サイトエネルギーにマッピングできる場合、fnfnf_nHnn=ϵ0fnHnn=ϵ0fnH_{nn} = \epsilon_0 f_n、それらの近くに反応中心を配置します。何らかのレート励起子をトラップし、各反応中心で電流にアクセスできるため、発色団上の励起子を見つける確率に比例します。κκκjn∼κρnnjn∼κρnnj_n ∼ κ\rho_{nn}。 FMO複合体の量子効果は、量子コンピューティングの生物学的基板でどのように使用できますか？ネットワーク構造上の励起子の輸送により量子効果が発生する場合、ENAQTはネットワークベースのアルゴリズムのより効率的な実装を提供できますか（例：最短経路、巡回セールスマンなど）。 PS必要に応じて、より関連する参照を追加します。また、関連する参照も自由に追加してください。

13 decoherence  biology  biocomputing 

十分な数のゲートがあれば、ユニバーサルゲートセットは他のタイプのゲートの動作を模倣できます。たとえば、量子ゲートの普遍的なセットは、アダマール（ HHH ）、π/ 8π/8\pi/8位相シフト（ TTT ）、およびC N O TCNOT\mathrm{CNOT}ゲートです。どのように反証又はのようなゲートの組の普遍性を証明するであろう{ H、T}{H、T}\{H,T\}、{ C N O T、T}{CNOT、T}\{\mathrm{CNOT},T\}、又は{ C N O T、H}{CNOT、H}\{\mathrm{CNOT}, H\}？

13 quantum-gate  universal-gates 

Groverのアルゴリズムが実際にどのように使用されるかについて私はかなり混乱しているので、例を通して説明の助けを求めたいです。 赤、オレンジ、黄色、緑、シアン、青、インディゴ、バイオレットの色を含むN= 8N=8N=8要素のデータベースを想定します。この順序である必要はありません。私の目標は、データベースで赤を見つけることです。 Groverのアルゴリズムの入力は、キュビットです。3キュビットは、データセットのインデックスをエンコードします。私の混乱はここにあります（前提について混乱している可能性がありますので、ここで混乱が起こると言ってください）、理解しているように、オラクルは実際にデータセットのインデックスの1つを検索しますオラクルは、どのインデックスを探す必要があるかについて「ハードコード」されています。n = ログ2（N= 8 ）= 3n=ログ2⁡（N=8）=3n = \log_2(N=8) = 3 私の質問は： ここで何が間違っていますか？ オラクルがデータベースのインデックスの1つを本当に探している場合、それは、どのインデックスを探しているかをすでに知っていることを意味します。 色に関する上記の条件が与えられた場合、Grover'sで非構造化データセットで赤を探すことが可能であれば、誰かがそれを指摘できますか？ たとえば、111を検索するオラクルを使用したGroverのアルゴリズムの実装があります（または、以下の同じオラクルのR実装を参照してください）：https : //quantumcomputing.stackexchange.com/a/2205n = 3n=3n=3 繰り返しますが、データセット内の要素の位置がわからない場合、このアルゴリズムでは、要素の位置をエンコードする文字列を検索する必要があります。データセットが構造化されていないときにどの位置を探すべきかをどのように知るのですか？NNNNNNN Rコード： #START a = TensorProd(TensorProd(Hadamard(I2),Hadamard(I2)),Hadamard(I2)) # 1st CNOT a1= CNOT3_12(a) # 2nd composite # I x I x T1Gate b = TensorProd(TensorProd(I2,I2),T1Gate(I2)) b1 = DotProduct(b,a1) c = …

13 grovers-algorithm 

入力としてnビットシーケンスを取得し、このnビットシーケンスのシャッフル（置換）バージョンを出力として生成する量子アルゴリズムに興味があります。 たとえば、入力が0,0,1,1（この場合n = 4）の場合、可能な答えは次のとおりです。 0,0,1,1 0,1,0,1 0,1,1,0 1,0,0,1 1,0,1,0 1,1,0,0 すべての可能な有効な出力の中からランダムに選択される出力を1つだけ生成する必要があることに注意してください。 これを量子アルゴリズムにどのように実装するのが最適ですか？ これに対する解決策は、同じ数の1ビットで2つのnビットシーケンスを生成する量子アルゴリズムを作成する方法に対する回答の一部として既に提案されています。。しかし、この解決策の問題は、nが大きいと急速に巨大になる程度の量子ビットを必要とすることです。(n2)(n2)\binom{n}2 注意： 古典的なアルゴリズムのステップをどのようにユニバーサル量子コンピューターにマッピングできるかの説明なしに、古典的なアルゴリズムを提供しないでください。 私にとって、「考えられるすべての良い出力の中からランダムに選択された」を解釈する2つの良い方法があります。（2）可能性のあるすべての出力には、0を超える可能性が選択されます。

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