如果你也在 怎样代写量子计算Quantum computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。量子计算Quantum computing是物理和计算机的交叉学科，构造新型计算模式。传统计算机和量子计算机之间的根本区别在于，量子计算机中的程序本质上是概率性质的，而传统计算机通常是确定性的。 在量子算法中，每个可能的结果都有关联的概率振幅。 测量后，其中某个可能状态以特定概率获得。 该情况与传统计算相反，在传统计算中，一个位只能是确定的 0 或 1。
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。 对照于传统的通用计算机，其理论模型是通用图灵机；通用的量子计算机，其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。
量子计算Quantum computation领域盛行的量子计算模型是以量子逻辑门的网络来描述计算的。这个模型是布尔电路的一个复杂的线性代数的概括。
一个由$n$位信息组成的存储器有$2^{n}$的可能状态。因此，代表所有存储器状态的向量有2^{n}$项（每个状态一个）。这个向量被看作是一个概率向量，代表内存在某个特定状态下被发现的事实。
在经典观点中，一个条目的值为1（即处于这种状态的概率为100美元），所有其他条目都是0。
在量子力学中，概率向量可以被概括为密度算子。量子状态向量形式主义通常首先被介绍，因为它在概念上更简单，而且它可以代替密度矩阵形式主义用于纯状态，在那里整个量子系统是已知的。
我们首先考虑一个只由一个比特组成的简单存储器。这个存储器可以在两种状态中找到一个：零状态或一状态。我们可以用狄拉克符号来表示这个存储器的状态，因此
$|0\rangle:=\left(\begin{array}{l}1 \ 0\end{array}\right)$
$|1\rangle:=\left(\begin{array}{l}0 \ 1\end{array}\right)$
然后，在两个经典状态$|0\rangle$和$|1\rangle$的任何量子叠加中可以找到一个量子存储器。
$|\psi\rangle:=\alpha|0\rangle+\beta|1\rangle=\left(\begin{array}{c}\alpha \ \beta\end{array}\right) ; \quad|\alpha|^{2}+|\beta|^{2}=1$
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量子计算作业代写Quantum computing代考|reasons illustrate the limitations
Furthermore, an 800 -qubit quantum register cannot only hold a discretized representation of the entire universe, it can be transformed in $O(1)$ time. In other words, a transformation $U$ can be applied to all $2^{800}$ grid cells simultaneously.
Does this mean that a quantum computer can actually simulate the universe? The answer is no, and the reasons illustrate the limitations of the QC framework:
- Initialization – Our toy model represents the universe as a grid in which the cell-size is at the Planck limit of information. To define the state requires an assignment of 0 or 1 values to each of the $2^{800}$ cells. This can be done by performing $2^{800}$ explicit assignment operations to the quantum register, but doing so would take trillions and trillions… and trillions of years. Alternatively, a function $f(x)$ can be applied to simultaneously assigned values to all cells indexed by the parameter $x$ in $O(1)$ time (assuming that the evaluation of $f(x)$ takes only $O$ (1) time per cell).
- Transformation – In the same way that an arbitrary function $f(x)$ can be applied to initialize all the cells in parallel, a function can also be applied to transform all the cells in parallel. It would seem, then, that some kind of Markov model could be applied to simulate the evolution of the state of the universe. Unfortunately, within QC it is impossible to apply a function to a particular state which depends on other states in a superposition. For example, a function of the type $f(x, y)$, where $x$ and $y$ are two different computational cells. In other words, each state must be either transformed independently or other states must be stored for access outside of the superposition. In the former case we are limited to rather uninteresting models, and in the latter case we must store $O\left(2^{800}\right)$ classical bits of information, which is clearly impractical.
- Output – Even if we can provide useful functions to initialize and evolve our model of the universe, we cannot extract any information from the simulation until we read the state of the quantum register. At that point the superposition collapses and the register stores the state of one of the $2^{800}$ cells. In other words, we may simulate the evolution of $2^{800}$ states but can only access one of them. That is, we can only output 800 bits of logical information. It is possible to re-run the simulation multiple times to sample more states, but there is no way to avoid the fact that meaningful statistics will require $2^{800} / O(1)$ computations. As will be described in a subsequent chapter, optimal QC computation of the mean of $N$ states in a superposition requires $\Theta\left(N^{1 / 2}\right)$ time, which translates to a prohibitive number of computations proportional to $2^{400}$ for our toy model of the universe.
This simple, and perhaps unrealistic, example illustrates how the main advantage of the quantum computational model is the intrinsic computational parallelism over an exponentially large computational space (Properties # 4 and # 6). And the principal disadvantages of the quantum model are the inability to make copies and the destructive nature of quantum measurement (Properties # 3 and # 7).
物理代写
量子计算作业代写QUANTUM COMPUTING代考|algorithm
To further appreciate the constraints imposed by the model, let us consider the pseudocode for the following algorithm:
This algorithm cannot be translated into a quantum version if $a, b$, and $c$ are quantum variables intended to store arbitrary superpositions of states. In particular, the print statement can be interpreted as a read or measurement operation which collapses the quantum superposition in $a$, and thus $f(a)$ becomes meaningless. Also, we cannot copy the value of the quantum superposition $b$ onto $c$ in such a way that both $f(b)$ and $f(c)$ make sense. Of course, depending on the underlying quantum architecture and the semantics and syntax of the quantum language, one could interpret line 2 of the pseudo-code as a reassignment of addresses rather than an actual copy. But even so, lines 4 and 5 imply different computational paths for $b$ and $c$. In any event, this pseudo-code makes evident the algorithmic restrictions of the quantum model.
These limitations severely restrict the class of algorithms for which quantum computing can provide better algorithmic performance than the classical model. Thus, on the one hand it appears that quantum computing is so powerful that a single quantum computer can represent the state of the entire universe. On the other hand, it appears that nothing useful can be done with that representation.
Of course, we could propose a trivial way to avoid these issues. By simply avoiding the use of quantum superpositions of more than one state we could overcome the no-cloning restriction, as well as, the destructive nature of quantum measurements. But in this case, we would be working with the classical model of computation. That is, we would be running classical algorithms on quantum hardware. If our quantum computer supports the use of large quantum superpositions, then we would be wasting computational resources.
物理代考
量子计算作业代写QUANTUM COMPUTING代考|REASONS ILLUSTRATE THE LIMITATIONS
此外，一个 800 量子位的量子寄存器不仅可以保存整个宇宙的离散表示，它还可以转换为○(1)时间。换句话说，一个转变ü可以适用于所有2800网格单元同时进行。
这是否意味着量子计算机实际上可以模拟宇宙？答案是否定的，原因说明了 QC 框架的局限性：
- 初始化——我们的玩具模型将宇宙表示为一个网格，其中单元大小处于普朗克信息极限。要定义状态，需要为每个状态分配 0 或 1 个值2800细胞。这可以通过执行2800对量子寄存器的显式分配操作，但这样做需要数万亿和数万亿……以及数万亿年。或者，一个函数F(X)可以应用于同时为参数索引的所有单元格分配值X在○(1)时间（假设评估F(X)只需要○(1) 每个单元的时间)。
- 变换——与任意函数一样F(X)可以应用于并行初始化所有单元格，也可以应用一个函数来并行转换所有单元格。因此，似乎可以应用某种马尔可夫模型来模拟宇宙状态的演化。不幸的是，在 QC 中，不可能将函数应用于依赖于叠加中其他状态的特定状态。例如，类型的函数F(X,和)， 在哪里X和和是两个不同的计算单元。换句话说，每个状态必须要么独立转换，要么必须存储其他状态以供在叠加之外访问。在前一种情况下，我们仅限于相当无趣的模型，而在后一种情况下，我们必须存储○(2800)经典的信息，这显然是不切实际的。
- 输出——即使我们可以提供有用的函数来初始化和演化我们的宇宙模型，我们也无法从模拟中提取任何信息，直到我们读取量子寄存器的状态。此时叠加崩溃，寄存器存储其中一个的状态2800细胞。换句话说，我们可以模拟进化2800状态，但只能访问其中之一。也就是说，我们只能输出 800 位的逻辑信息。可以多次重新运行模拟以采样更多状态，但无法避免有意义的统计数据将需要的事实2800/○(1)计算。正如将在后续章节中描述的，最优 QC 计算的均值ñ叠加态需要θ(ñ1/2)时间，这转化为与2400用于我们的宇宙玩具模型。
这个简单且可能不切实际的示例说明了量子计算模型的主要优势是如何在指数级大计算空间（属性#4 和#6）上具有内在的计算并行性。量子模型的主要缺点是无法复制和量子测量的破坏性（属性#3 和#7）。
物理代写
量子计算作业代写QUANTUM COMPUTING代考|ALGORITHM
为了进一步了解模型施加的约束，让我们考虑以下算法的伪代码：
这个算法不能被翻译成量子版本，如果一种,b， 和C是用于存储任意状态叠加的量子变量。特别是，打印语句可以被解释为一个读取或测量操作，它破坏了量子叠加一种， 因此F(一种)变得毫无意义。此外，我们不能复制量子叠加的值b到C以这样的方式，两者F(b)和F(C)有道理。当然，根据底层的量子架构以及量子语言的语义和语法，可以将伪代码的第 2 行解释为地址的重新分配，而不是实际的副本。但即便如此，第 4 行和第 5 行暗示了不同的计算路径b和C. 无论如何，这个伪代码清楚地表明了量子模型的算法限制。
这些限制严重限制了量子计算可以提供比经典模型更好的算法性能的算法类别。因此，一方面，量子计算似乎如此强大，以至于一台量子计算机可以代表整个宇宙的状态。另一方面，该表示似乎没有任何用处。
当然，我们可以提出一种简单的方法来避免这些问题。通过简单地避免使用不止一种状态的量子叠加，我们可以克服不可克隆的限制，以及量子测量的破坏性。但在这种情况下，我们将使用经典的计算模型。也就是说，我们将在量子硬件上运行经典算法。如果我们的量子计算机支持使用大型量子叠加，那么我们将浪费计算资源。
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光学（Optics），是物理学的分支，主要是研究光的现象、性质与应用，包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波，其它形式的电磁辐射，例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。
大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是，通常这全套理论很难实际应用，必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。
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上至高压线，下至发电机，只要用到电的地方就有相对论效应存在！相对论是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创立，相对论的提出给物理学带来了革命性的变化，被誉为现代物理性最伟大的基础理论。
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流体力学是力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。
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随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
