কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিংয়ের চেয়ে দ্রুত হবে বা এমন কি কোনও আনুষ্ঠানিক প্রমাণ আছে?

Question

পরীক্ষামূলক প্রমাণের পরিবর্তে, কোন আনুষ্ঠানিক নীতি দ্বারা আমরা প্রমাণ করেছি যে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্রচলিত / ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিংয়ের চেয়ে দ্রুততর হবে?

Comments

@ ভিজেএন: সার্কিট মডেলের আয়ন ট্র্যাপগুলিতে বাস্তবায়ন রয়েছে, যা শীঘ্রই প্রায় 10 কুইবিট পরিচালনা করতে সক্ষম হবে। ডুয়েভ মেশিনটি অ্যাডিবাটিক মডেলটি বাস্তবায়ন করে না, তবে "কোয়ান্টাম অ্যানিলিং" নামে পরিচিত এমন কিছু, যা বর্তমানে কোনও সমস্যার জন্য একটি অনুমানমূলক গতিও অর্জন করতে পারে না বলে জানা যায়।

— পিটার শর

@ ভিজেএন: আপনি সর্বদা এই উইকিপিডিয়া নিবন্ধটি দেখতে পারেন (যে নিবন্ধটি আপনি লিঙ্ক করেছেন তার সাথে লিঙ্ক করেছেন)) কোয়ান্টাম আদিবাটিক গণনা স্থল অবস্থায় থাকতে হবে। কোয়ান্টাম অ্যানিলিংয়ের দরকার নেই। উইকিপিডিয়া থেকে: "ট্রান্সভার্স-ফিল্ডের [কোয়ান্টাম অ্যানিলিং প্রসেসরে] পরিবর্তনের হার যদি যথেষ্ট ধীর হয় তবে সিস্টেমটি তাত্ক্ষণিক হ্যামিলটোনীয়, অর্থাৎ অ্যাডিয়াব্যাটিক কোয়ান্টাম গণনার স্থল অবস্থার কাছাকাছি থাকে।" ডিওয়াভ সম্প্রতি এটি "কোয়ান্টাম অ্যাডিয়াবাটিক কম্পিউটিং" করছে বলে থামিয়ে দিয়েছিল এবং এটি "কোয়ান্টাম অ্যানিলিং" করছে বলে শুরু করে।

— পিটার শোর

@ ঝাঁকুনি: আমি মোটামুটিভাবে আত্মবিশ্বাসী যে খুব শীঘ্রই দ্বি ওয়েভ আরও বেশি বহুমুখী হ্যামিলটনিয়ান বাস্তবায়ন করবে, তবে তারা যে সমস্যাটি এনে দেবে যে তারা বিদ্যুতের ব্যবধানের ওপরে একটি তাপমাত্রায় কাজ করছে তাদের সমস্যার সমাধান হবে না।

— পিটার শর

@ ভিজেএন করানো উচিত নাকি? অনুমান বা ভবিষ্যদ্বাণী? আপনি কি কখনও শব্দ ব্যবহার করার জন্য নিজের মন তৈরি করতে পারেন?

— সাশো নিকোলভ

@ ভিজেএন: আপনি যদি ভাবেন যে ফেনম্যান এটিকে প্রয়োজনীয় / দরকারী / সিমুলেশনগুলি করা ভাল হিসাবে বিবেচনা করবেন না, তবে আপনি রিচার্ড ফেনম্যানকে সত্যই বুঝতে পারবেন না। বুদ্ধিমান অলসতা এবং আকাশে দুর্গ গড়ে তোলার জন্য যজ্ঞের সাথে "জ্ঞান" কী নিয়ে গঠিত তার দিকে মনোভাবের কোনও পার্থক্য ভুল করবেন না। তাঁরই ছিল বিজ্ঞানের কাছে অনুসন্ধানী ও দাবিদার দৃষ্টিভঙ্গি যা অনুকরণ করা যায়; যদি তিনি বিশেষত গাণিতিক প্রমাণের সাথে নিজেকে নিয়ে উদ্বিগ্ন না হন তবে এটি কেবল ইঙ্গিত দেয় যে তিনি গণিতবিদ ছিলেন না। (তবুও, আপনি গণিতবিদ হিসাবে প্রশ্নটি সম্বোধন করছেন না!)

— নিল দে বৌদ্রাপ

Answer 1

এটি এমন একটি প্রশ্ন যা আপনি যদি কম্পিউটেশনাল জটিলতার সাথে পরিচিত না হন তবে আনপ্যাক করা কিছুটা কঠিন। গণনামূলক জটিলতার ক্ষেত্রের মতো, প্রধান ফলাফলগুলি ব্যাপকভাবে বিশ্বাস করা হলেও অনুমানযোগ্য।

দক্ষ ক্লাসিক্যাল গণনার সাথে সাধারণত যুক্ত ক্লাসিটি ক্লাসগুলি হ'ল (ডিটারমিনিস্টিক অ্যালগরিদমের জন্য) এবং বি পি পি (এলোমেলোভাবে)। এই ক্লাস কোয়ান্টাম সহযোগীর হয় বি কিউ পি । তিনটি শ্রেণিই P S P A C E (একটি খুব শক্তিশালী শ্রেণীর) সাবসেট । তবে, আমাদের প্রমাণ বর্তমান পদ্ধতি শক্তিশালী যথেষ্ট নয় নিশ্চিতভাবেই দেখাতে হবে যে হয় পি হিসাবে একই জিনিস না পি এস পি একটি সি ই । সুতরাং, আমরা কীভাবে বি কিউ পি থেকে আনুষ্ঠানিকভাবে পি পৃথক করতে জানি না$\mathsf{P}$$\mathsf{BPP}$$\mathsf{BQP}$$\mathsf{PSPACE}$$\mathsf{P}$$\mathsf{PSPACE}$$\mathsf{P}$$\mathsf{BQP}$পারেন - যেহেতু , ঐ দুটি ক্লাস পৃথক পৃথক ইতিমধ্যে দুরূহ কাজ তুলনায় কঠিন পি থেকে পি এস পি একটি সি ই । (যদি আমরা P ≠ B Q P প্রমাণ করতে পারি , আমরা অবিলম্বে একটি প্রমাণ পেয়ে যাব যে P ≠ P S P A C E , তাই প্রমাণীকরণ করা যে P ≠ B Q $\mathsf{P \subseteq BQP \subseteq PSPACE}$$\mathsf{P}$$\mathsf{PSPACE}$$\mathsf{P \ne BQP}$$\mathsf{P \ne PSPACE}$$\mathsf{P \ne BQP}$ প্রমাণ করার ক্ষেত্রে ইতিমধ্যে অত্যন্ত-কঠিন সমস্যার মতো হতে হবে । এই কারণে, শিল্পের বর্তমান অবস্থার মধ্যে, একটি কঠোর গাণিতিক প্রমাণ প্রাপ্তি এটি কঠিন যে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিংয়ের চেয়ে দ্রুত হবে showing$\mathsf{P \ne PSPACE}$

সুতরাং, আমরা সাধারণত জটিলতা শ্রেণীর পৃথকীকরণের জন্য পরিস্থিতিগত প্রমাণের উপর নির্ভর করি। আমাদের সবচেয়ে শক্তিশালী এবং সর্বাধিক বিখ্যাত প্রমাণ হচ্ছে শোরের অ্যালগরিদম এটি আমাদের তে ফ্যাক্টর করতে দেয় । এর বিপরীতে, আমরা কোনো অ্যালগরিদম যে করতে পারেন ফ্যাক্টর জানা নেই বি পি পি - এবং অধিকাংশ লোক বিশ্বাস স্থাপন এক অস্তিত্ব নেই; উদাহরণস্বরূপ, আমরা এনক্রিপশনের জন্য আরএসএ ব্যবহার করার কারণ এর একটি অংশ। মোটামুটিভাবে বলতে গেলে, এটি বোঝায় যে কোয়ান্টাম কম্পিউটারের পক্ষে দক্ষতার সাথে ফ্যাক্টর তৈরি করা সম্ভব, তবে পরামর্শ দেয় যে কোনও ক্লাসিকাল কম্পিউটারের পক্ষে দক্ষতার সাথে ফ্যাক্টর করা সম্ভব নয় not এই কারণে, Shor, এর ফলাফলের অনেকের কাছে যে সুপারিশ করেছে বি কিউ পি কঠোরভাবে অপেক্ষা অধিক শক্তিধর কে বি পি $\mathsf{BQP}$$\mathsf{BPP}$$\mathsf{BQP}$$\mathsf{BPP}$(এবং এইভাবে চেয়েও শক্তিশালী )।$\mathsf{P}$

আমি এর কোনও গুরুতর যুক্তি সম্পর্কে জানি না , কেবলমাত্র এমন লোকদের ব্যতীত যারা আরও বেশি জটিল জটিল শ্রেণীর পতন ঘটায় (যেটি সম্প্রদায়ের সংখ্যালঘু) believe কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের বিরুদ্ধে আমি সবচেয়ে গুরুতর যুক্তি শুনেছি পদার্থবিজ্ঞানের কাছাকাছি অবস্থান থেকে এসে যুক্তি দিয়েছি যে বি কিউ পি কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের প্রকৃতিটি সঠিকভাবে ক্যাপচার করে না। এই যুক্তিগুলি সাধারণত বলে যে ম্যাক্রোস্কোপিক সুসংগত রাজ্যগুলি বজায় রাখা এবং নিয়ন্ত্রণ করা অসম্ভব (উদাহরণস্বরূপ, কারণ এখনও কিছু অজানা মৌলিক শারীরিক বাধা আছে), এবং সুতরাং বি কিউ পি নির্ভর করে যে অপারেটরগুলি আমাদের বিশ্বে উপলব্ধি করা যায় না (এমনকি নীতিগতভাবেও) ।$\mathsf{BQP = P}$$\mathsf{BQP}$$\mathsf{BQP}$

যদি আমরা গণনার অন্যান্য মডেলগুলিতে যেতে শুরু করি তবে তার সাথে কাজ করার জন্য একটি বিশেষত সহজ মডেল হ'ল কোয়ান্টাম কোয়েরি জটিলতা (এটির সাথে সম্পর্কিত ক্লাসিকাল সংস্করণটি সিদ্ধান্ত গাছের জটিলতা)। এই মডেলটিতে, মোট ফাংশনগুলির জন্য আমরা প্রমাণ করতে পারি যে (কিছু সমস্যার জন্য) কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি একটি চতুষ্কোণ গতি অর্জন করতে পারে, যদিও আমরা এটিও প্রদর্শন করতে পারি যে মোট ফাংশনগুলির জন্য আমরা একটি পাওয়ার -6 গতির চেয়ে আরও ভাল করতে পারি না এবং বিশ্বাস করি যে চতুর্ভুজটি হ'ল সেরা সম্ভব। আংশিক ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য, এটি সম্পূর্ণ আলাদা গল্প এবং আমরা প্রমাণ করতে পারি যে তাত্পর্যপূর্ণ গতি অর্জন সম্ভব। আবার, এই যুক্তিগুলি বিশ্বাসের উপর নির্ভর করে যে আমাদের কোয়ান্টাম মেকানিক্স সম্পর্কে একটি সুস্পষ্ট ধারণা রয়েছে এবং ম্যাক্রোস্কোপিক কোয়ান্টাম রাজ্যগুলিকে নিয়ন্ত্রণ করা থেকে বিরত রাখতে কোনও যাদুকর অজানা তাত্ত্বিক বাধা নেই।

Comments

চমৎকার উত্তর, এবং বি কিউ পি কীভাবে সম্পর্কিত, আমি ধরে নিলাম (উত্তর থেকে) যে বি পি পি ⊆ বি কি পি , তবুও এর সীমাবদ্ধ বা অনুমান? $BPP$$BQP$$BPP \subseteq BQP$

— নিকস এম।

"কিছু এখনো-অজানা মৌলিক শারীরিক রোডব্লক না থাকায় ..." আসলে অনেক পরিচিত শারীরিক হয় অবমুক্ত নিরীক্ষকদের দ্বারা পর্যাপ্তভাবে নথিভুক্ত থাকুক না কেন বা অন্যদের অজানা গুরুতর roadblocks একটি খোলা প্রশ্ন হল ....

— vzn

@ নিকোস: ক্লাসগুলির কেবলমাত্র প্রমাণিত সংস্থান । স্কেচ করার জন্য: আমরা ইনপুটটিতে ডিটারমিনিস্টিক (এবং বিপরীতমুখী) গণনাগুলি বি পি পি হিসাবে চিহ্নিত করতে পারি , 0 টি হিসাবে তৈরি কিছু কাজের বিট এবং কিছু এলোমেলো বিট যা এলোমেলোভাবে 0 বা 1 অভিন্ন হয়। কোয়ান্টাম গণনাতে, এলোমেলো বিট প্রস্তুত করা উপযুক্ত একক-বিট ইউনিটারি ট্রান্সফর্মেশন দ্বারা সিমুলেটেড হতে পারে (তবে আমরা যখন তাদেরকে 'কুইট' বলি যখন আমরা এ জাতীয় রূপান্তরকে অনুমতি দেই)। সুতরাং আমরা সহজেই বি পি পি ⊆ বি কিউ পি প্রদর্শন করতে পারি, তবে এই ধারনটি কঠোর কিনা তা আমরা জানি না। $\mathsf{BPP \subseteq BQP}$$\mathsf{BPP}$$\mathsf{BPP \subseteq BQP}$

— নিল ডি বৌদ্রাপ

@ নিলদেবুদ্রাপ, ধন্যবাদ, তারা কেন সমতুল্য নয়? অর্থ ? আমি এখানে নিখোঁজ রয়েছি, বি পি পি সমস্ত এলোমেলোভাবে কম্পিউটারের জন্য কোনও শ্রেণি নেই ? $BQP \subseteq BPP$$BPP$

— নিকস এম।

@ নিকোস: না, সমস্ত এলোমেলো গণনার জন্য কোনও শ্রেণি নয় class এটির একটি নির্দিষ্ট গাণিতিক সংজ্ঞা রয়েছে যা এতে কোন সমস্যা রয়েছে তা নির্দেশ করে এবং এটিতে বি কিউ পি বা এর মতো কিছু রয়েছে বলে জানা যায় না। অন্য উদাহরণস্বরূপ, পি পি একটি এলোমেলোভাবে বর্গ (যেখানে উত্তর শুধুমাত্র সম্ভাব্যতা> 1/2 সঙ্গে সঠিক, একটি উল্লেখযোগ্য মার্জিন দ্বারা যদিও না থাকতে হবে) যা রয়েছে পি ⊆ বি পি পি ⊆ বি কিউ পি ⊆ পি পি এবং এন পি ⊆ পি পি , যেখানে সমস্ত পাতাগুলি কঠোর হবে বলে আশা করা হচ্ছে।$\mathsf{BPP}$$\mathsf{BQP}$$\mathsf {PP}$$\mathsf{P \subseteq BPP \subseteq BQP \subseteq PP}$$\mathsf{NP \subseteq PP}$

— নিল ডি বৌদ্রাপ

Answer 2

গণনামূলক জটিলতার জন্য, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি ক্লাসিকাল কম্পিউটারগুলির চেয়ে ভাল বলে কোনও প্রমাণ নেই কারণ সমস্যার কঠোরতার উপর নিম্ন-সীমা অর্জন করা কতটা কঠিন। যাইহোক, এমন কিছু সেটিংস রয়েছে যাতে ক্লাসিকাল কম্পিউটারের চেয়ে কোয়ান্টাম কম্পিউটার কার্যকরভাবে আরও ভাল করে। এই উদাহরণগুলির মধ্যে সর্বাধিক বিখ্যাত ব্ল্যাকবক্স মডেলটিতে আপনি ব্ল্যাকবক্সের মাধ্যমে কোনও ফাংশনটিতে অ্যাক্সেস পেয়েছেন এবং আপনি অনন্য x সন্ধান করতে চান যার জন্য f 1 এর মূল্যায়ন করে। এক্ষেত্রে জটিলতা পরিমাপ হ'ল চ- এর কল সংখ্যা$f:\{0,1\}^n\mapsto \{0,1\}$$x$$f$$f$। ধ্রুপদী, আপনি এলোমেলো করে অনুমান করার চেয়ে আরও ভাল করতে পারবেন না যা গড়ে Ω ( 2 এন ) ক্যোয়ারী এফ থেকে লাগে । তবে গ্রোভারের অ্যালগরিদম ব্যবহার করে আপনি ও ( √) তে একই কাজটি অর্জন করতে পারেন $x$$\Omega(2^n)$$f$।$O(\sqrt{2^n})$

আরও প্রমাণযোগ্য বিচ্ছিন্নতার জন্য, আপনি যোগাযোগের জটিলতা সন্ধান করতে পারেন যেখানে আমরা জানি কীভাবে নিম্ন সীমাটি প্রমাণ করতে হয়। কোয়ান্টাম চ্যানেলের মাধ্যমে যোগাযোগ করা দুটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার দুটি ক্লাসিকাল কম্পিউটারের চেয়ে কম যোগাযোগের মাধ্যমে সম্পন্ন করতে পারে এমন কাজগুলি রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ , দুটি স্ট্রিংয়ের অভ্যন্তরীণ পণ্য গণনা করার জন্য , যোগাযোগ জটিলতার মধ্যে অন্যতম কঠিন সমস্যা, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি ব্যবহার করার সময় একটি স্পিডআপ হয়।

Answer 3

আর্টেম কাজনাচাচিভ কিছু কাজের জন্য কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি ক্লাসিকাল কম্পিউটারগুলির চেয়ে মৌলিকভাবে দ্রুততর হবে বলে আমরা কিছু মূল কারণগুলির একটি অসামান্য সংক্ষিপ্তসার সরবরাহ করে ।

আপনি যদি কিছু অতিরিক্ত পড়া পছন্দ করতে চান তবে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের ক্ষেত্রে স্কট অ্যারনসনের বক্তৃতা নোটগুলি পড়তে পারেন , যা শোর অ্যালগরিদম এবং অন্যান্য অ্যালগরিদমগুলি নিয়ে আলোচনা করে যা দক্ষ কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি স্বীকার করে তবে কোনও দক্ষ শাস্ত্রীয় অ্যালগোরিদম স্বীকার করে না বলে মনে হয়।

সেখানে হয় BQP হয় বাস্তবতার একটি সঠিক মডেল এমন কিছু বিষয় যা আমাদের একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার বিল্ডিং থেকে বিরত পারে, নয়তো ইঞ্জিনিয়ারিং কারণে অথবা কারণ মৌলিক শারীরিক বাধা, অথবা থাকে: কিনা কোয়ান্টাম কম্পিউটারের বাস্তবে নির্মিত হতে পারে একটি বিতর্ক? আপনি স্কট অ্যারনসনের বক্তৃতা নোটগুলি অন্যদের উত্থাপিত যুক্তিগুলির সংক্ষিপ্তসারটি পড়তে পারেন এবং সেই বিতর্ক সম্পর্কে তার দৃষ্টিভঙ্গি সহ তাঁর ব্লগ পোস্টটি পড়তে পারেন , তবে কেউ সম্ভবত এমন একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি না করেন যতক্ষণ না অ-তুচ্ছ কাজ করতে পারে (যেমন ফ্যাক্টর বড় সংখ্যা)।

Comments

"তবে কেউ সম্ভবত এমন একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি না করে যতক্ষণ না তুচ্ছ কাজ করতে পারে (যেমন ফ্যাক্টর বড় সংখ্যা)। এটি ইচ্ছুক চিন্তার কিছু (যা এই ক্ষেত্রকে প্রসারিত করে) একটি সিকুইটচার আর্ট পূর্বের বাক্যটির সাথে সীমাবদ্ধ , "কিউএম কম্পিউটারগুলি বাস্তবে নির্মিত যেতে পারে, বা বাধা ইত্যাদি রয়েছে তা নিয়ে বিতর্ক"। এটি সম্ভব যে স্কেলেবল কিউএম কম্পিউটারগুলি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য না হতে পারে এবং কোনও তাত্ত্বিক বা পরীক্ষামূলক প্রমাণ পাওয়া যায় না, কেবলমাত্র ভয়াবহ বাধাগুলির প্রতিবেদন (যেমন পরীক্ষামূলক ক্ষেত্রের প্রায় বর্তমান অবস্থা)।

— vzn

Answer 4

কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের প্রাথমিক উত্স হ'ল ইউনিটরি ট্রান্সফর্ম, এটি সাহিত্যের অনেক অ্যালগরিদমগুলিতে স্পিডআপ হওয়ার প্রাথমিক সরঞ্জাম। অ্যালগরিদমগুলি যা ইউনিটরিগুলি ব্যবহার করে তারা হাতের সময়কালের জন্য সমস্যাগুলির সংখ্যা / গ্রাফ তাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে - সময়সীমার সন্ধান, কোয়ান্টাম ওয়াকের গতি বৃদ্ধি ইত্যাদি natural প্রাকৃতিক সমস্যার স্পিডআপগুলি এখনও অধরা are কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের জন্য বৃহত সংখ্যার ফ্যাক্টরিং নিজেই শেষ কিনা তা এখনও একটি মুক্ত প্রশ্ন। অন্যান্য খোলামেলা প্রশ্ন যেমন কিউএনসি, এনসি থেকে এর বিচ্ছিন্নতা কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কী করতে পারে সে সম্পর্কে এখনও মায়াময় সূত্র সরবরাহ করতে পারে। তবে, যদি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের লক্ষ্যটি বৃহত সংখ্যাকে ফ্যাক্টর করে তোলে - তবে এটি ভবিষ্যতে কিছুটা ভবিষ্যতে ভয়ঙ্কর জড়িত (অবশ্যই ব্যক্তিগত গোপনীয়তার সাথে) সম্ভবত এটি সম্ভব হবে!

Comments

প্রকৃতপক্ষে গতিপথ (উদাহরণস্বরূপ শোরের অ্যালগরিদমে) কিউএম (যা কিছুটা একতার সাথে সম্পর্কিত ) এর সুপারপজিশন নীতির উপর ভিত্তি করে

— নিকোস এম

"সুপারপজিশন নীতি" গাণিতিকভাবে এই উক্তিটির সমতুল্য যে কোয়ান্টাম বিতরণ রৈখিকভাবে রূপান্তরিত করে। সম্ভাব্যতা ভেক্টর এছাড়াও সুসংগত রুপান্তর। যে কোনও কোয়ান্টাম / শাস্ত্রীয় বিভাজন ব্যাখ্যা করার জন্য "সুপারপজিশন নীতি" এর চেয়ে বেশি প্রয়োজন।

— নিল দে বৌদ্রাপ

ঘটনাক্রমে: যদিও আমি ব্যক্তিগতভাবে সম্মত হই যে ইউনিটরিটি (বিরোধিতা হিসাবে, বলি, stochasticity ) কোয়ান্টাম গনণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, এটি স্পষ্ট নয় যে কেউ বলতে পারেন যে এটি বিষয়টির "প্রাথমিক উত্সাহ"। পরিমাপ-ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং অ্যাডিয়াব্যাটিক কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের কিউসির মডেলগুলির উদাহরণ হিসাবে যেখানে ইউনিটারিটি পিছনের সিটে খুব বেশি রাখা হয়, এবং যেখানে একরকম একচেটিয়া পিছু পিছু ছাড়ার জন্য একটি তুচ্ছ-বিতর্ক যুক্তির প্রয়োজন হয়, কেবলমাত্র আমরা যেমন কাত করে থাকি ততক্ষণে ইউনিটরি সার্কিট মডেলের ক্ষেত্রে "ইউনিভার্সাল কিউসি" বর্ণনা করে ফিল্ডিং প্লে playing

— নিল দে বৌদ্রাপ

@ নিলদেবিউড্র্যাপ, প্রকৃতপক্ষে অবস্থান রৈখিকতার থেকে শুরু করে। ব্যক্তিগতভাবে এত একতার উপর নির্ভর করে না (তবে আমরা দেখতে পাব)

— নিকোস এম

$\mathsf {BPP = P}$

Answer 5

আমি কোয়ান্টাম স্পিডআপগুলির উত্স সম্পর্কে নিল দে বৌদ্রাপের মন্তব্যে প্রতিক্রিয়া জানাতে চেয়েছিলাম, তবে আমি মন্তব্য করতে পারি না। আমি উত্তর পোস্ট করতে পারি কিনা জানি না।

আমার দৃষ্টিতে, সমস্ত কোয়ান্টাম স্পিডআপগুলি জড়িয়ে যাওয়ার কারণে। একমাত্র অ্যালগরিদম যেখানে আমরা জড়িয়ে থাকা রাজ্যগুলি ব্যবহার না করে শাস্ত্রীয় কম্পিউটারগুলির চেয়ে দ্রুত কিছু করতে পারি তা হ'ল দুটি বিটের সমতা গণনা করার জন্য ডয়চে-জোসসা। যদি আমরা অ্যাসিম্পটোটিক স্পিড-আপগুলি নিয়ে আলোচনা করি তবে জড়িয়ে পড়ার দরকার রয়েছে এবং বাস্তবে এটি প্রচুর। যদি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমকে অল্প পরিমাণে জড়িয়ে পড়ার প্রয়োজন হয় তবে এটি দক্ষতার সাথে শ্রেণিকভাবে অনুকরণ করা যায়। আমি http://arxiv.org/abs/quant-ph/0201143 কাগজটি উল্লেখ করতে পারি , যা বিশেষত ফ্যাক্টরিং অ্যালগরিদম এবং এটির জন্য কতটা জটলা দরকার তা আলোচনা করে।

Comments

"আমার দৃষ্টিতে, সমস্ত কোয়ান্টাম স্পিডআপগুলি জড়িয়ে যাওয়ার কারণে are" আপনার দাবী সত্যই বিতর্কের জন্য উন্মুক্ত। কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমে জড়িয়ে পড়ার ভূমিকা পুরোপুরি ভালভাবে বোঝা যায় না। আমরা জানি যে জড়িত হওয়া কোনও তাত্পর্যপূর্ণ কোয়ান্টাম স্পিড-আপ অর্জনের জন্য পর্যাপ্ত সংস্থান নয় ( ক্লাসফোর্ড সার্কিট নামে সর্বাধিক জড়িয়ে পড়া কোয়ান্টাম সার্কিট রয়েছে, যা ক্লাসিকভাবে সিমুলেশনযোগ্য) এটি দেখায় যে এগুলি সমতুল্য ধারণা নয়।

— জুয়ান বার্মেজো ভেগা

এছাড়াও, আপনি এই কাগজটি দেখতে চাইতে পারেন , যা দেখায় যে সামান্য জড়ান সর্বজনীন কোয়ান্টাম গণনা (জড়ানোর ক্রমাগত ব্যবস্থার জন্য) করতে যথেষ্ট।

— জুয়ান বার্মেজো ভেগা

আমি কেবল এটিই বলতে চেয়েছিলাম যে বেশিরভাগ আকর্ষণীয় কোয়ান্টাম অ্যালগোরিদমগুলি জড়িত ব্যবহার করে use এটি কতটা জড়িয়ে পড়ার পরিমাপের উপর নির্ভর করে এবং এমন কাগজপত্র রয়েছে যেগুলি যুক্তি দেয় যে অত্যধিক জড়তা অকেজো। এবং, হ্যাঁ, নিজেই জড়িয়ে পড়া যথেষ্ট নয়।

— costelus

Answer 6

এটি প্রায় একই মূল প্রশ্ন যা বিশ্বজুড়ে শত শত মিলিয়ন বা সম্ভবত কোটি কোটি ডলার কিউএম কম্পিউটিং গবেষণা উদ্যোগের মতো গাড়ি চালাচ্ছে। পরীক্ষামূলকভাবে এবং তাত্ত্বিকভাবে উভয়দিকে একই সাথে প্রশ্নটি আক্রমণ করা হচ্ছে এবং প্রতিটি পক্ষের অগ্রযাত্রা অন্য দিকে চলে গেছে।

প্রশ্নটি এই প্রশ্নের তাত্ত্বিক এবং বাস্তববাদী / পরীক্ষামূলক দিকগুলি সুস্পষ্টভাবে পৃথক করার চেষ্টা করে, তবে একজন পরীক্ষামূলক বা ইঞ্জিনিয়ার যুক্তিযুক্ত যে তারা দৃly়ভাবে মিলিত, অবিচ্ছেদ্য এবং চ্যালেঞ্জের এ পর্যন্ত historicalতিহাসিক অগ্রগতি তার প্রমাণ / প্রমাণ।

নিম্নলিখিত পয়েন্টটি অবশ্যই কোনও জনপ্রিয়তা প্রতিযোগিতা জিততে পারে না (সম্ভবত কিছুটা সুপরিচিত / পর্যবেক্ষণ পক্ষপাতের কারণে যে নেতিবাচক ফলাফলগুলি বৈজ্ঞানিকভাবে খুব কমই প্রকাশিত হয়), তবে এটি লক্ষণীয় যে এখানে সংখ্যালঘু / বিপরীত মতামত রয়েছে যা বিভিন্ন বিশ্বাসযোগ্য দ্বারা প্রচারিত হয় এমনকি অভিজাত গবেষকরাও যে কিউএম কম্পিউটিং শারীরিকভাবে বাস্তবায়ন করতে পারে না বা অদম্য বাস্তবায়নের চ্যালেঞ্জের কারণে হতে পারে এবং এর জন্য কিছু তাত্ত্বিক ন্যায়সঙ্গততা / বিশ্লেষণও রয়েছে (তবে টিসিএসের চেয়ে তাত্ত্বিক পদার্থবিজ্ঞান থেকে আরও সম্ভবত)। (এবং লক্ষ্য করুন যে কারও কারও সন্দেহ থাকতে পারে তবে "প্রভাবশালী দৃষ্টান্ত" নিয়ে প্রশ্ন তুলতে রাজি নন।) মূল যুক্তিগুলি অন্তর্নিহিত কিউএম গোলমাল, হাইজেনবার্গের অনিশ্চয়তা নীতি এবং কিউএম সেটআপগুলির মৌলিক পরীক্ষামূলক গণ্ডগোল ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে তৈরি হয় are

তাত্ত্বিক এবং পরীক্ষামূলক গবেষণার উভয় ক্ষেত্রেই এখন বেশ শক্তিশালী 2 দশক রয়েছে এবং সংখ্যালঘু সম্প্রদায়ের পক্ষ থেকে যুক্তি দেওয়া হবে যে এ পর্যন্ত ফলাফল উত্সাহজনক, অনুপযুক্ত নয় বা এমনকি এখন একটি চূড়ান্ত নেতিবাচক জবাবের দিকে ঝুঁকছে।

নেতিবাচক দৃষ্টিভঙ্গির (সবচেয়ে চূড়ান্ত / ঘৃণ্য সীমানা!) সবচেয়ে স্পষ্টবাদী সমর্থকদের একজন হলেন ডায়াকনভ তবে তিনি তবুও সমস্ত আঙ্গিকের উপর ভিত্তি করে এই মামলাটি আবেগের সাথে যুক্ত করেছেন:

• কোয়ান্টাম কম্পিউটিং / ডায়াকনভের জন্য শিল্প ও সম্ভাবনার রাজ্য

• কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের সম্ভাবনা: অত্যন্ত সন্দেহজনক / ডায়াকনভ

কেউ ডায়াকোনভকে নিকট পলেমিকিজমের জন্য অভিযুক্ত করতে পারে তবে এটি কিছু কিউএম কম্পিউটিং সমর্থকদের কাছে প্রায় প্রতিসম কাউন্টারপয়েন্ট হিসাবে কাজ করে যারা বিরোধী অবস্থানের প্রতি দৃ fer় বিশ্বাস রাখে (যে এর ভবিষ্যত / পরিণাম / অনিবার্য সম্ভাব্যতার বিষয়ে প্রায় কোনও প্রশ্নই নেই)। কিউএম কম্পিউটিংয়ের অন্তর্নিহিত সীমাবদ্ধতার জন্য তর্ককারী আরেকটি বড় তাত্ত্বিক হলেন কালাই Kala বিষয়টি নিয়ে তাঁর এবং হ্যারোর মধ্যে বর্ধিত বিতর্ক এখানে রয়েছে।

• একবিংশ শতাব্দীর নিয়মিত গতি?

আরও একটি বৃহত্তর / জটিল পদার্থবিজ্ঞানের প্রকল্পের জন্য কিছুটা হলেও আলগা জাতীয় চিত্র আঁকাই স্বাভাবিক, যা বহু দশক চেষ্টা এবং আশাবাদী প্রাথমিক ভবিষ্যদ্বাণীগুলির পরেও, চূড়ান্তভাবে উত্পাদিত ফিউশন পরীক্ষাগুলির চূড়ান্ত লক্ষ্য অর্জন করতে পারেনি ।

Comments

এটি জিজ্ঞাসিত প্রশ্নের উত্তর দেয় না।

— ডিডাব্লু

সংক্ষেপে, এই নিখুঁত ধারণাটি যে এর নিখুঁতভাবে একটি তাত্ত্বিক প্রশ্ন তত্ত্ব বনাম বাস্তবের প্রয়োগের সীমাটিকে ত্রুটিযুক্ত হওয়ার দিকে ঠেলে দিচ্ছে ... অর্থাৎ এর কেন্দ্রস্থলে একটি মডেলিংয়ের বিষয়টি রয়েছে ... বিদ্যমান আনুষ্ঠানিকতাগুলি করুন (উভয়কে অতিক্রম করে) টিসিএস এবং পদার্থবিজ্ঞান!) বাস্তবে / সঠিকভাবে বাস্তবতা ক্যাপচার করে? Dyakonov একটির উত্তর দিন জন্য পারে কোন ... এবং নতুন formalisms সক্রিয়ভাবে সংখ্যালঘু দলাদলি দ্বারা প্রস্তাবিত হচ্ছে ...

— vzn

@ ভিজেএন: এটি বুঝতে পেরে যে এটি কখনই একরকম বা অন্যভাবে কোনও প্রথাগত প্রমাণ দিতে পারে না, আপনি কীভাবে "তাত্ত্বিক এবং পরীক্ষামূলক গবেষণার উভয় ক্ষেত্রে" মোটামুটি শক্ত 2 দশকের "তাত্ত্বিক উপাদানটি ফলাফলের দিকে ইঙ্গিত করছেন সে সম্পর্কে কমপক্ষে বিশদ বিবরণ দিতে পারবেন? কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের সম্ভাব্যতা সম্পর্কে "" উত্সাহ, অপ্রয়োজনীয় বা এখনই একটি নির্দিষ্ট নেতিবাচক উত্তরের উপর ঝুঁকছেন না? "

— নিল দে বৌদ্রাপ

যথাযথতা এবং সঠিক মূল্যবোধ সম্পর্কে দানোকভের অ্যাক্সিয়মের দৃষ্টিতে এটি স্পষ্ট নয় যে আমিই সেই ব্যক্তি যে দার্শনিকতার প্রতি আগ্রহী! ডায়ানোকভ মনে হয় একজন কঠোর আন্তরিকতত্ত্ববিদ, কোয়ান্টাম মেকানিক্সের সংশয়ী বা উভয়ই। এবং এটি অস্পষ্ট যে কীভাবে এই যুক্তিগুলি পুনরায়: নির্ভুল ঠিকানা ঠিকানা সীমাবদ্ধ-ত্রুটি কোয়ান্টাম গণনা, যেখানে থ্রেশহোল্ড উপপাদ্যও সীমাবদ্ধ-নির্ভুলতা কোয়ান্টাম গণনার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। সংক্ষেপে, ১৯৯ 1997 সাল থেকে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের শিল্পের অবস্থা সম্পর্কে তিনি আপ টু ডেট নেই বলে মনে হয়। আপ-টু-ডেট নয় এমন সংশয়বাদ মোকাবেলায় রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাকশনের খুব বেশি প্রয়োজন দেখবেন না।

— নিল দে বৌদ্রাপ

তার বিমূর্ততা এবং তার কাগজের সংক্ষিপ্ত ধারণা থেকে গিয়ে ডায়াকনভের তর্কটি মনে হয়: যেহেতু দোষ-সহনশীলতা তত্ত্বটি ব্যর্থতার প্রমাণ হিসাবে ব্যবহৃত অনুমানগুলি সত্যিকারের বিশ্বকে সন্তুষ্ট করে না, কোয়ান্টাম কম্পিউটিং আসলে কাজ করবে এমন কোনও গ্যারান্টি নেই। আমরা যদি এই মানদণ্ডটি সাধারণভাবে ব্যবহার করি তবে প্রায় কোনও তাত্ত্বিক ফলাফল বাস্তবে প্রয়োগযোগ্য হবে না।

— পিটার শোর