কোয়ান্টাম র‌্যাম বাস্তবায়নের জন্য কোন প্রোটোকল প্রস্তাব করা হয়েছে?

Question

শাস্ত্রীয় গণনার প্রসঙ্গে র্যান্ডম অ্যাক্সেস স্মৃতি (র‌্যাম) এর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকাটি কোয়ান্টাম ডোমেনে কীভাবে এই জাতীয় ধারণাটিকে সাধারণীকরণ করতে পারে তা অবাক করা স্বাভাবিক natural

দক্ষভাবে QRAM আর্কিটেকচারের প্রস্তাব দেওয়ার পক্ষে যুক্তিযুক্তভাবে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য (এবং প্রথম?) কাজ হ'ল জিওভনেটি এট আল। 2007 । এই কাজের মধ্যে এটি প্রদর্শিত হয়েছিল যে তাদের "বালতি ব্রিগেট" পদ্ধতির সাহায্যে ক্রিয়াকলাপের সাহায্যে মেমরির সামগ্রীটিতে অ্যাক্সেসের অনুমতি দেওয়া হয় , যেখানে এন মেমরি স্লটের সংখ্যা। এটি বিকল্প পদ্ধতির সাথে সম্মতিযুক্ত একটি ক্ষতিকারক উন্নতি, যার জন্য ও ( প্রয়োজন $\mathcal O(\log N)$$N$ অপারেশন প্রয়োজন। এই আর্কিটেকচার বাস্তবায়ন যদিও পরীক্ষামূলক দৃষ্টিকোণ থেকে অত্যন্ত অনানুষ্ঠানিক।$\mathcal O(N^{\alpha})$

উপরোক্ত কিউআরএএম বাস্তবায়নের একমাত্র উপায়? নাকি এই দিকটিতে অন্যান্য তাত্ত্বিক কাজ হয়েছে? যদি তা হয় তবে তারা কীভাবে জিওভেন্তেটি এট আল এর সাথে তুলনা করে (ভাল এবং বিপরীতে)। প্রস্তাব?

Answer 1

QRAM (2017 এর হিসাবে) বর্তমান অবস্থা একটি ভাল সারসংক্ষেপ খুঁজে পাওয়া যেতে পারে এই কাগজ , এবং শাস্ত্রীয় পদ্ধতি সঙ্গে এটি একটি তুলনামূলক খুঁজে পাওয়া যেতে পারে এই আলাপ । জিওভনেটি টাইপ "বালতি ব্রিগেড" কিউআরএএম এখনও সর্বাধিক পরিচিত বলে মনে হয়, যদিও পরিবর্তনের উপস্থিতি রয়েছে। এ জাতীয় কোনও কিউআরএএম ব্যবহারের জন্য গুরুতর সতর্কতা রয়েছে এবং এগুলি এড়ানোর কোনও বিকল্প এখনও প্রস্তাব করা হয়নি (ব্যাপকভাবে সমান্তরাল ক্লাসিকাল কম্পিউটার ব্যবহার ব্যতীত)।

$N$ $d$$\log(Nd)$$\mathcal{O}(\log(Nd))$সময়। বহুবিধি সময় হ্রাস সহ একটি বিকল্প প্রকল্প এই কাগজে প্রস্তাবিত হয়েছিল । উভয় ক্ষেত্রেই ব্যবহৃত শারীরিক সংস্থার সংখ্যাটি কুইটসের সংখ্যার সাথে ঘনিষ্ঠ হয়। এটি এমন সমস্যা তৈরি করতে পারে যা প্রকল্পের বাস্তবায়ন এবং / বা উপযোগিতা সীমাবদ্ধ করে।

একসাথে কয়টি উপাদান সক্রিয় হওয়া প্রয়োজন তার উপর বিষয়টি নির্ভর করে। আদর্শভাবে, সক্রিয় উপাদানগুলির সংখ্যা কেবল মেমরিতে কুইবিটের সংখ্যার সাথে লিনিয়ার হওয়া দরকার। তবে প্রকৃত বাস্তবায়ন সাধারণত আদর্শ থেকে অনেক দূরে থাকে।

উদাহরণস্বরূপ, এই কাগজটি শব্দের প্রভাবগুলি দেখায় এবং এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছে যে ত্রুটি সংশোধনের প্রয়োজনীয়তা অল্প সংখ্যক সক্রিয় উপাদানগুলির কোনও সুবিধা সরিয়ে ফেলতে পারে। এই সম্ভাব্য সমস্যার তীব্রতা কোয়ান্টাম কম্পিউটার দ্বারা কি অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হচ্ছে তার উপর নির্ভর করে এবং তাই কিউআরএএম কতবার অনুসন্ধান করা উচিত on বহু সংখ্যক প্রশ্নের জন্য, সম্পূর্ণ ত্রুটি-সহনশীলতা এড়ানো যেতে পারে। তবে গ্রোভারের অনুসন্ধানের মতো অতিমানবিক প্রশ্নের জন্য, সম্পূর্ণ সহনশীলতার প্রয়োজন বলে মনে হচ্ছে।

অন্যান্য সম্ভাবনার সাথে যতটা তুলনা করা যায়, তর্ক করা হয়েছে যে কিউআরএএম-এর জন্য ক্ষুদ্রতর সংস্থানগুলির সংখ্যার প্রসেসরের সংখ্যার সাথে ক্লাসিকাল সমান্তরাল আর্কিটেকচারের সাথে তুলনা করা উচিত। কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম এই তুলনার সাথে এত দুর্দান্ত দেখাচ্ছে না। যেমনটি এখানে ব্যাখ্যা করা হয়েছে , কিছু অ্যালগরিদম যার জন্য আমরা কোয়ান্টাম স্পিডআপ আশা করি যখন এই সমান্তরালতা বিবেচনায় নেওয়া হয় তখন আসলে ধীর হয়।

স্কোপ হিসাবে সাধারণ না হলেও, শাস্ত্রীয় তথ্যকে সুপারপজিশনে রাখার জন্য আরও একটি প্রস্তাব এখানে প্রস্তাব করা হয়েছিল এবং তাই এটি উল্লেখের দাবিদার।