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在我们等待量子计算机的同时,是否可以编写一个软件模拟？我怀疑答案是否定的,但希望之所以不这样做,将会对这个谜团有所启发.

我读过一段时间后,昆腾计算机可以在很短的时间内打破大多数类型的散列和加密(我相信这只是几分钟).这怎么可能？我试过阅读有关它的文章,但我迷失了a quantum bit can be 1, 0, or something else.有人可以解释这是如何与普通英语破解这些算法没有所有花哨的数学？

在物理学中,它具有粒子在特定时间点以多个/平行动态存在的能力.在计算中,数据位是否能够同时等于1或0,第三个值如NULL [未知]或多个值？这项技术如何应用​​于:计算机处理器,编程,安全性等等？有没有人建造一个实用的量子计算机或开发了一种量子编程语言,例如,程序代码动态变化或自主？

如果实际的量子计算成为现实,我想知道是否有任何基于NP完全问题的公钥加密算法,而不是整数分解或离散对数.

编辑:

请查看有关量子计算机的维基文章中的 "计算复杂性理论中的量子计算"部分 . 它指出量子计算机可以回答的问题类别(BQP)被认为比NP完全更容易.

编辑2:

"基于NP-complete"是表达我感兴趣的一种不好的方式.

我打算问的是一个公钥加密算法,其特性是任何破解加密的方法也可用于打破潜在的NP完全问题.这意味着破解加密证明P = NP.

我刚读了一篇关于量子物理学的文章.一个有趣的事情是,在Haskell程序员看来,这两个领域之间存在一些相似之处.

首先,量子世界中的测量看起来类似于Haskell中的懒惰评估:如果你不测量,你不知道猫是生还是死.如果您不评估,则不知道该值是否已定义或undefined.

其次,在量子中我们有EPR悖论,这可以通过高于光的速度或等效的时间机器的相互作用来解释.在Haskell,正如我们在看到大会:递归循环编程做-Monad.Reader问题6,我们可以访问,通过使用递归的来自未来的值do.

最后,在量子中,我们必须区分熵永不减少的可观察世界和时间在两个方向上相等的"纯"量子世界.在Haskell中,我们拥有IO()描述程序实际执行情况的世界,以及从未产生副作用的纯粹功能世界,并且价值从不依赖于评估顺序.

所以我猜上述事实表明这两个领域之间存在一些相互联系.这会产生更有趣的后果吗？例如,虽然我已经谈到了EPR悖论,但我不知道如何创建一个Haskell程序来模拟这个:一个函数创建两个值,后来对其中一个的评估会影响另一个(我认为这些值必须有IO()类型,但我不知道如何把它们放在一起).

简而言之:如果我可以访问真正的量子计算机,是否有可能使用Q#控制它？

在你将其投入到必杀技之前,因为"现在还没有量子计算机可用":我是一名物理学家,我们的团队能够在现实世界的量子比特上做真正的大门.我也有一些编程背景(主要是C++).

因此,为了这个问题,让我们假装某人可以访问能够在多个量子位上执行某些量子操作的真实世界设备.显然,量子比特的数量可能是有限的,因此可能是可能的操作.我们还要说有人对Q#足够熟练,如果需要C#.是否有可能将计算从内置模拟器"重定向"到某个真实世界的设备？或者是否必须基本上重写整个Q#库？有没有办法定义我自己的QuantumSimulator,我将如何开始这样做？

虽然我们必须等待至少二三十年才能看到实用的质量控制,但似乎理论研究正在急剧改善(使用免费QLC语言的研究就是很好的例子).然而,这是否让我们期望大公司和公司正在建立(可能是秘密)"量子软件":每个人都寻求在这个领域获得领导地位？

我经常看到人们说如果你能用某种语言做X,你可以用另一种语言做Y,这就是Turing Complete论证.所以你经常(通常在讽刺评论中)"确定你可以用y做,因为y也是图灵完成.

我很久以前就采用了CS理论,但我不认为这总是正确的,因为我不确定图灵在哪里适合并发.例如,有适当硬件的编程语言,您可以在同一时间执行事情,但在其他情况下则无法执行.

我理解这可能更多的是硬件/驱动程序问题而不是语言,但我很好奇并发是否或如何改变Turing Complete的内容？你可以超过图灵完成吗？

编辑: 在原来的原因,我问这个问题在很大程度上是由于量子计算.虽然接受的答案并未说明这一点,但量子计算(表面上)是图灵的一个子集.

我正在寻找采用由位组成的加权经典状态之和组成的任意量子状态的算法,如下所示:

|0000>/2 - |0011>/2 + |0100>/2 - |0111>/2

并使用张量产品将其分解为更紧凑的形式,如下所示:

|0> x (|0> + |1>) x (|00> - |11>) / 2

我想使用该算法作为一种可视化/简化(模拟)量子电路状态的方法.

对于单个量子位,我知道我可以将所有状态与位被翻转的状态配对,并检查每对状态之间是否具有相同的x:y关系.在上面的例子中,翻转第二位总是给你一个加权为1:1的状态,所以第二位因子为(1 | 0> + 1 | 1>).

但扩展这种方法来检测纠缠位(如示例中的第三和第四位)导致它至少?(n^c)花费时间(可能更多,我没有想到它一直通过),n状态的数量在哪里,c是纠缠位数.因为n已经以指数的方式呈指数级增长......不理想.

有更好的算法吗？表示更容易从/到？改变基础有用吗？论文的链接会很棒.

物理和逻辑量子比特之间有什么区别？

我希望有人可以帮我解决这个问题,我无法弄清楚到底有什么区别.

最好的,Dirma