¿Qué hace que las computadoras cuánticas sean tan rápidas en algunos problemas, pero fantásticamente lentas en otros?

Fantásticamente lento es un poco exagerado. Cualquier algoritmo clásico puede implementarse en un circuito cuántico trivialmente, excluyendo todos los estados de superposición para qubits. También se puede demostrar que una máquina de Turing irreversible (una con una matriz de transición no invertible) puede ser simulada por una máquina de Turing reversible con un aumento polinómico (cuadrático) en los recursos, por lo que la codificación de un circuito irreversible en uno reversible debe ser “eficiente” (vea este documento de CH Bennett, o tal vez este documento mucho más antiguo es más fácil de leer).

Pero tengo la sensación de que no estabas haciendo una declaración precisa, y tal vez tu pregunta fue realmente, “¿por qué nuestros algoritmos cuánticos no son tan buenos? La respuesta es aburrida. En principio, no hay razón para que nuestros algoritmos sean malos, pero por alguna razón no hemos encontrado mejores. A pesar de los avances interesantes, como el algoritmo de factorización de números enteros de Shor, todavía estamos en la oscuridad sobre cómo “explotar cuántica” en general (si incluso puede definir con precisión lo que eso significa, podría ganar un buen premio o medalla).

Podemos considerar la aceleración dada por la búsqueda de Grover por un momento. La complejidad es relativa a una llamada de función de caja negra, por lo que si configura el problema para que un algoritmo cuántico y clásico llame a esta cosa de tipo subrutina de caja negra, la versión clásica toma el cuadrado del número de llamadas que toma el algoritmo cuántico. Sin embargo, no se han encontrado implementaciones prácticas de la función de caja negra que preserven esta aceleración sobre todos los demás algoritmos de búsqueda clásicos, e incluso podría tener una reacción mentalmente violenta a esta idea que al principio parece que está barriendo las cosas debajo de la alfombra (ciertamente lo hice ) Supongo que esto es “malo”, pero hasta ahora (la relativización) es lo más avanzado, principalmente porque sin la relativización los problemas son simplemente irresolubles. Por otro lado, el problema de Simon estaba en un lugar similar hasta Peter Shor (ambos son casos especiales de un problema más general), por lo que al menos en un caso valió la pena ser un poco optimista.

Recientemente leí un buen artículo en la edición de Scientific American de marzo de 2008. (Página en virginia.edu)

Supongamos que tienes 1000 partículas. Pueden estar en 2 ^ 1000 o 10 ^ 300 estadísticas diferentes. Ahora supongamos que tenemos un algoritmo que transforma todos los 10 ^ 300 estados al mismo tiempo y los transforma en una solución potencial. Ahora leemos los estados cuánticos finales y verificamos todas las soluciones posibles para encontrar la correcta. Si podemos hacer eso, ¡encontramos la respuesta a un problema NP completo!

Pero el problema es que cuando mides una partícula solo obtendrás una de las 10 ^ 300 posibilidades al azar, ¡otras simplemente desaparecerán! ¡Esto es como obtener una posible solución elegida al azar que no estamos buscando!

Ahora la interferencia destructiva dice que las amplitudes se cancelan cuando se combinan uno positivo y uno negativo. Entonces, ¿podemos tener un algoritmo cuántico cuya ruta computacional cancele las respuestas incorrectas por interferencia? Puede aumentar la probabilidad de encontrar la respuesta correcta al final.

Eso es exactamente lo que hizo Peter Shor, encontró el primer algoritmo cuántico que utiliza esta ventaja y puede factorizar el número en el tiempo polinómico.

Si desea conocer algunos detalles, lea el artículo original aquí: Página en virginia.edu

El tipo de problema. La computación cuántica es buena en las preguntas para las cuales hay una respuesta única, clara y claramente estable. Los factores de un gran número, la ruta correcta a través de un laberinto. No hace muy bien las cosas que involucran grandes cantidades de cálculos paralelos, como simulaciones, o grandes cantidades de cálculos dispares, como un servidor web.

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