Русская Википедия:Теория квантовой сложности

Материал из Онлайн справочника
Версия от 19:36, 19 сентября 2023; EducationBot (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{Русская Википедия/Панель перехода}} '''Квантовая теория сложности''' — часть теории сложности вычислений в теоретической информатике. Изучает классы сложности, определённ...»)
(разн.) ← Предыдущая версия | Текущая версия (разн.) | Следующая версия → (разн.)
Перейти к навигацииПерейти к поиску

Квантовая теория сложности — часть теории сложности вычислений в теоретической информатике. Изучает классы сложности, определённые с использованием квантовых компьютеров и квантовой информации, а также проблемы, связанные с этими классами сложности, и связи между классами квантовой сложности и классическими (неквантовыми) классами сложности.

Обзор

Класс сложности — это набор проблем, которые могут быть решены с помощью некоторой вычислительной модели в условиях ограниченных ресурсов. Например, класс сложности P определяется как набор задач, решаемых машиной Тьюринга за полиномиальное время. Точно так же можно определить класс квантовой сложности, используя квантовую модель вычислений, такую ​​как стандартный квантовый компьютер или квантовая машина Тьюринга. Таким образом, класс сложности BQP определяется как набор задач, решаемых квантовым компьютером за полиномиальное время с ограниченной ошибкой.

Двумя важными классами квантовой сложности являются BQP и QMA, которые являются квантовыми аналогами классов сложности P и NP с ограниченной ошибкой. Одна из основных целей квантовой теории сложности состоит в том, чтобы выяснить, где находятся эти классы по отношению к классическим классам сложности, таким как P, NP, PP, PSPACE и другим.

Квантовая сложность запроса

В модели сложности запроса входные данные задаются как оракул («черный ящик»). Алгоритм получает информацию о входных данных только путем запроса оракула. Алгоритм запускается в некотором фиксированном квантовом состоянии, которое изменяется в момент запроса.

Квантовая сложность запроса — это наименьшее количество запросов к оракулу, которые требуются для вычисления функции. Это делает сложность квантового запроса нижней границей общей сложности времени функции.

Примером, иллюстрирующим возможности квантовых вычислений, является алгоритм Гровера (также GSA от Шаблон:Lang-en) для решения задачи перебора, то есть нахождения решения уравнения

<math>(1)\qquad f(x)=1,</math>

где <math>f</math> есть булева функция от n переменных[1]. Квантовая сложность запроса алгоритма <math display="inline">O{\left(\sqrt{N}\right)}</math> — квадратичное улучшение по сравнению с наилучшей возможной классической сложностью запроса (то есть линейного поиска).

См. также

Примечания

Шаблон:Примечания

Литература

Шаблон:Квантовая информатика

  1. Иногда GSA неточно называют поиском в базе данных.