শরের অ্যালগরিদম গণনার কোয়ান্টাম বিশ্বে ফ্যাক্টরিং অ্যালগরিদমগুলির সন্ধানটি কি শেষ করে?


10

অন্য কথায়, ফ্যাক্টরিং গবেষণাটি কি কেবলমাত্র শাস্ত্রীয় বিশ্বেই থাকবে বা কোয়ান্টাম বিশ্বে ফ্যাক্টরিং সম্পর্কিত কোনও আকর্ষণীয় গবেষণা চলছে?


1
দক্ষতার সাথে সমস্যার সমাধানের জন্য একটি অ্যালগরিদম জানার অর্থ এই নয় যে অন্যান্য অ্যালগরিদমগুলি আরও ভাল (সাধারণভাবে বা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে) সন্ধান করার মতো নেই
GL

2
আপনি কি জিজ্ঞাসা করছেন যে শোরের অ্যালগরিদমটি সর্বোত্তম প্রমাণিত হয়েছে বা আপনি জিজ্ঞাসা করছেন যে শাস্ত্রীয় ফ্যাক্টরিং অ্যালগরিদমে গবেষণা এখনও দরকারী কিনা?
এইহেলওয়ার

আমি পরেরটি জিজ্ঞাসা করছি। আমি নিশ্চিত যে শাস্ত্রীয় বিশ্বে অনুসন্ধানটি অবিরত থাকবে কারণ কেউই জানেন না যে সেখানে একটি দ্রুত সমাধান রয়েছে কি না, তবে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের কীভাবে? অন্য ক্ষেত্রগুলিতে যাওয়ার বিন্দুতে কি সবাই শোরের অ্যালগরিদমে সন্তুষ্ট?
আর। চোপিন

1
আমি মনে করি আপনার অর্থ হ'ল "গবেষণামূলক গবেষণাটি কেবলমাত্র শাস্ত্রীয় বিশ্বেই থাকবে ..."
মার্ক এস

উত্তর:


7

অ্যাসিপটোটিক্যালি শোরের অ্যালগরিদম সত্যিই দক্ষ। মূলত এটি ঠিক: সুপারপজিশন, মডুলার এক্সপেনসিয়েশন (সবচেয়ে ধীরে ধাপ) এবং একটি ফুরিয়ার রূপান্তর। মডুলার এক্সপেনসেন্টেশন হ'ল আপনি আরএসএ ক্রিপ্টোসিস্টেমটি ব্যবহার করতে আসলে যা করেন। এর অর্থ একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের, আরএসএকে বৈধভাবে এনক্রিপ্ট করা / ডিক্রিপ্ট করা সিস্টেমকে ভেঙে দেওয়ার জন্য শোরের অ্যালগরিদম ব্যবহার করার মতোই গতি। সুতরাং আমি সংশয়বাদী যে মৌলিক ধারণাটিতে কোনও উন্নতি হবে।

এটি বলেছে, পূর্ণসংখ্যার সংযোজন, পূর্ণসংখ্যার গুণ বা কোয়ান্টাম ফুওরি ট্রান্সফর্মের কোনও উন্নতি শোরের অ্যালগোরিদমকে উন্নত করবে এবং এগুলি খুব সাধারণ সাবউরটাইন যা লোকেদের প্রায়শই কাজ করবে। গুগল স্কলারে একটি সংক্ষিপ্ত অনুসন্ধান কোয়ান্টাম গাণিতিক সার্কিটগুলি উন্নত করার বিষয়ে প্রচুর গবেষণা দেখায়।

আমি মনে করি শোরের অ্যালগোরিদমে শাস্ত্রীয় / কোয়ান্টাম ট্রেড-অফ সম্পর্কে আরও গবেষণা হবে। এটি হ'ল যদি আপনার একটি ছোট বা গোলমাল কোয়ান্টাম কম্পিউটার থাকে তবে আপনি কি শোরের অ্যালগরিদমটি পরিবর্তন করতে পারেন যাতে এটি এখনও কাজ করে তবে একটি ক্লাসিকাল কম্পিউটারে সম্ভবত আরও অনেক প্রাক-পোস্ট প্রসেসিং প্রয়োজন হয়, বা সম্ভবত সাফল্যের কম সম্ভাবনা রয়েছে, ইত্যাদি? এই অঞ্চলে শর্ট ডিসক্রিট লোগারিদম এবং ফ্যাক্টরিং আরএসএ পূর্ণসংখ্যার জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম রয়েছে । এর রয়েছে কোয়ান্টাম সংখ্যা ফিল্ড চালনী, এমন একটি পদ্ধতির যেখানে একটি "ছোট" কোয়ান্টাম কম্পিউটার (সরাসরি শোরের অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে খুব ছোট) ক্লাসিকাল সংখ্যা ক্ষেত্রের চালনিয়ের সাবরুটিন হিসাবে ব্যবহৃত হয়, সময়ের জটিলতা কিছুটা উন্নত করে (যদিও আমি ব্যক্তিগতভাবে নিশ্চিত হয়েছি যে এর জন্য ত্রুটি সংশোধন আরও বেশি প্রয়োজন ভ্যানিলা শোরের অ্যালগরিদমের চেয়ে শারীরিক কুইবিট)।

সংক্ষেপে, আমি কোনও মৌলিক নতুন কোয়ান্টাম ফ্যাক্টরিং অ্যালগরিদম আশা করি না এবং আমি মনে করি না যে এটিতে কেউ কাজ করছে। তবে নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে ফিট করার জন্য অনেক আকর্ষণীয় টুইট করা দরকার aks


1
আমি বিশ্বাস করি আপনি পোস্ট কোয়ান্টাম আরএসএ একটি আকর্ষণীয় পঠন পাবেন। আপনার উত্তরে আকর্ষণীয় উল্লেখ যুক্ত করার জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ।
আর চোপিন

2

স্যামের উত্তর ছাড়াও:

না, আংশিক কারণ শোরের দৃষ্টিভঙ্গি সংখ্যার ফ্যাক্টরিজ করার একমাত্র উপায় নয়।

ফ্যাক্টরাইজেশনটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবেও লেখা যেতে পারে ।

এটি ডি-ওয়েভ মেশিন ব্যবহার করে গেট-ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার ব্যবহার করে সমাধান করা যেতে পারে ।


1

অনুস্মারক হিসাবে, শোরের অ্যালগরিদম গণনার গেট মডেলটিতে প্রয়োগ করা হয় ।

(Nxy)2xyN

অ্যাডিয়াবাটিক অ্যালগরিদমের রানটাইমটি যেমনটি আমি বুঝতে পেরেছি, হ্যামিল্টোনিয়ান সমস্যার বর্ণনামূলক বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে নির্ধারণ করা কুখ্যাতভাবে চঞ্চল।

যদিও সংখ্যাসূচক সিমুলেশনগুলি মাঝে মাঝে উত্সাহজনক বলে মনে হয়, তবে আমি বিশ্বাস করি যে এটি কোনও অ্যাডিয়াব্যাটিক ফ্যাক্টরিং অ্যালগরিদমটি সত্যই ক্লাসিকাল ফ্যাক্টরিংয়ের তুলনায় ক্ষতিকারক গতি সরবরাহ করে কিনা তা এখনও একটি খোলামেলা প্রশ্ন।

পেঙ্গ, লিয়াও, জু, গান কিন, ঝো, সুটার এবং ডু - এইচআইজি দ্বারা এই কাগজে আরও বিশদ দেখুন । রানটাইমের 3 টি সিমুলেশনগুলি একটি চতুর্ভুজ ফিটের প্রস্তাব দেয়; যাহোক; আমি নিশ্চিত নই যে এ জাতীয় উপযুক্ততার প্রমাণ দেওয়ার জন্য, এমনকি বহু-বহনকালীন রানটাইমের আরও প্রমাণ দেওয়ার বিষয়ে আরও কোনও গবেষণা হয়েছে কিনা।

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.