การจำลองแบบคลาสสิกอย่างรวดเร็วของอัลกอริทึมควอนตัม

มีตัวอย่างของกรณีที่การจำลองแบบดั้งเดิมของอัลกอริทึมควอนตัมสำหรับปัญหามีประสิทธิภาพสูงกว่าอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมที่รู้จักกันดีที่สุดสำหรับปัญหานี้หรือไม่? "ประสิทธิภาพสูงกว่า" ไม่จำเป็นต้องหมายถึงระดับความซับซ้อนที่แตกต่างกัน

คำถามนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากกรณีของการจำลองคลาสสิกที่มีประสิทธิภาพของอัลกอริทึมคำแนะนำของควอนตัม

คำถามของคุณได้รับแรงบันดาลใจมาจากความก้าวหน้าดั้งเดิมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัมในขั้นตอนวิธีการแนะนำ โปรดทราบว่ามันไม่ได้เป็นเวลาภาคเรียนแรกสิ่งนี้เกิดขึ้น ในปี 2558 มีการพัฒนาที่คล้ายกันเกิดขึ้นกับMAX3LIN โดยประมาณ : อัลกอริทึม quanutm มีประสิทธิภาพเหนือกว่าอัลกอริธึมแบบดั้งเดิมที่รู้จักกันมาก่อนทั้งหมดทำให้เกิดการค้นหาขั้นตอนวิธีแบบคลาสสิกที่ดีกว่า อย่างไรก็ตามเท่าที่ฉันรู้ทั้งสองกรณีอัลกอริธึมแบบคลาสสิกดูเหมือนจะไม่เหมือนกับการจำลองแบบดั้งเดิมของวิวัฒนาการควอนตัม

ฉันรู้ว่ามีหนึ่งกระดาษที่อธิบายถึงการจำลองแบบคลาสสิกของระบบควอนตัมที่อนุญาตให้ใช้งานได้ดีกว่าอัลกอริทึมที่รู้จักก่อนหน้านี้ (การเปิดเผยอย่างเต็มรูปแบบ: ผู้เขียนเป็นเพื่อนของฉัน) :

อัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัมสำหรับการประเมินค่าเมทริกซ์ semidefinite เชิงบวกโดย L. Chakhmakhchyan, NJ Cerf, R. Garcia-Patron, arXiv: 1609.02416 / Phys Rev. A 96 , 022329

แห่งนี้ตั้งอยู่บนพื้นฐานของการเชื่อมต่อระหว่างเลนส์ถาวรและควอนตัมที่แสดงโดยการสุ่มตัวอย่าง Boson ในทางตรงกันข้ามกับวิธีการปกติพวกเขามองรัฐที่เป็นที่รู้จักกันดีว่าเป็นเรื่องง่ายที่จะเลียนแบบ (รัฐทางความร้อน) และใช้การจำลองนี้เพื่อทำการคำนวณแบบมอนติคาร์โลของการฝึกอบรมเชิงบวกกึ่งถาวร สำหรับบางคลาสของเมทริกซ์อัลกอริทึมนี้ให้การประมาณที่ดีกว่าอัลกอริทึมที่รู้จักกันดีที่สุด (อัลกอริทึม Gurvits)