কোয়ান্টাম অ্যালগোরিদমের দ্রুত ধ্রুপদী সিমুলেশন


10

এমন সমস্যার উদাহরণ রয়েছে যেখানে কোয়ান্টামের একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের শাস্ত্রীয় সিমুলেশন এই সমস্যার জন্য সর্বোত্তম জ্ঞাত শাস্ত্রীয় অ্যালগরিদমকে ছাড়িয়ে যায়? "আউটপুটফর্মগুলি" বলতে বিভিন্ন জটিলতা শ্রেণীর অর্থ বোঝাতে হয় না, এটি আরও ভাল স্কেলিং হতে পারে।

এই প্রশ্নটি কোয়ান্টাম সুপারিশ অ্যালগরিদমের দক্ষ ক্লাসিকাল সিমুলেশনের ক্ষেত্রে দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল ।


1
আপনার প্রশ্নের মতামত আসলেই অর্থবোধ করে না। কোয়ান্টাম অ্যালগোরিদমের একটি ধ্রুপদী সিমুলেশন একটি নির্দিষ্ট ধ্রুপদী অ্যালগরিদম, তাই এটি সর্বোত্তম ধ্রুপদী অ্যালগরিদমের চেয়ে দ্রুততর হতে পারে না। এটি দ্রুততম ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম হতে পারে , তবে এটি নিজের থেকে আরও ভাল করে তুলতে পারে বলে এটি আর ভাল হতে পারে না।
ক্রেগ গিডনি

আমার ধারণা আপনি বোঝাতে চেয়েছিলেন "সর্বোত্তম পরিচিত ধ্রুপদী অ্যালগরিদমকে
ছাড়িয়ে গেছে

আমি যখন প্রশ্নটি পড়ি তখন আমি সেই সাবধানের কথা ভেবেছিলাম, তবে প্রত্যাশা করেছিলাম যে এটি দুটি ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের মধ্যে একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের "পূর্বে পরিচিত" অ-সিমুলেশন হবে obvious আমি এখন আরও ভাল জানি।
মুছে ফেলুন 1000

উত্তর:


6

আপনার প্রশ্নটি সুপারিশ অ্যালগরিদমের সাম্প্রতিক কোয়ান্টাম-অনুপ্রাণিত শাস্ত্রীয় অগ্রগতি দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল। মনে রাখবেন যে এ জাতীয় ঘটনা ঘটে যাওয়ার প্রথম মুহুর্ত নয়। 2015 সালে, অনুরূপ ম্যাক্স 3 লিনের সাথে একই রকমের ঘটনা ঘটেছিল : পূর্ববর্তী সমস্ত জ্ঞাত শাস্ত্রীয় অ্যালগরিদমকে ছাড়িয়ে যাওয়া কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম আরও ভাল ধ্রুপদী অ্যালগরিদমের জন্য একটি সফল অনুসন্ধানকে উদ্বুদ্ধ করেছিল। তবে যতদূর আমি জানি, এই উভয় ক্ষেত্রেই শাস্ত্রীয় অ্যালগরিদমগুলি কোয়ান্টাম বিবর্তনের শাস্ত্রীয় সিমুলেশনের মতো দেখায় না।

আমি এমন একটি কাগজ জানি যা কোয়ান্টাম সিস্টেমের শাস্ত্রীয় সিমুলেশন বর্ণনা করে যা আগে জানা অ্যালগরিদমকে ছাড়িয়ে যায় (সম্পূর্ণ প্রকাশ: লেখকরা আমার বন্ধু) :

এল চাকমখ্যাচান, এনজে সারফ, আর গার্সিয়া-প্যাট্রন, আরএক্সিব: 1609.02416 / শারীরিক দ্বারা ধনাত্মক সেমিাইডেফিনেট ম্যাট্রিক্সের স্থায়ী অনুমানের জন্য একটি কোয়ান্টাম-অনুপ্রাণিত অ্যালগরিদম । রেভ। এ 96 , 022329

এটি বোসন স্যাম্পলিং দ্বারা দেখানো স্থায়ী এবং কোয়ান্টাম অপটিক্সের মধ্যে সংযোগের ভিত্তিতে । সাধারণ পদ্ধতির বিরোধিতা করে, তারা এমন রাজ্যগুলির দিকে নজর দেয় যারা সিমুলেট করা সহজ (তাপীয় রাজ্যগুলি) হিসাবে সুপরিচিত, এবং এই সিমুলেশনটি হার্মিটিয়ান পজিটিভ সেমাইডেফিনেট ম্যাট্রিক্সের স্থায়ীভাবে মন্টে-কার্লো গণনা করতে ব্যবহার করে। কিছু শ্রেণির ম্যাট্রিকের ক্ষেত্রে, এই অ্যালগরিদমটি আগে জানা সেরা অ্যালগরিদম (গুরুভিটস অ্যালগরিদম) এর চেয়ে আরও ভাল সান্নিধ্য দেয়।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.