गूगल क्वांटम एआई, वेनिस, सीए, यूएसए
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सार
कंप्यूटिंग के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अत्यंत समय-संवेदनशील हो सकते हैं। यह मूल्यवान होगा यदि हम कुछ कार्य समय से पहले करके ऐसे कार्यों में तेजी ला सकें। इससे प्रेरित होकर, हम क्वांटम एल्गोरिदम के लिए एक लागत मॉडल प्रस्तावित करते हैं जो क्वांटम पूर्वगणना की अनुमति देता है; यानी, एक एल्गोरिथ्म में इनपुट से पहले "मुक्त" गणना की बहुपद राशि पूरी तरह से निर्दिष्ट है, और इसका लाभ उठाने के तरीके। हम इकाईयों के दो परिवारों का विश्लेषण करते हैं जो मानक एक की तुलना में इस लागत मॉडल में लागू करने के लिए असम्बद्ध रूप से अधिक कुशल हैं। घनत्व मैट्रिक्स घातांक पर आधारित क्वांटम प्रीकंप्यूटेशन का पहला उदाहरण, कुछ शर्तों के तहत एक घातीय लाभ प्रदान कर सकता है। दूसरा उदाहरण सीधे इकाईयों को लागू करने की तुलना में द्विघात लाभ प्राप्त करने के लिए गेट टेलीपोर्टेशन के एक प्रकार का उपयोग करता है। ये उदाहरण संकेत देते हैं कि क्वांटम प्रीकंप्यूटेशन क्वांटम लाभ प्राप्त करने के लिए एक नया क्षेत्र पेश कर सकता है।
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[49] बारबरा एम तेरहल. क्वांटम यादों के लिए क्वांटम त्रुटि सुधार। रेव. मॉड. भौतिक विज्ञान, 87 (2): 307-346, 7 अप्रैल 2015। आईएसएसएन 0034-6861,1539-0756। 10.1103/रेवमोडफिज़.87.307.
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द्वारा उद्धृत
[1] डार गिल्बोआ और जारोड आर. मैक्लीन, "डिस्ट्रीब्यूटेड लर्निंग में एक्सपोनेंशियल क्वांटम कम्युनिकेशन एडवांटेज", arXiv: 2310.07136, (2023).
[2] पाब्लो रोड्रिग्ज-ग्रासा, रूबेन इबर्रोन्डो, जेवियर गोंजालेज-कोंडे, यू बान, पैट्रिक रेबेंट्रोस्ट, और मिकेल सैन्ज़, "क्वांटम अनुमानित क्लोनिंग-असिस्टेड डेंसिटी मैट्रिक्स एक्सपोनेंटिएशन", arXiv: 2311.11751, (2023).
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- स्रोत: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-02-22-1264/
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