क्या कोई औपचारिक प्रमाण है कि क्वांटम कंप्यूटिंग शास्त्रीय कंप्यूटिंग की तुलना में तेज है या होगी?

Question

अनुभवजन्य साक्ष्य के बजाय, किन औपचारिक सिद्धांतों से हमने साबित किया है कि क्वांटम कंप्यूटिंग पारंपरिक / शास्त्रीय कंप्यूटिंग से तेज होगी?

Comments

@vzn: सर्किट मॉडल में आयन ट्रैप्स में कार्यान्वयन होता है, जिसे जल्द ही लगभग 10 क्वबिट को संभालने में सक्षम होना चाहिए। डावेव मशीन एडियाबेटिक मॉडल को लागू नहीं करती है, लेकिन "क्वांटम एनीलिंग" नामक कुछ है, जो वर्तमान में किसी भी समस्या के लिए एक अनुमानीय गति का उत्पादन करने के लिए नहीं जाना जाता है।

— पीटर शोर

@vzn: आप हमेशा इस विकिपीडिया लेख (आपके द्वारा लिंक किए गए लेख से जुड़े) को देख सकते हैं। क्वांटम एडियाबेटिक कम्प्यूटेशन को जमीनी अवस्था में रहना चाहिए। क्वांटम annealing की जरूरत नहीं है। विकिपीडिया से: "यदि अनुप्रस्थ-क्षेत्र के परिवर्तन की दर [एक क्वांटम एनेलाइजिंग प्रोसेसर में] काफी धीमी है, तो सिस्टम तात्कालिक हैमिल्टन की जमीन की स्थिति के करीब रहता है, अर्थात, एडियाबेटिक क्वांटिटी कम्प्यूटेशन।" DWave ने हाल ही में यह कहते हुए रोक दिया कि यह "क्वांटम एडियाबेटिक कंप्यूटिंग" कर रहा है, और कहने लगा कि यह "क्वांटम एनलिंग" कर रहा है।

— पीटर शोर

@hadsed: मुझे पूरा विश्वास है कि DWave जल्द ही एक अधिक बहुमुखी हैमिल्टनियन को लागू करेगा, लेकिन इससे उन्हें इस समस्या का समाधान नहीं होगा कि वे ऊर्जा के अंतर से ऊपर के तापमान पर काम कर रहे हैं।

— पीटर शोर

@vzn सकता है या होगा? अनुमान या भविष्यवाणी? क्या आप कभी भी शब्दों का उपयोग करने के लिए अपना मन बना सकते हैं?

— साशो निकोलेव

@vzn: यदि आपको लगता है कि फेनमैन सिमुलेशन करना आवश्यक / उपयोगी / अच्छा नहीं मानते हैं, तो आप वास्तव में रिचर्ड फेनमैन को नहीं समझते हैं। बौद्धिक आलस्य और आकाश में महल बनाने के लिए एक दृष्टिकोण के साथ, "ज्ञान" क्या है, इसके प्रति उसके दृष्टिकोण में अंतर में गलती न करें। उनका विज्ञान के लिए एक जिज्ञासु और मांग वाला दृष्टिकोण था जिसका अनुकरण किया जाना है; यदि वह विशेष रूप से गणितीय प्रमाण के साथ खुद को ज्यादा चिंतित नहीं करता है, तो यह इंगित करता है कि वह गणितज्ञ नहीं था। (और न ही, हालांकि, आप एक गणितज्ञ के रूप सवाल को संबोधित कर रहे हैं!)

— नील डे Beaudrap

Answer 1

यह एक ऐसा प्रश्न है जिसे कम्प्यूटेशनल जटिलता से परिचित नहीं होने पर अनपैक करना थोड़ा मुश्किल है। कम्प्यूटेशनल जटिलता के अधिकांश क्षेत्र की तरह, मुख्य परिणाम व्यापक रूप से माना जाता है, लेकिन विशेषण।

आमतौर पर कुशल शास्त्रीय गणना के साथ जुड़े जटिलता वर्ग (नियतात्मक एल्गोरिदम के लिए) और बी पी पी (यादृच्छिक के लिए) हैं। इन वर्गों का क्वांटम समकक्ष B Q P है । तीनों वर्ग P S P P A C E (एक बहुत शक्तिशाली वर्ग) के सबसेट हैं । हालांकि, प्रमाण की हमारी वर्तमान विधियाँ निश्चित रूप से यह दिखाने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं हैं कि P , P S P A C E के समान नहीं है । इस प्रकार, हम नहीं जानते कि औपचारिक रूप से P को B Q P से कैसे अलग किया जाए$\mathsf{P}$$\mathsf{BPP}$$\mathsf{BQP}$$\mathsf{PSPACE}$$\mathsf{P}$$\mathsf{PSPACE}$$\mathsf{P}$$\mathsf{BQP}$या तो - के बाद से , उन दो वर्गों को अलग अलग करने की पहले से ही दुर्जेय कार्य तुलना में कठिन है पी से पी एस पी ए सी ई । (हम साबित हो सकता है, तो पी ≠ बी क्यू पी , हम तुरंत एक सबूत प्राप्त होता है कि पी ≠ पी एस पी ए सी ई साबित तो पी ≠ बी क्यू $\mathsf{P \subseteq BQP \subseteq PSPACE}$$\mathsf{P}$$\mathsf{PSPACE}$$\mathsf{P \ne BQP}$$\mathsf{P \ne PSPACE}$$\mathsf{P \ne BQP}$मुश्किल के रूप में कम से कम साबित करने का पहले से ही बहुत कठिन समस्या के रूप में हो गया है )। इस कारण से, कला की वर्तमान स्थिति के भीतर, एक कठोर गणितीय प्रमाण प्राप्त करना मुश्किल है, जो दिखा रहा है कि क्वांटम कंप्यूटिंग शास्त्रीय कंप्यूटिंग से तेज होगी।$\mathsf{P \ne PSPACE}$

इस प्रकार, हम आमतौर पर जटिलता वर्ग अलगाव के लिए परिस्थितिजन्य साक्ष्य पर भरोसा करते हैं। हमारा सबसे मजबूत और सबसे प्रसिद्ध सबूत शोर का एल्गोरिथ्म है कि यह हमें में कारक की अनुमति देता है । इसके विपरीत, हम किसी भी एल्गोरिथ्म के बारे में नहीं जानते हैं जो B P P में कारक हो सकता है - और अधिकांश लोगों का मानना ​​है कि कोई मौजूद नहीं है; इस कारण से हम एन्क्रिप्शन के लिए RSA का उपयोग क्यों करते हैं, इसका एक हिस्सा है। मोटे तौर पर, इसका तात्पर्य यह है कि क्वांटम कंप्यूटर के लिए कुशलतापूर्वक कारक बनाना संभव है, लेकिन यह सुझाव देता है कि यह एक शास्त्रीय कंप्यूटर के लिए कुशलतापूर्वक कारक के लिए संभव नहीं हो सकता है। इन कारणों से, शोर के परिणाम ने कई को सुझाव दिया है कि B Q P , B P P की तुलना में अधिक शक्तिशाली है$\mathsf{BQP}$$\mathsf{BPP}$$\mathsf{BQP}$$\mathsf{BPP}$(और इस तरह से भी अधिक शक्तिशाली )।$\mathsf{P}$

मुझे कोई गंभीर तर्क नहीं पता है कि , उन लोगों को छोड़कर जो बहुत बड़ी जटिलता वर्ग के पतन (जो समुदाय के अल्पसंख्यक हैं) में विश्वास करते हैं। क्वांटम कंप्यूटिंग के खिलाफ मैंने जो सबसे गंभीर तर्क सुना है वह भौतिकी के करीब रुख से आता है और तर्क है कि बी क्यू पी क्वांटम कंप्यूटिंग की प्रकृति को सही ढंग से नहीं पकड़ता है। इन तर्कों को आम तौर पर कहना है कि स्थूल सुसंगत राज्यों (जैसे कुछ अभी तक अज्ञात मौलिक भौतिक अवरोध है क्योंकि) को बनाए रखने और नियंत्रित करने के लिए असंभव है, और इस तरह ऑपरेटरों कि बी क्यू पी पर निर्भर करता है (यहां तक कि सिद्धांत रूप में) नहीं किया जा सकता है हमारी दुनिया में ।$\mathsf{BQP = P}$$\mathsf{BQP}$$\mathsf{BQP}$

यदि हम गणना के अन्य मॉडलों के लिए जाना शुरू करते हैं, तो क्वांटम क्वेरी जटिलता के साथ काम करने के लिए एक विशेष रूप से आसान मॉडल (शास्त्रीय संस्करण जो इसके अनुरूप है वह निर्णय ट्री जटिलता है)। इस मॉडल में, कुल कार्यों के लिए हम यह साबित कर सकते हैं कि (कुछ समस्याओं के लिए) क्वांटम एल्गोरिदम एक द्विघात गति को प्राप्त कर सकता है, हालांकि हम यह भी दिखा सकते हैं कि कुल कार्यों के लिए हम एक शक्ति -6 गति से बेहतर नहीं कर सकते हैं और मानते हैं कि द्विघात है यथा संभव। आंशिक कार्यों के लिए, यह एक पूरी तरह से अलग कहानी है, और हम यह साबित कर सकते हैं कि घातीय गति अप प्राप्त करने योग्य हैं। फिर, ये तर्क इस धारणा पर निर्भर करते हैं कि हमारे पास क्वांटम यांत्रिकी की एक अच्छी समझ है और मैक्रोस्कोपिक क्वांटम राज्यों को नियंत्रित करने से रोकने के लिए कुछ जादुई अज्ञात सैद्धांतिक बाधा नहीं है।

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अच्छा जवाब है, कैसे कर रहे हैं और बी क्यू पी संबंधित, मैं (उत्तर से) को लगता है कि बी पी पी ⊆ बी क्यू पी , फिर भी सीमा या इस के लिए अनुमान? $BPP$$BQP$$BPP \subseteq BQP$

— निकोस एम।

"क्योंकि कुछ अभी तक अज्ञात मूलभूत भौतिक अवरोधन है ..." वास्तव में प्रयोगात्मक रूप से कई ज्ञात भौतिक बाधाएं हैं जो प्रयोगात्मक रूप से प्रलेखित हैं, चाहे वे या अन्य अज्ञात गंभीर बाधाएं हैं एक खुला प्रश्न है ....

— vzn

@Nikos: वर्गों में से एक बस साबित रोकथाम है। स्केच करने के लिए: हम इनपुट पर कार्य करने वाले नियतात्मक (और प्रतिवर्ती) अभिकलन द्वारा B P P को चिह्नित कर सकते हैं , कुछ कार्य बिट्स 0s के रूप में तैयार किए जाते हैं, और कुछ यादृच्छिक बिट्स जो या तो 0 या 1 समान रूप से यादृच्छिक पर होते हैं। क्वांटम अभिकलन में, यादृच्छिक बिट्स की तैयारी उपयुक्त एकल-बिट एकात्मक परिवर्तनों द्वारा की जा सकती है (यद्यपि हम उन्हें ऐसे परिवर्तनों की अनुमति देते समय 'क्विट' कहते हैं)। इस प्रकार हम आसानी से दिखा सकते हैं बी पी पी ⊆ बी क्यू पी यद्यपि हम नहीं जानते कि क्या यह नियंत्रण सख्त है। $\mathsf{BPP \subseteq BQP}$$\mathsf{BPP}$$\mathsf{BPP \subseteq BQP}$

— निएल डे बेउड्रैप

@NieldeBeaudrap, धन्यवाद, वे बराबर क्यों नहीं गए? अर्थ ? मैं यहाँ sth याद कर रहा हूँ, isn (भी?) B P P सभी यादृच्छिक कम्प्यूटेशन के लिए एक वर्ग है? $BQP \subseteq BPP$$BPP$

— निकोस एम।

@ निकोस: नहीं, सभी यादृच्छिक कम्प्यूटेशन के लिए एक वर्ग नहीं है। इसकी एक विशेष गणितीय परिभाषा है जो यह बताती है कि इसमें क्या समस्याएं हैं, और इसे B Q P या इसके जैसा कुछ भी ज्ञात नहीं है। एक और उदाहरण के लिए, पी पी भी एक यादृच्छिक वर्ग (जहां उत्तर केवल संभावना> 1/2 के साथ सही, एक महत्वपूर्ण अंतर से यद्यपि नहीं हो गया है), जो होता है पी ⊆ बी पी पी ⊆ बी क्यू पी ⊆ पी पी और एन पी ⊆ पी पी है, जहां सभी containments सख्त होने की उम्मीद है।$\mathsf{BPP}$$\mathsf{BQP}$$\mathsf {PP}$$\mathsf{P \subseteq BPP \subseteq BQP \subseteq PP}$$\mathsf{NP \subseteq PP}$

— नील डे ब्यूड्रैप

Answer 2

कम्प्यूटेशनल जटिलता के लिए, कोई सबूत नहीं है कि क्वांटम कंप्यूटर शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में बेहतर हैं क्योंकि समस्याओं की कठोरता पर कम-सीमा प्राप्त करना कितना कठिन है। हालांकि, ऐसी सेटिंग्स हैं जिनमें क्वांटम कंप्यूटर एक शास्त्रीय की तुलना में बेहतर करता है। सबसे इन उदाहरणों में से प्रसिद्ध ब्लैकबॉक्स मॉडल जिसमें आप एक समारोह के लिए ब्लैकबॉक्स के माध्यम से उपयोग कर सकते है में है और आप अद्वितीय लगाना चाहते हैं एक्स जिसके लिए च 1 करने के लिए मूल्यांकन करता है। इस मामले में जटिलता मापने के लिए कॉल की संख्या है $f:\{0,1\}^n\mapsto \{0,1\}$$x$$f$$f$। Classicaly, तो आप अनुमान लगा की तुलना में बेहतर नहीं कर सकते यादृच्छिक जो औसत पर ले जाता पर Ω ( 2 n ) करने के लिए क्वेरी च । हालांकि, का उपयोग करते हुए ग्रोवर एल्गोरिथ्म आप में एक ही कार्य को प्राप्त कर सकते हे ( $x$$\Omega(2^n)$$f$।$O(\sqrt{2^n})$

आगे के अलग-अलग विभाजनों के लिए, आप संचार जटिलता में देख सकते हैं जहाँ हम जानते हैं कि निचली सीमाओं को कैसे साबित किया जाए। ऐसे कार्य हैं जो एक क्वांटम चैनल के माध्यम से संचार करने वाले दो क्वांटम कंप्यूटर दो शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में कम संचार को पूरा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए , दो तारों के आंतरिक उत्पाद की गणना करना , संचार जटिलता में सबसे कठिन समस्याओं में से एक, क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करते समय एक गति है।

Answer 3

आर्टेम काज़नाचेव कुछ प्रमुख कारणों का एक उत्कृष्ट सारांश प्रदान करता है कि क्यों हम उम्मीद करते हैं कि क्वांटम कंप्यूटर शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में कुछ कार्यों के लिए मौलिक रूप से तेज़ होंगे।

यदि आप कुछ अतिरिक्त पढ़ना चाहते हैं, तो आप क्वांटम कंप्यूटिंग पर स्कॉट आरोनसन के व्याख्यान नोट्स पढ़ सकते हैं , जो शोर एल्गोरिथ्म और अन्य एल्गोरिदम पर चर्चा करते हैं जो कुशल क्वांटम एल्गोरिदम को स्वीकार करते हैं, लेकिन किसी भी कुशल शास्त्रीय एल्गोरिदम को स्वीकार नहीं करते हैं।

इस बात पर बहस चल रही है कि क्या क्वांटम कंप्यूटरों को व्यवहार में बनाया जा सकता है: BQP वास्तविकता का एक सटीक मॉडल है, या क्या कुछ ऐसा है जो हमें इंजीनियरिंग कारणों से या मौलिक भौतिक बाधाओं के कारण क्वांटम कंप्यूटर बनाने से रोक सकता है? आप स्कॉट आरोनसन के व्याख्यान नोट्स पढ़ सकते हैं जो दूसरों द्वारा उठाए गए तर्कों को सारांशित करते हैं और उस बहस पर उनके विचार के साथ अपने ब्लॉग पोस्ट को भी पढ़ते हैं , लेकिन हमारे पास निश्चित रूप से कोई जवाब नहीं होगा जब तक कि कोई वास्तव में क्वांटम कंप्यूटर नहीं बनाता है जो गैर-तुच्छ कार्य कर सकता है। (जैसे कारक बड़ी संख्या)।

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"लेकिन हमारे पास निश्चित रूप से कोई जवाब नहीं होगा जब तक कि कोई वास्तव में क्वांटम कंप्यूटर नहीं बनाता है जो गैर-तुच्छ कार्य कर सकते हैं (जैसे कि कारक बड़ी संख्या)।" यह इच्छाधारी सोच के बारे में कुछ है (जो कि क्षेत्र की अनुमति देता है) एक गैर सेविटुर wrt पूर्व वाक्य पर बॉर्डरिंग करता है , "इस बारे में बहस कि क्या QM कंप्यूटर अभ्यास में बनाया जा सकता है, या बाधाएं आदि हैं"। यह संभव है कि स्केलेबल क्यूएम कंप्यूटर भौतिक रूप से वास्तविक नहीं हो सकते हैं और कोई सैद्धांतिक या प्रायोगिक प्रमाण उपलब्ध नहीं होगा, केवल दुर्जेय बाधाओं (यानी प्रायोगिक क्षेत्र की वर्तमान स्थिति) की रिपोर्ट।

— vnn

Answer 4

क्वांटम कंप्यूटिंग का मूल संपादन एकात्मक परिवर्तन है, यह साहित्य में कई अल्गॉर्टिथम्स में स्पीडअप होने का प्राथमिक उपकरण है। एल्गोरिदम जो यूनिटरी का उपयोग करते हैं वे हाथ में समस्याओं की संख्या / ग्राफ प्रमेय गुणों का उपयोग करते हैं - अवधि की खोज, क्वांटम चलता है, आदि में स्पीड अप प्राकृतिक समस्याओं में स्पीडअप अभी भी मायावी है - जैसा कि बताया गया है। क्या बड़ी संख्या में फैक्टरिंग क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए अपने आप में अंत है, अभी भी एक खुला सवाल है। अन्य खुले प्रश्न जैसे कि QNC, नेकां से इसका पृथक्करण अभी भी क्वांटम कंप्यूटर क्या कर सकता है के बारे में मायावी सुराग दे सकता है। लेकिन, अगर क्वांटम कंप्यूटर का लक्ष्य बड़ी संख्या में कारक है - यह अभी तक संभव है, कुछ भविष्य में, डरावने निहितार्थों के साथ (व्यक्तिगत गोपनीयता के लिए)!

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वास्तव में स्पीडअप (जैसे शोर के एल्गोरिथ्म में) क्यूएम के सुपरपोजिशन सिद्धांत पर आधारित है (जो इकाई से संबंधित है)

— निकोस एम।

"सुपरपोज़िशन सिद्धांत" गणितीय रूप से इस कथन के बराबर है कि क्वांटम वितरण रेखीय रूप से बदलते हैं। प्रायिकता वैक्टर भी रैखिक रूप से परिवर्तित होते हैं। "सुपरपोज़िशन सिद्धांत" से अधिक किसी भी क्वांटम / शास्त्रीय पृथक्करण की व्याख्या करने की आवश्यकता होगी।

— निएल डे बेउड्राप

संयोगवश: जबकि मैं व्यक्तिगत रूप से मानता हूं कि इकाईयता (जैसा कि, कहो, स्टोचैस्टिसिटी के विपरीत ) क्वांटम कम्प्यूटेशन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, यह स्पष्ट नहीं है कि कोई यह कह सकता है कि यह विषय का "मूल संपादन" है। मापन-आधारित क्वांटम कम्प्यूटिंग और एडियाबेटिक क्वांटम कम्प्यूटिंग क्यूसी के मॉडल के उदाहरण के रूप में जहां यूनिटारिटी को पिछली सीट पर बहुत अधिक रखा जाता है, और जहां किसी को एक गैर-तुच्छ तर्क की आवश्यकता होगी ताकि किसी तरह से यूनिटेरिटी को वापस निचोड़ लिया जा सके, सिवाय इसके कि हम झुके हुए हैं। एकात्मक सर्किट मॉडल के संदर्भ में "सार्वभौमिक QC" का वर्णन करके खेल का मैदान।

— निएल डी बेउड्राप

@ नीलदेब्यूप्रैप, वास्तव में सुपरपोजिशन रैखिकता से उपजा है। व्यक्तिगत रूप से यूनिटारिटी पर इतना भरोसा मत करो (लेकिन हम देखेंगे)

— निकोस एम।

$\mathsf {BPP = P}$

Answer 5

मैं क्वांटम स्पीडअप के स्रोत के बारे में निएल डी ब्यूड्रैप की टिप्पणियों का जवाब देना चाहता था, लेकिन मैं टिप्पणी नहीं कर सकता। मुझे नहीं पता कि मैं जवाब दे सकता हूं या नहीं।

मेरे विचार में, सभी क्वांटम स्पीडअप उलझने के कारण हैं। एकमात्र एल्गोरिथ्म जहां हम उलझे हुए राज्यों का उपयोग किए बिना शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में तेजी से कुछ कर सकते हैं, दो बिट्स की समानता की गणना के लिए Deutsch-जोसा है। यदि हम विषम गति-अप के बारे में चर्चा करते हैं, तो उलझाव आवश्यक है, और वास्तव में यह बहुत कुछ है। यदि एक क्वांटम एल्गोरिदम को थोड़ी मात्रा में उलझाव की आवश्यकता होती है, तो इसे कुशलता से शास्त्रीय रूप से अनुकरण किया जा सकता है। मैं पेपर http://arxiv.org/abs/quant-ph/0201143 को इंगित कर सकता हूं , जिसमें विशेष रूप से फैक्टरिंग एल्गोरिथ्म की चर्चा है और इसके लिए कितने उलझाव की आवश्यकता है।

Comments

"मेरे विचार में, सभी क्वांटम स्पीडअप उलझने के कारण हैं।" आपका दावा वास्तव में बहस के लिए खुला है। क्वांटम एल्गोरिदम में उलझने की भूमिका पूरी तरह से समझ में नहीं आती है। हम जानते हैं कि एक घातीय क्वांटम गति को प्राप्त करने के लिए उलझाव एक पर्याप्त संसाधन नहीं है (अधिकतम रूप से उलझी हुई क्वांटम सर्किट हैं, जिसे क्लिफोर्ड सर्किट कहा जाता है , जो कि शास्त्रीय रूप से अनुकरणीय हैं), यह दर्शाता है कि ये समान अवधारणाएं नहीं हैं।

— जुआन बरमेजो वेगा

इसके अलावा, आप इस पत्र को देखना चाह सकते हैं , जिससे पता चलता है कि कम मात्रा में उलझाव सार्वभौमिक क्वांटम गणना (उलझाव के निरंतर उपायों के लिए) करने के लिए पर्याप्त है।

— जुआन बरमेजो वेगा

मैं सिर्फ यह कहना चाहता था कि अधिकांश दिलचस्प क्वांटम एल्गोरिदम उलझाव का उपयोग करते हैं। यह कितना उलझाव माप पर निर्भर करता है, और ऐसे कागजात हैं जो तर्क देते हैं कि बहुत अधिक उलझाव बेकार है। और, हाँ, अपने आप में उलझना पर्याप्त नहीं है।

— कॉस्टेलस

Answer 6

यह लगभग एक ही मूल प्रश्न है जो दुनिया भर में सार्वजनिक और निजी दोनों ही तरह के अरबों डॉलर के QM कंप्यूटिंग अनुसंधान पहल के सैकड़ों करोड़ों की तरह कुछ चला रहा है। इस सवाल पर एक ही समय में हमला किया जा रहा है और सैद्धांतिक और सैद्धांतिक रूप से दोनों तरफ एक-दूसरे को आगे बढ़ाते हैं।

यह प्रश्न इस प्रश्न के सैद्धांतिक और व्यावहारिक / प्रायोगिक पहलुओं को बड़े करीने से अलग करने का प्रयास करता है, लेकिन एक प्रयोगवादी या इंजीनियर तर्क देगा कि वे कसकर युग्मित, अविभाज्य हैं, और चुनौती पर अब तक की ऐतिहासिक प्रगति इसका प्रमाण है या इसका प्रमाण है।

निम्नलिखित बिंदु निश्चित रूप से किसी भी लोकप्रियता प्रतियोगिता जीतने के लिए नहीं जा रहा है (संभवतः कुछ प्रसिद्ध / मनाया पूर्वाग्रह के कारण कि नकारात्मक परिणाम वैज्ञानिक रूप से शायद ही कभी रिपोर्ट किए जाते हैं), लेकिन यह ध्यान देने योग्य है कि विभिन्न विश्वसनीय लोगों द्वारा प्रचारित अल्पसंख्यक / विरोधाभासी राय है , यहां तक ​​कि कुलीन शोधकर्ताओं कि QM कंप्यूटिंग शारीरिक रूप से अमूर्त कार्यान्वयन चुनौतियों के कारण भौतिक रूप से कभी भी भौतिक रूप से नहीं बदल सकते हैं, और इसके लिए कुछ सैद्धांतिक औचित्य / विश्लेषण भी है (लेकिन शायद टीसीएस की तुलना में सैद्धांतिक भौतिकी से अधिक)। (और ध्यान दें कि कुछ को संदेह हो सकता है, लेकिन "प्रमुख प्रतिमान" पर सवाल उठाते हुए रिकॉर्ड पर जाने के इच्छुक नहीं हैं।) मुख्य तर्क अंतर्निहित क्यूएम नीरवता, हाइजेनबर्ग अनिश्चितता सिद्धांत, और क्यूएम सेटअपों की मौलिक प्रयोगात्मक उपयोगिता आदि पर आधारित हैं।

सैद्धांतिक और प्रायोगिक दोनों तरह के अनुसंधानों में अब काफी ठोस 2 दशक हैं और अल्पसंख्यक गुट का तर्क होगा कि अब तक के परिणाम उत्साहजनक, अभावजनक नहीं हैं, या फिर अब एक निश्चित नकारात्मक उत्तर देने की कोशिश कर रहे हैं।

नकारात्मक दृष्टिकोण के सबसे मुखर समर्थकों में से एक (चरम / डरावनी सीमा पर!) डायकोनोव है, लेकिन फिर भी जो सभी कोणों के आधार पर इस मामले को जुनून से तर्क देते हैं:

• क्वांटम कम्प्यूटिंग / डायकोनोव के लिए कला और संभावनाओं की स्थिति

• क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए संभावनाएं: बेहद संदिग्ध / डायकोनोव

कोई पॉलिमिस्म के पास डायकोनोव पर आरोप लगा सकता है, लेकिन यह कुछ क्यूएम कंप्यूटिंग समर्थकों के लिए लगभग सममित प्रतिरूप के रूप में कार्य करता है, जो विरोधी स्थिति में एक उग्र विश्वास रखते हैं (कि इसके भविष्य / घटना / अपरिहार्य व्यवहार्यता का लगभग कोई सवाल नहीं है)। QM कंप्यूटिंग में निहित सीमाओं (शोर पर आधारित) के लिए तर्क देने वाला एक अन्य प्रमुख सिद्धांतकार कलाई है। इस विषय पर उनके और हैरो के बीच एक विस्तारित बहस है।

• 21 वीं सदी की सदा गति?

किसी अन्य विशाल / जटिल भौतिकी परियोजना के लिए कम से कम ढीली सादृश्यता को आकर्षित करना भी स्वाभाविक है, जो अब तक दशकों के प्रयासों और आशावादी प्रारंभिक पूर्वानुमानों के बाद, ऊर्जा-संलयन संलयन प्रयोगों के बाद अपने अंतिम लक्ष्य को प्राप्त नहीं कर सका है ।

Comments

यह पूछे गए सवाल का जवाब नहीं देता है।

— डीडब्ल्यू

संक्षेप में, निहितार्थ यह है कि इसका विशुद्ध रूप से एक सैद्धांतिक सवाल सिद्धांत बनाम वास्तविकता की प्रयोज्यता की सीमा को दोषपूर्ण होने की ओर धकेल रहा है ... अर्थात इसके दिल में एक मॉडलिंग मुद्दा है ... मौजूदा औपचारिकताएं (दोनों को पार करना) TCS और भौतिकी!) वास्तव में / सही ढंग से वास्तविकता पर कब्जा करते हैं? एक के लिए Dyakonov जवाब नहीं हो सकता है ... और नए औपचारिकता सक्रिय रूप से अल्पसंख्यक गुट द्वारा प्रस्तावित किया जा रहा है ...

— vzn

@vzn: इसके साथ यह समझ में आया कि यह कभी भी एक तरह से औपचारिक प्रमाण नहीं दे सकता है या दूसरा, क्या आप कम से कम इस बात पर विस्तृत जानकारी दे सकते हैं कि "सैद्धांतिक और प्रायोगिक अनुसंधान दोनों के काफी ठोस 2 दशकों के सैद्धांतिक घटक" कैसे परिणामों की ओर इशारा कर रहे हैं? क्वांटम कंप्यूटिंग की व्यवहार्यता का सम्मान करते हुए, "उत्साहजनक, अभावग्रस्त, या अब एक निश्चित नकारात्मक उत्तर पर भी भरोसा नहीं कर रहे हैं"?

— नील डे ब्यूड्रैप

सटीक और सटीक मूल्यों के बारे में ज्ञानोकोव की एक्सिओम को देखते हुए, यह स्पष्ट नहीं है कि यह मैं ही है जो दार्शनिक में तल्लीन है! Dyanokov या तो एक कट्टर विरोधी, क्वांटम यांत्रिकी का संदेह है, या दोनों लगता है। और यह स्पष्ट नहीं है कि वे तर्क किस तरह से हैं: सटीक पता सीमा-त्रुटि क्वांटम गणना, जहां थ्रेसहोल्ड प्रमेय भी बाध्य-परिशुद्धता क्वांटम गणना पर लागू होता है। संक्षेप में, वह लगभग 1997 से, क्वांटम कंप्यूटिंग की कला की स्थिति के बारे में तारीख तक नहीं लगता है। वास्तविक समय के इंटरैक्शन के लिए बहुत अधिक आवश्यकता न देखें, संदेह को संबोधित करने के लिए जो आज तक नहीं है।

— निल डे ब्यूड्रैप

उनके अमूर्त और उनके पेपर के संक्षिप्त विवरण से जाने पर, डायकोनोव का तर्क ऐसा प्रतीत होता है: चूंकि दोष-सहिष्णुता प्रमेय के प्रमाण में इस्तेमाल की गई धारणाएं वास्तविक दुनिया से संतुष्ट नहीं हैं, इसलिए कोई गारंटी नहीं है कि क्वांटम कंप्यूटिंग वास्तव में काम करेगी। यदि हम सामान्य रूप से इस मानदंड का उपयोग करते हैं, तो लगभग कोई सैद्धांतिक परिणाम कभी भी व्यवहार में लागू नहीं होंगे।

— पीटर शोर