量子计算理论微软研究人员攻克了两个已有20年历史的量子计算问题


与传统计算机相比 , 量子计算机可以利用量子纠缠和叠加原理来显著提升计算速度 。 近日 , 由 Robin Kothari 带领的微软研究团队 , 就在两个已经持续 20 多年的常见问题的研究上取得了重大的突破 。 具体说来是 , 研究团队重新讨论了一些重要问题类别中最大可行的量子加速问题 , 且其算法能够在比例量子计算机上实现指数级的加速 。
量子计算理论微软研究人员攻克了两个已有20年历史的量子计算问题
本文插图
非结构化问题的量子加速研究(来自:Microsoft)
早在 2019 年的时候 , Robin Kothari 与研究合著者 Hao Huang 就已经实现了一定的突破 。
该设想解决了困扰人们已久的灵敏度猜想问题 , 且证明了针对非结构化问题的最佳量子加速是四次(T versus T^4) 。
幸运的是 , 新研究表明 , 同样的证明方法 , 亦可用于回答有关图形量子加速的古老猜想 。 该问题具体涉及分析大量非结构化数据集 , 并在其中查找潜在的连接与模式 。
1999 年的时候 , Buhrman 等人提出 —— 任何量子算法都必须查询 Ω(√n) 次 , 才能确定单调图的性质 。
推测答案的复杂度与时间呈线性相关 , 与最优解相对的最坏情况边界为 Ω(n) , 可借助 Grover 算法来实现 。
近日 , Kothari 团队以最优方式证明了这一猜想 。 鉴于与该猜想有关的经典对应物尚未得到证明 , 微软研究人员的这项成果也是独一无二的 。
【量子计算理论微软研究人员攻克了两个已有20年历史的量子计算问题】最惊讶的是 , 我们竟然能够完全解出这个量子模拟猜想 , 而经典版本仍然未能解决 。