タグ付けされた質問 「classical-computing」

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量子コンピューティングは空のパイですか?
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?

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D波(1つ)が量子コンピューターであり、効果的であるという証拠はありますか?
私は確かにこの分野の初心者ですが、D波(1つ)は興味深いデバイスですが、1)有用であり、2)実際には「量子コンピューター」であるという懐疑論があります。 たとえば、スコットアーロンソンは、D波の「量子」部分が実際に有用であるかどうかについて懐疑的であると何度も表明しています。 ここで何年も繰り返し述べてきたように、観測された高速化において量子コヒーレンスが役割を果たしているという直接的な証拠はなく、実際にシステム内に量子ビット間のエンタングルメントが存在するという事実はありません。 このブログからの抜粋。 さらに、D波に対する懐疑論に関するウィキペディアの関連セクションは混乱しています。 だから、私は尋ねます: 私は、D波が何らかの量子アニーリングを使用すると主張していることを知っています。計算で実際に量子アニーリング(効果あり)を使用するD波の(反)証拠はありますか? D波が効果的であることは最終的に示されましたか?そうでない場合、これを試みるための作業の明確な概要はありますか?

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なぜ古典的なコンピューターよりも量子コンピューターを構築するのが難しいのですか?
それは、量子コンピューターの作成方法(およびその動作方法)が正確にわからないのか、理論的に作成する方法を知っているが、実際にそれを実行するツールがないためでしょうか?上記の2つの組み合わせですか?他の理由は?


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量子の高速化が量子力学の波のような性質によるものである場合、なぜ通常の波を使用しないのですか?
量子コンピューティングが従来のコンピューティングよりも優れている理由について私が持っている直感は、波動関数の波のような性質により、単一の操作で情報の複数の状態に干渉することができ、理論的には指数関数的な高速化が可能になるということです。 しかし、本当に複雑な状態の建設的な干渉である場合、古典的な波でこの干渉を実行しないのはなぜですか? そしてその点で、性能指数が単純に計算できるステップ数である場合、目的の計算が組み込まれた複雑な動的システムから始めてみませんか。(つまり、特定の問題に対して「アナログシミュレータ」を作成しないのはなぜですか?)

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量子暗号は従来の暗号よりも安全ですか?
量子コンピューティングでは、現在使用しているものとは異なる方法で情報を暗号化できますが、量子コンピューターは今日のコンピューターよりもはるかに強力です。量子コンピューターを構築することに成功した場合(量子暗号を使用している場合)、いわゆる「ハッカー」はシステムに「ハッキング」する可能性が多少なりますか?それともそれを決定することは不可能ですか?

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量子コンピューターが素因数の計算に優れている理由は何ですか?
量子コンピューターに関する一般的な主張の1つは、従来の暗号化を「破る」能力です。これは、従来の暗号化が素因数に基づいているためです。これは、従来のコンピューターでは計算に費用がかかりますが、量子コンピューターにとってはささいな問題だと思われます。 量子コンピューターのどの特性が、従来のコンピューターが失敗するこのタスクを可能にし、量子ビットを素因数の計算の問題にどのように適用するのですか?

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ボソンサンプリングを使用してパーマネントの絶対値を「計算」することは可能ですか?
でボソンサンプリング、我々は最初のそれぞれに1個の光子で開始した場合、MMM干渉計のモード、各出力モードで1個の光子を検出する確率は、次のとおりです。|Perm(A)|2|Perm(A)|2|\textrm{Perm}(A)|^2、ここで列と行は、干渉計のユニタリ行列UのAAA最初のMMM列とそのすべての行です。UUU これにより、ユニタリように見えUUU、適切な干渉計を構築し、行列構築し、各モードで1光子を検出する確率の平方根を取ることAAAでのパーマネントの絶対値を計算できAAAます(これは、ボソンサンプリング実験から取得)。これは本当ですか、それともキャッチがありますか?ボソンのサンプリングからパーマネントに関する情報を実際に取得することはできないと人々は私に言った。 また、何がの列の残りの部分に起こるUUU:どのように正確には、実験結果は初回のみに依存していることであるMMMの列UUUとそのすべての行ではなく、他の列の上のすべてのUUU?Uのこれらの列は、最初のMモードでの実験の結果にまったく影響しませんか?UUUMMM

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量子コンピューターは、多くの人が見たり使ったりしたことのない50年代および60年代のアナログコンピューターの単なる変種ですか?
最近の質問「量子コンピューティングはただのパイです」では、量子機能の改善に関する多くの回答がありますが、すべては現在の「デジタル」コンピューティングの世界観に焦点を当てています。 古いアナログコンピューターは、長年にわたってデジタルコンピューティングに適していない動作モードに適合する多くの複雑な問題をシミュレートし、計算することができました(そして、一部はまだ「困難」です)。戦争(〜I&II)の前は、すべてが機械的なトルコ人の頭脳による「時計仕掛け」と見なされていました。同じ「すべて」のデジタルバンドワゴントラップに陥り、繰り返し発生します(「アナログ」に関連するタグはありません)。 量子現象のアナログコンピューティングへのマッピング、およびそのアナロジーからの学習でどのような作業が行われましたか?それとも、獣をどのようにプログラムするかについての本当の考えを持っていない人々の問題です。

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量子チューリングマシンでは、メモリテープに沿って移動する決定はどのように行われますか?
量子チューリングマシン(QTM)のために、状態セットがあること、聞かせて、および記号のアルファベットがあることΣ = { 0 、1 }テープの先頭に現れます。その後、私の理解によると、QTMの計算中の任意の時点で、その先頭に表示されるキュービットは任意のベクトルV ∑ = a |を保持します。1 ⟩ + B | 0 ⟩。また、| Q 0 ⟩ 、| Q 1 ⟩ 、。。。∈ QQQQΣ = { 0 、1 }∑={0、1}\sum=\{0,1\}V∑= a | 1 ⟩ + B | 0⟩V∑=a|1⟩+b|0⟩V_\sum = a|1\rangle+b|0\rangle| q0⟩、| q1⟩ 、。。。∈ Q|q0⟩、|q1⟩、。。。∈Q|q_0\rangle , |q_1\rangle, ... \in Q、そのインスタンスの状態ベクトルも任意のベクトル。Vq= b0| ...

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「定数を無視する」という一般的なコンピュータサイエンスの使用は、古典的なコンピューティングと量子コンピューティングを比較するときに役立ちますか?
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?

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古典的な記憶を支援する量子記憶
たとえば、大量のデータを含む計算を行う古典的なコンピューターを考えてみましょう。量子メモリを使用すると、その情報を(短期的に)より効率的に格納できますか、またはその量のデータをより適切に処理できますか? 私の考えでは、量子情報ストレージは重ね合わせにあり、古典的なコンピューターからのデータは重ね合わせにはあまりないという利点があるため不可能だと思いますが、これが正しいかどうかを確認したいと思います。 いずれにせよ、さらに読むための引用は大歓迎です。

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並列プロセスを実行してGroverのアルゴリズムを高速化できますか?
従来のコンピューティングでは、並列計算ノードをできるだけ多く実行することで、キー検索(AESなど)を実行できます。 多くのGroverのアルゴリズムも実行できることは明らかです。 私の質問です。従来のコンピューティングのように複数のGroverのアルゴリズムを使用して速度を上げることは可能ですか?

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保存されたプログラミングモデルをQuantum Computerに適用できますか?
ストアドプログラミングコンピュータモデルとは、中央メモリを使用して、命令と操作対象のデータの両方を格納するモデルです。基本的に、フォンノイマンアーキテクチャに従う今日のすべての古典的なコンピューターは、ストアドプログラミングモデルを使用しています。プログラムの実行中、CPUはRAMから命令またはデータを読み取り、命令レジスタ(IR)やその他の汎用レジスタなどのさまざまなレジスタに配置します。 私の質問は、そのような保存されたプログラミングモデルが量子コンピューターに適用できるかどうかです。なぜなら、複製しない定理のため、任意の量子状態を複製することは不可能だからです。 これは、メモリレジスタに格納されたいくつかの状態のキュービットがある場合、クローンなしの定理が原因で、Quantum Computerプロセッサはそれらのキュービットをメモリから一部の内部レジスタに読み取ったりコピーしたりできないことを意味します。

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量子スピードアップを直感的に実証するための最も単純なアルゴリズム?
量子スピードアップを直感的に実証するための最も簡単なアルゴリズムは何ですか(DeutschのアルゴリズムやGroverのアルゴリズムなど)。そして、このアルゴリズムは直感的に説明できますか? 理想的には、これは量子干渉がどのように利用されているのか、また古典波の干渉だけではそれが不可能または有用でない理由を明確に示すことにもなります。

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