บทนำ
ในกรณีใดบ้างที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมเหนือกว่าคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม นั่นเป็นคำถามที่ตอบยาก ส่วนหนึ่งเป็นเพราะคอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบันเป็นสิ่งที่จู้จี้จุกจิก เต็มไปด้วยข้อผิดพลาดที่สามารถกองพะเนินและทำให้การคำนวณเสียไป
แน่นอนว่าพวกเขาทำสำเร็จแล้วด้วยมาตรการเดียว ในปี 2019 นักฟิสิกส์ที่ Google ประกาศ ที่พวกเขาใช้เครื่อง 53 คิวบิตเพื่อให้ได้มา อำนาจสูงสุดของควอนตัมซึ่งเป็นเหตุการณ์สำคัญเชิงสัญลักษณ์ที่ทำเครื่องหมายจุดที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมทำบางสิ่งที่อยู่นอกเหนือการเข้าถึงของอัลกอริธึมคลาสสิกที่ใช้งานได้จริง คล้ายคลึงกัน การสาธิต โดยนักฟิสิกส์ที่มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งประเทศจีนตามมาในไม่ช้า
แต่แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ผลการทดลองสำหรับเครื่องใดเครื่องหนึ่งโดยเฉพาะ นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ต้องการทราบว่าอัลกอริทึมแบบคลาสสิกจะสามารถตามทันได้หรือไม่เมื่อคอมพิวเตอร์ควอนตัมมีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ “ความหวังคือในที่สุดฝ่ายควอนตัมก็ถอนตัวออกไปจนไม่มีการแข่งขันอีกต่อไป” กล่าว สกอตต์ อารอนสันนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัยเทกซัส ออสติน
คำถามทั่วไปนั้นยังคงยากที่จะตอบ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะข้อผิดพลาดที่น่ารำคาญเหล่านั้น (เครื่องควอนตัมในอนาคตจะชดเชยความไม่สมบูรณ์โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า การแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมแต่ความสามารถนั้นยังห่างไกล) เป็นไปได้ไหมที่จะได้รับข้อได้เปรียบทางควอนตัมที่คาดหวังไว้แม้ว่าจะมีข้อผิดพลาดที่ไม่ได้แก้ไขก็ตาม
นักวิจัยส่วนใหญ่สงสัยว่าคำตอบคือไม่ แต่ไม่สามารถพิสูจน์ได้ในทุกกรณี ตอนนี้ใน กระดาษ โพสต์ในเซิร์ฟเวอร์ preprint arxiv.org ทีมนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้ดำเนินการขั้นตอนสำคัญสู่การพิสูจน์ที่ครอบคลุมว่าการแก้ไขข้อผิดพลาดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับข้อได้เปรียบทางควอนตัมที่ยั่งยืนในการสุ่มตัวอย่างวงจร ซึ่งเป็นปัญหาที่ Google ใช้เพื่อแสดงอำนาจสูงสุดทางควอนตัม พวกเขาทำเช่นนั้นโดยการพัฒนาอัลกอริทึมแบบคลาสสิกที่สามารถจำลองการทดลองสุ่มตัวอย่างวงจรแบบสุ่มเมื่อมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น
“มันเป็นผลลัพธ์ทางทฤษฎีที่สวยงาม” Aaronson กล่าว พร้อมย้ำว่าอัลกอริทึมใหม่ไม่มีประโยชน์ในทางปฏิบัติสำหรับการจำลองการทดลองจริงอย่างเช่นของ Google
ในการทดลองสุ่มตัวอย่างวงจร นักวิจัยเริ่มต้นด้วยอาร์เรย์ของคิวบิตหรือควอนตัมบิต จากนั้นพวกเขาสุ่มจัดการ qubits เหล่านี้ด้วยการดำเนินการที่เรียกว่า quantum gates เกตบางตัวทำให้คู่ของคิวบิตพันกัน หมายความว่าพวกมันมีสถานะควอนตัมร่วมกันและไม่สามารถอธิบายแยกกันได้ ประตูหลายชั้นซ้ำ ๆ ทำให้ qubits เข้าสู่สถานะพัวพันที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับสถานะควอนตัมนั้น นักวิจัยจึงวัดคิวบิตทั้งหมดในอาร์เรย์ สิ่งนี้ทำให้สถานะควอนตัมรวมของพวกเขายุบลงเป็นสตริงแบบสุ่มของบิตธรรมดา — 0 และ 1 วินาที จำนวนผลลัพธ์ที่เป็นไปได้จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วตามจำนวนของ qubits ในอาร์เรย์: ด้วย 53 qubits เช่นเดียวกับในการทดลองของ Google เท่ากับเกือบ 10 พันล้านล้าน และไม่ใช่ทุกสตริงที่มีโอกาสเท่ากัน การสุ่มตัวอย่างจากวงจรสุ่มหมายถึงการวัดซ้ำหลายครั้งเพื่อสร้างภาพของการแจกแจงความน่าจะเป็นที่อยู่ภายใต้ผลลัพธ์
คำถามเกี่ยวกับความได้เปรียบเชิงควอนตัมคือ: มันยากไหมที่จะเลียนแบบการกระจายความน่าจะเป็น ด้วยอัลกอริธึมแบบคลาสสิก ที่ไม่ใช้สิ่งกีดขวาง?
ใน 2019 นักวิจัย พิสูจน์แล้วว่า คำตอบคือใช่สำหรับวงจรควอนตัมที่ปราศจากข้อผิดพลาด: เป็นการยากที่จะจำลองการทดลองสุ่มตัวอย่างวงจรแบบคลาสสิกเมื่อไม่มีข้อผิดพลาด นักวิจัยทำงานภายใต้กรอบของทฤษฎีความซับซ้อนทางการคำนวณ ซึ่งจำแนกความยากสัมพัทธ์ของปัญหาต่างๆ ในสาขานี้ นักวิจัยไม่ถือว่าจำนวนคิวบิตเป็นจำนวนคงที่ เช่น 53 “ลองคิดดูสิว่า nซึ่งเป็นตัวเลขที่จะเพิ่มขึ้นบ้าง” กล่าว อารัม แฮร์โรว์นักฟิสิกส์แห่งสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ “ถ้าอย่างนั้นคุณอยากจะถามว่า: เรากำลังทำสิ่งที่ต้องใช้ความพยายามอย่างมากหรือไม่ n หรือพหุนามใน n?” นี่เป็นวิธีที่ต้องการในการจำแนกรันไทม์ของอัลกอริทึม — เมื่อใด n เติบโตมากพอ อัลกอริทึมที่ทวีคูณ n ล้าหลังกว่าอัลกอริทึมใดๆ ที่เป็นพหุนาม n. เมื่อนักทฤษฎีพูดถึงปัญหาที่ยากสำหรับคอมพิวเตอร์คลาสสิก แต่ง่ายสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัม พวกเขากำลังอ้างถึงความแตกต่างนี้: อัลกอริทึมคลาสสิกที่ดีที่สุดจะใช้เวลาแบบทวีคูณ ในขณะที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถแก้ปัญหาได้ในเวลาพหุนาม
แต่กระดาษปี 2019 นั้นไม่สนใจผลกระทบของข้อผิดพลาดที่เกิดจากเกทที่ไม่สมบูรณ์ นี่เป็นการเปิดกรณีของข้อได้เปรียบทางควอนตัมสำหรับการสุ่มตัวอย่างวงจรโดยไม่มีการแก้ไขข้อผิดพลาด
หากคุณจินตนาการถึงการเพิ่มจำนวนของ qubits อย่างต่อเนื่องตามที่นักทฤษฎีความซับซ้อนทำ และคุณต้องการอธิบายถึงข้อผิดพลาดด้วย คุณต้องตัดสินใจว่าจะเพิ่มเลเยอร์ของเกตต่อไปหรือไม่ — เพิ่มความลึกของวงจร ดังที่นักวิจัยกล่าว สมมติว่าคุณรักษาความลึกของวงจรคงที่ เช่น สามชั้นที่ค่อนข้างตื้น ขณะที่คุณเพิ่มจำนวนคิวบิต คุณจะไม่ยุ่งเกี่ยวมากนัก และผลลัพธ์จะยังคงเป็นไปตามการจำลองแบบคลาสสิก ในทางกลับกัน หากคุณเพิ่มความลึกของวงจรเพื่อให้ทันกับจำนวนคิวบิตที่เพิ่มขึ้น ผลสะสมของข้อผิดพลาดของเกทจะชะล้างสิ่งกีดขวางออกไป และเอาต์พุตจะกลายเป็นการจำลองแบบคลาสสิกได้ง่ายอีกครั้ง
แต่ในระหว่างนั้นเป็นโซนโกลดิล็อกส์ ก่อนที่จะมีรายงานฉบับใหม่ ยังมีความเป็นไปได้ที่ความได้เปรียบทางควอนตัมจะคงอยู่ได้แม้ในขณะที่จำนวนของ qubits เพิ่มขึ้นก็ตาม ในกรณีความลึกระดับกลางนี้ คุณจะเพิ่มความลึกของวงจรได้ช้ามากเมื่อจำนวนคิวบิตเพิ่มขึ้น: แม้ว่าเอาต์พุตจะลดลงเรื่อยๆ เนื่องจากข้อผิดพลาด แต่ก็ยังอาจเป็นเรื่องยากที่จะจำลองแบบคลาสสิกในแต่ละขั้นตอน
กระดาษใหม่ปิดช่องโหว่นี้ ผู้เขียนได้รับอัลกอริธึมคลาสสิกสำหรับการจำลองการสุ่มตัวอย่างวงจรแบบสุ่ม และพิสูจน์ว่ารันไทม์เป็นฟังก์ชันโพลิโนเมียลของเวลาที่ต้องใช้ในการทดสอบควอนตัมที่สอดคล้องกัน ผลลัพธ์ทำให้เกิดความเชื่อมโยงทางทฤษฎีที่แน่นแฟ้นระหว่างความเร็วของแนวทางคลาสสิกและแนวทางควอนตัมกับการสุ่มตัวอย่างวงจรแบบสุ่ม
อัลกอริธึมใหม่นี้ใช้ได้กับวงจรความลึกระดับกลางระดับหลัก แต่สมมติฐานพื้นฐานนั้นพังทลายลงสำหรับวงจรที่ตื้นกว่า ทำให้เหลือช่องว่างเล็กน้อยที่ไม่ทราบวิธีการจำลองแบบคลาสสิกที่มีประสิทธิภาพ แต่มีนักวิจัยเพียงไม่กี่คนที่หวังว่าการสุ่มตัวอย่างวงจรจะพิสูจน์ได้ยากในการจำลองแบบคลาสสิกในหน้าต่างที่บางเฉียบที่เหลืออยู่นี้ “ฉันให้อัตราต่อรองค่อนข้างน้อย” กล่าว บิล เฟฟเฟอร์แมนนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัยชิคาโกและหนึ่งในผู้เขียนรายงานทฤษฎีปี 2019
ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าการสุ่มตัวอย่างวงจรจะไม่ให้ข้อได้เปรียบทางควอนตัมตามมาตรฐานที่เข้มงวดของทฤษฎีความซับซ้อนทางการคำนวณ ในขณะเดียวกัน ก็แสดงให้เห็นข้อเท็จจริงที่ว่าอัลกอริธึมพหุนาม ซึ่งนักทฤษฎีความซับซ้อนเรียกอย่างไม่เจาะจงว่ามีประสิทธิภาพ ไม่จำเป็นต้องรวดเร็วในทางปฏิบัติ อัลกอริธึมแบบคลาสสิกใหม่จะช้าลงเรื่อยๆ เมื่ออัตราข้อผิดพลาดลดลง และด้วยอัตราข้อผิดพลาดต่ำในการทดลองควอนตัมสูงสุด มันช้าเกินกว่าจะใช้งานได้จริง โดยไม่มีข้อผิดพลาดใด ๆ เกิดขึ้นโดยสิ้นเชิง ดังนั้นผลลัพธ์นี้จึงไม่ขัดแย้งกับสิ่งที่นักวิจัยทราบเกี่ยวกับความยากลำบากในการจำลองการสุ่มตัวอย่างวงจรแบบคลาสสิกในกรณีที่ปราศจากข้อผิดพลาดในอุดมคติ เซร์คิโอ โบยโซ่นักฟิสิกส์ที่เป็นผู้นำการวิจัยควอนตัมสูงสุดของ Google กล่าวว่าเขาถือว่าบทความนี้ "เป็นการยืนยันที่ดีของการสุ่มตัวอย่างวงจรมากกว่าสิ่งอื่นใด"
ในประเด็นหนึ่ง นักวิจัยทุกคนเห็นด้วย: อัลกอริทึมใหม่เน้นย้ำถึงความสำคัญของการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมที่จะนำไปสู่ความสำเร็จในระยะยาวของควอนตัมคอมพิวเตอร์ “นั่นคือวิธีแก้ปัญหาในตอนท้ายของวัน” Fefferman กล่าว
หมายเหตุบรรณาธิการ: Scott Aaronson เป็นสมาชิกของคณะกรรมการที่ปรึกษาของ Quanta Magazine
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.quantamagazine.org/new-algorithm-closes-quantum-supremacy-window-20230109/
- 10
- 2019
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ลงชื่อเข้าใช้
- บรรลุ
- ประสบความสำเร็จ
- ความได้เปรียบ
- ที่ปรึกษา
- คณะกรรมการที่ปรึกษา
- ขั้นตอนวิธี
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- แล้ว
- และ
- คำตอบ
- วิธีการ
- แถว
- ผู้เขียน
- สวยงาม
- เพราะ
- กลายเป็น
- ก่อน
- หลัง
- ที่ดีที่สุด
- ระหว่าง
- เกิน
- ที่ใหญ่กว่า
- คณะกรรมการ
- ทำลาย
- แบ่ง
- นำมาซึ่ง
- สร้าง
- การคำนวณ
- โทรศัพท์
- ที่เรียกว่า
- กรณี
- กรณี
- ก่อให้เกิด
- ที่เกิดจาก
- สาเหตุที่
- บาง
- ชิคาโก
- สาธารณรัฐประชาชนจีน
- ชั้น
- แยกประเภท
- ปิด
- ล่มสลาย
- โดยรวม
- การแข่งขัน
- อย่างสมบูรณ์
- ความซับซ้อน
- ซับซ้อน
- ครอบคลุม
- คอมพิวเตอร์
- คอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- การเชื่อมต่อ
- คงที่
- เรื่อย
- ตรงกัน
- ได้
- คอร์ส
- สำคัญมาก
- วัน
- ความลึก
- ที่ได้มา
- อธิบาย
- ที่กำลังพัฒนา
- DID
- ต่าง
- ปัญหาที่แตกต่างกัน
- ความยาก
- การกระจาย
- ไม่
- การทำ
- Dont
- ลง
- แต่ละ
- ผลกระทบ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- พอ
- พอ ๆ กัน
- ความผิดพลาด
- ข้อผิดพลาด
- แม้
- ในที่สุด
- การทดลอง
- ที่ชี้แจง
- อย่างยิ่ง
- FAST
- สองสาม
- สนาม
- การแก้ไข
- โฟกัส
- ตาม
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชัน
- อนาคต
- ช่องว่าง
- เกตส์
- General
- ได้รับ
- ให้
- ไป
- ของ Google
- การเจริญเติบโต
- เติบโต
- ยาก
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- โฮลดิ้ง
- ความหวัง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- ในอุดมคติ
- in
- เพิ่ม
- เพิ่มขึ้น
- ที่เพิ่มขึ้น
- สถาบัน
- IT
- เก็บ
- ทราบ
- ใหญ่
- ชั้น
- ชั้นนำ
- เรียนรู้
- การออกจาก
- น่าจะ
- ระยะยาว
- ต่ำ
- เครื่อง
- เครื่อง
- สำคัญ
- หลาย
- แมสซาชูเซต
- สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์
- ความหมาย
- วิธี
- วัด
- วัด
- สมาชิก
- วิธีการ
- อาจ
- ขั้น
- เอ็มไอที
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- ธรรมชาติ
- เกือบทั้งหมด
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ใหม่
- จำนวน
- ราคาต่อรอง
- ONE
- เปิด
- การดำเนินการ
- สามัญ
- อื่นๆ
- คู่
- กระดาษ
- ส่วนหนึ่ง
- ในสิ่งที่สนใจ
- ภาพ
- รบกวน
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- ความเป็นไปได้
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ประยุกต์
- จวน
- การปฏิบัติ
- ที่ต้องการ
- นำเสนอ
- สวย
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- ก้าวหน้า
- พิสูจน์
- พิสูจน์
- พิสูจน์แล้วว่า
- ดึง
- ควอนทามากาซีน
- ควอนตัม
- ข้อได้เปรียบควอนตัม
- คอมพิวเตอร์ควอนตัม
- คอมพิวเตอร์ควอนตัม
- การคำนวณควอนตัม
- การแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม
- ควอนตัมสูงสุด
- qubits
- คำถาม
- สุ่ม
- อย่างรวดเร็ว
- คะแนน
- ราคา
- มาถึง
- จริง
- ความนับถือ
- สัมพัทธ์
- ที่เหลืออยู่
- ซ้ำแล้วซ้ำอีก
- จำเป็นต้องใช้
- การวิจัย
- นักวิจัย
- ผล
- เข้มงวด
- วิ่ง
- กล่าวว่า
- เดียวกัน
- วิทยาศาสตร์
- วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
- นักวิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- สก็อต แอรอนสัน
- ตื้น
- Share
- โชว์
- ด้าน
- ง่ายดาย
- จำลอง
- ช้า
- ช้า
- เล็ก
- So
- ทางออก
- แก้
- บาง
- บางสิ่งบางอย่าง
- พูด
- โดยเฉพาะ
- ความเร็ว
- มาตรฐาน
- เริ่มต้น
- สถานะ
- ขั้นตอน
- ยังคง
- ความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- ชี้ให้เห็นถึง
- เกิน
- รอด
- ใช้เวลา
- ทีม
- เทคโนโลยี
- เท็กซัส
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- ตามทฤษฎี
- สิ่ง
- สาม
- เวลา
- ครั้ง
- ไปยัง
- วันนี้
- เกินไป
- ไปทาง
- รักษา
- พื้นฐาน
- มหาวิทยาลัย
- มหาวิทยาลัยชิคาโก
- มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งประเทศจีน
- ใช้
- วิธี
- webp
- อะไร
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- จะ
- ภายใน
- ไม่มี
- ทำงาน
- โรงงาน
- ผล
- คุณ
- ลมทะเล