À quoi sert une RAM quantique dans les algorithmes quantiques?

Ceci est discuté dans le chapitre 5 de Ciliberto et al. .

Le but de la plupart des algorithmes d'apprentissage machine quantique (amélioré) est d'accélérer le traitement des données classiques par rapport à ce qui est possible avec les algorithmes d'apprentissage machine classiques . En d'autres termes, le contexte est que vous avez un ensemble de vecteurs classiques , et que vous souhaitez calculer une fonction de ces données (qui peut ensuite être utilisée comme estimateur d'une propriété, ou comme fonction caractérisant un classifieur à utiliser pour de nouveaux points de données, ou autre chose). La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique quantique vous le disent, à condition que vous puissiez effectuer efficacement le mappage $\{\boldsymbol x_k\}_k$ $\boldsymbol f(\boldsymbol x_k)$ il est parfois possible de calculer plus efficacement. Il est cependant très simple de réaliserefficacement unetelle cartographie.

{X_{k}}_{k} \mapsto | {X_{k}} ⟩ = N \sum_{k j} X_{k j} | k, j ⟩,

$\{\boldsymbol x_k\}_k\mapsto\lvert \{\boldsymbol x_k\}\rangle= N\sum_{kj} x_{kj}\lvert k,j\rangle,$

f ({x_{k}})

$\boldsymbol f(\{\boldsymbol x_k\})$

Pour maintenir les accélérations exponentielles potentielles des algorithmes quantiques, cette conversion doit être efficace. Si ce n'est pas le cas, on se retrouve dans une situation dans laquelle l'algorithme quantique peut résoudre le problème très efficacement, mais seulement après un long prétraitement des données a été effectué, tuant ainsi tout l'intérêt d'utiliser l'algorithme quantique.

C'est là que les QRAM entrent en jeu. Un QRAM est un dispositif qui peut (théoriquement) codent de dimension des vecteurs classiques dans (les amplitudes) d'un état quantique de qubits, en temps . Comme discuté dans Ciliberto et al. , ainsi que dans cette réponse connexe , la faisabilité réelle des QRAM n'est pas encore entièrement claire, et de nombreuses mises en garde demeurent. $N$ $d$ $\log(Nd)$ $\mathcal O(\log(Nd))$

glS
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