Estamos no advento da computação quântica , com linguagens quânticas antecipando computadores quânticos de hardware agora disponíveis em níveis alto e baixo para computadores quânticos simulados. A computação quântica traz novas funções elementares, como emaranhamento e teletransporte de qubits, medição de qubits e imposição de superposição a qubits.
Que tipos de problemas estatísticos provavelmente se beneficiarão da computação quântica?
Por exemplo, os computadores quânticos fornecerão geração de números aleatórios verdadeiros mais onipresente? E quanto à geração de números pseudo-aleatórios computacionalmente baratos? A computação quântica ajudará a acelerar a convergência do MCMC ou garantirá limites superiores no tempo de convergência? Haverá algoritmos quânticos para outros estimadores baseados em amostragem?
Essa é uma pergunta ampla, e respostas aceitáveis também serão amplas, mas parabéns se diferenciarem a computação quântica e a clássica. (Se essa é uma pergunta muito ampla , ajude-me a torná-la melhor.)
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Respostas:
É provável que os métodos de força bruta se beneficiem por causa do que é a computação quântica. Por quê? Uma possível explicação física do caminho de uma bola de beisebol é que todos os caminhos quânticos possíveis são automaticamente explorados e o caminho de menor gasto de energia, ou seja, o caminho de menor resistência disponível, é escolhido e tudo o que é feito sem a necessidade de construir uma calculadora ; os cálculos são inefáveis. Generalização; a natureza pode ser vista como uma calculadora quântica. Assim, os problemas semelhantes, os que otimizam, como a minimização da regressão de algum critério, são que a qualidade do ajuste ou outro (qualidade do ajuste é, em alguns casos, mal colocada) são os que se beneficiarão.
BTW, as etapas intermediárias; as iterações, na otimização, não seriam calculadas, apenas o resultado final, exatamente como quando ocorre um campo de beisebol. Ou seja, apenas o caminho real do beisebol ocorre, os caminhos alternativos são automaticamente excluídos. Uma diferença entre uma implementação estatística e um evento físico é, no entanto, que o erro do cálculo estatístico pode ser tão pequeno quanto desejado, aumentando arbitrariamente a precisão (por exemplo, até 65 casas decimais), e isso normalmente não é possível fisicamente. . Por exemplo, mesmo uma máquina de arremessar não lançará uma bola de beisebol em um caminho exatamente duplicado.
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Gostei da resposta acima no beisebol. Mas eu seria cauteloso sobre o que a computação quântica poderia fazer bem.
Parece que pode se sair muito bem em coisas como quebrar esquemas criptográficos e coisas do tipo: ser capaz de sobrepor todas as soluções e depois colapsar na solução real pode ser bastante rápido.
Mas na década de 1980 - que foi há muito tempo - havia uma empresa de alto nível chamada Thinking Machines. Veja este artigo: https://en.wikipedia.org/wiki/Thinking_Machines_Corporation
A ideia toda tinha um cheiro de computação quântica. Utilizou um arranjo de hipercubo n-dimensional. Imagine, se quiser, quatro microprocessadores (muito simples) conectados em um quadrado. Cada um poderia fazer um cálculo e compartilhar o resultado com o processador antes (no sentido anti-horário), depois (no sentido horário) ou no lado oposto (no sentido contrário). Em seguida, imagine 8 processadores em um cubo que podem expandir esse conceito para três dimensões (agora cada processador pode compartilhar sua saída com uma ou mais de 7 outras: 3 ao longo de um vértice do cubo; três na face de um quadrado que o processador fazia parte de e uma diagonal em 3 espaços).
Agora leve isso para talvez 64 processadores em um hipercubo 6-dimensional.
Essa foi uma das idéias mais quentes da época (junto com a dedicada máquina Lisp de 34 bits que a Symbolics lançou e o sistema de memória levemente bizarro lançado pela Kendall Square Research - ambos têm páginas da Wikipédia que merecem ser lidas).
O problema era que havia precisamente um, e apenas um algoritmo que realmente funcionou bem na arquitetura da TM: uma Transformada Rápida de Fourier usando o que foi chamado de "Algoritmo de Aleatório Perfeito". Foi uma visão genial de como usar uma técnica de máscara binária, o algoritmo sob medida e a arquitetura para processar paralelamente uma FFT de uma maneira brilhante e inteligente e rápida. Mas acho que eles nunca encontraram outro uso único para isso. (consulte esta pergunta relacionada: /cs/10572/perfect-shuffle-in-parallel-processing )
Estou aqui há tempo suficiente para perceber que tecnologias que parecem brilhantes e poderosas geralmente acabam não resolvendo um problema (ou problemas suficientes) para torná-las úteis.
Havia muitas idéias brilhantes na época: TM, Symbolics, KSR, assim como Tandem (ido) e Stratus (surpreendentemente, ainda vivo). Todos pensavam que essas empresas - pelo menos algumas delas - dominariam o mundo e revolucionariam a computação.
Mas, em vez disso, temos o FaceBook.
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Na página 645 de " Química Física: Conceitos e Teoria " Kenneth S. Schmitz explica:
Os sistemas macroscópicos podem ser analisados por métodos clássicos, como explica a página da Wikipedia:
Não. Você não precisa de um computador para gerar um número aleatório verdadeiro , e usar um computador quântico para fazer isso seria um enorme desperdício de recursos, sem melhoria na aleatoriedade.
A ID Quantique tem disponíveis SoCs, placas independentes e PCIe à venda por US $ 1200 a US $ 3500 . É um pouco mais do que fótons viajando através de um espelho semi-transparente, mas possui propriedades aleatórias quânticas suficientes para passar no AIS 31 ("Classes de funcionalidade e metodologia de avaliação para um gerador de números aleatórios verdadeiro (físico) - Versão 3.1, 29 de setembro de 2001" .PDF ). É assim que eles descrevem seu método:
Um sistema mais rápido (1 Gbit / s) é oferecido pelo QuintessenceLabs . O gerador de números aleatórios quânticos “qStream” é compatível com o NIST SP 800-90A e atende aos requisitos do NIST SP 800 90B e C. Ele usa diodos de túnel da Esaki . Seus produtos são novos e os preços ainda não estão disponíveis ao público.
Também estão disponíveis sistemas da Comscire por várias centenas a alguns milhares de dólares. Seus métodos e patentes PCQNG e RNG pós-quantum são explicados em seu site.
A Quantum Numbers Corp. desenvolveu um dispositivo do tamanho de um chip para produzir rapidamente (1 Gbit / s) números aleatórios quânticos que, segundo eles, estarão disponíveis em breve.
Se você quer dizer "computacionalmente barato", como em poucas instruções e execução rápida = sim.
Se você quer dizer que qualquer computador é um meio barato para gerar números aleatórios verdadeiros = não.
Qualquer propriedade implementada no QRNG não produzirá números pseudo- aleatórios.
Por enquanto, deixarei que outra pessoa dê uma olhada nisso.
Provavelmente.
Por favor edite e melhore esta resposta da Wiki.
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