Nach einer Einführung in das quantenmaschinelle Lernen (Schuld, Sinayskiy & Petruccione, 2014) haben Seth Lloyd et al. sage in ihrem Papier: Quantenalgorithmen für wachen und unüberwachten maschinelles Lernen , dass die klassischen Informationen in die Norm eines Quantenzustandes codiert werden . Ich bin nicht sicher, ob ich ihre Notation verstehe.
Nehmen wir ein einfaches Beispiel. Angenommen, ich möchte dieses Array speichern: der Größe im Zustand eines Qubit-Quantensystems.
Ich kann den Zustand eines Qubit-Systems wie folgt darstellen:
(unter VerwendungStandardbasis)wobei .
Ich konnte darstellen als Vektor wobei bildet eine Orthonormalbasis in und die Standard - euklidische Norm schreiben , um es als .
Danach bin ich verwirrt, wie ich die Koeffizienten . Soll ich zuweisen nur 3 zu einem 1 , 2 zu einem 2 und so weiter?
Aber andererseits :
Betrachten Sie den Vektor dimensionalen komplexen Vektor → v mit Komponenten { v i = | v i | e i ϕ i } . Angenommen, { | v i | , ϕ i } werden als Gleitkommazahlen im Quanten-Direktzugriffsspeicher gespeichert. Konstruktion des log 2 N Qubit-Quantenzustands | v ⟩ = | → v | - 1 dannO(log2N)Schritte, solange die Subnormen auch im qRAM angegeben sind. In diesem Fall kann jeder Zustand inO(logN)Schrittenkonstruiertwerden.
Erstens verstehe ich ihre Vorstellung eines dimensionalen komplexen Vektors nicht. Wenn jede der Komponenten ihres klassischen Datenarrays zwei Gleitkommazahlen hat, wäre die Codierung in einen n- Qubit-Quantenzustand nicht gleichbedeutend mit dem Speichern eines klassischen Arrays mit einer Größe von 2 × 2 n in einem n- Qubit-System? Ja, ich weiß, dass eine 1 , eine 2 , . . , A 2 n komplexe Zahlen sind sowohl die Größe und Richtung aufweist, und kann daher speichern 2 × 2 nMenge an klassischen Informationen. Sie erwähnen jedoch nirgendwo, wie sie klassische Daten (beispielsweise in Form eines Arrays) in diese Form konvertieren . Darüber hinaus scheint es eine Einschränkung zu geben, dass die Phase einer komplexen Zahl a i nur im Bereich von - π bis + π liegen kann .
Zweitens nehmen wir an, dass das anfängliche Datenarray, das wir in unserem Quantensystem speichern wollten, tatsächlich .
Wenn sie definieren v ⟩ als | → v | - 1 / 2 → v dann | V ⟩ in unserem Beispiel würde in etwa so aussehen ( √. Aber dann verlieren wir alle Informationen über die Phasen , nicht wahr? Was hat es also gebracht, mit einemkomplexenVektor (der sowohl eine Phase als auch eine Größe hat) zu beginnen, wenn wir diese Informationen bei der Konvertierung in | verlieren ? V ⟩ überhaupt? Oder sollen wir beim Schreiben | berücksichtigen ? V ⟩ als ( √?
Es wäre sehr hilfreich, wenn jemand anhand konkreter Beispiele zur Speicherung klassischer Daten in einem Qubit-System erklären könnte, wo ich falsch liege.
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Antworten:
You are absolutely correct that a2×2n classical array of nubers is stored in an n-qubit system.
But they are absolutely right that the vector's dimension is2n . This is because the vector has 2n rows, where each entry has 2 classical numbers.
Sie können denselben Vektor auch in einem Array speichern : 2 n Zeilen werden mit den Realteilen und 2 n Zeilen durch die Imaginärteile ausgefüllt , aber dieser Vektor würde sich nicht gemäß der Schrödinger-Gleichung entwickeln .2×2n 2n 2n
Ich hoffe, dies hilft, diesen Teil der Frage zu lösen.
Du hast recht. So wie Peter Shor nirgendwo erwähnt hat, wie seine Qubits für das Factoring vorbereitet werden.
Dies liegt bei den Experimentatoren und ist implementierungsabhängig . Dies bedeutet, dass Sie für NMR-Qubits die klassischen Daten in Qubits umwandeln würden, die sich von supraleitenden Qubits, Ionenfallen-Qubits oder Quantenpunkt-Qubits usw. unterscheiden. Daher beschuldige ich Shor oder einen der 6 Autoren der beiden Artikel nicht Sie haben erwähnt (die übrigens alle Theoretiker sind), weil Sie nicht erklärt haben, wie die Qubits vorbereitet werden.
You had it earlier in your question! "Consider the vectorN=2n dimensional complex vector v⃗ with components {vi=|vi|eiϕi} ." Therefore the vector is:
Notice:2n entries, not 2×2n
1) There's
2) There is NO norm around the phases, so this is why you have lost all information about the phases, because you put extra norm symbols where they shouldn't be :)
Closer! The correct answer is the vector I wrote above, which can be written like this:
For your specific example:
The purpose of all of this is so that the sum of the squares of the coefficients is 1, which in my equation is true because the numberator is:
I hope that clears it up!
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