คำถามติดแท็ก applications

ฉันมีปริญญาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ฉันทำงานด้านไอทีและทำมาหลายปีแล้ว ในช่วงเวลานั้นคอมพิวเตอร์ "แบบคลาสสิก" มีขั้นสูงโดยการก้าวกระโดดและขอบเขต ตอนนี้ฉันมีไดรฟ์ดิสก์เทราไบต์ในลิ้นชักห้องนอนของฉันอยู่ในถุงเท้าโทรศัพท์ของฉันมีพลังการประมวลผลที่ยอดเยี่ยมและคอมพิวเตอร์ได้ปฏิวัติชีวิตของเรา แต่เท่าที่ฉันรู้การคำนวณควอนตัมไม่ได้ทำอะไรเลย ยิ่งไปกว่านั้นดูเหมือนว่ามันจะยังคงอยู่อย่างนั้น การคำนวณควอนตัมมาถึงจุดสิ้นสุดของหนาสี่สิบปีและการคำนวณที่แท้จริงได้ทิ้งไว้ในฝุ่น ดูไทม์ไลน์ของ Wikipedia และถามตัวคุณเองว่า adder คู่ขนานอยู่ที่ไหน Atlas หรือเทียบเท่า MU5 อยู่ที่ไหน ฉันไปมหาวิทยาลัยแมนเชสเตอร์ดูประวัติของบทความแมนเชสเตอร์คอมพิวเตอร์ใน Wikipedia คอมพิวเตอร์ควอนตัมไม่แสดงความคืบหน้าคล้ายกัน ในทางตรงกันข้ามดูเหมือนว่าพวกเขาจะไม่ได้ลงจากพื้นดิน คุณจะไม่ซื้อใน PC World เร็ว ๆ นี้ คุณจะสามารถ? มันคือทั้งหมดที่โฆษณาและอากาศร้อนหรือไม่ การคำนวณควอนตัมเป็นเพียงพายในท้องฟ้า? มันเป็นเพียงแค่การติดขัดในวันพรุ่งนี้แสวงหาเร่โดยควอนตัม quacks ให้ประชาชนใจง่าย? ถ้าไม่ทำไมไม่

137 classical-computing  applications  history 

หมายเหตุเกี่ยวกับคำศัพท์: คำว่า "hamiltonian" ถูกใช้ในคำถามนี้เพื่อพูดคุยเกี่ยวกับเมทริกซ์ชาวเฮอร์มิเนียน อัลกอริทึม HHL ดูเหมือนจะเป็นเรื่องที่ใช้งานอยู่ของการวิจัยในด้านการคำนวณควอนตัมส่วนใหญ่เป็นเพราะมันแก้ปัญหาที่สำคัญมากซึ่งคือการหาวิธีการแก้ปัญหาของระบบเชิงเส้นของสมการ ตามขั้นตอนวิธี Quantumกระดาษต้นฉบับสำหรับการแก้ระบบเชิงเส้นของสมการ (Harrow, Hassidim & Lloyd, 2009)และคำถามบางคำถามที่ถามในเว็บไซต์นี้ การประมาณเฟสควอนตัมและอัลกอริทึม HHL - ต้องมีความรู้เกี่ยวกับค่าลักษณะเฉพาะหรือไม่ อัลกอริทึมควอนตัมสำหรับระบบเชิงเส้นของสมการ (HHL09): ขั้นตอนที่ 2 - การจัดทำสถานะเริ่มต้นและ| ข⟩| Ψ0⟩|Ψ0⟩\vert \Psi_0 \rangle| ข⟩|b⟩\vert b \rangle อัลกอริทึม HHL นั้น จำกัด เฉพาะบางกรณี นี่คือบทสรุป (ซึ่งอาจไม่สมบูรณ์!) ของคุณลักษณะของอัลกอริทึม HHL: อัลกอริทึม HHL อัลกอริทึม HHL แก้ระบบเชิงเส้นของสมการ A | x ⟩ = …

17 algorithm  hhl-algorithm  applications 

พวกเราส่วนใหญ่ในเว็บไซต์นี้เชื่อว่าการคำนวณควอนตัมจะใช้งานได้ อย่างไรก็ตามมาเล่นเป็นทนายของปีศาจ ลองนึกภาพว่าในทันใดนั้นเราก็พบสิ่งกีดขวางพื้นฐานบางอย่างที่ขัดขวางการพัฒนาต่อไปสู่คอมพิวเตอร์ควอนตัมสากล บางทีเราอาจถูก จำกัด ให้ใช้อุปกรณ์ NISQ (Noisy, Intermediate Scale Quantum) 50-200 qubits เพื่อการโต้แย้ง การศึกษาการคำนวณควอนตัม (ทดลอง) หยุดกะทันหันและไม่มีความคืบหน้าเพิ่มเติม มีอะไรดีบ้างจากการศึกษาคอมพิวเตอร์ควอนตัม? โดยสิ่งนี้ฉันหมายถึงเทคโนโลยีควอนตัมที่คาดว่าจะได้รับซึ่งเป็นผู้สมัครที่ชัดเจนที่สุดคือการกระจายคีย์ควอนตัม แต่ยังมีผลลัพธ์ทางเทคนิคที่ฟีดเข้าไปในสาขาอื่น แทนที่จะเป็นเพียงรายการรายการคำอธิบายสั้น ๆ ของแต่ละรายการจะได้รับการชื่นชม

14 technologies  applications  nisq 

ตามที่ชื่อแนะนำฉันกำลังค้นหาตัวอย่างที่เผยแพร่ของอัลกอริทึมควอนตัมที่นำไปใช้กับปัญหาในการคำนวณทางชีววิทยา เห็นได้ชัดว่าราคาจะสูงที่ตัวอย่างการปฏิบัติที่ไม่อยู่ (ยัง) - สิ่งที่ฉันสนใจในการใด ๆ ที่หลักฐานของแนวคิด ตัวอย่างปัญหาการคำนวณทางชีววิทยาในบริบทนี้คือ: การทำนายโครงสร้างโปรตีน (ทุติยภูมิ, ตติยภูมิ) การผูกมัดยา - ลิแกนด์ การจัดตำแหน่งหลายลำดับ สภา De-novo โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่อง ฉันพบการอ้างอิงเช่นเดียวที่ฉันคิดว่าเป็นตัวอย่างของสิ่งที่ฉันกำลังมองหา ในการวิจัยนี้ D-Wave ถูกใช้สำหรับการถอดรหัสปัจจัยการผูกอย่างไรก็ตามมันจะน่าสนใจที่จะมีตัวอย่างนอกขอบเขตของการคำนวณควอนตัมอะเดียแบติก การหลอมควอนตัมกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบคลาสสิกนำไปใช้กับปัญหาทางชีววิทยาการคำนวณที่ง่ายขึ้น มีหลายอย่างในแง่ของการจำลองควอนตัม ในขณะที่พวกเขาไม่ได้จำลองในระดับที่มักจะคิดว่าเกี่ยวข้องกับชีววิทยา แต่ก็อาจจินตนาการได้ว่างานวิจัยชิ้นนี้เป็นสารตั้งต้นในการสร้างแบบจำลองโมเลกุลขนาดใหญ่ที่มีความสำคัญทางชีวภาพ (เหนือสิ่งอื่นใด) การคำนวณควอนตัมคลาวด์ของนิวเคลียสอะตอม การจำลองควอนตัมที่ปรับขนาดได้ของพลังงานระดับโมเลกุล ดังนั้นนอกเหนือจากการถอดความจากปัจจัยการถอดความและการจำลองควอนตัมแล้วยังมีข้อพิสูจน์อื่น ๆ เกี่ยวกับแนวคิดที่มีอยู่และเกี่ยวข้องกับชีววิทยาหรือไม่? อัปเดต:ฉันยอมรับคำตอบที่ดีที่สุดแล้ว แต่ฉันจะทำการเช็คอินเพื่อดูว่ามีอีกตัวอย่างใดบ้าง นี่คืออีกสิ่งหนึ่งที่ฉันพบว่าค่อนข้างเก่าแก่ (2010) ซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อแสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องของโปรตีนพลังงานต่ำในแบบจำลองโครงข่ายโปรตีนขัดแตะ - รวมถึงสิ่งพิมพ์ D-Wave

12 algorithm  machine-learning  applications 

ความรู้ที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมระดับผู้กระตือรือร้นคือพวกเขาสามารถแก้ไขปัญหาที่อธิบายได้จำนวนมากในเวลาพหุนาม ความรู้ในระดับที่กระตือรือร้นและไม่ถูกต้องเกี่ยวกับระบบความวุ่นวายคือการมีความไวสูงต่อสภาวะเริ่มต้นการทำนายและการควบคุมของพวกเขานั้นยากที่จะเหนือกว่าความถูกต้องโดยทั่วไปไม่เพียงพอ วันนี้หนึ่งในการใช้งานที่มีชื่อเสียงที่สุดของระบบวุ่นวายคือปัญหาของการสร้างแบบจำลองสภาพอากาศของโลก ฉันคิดว่าการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม (1) และ (2) เข้าด้วยกันเราอาจมีขั้นตอนที่สำคัญ (พหุนามถึงเอกซ์โปเนนเชียล) เพื่อจัดการกับมัน ถูกต้องหรือไม่ เรามีข้อได้เปรียบที่สำคัญในการจัดการกับความโกลาหลมากกว่านี้หรือไม่?

12 applications 

คำถามนี้คล้ายกันมากเพราะมีข้อความทั่วไปเกี่ยวกับปัญหาประเภทใดที่สามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม? แต่คำตอบที่ให้กับคำถามนั้นส่วนใหญ่มองจาก มุมมองเชิงทฤษฎี / คณิตศาสตร์ สำหรับคำถามนี้ฉันสนใจในมุมมองเชิงปฏิบัติ / วิศวกรรมมากขึ้น ดังนั้นฉันอยากจะเข้าใจว่าปัญหาแบบไหนที่สามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยอัลกอริธึมเชิงควอนตัมมากกว่าที่คุณจะสามารถทำได้ด้วยอัลกอริทึมแบบดั้งเดิม ดังนั้นฉันจึงสมมติว่าคุณไม่มีความรู้ทั้งหมดเกี่ยวกับอัลกอริธึมแบบดั้งเดิมที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่สามารถแก้ปัญหาเดียวกันได้อย่างดีที่สุด! ผมทราบว่าสวนสัตว์ควอนตัมเป็นการแสดงออกถึงคอลเลกชันของปัญหาทั้งหมดที่มีอยู่ขั้นตอนวิธีการควอนตัมที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าขั้นตอนวิธีคลาสสิก แต่ฉันล้มเหลวในการเชื่อมโยงขั้นตอนวิธีการเหล่านี้เพื่อแก้ปัญหาโลกแห่งความจริง ฉันเข้าใจว่าอัลกอริทึมการแฟ็กตอริ่งของ Shor มีความสำคัญมากในโลกของการเข้ารหัส แต่ฉันได้แยกการเข้ารหัสอย่างจงใจออกจากขอบเขตของคำถามนี้เนื่องจากโลกของการเข้ารหัสเป็นโลกที่เฉพาะเจาะจงมากซึ่งสมควรได้รับคำถามของเขาเอง ในอัลกอริทึมควอนตัมที่มีประสิทธิภาพฉันหมายความว่าอย่างน้อยจะต้องมีหนึ่งขั้นตอนในอัลกอริทึมที่ต้องแปลเป็นวงจรควอนตัมบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม n-qubit ดังนั้นโดยทั่วไปวงจรควอนตัมนี้คือการสร้าง xเมทริกซ์และการดำเนินการของมันจะทำให้หนึ่งในความเป็นไปได้ที่มีความเป็นไปได้บางอย่าง (วิ่งแตกต่างกันดังนั้นอาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน - ที่ดูดควันที่มีแนวโน้มของแต่ละความเป็นไปได้ที่ถูกกำหนดโดยเมทริกซ์ Hermitian ที่สร้างขึ้น x )2n2n2^n2n2n2^n2n2n2^n2n2n2^n2n2n2^n2n2n2^n ดังนั้นฉันคิดว่าจะตอบคำถามของฉันจะต้องมีบางแง่มุม / ลักษณะของปัญหาโลกแห่งความจริงที่สามารถแมปกับคูณเมทริกซ์เฮอร์มีเชียน ดังนั้นลักษณะ / ลักษณะเฉพาะของปัญหาในโลกแห่งความจริงสามารถถูกแมปกับเมทริกซ์ดังกล่าวได้อย่างไร2n×2n2n×2n2^n \times 2^n กับปัญหาที่เกิดขึ้นจริงในโลกที่ผมหมายถึงปัญหาที่เกิดขึ้นจริงที่อาจจะมีขั้นตอนวิธีการแก้ไขได้โดยควอนตัมผมไม่ได้หมายถึงโดเมนที่อาจจะมีการใช้ศักยภาพของอัลกอริทึมควอนตัม

11 algorithm  applications 

อะไรคือแนวคิด / ธุรกิจที่ธุรกิจใหม่สามารถทำงานในการคำนวณควอนตัมที่สามารถทำกำไรได้หากธุรกิจนี้ไม่สามารถเข้าถึงการตั้งค่าควอนตัมออนบอร์ดได้ ปัญหาอะไรบ้างที่สามารถทำงานได้ซึ่งมีค่าต่ออุตสาหกรรม

11 applications  technologies