タグ付けされた質問 「performance」

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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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明示的なリーブロビンソン速度範囲
Lieb-Robinsonの境界は、局所ハミルトニアンのためにシステムを介して効果が伝播される方法を記述します。それらはしばしば形態に記載されている 及び距離によって分離されている演算子であるハミルトニアン格子上その格子上に局所的な(例えば、最近傍の)相互作用があり、ある程度の強度によって制限されています。Lieb Robinson限界の証明は、通常、速度(Jに依存)の存在を示します。これは、これらのシステムのプロパティをバウンディングするのに非常に役立ちます。たとえば、ここには本当に素晴らしい結果がいくつかありました|[A,B(t)]|≤Cevt−l,|[A,B(t)]|≤Cevt−l, \left|[A,B(t)]\right|\leq Ce^{vt-l}, AAABBBlllJJJvvvJJJ 最近傍ハミルトニアンを使用してGHZ状態を生成するのにかかる時間に関して。 私が抱えていた問題は、証明が十分に一般的であるため、特定のシステムで速度が実際に何であるかについて厳密な値を取得することが難しいことです。 具体的には、ハミルトニアンH=∑n=1NBn2Zn+∑n=1N−1Jn2(XnXn+1+YnYn+1),(1)(1)H=∑n=1NBn2Zn+∑n=1N−1Jn2(XnXn+1+YnYn+1), H=\sum_{n=1}^N\frac{B_n}{2}Z_n+\sum_{n=1}^{N-1}\frac{J_n}{2}(X_nX_{n+1}+Y_nY_{n+1}), \tag{1} によって結合されたキュービットの1次元チェーンを想像してください。 {J_n} {2}(X_nX_ {n + 1} + Y_nY_ {n + 1})、\ tag {1} ここで、Jn≤JJn≤JJ_n\leq Jはすべてnnnです。ここXnXnX_n、YnYnY_nとZnZnZ_n所定の量子ビットに印加されるパウリ演算子を表しnnn、およびII\mathbb{I}他の場所。方程式のシステムのLieb-Robinson速度vvvに適切な(つまり、できるだけタイトな)上限を与えることができます。(1)? この質問は、2つの異なる仮定の下で尋ねることができます。 JnJnJ_nとBnBnB_nすべての時間に固定されています。 JnJnJ_nとBnBnB_n時間で変化することが許可されています。 前者は証明を容易にする可能性のある強力な仮定であり、後者は通常リーブ・ロビンソンの境界のステートメントに含まれます。 動機 量子計算、より一般的には量子情報は、興味深い量子状態を作ることになります。などの作品を通して、この、我々は情報がこのような式のようハミルトニアンに進化を受け、量子システム内のある場所から別の場所に伝播するために、ある程度の時間を要することがわかります。(1)、およびGHZ状態などの量子状態、またはトポロジカルな秩序を持つ状態は、生成に一定の時間を要します。現在表示されている結果はスケーリング関係です。たとえば、必要な時間はΩ(N)Ω(N)\Omega(N)です。 だから、線形にスケーリングする方法で、情報転送を行うか、GHZ状態などを生成するスキームを考えてみましょう。実際にそのスキームはどれくらい良いですか?明示的な速度がある場合、下限と比較して、私のスキームでスケーリング係数がどれだけ密接に一致しているかがわかります。NNN ある日、私が見たいのはラボに実装されているプロトコルだと思う場合、広範なスケーリング機能だけでなく、これらのスケーリング係数を最適化することに非常に気を配ります。ノイズがやって来て、すべてを台無しにします。 さらに詳しい情報 \newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}\newcommand{\proj}[1]{\left|#1\right>\left<#1\right|}このハミルトニアンには、計算を簡単にするための優れた機能がいくつかあります。特に、ハミルトニアンは標準基底の1の数に基づく部分空間構造をもち(励起保存と言われています)、さらに良いことに、ヨルダン-ウィグナー変換は、より高い励起部分空間のすべての特性を導出できることを示しています1励起部分空間から。N×NN×NN\times Nhhh2N×2N2N×2N2^N\times 2^NHHHh = N ∑ n = 1 B n | nは⟩ ⟨ N ...

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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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シミュレーションでの量子コンピューターの構築
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?

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量子コンピューターはどれほど電力効率が良いですか?
誰もが知っているように、量子アルゴリズムは古典的なアルゴリズムよりも速くスケーリングします(少なくとも特定の問題の場合)。つまり、量子コンピュータは、指定されたサイズを超える入力に対して必要な論理演算の数がはるかに少なくなります。 ただし、論理演算あたりの消費電力に関して、量子コンピューターが通常のコンピューター(今日の通常のPC)と比較してどのように比較されるかはそれほど一般的には議論されていません。(量子コンピューターの主な焦点はデータの計算速度にあるため、これはあまり話題になりませんでしたか?) 量子演算が論理演算ごとに従来の演算よりも多かれ少なかれ電力効率になる理由を誰かが説明できますか?
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