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单机版赌博游戏下载_量子计算机有多厉害?目前已知有一个问题是只有它能解决的

2020-01-08 16:15:02   【浏览】2362

单机版赌博游戏下载_量子计算机有多厉害?目前已知有一个问题是只有它能解决的

单机版赌博游戏下载,量子计算机仅仅是比经典计算机强了那么一点点、快了那么一点点、效率高了一点点吗?我们都知道,答案是“不”。

然而,为了证明量子计算机的真正实力,科学家颇费了一番功夫。在量子计算机研究的早期,计算机科学家提出了一个问题。他们知道,这个问题的答案会深刻揭示这些未来机器的威力。然而,25年后的今天,这个问题差点还是没能解决。

现在,他们终于找到了一个只有量子计算机才能解决的问题。

今年5月底在网上发表的一篇论文中,计算机科学家冉·拉兹(ran raz,普林斯顿大学和魏茨曼科学学院的教授)和阿维沙伊·塔尔(avishay tal,斯坦福大学博士后研究员)提出了有力的证据,证明量子计算机拥有任何传统计算机都不可能达到的计算能力。

拉兹和塔尔定义了一个具体的计算问题,然后证明,量子计算机可以有效地解决这个问题,而传统计算机永远都解决不了。从1993年开始,计算机科学家就一直在寻找这样一个问题。在那一年,计算机科学家首次定义了一类涵盖量子计算机能解决的所有问题集,统称为“bqp”。

从那时起,计算机科学家希望将bqp与被称为“ph”的一类问题进行比较。ph涵盖经典计算机可以解决的所有问题,哪怕是未来文明建造的、先进到不可思议的经典计算机。想要进行那种比较,就必须找到一个问题,证明这个问题属于bqp,但不属于ph。现在,拉兹和塔尔做到了。

他们的研究结果并没有使量子计算机在实际应用中超越经典计算机。理论计算机科学家已经知道,量子计算机可以解决经典计算机能解决的任何问题。工程师们还在努力研制切实可用的量子计算机。但拉兹和塔尔的论文证明,量子计算机和经典计算机是两码事——即使经典计算机的表现超出了所有的现实期望,量子计算机仍然会高高在上。

理论计算机科学的一个基本任务是把问题进行复杂性归类。一个复杂性类包含在某一特定的资源预算内可以解决的所有问题。这里的资源可以是像时间或者内存这样的东西。 两个最著名的复杂性类是“p”和“np”。p是经典计算机能迅速解决的所有问题(“这个数字是质数吗”属于p),np是经典计算机未必能迅速解决的所有问题,但在给出答案的情况下,经典计算机能迅速证明答案是否正确(“其质因数是什么”属于np)。计算机科学家认为,p和np是截然不同的类,但真正证明这一点是该领域里最困难、最重要的问题。

1993年,计算机科学家伊森·伯恩斯坦(ethan bernstein)和乌梅什·瓦兹拉尼(umesh vazirani)定义了一个新的复杂性类,他们称之为bqp,即“有界误差量子多项式时间”。这个类包含量子计算机可以有效解决的所有判定性问题(答案为“是”或者“否”)。同时,他们也证明了量子计算机可以解决经典计算机能解决的所有问题,即bqp包含p中的所有问题。

但他们无法确定bqp是否包含ph中没有的问题。ph代表“多项式层次结构”,是np的泛化,这意味着ph包含通过分层限定语句(比如“那里有”和“所有人”)使np问题更加复杂的所有问题。当前的经典计算机无法解决大多数的ph问题,但如果p等于np,ph就是经典计算机可以解决的那一类问题。换句话说,比较bqp和ph是为了确定量子计算机是否比经典计算机更具优势,即使经典计算机以后可以(出人意料地)解决比现在更多得多的问题。

“ph是最基本的经典复杂性类之一。”得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学家斯科特·阿伦森(scott aaronson)说,“因此,我们想知道,量子计算在经典复杂性理论的世界里处于什么位置?”

区分两个复杂性类的最好方法,是找到一个可证明属于其中一类但不属于另一类的问题。但由于基础性和技术性障碍,很难找到这样一个问题。

如果想找到一个属于bqp但不属于ph的问题,必须先找到一个“经典计算机无法有效验证答案,更别说得出答案”的问题。阿伦森说:“这排除了计算机科学家想到的很多问题。”

假设你有两个随机数生成器,每个会生成一串数字。你向计算机提出的问题是:这两串数字是彼此完全独立,还是存在隐藏关联(一串数字是另一串数字的“傅里叶变换”)?阿伦森在2009年提出了这个“傅换关联”(forrelation)问题,并证明它属于bqp。然后是更加困难的第二步——证明傅换关联问题不属于ph。

普林斯顿大学理论计算机科学家冉·拉兹找到了区分两个计算类的方法

从某种意义上来说,这就是拉兹和塔尔所做的事。他们的论文实现了bqp和ph的“oracle”(或者说“黑匣子”)分离。这是计算机科学领域里的一种常见结果。如果研究人员想要证明的东西超出了他们力所能及的范围之外,他们便求助于“oracle”。

区分bqp和ph等复杂性类的最好方法,是衡量解决问题所需的计算时间。但多伦多大学计算机科学家亨利·袁(henry yuen)说,计算机科学家“对真正的计算时间缺乏深刻的了解,也没有能力去衡量。”

因此,计算机科学家衡量其他指标,希望借此洞悉他们无法衡量的计算时间。他们算出计算机询问“oracle”以得到答案所需的时间。oracle就像暗示者,你不知道祂是如何得出暗示的,但你知道暗示是可信的。

如果你的问题是弄清楚两个随机数生成器是否存在隐藏关联,你可以问oracle“每个生成器的第六个数字是什么?”然后,你根据每一类计算机解决这个问题所需的暗示数量,来比较它们的计算能力。计算机需要的暗示越多,速度就越慢。

“从某种意义上讲,我们更了解这种模式。它更多地是关于信息而非计算。”塔尔说。

斯坦福大学理论计算机科学家阿维沙伊·塔尔利用“oracle”分离来区分bqp和ph

拉兹和塔尔的新论文证明,量子计算机解决傅换关联问题所需的暗示数量远远少于经典计算机。事实上,量子计算机只需要一个暗示,而ph算法哪怕获得无数的暗示,也解决不了这个问题。“这意味着量子算法可以非常有效地解决那个问题,”拉兹说,“但如果只考虑经典算法,哪怕是非常高级的经典算法也不行。”因此,傅换关联问题属于bqp,但不属于ph。

拉兹和塔尔在差不多四年前就快要得出这一结果,但他们那时无法完成其证明过程的最后一步。不久前,塔尔看到了一篇关于伪随机数列生成器的论文。他意识到,那篇论文中谈到的方法正好可以帮助他和拉兹完成他们自己的论文。“这是缺失的一环,”塔尔说。

bqp和ph被分离的消息迅速传播。在拉兹和塔尔发表其论文的第二天,佐治亚理工学院计算机科学家兰斯·福特诺(lance fortnow)写道:“量子复杂性世界轰动了。”

这篇论文有力地证明,量子计算机存在于一个跟经典计算机不同的计算领域(至少在涉及神谕的问题上)。拉兹和塔尔的论文证明,即便是在p等于np的情况下,有些问题仍然只有量子计算机才能解决。

福特诺说:“即使p等于np,哪怕有了这个强假设,也不足以把握量子计算。”

翻译:于波

校对:李莉

编辑:漫倩

来源:quanta magazine

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