Kuantum bilgisayarlarda ne tür algoritmalar daha hızlı?

Ben bir CS öğrencisiyim ve algoritmalar öğreniyorum. Kuantum bilgisayarlarda bile, genel sıralama algoritmalarının zamanından daha iyi olamayacağını duydum . Ancak faktoring algoritmalarının çok daha hızlı olacağını da biliyorum. Genel anlamda, kuantum bilgisayarlarda ne tür algoritmalar önemli ölçüde daha hızlı olur? $n\log n$

algorithms quantum-computing

— hgund
kaynak

Sorunuzu yeniden yazmanızı öneririm. Gerçekten kuantum bilgisayarlarda hangi sorunların daha hızlı çözülebileceğini soruyorsunuz.

— Yuval Filmus

.? Scott Aaronson (kuantum bilgisayar guru) burada (onları yerine ya) tam olarak kuantum bilgisayarlar hızlanma sağlayan ne zaman Bulabilirsin" * başlıklı tam olarak bu konuda (ikisi sürümlerini) konuşma vardır: scottaaronson.com/ konuşur .

— Yuval Filmus

Bildiğim kadarıyla, hiçbiri . Yeni algoritmalara ihtiyacımız var. (cf Yuval'ın ilk yorumu.)

— Raphael

aslında faktoring daha hızlı, sadece tahmin, vb kanıtlanmış değildir, onun açık bir soru P? =

— BQP

Yakından ilgili: Kuantum bilgisayar neden normal bilgisayardan daha hızlı ve nasıl?

— Gilles 'SO- kötü olmayı bırak

Shor'un algoritması BQP koyar FAKTORĠNG ( sınırlanan hata kuantum polinom zamanlı de çözmek için kullanılabilir, P etkili bir kuantum eşdeğeri) farklı logaritmik bir tamsayılı bulmak istiyoruz sorun, , öyle ki burada ve , (kuantum) polinom zamanında verilir. DISCRETE LOGARITHM problemi, FAKTORLAMA problemiyle aynı statüye sahiptir, çünkü bunların polinom zamanı çözülebilir olup olmadığını bilmiyoruz, bu yüzden bu bir hızlanma olmayabilir. $k$ $a^{k} = b$ $a$ $b$
Grover'ın algoritması , sıralanmamış listelerin aranmasında ikinci dereceden bir hız verir (bu, birçok algoritmanın hızlandırılması için kullanılabilir).
Kuantum sistemlerini simüle etmek de BQP'de, ancak klasik bir TM'de katlanarak daha yavaştır.
Pell'in denklemini (gerçekte bir denklem değil) çözmek , başka bir katlanarak hızlanan BQP'de.
Ayrıca BQP'de olan, ancak P. Wocjan ve Zhang'da bulunmayan başka, daha belirsiz, başka problemler de onları kazmak için iyi bir başlangıç noktası veriyor.

— Luke Mathieson
kaynak