タグ付けされた質問 「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。

13 algorithm 

量子ボゴソートに関する私の質問に対する優れた答えの結果として、私は、分類のための量子アルゴリズムの最新技術は何であるかと考えていました。 正確には、ソートはここで次の問題として定義されます。 配列を考えるとAAA整数の（の自分の表現を選択すること自由に感じAAAサイズのが、これについて明確にする、私は、これはすでに非自明！だと思う）nnn、我々は、配列の中に、この配列を変換したいAsAsA_sように配列「は、それぞれ他の年代のreshufflingsであり、AsAsA_sソートされている、すなわちAs[ I ] ≤ As[ j ]As[私]≤As[j]A_s[i]\leq A_s[j]すべてのためのI ≤ jを私≤ji\leq j。 これについて何が知られていますか？特定のモデルに複雑な境界または推測はありますか？実用的なアルゴリズムはありますか？古典的な並べ替えを破ることができますか（バケツや基数でも独自のゲームで並べ替えますか？（つまり、うまく機能している場合）？）

13 algorithm  complexity-theory  speedup 

ルービックキューブトーナメントの役員は、キューブをスクランブルする2つの異なる方法を使用しています。現在、彼らは離れてキューブを破壊し、ランダムな順序でcubiesを再構築π∈Gπ∈G\pi\in GルービックキューブグループのGGG。以前は、Singmasterの移動のランダムシーケンスを適用します。⟨ U 、D 、F 、B 、L 、R ⟩ggg⟨U,D,F,B,L,R⟩⟨U,D,F,B,L,R⟩\langle U,D, F, B, L, R\rangle しかし、長さワードの -するために必要なランダムな動きの数は、完全キューブをスクランブル各よう順列が略等しくおそらく発生することである-現在不明であるが、である必要があります少なくとも20。この長さtは、Singmasterの移動\ langle U、D、F、B、L、R \ rangleによって生成されたルービックキューブグループのCayleyグラフ上のランダムウォークの混合時間と呼ぶことができます。tttggg∥G∥=43,252,003,274,489,856,000‖G‖=43,252,003,274,489,856,000\Vert G\Vert=43,252,003,274,489,856,000 トン202020ttt⟨U,D,F,B,L,R⟩⟨U,D,F,B,L,R⟩\langle U,D, F, B, L, R\rangle 量子コンピューターには、ルービックキューブグループの混合時間tを決定する利点がありtttますか？ レジスタを、ようなすべての構成に対する均一な重ね合わせとして作成するためのアダマールの動きの巧妙なシーケンスを使用できると思います。これまでSingmaster移動し、任意の順序適用変更されません。 ‖ G ‖ | A ⟩ | A ⟩|A⟩|A⟩\vert A \rangle∥G∥‖G‖\Vert G\Vert|A⟩|A⟩\vert A \rangle|A⟩|A⟩\vert A \rangle 混合時間が何であるか推測がある場合、長さのすべてのSingmaster単語の均一な重ね合わせとして別のレジスタを作成し、そのような各単語を解決済み状態に条件付きで適用することもできます、うまくいけば、状態を取得するためにように、我々は測定する場合は、それぞれの構成は同じ確率を測定することになっています。場合、のCayleyグラフに沿って十分な時間歩いていないことになり、を測定する場合t′t′t'ttt|B⟩|B⟩\vert B \ranglet′t′t'|A′⟩|A′⟩\vert A'\rangle|B⟩|A⟩|B⟩|A⟩\vert B\rangle …

13 algorithm 

私はDeutschのアルゴリズム（Deutsch-Joszaアルゴリズムの基本ケース）をシミュレートしようとしていますが、アルゴリズムの目的を無効にして「見ている」ことなく、アルゴリズムが機能するために必要な量子オラクルを実装する方法を完全に確信していません入力された関数が何であるか、関数を評価することによって。

13 algorithm  simulation  deutsch-jozsa-algorithm  oracles 

質問 Grover-Algorithmを使用して、未ソートのデータベースで要素バツバツxを検索します。ここで疑問が生じますが、どうすればキュービットでデータベースのインデックスと値を初期化できますか？ 例 私は444量子ビットを持っているとしましょう。したがって、24= 1624=162 ^ 4 = 16古典的な値をマッピングできます。 私のソートされていないデータベースddd次の要素を有するd[ 値] = [ 3 、2 、0 、1 ]d[値]=[3、2、0、1]d [\text{Value}] = [3,2,0,1]。 x = 2d= 10b= | 10 ⟩バツ=2d=10b=|10⟩x = 2_d = 10_b = |10\rangleを検索したい 10 ⟩。 私のアプローチ：索引データベースdddとd[ （インデックス、値）] = [ （0 、3 ）、（1 、2 ）、（2 、0 ）、（3 、1 ）]d[（インデックス、値）]=[（0、3）、（1、2）、（2、0）、（3、1）]d [(\text{Index, …

12 algorithm  qiskit  grovers-algorithm 

最もよく知られているもつれ状態の2つはGHZ状態です|ψ⟩=1/2–√(|0⟩⊗n+|1⟩⊗n)|ψ⟩=1/2(|0⟩⊗n+|1⟩⊗n)|\psi\rangle = 1/\sqrt{2}\left( |0\rangle^{\otimes n} + |1\rangle^{\otimes n}\right)とWnWnW_nと-state、W3=1/3–√(|100⟩+|010⟩+|001⟩)W3=1/3(|100⟩+|010⟩+|001⟩)W_3 = 1/\sqrt{3}\left(|100\rangle + |010\rangle + |001\rangle\right)。 GHZ状態の構築は、任意のnnn簡単です。ただし、WnWnW_n実装はより困難です。以下のためn=2n=2n=2、それは簡単で、かつのためn=4n=4n=4、我々が使用することができます H q[0,3] X q[0,3] Toffoli q[0],q[3],q[1] X q[0,3] Toffoli q[0],q[3],q[2] CNOT q[2],q[0] CNOT q[2],q[3] 場合n=3n=3n=3でも実装があります。たとえば、この回答を参照してください。しかし、nnn与えられた場合、WnWnW_nを構築するための回路を出力するアルゴリズムは見つかりませんでした。 シングルおよび2キュービットゲートで定義されたこのようなアルゴリズムは存在しますか？もしそうなら、それは何ですか？

12 algorithm  entanglement  quantum-state 

タイトルが示すように、私は計算生物学の問題に適用される量子アルゴリズムの公開された例を探しています。明らかに、実用的な例が（まだ）存在しない可能性が高いです。私が興味を持っているのは、概念の証明です。このコンテキストでの計算生物学の問題の例は次のとおりです。 タンパク質構造予測（二次、三次） 薬物-リガンド結合 複数配列アライメント デノボアセンブリ 機械学習アプリケーション 私が探しているものの実例となると思われるそのような参照を1つだけ見つけました。この研究では、転写因子の結合にD-Waveが使用されましたが、断熱量子コンピューティングの領域外の例があると興味深いでしょう。 単純化された計算生物学問題に適用される量子アニーリング対古典的な機械学習 量子シミュレーションに関してはいくつかあります。明らかに生物学的に関連があると考えられる規模のシミュレーションではありませんが、この一連の研究は、（他の多くのことの中でも）生物学的に重要な大きな分子のモデリングの前兆であると想像できます。 原子核のクラウド量子コンピューティング 分子エネルギーのスケーラブルな量子シミュレーション それでは、転写因子結合と量子シミュレーションのほかに、生物学に関連する概念が存在するという証拠は他にありますか？ 更新：これまでのところ、ベストアンサーを受け入れましたが、他の例が出てくるかどうかを確認するためにチェックインします。格子タンパク質モデルでの低エネルギーのタンパク質立体構造の同定を実証することを目的とした、もう少し古い（2010年）、私が見つけたもう1つは、これもD-Waveの出版物です。

12 algorithm  machine-learning  applications 

解決したいPDEがあるとします。 どのような量子アルゴリズムを使用して解決しますか？量子コンピューターに問題を入力する方法は？出力はどのような形式になりますか？ 線形システムを解くための量子アルゴリズム（多くの場合HHLという名前ですが、他のバージョンはHHLの作者によるものではないため実際にはこれは悪い名前です）が以前リストされていましたが、おそらく他の方法があります。また、サブルーチンと見なされるため、出力はクォンタムであり、統計を必要としないか、別のクォンタムアルゴリズムの入力として使用しない限り、出力は制限されます。

12 algorithm 

DeutschのアルゴリズムSimonの問題、Groverの検索、Shorのアルゴリズムなど、非常に類似したフレームワーク内ですべて理解できるかなり標準的な量子アルゴリズムが多数あります。 完全に異なると思われるアルゴリズムの1つは、Jones Polynomialを評価するアルゴリズムです。さらに、これはBQP完全問題であるという意味で理解するための重要なアルゴリズムであるように思われます。これは、量子コンピューターの能力を最大限に発揮します。また、問題の変形としては、DQC-1 completeです。つまり、1つのきれいなキュービットのフルパワーを示します。 ジョーンズ多項式アルゴリズム紙は、他の量子アルゴリズムと非常に異なる方法でアルゴリズムを示します。アルゴリズム（具体的には、DQC-1バリアントのユニタリ、またはBQP-completeバリアントの回路全体）を理解できる、より類似した/馴染みのある方法はありますか？UUU

12 algorithm  circuit-construction  bqp 

量子コンピューターは、他の量子システムを効率的にシミュレートできます。したがって、（シミュレートされている可能性のある）量子消しゴムのセットアップに相当するものが必要です。私は、理想的には遅延選択量子消去器の変形で、量子回路として描かれたそのような同等物を見たいです。 量子消しゴムの1つの（量子）実験的実現は次のとおりです。自発的なパラメトリックダウンコンバージョン（物理学は重要ではありません）を使用して、各スリットの前の光子を「2倍にする」ことにより、双方向情報を取得する二重スリット干渉実験を作成します私の主張では、ポイントは、新しい光子を測定して、どの方向の情報を取得できるかという点です。量子消しゴムを作成しない限り、干渉パターンは自然に消えます：どちらの方向の情報を運ぶ2つの「二重」光子が、どちらの方向の情報も測定できなくなるような方法で50-50ビームスプリッターを介して重ね合わせられると、干渉パターンが再表示されます。不思議なことに、 単純な量子ビットゲートでは、干渉パターンと量子イレーザーの説得力のある等価性を見つけることができないようです。しかし、私は量子コンピューターで思考（そして理想的には実際の）実験もしたいと思っています。量子コンピューターで実行するには、どのプログラム（量子回路）が必要ですか？

12 algorithm  quantum-gate  circuit-construction 

私はコンピュータサイエンスの出身ですが、量子コンピューティングの学習中に注力すべきリソースを決定するのは難しいと感じています。私の最終的な目標は、Cが作られた1972年と同様に、量子コンピューターと人との間のインターフェースとして機能するプログラミング言語を作ることです。現実的な中間段階として、IBMのQISKitでプログラムを作成するポイントに到達したいと思います。 そのために、物理学と量子コンピューティングの分野に飛び込むために必要な関連分野の必要な背景を得るために、概略的な学習ガイドが必要になります。これはすでに存在しますか：必要な概念と習得する能力の順序付けされたリスト、可能な場合はそれぞれを取得するための適切な資料についても言及していますか？ 高校レベルの物理学の知識を想定しています。初心者から専門家まで、学習ガイドを提供します。量子コンピューティングの分野の専門家になるために、時系列に従ってビデオ/ブックのリソースをリストアップして、自分で量子コンピューティング言語を記述できるレベルにしてください（言語を書く他のCSスキルがすでにあると想定） 。

12 algorithm  programming  resource-request 

量子コンピューターにとって効率的/非効率的と考えられる時間の複雑さを知りたい。このためには、量子コンピューターが1秒間に実行できる操作の数を知る必要があります。誰がそれを計算する方法とそれが依存する要因（実装の詳細やキュービットの数など）を教えてもらえますか？

11 algorithm  physical-realization  complexity-theory 

この質問は、と非常に似ている問題の種類は、量子コンピュータを使用して、より効率的に解くことができるかについての一般的な文がありますか？ しかし、その質問に対する答えは、主に 理論的/数学的な観点から見たものです。 この質問については、実用的/工学的な観点にもっと興味があります。そこで、現在の古典的なアルゴリズムでできるよりも、量子アルゴリズムでどのような問題を効率的に解決できるかを理解したいと思います。ですから、同じ問題を最適に解決できる可能性のあるすべての古典的なアルゴリズムについて、あなたがすべての知識を持っているわけではないと本当に思っています！ 量子動物園は、古典的なアルゴリズムよりも効率的に実行される量子アルゴリズムが存在する問題のコレクション全体を表現していることを認識していますが、これらのアルゴリズムを実際の問題にリンクすることはできません。 Shorの因数分解アルゴリズムは暗号の世界では非常に重要であることを理解していますが、暗号の世界は彼自身の質問に値する非常に特殊な世界であるため、暗号をこの質問の範囲から意図的に除外しました。 効率的な量子アルゴリズムでは、アルゴリズムに少なくとも1つのステップが必要であり、n量子ビット量子コンピューター上の量子回路に変換する必要があります。したがって、基本的にこの量子回路は2n2n2^n x 2n2n2^n行列を作成し、その実行により特定の可能性を持つ2n2n2^n可能性の1つが与えられます（したがって、異なる実行により異なる結果が得られる可能性があります2n2n2^n可能性のそれぞれの可能性は構築された2n2n2^n x 2n2n2^nエルミート行列によって決定されます。） 2n× 2n2n×2n2^n \times 2^n 実世界の問題私は、量子アルゴリズムによって解決されるかもしれない実際の問題を意味し、私は、量子アルゴリズムの使用の可能性があるかもしれないドメインを意味するものではありません。

11 algorithm  applications 

私はしばらくの間、有名な（？）論文の線形連立方程式の量子アルゴリズム（Harrow、Hassidim＆Lloyd、2009）（より一般的にはHHL09アルゴリズム論文として知られています）に頭を悩ませてきました。 最初のページで、彼らは言う： ここでアルゴリズムの基本的なアイデアをスケッチし、次のセクションで詳細に説明します。エルミート行列 Aと単位ベクトル→ bが与えられ、A → x = → bを満たす→ xを見つけたいと仮定します 。（効率に関する後の質問と、A および→ bについて行った仮定をどのように緩和できるかについて説明します。）最初に、アルゴリズムは量子状態として→ bを表し ます。B ⟩ = Σ N IN×NN×NN\times NAAAb⃗ b→\vec{b}x⃗ x→\vec{x}A x⃗ = b⃗ Ax→=b→A\vec{x} = \vec{b}AAAb⃗ b→\vec{b}b⃗ b→\vec{b}。次に、ハミルトニアンシミュレーション[3、4]の手法を使用してeiAtを|に適用します 。B私⟩異なる時間の重ね合わせのためのトン。Aをべき乗するこの能力は、位相推定のよく知られた手法[5–7]を介して、分解する能力に変換されます。B⟩ の固有基底でAおよび対応する固有値見つける λJ非公式には、この段階の後、システムの状態がクローズされましたΣ J =| B⟩= ΣNi = 1b私| 私は⟩|b⟩=∑i=1Nbi|i⟩|b\rangle = \sum_{i=1}^{N}b_i|i\ranglee私はA トンeiAte^{iAt}| b私⟩|bi⟩|b_i\rangletttAAA| B⟩|b⟩|b\rangleAAAλjλj\lambda_j、Ujはの固有ベクトル基盤である Aと| B⟩=Σの J …

11 algorithm  hhl-algorithm  phase-estimation 

実験的に、数学的因数分解の各基本的な論理演算は、古典的および量子的因数分解において等しく時間コストがかかるような量子および古典的コンピューターを持っていると仮定しましょう： 1？

11 algorithm  speedup