タグ付けされた質問 「applications」

コンピューターサイエンスの学位を取得しています。私はIT部門で働いており、長年にわたってそうしています。その時代、「古典的な」コンピューターは飛躍的に進歩しました。寝室の引き出しにはソックスの中にテラバイトのディスクドライブがあり、携帯電話には驚異的な処理能力があり、コンピューターは私たちの生活に革命をもたらしました。 しかし、私が知る限り、量子コンピューティングは何もしていません。さらに、そのようにとどまるように見えます。量子コンピューティングは今や40年の厚い終わりにあり、実際のコンピューティングは塵の中に残っています。ウィキペディアのタイムラインを参照し、並列加算器はどこにあるのか自問してください。AtlasまたはMU5に相当するものはどこですか？マンチェスター大学に行きました。ウィキペディアのマンチェスターコンピューターの記事で歴史を見てください。量子コンピューターでも同様の進歩は見られません。反対に、彼らはまだ地面から降りていないようです。すぐにPC Worldで購入することはありません。 できるようになりますか？それはすべて誇大広告と熱い空気ですか？量子コンピューティングは空のパイですか？それはすべて、量子の鳴き声によってだまされやすい大衆に売り込まれたジャム・トゥ・モウ・ウーですか？そうでない場合は、なぜですか？

136 classical-computing  applications  history 

語彙に注意してください：この質問では、「ハミルトニアン」という語がエルミート行列について語っています。 HHLアルゴリズムは、主に線形方程式系の解を見つけるという非常に重要な問題を解決するため、量子コンピューティングの分野で活発な研究対象となっているようです。 方程式の線形システムを解くための元の論文Quantumアルゴリズム（Harrow、Hassidim＆Lloyd、2009）およびこのサイトでの質問 量子位相推定とHHLアルゴリズム-固有値に関する知識が必要ですか？ 線形連立方程式の量子アルゴリズム（HHL09）：ステップ2-初期状態の準備|Ψ0⟩|Ψ0⟩\vert \Psi_0 \rangleと|b⟩|b⟩\vert b \rangle HHLアルゴリズムは特定のケースに限定されています。以下に、HHLアルゴリズムの特性の要約（不完全かもしれません！）を示します。 HHLアルゴリズム HHLアルゴリズムは、方程式線形システム を解き ますが、次の制限があります。A|x⟩=|b⟩A|バツ⟩=|b⟩A \vert x \rangle = \vert b \rangle 制限：AAA AAAはエルミート行列である必要があります（エルミート行列のみが機能します。チャットでの議論を参照してください）。 [ 0 、1 ）AAAの固有値はある必要があります（量子位相推定とHHLアルゴリズム-固有値に関する知識が必要ですか？を参照）[0,1)[0,1)[0,1) は効率的に実装可能である必要があります。現時点では、この特性を満たす既知のマトリックスは次のとおりです。 eiAteiAte^{iAt} 地元のハミルトニアン（Universal Quantum Simulators（Lloyd、1996）を参照）。 疎なハミルトニアン（断熱量子状態生成と統計的ゼロ知識（Aharonov＆Ta-Shma、2003）を参照）。sss の制限：| B ⟩|b⟩\vert b \rangle 効率的に製造可能でなければなりません。これは次の場合です： | B ⟩|b⟩\vert b \rangle 特定の表現 B ⟩。たとえば、状態| B ⟩ = …

14 algorithm  hhl-algorithm  applications 

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 

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 

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。 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？

12 applications 

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 

このビジネスがオンボードの量子セットアップにアクセスできなくてもクラウドベースの量子コンピューティングプラットフォームにアクセスできる場合に利益を生む可能性がある、量子コンピューティング内で新しいビジネスが取り組むことができる分野/ビジネスアイデアは何ですか？業界にとって価値のある、取り組むことができる問題は何ですか？

11 applications  technologies 

これがわからない場合、理論的にはそうでしょうか？私は特に、QCが従来の機械よりも可能な解の適合度関数を評価する方が速いかどうかを知ることに興味があります。

8 speedup  applications