양자 튜링 기계

Quantum Turing machine

양자 튜링 기계(QTM) 또는 범용 양자 컴퓨터는 양자 컴퓨터의 효과를 모델링하는 데 사용되는 추상 기계입니다.이것은 양자 계산의 모든 힘을 포착하는 단순한 모델을 제공한다. 즉, 양자 알고리즘은 특정 양자 튜링 기계로서 공식적으로 표현될 수 있다.그러나 계산상 등가 양자회로가 더 일반적인 [1][2]: 2 모델이다.

양자 튜링 기계는 전이 행렬에 기초한 프레임워크에서 고전적이고 확률적인 튜링 기계와 관련될 수 있다.즉, 매트릭스는 고전적 또는 확률적 기계를 나타내는 매트릭스를 가진 제품이 양자 기계를 나타내는 양자 확률 매트릭스를 제공하는지 지정할 수 있다.이것은 랜스 포트노우에 [3]의해 보여졌다.

비공식 스케치

물리학의 미해결 문제:

범용 양자 컴퓨터는 임의의 물리 시스템을 효율적으로 시뮬레이션하기에 충분한가?

양자튜링기계(QTM)를 이해하는 방법은 양자유한오토마톤(QFA)이 결정론적 유한오토마톤(DFA)을 일반화하는 것과 같은 방법으로 고전적인 튜링기계(TM)를 일반화하는 것이다.본질적으로, 고전적인 TM의 내부 상태는 힐베르트 공간의 순수 또는 혼합 상태로 대체되며, 전이 함수는 힐베르트 공간을 자신에게 [4]매핑하는 단일 행렬의 모음으로 대체됩니다.

즉, 고전적인 튜링 머신은 7 M Q 、 b 0 { M = \ Q 、 \ , b 、 \ Sigma { 0 , F 로 기술됩니다.

3테이프 양자 튜링 머신(입력 유지 테이프 1개, 중간 계산 결과 유지 테이프 2개, 출력 유지 테이프 3개)의 경우:

  • 집합Q(\ Q Hilbert 공백으로 대체됩니다.
  • 테이프 알파벳 기호(\ 마찬가지로 힐베르트 공간(보통 상태 집합과는 다른 힐베르트 공간)으로 대체됩니다.
  • b space element \ b\ Gamma}
  • 입력 및 출력 기호(\ 일반적으로 기존 시스템과 마찬가지로 이산 집합으로 간주되므로 양자 기계에 대한 입력 및 출력은 양자 시스템 자체일 필요가 없습니다.
  • : × → → → × {L , { Q Q \\times \ \{ }}는 의 일반화이다.
  • 초기 0 Q 혼합 상태 또는 순수 상태 중 하나입니다.
  • 최종 상태 또는 수용 상태의 집합F(\ F 힐베르트 Q(\ Q의 부분 공간입니다.

위는 양자 튜링 기계의 공식적인 정의라기 보다는 단지 양자 튜링 기계의 스케치일 뿐이다. 예를 들어, 얼마나 자주 측정이 수행되는지, 예를 들어, 측정 한 번과 측정 다수의 QFA의 차이를 참조한다.이 측정 문제는 출력 테이프에 대한 쓰기의 정의 방법에 영향을 미칩니다.

역사

1980년과 1982년, 물리학자베니오프튜링 기계의 양자역학 모델을 최초로 설명한 논문을 발표했다[5][6].옥스퍼드 대학의 물리학자 데이비드 도이치가 1985년에 쓴 논문은 양자 게이트가 전통적인 디지털 컴퓨팅 이진 논리 [4]게이트와 유사한 방식으로 기능할 수 있다는 을 제안함으로써 양자 컴퓨터의 아이디어를 더욱 발전시켰다.

이리야마, 오야, 볼로비치는 LQTM(Linear Quantum Turing Machine) 모델을 개발했는데, 이는 혼합 상태를 가지며 불가역적인 전이 함수를 가능하게 하는 고전적인 QTM의 일반화이다.이를 통해 고전적인 [7]결과 없이 양자 측정을 표현할 수 있습니다.

후선택이 있는 양자 튜링 기계는 스콧 아론슨에 의해 정의되었으며, 그는 그러한 기계의 다항식 시간 클래스가 고전적인 복잡도 클래스 [8]PP와 같다는 것을 보여주었다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Andrew Yao (1993). Quantum circuit complexity. 34th Annual Symposium on Foundations of Computer Science. pp. 352–361.
  2. ^ Abel Molina; John Watrous (2018). "Revisiting the simulation of quantum Turing machines by quantum circuits". Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 475 (2226). arXiv:1808.01701. doi:10.1098/rspa.2018.0767. PMC 6598068. PMID 31293355.
  3. ^ Fortnow, Lance (2003). "One Complexity Theorist's View of Quantum Computing". Theoretical Computer Science. 292 (3): 597–610. arXiv:quant-ph/0003035. doi:10.1016/S0304-3975(01)00377-2. S2CID 18657540.
  4. ^ a b Deutsch, David (July 1985). "Quantum theory, the Church-Turing principle and the universal quantum computer" (PDF). Proceedings of the Royal Society A. 400 (1818): 97–117. Bibcode:1985RSPSA.400...97D. CiteSeerX 10.1.1.41.2382. doi:10.1098/rspa.1985.0070. S2CID 1438116. Archived from the original (PDF) on 2008-11-23.
  5. ^ Benioff, Paul (1980). "The computer as a physical system: A microscopic quantum mechanical Hamiltonian model of computers as represented by Turing machines". Journal of Statistical Physics. 22 (5): 563–591. Bibcode:1980JSP....22..563B. doi:10.1007/bf01011339. S2CID 122949592.
  6. ^ Benioff, P. (1982). "Quantum mechanical hamiltonian models of turing machines". Journal of Statistical Physics. 29 (3): 515–546. Bibcode:1982JSP....29..515B. doi:10.1007/BF01342185. S2CID 14956017.
  7. ^ 사이먼 뉘, 필립 Jorrand(2007-04-04)."Classically 양자 계수 Controlled".수학입니다. 구조적.화합물에서.과학. 16(4):601–620. arXiv:quant-ph/0407008. doi:10.1017/S096012950600538X.S2CID 16142327.또한:사이먼 뉘와 필립 Jorrand(2006년)."Classically-Controlled 양자 계수"(PDF).수학입니다. 구조적.화합물에서.과학. 16(4):601–620. arXiv:quant-ph/0407008.CiteSeerX 10.1.1.252.1823. doi:10.1017/S096012950600538X.S2CID 16142327.
  8. ^ Aaronson, Scott (2005). "Quantum computing, postselection, and probabilistic polynomial-time". Proceedings of the Royal Society A. 461 (2063): 3473–3482. arXiv:quant-ph/0412187. Bibcode:2005RSPSA.461.3473A. doi:10.1098/rspa.2005.1546. S2CID 1770389. 프리프린트는 [1]에서 이용할 수 있습니다.

추가 정보

외부 링크