Мы находимся в начале квантовых вычислений , с квантовыми языками, ожидающими аппаратные квантовые компьютеры, теперь доступные на высоких и низких уровнях для смоделированных квантовых компьютеров. Квантовые вычисления приносят новые элементарные функции, такие как запутывание и телепортация кубитов, измерение кубитов и наложение суперпозиции на кубиты.
Какие статистические проблемы могут выиграть от квантовых вычислений?
Например, будут ли квантовые компьютеры обеспечивать более вездесущую генерацию истинных случайных чисел? А как насчет генерации псевдослучайных чисел в вычислительном отношении? Поможет ли квантовые вычисления ускорить сходимость MCMC или обеспечить верхние границы времени сходимости? Будут ли квантовые алгоритмы для других оценок на основе выборки?
Это широкий вопрос, и приемлемые ответы также будут широкими, но слава, если они различают квантовые и классические вычисления. (Если это слишком широкий вопрос, пожалуйста, помогите мне сделать его лучше).
источник
Ответы:
Методы грубой силы, скорее всего, выиграют из-за квантовых вычислений. Почему? Одно возможное физическое объяснение пути основного бейсбольного мяча состоит в том, что все возможные квантовые пути автоматически исследуются и выбирается путь наименьшего расхода энергии, то есть путь наименьшего доступного сопротивления, и все это делается без необходимости создания калькулятора. ; расчеты невыразимы. Обобщая; Природу можно рассматривать как квантовый калькулятор. Таким образом, те проблемы, которые похожи, те, которые выполняют оптимизацию, такую как минимизация регрессии какого-либо критерия, заключается в том, что хорошее соответствие или другое (хорошее соответствие в некоторых случаях некорректно) - это те, которые принесут пользу.
Кстати, промежуточные этапы; итерации при оптимизации не будут рассчитываться, только конечный результат, как при подаче бейсбольного мяча. То есть происходит только фактический путь бейсбола, альтернативные пути автоматически исключаются. Однако одно различие между статистической реализацией и физическим событием заключается в том, что ошибка статистического вычисления может быть сделана настолько малой, насколько это необходимо, путем произвольного увеличения точности (например, до 65 десятичных знаков), и это, как правило, физически недостижимо. , Например, даже машина подачи не будет бросать бейсбол в точно дублированном пути.
источник
Мне понравился ответ выше по бейсболу. Но я бы осторожно относился к тому, что квантовые вычисления могли бы делать хорошо.
Кажется, что он может очень хорошо справляться с такими вещами, как взлом криптографических схем и тому подобным: возможность наложения всех решений, а затем сваливания на действительные, может пройти довольно быстро.
Но в 1980-х годах, что было очень давно, существовала очень громкая компания под названием Thinking Machines. Смотрите эту статью: https://en.wikipedia.org/wiki/Thinking_Machines_Corporation
Вся идея имела дуновение квантовых вычислений. Он использовал n-мерное расположение гиперкубов. Представьте, если хотите, четыре (очень простых) микропроцессора, соединенных в квадрат. Каждый может выполнить вычисление, а затем поделиться результатом с процессором до него (против часовой стрелки), после него (по часовой стрелке) или напротив него (поперек). Теперь представьте 8 процессоров в кубе, которые могут расширить эту концепцию до трех измерений (теперь каждый процессор может делиться своими выходными данными с одним или несколькими из 7 других: 3 по вершине куба; три по лицевой стороне квадрата, частью которого был процессор из, и одна диагональ в 3-пространстве).
Теперь рассмотрим это до 64 процессоров в 6-мерном гиперкубе.
Это была одна из самых горячих идей того времени (наряду с выделенной 34-битной машиной Lisp, которую выпустила Symbolics, и немного причудливой системой кеш-памяти, выпущенной Kendall Square Research - у обеих есть страницы википедии, которые стоит прочитать).
Проблема заключалась в том, что был только один и только один алгоритм, который действительно хорошо работал на архитектуре TM: быстрое преобразование Фурье с использованием так называемого «алгоритма совершенного шаффла». Это было гениальное понимание того, как использовать технику двоичной маски, алгоритм на заказ и архитектуру для параллельной обработки БПФ блестяще умным и быстрым способом. Но я не думаю, что они когда-либо нашли другое единственное использование для этого. (см. этот связанный вопрос: /cs/10572/perfect-shuffle-in-parallel-processing )
Я был достаточно долго, чтобы понять, что технологии, которые кажутся блестящими и мощными, часто заканчивают тем, что не решают проблему (или достаточно проблем), чтобы сделать их полезными.
В то время было много блестящих идей: TM, Symbolics, KSR, а также Tandem (ушел) и Stratus (удивительно, еще живы). Все думали, что эти компании - по крайней мере, некоторые из них - захватят весь мир и произведут революцию в вычислительной технике.
Но вместо этого мы получили FaceBook.
источник
На странице 645 " Физическая химия: концепции и теория " Кеннет Шмитц объясняет:
Макроскопические системы могут быть проанализированы классическими методами, как объясняется на странице Википедии:
Нет. Вам не нужен компьютер для генерации истинного случайного числа, и использование квантового компьютера для этого было бы огромной тратой ресурсов без улучшения случайности.
ID Quantique предлагает на продажу SoC, автономные карты и карты PCIe по цене от 1200 до 3500 долларов США . Это немного больше, чем фотоны, проходящие через полупрозрачное зеркало, но обладающие достаточными квантовыми случайными свойствами, чтобы пройти AIS 31 («Классы функциональности и методология оценки для генератора истинных (физических) случайных чисел - Версия 3.1, 29 сентября 2001 г.» .PDF ). Вот как они описывают свой метод:
QuintessenceLabs предлагает более быструю (1 Гбит / с) систему . Их генератор квантовых случайных чисел «qStream» соответствует стандарту NIST SP 800-90A и соответствует требованиям проекта NIST SP 800 90B и C. Он использует туннельные диоды Esaki . Их продукты являются новыми, а цены пока не доступны для общественности.
Также доступны системы от Comscire от нескольких сотен до пары тысяч долларов. Их PCQNG и постквантовый RNG методы и патенты на описаны на их веб-сайте.
Корпорация Quantum Numbers Corp. разработала устройство размером с микросхему для быстрого (1 Гбит / с) получения квантовых случайных чисел, которые, по их утверждению, будут доступны в ближайшее время.
Если вы имеете в виду «в вычислительном отношении дешево», как в нескольких инструкциях и быстрое выполнение = да.
Если вы имеете в виду, что любой компьютер является недорогим средством для генерации истинных случайных чисел = нет.
Любое свойство, реализованное QRNG, не будет генерировать псевдослучайные числа.
Сейчас я позволю кому-то еще разобраться с этим.
Наверное.
Пожалуйста, отредактируйте и улучшите этот ответ Wiki.
источник