量子计算为算法指数加速:shor‘salgorithm

元之田 元之田     2023-02-20     276

关键词:

周期函数:
f ( x ) = a x   m o d   N f(x) = a^x \\bmodN f(x)=axmodN

问题:如何找到一个周期函数的周期r?

Shor’s algorithm

Shor’s solution中函数U: U ∣ y ⟩ ≡ ∣ a y   m o d   N ⟩ U|y\\rangle \\equiv |ay \\bmod N \\rangle UyaymodN

接下来,我们可以多次作用U,便可以得到周期函数f的结果:
U ∣ 1 ⟩ = ∣ 3 ⟩ U 2 ∣ 1 ⟩ = ∣ 9 ⟩ U 3 ∣ 1 ⟩ = ∣ 27 ⟩ ⋮ U ( r − 1 ) ∣ 1 ⟩ = ∣ 12 ⟩ U r ∣ 1 ⟩ = ∣ 1 ⟩ \\beginaligned U|1\\rangle &= |3\\rangle & \\\\ U^2|1\\rangle &= |9\\rangle \\\\ U^3|1\\rangle &= |27\\rangle \\\\ & \\vdots \\\\ U^(r-1)|1\\rangle &= |12\\rangle \\\\ U^r|1\\rangle &= |1\\rangle \\endaligned U1U21U31U(r1)1Ur1=3=9=27=12=1

因此第一个想法便是构建叠加态,然后测量相同f(x)的x的叠加态。

So a superposition of the states in this cycle ( ∣ u 0 ⟩ ) (|u_0\\rangle) (u0) would be an eigenstate of U:

∣ u 0 ⟩ = 1 r ∑ k = 0 r − 1 ∣ a k   m o d   N ⟩ |u_0\\rangle = \\tfrac1\\sqrtr\\sum_k=0^r-1|a^k \\bmod N\\rangle u0=r 1k=0r1akmodN

This eigenstate has an eigenvalue of 1, which isn’t very interesting. A more interesting eigenstate could be one in which the phase is different for each of these computational basis states. Specifically, let’s look at the case in which the phase of the kth state is proportional to k:

∣ u 1 ⟩ = 1 r ∑ k = 0 r − 1 e − 2 π i k r ∣ a k   m o d   N ⟩ U ∣ u 1 ⟩ = e 2 π i r ∣ u 1 ⟩ \\beginaligned |u_1\\rangle &= \\tfrac1\\sqrtr\\sum_k=0^r-1e^-\\tfrac2\\pi i kr|a^k \\bmod N\\rangle\\\\[10pt] U|u_1\\rangle &= e^\\tfrac2\\pi ir|u_1\\rangle \\endaligned u1Uu1=r 1k=0r1er2πikakmodN=er2πiu1

∣ u s ⟩ = 1 r ∑ k = 0 r − 1 e − 2 π i s k r ∣ a k   m o d   N ⟩ U ∣ u s ⟩ = e 2 π i s r ∣ u s ⟩ \\beginaligned |u_s\\rangle &= \\tfrac1\\sqrtr\\sum_k=0^r-1e^-\\tfrac2\\pi i s kr|a^k \\bmod N\\rangle\\\\[10pt] U|u_s\\rangle &= e^\\tfrac2\\pi i sr|u_s\\rangle \\endaligned usUus=r 1k=0r1er2πiskakmodN=er2πisus

We now have a unique eigenstate for each integer value of s where
0 ≤ s ≤ r − 1 0 \\leq s \\leq r-1 0sr1. Very conveniently, if we sum up all these eigenstates, the different phases cancel out all computational basis states except ∣ 1 ⟩ |1\\rangle 1:

1 r ∑ s = 0 r − 1 ∣ u s ⟩ = ∣ 1 ⟩ \\tfrac1\\sqrtr\\sum_s=0^r-1 |u_s\\rangle = |1\\rangle r 1s=0r1us=1

Example:

在通过U进行变化操作之后,我们得到的结果为:
∣ 1 ⟩ = 1 r ( ∣ u 0 ⟩ + ∣ u 1 ⟩ + ⋯ + ∣ u r − 1 ⟩ ) |1\\rangle=\\frac1\\sqrtr\\left(\\left|u_0\\right\\rangle+\\left|u_1\\right\\rangle+\\cdots+\\left|u_r-1\\right\\rangle\\right) 1=r 查看详情

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