Hay una variedad de problemas de aprendizaje que específicamente no se benefician de tener poder cuántico. En un artículo llamado A Survey of Quantum Learning Theory , Srinivasan Arunachalam y Ronald de Wolf discuten una variedad de áreas dentro de las cuales la complejidad de la muestra cuántica del aprendizaje dentro de cierto paradigma está polinómicamente relacionada con la complejidad de la muestra clásica. Esto esencialmente significa que las computadoras cuánticas no te dan demasiado. Estas áreas son aprendizaje PAC, aprendizaje exacto, aprendizaje agnóstico. Por otro lado, afirman que, bajo supuestos de complejidad razonables, las complejidades temporales de los algoritmos que realizan estas tareas de aprendizaje pueden mejorar.
También hay algoritmos que indicarían una gran aceleración para muchas tareas muy relacionadas con el aprendizaje automático. Existe el algoritmo de Grover que le permite, dada una función [matemática] f: \ {0, 1 \} ^ n \ rightarrow \ {0, 1 \} [/ matemática], encontrar [matemática] x \ en \ {0 , 1 \} ^ n [/ math] tal que [math] f (x) = 1 [/ math] dentro del tiempo [math] \ sqrt {n} [/ math]. En el artículo que mencioné, discuten el problema del muestreo de Fourier , que se puede hacer usando una sola evaluación de la función objetivo en una computadora cuántica, mientras que parece tomar tiempo exponencial en una clásica.
Más allá de eso, recientemente estuve en una charla considerando la computación cuántica adiabática . En esta charla, el compañero que lo mencionó mencionó que hay ciertas configuraciones de los parámetros en dicha máquina que permitirían que el estado propio de energía más baja le brinde la solución a una red Hopfield, y afirmó de manera bastante vaga que los niveles de energía más altos tienen que hacer con los estados estables de las máquinas Boltzmann. Por otro lado, este modelo adiabático tiene muchos problemas y los examinaría antes de considerarlo como una mejora.
- ¿Qué pasará con los lenguajes de programación actuales cuando la computación cuántica se convierta en una cosa?
- ¿Cuál es la ruta recomendada para aprender Quantum Machine Learning?
- ¿Cómo afecta la física cuántica a la cinética química?
- ¿Qué tan bueno es el CQT NUS para la computación cuántica / Ph.D de complejidad?
- ¿Cuál es la computadora cuántica más poderosa hasta ahora? ¿Y qué tan poderoso es? ¿Qué tipo de cálculos puede hacer?
