20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09

Computer Science Club
Computer Science ClubComputer Science Club
Квантовые алгоритмы:
                    возможности и ограничения.
                       Лекция 9: Класс BQP

                               М. Вялый

                          Вычислительный центр
                           им. А.А.Дородницына
                         Российской Академии наук


                         Санкт-Петербург, 2011




М. Вялый (ВЦ РАН)           Лекция 9: Класс BQP     Санкт-Петербург, 2011   1 / 37
План



1   Другие примеры эффективных квантовых алгоритмов

2   Классы сложности

3   Определение класса BQP. Примеры полных задач

4   Другие модели квантового вычисления

5   О соотношении класса BQP и классических классов сложности




    М. Вялый (ВЦ РАН)     Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   2 / 37
Действие абелевой группы

Действие группы G на множестве X : гомоморфизм G → S(X ) в
группу биективных преобразований множества X . Другими словами,
это функция α : G × X → X , для которой выполняются условия
    α(g , ·)    взаимно однозначное отображение X на X ;
    α(g1 g2 , x) = α(g1 , α(g2 , x)).
Часто обозначение функции опускается: α(g , x) обозначается как gx.
Стабилизатор: S(x0 ) = {g ∈ G : gx0 = x0 }.
Это подгруппа G .
Утверждение
Любая подгруппа G < Zn изоморфна Zk . Поэтому для G существует
базис образующих gk :

          G = g :g =            zk gk , zk определены однозначно.
                            k

   М. Вялый (ВЦ РАН)             Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   3 / 37
Действие абелевой группы

Действие группы G на множестве X : гомоморфизм G → S(X ) в
группу биективных преобразований множества X . Другими словами,
это функция α : G × X → X , для которой выполняются условия
    α(g , ·)    взаимно однозначное отображение X на X ;
    α(g1 g2 , x) = α(g1 , α(g2 , x)).
Часто обозначение функции опускается: α(g , x) обозначается как gx.
Стабилизатор: S(x0 ) = {g ∈ G : gx0 = x0 }.
Это подгруппа G .
Утверждение
Любая подгруппа G < Zn изоморфна Zk . Поэтому для G существует
базис образующих gk :

          G = g :g =            zk gk , zk определены однозначно.
                            k

   М. Вялый (ВЦ РАН)             Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   3 / 37
Действие абелевой группы

Действие группы G на множестве X : гомоморфизм G → S(X ) в
группу биективных преобразований множества X . Другими словами,
это функция α : G × X → X , для которой выполняются условия
    α(g , ·)    взаимно однозначное отображение X на X ;
    α(g1 g2 , x) = α(g1 , α(g2 , x)).
Часто обозначение функции опускается: α(g , x) обозначается как gx.
Стабилизатор: S(x0 ) = {g ∈ G : gx0 = x0 }.
Это подгруппа G .
Утверждение
Любая подгруппа G < Zn изоморфна Zk . Поэтому для G существует
базис образующих gk :

          G = g :g =            zk gk , zk определены однозначно.
                            k

   М. Вялый (ВЦ РАН)             Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   3 / 37
Нахождение стабилизатора действия Zn

Нахождение стабилизатора действия Zn
Дано: эффективное действие группы Zn на множестве X = {0, 1}m .
Это означает, что задан алгоритм вычисления α(z, x), работающий за
полиномиальное время. Кроме того, указан элемент x0 ∈ X .
Найти: базисную систему образующих для S(x0 ).

Частный случай: нахождение периода
Действие Z1 : (n, x) → (an x mod q). Стабилизатор 1 состоит из чисел,
кратных perq (a).

Теорема
Существует полиномиальный квантовый алгоритм нахождения
стабилизатора.

   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   4 / 37
Нахождение стабилизатора действия Zn

Нахождение стабилизатора действия Zn
Дано: эффективное действие группы Zn на множестве X = {0, 1}m .
Это означает, что задан алгоритм вычисления α(z, x), работающий за
полиномиальное время. Кроме того, указан элемент x0 ∈ X .
Найти: базисную систему образующих для S(x0 ).

Частный случай: нахождение периода
Действие Z1 : (n, x) → (an x mod q). Стабилизатор 1 состоит из чисел,
кратных perq (a).

Теорема
Существует полиномиальный квантовый алгоритм нахождения
стабилизатора.

   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   4 / 37
Нахождение стабилизатора действия Zn

Нахождение стабилизатора действия Zn
Дано: эффективное действие группы Zn на множестве X = {0, 1}m .
Это означает, что задан алгоритм вычисления α(z, x), работающий за
полиномиальное время. Кроме того, указан элемент x0 ∈ X .
Найти: базисную систему образующих для S(x0 ).

Частный случай: нахождение периода
Действие Z1 : (n, x) → (an x mod q). Стабилизатор 1 состоит из чисел,
кратных perq (a).

Теорема
Существует полиномиальный квантовый алгоритм нахождения
стабилизатора.

   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   4 / 37
Об алгоритме нахождения стабилизатора


   Алгоритм ищет двойственную систему образующих для
   характеров: гомоморфизмов S → U(1). Характер имеет вид
                                       ϕ
                         (z1 , . . . , zn ) − exp 2πi
                                            →               ϕj zj ,
                                                        j
   где ϕj     1       рациональные числа.
   Чтобы сгенерировать случайный характер, используется оценка
   собственных чисел операторов сдвига по каждой компоненте.
   Аналогично процедуре вычисления периода проверяется, что
   достаточно большое количество случайных характеров порождает
   всю группу.
   Образующие стабилизатора находятся из решения системы
   диофантовых линейных уравнений.


  М. Вялый (ВЦ РАН)              Лекция 9: Класс BQP          Санкт-Петербург, 2011   5 / 37
Об алгоритме нахождения стабилизатора


   Алгоритм ищет двойственную систему образующих для
   характеров: гомоморфизмов S → U(1). Характер имеет вид
                                       ϕ
                         (z1 , . . . , zn ) − exp 2πi
                                            →               ϕj zj ,
                                                        j
   где ϕj     1       рациональные числа.
   Чтобы сгенерировать случайный характер, используется оценка
   собственных чисел операторов сдвига по каждой компоненте.
   Аналогично процедуре вычисления периода проверяется, что
   достаточно большое количество случайных характеров порождает
   всю группу.
   Образующие стабилизатора находятся из решения системы
   диофантовых линейных уравнений.


  М. Вялый (ВЦ РАН)              Лекция 9: Класс BQP          Санкт-Петербург, 2011   5 / 37
Об алгоритме нахождения стабилизатора


   Алгоритм ищет двойственную систему образующих для
   характеров: гомоморфизмов S → U(1). Характер имеет вид
                                       ϕ
                         (z1 , . . . , zn ) − exp 2πi
                                            →               ϕj zj ,
                                                        j
   где ϕj     1       рациональные числа.
   Чтобы сгенерировать случайный характер, используется оценка
   собственных чисел операторов сдвига по каждой компоненте.
   Аналогично процедуре вычисления периода проверяется, что
   достаточно большое количество случайных характеров порождает
   всю группу.
   Образующие стабилизатора находятся из решения системы
   диофантовых линейных уравнений.


  М. Вялый (ВЦ РАН)              Лекция 9: Класс BQP          Санкт-Петербург, 2011   5 / 37
Об алгоритме нахождения стабилизатора


   Алгоритм ищет двойственную систему образующих для
   характеров: гомоморфизмов S → U(1). Характер имеет вид
                                       ϕ
                         (z1 , . . . , zn ) − exp 2πi
                                            →               ϕj zj ,
                                                        j
   где ϕj     1       рациональные числа.
   Чтобы сгенерировать случайный характер, используется оценка
   собственных чисел операторов сдвига по каждой компоненте.
   Аналогично процедуре вычисления периода проверяется, что
   достаточно большое количество случайных характеров порождает
   всю группу.
   Образующие стабилизатора находятся из решения системы
   диофантовых линейных уравнений.


  М. Вялый (ВЦ РАН)              Лекция 9: Класс BQP          Санкт-Петербург, 2011   5 / 37
Дискретный логарифм

Определение
Пусть g     образующая (Z/pZ)∗ , p простое. Дискретный логарифм
logg (a): наименьшее положительное k такое, что g k = a.

Теорема
Существует полиномиальный квантовый алгоритм вычисления
дискретного логарифма.

Доказательство
Задача сводится к нахождению стабилизатора. Действие Z2 :
                       (z1 , z2 )(x) = g z1 az2 x   (mod p).

Далее нужно найти в S(1) элементы вида (k, −1) (решением системы
диофантовых линейных уравнений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)             Лекция 9: Класс BQP       Санкт-Петербург, 2011   6 / 37
Дискретный логарифм

Определение
Пусть g     образующая (Z/pZ)∗ , p простое. Дискретный логарифм
logg (a): наименьшее положительное k такое, что g k = a.

Теорема
Существует полиномиальный квантовый алгоритм вычисления
дискретного логарифма.

Доказательство
Задача сводится к нахождению стабилизатора. Действие Z2 :
                       (z1 , z2 )(x) = g z1 az2 x   (mod p).

Далее нужно найти в S(1) элементы вида (k, −1) (решением системы
диофантовых линейных уравнений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)             Лекция 9: Класс BQP       Санкт-Петербург, 2011   6 / 37
Дискретный логарифм

Определение
Пусть g     образующая (Z/pZ)∗ , p простое. Дискретный логарифм
logg (a): наименьшее положительное k такое, что g k = a.

Теорема
Существует полиномиальный квантовый алгоритм вычисления
дискретного логарифма.

Доказательство
Задача сводится к нахождению стабилизатора. Действие Z2 :
                       (z1 , z2 )(x) = g z1 az2 x   (mod p).

Далее нужно найти в S(1) элементы вида (k, −1) (решением системы
диофантовых линейных уравнений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)             Лекция 9: Класс BQP       Санкт-Петербург, 2011   6 / 37
Открытые вопросы

Обращение перестановки
Дано: перестановка σ : {0, 1}n → {0, 1}n задана схемой вычисления.
Найти: обратную перестановку σ −1 .

Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен, существование
сомнительно.
Стабилизатор действия Sn
Дано: действие симметрической группы Sn × {0, 1}n → {0, 1}n задано
схемой вычисления, элемент x0 ∈ {0, 1}n .
Найти: S(x0 ).

К этой задаче сводится изоморфизм графов. Квантовый
полиномиальный алгоритм неизвестен.
Уже для группы симметрий многоугольника Dn наилучший квантовый
                                                           √
алгоритм поиска стабилизатора (Куперберг, 2003) требует 2O( log n) .
   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   7 / 37
Открытые вопросы

Обращение перестановки
Дано: перестановка σ : {0, 1}n → {0, 1}n задана схемой вычисления.
Найти: обратную перестановку σ −1 .

Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен, существование
сомнительно.
Стабилизатор действия Sn
Дано: действие симметрической группы Sn × {0, 1}n → {0, 1}n задано
схемой вычисления, элемент x0 ∈ {0, 1}n .
Найти: S(x0 ).

К этой задаче сводится изоморфизм графов. Квантовый
полиномиальный алгоритм неизвестен.
Уже для группы симметрий многоугольника Dn наилучший квантовый
                                                           √
алгоритм поиска стабилизатора (Куперберг, 2003) требует 2O( log n) .
   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   7 / 37
Открытые вопросы

Обращение перестановки
Дано: перестановка σ : {0, 1}n → {0, 1}n задана схемой вычисления.
Найти: обратную перестановку σ −1 .

Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен, существование
сомнительно.
Стабилизатор действия Sn
Дано: действие симметрической группы Sn × {0, 1}n → {0, 1}n задано
схемой вычисления, элемент x0 ∈ {0, 1}n .
Найти: S(x0 ).

К этой задаче сводится изоморфизм графов. Квантовый
полиномиальный алгоритм неизвестен.
Уже для группы симметрий многоугольника Dn наилучший квантовый
                                                           √
алгоритм поиска стабилизатора (Куперберг, 2003) требует 2O( log n) .
   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   7 / 37
Открытые вопросы

Обращение перестановки
Дано: перестановка σ : {0, 1}n → {0, 1}n задана схемой вычисления.
Найти: обратную перестановку σ −1 .

Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен, существование
сомнительно.
Стабилизатор действия Sn
Дано: действие симметрической группы Sn × {0, 1}n → {0, 1}n задано
схемой вычисления, элемент x0 ∈ {0, 1}n .
Найти: S(x0 ).

К этой задаче сводится изоморфизм графов. Квантовый
полиномиальный алгоритм неизвестен.
Уже для группы симметрий многоугольника Dn наилучший квантовый
                                                           √
алгоритм поиска стабилизатора (Куперберг, 2003) требует 2O( log n) .
   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   7 / 37
План



1   Другие примеры эффективных квантовых алгоритмов

2   Классы сложности

3   Определение класса BQP. Примеры полных задач

4   Другие модели квантового вычисления

5   О соотношении класса BQP и классических классов сложности




    М. Вялый (ВЦ РАН)     Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   8 / 37
Подход структурной теории сложности




Главная идея
Рассматривать вместо задач классы сложности, т. е. семейства задач,
которые решаются при использовании ресурсов указанного вида в
указанном количестве.

Технически проще определять не задачи, а языки: подмножества слов
в некотором алфавите. С языком L связана естественная
алгоритмическая задача: дано слово x, проверить x ∈ L.




   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   9 / 37
Подход структурной теории сложности




Главная идея
Рассматривать вместо задач классы сложности, т. е. семейства задач,
которые решаются при использовании ресурсов указанного вида в
указанном количестве.

Технически проще определять не задачи, а языки: подмножества слов
в некотором алфавите. С языком L связана естественная
алгоритмическая задача: дано слово x, проверить x ∈ L.




   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   9 / 37
Примеры классов сложности (эффективные вычисления)

Пример: класс P
L ∈ P равносильно тому, что существует алгоритм проверки x ∈ L,
работающий за полиномиальное время.
Класс P наиболее популярная формализация понятия
эффективного вычисления.

Пример: класс BPP
L ∈ P равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм
проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с
вероятностью ошибки < 1/3.
Класс BPP наиболее разумная формализация понятия
эффективного вычисления.

Утверждение (очевидное)
P ⊆ BPP.
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   10 / 37
Примеры классов сложности (эффективные вычисления)

Пример: класс P
L ∈ P равносильно тому, что существует алгоритм проверки x ∈ L,
работающий за полиномиальное время.
Класс P наиболее популярная формализация понятия
эффективного вычисления.

Пример: класс BPP
L ∈ P равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм
проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с
вероятностью ошибки < 1/3.
Класс BPP наиболее разумная формализация понятия
эффективного вычисления.

Утверждение (очевидное)
P ⊆ BPP.
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   10 / 37
Примеры классов сложности (эффективные вычисления)

Пример: класс P
L ∈ P равносильно тому, что существует алгоритм проверки x ∈ L,
работающий за полиномиальное время.
Класс P наиболее популярная формализация понятия
эффективного вычисления.

Пример: класс BPP
L ∈ P равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм
проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с
вероятностью ошибки < 1/3.
Класс BPP наиболее разумная формализация понятия
эффективного вычисления.

Утверждение (очевидное)
P ⊆ BPP.
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   10 / 37
Примеры классов сложности

Пример: класс NP
L ∈ NP равносильно тому, что существует вычислимый за
полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных
R(x, y ) и полином p(·) такие, что
    если x ∈ L, то существует такой y , что |y |    p(|x|) и R(x, y );
    если x ∈ L, то для любого y из |y |
           /                                 p(|x|) следует ¬R(x, y ).

Операторы на классах: дополнения
Если C    класс сложности, то co-C       это класс, состоящий из языков
     ¯
вида L, L ∈ C.

Утверждение (очевидное)             Гипотеза
P = co-P, BPP = co-BPP.             NP = co-NP.

   М. Вялый (ВЦ РАН)        Лекция 9: Класс BQP      Санкт-Петербург, 2011   11 / 37
Примеры классов сложности

Пример: класс NP
L ∈ NP равносильно тому, что существует вычислимый за
полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных
R(x, y ) и полином p(·) такие, что
    если x ∈ L, то существует такой y , что |y |    p(|x|) и R(x, y );
    если x ∈ L, то для любого y из |y |
           /                                 p(|x|) следует ¬R(x, y ).

Операторы на классах: дополнения
Если C    класс сложности, то co-C       это класс, состоящий из языков
     ¯
вида L, L ∈ C.

Утверждение (очевидное)             Гипотеза
P = co-P, BPP = co-BPP.             NP = co-NP.

   М. Вялый (ВЦ РАН)        Лекция 9: Класс BQP      Санкт-Петербург, 2011   11 / 37
Примеры классов сложности

Пример: класс NP
L ∈ NP равносильно тому, что существует вычислимый за
полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных
R(x, y ) и полином p(·) такие, что
    если x ∈ L, то существует такой y , что |y |    p(|x|) и R(x, y );
    если x ∈ L, то для любого y из |y |
           /                                 p(|x|) следует ¬R(x, y ).

Операторы на классах: дополнения
Если C    класс сложности, то co-C       это класс, состоящий из языков
     ¯
вида L, L ∈ C.

Утверждение (очевидное)             Гипотеза
P = co-P, BPP = co-BPP.             NP = co-NP.

   М. Вялый (ВЦ РАН)        Лекция 9: Класс BQP      Санкт-Петербург, 2011   11 / 37
Примеры классов сложности

Пример: класс NP
L ∈ NP равносильно тому, что существует вычислимый за
полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных
R(x, y ) и полином p(·) такие, что
    если x ∈ L, то существует такой y , что |y |    p(|x|) и R(x, y );
    если x ∈ L, то для любого y из |y |
           /                                 p(|x|) следует ¬R(x, y ).

Операторы на классах: дополнения
Если C    класс сложности, то co-C       это класс, состоящий из языков
     ¯
вида L, L ∈ C.

Утверждение (очевидное)             Гипотеза
P = co-P, BPP = co-BPP.             NP = co-NP.

   М. Вялый (ВЦ РАН)        Лекция 9: Класс BQP      Санкт-Петербург, 2011   11 / 37
Класс суммирования PP

Пример: класс PP
L ∈ PP равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм
проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время и такой, что
    если x ∈ L, то вероятность ответа да > 1/2;
    если x ∈ L, то вероятность ответа да
           /                                       1/2.

Утверждение
L ∈ PP тогда и только тогда, когда существует вычислимый за
полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных
R(x, y ) и полином p(·) такие, что
    если x ∈ L, то количество таких y , что |y | = p(|x|) и R(x, y ),
    больше 2p(|x|) /2;
    если x ∈ L, то количество таких y , что |y | = p(|x|) и R(x, y ), не
           /
    больше 2p(|x|) /2.
   М. Вялый (ВЦ РАН)         Лекция 9: Класс BQP     Санкт-Петербург, 2011   12 / 37
Класс суммирования PP

Пример: класс PP
L ∈ PP равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм
проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время и такой, что
    если x ∈ L, то вероятность ответа да > 1/2;
    если x ∈ L, то вероятность ответа да
           /                                       1/2.

Утверждение
L ∈ PP тогда и только тогда, когда существует вычислимый за
полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных
R(x, y ) и полином p(·) такие, что
    если x ∈ L, то количество таких y , что |y | = p(|x|) и R(x, y ),
    больше 2p(|x|) /2;
    если x ∈ L, то количество таких y , что |y | = p(|x|) и R(x, y ), не
           /
    больше 2p(|x|) /2.
   М. Вялый (ВЦ РАН)         Лекция 9: Класс BQP     Санкт-Петербург, 2011   12 / 37
Соотношения между классами


Утверждение
BPP ⊆ PP; NP ⊆ PP.

Доказательство
Для BPP: R(x, y ) предикат, который определяет ответ
вероятностного алгоритма, если набор случайных битов равен y .
Пусть L ∈ NP и R, p – предикат и полином из определения NP.
Тогда L удовлетворяет определению класса PP с полиномом
p (n) = p(n) + 1 и предикатом
˜

                                           1,    если b = 0;
                       ˜
                       R(x, yb) =
                                    R(x, y ),    если b = 1.



   М. Вялый (ВЦ РАН)            Лекция 9: Класс BQP      Санкт-Петербург, 2011   13 / 37
Соотношения между классами


Утверждение
BPP ⊆ PP; NP ⊆ PP.

Доказательство
Для BPP: R(x, y ) предикат, который определяет ответ
вероятностного алгоритма, если набор случайных битов равен y .
Пусть L ∈ NP и R, p – предикат и полином из определения NP.
Тогда L удовлетворяет определению класса PP с полиномом
p (n) = p(n) + 1 и предикатом
˜

                                           1,    если b = 0;
                       ˜
                       R(x, yb) =
                                    R(x, y ),    если b = 1.



   М. Вялый (ВЦ РАН)            Лекция 9: Класс BQP      Санкт-Петербург, 2011   13 / 37
Соотношения между классами


Утверждение
BPP ⊆ PP; NP ⊆ PP.

Доказательство
Для BPP: R(x, y ) предикат, который определяет ответ
вероятностного алгоритма, если набор случайных битов равен y .
Пусть L ∈ NP и R, p – предикат и полином из определения NP.
Тогда L удовлетворяет определению класса PP с полиномом
p (n) = p(n) + 1 и предикатом
˜

                                           1,    если b = 0;
                       ˜
                       R(x, yb) =
                                    R(x, y ),    если b = 1.



   М. Вялый (ВЦ РАН)            Лекция 9: Класс BQP      Санкт-Петербург, 2011   13 / 37
Задачи суммирования лежат в PP

Теорема
Пусть fn : {0, 1}n → Z семейство функций, вычислимых за
полиномиальное от n время.
Задача определения знака суммы
                             Sn =              fn (x)
                                    x∈{0,1}n
лежит в классе PP (вход       описание алгоритма вычисления fn и n в
унарной системе).

Равносильная формулировка
Есть два семейства fn : {0, 1}n → N, gn : {0, 1}n → N, а вопрос о знаке
разности
                              fn (x) −        gn (x).
                       x∈{0,1}n         x∈{0,1}n

   М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP       Санкт-Петербург, 2011   14 / 37
Задачи суммирования лежат в PP

Теорема
Пусть fn : {0, 1}n → Z семейство функций, вычислимых за
полиномиальное от n время.
Задача определения знака суммы
                             Sn =              fn (x)
                                    x∈{0,1}n
лежит в классе PP (вход       описание алгоритма вычисления fn и n в
унарной системе).

Равносильная формулировка
Есть два семейства fn : {0, 1}n → N, gn : {0, 1}n → N, а вопрос о знаке
разности
                              fn (x) −        gn (x).
                       x∈{0,1}n         x∈{0,1}n

   М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP       Санкт-Петербург, 2011   14 / 37
Задачи суммирования лежат в PP (доказательство)


   Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln
   их записи ограничена полиномом от входа.
   По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n ,
   0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}.
   Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда
                                 v     gn (x) и b = 0
                           или u < fn (x) и b = 1.

   Вклад x в
        ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x);
        ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x);
        разность 2 fn (x) − gn (x) .



  М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP        Санкт-Петербург, 2011   15 / 37
Задачи суммирования лежат в PP (доказательство)


   Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln
   их записи ограничена полиномом от входа.
   По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n ,
   0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}.
   Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда
                                 v     gn (x) и b = 0
                           или u < fn (x) и b = 1.

   Вклад x в
        ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x);
        ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x);
        разность 2 fn (x) − gn (x) .



  М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP        Санкт-Петербург, 2011   15 / 37
Задачи суммирования лежат в PP (доказательство)


   Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln
   их записи ограничена полиномом от входа.
   По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n ,
   0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}.
   Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда
                                 v     gn (x) и b = 0
                           или u < fn (x) и b = 1.

   Вклад x в
        ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x);
        ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x);
        разность 2 fn (x) − gn (x) .



  М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP        Санкт-Петербург, 2011   15 / 37
Задачи суммирования лежат в PP (доказательство)


   Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln
   их записи ограничена полиномом от входа.
   По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n ,
   0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}.
   Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда
                                 v     gn (x) и b = 0
                           или u < fn (x) и b = 1.

   Вклад x в
        ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x);
        ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x);
        разность 2 fn (x) − gn (x) .



  М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP        Санкт-Петербург, 2011   15 / 37
Задачи суммирования лежат в PP (доказательство)


   Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln
   их записи ограничена полиномом от входа.
   По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n ,
   0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}.
   Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда
                                 v     gn (x) и b = 0
                           или u < fn (x) и b = 1.

   Вклад x в
        ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x);
        ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x);
        разность 2 fn (x) − gn (x) .



  М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP        Санкт-Петербург, 2011   15 / 37
Задачи суммирования лежат в PP (доказательство)


   Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln
   их записи ограничена полиномом от входа.
   По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n ,
   0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}.
   Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда
                                 v     gn (x) и b = 0
                           или u < fn (x) и b = 1.

   Вклад x в
        ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x);
        ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x);
        разность 2 fn (x) − gn (x) .



  М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP        Санкт-Петербург, 2011   15 / 37
Задачи суммирования лежат в PP (доказательство)


   Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln
   их записи ограничена полиномом от входа.
   По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n ,
   0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}.
   Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда
                                 v     gn (x) и b = 0
                           или u < fn (x) и b = 1.

   Вклад x в
        ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x);
        ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x);
        разность 2 fn (x) − gn (x) .



  М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP        Санкт-Петербург, 2011   15 / 37
Диаграмма включений классов



                       PP


                            NP               co-NP

                                NP∩co-NP
                 BPP

                       P



  М. Вялый (ВЦ РАН)    Лекция 9: Класс BQP    Санкт-Петербург, 2011   16 / 37
План



1   Другие примеры эффективных квантовых алгоритмов

2   Классы сложности

3   Определение класса BQP. Примеры полных задач

4   Другие модели квантового вычисления

5   О соотношении класса BQP и классических классов сложности




    М. Вялый (ВЦ РАН)     Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   17 / 37
Класс BQP

Определение
L ∈ BQP равносильно тому, что существует квантовый алгоритм
проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с
вероятностью ошибки < 1/3.
Этот класс формализует понятие задачи эффективно разрешимой с
использованием квантового ресурса.

Утверждение
BPP ⊆ BQP.

Примеры задач предположительно находящихся в BQP  BPP:
    нахождение периода;
    факторизация;
    дискретный логарифм.

   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   18 / 37
Класс BQP

Определение
L ∈ BQP равносильно тому, что существует квантовый алгоритм
проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с
вероятностью ошибки < 1/3.
Этот класс формализует понятие задачи эффективно разрешимой с
использованием квантового ресурса.

Утверждение
BPP ⊆ BQP.

Примеры задач предположительно находящихся в BQP  BPP:
    нахождение периода;
    факторизация;
    дискретный логарифм.

   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   18 / 37
Класс BQP

Определение
L ∈ BQP равносильно тому, что существует квантовый алгоритм
проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с
вероятностью ошибки < 1/3.
Этот класс формализует понятие задачи эффективно разрешимой с
использованием квантового ресурса.

Утверждение
BPP ⊆ BQP.

Примеры задач предположительно находящихся в BQP  BPP:
    нахождение периода;
    факторизация;
    дискретный логарифм.

   М. Вялый (ВЦ РАН)       Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   18 / 37
В какие классы сложности попадают эти задачи?
Задаче вычисления функции f : {0, 1}∗ → {0, 1}∗ сопоставим язык
Lf = { x, j : j-й бит f (x) равен 1 и |f (x)| j}.
Если Lf ∈ C для некоторого класса сложности C, то будем также
говорить, что задача вычисления f лежит в классе C.
Утверждение
Факторизация лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
За полиномиальное время можно проверить корректность
предлагаемого разложения данного числа на простые.
После этого легко определить как равенство нулю некоторого бита
(co-NP), так и равенство единице (NP).

Замечание
Проверка простоты числа принадлежит P.
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   19 / 37
В какие классы сложности попадают эти задачи?
Задаче вычисления функции f : {0, 1}∗ → {0, 1}∗ сопоставим язык
Lf = { x, j : j-й бит f (x) равен 1 и |f (x)| j}.
Если Lf ∈ C для некоторого класса сложности C, то будем также
говорить, что задача вычисления f лежит в классе C.
Утверждение
Факторизация лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
За полиномиальное время можно проверить корректность
предлагаемого разложения данного числа на простые.
После этого легко определить как равенство нулю некоторого бита
(co-NP), так и равенство единице (NP).

Замечание
Проверка простоты числа принадлежит P.
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   19 / 37
В какие классы сложности попадают эти задачи?
Задаче вычисления функции f : {0, 1}∗ → {0, 1}∗ сопоставим язык
Lf = { x, j : j-й бит f (x) равен 1 и |f (x)| j}.
Если Lf ∈ C для некоторого класса сложности C, то будем также
говорить, что задача вычисления f лежит в классе C.
Утверждение
Факторизация лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
За полиномиальное время можно проверить корректность
предлагаемого разложения данного числа на простые.
После этого легко определить как равенство нулю некоторого бита
(co-NP), так и равенство единице (NP).

Замечание
Проверка простоты числа принадлежит P.
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   19 / 37
В какие классы сложности попадают эти задачи?
Задаче вычисления функции f : {0, 1}∗ → {0, 1}∗ сопоставим язык
Lf = { x, j : j-й бит f (x) равен 1 и |f (x)| j}.
Если Lf ∈ C для некоторого класса сложности C, то будем также
говорить, что задача вычисления f лежит в классе C.
Утверждение
Факторизация лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
За полиномиальное время можно проверить корректность
предлагаемого разложения данного числа на простые.
После этого легко определить как равенство нулю некоторого бита
(co-NP), так и равенство единице (NP).

Замечание
Проверка простоты числа принадлежит P.
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   19 / 37
Период и дискретный логарифм

Утверждение
Вычисление периода лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
Аналогично факторизации. За полиномиальное время можно
проверить, что число, представленное в виде разложения на простые
                                     α        α
множители, является периодом: t = p1 1 . . . pk k период тогда и
только тогда, когда at ≡ 1 (mod q) и at/pj ≡ 1 (mod q).

Утверждение
Вычисление дискретного логарифма лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
Аналогично предыдущим случаям. logg (a) единственное
положительное число, меньшее q и такое, что g s ≡ a (mod q).
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   20 / 37
Период и дискретный логарифм

Утверждение
Вычисление периода лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
Аналогично факторизации. За полиномиальное время можно
проверить, что число, представленное в виде разложения на простые
                                     α        α
множители, является периодом: t = p1 1 . . . pk k период тогда и
только тогда, когда at ≡ 1 (mod q) и at/pj ≡ 1 (mod q).

Утверждение
Вычисление дискретного логарифма лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
Аналогично предыдущим случаям. logg (a) единственное
положительное число, меньшее q и такое, что g s ≡ a (mod q).
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   20 / 37
Период и дискретный логарифм

Утверждение
Вычисление периода лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
Аналогично факторизации. За полиномиальное время можно
проверить, что число, представленное в виде разложения на простые
                                     α        α
множители, является периодом: t = p1 1 . . . pk k период тогда и
только тогда, когда at ≡ 1 (mod q) и at/pj ≡ 1 (mod q).

Утверждение
Вычисление дискретного логарифма лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
Аналогично предыдущим случаям. logg (a) единственное
положительное число, меньшее q и такое, что g s ≡ a (mod q).
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   20 / 37
Период и дискретный логарифм

Утверждение
Вычисление периода лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
Аналогично факторизации. За полиномиальное время можно
проверить, что число, представленное в виде разложения на простые
                                     α        α
множители, является периодом: t = p1 1 . . . pk k период тогда и
только тогда, когда at ≡ 1 (mod q) и at/pj ≡ 1 (mod q).

Утверждение
Вычисление дискретного логарифма лежит в классе NP ∩ co-NP.

Идея доказательства
Аналогично предыдущим случаям. logg (a) единственное
положительное число, меньшее q и такое, что g s ≡ a (mod q).
   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   20 / 37
Самые трудные задачи в классе BQP


Определение
Задачу A будем называть трудной для класса C, если любую задачу из
этого класса можно свести к A, и полной для класса C, если
дополнительно к тому A лежит в C.

Замечание
Чтобы говорить о BQP-полных задачах, языков недостаточно. Нужно
рассматривать задачи с априорными условиями (promise problems).
Такие задачи задаются двумя непересекающимися множествами слов:
L1 (ответ положительный) и L0 (ответ отрицательный). Для
остальных слов ответ не определен.



   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   21 / 37
Самые трудные задачи в классе BQP


Определение
Задачу A будем называть трудной для класса C, если любую задачу из
этого класса можно свести к A, и полной для класса C, если
дополнительно к тому A лежит в C.

Замечание
Чтобы говорить о BQP-полных задачах, языков недостаточно. Нужно
рассматривать задачи с априорными условиями (promise problems).
Такие задачи задаются двумя непересекающимися множествами слов:
L1 (ответ положительный) и L0 (ответ отрицательный). Для
остальных слов ответ не определен.



   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   21 / 37
Пример полной задачи с априорной информацией



Неизвестно, существуют ли языки, полные в классе NP ∩ co-NP.
Полная задача для класса NP ∩ co-NP
Даны две КНФ C0 и C1 . Известно (априорная информация), что ровно
одна из них выполнима. Определить, какая именно.

Здесь использован хорошо известный факт.
Теорема
Задача выполнимости КНФ полна в классе NP.




   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   22 / 37
Пример полной задачи с априорной информацией



Неизвестно, существуют ли языки, полные в классе NP ∩ co-NP.
Полная задача для класса NP ∩ co-NP
Даны две КНФ C0 и C1 . Известно (априорная информация), что ровно
одна из них выполнима. Определить, какая именно.

Здесь использован хорошо известный факт.
Теорема
Задача выполнимости КНФ полна в классе NP.




   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   22 / 37
Пример BQP-полной задачи




Задача
Дано: описание квантовой схемы в стандартном базисе
{c-NOT, H, K (π/4)}.
Известно: вероятность наблюдения 1 в первом кубите либо больше
2/3, либо меньше 1/3.
Выяснить: какой из случаев имеет место.

BQP-полнота этой задачи следует непосредственно из определений.




   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   23 / 37
Пример BQP-полной задачи




Задача
Дано: описание квантовой схемы в стандартном базисе
{c-NOT, H, K (π/4)}.
Известно: вероятность наблюдения 1 в первом кубите либо больше
2/3, либо меньше 1/3.
Выяснить: какой из случаев имеет место.

BQP-полнота этой задачи следует непосредственно из определений.




   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   23 / 37
Оценка матричного элемента



Задача
Дано: описание квантовой схемы в стандартном базисе
{c-NOT, H, K (π/4)}, реализующей оператор U.
Известно: действительная часть матричного элемента 0n |U|0n
больше 1/3, либо меньше −1/3.
Выяснить: какой из случаев имеет место.

Утверждение
Задача оценки матричного элемента BQP-полна.




   М. Вялый (ВЦ РАН)     Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   24 / 37
Оценка матричного элемента



Задача
Дано: описание квантовой схемы в стандартном базисе
{c-NOT, H, K (π/4)}, реализующей оператор U.
Известно: действительная часть матричного элемента 0n |U|0n
больше 1/3, либо меньше −1/3.
Выяснить: какой из случаев имеет место.

Утверждение
Задача оценки матричного элемента BQP-полна.




   М. Вялый (ВЦ РАН)     Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   24 / 37
Оценка матричного элемента (продолжение)

Доказательство BQP-трудности
Пусть U    оператор, реализуемый схемой, для которой нужно оценить
вероятность p наблюдения 1 в первом кубите.
Докажем, что для V = U † σz [1]U выполняется равенство

                          0n |V |0n = 1 − 2p.


Пусть U|0n = |0 ⊗ |ψ0 + |1 ⊗ |ψ1 .
Тогда

       0n |V |0n = 0n |U † σz [1]U|0n = ψ0 |ψ0 − ψ1 |ψ1 = 1 − 2p.


Осталось заметить, что p < 1/3 влечет 0n |V |0n > 1/3, а p > 2/3
влечет 0n |V |0n < −1/3.
   М. Вялый (ВЦ РАН)        Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   25 / 37
Оценка матричного элемента (продолжение)

Доказательство BQP-трудности
Пусть U    оператор, реализуемый схемой, для которой нужно оценить
вероятность p наблюдения 1 в первом кубите.
Докажем, что для V = U † σz [1]U выполняется равенство

                          0n |V |0n = 1 − 2p.


Пусть U|0n = |0 ⊗ |ψ0 + |1 ⊗ |ψ1 .
Тогда

       0n |V |0n = 0n |U † σz [1]U|0n = ψ0 |ψ0 − ψ1 |ψ1 = 1 − 2p.


Осталось заметить, что p < 1/3 влечет 0n |V |0n > 1/3, а p > 2/3
влечет 0n |V |0n < −1/3.
   М. Вялый (ВЦ РАН)        Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   25 / 37
Оценка матричного элемента (продолжение)

Доказательство BQP-трудности
Пусть U    оператор, реализуемый схемой, для которой нужно оценить
вероятность p наблюдения 1 в первом кубите.
Докажем, что для V = U † σz [1]U выполняется равенство

                          0n |V |0n = 1 − 2p.


Пусть U|0n = |0 ⊗ |ψ0 + |1 ⊗ |ψ1 .
Тогда

       0n |V |0n = 0n |U † σz [1]U|0n = ψ0 |ψ0 − ψ1 |ψ1 = 1 − 2p.


Осталось заметить, что p < 1/3 влечет 0n |V |0n > 1/3, а p > 2/3
влечет 0n |V |0n < −1/3.
   М. Вялый (ВЦ РАН)        Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   25 / 37
Оценка матричного элемента (продолжение)

Доказательство BQP-трудности
Пусть U    оператор, реализуемый схемой, для которой нужно оценить
вероятность p наблюдения 1 в первом кубите.
Докажем, что для V = U † σz [1]U выполняется равенство

                          0n |V |0n = 1 − 2p.


Пусть U|0n = |0 ⊗ |ψ0 + |1 ⊗ |ψ1 .
Тогда

       0n |V |0n = 0n |U † σz [1]U|0n = ψ0 |ψ0 − ψ1 |ψ1 = 1 − 2p.


Осталось заметить, что p < 1/3 влечет 0n |V |0n > 1/3, а p > 2/3
влечет 0n |V |0n < −1/3.
   М. Вялый (ВЦ РАН)        Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   25 / 37
Оценка матричного элемента (окончание)

Доказательство принадлежности BQP
                             H                               H


                                            U
Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n =                         k ck |ψk    .

                                                             1 − Re λk
                       Pr(V |0n+1 , 1) =            |ck |2
                                                                 2
                                                k


                 0n |U|0n =            cj∗ ck λk ψj |ψk =            |ck |2 λk
                                 j,k                             k

                                    1
                   Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n ))
                                    2
   М. Вялый (ВЦ РАН)               Лекция 9: Класс BQP               Санкт-Петербург, 2011   26 / 37
Оценка матричного элемента (окончание)

Доказательство принадлежности BQP
                             H                               H


                                            U
Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n =                         k ck |ψk    .

                                                             1 − Re λk
                       Pr(V |0n+1 , 1) =            |ck |2
                                                                 2
                                                k


                 0n |U|0n =            cj∗ ck λk ψj |ψk =            |ck |2 λk
                                 j,k                             k

                                    1
                   Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n ))
                                    2
   М. Вялый (ВЦ РАН)               Лекция 9: Класс BQP               Санкт-Петербург, 2011   26 / 37
Оценка матричного элемента (окончание)

Доказательство принадлежности BQP
                             H                               H


                                            U
Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n =                         k ck |ψk    .

                                                             1 − Re λk
                       Pr(V |0n+1 , 1) =            |ck |2
                                                                 2
                                                k


                 0n |U|0n =            cj∗ ck λk ψj |ψk =            |ck |2 λk
                                 j,k                             k

                                    1
                   Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n ))
                                    2
   М. Вялый (ВЦ РАН)               Лекция 9: Класс BQP               Санкт-Петербург, 2011   26 / 37
Оценка матричного элемента (окончание)

Доказательство принадлежности BQP
                             H                               H


                                            U
Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n =                         k ck |ψk    .

                                                             1 − Re λk
                       Pr(V |0n+1 , 1) =            |ck |2
                                                                 2
                                                k


                 0n |U|0n =            cj∗ ck λk ψj |ψk =            |ck |2 λk
                                 j,k                             k

                                    1
                   Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n ))
                                    2
   М. Вялый (ВЦ РАН)               Лекция 9: Класс BQP               Санкт-Петербург, 2011   26 / 37
Оценка матричного элемента (окончание)

Доказательство принадлежности BQP
                             H                               H


                                            U
Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n =                         k ck |ψk    .

                                                             1 − Re λk
                       Pr(V |0n+1 , 1) =            |ck |2
                                                                 2
                                                k


                 0n |U|0n =            cj∗ ck λk ψj |ψk =            |ck |2 λk
                                 j,k                             k

                                    1
                   Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n ))
                                    2
   М. Вялый (ВЦ РАН)               Лекция 9: Класс BQP               Санкт-Петербург, 2011   26 / 37
Оценка матричного элемента (окончание)

Доказательство принадлежности BQP
                             H                               H


                                            U
Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n =                         k ck |ψk    .

                                                             1 − Re λk
                       Pr(V |0n+1 , 1) =            |ck |2
                                                                 2
                                                k


                 0n |U|0n =            cj∗ ck λk ψj |ψk =            |ck |2 λk
                                 j,k                             k

                                    1
                   Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n ))
                                    2
   М. Вялый (ВЦ РАН)               Лекция 9: Класс BQP               Санкт-Петербург, 2011   26 / 37
Задача Нилла – Лафламма

Формулировка задачи Нилла – Лафламма
Знаковая весовая функция
                                                      T Bb
                  S(A, B, x, y ) =            (−1)b          x |b| y n−|b| ,
                                     b:Ab=0

где A, B   матрицы над полем F2 , b вектор, |b| количество
единиц (вес Хэмминга).
Дано: A матрица с единицами на диагонали, k,            числа.
Известно: |S(A, lwtr (A), k, )| (k 2 + 2 )n/2 /2. Здесь lwtr (A)

получается из A заменой всех элементов на и над главной диагональю
на нули.
Найти: знак S(A, lwtr (A), k, ).

Теорема (Knill, Laflamme, 1999)
Задача Нилла – Лафламма полна в классе BQP.
   М. Вялый (ВЦ РАН)           Лекция 9: Класс BQP                 Санкт-Петербург, 2011   27 / 37
Задача Нилла – Лафламма

Формулировка задачи Нилла – Лафламма
Знаковая весовая функция
                                                      T Bb
                  S(A, B, x, y ) =            (−1)b          x |b| y n−|b| ,
                                     b:Ab=0

где A, B   матрицы над полем F2 , b вектор, |b| количество
единиц (вес Хэмминга).
Дано: A матрица с единицами на диагонали, k,            числа.
Известно: |S(A, lwtr (A), k, )| (k 2 + 2 )n/2 /2. Здесь lwtr (A)

получается из A заменой всех элементов на и над главной диагональю
на нули.
Найти: знак S(A, lwtr (A), k, ).

Теорема (Knill, Laflamme, 1999)
Задача Нилла – Лафламма полна в классе BQP.
   М. Вялый (ВЦ РАН)           Лекция 9: Класс BQP                 Санкт-Петербург, 2011   27 / 37
Задача Воцяна – Янцинга

Разреженная матрица матрица, элементы которой заданы схемой
вычисления, при этом известно, что количество ненулевых элементов
в каждой строке и каждом столбце ограничено полиномом от
логарифма размера матрицы.
Формулировка задачи оценки диагонального элемента
Дано: A матрица размера N, заданная схемой вычисления, числа
b, m = polylog(N), j, ε = 1/ polylog(N), g .
Известно: A разреженная, симметричная; A      b;
|(Am )jj − g | εbm .
Найти: знак разности (Am )jj − g .

Теорема (Janzing, Wocjan, 2007)
Задача оценки диагонального элемента полна в классе BQP.


   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   28 / 37
Задача Воцяна – Янцинга

Разреженная матрица матрица, элементы которой заданы схемой
вычисления, при этом известно, что количество ненулевых элементов
в каждой строке и каждом столбце ограничено полиномом от
логарифма размера матрицы.
Формулировка задачи оценки диагонального элемента
Дано: A матрица размера N, заданная схемой вычисления, числа
b, m = polylog(N), j, ε = 1/ polylog(N), g .
Известно: A разреженная, симметричная; A      b;
|(Am )jj − g | εbm .
Найти: знак разности (Am )jj − g .

Теорема (Janzing, Wocjan, 2007)
Задача оценки диагонального элемента полна в классе BQP.


   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   28 / 37
Задача Воцяна – Янцинга

Разреженная матрица матрица, элементы которой заданы схемой
вычисления, при этом известно, что количество ненулевых элементов
в каждой строке и каждом столбце ограничено полиномом от
логарифма размера матрицы.
Формулировка задачи оценки диагонального элемента
Дано: A матрица размера N, заданная схемой вычисления, числа
b, m = polylog(N), j, ε = 1/ polylog(N), g .
Известно: A разреженная, симметричная; A      b;
|(Am )jj − g | εbm .
Найти: знак разности (Am )jj − g .

Теорема (Janzing, Wocjan, 2007)
Задача оценки диагонального элемента полна в классе BQP.


   М. Вялый (ВЦ РАН)      Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   28 / 37
План



1   Другие примеры эффективных квантовых алгоритмов

2   Классы сложности

3   Определение класса BQP. Примеры полных задач

4   Другие модели квантового вычисления

5   О соотношении класса BQP и классических классов сложности




    М. Вялый (ВЦ РАН)     Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   29 / 37
(Частичных) измерений достаточно

Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает
следующую модель универсального квантового вычисления.
    Приготовление кубитов в состоянии |0 .
    Конечный набор измерительных приборов.
    Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с
    двумя возможными исходами, т. е.
       1   Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в
           ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором
           прибора измерения).
       2   Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из
           подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции
           вектора состояния на это подпространство.
       3   Проекция нормируется.
    Квантовая память (хранение многокубитных состояний,
    возникающих в процессе измерений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)         Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   30 / 37
(Частичных) измерений достаточно

Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает
следующую модель универсального квантового вычисления.
    Приготовление кубитов в состоянии |0 .
    Конечный набор измерительных приборов.
    Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с
    двумя возможными исходами, т. е.
       1   Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в
           ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором
           прибора измерения).
       2   Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из
           подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции
           вектора состояния на это подпространство.
       3   Проекция нормируется.
    Квантовая память (хранение многокубитных состояний,
    возникающих в процессе измерений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)         Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   30 / 37
(Частичных) измерений достаточно

Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает
следующую модель универсального квантового вычисления.
    Приготовление кубитов в состоянии |0 .
    Конечный набор измерительных приборов.
    Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с
    двумя возможными исходами, т. е.
       1   Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в
           ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором
           прибора измерения).
       2   Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из
           подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции
           вектора состояния на это подпространство.
       3   Проекция нормируется.
    Квантовая память (хранение многокубитных состояний,
    возникающих в процессе измерений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)         Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   30 / 37
(Частичных) измерений достаточно

Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает
следующую модель универсального квантового вычисления.
    Приготовление кубитов в состоянии |0 .
    Конечный набор измерительных приборов.
    Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с
    двумя возможными исходами, т. е.
       1   Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в
           ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором
           прибора измерения).
       2   Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из
           подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции
           вектора состояния на это подпространство.
       3   Проекция нормируется.
    Квантовая память (хранение многокубитных состояний,
    возникающих в процессе измерений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)         Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   30 / 37
(Частичных) измерений достаточно

Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает
следующую модель универсального квантового вычисления.
    Приготовление кубитов в состоянии |0 .
    Конечный набор измерительных приборов.
    Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с
    двумя возможными исходами, т. е.
       1   Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в
           ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором
           прибора измерения).
       2   Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из
           подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции
           вектора состояния на это подпространство.
       3   Проекция нормируется.
    Квантовая память (хранение многокубитных состояний,
    возникающих в процессе измерений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)         Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   30 / 37
(Частичных) измерений достаточно

Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает
следующую модель универсального квантового вычисления.
    Приготовление кубитов в состоянии |0 .
    Конечный набор измерительных приборов.
    Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с
    двумя возможными исходами, т. е.
       1   Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в
           ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором
           прибора измерения).
       2   Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из
           подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции
           вектора состояния на это подпространство.
       3   Проекция нормируется.
    Квантовая память (хранение многокубитных состояний,
    возникающих в процессе измерений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)         Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   30 / 37
(Частичных) измерений достаточно

Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает
следующую модель универсального квантового вычисления.
    Приготовление кубитов в состоянии |0 .
    Конечный набор измерительных приборов.
    Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с
    двумя возможными исходами, т. е.
       1   Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в
           ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором
           прибора измерения).
       2   Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из
           подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции
           вектора состояния на это подпространство.
       3   Проекция нормируется.
    Квантовая память (хранение многокубитных состояний,
    возникающих в процессе измерений).

   М. Вялый (ВЦ РАН)         Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   30 / 37
Адиабатическое квантовое вычисление
Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм
решения SAT.
Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam,
Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004.
    Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан
    сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1).
    Основное состояние гамильтониана собственный вектор,
    отвечающий наименьшему собственному числу.
    Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами
       1   начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого
           предполагается разложимым (легко изготовить);
       2   конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния
           которого дает ответ.
    Время работы пропорционально полиному от обратной точности
    1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим
    и следующим по величине собственным числом гамильтониана
    (1 − s)H0 + sH1 .
   М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   31 / 37
Адиабатическое квантовое вычисление
Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм
решения SAT.
Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam,
Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004.
    Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан
    сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1).
    Основное состояние гамильтониана собственный вектор,
    отвечающий наименьшему собственному числу.
    Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами
       1   начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого
           предполагается разложимым (легко изготовить);
       2   конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния
           которого дает ответ.
    Время работы пропорционально полиному от обратной точности
    1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим
    и следующим по величине собственным числом гамильтониана
    (1 − s)H0 + sH1 .
   М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   31 / 37
Адиабатическое квантовое вычисление
Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм
решения SAT.
Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam,
Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004.
    Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан
    сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1).
    Основное состояние гамильтониана собственный вектор,
    отвечающий наименьшему собственному числу.
    Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами
       1   начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого
           предполагается разложимым (легко изготовить);
       2   конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния
           которого дает ответ.
    Время работы пропорционально полиному от обратной точности
    1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим
    и следующим по величине собственным числом гамильтониана
    (1 − s)H0 + sH1 .
   М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   31 / 37
Адиабатическое квантовое вычисление
Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм
решения SAT.
Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam,
Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004.
    Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан
    сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1).
    Основное состояние гамильтониана собственный вектор,
    отвечающий наименьшему собственному числу.
    Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами
       1   начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого
           предполагается разложимым (легко изготовить);
       2   конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния
           которого дает ответ.
    Время работы пропорционально полиному от обратной точности
    1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим
    и следующим по величине собственным числом гамильтониана
    (1 − s)H0 + sH1 .
   М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   31 / 37
Адиабатическое квантовое вычисление
Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм
решения SAT.
Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam,
Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004.
    Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан
    сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1).
    Основное состояние гамильтониана собственный вектор,
    отвечающий наименьшему собственному числу.
    Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами
       1   начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого
           предполагается разложимым (легко изготовить);
       2   конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния
           которого дает ответ.
    Время работы пропорционально полиному от обратной точности
    1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим
    и следующим по величине собственным числом гамильтониана
    (1 − s)H0 + sH1 .
   М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   31 / 37
Адиабатическое квантовое вычисление
Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм
решения SAT.
Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam,
Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004.
    Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан
    сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1).
    Основное состояние гамильтониана собственный вектор,
    отвечающий наименьшему собственному числу.
    Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами
       1   начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого
           предполагается разложимым (легко изготовить);
       2   конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния
           которого дает ответ.
    Время работы пропорционально полиному от обратной точности
    1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим
    и следующим по величине собственным числом гамильтониана
    (1 − s)H0 + sH1 .
   М. Вялый (ВЦ РАН)          Лекция 9: Класс BQP   Санкт-Петербург, 2011   31 / 37
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
1 de 110

Recomendados

20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09 por
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture0920110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09Computer Science Club
216 vistas110 diapositivas
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture10 por
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture1020110409 quantum algorithms_vyali_lecture10
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture10Computer Science Club
256 vistas108 diapositivas
20130302 np algorithms_kulikov_lecture04-05_sat por
20130302 np algorithms_kulikov_lecture04-05_sat20130302 np algorithms_kulikov_lecture04-05_sat
20130302 np algorithms_kulikov_lecture04-05_satComputer Science Club
466 vistas87 diapositivas
Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи. por
Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.
Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.Vladimir Tcherniak
982 vistas46 diapositivas
20110204 quantum algorithms_vyali_lecture02 por
20110204 quantum algorithms_vyali_lecture0220110204 quantum algorithms_vyali_lecture02
20110204 quantum algorithms_vyali_lecture02Computer Science Club
323 vistas106 diapositivas
Pr i-7 por
Pr i-7Pr i-7
Pr i-7gthtcnhjqrf1952
165 vistas50 diapositivas

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Soboland Sat por
Soboland SatSoboland Sat
Soboland Satguest49e80c8
240 vistas13 diapositivas
Generics por
GenericsGenerics
GenericsAlexey Bovanenko
651 vistas70 diapositivas
2 prohds por
2 prohds2 prohds
2 prohdsZhanna Kazakova
542 vistas12 diapositivas
Pr i-2 por
Pr i-2Pr i-2
Pr i-2gthtcnhjqrf1952
309 vistas324 diapositivas
Статистическое сравнение классификаторов por
Статистическое сравнение классификаторовСтатистическое сравнение классификаторов
Статистическое сравнение классификаторовAnton Konushin
2.8K vistas32 diapositivas
Основы MATLAB. Численные методы por
Основы MATLAB. Численные методыОсновы MATLAB. Численные методы
Основы MATLAB. Численные методыTheoretical mechanics department
2K vistas37 diapositivas

La actualidad más candente(20)

Статистическое сравнение классификаторов por Anton Konushin
Статистическое сравнение классификаторовСтатистическое сравнение классификаторов
Статистическое сравнение классификаторов
Anton Konushin2.8K vistas
Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов" por Nikolay Grebenshikov
Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"
Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"
Производная. Алгоритм нахождения производной por Oleksii Voronkin
Производная. Алгоритм нахождения производнойПроизводная. Алгоритм нахождения производной
Производная. Алгоритм нахождения производной
Oleksii Voronkin1.2K vistas
20111120 circuit complexity_seminar_lecture09_alexeenko por Computer Science Club
20111120 circuit complexity_seminar_lecture09_alexeenko20111120 circuit complexity_seminar_lecture09_alexeenko
20111120 circuit complexity_seminar_lecture09_alexeenko
Лекция №2. Алгоритмические проблемы. Стандартные схемы программ. Предмет "Тео... por Nikolay Grebenshikov
Лекция №2. Алгоритмические проблемы. Стандартные схемы программ. Предмет "Тео...Лекция №2. Алгоритмические проблемы. Стандартные схемы программ. Предмет "Тео...
Лекция №2. Алгоритмические проблемы. Стандартные схемы программ. Предмет "Тео...
об одной предельной теореме, связанной с вероятностным представлением решения... por João Marcos Brandet
об одной предельной теореме, связанной с вероятностным представлением решения...об одной предельной теореме, связанной с вероятностным представлением решения...
об одной предельной теореме, связанной с вероятностным представлением решения...
Основы комбинаторики - II por DEVTYPE
Основы комбинаторики - IIОсновы комбинаторики - II
Основы комбинаторики - II
DEVTYPE3.4K vistas
3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана por aleksashka3
3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана
3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана
aleksashka3693 vistas
Метод проекции градиента для решения стационарной системы Стокса как задачи ... por iST1
Метод проекции градиента для решения стационарной системы Стокса  как задачи ...Метод проекции градиента для решения стационарной системы Стокса  как задачи ...
Метод проекции градиента для решения стационарной системы Стокса как задачи ...
iST11.1K vistas

Destacado

Trabajo 2 por
Trabajo 2Trabajo 2
Trabajo 2Jössëlïïn Ġönżälëż
187 vistas9 diapositivas
Victor montane 24720655 por
Victor montane 24720655Victor montane 24720655
Victor montane 24720655Jonass Montane
159 vistas2 diapositivas
Acreditar Na Vida por
Acreditar Na VidaAcreditar Na Vida
Acreditar Na VidaBeatris Lopes
187 vistas57 diapositivas
Naica Acavernadosgigantes por
Naica AcavernadosgigantesNaica Acavernadosgigantes
Naica AcavernadosgigantesBeatris Lopes
243 vistas41 diapositivas
Carlos didimo 2 por
Carlos didimo 2Carlos didimo 2
Carlos didimo 2Robishiño Yoel Logroño Pérez
225 vistas2 diapositivas
Aquarelas Envelhecidas por
Aquarelas EnvelhecidasAquarelas Envelhecidas
Aquarelas EnvelhecidasBeatris Lopes
277 vistas22 diapositivas

Destacado(20)

Naica Acavernadosgigantes por Beatris Lopes
Naica AcavernadosgigantesNaica Acavernadosgigantes
Naica Acavernadosgigantes
Beatris Lopes243 vistas
Men Who Mentor Women--Dick Bathrick por Anne Melfi
Men Who Mentor Women--Dick BathrickMen Who Mentor Women--Dick Bathrick
Men Who Mentor Women--Dick Bathrick
Anne Melfi247 vistas
Novo Negocio por trani
Novo NegocioNovo Negocio
Novo Negocio
trani1.2K vistas
nada acontece por acaso por lgrmattos50
nada acontece por acasonada acontece por acaso
nada acontece por acaso
lgrmattos50472 vistas
A R K A D A S D O S T por tuncel99
A R K A D A S  D O S TA R K A D A S  D O S T
A R K A D A S D O S T
tuncel99416 vistas
Jogos Olimpicos Pequim2008 por Beatris Lopes
Jogos Olimpicos Pequim2008Jogos Olimpicos Pequim2008
Jogos Olimpicos Pequim2008
Beatris Lopes335 vistas
Se fores verdadeiro_e_infalivel por Cleber Galdino
Se fores verdadeiro_e_infalivelSe fores verdadeiro_e_infalivel
Se fores verdadeiro_e_infalivel
Cleber Galdino190 vistas
Blog Design por DML Srl
Blog DesignBlog Design
Blog Design
DML Srl814 vistas
Fazendo arte na certidao de nascimento_com criatividade por lgrmattos50
Fazendo arte na certidao de nascimento_com criatividadeFazendo arte na certidao de nascimento_com criatividade
Fazendo arte na certidao de nascimento_com criatividade
lgrmattos50519 vistas

Similar a 20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09

20101007 proof complexity_hirsch_lecture04 por
20101007 proof complexity_hirsch_lecture0420101007 proof complexity_hirsch_lecture04
20101007 proof complexity_hirsch_lecture04Computer Science Club
102 vistas23 diapositivas
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана" por
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана" Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана" Technosphere1
1.7K vistas61 diapositivas
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" por
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Technosphere1
1.8K vistas37 diapositivas
linear equations por
linear equationslinear equations
linear equationsAizereSeitjan
18 vistas77 diapositivas
20111202 machine learning_nikolenko_lecture04 por
20111202 machine learning_nikolenko_lecture0420111202 machine learning_nikolenko_lecture04
20111202 machine learning_nikolenko_lecture04Computer Science Club
280 vistas50 diapositivas
пугач му по матлогике 2015 por
пугач му по матлогике 2015пугач му по матлогике 2015
пугач му по матлогике 2015LIPugach
143 vistas16 diapositivas

Similar a 20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09(20)

Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана" por Technosphere1
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана" Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Technosphere11.7K vistas
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" por Technosphere1
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Technosphere11.8K vistas
пугач му по матлогике 2015 por LIPugach
пугач му по матлогике 2015пугач му по матлогике 2015
пугач му по матлогике 2015
LIPugach143 vistas
20110313 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture06 por Computer Science Club
20110313 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture0620110313 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture06
20110313 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture06
Кванторы. Квантор всеобщности. Квантор существования.Равносильные формулы лог... por aleksashka3
Кванторы. Квантор всеобщности. Квантор существования.Равносильные формулы лог...Кванторы. Квантор всеобщности. Квантор существования.Равносильные формулы лог...
Кванторы. Квантор всеобщности. Квантор существования.Равносильные формулы лог...
aleksashka34.8K vistas
Многочлены наилучших среднеквадратичных приближений por Theoretical mechanics department
Многочлены наилучших среднеквадратичных приближенийМногочлены наилучших среднеквадратичных приближений
Многочлены наилучших среднеквадратичных приближений
Fractal Geometry por SSA KPI
Fractal GeometryFractal Geometry
Fractal Geometry
SSA KPI968 vistas
Подобедов: Абстрактный Детерминизм por Aleximos
Подобедов: Абстрактный ДетерминизмПодобедов: Абстрактный Детерминизм
Подобедов: Абстрактный Детерминизм
Aleximos7.7K vistas
методы решения логарифмических уравнений por NickEliot
методы решения логарифмических уравненийметоды решения логарифмических уравнений
методы решения логарифмических уравнений
NickEliot3.6K vistas
Дмитрий Кропотов, ВМК МГУ, Группа Байесовских Методов, «Методы оптимизации бо... por Mail.ru Group
Дмитрий Кропотов, ВМК МГУ, Группа Байесовских Методов, «Методы оптимизации бо...Дмитрий Кропотов, ВМК МГУ, Группа Байесовских Методов, «Методы оптимизации бо...
Дмитрий Кропотов, ВМК МГУ, Группа Байесовских Методов, «Методы оптимизации бо...
Mail.ru Group9.7K vistas
Metody resheniya logarifmicheskih_uravnenij por Ivanchik5
Metody resheniya logarifmicheskih_uravnenijMetody resheniya logarifmicheskih_uravnenij
Metody resheniya logarifmicheskih_uravnenij
Ivanchik5452 vistas
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм" por Technosphere1
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Technosphere11.7K vistas

Más de Computer Science Club

20141223 kuznetsov distributed por
20141223 kuznetsov distributed20141223 kuznetsov distributed
20141223 kuznetsov distributedComputer Science Club
1K vistas58 diapositivas
Computer Vision por
Computer VisionComputer Vision
Computer VisionComputer Science Club
1.3K vistas80 diapositivas
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs por
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugsComputer Science Club
1K vistas43 diapositivas
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs por
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugsComputer Science Club
885 vistas55 diapositivas
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs por
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugsComputer Science Club
476 vistas43 diapositivas
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12 por
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture1220140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12Computer Science Club
722 vistas8 diapositivas

Más de Computer Science Club(20)

20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04 por Computer Science Club
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-0420140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
Computer Science Club1.5K vistas

20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09

  • 1. Квантовые алгоритмы: возможности и ограничения. Лекция 9: Класс BQP М. Вялый Вычислительный центр им. А.А.Дородницына Российской Академии наук Санкт-Петербург, 2011 М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 1 / 37
  • 2. План 1 Другие примеры эффективных квантовых алгоритмов 2 Классы сложности 3 Определение класса BQP. Примеры полных задач 4 Другие модели квантового вычисления 5 О соотношении класса BQP и классических классов сложности М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 2 / 37
  • 3. Действие абелевой группы Действие группы G на множестве X : гомоморфизм G → S(X ) в группу биективных преобразований множества X . Другими словами, это функция α : G × X → X , для которой выполняются условия α(g , ·) взаимно однозначное отображение X на X ; α(g1 g2 , x) = α(g1 , α(g2 , x)). Часто обозначение функции опускается: α(g , x) обозначается как gx. Стабилизатор: S(x0 ) = {g ∈ G : gx0 = x0 }. Это подгруппа G . Утверждение Любая подгруппа G < Zn изоморфна Zk . Поэтому для G существует базис образующих gk : G = g :g = zk gk , zk определены однозначно. k М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 3 / 37
  • 4. Действие абелевой группы Действие группы G на множестве X : гомоморфизм G → S(X ) в группу биективных преобразований множества X . Другими словами, это функция α : G × X → X , для которой выполняются условия α(g , ·) взаимно однозначное отображение X на X ; α(g1 g2 , x) = α(g1 , α(g2 , x)). Часто обозначение функции опускается: α(g , x) обозначается как gx. Стабилизатор: S(x0 ) = {g ∈ G : gx0 = x0 }. Это подгруппа G . Утверждение Любая подгруппа G < Zn изоморфна Zk . Поэтому для G существует базис образующих gk : G = g :g = zk gk , zk определены однозначно. k М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 3 / 37
  • 5. Действие абелевой группы Действие группы G на множестве X : гомоморфизм G → S(X ) в группу биективных преобразований множества X . Другими словами, это функция α : G × X → X , для которой выполняются условия α(g , ·) взаимно однозначное отображение X на X ; α(g1 g2 , x) = α(g1 , α(g2 , x)). Часто обозначение функции опускается: α(g , x) обозначается как gx. Стабилизатор: S(x0 ) = {g ∈ G : gx0 = x0 }. Это подгруппа G . Утверждение Любая подгруппа G < Zn изоморфна Zk . Поэтому для G существует базис образующих gk : G = g :g = zk gk , zk определены однозначно. k М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 3 / 37
  • 6. Нахождение стабилизатора действия Zn Нахождение стабилизатора действия Zn Дано: эффективное действие группы Zn на множестве X = {0, 1}m . Это означает, что задан алгоритм вычисления α(z, x), работающий за полиномиальное время. Кроме того, указан элемент x0 ∈ X . Найти: базисную систему образующих для S(x0 ). Частный случай: нахождение периода Действие Z1 : (n, x) → (an x mod q). Стабилизатор 1 состоит из чисел, кратных perq (a). Теорема Существует полиномиальный квантовый алгоритм нахождения стабилизатора. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 4 / 37
  • 7. Нахождение стабилизатора действия Zn Нахождение стабилизатора действия Zn Дано: эффективное действие группы Zn на множестве X = {0, 1}m . Это означает, что задан алгоритм вычисления α(z, x), работающий за полиномиальное время. Кроме того, указан элемент x0 ∈ X . Найти: базисную систему образующих для S(x0 ). Частный случай: нахождение периода Действие Z1 : (n, x) → (an x mod q). Стабилизатор 1 состоит из чисел, кратных perq (a). Теорема Существует полиномиальный квантовый алгоритм нахождения стабилизатора. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 4 / 37
  • 8. Нахождение стабилизатора действия Zn Нахождение стабилизатора действия Zn Дано: эффективное действие группы Zn на множестве X = {0, 1}m . Это означает, что задан алгоритм вычисления α(z, x), работающий за полиномиальное время. Кроме того, указан элемент x0 ∈ X . Найти: базисную систему образующих для S(x0 ). Частный случай: нахождение периода Действие Z1 : (n, x) → (an x mod q). Стабилизатор 1 состоит из чисел, кратных perq (a). Теорема Существует полиномиальный квантовый алгоритм нахождения стабилизатора. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 4 / 37
  • 9. Об алгоритме нахождения стабилизатора Алгоритм ищет двойственную систему образующих для характеров: гомоморфизмов S → U(1). Характер имеет вид ϕ (z1 , . . . , zn ) − exp 2πi → ϕj zj , j где ϕj 1 рациональные числа. Чтобы сгенерировать случайный характер, используется оценка собственных чисел операторов сдвига по каждой компоненте. Аналогично процедуре вычисления периода проверяется, что достаточно большое количество случайных характеров порождает всю группу. Образующие стабилизатора находятся из решения системы диофантовых линейных уравнений. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 5 / 37
  • 10. Об алгоритме нахождения стабилизатора Алгоритм ищет двойственную систему образующих для характеров: гомоморфизмов S → U(1). Характер имеет вид ϕ (z1 , . . . , zn ) − exp 2πi → ϕj zj , j где ϕj 1 рациональные числа. Чтобы сгенерировать случайный характер, используется оценка собственных чисел операторов сдвига по каждой компоненте. Аналогично процедуре вычисления периода проверяется, что достаточно большое количество случайных характеров порождает всю группу. Образующие стабилизатора находятся из решения системы диофантовых линейных уравнений. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 5 / 37
  • 11. Об алгоритме нахождения стабилизатора Алгоритм ищет двойственную систему образующих для характеров: гомоморфизмов S → U(1). Характер имеет вид ϕ (z1 , . . . , zn ) − exp 2πi → ϕj zj , j где ϕj 1 рациональные числа. Чтобы сгенерировать случайный характер, используется оценка собственных чисел операторов сдвига по каждой компоненте. Аналогично процедуре вычисления периода проверяется, что достаточно большое количество случайных характеров порождает всю группу. Образующие стабилизатора находятся из решения системы диофантовых линейных уравнений. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 5 / 37
  • 12. Об алгоритме нахождения стабилизатора Алгоритм ищет двойственную систему образующих для характеров: гомоморфизмов S → U(1). Характер имеет вид ϕ (z1 , . . . , zn ) − exp 2πi → ϕj zj , j где ϕj 1 рациональные числа. Чтобы сгенерировать случайный характер, используется оценка собственных чисел операторов сдвига по каждой компоненте. Аналогично процедуре вычисления периода проверяется, что достаточно большое количество случайных характеров порождает всю группу. Образующие стабилизатора находятся из решения системы диофантовых линейных уравнений. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 5 / 37
  • 13. Дискретный логарифм Определение Пусть g образующая (Z/pZ)∗ , p простое. Дискретный логарифм logg (a): наименьшее положительное k такое, что g k = a. Теорема Существует полиномиальный квантовый алгоритм вычисления дискретного логарифма. Доказательство Задача сводится к нахождению стабилизатора. Действие Z2 : (z1 , z2 )(x) = g z1 az2 x (mod p). Далее нужно найти в S(1) элементы вида (k, −1) (решением системы диофантовых линейных уравнений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 6 / 37
  • 14. Дискретный логарифм Определение Пусть g образующая (Z/pZ)∗ , p простое. Дискретный логарифм logg (a): наименьшее положительное k такое, что g k = a. Теорема Существует полиномиальный квантовый алгоритм вычисления дискретного логарифма. Доказательство Задача сводится к нахождению стабилизатора. Действие Z2 : (z1 , z2 )(x) = g z1 az2 x (mod p). Далее нужно найти в S(1) элементы вида (k, −1) (решением системы диофантовых линейных уравнений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 6 / 37
  • 15. Дискретный логарифм Определение Пусть g образующая (Z/pZ)∗ , p простое. Дискретный логарифм logg (a): наименьшее положительное k такое, что g k = a. Теорема Существует полиномиальный квантовый алгоритм вычисления дискретного логарифма. Доказательство Задача сводится к нахождению стабилизатора. Действие Z2 : (z1 , z2 )(x) = g z1 az2 x (mod p). Далее нужно найти в S(1) элементы вида (k, −1) (решением системы диофантовых линейных уравнений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 6 / 37
  • 16. Открытые вопросы Обращение перестановки Дано: перестановка σ : {0, 1}n → {0, 1}n задана схемой вычисления. Найти: обратную перестановку σ −1 . Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен, существование сомнительно. Стабилизатор действия Sn Дано: действие симметрической группы Sn × {0, 1}n → {0, 1}n задано схемой вычисления, элемент x0 ∈ {0, 1}n . Найти: S(x0 ). К этой задаче сводится изоморфизм графов. Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен. Уже для группы симметрий многоугольника Dn наилучший квантовый √ алгоритм поиска стабилизатора (Куперберг, 2003) требует 2O( log n) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 7 / 37
  • 17. Открытые вопросы Обращение перестановки Дано: перестановка σ : {0, 1}n → {0, 1}n задана схемой вычисления. Найти: обратную перестановку σ −1 . Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен, существование сомнительно. Стабилизатор действия Sn Дано: действие симметрической группы Sn × {0, 1}n → {0, 1}n задано схемой вычисления, элемент x0 ∈ {0, 1}n . Найти: S(x0 ). К этой задаче сводится изоморфизм графов. Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен. Уже для группы симметрий многоугольника Dn наилучший квантовый √ алгоритм поиска стабилизатора (Куперберг, 2003) требует 2O( log n) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 7 / 37
  • 18. Открытые вопросы Обращение перестановки Дано: перестановка σ : {0, 1}n → {0, 1}n задана схемой вычисления. Найти: обратную перестановку σ −1 . Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен, существование сомнительно. Стабилизатор действия Sn Дано: действие симметрической группы Sn × {0, 1}n → {0, 1}n задано схемой вычисления, элемент x0 ∈ {0, 1}n . Найти: S(x0 ). К этой задаче сводится изоморфизм графов. Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен. Уже для группы симметрий многоугольника Dn наилучший квантовый √ алгоритм поиска стабилизатора (Куперберг, 2003) требует 2O( log n) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 7 / 37
  • 19. Открытые вопросы Обращение перестановки Дано: перестановка σ : {0, 1}n → {0, 1}n задана схемой вычисления. Найти: обратную перестановку σ −1 . Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен, существование сомнительно. Стабилизатор действия Sn Дано: действие симметрической группы Sn × {0, 1}n → {0, 1}n задано схемой вычисления, элемент x0 ∈ {0, 1}n . Найти: S(x0 ). К этой задаче сводится изоморфизм графов. Квантовый полиномиальный алгоритм неизвестен. Уже для группы симметрий многоугольника Dn наилучший квантовый √ алгоритм поиска стабилизатора (Куперберг, 2003) требует 2O( log n) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 7 / 37
  • 20. План 1 Другие примеры эффективных квантовых алгоритмов 2 Классы сложности 3 Определение класса BQP. Примеры полных задач 4 Другие модели квантового вычисления 5 О соотношении класса BQP и классических классов сложности М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 8 / 37
  • 21. Подход структурной теории сложности Главная идея Рассматривать вместо задач классы сложности, т. е. семейства задач, которые решаются при использовании ресурсов указанного вида в указанном количестве. Технически проще определять не задачи, а языки: подмножества слов в некотором алфавите. С языком L связана естественная алгоритмическая задача: дано слово x, проверить x ∈ L. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 9 / 37
  • 22. Подход структурной теории сложности Главная идея Рассматривать вместо задач классы сложности, т. е. семейства задач, которые решаются при использовании ресурсов указанного вида в указанном количестве. Технически проще определять не задачи, а языки: подмножества слов в некотором алфавите. С языком L связана естественная алгоритмическая задача: дано слово x, проверить x ∈ L. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 9 / 37
  • 23. Примеры классов сложности (эффективные вычисления) Пример: класс P L ∈ P равносильно тому, что существует алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время. Класс P наиболее популярная формализация понятия эффективного вычисления. Пример: класс BPP L ∈ P равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с вероятностью ошибки < 1/3. Класс BPP наиболее разумная формализация понятия эффективного вычисления. Утверждение (очевидное) P ⊆ BPP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 10 / 37
  • 24. Примеры классов сложности (эффективные вычисления) Пример: класс P L ∈ P равносильно тому, что существует алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время. Класс P наиболее популярная формализация понятия эффективного вычисления. Пример: класс BPP L ∈ P равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с вероятностью ошибки < 1/3. Класс BPP наиболее разумная формализация понятия эффективного вычисления. Утверждение (очевидное) P ⊆ BPP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 10 / 37
  • 25. Примеры классов сложности (эффективные вычисления) Пример: класс P L ∈ P равносильно тому, что существует алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время. Класс P наиболее популярная формализация понятия эффективного вычисления. Пример: класс BPP L ∈ P равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с вероятностью ошибки < 1/3. Класс BPP наиболее разумная формализация понятия эффективного вычисления. Утверждение (очевидное) P ⊆ BPP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 10 / 37
  • 26. Примеры классов сложности Пример: класс NP L ∈ NP равносильно тому, что существует вычислимый за полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных R(x, y ) и полином p(·) такие, что если x ∈ L, то существует такой y , что |y | p(|x|) и R(x, y ); если x ∈ L, то для любого y из |y | / p(|x|) следует ¬R(x, y ). Операторы на классах: дополнения Если C класс сложности, то co-C это класс, состоящий из языков ¯ вида L, L ∈ C. Утверждение (очевидное) Гипотеза P = co-P, BPP = co-BPP. NP = co-NP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 11 / 37
  • 27. Примеры классов сложности Пример: класс NP L ∈ NP равносильно тому, что существует вычислимый за полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных R(x, y ) и полином p(·) такие, что если x ∈ L, то существует такой y , что |y | p(|x|) и R(x, y ); если x ∈ L, то для любого y из |y | / p(|x|) следует ¬R(x, y ). Операторы на классах: дополнения Если C класс сложности, то co-C это класс, состоящий из языков ¯ вида L, L ∈ C. Утверждение (очевидное) Гипотеза P = co-P, BPP = co-BPP. NP = co-NP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 11 / 37
  • 28. Примеры классов сложности Пример: класс NP L ∈ NP равносильно тому, что существует вычислимый за полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных R(x, y ) и полином p(·) такие, что если x ∈ L, то существует такой y , что |y | p(|x|) и R(x, y ); если x ∈ L, то для любого y из |y | / p(|x|) следует ¬R(x, y ). Операторы на классах: дополнения Если C класс сложности, то co-C это класс, состоящий из языков ¯ вида L, L ∈ C. Утверждение (очевидное) Гипотеза P = co-P, BPP = co-BPP. NP = co-NP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 11 / 37
  • 29. Примеры классов сложности Пример: класс NP L ∈ NP равносильно тому, что существует вычислимый за полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных R(x, y ) и полином p(·) такие, что если x ∈ L, то существует такой y , что |y | p(|x|) и R(x, y ); если x ∈ L, то для любого y из |y | / p(|x|) следует ¬R(x, y ). Операторы на классах: дополнения Если C класс сложности, то co-C это класс, состоящий из языков ¯ вида L, L ∈ C. Утверждение (очевидное) Гипотеза P = co-P, BPP = co-BPP. NP = co-NP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 11 / 37
  • 30. Класс суммирования PP Пример: класс PP L ∈ PP равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время и такой, что если x ∈ L, то вероятность ответа да > 1/2; если x ∈ L, то вероятность ответа да / 1/2. Утверждение L ∈ PP тогда и только тогда, когда существует вычислимый за полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных R(x, y ) и полином p(·) такие, что если x ∈ L, то количество таких y , что |y | = p(|x|) и R(x, y ), больше 2p(|x|) /2; если x ∈ L, то количество таких y , что |y | = p(|x|) и R(x, y ), не / больше 2p(|x|) /2. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 12 / 37
  • 31. Класс суммирования PP Пример: класс PP L ∈ PP равносильно тому, что существует вероятностный алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время и такой, что если x ∈ L, то вероятность ответа да > 1/2; если x ∈ L, то вероятность ответа да / 1/2. Утверждение L ∈ PP тогда и только тогда, когда существует вычислимый за полиномиальное время предикат (фунция в {0, 1}) от двух переменных R(x, y ) и полином p(·) такие, что если x ∈ L, то количество таких y , что |y | = p(|x|) и R(x, y ), больше 2p(|x|) /2; если x ∈ L, то количество таких y , что |y | = p(|x|) и R(x, y ), не / больше 2p(|x|) /2. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 12 / 37
  • 32. Соотношения между классами Утверждение BPP ⊆ PP; NP ⊆ PP. Доказательство Для BPP: R(x, y ) предикат, который определяет ответ вероятностного алгоритма, если набор случайных битов равен y . Пусть L ∈ NP и R, p – предикат и полином из определения NP. Тогда L удовлетворяет определению класса PP с полиномом p (n) = p(n) + 1 и предикатом ˜ 1, если b = 0; ˜ R(x, yb) = R(x, y ), если b = 1. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 13 / 37
  • 33. Соотношения между классами Утверждение BPP ⊆ PP; NP ⊆ PP. Доказательство Для BPP: R(x, y ) предикат, который определяет ответ вероятностного алгоритма, если набор случайных битов равен y . Пусть L ∈ NP и R, p – предикат и полином из определения NP. Тогда L удовлетворяет определению класса PP с полиномом p (n) = p(n) + 1 и предикатом ˜ 1, если b = 0; ˜ R(x, yb) = R(x, y ), если b = 1. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 13 / 37
  • 34. Соотношения между классами Утверждение BPP ⊆ PP; NP ⊆ PP. Доказательство Для BPP: R(x, y ) предикат, который определяет ответ вероятностного алгоритма, если набор случайных битов равен y . Пусть L ∈ NP и R, p – предикат и полином из определения NP. Тогда L удовлетворяет определению класса PP с полиномом p (n) = p(n) + 1 и предикатом ˜ 1, если b = 0; ˜ R(x, yb) = R(x, y ), если b = 1. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 13 / 37
  • 35. Задачи суммирования лежат в PP Теорема Пусть fn : {0, 1}n → Z семейство функций, вычислимых за полиномиальное от n время. Задача определения знака суммы Sn = fn (x) x∈{0,1}n лежит в классе PP (вход описание алгоритма вычисления fn и n в унарной системе). Равносильная формулировка Есть два семейства fn : {0, 1}n → N, gn : {0, 1}n → N, а вопрос о знаке разности fn (x) − gn (x). x∈{0,1}n x∈{0,1}n М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 14 / 37
  • 36. Задачи суммирования лежат в PP Теорема Пусть fn : {0, 1}n → Z семейство функций, вычислимых за полиномиальное от n время. Задача определения знака суммы Sn = fn (x) x∈{0,1}n лежит в классе PP (вход описание алгоритма вычисления fn и n в унарной системе). Равносильная формулировка Есть два семейства fn : {0, 1}n → N, gn : {0, 1}n → N, а вопрос о знаке разности fn (x) − gn (x). x∈{0,1}n x∈{0,1}n М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 14 / 37
  • 37. Задачи суммирования лежат в PP (доказательство) Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln их записи ограничена полиномом от входа. По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n , 0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}. Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда v gn (x) и b = 0 или u < fn (x) и b = 1. Вклад x в ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x); ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x); разность 2 fn (x) − gn (x) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 15 / 37
  • 38. Задачи суммирования лежат в PP (доказательство) Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln их записи ограничена полиномом от входа. По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n , 0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}. Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда v gn (x) и b = 0 или u < fn (x) и b = 1. Вклад x в ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x); ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x); разность 2 fn (x) − gn (x) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 15 / 37
  • 39. Задачи суммирования лежат в PP (доказательство) Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln их записи ограничена полиномом от входа. По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n , 0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}. Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда v gn (x) и b = 0 или u < fn (x) и b = 1. Вклад x в ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x); ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x); разность 2 fn (x) − gn (x) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 15 / 37
  • 40. Задачи суммирования лежат в PP (доказательство) Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln их записи ограничена полиномом от входа. По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n , 0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}. Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда v gn (x) и b = 0 или u < fn (x) и b = 1. Вклад x в ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x); ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x); разность 2 fn (x) − gn (x) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 15 / 37
  • 41. Задачи суммирования лежат в PP (доказательство) Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln их записи ограничена полиномом от входа. По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n , 0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}. Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда v gn (x) и b = 0 или u < fn (x) и b = 1. Вклад x в ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x); ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x); разность 2 fn (x) − gn (x) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 15 / 37
  • 42. Задачи суммирования лежат в PP (доказательство) Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln их записи ограничена полиномом от входа. По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n , 0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}. Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда v gn (x) и b = 0 или u < fn (x) и b = 1. Вклад x в ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x); ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x); разность 2 fn (x) − gn (x) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 15 / 37
  • 43. Задачи суммирования лежат в PP (доказательство) Поскольку fn , gn вычислимы за полиномиальное время, длина Ln их записи ограничена полиномом от входа. По fn , gn cтроим предикат R(x, u, v , b), где x ∈ {0, 1}n , 0 u, v < 2Ln , b ∈ {0, 1}. Предикат R(x, u, v , b) истинен тогда и только тогда, когда v gn (x) и b = 0 или u < fn (x) и b = 1. Вклад x в ответы «да» fn (x) + 2Ln − gn (x); ответы «нет» 2Ln − fn (x) + gn (x); разность 2 fn (x) − gn (x) . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 15 / 37
  • 44. Диаграмма включений классов PP NP co-NP NP∩co-NP BPP P М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 16 / 37
  • 45. План 1 Другие примеры эффективных квантовых алгоритмов 2 Классы сложности 3 Определение класса BQP. Примеры полных задач 4 Другие модели квантового вычисления 5 О соотношении класса BQP и классических классов сложности М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 17 / 37
  • 46. Класс BQP Определение L ∈ BQP равносильно тому, что существует квантовый алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с вероятностью ошибки < 1/3. Этот класс формализует понятие задачи эффективно разрешимой с использованием квантового ресурса. Утверждение BPP ⊆ BQP. Примеры задач предположительно находящихся в BQP BPP: нахождение периода; факторизация; дискретный логарифм. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 18 / 37
  • 47. Класс BQP Определение L ∈ BQP равносильно тому, что существует квантовый алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с вероятностью ошибки < 1/3. Этот класс формализует понятие задачи эффективно разрешимой с использованием квантового ресурса. Утверждение BPP ⊆ BQP. Примеры задач предположительно находящихся в BQP BPP: нахождение периода; факторизация; дискретный логарифм. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 18 / 37
  • 48. Класс BQP Определение L ∈ BQP равносильно тому, что существует квантовый алгоритм проверки x ∈ L, работающий за полиномиальное время с вероятностью ошибки < 1/3. Этот класс формализует понятие задачи эффективно разрешимой с использованием квантового ресурса. Утверждение BPP ⊆ BQP. Примеры задач предположительно находящихся в BQP BPP: нахождение периода; факторизация; дискретный логарифм. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 18 / 37
  • 49. В какие классы сложности попадают эти задачи? Задаче вычисления функции f : {0, 1}∗ → {0, 1}∗ сопоставим язык Lf = { x, j : j-й бит f (x) равен 1 и |f (x)| j}. Если Lf ∈ C для некоторого класса сложности C, то будем также говорить, что задача вычисления f лежит в классе C. Утверждение Факторизация лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства За полиномиальное время можно проверить корректность предлагаемого разложения данного числа на простые. После этого легко определить как равенство нулю некоторого бита (co-NP), так и равенство единице (NP). Замечание Проверка простоты числа принадлежит P. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 19 / 37
  • 50. В какие классы сложности попадают эти задачи? Задаче вычисления функции f : {0, 1}∗ → {0, 1}∗ сопоставим язык Lf = { x, j : j-й бит f (x) равен 1 и |f (x)| j}. Если Lf ∈ C для некоторого класса сложности C, то будем также говорить, что задача вычисления f лежит в классе C. Утверждение Факторизация лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства За полиномиальное время можно проверить корректность предлагаемого разложения данного числа на простые. После этого легко определить как равенство нулю некоторого бита (co-NP), так и равенство единице (NP). Замечание Проверка простоты числа принадлежит P. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 19 / 37
  • 51. В какие классы сложности попадают эти задачи? Задаче вычисления функции f : {0, 1}∗ → {0, 1}∗ сопоставим язык Lf = { x, j : j-й бит f (x) равен 1 и |f (x)| j}. Если Lf ∈ C для некоторого класса сложности C, то будем также говорить, что задача вычисления f лежит в классе C. Утверждение Факторизация лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства За полиномиальное время можно проверить корректность предлагаемого разложения данного числа на простые. После этого легко определить как равенство нулю некоторого бита (co-NP), так и равенство единице (NP). Замечание Проверка простоты числа принадлежит P. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 19 / 37
  • 52. В какие классы сложности попадают эти задачи? Задаче вычисления функции f : {0, 1}∗ → {0, 1}∗ сопоставим язык Lf = { x, j : j-й бит f (x) равен 1 и |f (x)| j}. Если Lf ∈ C для некоторого класса сложности C, то будем также говорить, что задача вычисления f лежит в классе C. Утверждение Факторизация лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства За полиномиальное время можно проверить корректность предлагаемого разложения данного числа на простые. После этого легко определить как равенство нулю некоторого бита (co-NP), так и равенство единице (NP). Замечание Проверка простоты числа принадлежит P. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 19 / 37
  • 53. Период и дискретный логарифм Утверждение Вычисление периода лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства Аналогично факторизации. За полиномиальное время можно проверить, что число, представленное в виде разложения на простые α α множители, является периодом: t = p1 1 . . . pk k период тогда и только тогда, когда at ≡ 1 (mod q) и at/pj ≡ 1 (mod q). Утверждение Вычисление дискретного логарифма лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства Аналогично предыдущим случаям. logg (a) единственное положительное число, меньшее q и такое, что g s ≡ a (mod q). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 20 / 37
  • 54. Период и дискретный логарифм Утверждение Вычисление периода лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства Аналогично факторизации. За полиномиальное время можно проверить, что число, представленное в виде разложения на простые α α множители, является периодом: t = p1 1 . . . pk k период тогда и только тогда, когда at ≡ 1 (mod q) и at/pj ≡ 1 (mod q). Утверждение Вычисление дискретного логарифма лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства Аналогично предыдущим случаям. logg (a) единственное положительное число, меньшее q и такое, что g s ≡ a (mod q). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 20 / 37
  • 55. Период и дискретный логарифм Утверждение Вычисление периода лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства Аналогично факторизации. За полиномиальное время можно проверить, что число, представленное в виде разложения на простые α α множители, является периодом: t = p1 1 . . . pk k период тогда и только тогда, когда at ≡ 1 (mod q) и at/pj ≡ 1 (mod q). Утверждение Вычисление дискретного логарифма лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства Аналогично предыдущим случаям. logg (a) единственное положительное число, меньшее q и такое, что g s ≡ a (mod q). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 20 / 37
  • 56. Период и дискретный логарифм Утверждение Вычисление периода лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства Аналогично факторизации. За полиномиальное время можно проверить, что число, представленное в виде разложения на простые α α множители, является периодом: t = p1 1 . . . pk k период тогда и только тогда, когда at ≡ 1 (mod q) и at/pj ≡ 1 (mod q). Утверждение Вычисление дискретного логарифма лежит в классе NP ∩ co-NP. Идея доказательства Аналогично предыдущим случаям. logg (a) единственное положительное число, меньшее q и такое, что g s ≡ a (mod q). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 20 / 37
  • 57. Самые трудные задачи в классе BQP Определение Задачу A будем называть трудной для класса C, если любую задачу из этого класса можно свести к A, и полной для класса C, если дополнительно к тому A лежит в C. Замечание Чтобы говорить о BQP-полных задачах, языков недостаточно. Нужно рассматривать задачи с априорными условиями (promise problems). Такие задачи задаются двумя непересекающимися множествами слов: L1 (ответ положительный) и L0 (ответ отрицательный). Для остальных слов ответ не определен. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 21 / 37
  • 58. Самые трудные задачи в классе BQP Определение Задачу A будем называть трудной для класса C, если любую задачу из этого класса можно свести к A, и полной для класса C, если дополнительно к тому A лежит в C. Замечание Чтобы говорить о BQP-полных задачах, языков недостаточно. Нужно рассматривать задачи с априорными условиями (promise problems). Такие задачи задаются двумя непересекающимися множествами слов: L1 (ответ положительный) и L0 (ответ отрицательный). Для остальных слов ответ не определен. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 21 / 37
  • 59. Пример полной задачи с априорной информацией Неизвестно, существуют ли языки, полные в классе NP ∩ co-NP. Полная задача для класса NP ∩ co-NP Даны две КНФ C0 и C1 . Известно (априорная информация), что ровно одна из них выполнима. Определить, какая именно. Здесь использован хорошо известный факт. Теорема Задача выполнимости КНФ полна в классе NP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 22 / 37
  • 60. Пример полной задачи с априорной информацией Неизвестно, существуют ли языки, полные в классе NP ∩ co-NP. Полная задача для класса NP ∩ co-NP Даны две КНФ C0 и C1 . Известно (априорная информация), что ровно одна из них выполнима. Определить, какая именно. Здесь использован хорошо известный факт. Теорема Задача выполнимости КНФ полна в классе NP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 22 / 37
  • 61. Пример BQP-полной задачи Задача Дано: описание квантовой схемы в стандартном базисе {c-NOT, H, K (π/4)}. Известно: вероятность наблюдения 1 в первом кубите либо больше 2/3, либо меньше 1/3. Выяснить: какой из случаев имеет место. BQP-полнота этой задачи следует непосредственно из определений. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 23 / 37
  • 62. Пример BQP-полной задачи Задача Дано: описание квантовой схемы в стандартном базисе {c-NOT, H, K (π/4)}. Известно: вероятность наблюдения 1 в первом кубите либо больше 2/3, либо меньше 1/3. Выяснить: какой из случаев имеет место. BQP-полнота этой задачи следует непосредственно из определений. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 23 / 37
  • 63. Оценка матричного элемента Задача Дано: описание квантовой схемы в стандартном базисе {c-NOT, H, K (π/4)}, реализующей оператор U. Известно: действительная часть матричного элемента 0n |U|0n больше 1/3, либо меньше −1/3. Выяснить: какой из случаев имеет место. Утверждение Задача оценки матричного элемента BQP-полна. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 24 / 37
  • 64. Оценка матричного элемента Задача Дано: описание квантовой схемы в стандартном базисе {c-NOT, H, K (π/4)}, реализующей оператор U. Известно: действительная часть матричного элемента 0n |U|0n больше 1/3, либо меньше −1/3. Выяснить: какой из случаев имеет место. Утверждение Задача оценки матричного элемента BQP-полна. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 24 / 37
  • 65. Оценка матричного элемента (продолжение) Доказательство BQP-трудности Пусть U оператор, реализуемый схемой, для которой нужно оценить вероятность p наблюдения 1 в первом кубите. Докажем, что для V = U † σz [1]U выполняется равенство 0n |V |0n = 1 − 2p. Пусть U|0n = |0 ⊗ |ψ0 + |1 ⊗ |ψ1 . Тогда 0n |V |0n = 0n |U † σz [1]U|0n = ψ0 |ψ0 − ψ1 |ψ1 = 1 − 2p. Осталось заметить, что p < 1/3 влечет 0n |V |0n > 1/3, а p > 2/3 влечет 0n |V |0n < −1/3. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 25 / 37
  • 66. Оценка матричного элемента (продолжение) Доказательство BQP-трудности Пусть U оператор, реализуемый схемой, для которой нужно оценить вероятность p наблюдения 1 в первом кубите. Докажем, что для V = U † σz [1]U выполняется равенство 0n |V |0n = 1 − 2p. Пусть U|0n = |0 ⊗ |ψ0 + |1 ⊗ |ψ1 . Тогда 0n |V |0n = 0n |U † σz [1]U|0n = ψ0 |ψ0 − ψ1 |ψ1 = 1 − 2p. Осталось заметить, что p < 1/3 влечет 0n |V |0n > 1/3, а p > 2/3 влечет 0n |V |0n < −1/3. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 25 / 37
  • 67. Оценка матричного элемента (продолжение) Доказательство BQP-трудности Пусть U оператор, реализуемый схемой, для которой нужно оценить вероятность p наблюдения 1 в первом кубите. Докажем, что для V = U † σz [1]U выполняется равенство 0n |V |0n = 1 − 2p. Пусть U|0n = |0 ⊗ |ψ0 + |1 ⊗ |ψ1 . Тогда 0n |V |0n = 0n |U † σz [1]U|0n = ψ0 |ψ0 − ψ1 |ψ1 = 1 − 2p. Осталось заметить, что p < 1/3 влечет 0n |V |0n > 1/3, а p > 2/3 влечет 0n |V |0n < −1/3. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 25 / 37
  • 68. Оценка матричного элемента (продолжение) Доказательство BQP-трудности Пусть U оператор, реализуемый схемой, для которой нужно оценить вероятность p наблюдения 1 в первом кубите. Докажем, что для V = U † σz [1]U выполняется равенство 0n |V |0n = 1 − 2p. Пусть U|0n = |0 ⊗ |ψ0 + |1 ⊗ |ψ1 . Тогда 0n |V |0n = 0n |U † σz [1]U|0n = ψ0 |ψ0 − ψ1 |ψ1 = 1 − 2p. Осталось заметить, что p < 1/3 влечет 0n |V |0n > 1/3, а p > 2/3 влечет 0n |V |0n < −1/3. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 25 / 37
  • 69. Оценка матричного элемента (окончание) Доказательство принадлежности BQP H H U Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n = k ck |ψk . 1 − Re λk Pr(V |0n+1 , 1) = |ck |2 2 k 0n |U|0n = cj∗ ck λk ψj |ψk = |ck |2 λk j,k k 1 Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n )) 2 М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 26 / 37
  • 70. Оценка матричного элемента (окончание) Доказательство принадлежности BQP H H U Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n = k ck |ψk . 1 − Re λk Pr(V |0n+1 , 1) = |ck |2 2 k 0n |U|0n = cj∗ ck λk ψj |ψk = |ck |2 λk j,k k 1 Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n )) 2 М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 26 / 37
  • 71. Оценка матричного элемента (окончание) Доказательство принадлежности BQP H H U Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n = k ck |ψk . 1 − Re λk Pr(V |0n+1 , 1) = |ck |2 2 k 0n |U|0n = cj∗ ck λk ψj |ψk = |ck |2 λk j,k k 1 Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n )) 2 М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 26 / 37
  • 72. Оценка матричного элемента (окончание) Доказательство принадлежности BQP H H U Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n = k ck |ψk . 1 − Re λk Pr(V |0n+1 , 1) = |ck |2 2 k 0n |U|0n = cj∗ ck λk ψj |ψk = |ck |2 λk j,k k 1 Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n )) 2 М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 26 / 37
  • 73. Оценка матричного элемента (окончание) Доказательство принадлежности BQP H H U Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n = k ck |ψk . 1 − Re λk Pr(V |0n+1 , 1) = |ck |2 2 k 0n |U|0n = cj∗ ck λk ψj |ψk = |ck |2 λk j,k k 1 Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n )) 2 М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 26 / 37
  • 74. Оценка матричного элемента (окончание) Доказательство принадлежности BQP H H U Собственные числа и векторы U: λk , |ψk ; |0n = k ck |ψk . 1 − Re λk Pr(V |0n+1 , 1) = |ck |2 2 k 0n |U|0n = cj∗ ck λk ψj |ψk = |ck |2 λk j,k k 1 Pr(V |0n+1 , 1) = (1 − Re( 0n |U|0n )) 2 М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 26 / 37
  • 75. Задача Нилла – Лафламма Формулировка задачи Нилла – Лафламма Знаковая весовая функция T Bb S(A, B, x, y ) = (−1)b x |b| y n−|b| , b:Ab=0 где A, B матрицы над полем F2 , b вектор, |b| количество единиц (вес Хэмминга). Дано: A матрица с единицами на диагонали, k, числа. Известно: |S(A, lwtr (A), k, )| (k 2 + 2 )n/2 /2. Здесь lwtr (A) получается из A заменой всех элементов на и над главной диагональю на нули. Найти: знак S(A, lwtr (A), k, ). Теорема (Knill, Laflamme, 1999) Задача Нилла – Лафламма полна в классе BQP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 27 / 37
  • 76. Задача Нилла – Лафламма Формулировка задачи Нилла – Лафламма Знаковая весовая функция T Bb S(A, B, x, y ) = (−1)b x |b| y n−|b| , b:Ab=0 где A, B матрицы над полем F2 , b вектор, |b| количество единиц (вес Хэмминга). Дано: A матрица с единицами на диагонали, k, числа. Известно: |S(A, lwtr (A), k, )| (k 2 + 2 )n/2 /2. Здесь lwtr (A) получается из A заменой всех элементов на и над главной диагональю на нули. Найти: знак S(A, lwtr (A), k, ). Теорема (Knill, Laflamme, 1999) Задача Нилла – Лафламма полна в классе BQP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 27 / 37
  • 77. Задача Воцяна – Янцинга Разреженная матрица матрица, элементы которой заданы схемой вычисления, при этом известно, что количество ненулевых элементов в каждой строке и каждом столбце ограничено полиномом от логарифма размера матрицы. Формулировка задачи оценки диагонального элемента Дано: A матрица размера N, заданная схемой вычисления, числа b, m = polylog(N), j, ε = 1/ polylog(N), g . Известно: A разреженная, симметричная; A b; |(Am )jj − g | εbm . Найти: знак разности (Am )jj − g . Теорема (Janzing, Wocjan, 2007) Задача оценки диагонального элемента полна в классе BQP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 28 / 37
  • 78. Задача Воцяна – Янцинга Разреженная матрица матрица, элементы которой заданы схемой вычисления, при этом известно, что количество ненулевых элементов в каждой строке и каждом столбце ограничено полиномом от логарифма размера матрицы. Формулировка задачи оценки диагонального элемента Дано: A матрица размера N, заданная схемой вычисления, числа b, m = polylog(N), j, ε = 1/ polylog(N), g . Известно: A разреженная, симметричная; A b; |(Am )jj − g | εbm . Найти: знак разности (Am )jj − g . Теорема (Janzing, Wocjan, 2007) Задача оценки диагонального элемента полна в классе BQP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 28 / 37
  • 79. Задача Воцяна – Янцинга Разреженная матрица матрица, элементы которой заданы схемой вычисления, при этом известно, что количество ненулевых элементов в каждой строке и каждом столбце ограничено полиномом от логарифма размера матрицы. Формулировка задачи оценки диагонального элемента Дано: A матрица размера N, заданная схемой вычисления, числа b, m = polylog(N), j, ε = 1/ polylog(N), g . Известно: A разреженная, симметричная; A b; |(Am )jj − g | εbm . Найти: знак разности (Am )jj − g . Теорема (Janzing, Wocjan, 2007) Задача оценки диагонального элемента полна в классе BQP. М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 28 / 37
  • 80. План 1 Другие примеры эффективных квантовых алгоритмов 2 Классы сложности 3 Определение класса BQP. Примеры полных задач 4 Другие модели квантового вычисления 5 О соотношении класса BQP и классических классов сложности М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 29 / 37
  • 81. (Частичных) измерений достаточно Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает следующую модель универсального квантового вычисления. Приготовление кубитов в состоянии |0 . Конечный набор измерительных приборов. Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с двумя возможными исходами, т. е. 1 Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором прибора измерения). 2 Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции вектора состояния на это подпространство. 3 Проекция нормируется. Квантовая память (хранение многокубитных состояний, возникающих в процессе измерений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 30 / 37
  • 82. (Частичных) измерений достаточно Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает следующую модель универсального квантового вычисления. Приготовление кубитов в состоянии |0 . Конечный набор измерительных приборов. Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с двумя возможными исходами, т. е. 1 Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором прибора измерения). 2 Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции вектора состояния на это подпространство. 3 Проекция нормируется. Квантовая память (хранение многокубитных состояний, возникающих в процессе измерений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 30 / 37
  • 83. (Частичных) измерений достаточно Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает следующую модель универсального квантового вычисления. Приготовление кубитов в состоянии |0 . Конечный набор измерительных приборов. Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с двумя возможными исходами, т. е. 1 Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором прибора измерения). 2 Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции вектора состояния на это подпространство. 3 Проекция нормируется. Квантовая память (хранение многокубитных состояний, возникающих в процессе измерений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 30 / 37
  • 84. (Частичных) измерений достаточно Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает следующую модель универсального квантового вычисления. Приготовление кубитов в состоянии |0 . Конечный набор измерительных приборов. Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с двумя возможными исходами, т. е. 1 Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором прибора измерения). 2 Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции вектора состояния на это подпространство. 3 Проекция нормируется. Квантовая память (хранение многокубитных состояний, возникающих в процессе измерений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 30 / 37
  • 85. (Частичных) измерений достаточно Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает следующую модель универсального квантового вычисления. Приготовление кубитов в состоянии |0 . Конечный набор измерительных приборов. Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с двумя возможными исходами, т. е. 1 Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором прибора измерения). 2 Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции вектора состояния на это подпространство. 3 Проекция нормируется. Квантовая память (хранение многокубитных состояний, возникающих в процессе измерений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 30 / 37
  • 86. (Частичных) измерений достаточно Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает следующую модель универсального квантового вычисления. Приготовление кубитов в состоянии |0 . Конечный набор измерительных приборов. Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с двумя возможными исходами, т. е. 1 Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором прибора измерения). 2 Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции вектора состояния на это подпространство. 3 Проекция нормируется. Квантовая память (хранение многокубитных состояний, возникающих в процессе измерений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 30 / 37
  • 87. (Частичных) измерений достаточно Nielsen, 2001; Fenner, Zhang, 2001. Результат Феннера – Жанга дает следующую модель универсального квантового вычисления. Приготовление кубитов в состоянии |0 . Конечный набор измерительных приборов. Измерения производятся над не более чем тремя кубитами с двумя возможными исходами, т. е. 1 Пространство (не более чем трех) кубитов разбивается в ортогональную сумму двух подпространств (определяется выбором прибора измерения). 2 Измерение состоит в том, что выбирается проекция на одно из подпространств с вероятностью, равной квадрату длине проекции вектора состояния на это подпространство. 3 Проекция нормируется. Квантовая память (хранение многокубитных состояний, возникающих в процессе измерений). М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 30 / 37
  • 88. Адиабатическое квантовое вычисление Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм решения SAT. Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam, Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004. Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1). Основное состояние гамильтониана собственный вектор, отвечающий наименьшему собственному числу. Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами 1 начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого предполагается разложимым (легко изготовить); 2 конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния которого дает ответ. Время работы пропорционально полиному от обратной точности 1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим и следующим по величине собственным числом гамильтониана (1 − s)H0 + sH1 . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 31 / 37
  • 89. Адиабатическое квантовое вычисление Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм решения SAT. Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam, Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004. Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1). Основное состояние гамильтониана собственный вектор, отвечающий наименьшему собственному числу. Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами 1 начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого предполагается разложимым (легко изготовить); 2 конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния которого дает ответ. Время работы пропорционально полиному от обратной точности 1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим и следующим по величине собственным числом гамильтониана (1 − s)H0 + sH1 . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 31 / 37
  • 90. Адиабатическое квантовое вычисление Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм решения SAT. Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam, Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004. Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1). Основное состояние гамильтониана собственный вектор, отвечающий наименьшему собственному числу. Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами 1 начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого предполагается разложимым (легко изготовить); 2 конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния которого дает ответ. Время работы пропорционально полиному от обратной точности 1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим и следующим по величине собственным числом гамильтониана (1 − s)H0 + sH1 . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 31 / 37
  • 91. Адиабатическое квантовое вычисление Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм решения SAT. Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam, Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004. Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1). Основное состояние гамильтониана собственный вектор, отвечающий наименьшему собственному числу. Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами 1 начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого предполагается разложимым (легко изготовить); 2 конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния которого дает ответ. Время работы пропорционально полиному от обратной точности 1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим и следующим по величине собственным числом гамильтониана (1 − s)H0 + sH1 . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 31 / 37
  • 92. Адиабатическое квантовое вычисление Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм решения SAT. Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam, Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004. Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1). Основное состояние гамильтониана собственный вектор, отвечающий наименьшему собственному числу. Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами 1 начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого предполагается разложимым (легко изготовить); 2 конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния которого дает ответ. Время работы пропорционально полиному от обратной точности 1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим и следующим по величине собственным числом гамильтониана (1 − s)H0 + sH1 . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 31 / 37
  • 93. Адиабатическое квантовое вычисление Предложено Farhi, Goldstone, Gutmann, Sipser, 2000 как алгоритм решения SAT. Эквивалентность стандартной модели доказана Aharonov, van Dam, Kempe, Landau, Lloyd, Regev, 2004. Гамильтониан эрмитов оператор. k-Локальный гамильтониан сумма операторов, действующих на k кубитах, k = O(1). Основное состояние гамильтониана собственный вектор, отвечающий наименьшему собственному числу. Вычисление задается двумя локальными гамильтонианами 1 начальным гамильтонианом H0 , основное состояние которого предполагается разложимым (легко изготовить); 2 конечным гамильтонианом H1 , измерение основного состояния которого дает ответ. Время работы пропорционально полиному от обратной точности 1/ε, H1 − H0 и min ∆(s), где ∆(s) зазор между наименьшим и следующим по величине собственным числом гамильтониана (1 − s)H0 + sH1 . М. Вялый (ВЦ РАН) Лекция 9: Класс BQP Санкт-Петербург, 2011 31 / 37