Jakie problemy statystyczne prawdopodobnie skorzystają na obliczeniach kwantowych?
Na stronie 645 „ Chemii fizycznej: pojęcia i teoria ” Kenneth S. Schmitz wyjaśnia:
Efekty kwantowe stają się ważne, gdy długość fali de Broglie'a staje się porównywalna lub większa niż wymiary cząstki. Gdy to nastąpi, funkcje falowe mogą się nakładać, dając różne właściwości systemu.
Układy makroskopowe można analizować metodami klasycznymi, jak wyjaśnia strona Wikipedii:
Bardziej wyrafinowane rozważanie rozróżnia mechanikę klasyczną i kwantową na podstawie tego, że mechanika klasyczna nie rozpoznaje, że materii i energii nie można podzielić na nieskończenie małe działki, tak że ostatecznie dokładny podział ujawnia nieredukowalnie ziarniste cechy. Kryterium dokładności jest to, czy interakcje są opisane w kategoriach stałej Plancka. Z grubsza mówiąc, mechanika klasyczna uważa cząstki w matematycznie wyidealizowanych terminach nawet za cienkie jak punkty geometryczne bez wielkości, wciąż mające swoje skończone masy. Mechanika klasyczna uważa również matematycznie wyidealizowane materiały rozszerzone za geometrycznie stale istotne. Takie idealizacje są przydatne w większości codziennych obliczeń, ale mogą zawieść całkowicie w przypadku cząsteczek, atomów, fotonów i innych cząstek elementarnych. Na wiele sposobów, mechanikę klasyczną można uznać za głównie teorię makroskopową. W znacznie mniejszej skali atomów i cząsteczek mechanika klasyczna może zawieść, a interakcje cząstek są następnie opisywane przez mechanikę kwantową.
Na przykład, czy komputery kwantowe zapewniają bardziej wszechstronne generowanie liczb losowych?
Nie. Nie potrzebujesz komputera, aby wygenerować prawdziwą liczbę losową, a użycie do tego komputera kwantowego byłoby ogromnym marnotrawstwem zasobów bez poprawy losowości.
ID Quantique ma w sprzedaży karty SoC, samodzielne i PCIe w cenie od 1200 do 3500 USD . To trochę więcej niż fotony podróżujące przez półprzezroczyste lustro, ale ma wystarczające kwantowe właściwości losowe, aby przejść przez AIS 31 („Klasy funkcjonalności i metodologia oceny dla generatora liczb rzeczywistych (fizycznych) - wersja 3.1 29 września 2001 r.” .PDF ). Oto jak opisują swoją metodę:
Quantis to fizyczny generator liczb losowych wykorzystujący elementarny proces optyki kwantowej. Fotony - lekkie cząstki - są wysyłane jeden po drugim na półprzezroczyste lustro i wykrywane. Te zdarzenia wyłączne (odbicie - transmisja) są powiązane z wartościami bitów „0” - „1”. To pozwala nam zagwarantować naprawdę bezstronny i nieprzewidywalny system.
System QuintessenceLabs oferuje szybszy (1 Gbit / s) system . Ich kwantowy generator liczb losowych „qStream” jest zgodny z NIST SP 800-90A i spełnia wymagania projektu NIST SP 800 90B i C. Wykorzystuje diody tunelowe Esaki . Ich produkty są nowe, a ceny nie są jeszcze publicznie dostępne.
Dostępne są również systemy Comscire za kilkaset do kilku tysięcy dolarów. Ich metody i patenty PCQNG oraz post kwantowe RNG są wyjaśnione na ich stronie internetowej.
Firma Quantum Numbers Corp. opracowała urządzenie wielkości chipa, aby szybko (1 Gbit / s) wytwarzać losowe liczby kwantowe, które, jak twierdzą, będą wkrótce dostępne.
A co z tanim obliczeniowo generowaniem liczb pseudolosowych?
Jeśli masz na myśli „tanie obliczeniowo” jak w kilku instrukcjach i szybkie wykonanie = tak.
Jeśli masz na myśli, że dowolny komputer jest niedrogim sposobem generowania prawdziwych liczb losowych = nie.
Żadna zaimplementowana właściwość QRNG nie będzie generować pseudolosowych liczb.
Czy obliczenia kwantowe pomogą przyspieszyć konwergencję Markova Chain Monte Carlo (MCMC) , czy też zapewnią górne granice czasu konwergencji?
Na razie pozwolę, żeby ktoś inny się tym zajął.
Czy będą istnieć algorytmy kwantowe dla innych estymatorów opartych na próbkowaniu?
Prawdopodobnie.
Edytuj i popraw tę odpowiedź Wiki.