নামটি ইতিমধ্যেই বোঝা যায়, এই প্রশ্নের একটি ফলো-আপ হয় অন্য । আমি উত্তরের গুণমান নিয়ে আনন্দিত হয়েছিলাম, তবে আমি অনুভব করেছি যে এটি অনুকূলকরণ এবং আনুমানিক কৌশলগুলি সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি যুক্ত করা গেলেও বিষয়টির বাইরে চলে যেতে পারে, তাই এই প্রশ্নটি আকর্ষণীয় হবে।
ব্লু এর উত্তর থেকে:
জটিলতার তত্ত্বের থাম্বের নিয়মটি হ'ল কোনও কোয়ান্টাম কম্পিউটার যদি বহুবর্ষীয় সময়ে সমাধানের ক্ষেত্রে "সহায়তা করতে পারে" (ত্রুটিযুক্ত বাধা সহ) যদি সমস্যা শ্রেণীর ক্ষেত্রে এটি বিকিউপিতে মিথ্যা সমাধান করতে পারে তবে পি বা বিপিপিতে নয়
এটি আনুমানিক শ্রেণিতে কীভাবে প্রযোজ্য? কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের কোনও নির্দিষ্ট টোপোলজিকাল, সংখ্যাগত, ইত্যাদি সম্পত্তি কী লাভ হতে পারে?
আমি কী জিজ্ঞাসা করতে পারি তার উদাহরণ হিসাবে (তবে অবশ্যই এটি সীমাবদ্ধ নয়!) ক্রিস্টোফাইডস অ্যালগরিদম নিন : এটি গ্রাফের নির্দিষ্ট জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্যকে শোষণ করে যা এটি (প্রতিসাম্য, ত্রিভুজ বৈষম্য) উপর অনুকূল করে তোলে: বিক্রয়কর্মী একটি সম্ভাব্য পৃথিবীতে ভ্রমণ করেন । তবে বিক্রয়কর্মীদেরও বিশাল ভর রয়েছে এবং আমরা একই সাথে তাদের অবস্থান এবং গতিটি খুব নির্ভুলতার সাথে জানতে পারি। কেএল ডাইভার্জেন্সের মতো কোয়ান্টাম মডেল আরও স্বাচ্ছন্দ্য বিধিনিষেধের সাথে অন্য ধরণের মেট্রিকের জন্যও কাজ করতে পারে ? সেক্ষেত্রে সমাধানটি এখনও এনপি সম্পূর্ণ হবে, তবে অপ্টিমাইজেশনটি বিস্তৃত টোপোলজির জন্য প্রযোজ্য। এই উদাহরণটি সম্ভবত একটি দীর্ঘ শট, তবে আমি আশা করি আপনি যা বলতে চাইছেন তা পেয়ে যাবেন। আমি আদৌ তা জানিনা কি আদৌ তা বোঝা যায়, তবে উত্তরটি সে ক্ষেত্রেও এটিকে মোকাবেলা করতে পারে :)
সম্পর্কিত: