論文の概要: The Quantum Tortoise and the Classical Hare: A simple framework for understanding which problems quantum computing will accelerate (and which it will not)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15505v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 04:20:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 20:44:11.902936
• Title: The Quantum Tortoise and the Classical Hare: A simple framework for understanding which problems quantum computing will accelerate (and which it will not)
• Title（参考訳）: the quantum tortoise and the classical hare: 量子コンピューティングがどの問題を加速させるか(そしてそうしないか)を理解するためのシンプルなフレームワーク
• Authors: Sukwoong Choi, William S. Moses, Neil Thompson
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、いくつかの問題を解決するために変革的な利益を約束します。 我々の分析によると、多くの問題、特に、一般的なビジネスにとって重要な小規模から中規模の問題では、量子コンピューティングの恩恵を受けない。 非常に大きなアルゴリズムによるゲインは、実際は稀であり、原理上も稀であると理論化されているため、我々の分析は、量子コンピューティングの利点がこれらの稀なケースのユーザや、非常に大きなデータを処理する実践者へ流れることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing promises transformational gains for solving some problems, but little to none for others. For anyone hoping to use quantum computers now or in the future, it is important to know which problems will benefit. In this paper, we introduce a framework for answering this question both intuitively and quantitatively. The underlying structure of the framework is a race between quantum and classical computers, where their relative strengths determine when each wins. While classical computers operate faster, quantum computers can sometimes run more efficient algorithms. Whether the speed advantage or the algorithmic advantage dominates determines whether a problem will benefit from quantum computing or not. Our analysis reveals that many problems, particularly those of small to moderate size that can be important for typical businesses, will not benefit from quantum computing. Conversely, larger problems or those with particularly big algorithmic gains will benefit from near-term quantum computing. Since very large algorithmic gains are rare in practice and theorized to be rare even in principle, our analysis suggests that the benefits from quantum computing will flow either to users of these rare cases, or practitioners processing very large data.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、いくつかの問題を解決するために変革的な利益を約束します。 量子コンピュータを今、あるいは将来使いたい人には、どの問題が役に立つかを知ることが重要です。 本稿では,この問いに対して直感的かつ定量的に答える枠組みを提案する。 フレームワークの基盤となる構造は量子コンピュータと古典コンピュータの競争であり、それぞれの強みが勝利のタイミングを決定する。 古典的コンピュータは高速に動作するが、量子コンピュータはより効率的なアルゴリズムを実行することがある。 速度優位かアルゴリズム優位かは、ある問題が量子コンピューティングの恩恵を受けるかどうかを決定する。 我々の分析によると、多くの問題、特に、一般的なビジネスにとって重要な小規模から中規模の問題では、量子コンピューティングの恩恵を受けない。 逆に、より大きな問題や特に大きなアルゴリズム的ゲインを持つものは、短期量子コンピューティングの恩恵を受ける。 非常に大きなアルゴリズムの利得は、実際にはまれであり、原理上も稀であると理論化されているため、量子コンピューティングの利点は、このようなまれなケースのユーザか、非常に大きなデータを処理する実践者のいずれかに流れることを示唆する。

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