¿Qué tipo de problemas no aprovechan las capacidades de la computadora cuántica?

Por supuesto, QC puede resolver problemas en P de manera eficiente. Por definición, los problemas en P son eficientes. La pregunta es si QC puede resolver problemas no en P de manera eficiente (es decir, en tiempo P).

Algunos problemas seguro, pero otros no tanto. Creo que mucha criptografía está segura del ataque sensible de QC.

Las afirmaciones de que el control de calidad de trabajo matará a la criptografía se basan en cómo funcionan formas específicas de criptografía de clave pública, especialmente aquellas que dependen de funciones de trampillas como la factorización o logaritmos discretos. Pero por razones prácticas, la criptografía de clave pública se utiliza principalmente para el intercambio de claves y para fines similares. La criptografía simétrica no se beneficia tanto del poder del control de calidad, por lo que no es probable que se vea afectada. Además, existen algoritmos de intercambio de claves y claves públicas que no dependen de las funciones de trampillas que se sabe que son vulnerables al control de calidad.

La forma en que QC acelera en ciertos problemas es que es posible manipular los estados qubit de manera que la superposición favorezca los estados “correctos” pero no incorrectos. Por ejemplo, al factorizar un número como 21, los qubits se cargan con una superposición de todos los posibles (2–19), luego se manipulan los estados, y al final los estados 3 y 7 tienen una alta probabilidad, pero el 5, 11 y 13 estados tienen baja probabilidad. Verificar el estado de los qubits lo colapsará en 3 o 7 con más frecuencia que cualquier otra cosa.

Es difícil decir cómo se podría aplicar esto a muchos problemas. Hasta donde yo sé, no hay un algoritmo de control de calidad conocido para ningún problema NP-completo, por ejemplo.

Aparte de esos problemas comunes y cotidianos que se ejecutan en millones de computadoras, la clase para los problemas que serían un desafío para las computadoras cuánticas pero no para una ordinaria son Problemas de EXPSPACE. Las computadoras cuánticas en mi humilde opinión estarán limitadas en su tamaño de registro de qubit. Hoy, el tamaño parece estar alrededor de cinco qubits. Puede resultar que el crecimiento en el tamaño del registro seguirá una línea de tendencia similar a la Ley de Moore.

En la teoría de la complejidad, ‘EXPSPACE’ es el conjunto de todos los problemas de decisión que puede resolver una máquina de Turing determinista en el espacio O (2 ^ p ( n )), donde p ( n ) es una función polinómica de n . (Algunos autores restringen que p ( n ) sea una función lineal, pero la mayoría de los autores llaman ESPACE a la clase resultante).

Así como los problemas NP-Complete requieren un tiempo exponencialmente creciente para resolver problemas, los problemas EXPACE requieren un espacio exponencialmente creciente (memoria)

¿Son sus otros? Echa un vistazo a la Lista de clases de complejidad de Wikipedia

Mi explicación idiosincrásica del tipo de problemas que las computadoras basadas en puertas cuánticas resuelven mejor son aquellas en las que pueden verificar múltiples respuestas posibles simultáneamente, mientras que una computadora convencional necesitaría verificar cada respuesta posible individualmente.

Los que no se benefician son los de P, porque ya se pueden resolver de manera eficiente en computadoras clásicas, y los que están fuera de BQP, porque no existen soluciones eficientes para ellos, incluso en computadoras cuánticas (estas son las que publican la criptografía cuántica de clave pública puede confiar):

(fuente: BQP – Wikipedia)

Los que se benefician están fuera de P, pero dentro de BQP (consulte el enlace de arriba).

Tenga en cuenta la línea discontinua: no estamos seguros de qué tan grande es BQP y cómo encaja con el resto (incluso menos seguro de lo que estamos seguros sobre el resto de las clases, es decir, nada de eso es 100% seguro). Pero estamos bastante seguros de que no incluye NP-complete, y por lo tanto NP en general (es decir, incluye solo algunos problemas de NP, pero no los que todos los demás en NP podrían reducir).