Algoritmo de Deutsch-Jozsa

En computación cuántica, el algoritmo de Deutsch-Jozsa es un algoritmo cuántico, propuesto por David Deutsch y Richard Jozsa en 1992.^[1] Fue uno de los primeros algoritmos diseñados para ejecutar sobre un computador cuántico y que tiene el potencial de ser más eficiente que los algoritmos clásicos al aprovechar el paralelismo inherente de los estados de superposición cuánticos.

En el problema de Deutsch-Jozsa, se tiene una función (que puede considerarse como un oráculo o caja negra) f(x₁, x₂,..., x_n) que toma n bits de entrada x₁, x₂,..., x_n y devuelve un valor binario f(x₁, x₂,..., x_n)= 0 ó 1. El objetivo es determinar si la función es constante (0 en todas las entradas o 1 en todas las entradas) o balanceada (devuelve 1 para la mitad de las entradas y 0 para la otra mitad). El problema es determinar cómo es la función (constante o balanceada) aplicando entradas a la caja negra y observando su salida. A modo de ejemplo, considérese la función $f(x)=x\%2$ , es decir, la función que devuelve el resto de dividir la entrada entre dos. Esta función devuelve 1 si el argumento es impar y 0 si el argumento es par, por lo que se trata de una función balanceada. La función del algoritmo sería la de llegar a esta misma conclusión con el menor número posible de iteraciones, algo que en el caso clásico requeriría la evaluación repetida de la función hasta alcanzar dos resultados diferentes, y por tanto el número de iteraciones dependería del orden en el que se escogieran las variables de entrada.

Historia

El algoritmo de Deutsch-Jozsa generaliza el algoritmo de Deutsch (1985),^[1] que resuelve el problema planteado para el caso n=1. En el año 1992 Deutsch y Jozsa encontraron la solución al problema para un número arbitrario de bits de entrada.

Motivación

El de Deutsch-Jozsa es un ejemplo claro de problema que resulta sencillo de resolver para un ordenador cuántico pero muy complejo para un ordenador clásico,^[2] que en el peor de los casos necesita $2^{n-1}+1$ iteraciones para determinar si la función es constante o balanceada.

Es importante remarcar que, pese a la importancia de encontrar un problema donde un ordenador cuántico arroja un mejor resultado que uno clásico, no se han encontrado hasta la fecha aplicaciones prácticas reales de este algoritmo.^{[cita requerida]}

Algoritmo de Deutsch

Esta es la versión del algoritmo para una función f(x) de una sola entrada. Se utilizan dos cúbits auxiliares en los cálculos. El algoritmo se ilustra en la figura de la derecha.

El bloque H es una puerta Hadamard cuya operación es la siguiente:

$H(|0\rangle )={\frac {1}{\sqrt {2}}}(|0\rangle +|1\rangle )$

$H(|1\rangle )={\frac {1}{\sqrt {2}}}(|0\rangle -|1\rangle )$

El bloque U_f denota el oráculo y realiza la operación siguiente:

$U_{f}(|0\rangle |0\rangle )=|0\rangle |0\oplus f(0)\rangle =|0\rangle |f(0)\rangle$

$U_{f}(|0\rangle |1\rangle )=|0\rangle |1\oplus f(0)\rangle =|0\rangle |{\overline {f(0)}}\rangle$

$U_{f}(|1\rangle |0\rangle )=|1\rangle |0\oplus f(1)\rangle =|1\rangle |f(1)\rangle$

$U_{f}(|1\rangle |1\rangle )=|1\rangle |1\oplus f(1)\rangle =|1\rangle |{\overline {f(1)}}\rangle$

Además,

$U_{f}(|0\rangle (|0\rangle -|1\rangle ))=|0\rangle |f(0)-{\overline {f(0)}}\rangle =|0\rangle |(-1)^{f(0)}(|0\rangle -|1\rangle )$

$U_{f}(|1\rangle (|0\rangle -|1\rangle ))=|1\rangle |f(1)-{\overline {f(1)}}\rangle =|1\rangle |(-1)^{f(1)}(|0\rangle -|1\rangle )$

$U_{f}(|x\rangle (|0\rangle -|1\rangle ))=|x\rangle |(-1)^{f(x)}(|0\rangle -|1\rangle )$

$|c\rangle =(1/2)\{|0\rangle |(-1)^{f(0)}(|0\rangle -|1\rangle )+|1\rangle |(-1)^{f(1)}(|0\rangle -|1\rangle )\}$

Esta expresión puede escribirse:

$|c\rangle =\left\{{\begin{array}{ll}\pm (1/2)(|0\rangle +|1\rangle )|(|0\rangle -|1\rangle )&{\mbox{si }}~f(0)=f(1)\\\pm (1/2)(|0\rangle -|1\rangle )|(|0\rangle -|1\rangle )&{\mbox{si }}~f(0)\neq f(1)\end{array}}\right.$

Al atravesar la última puerta de Hadamard se obtiene:

$|d\rangle =\left\{{\begin{array}{ll}\pm {\frac {1}{\sqrt {2}}}|0\rangle (|0\rangle -|1\rangle )&{\mbox{si }}~f(0)=f(1)\\\pm {\frac {1}{\sqrt {2}}}|1\rangle (|0\rangle -|1\rangle )&{\mbox{si }}~f(0)\neq f(1)\end{array}}\right.$

Puesto que si $f(0)=f(1),f(0)\oplus f(1)=0$ y si $f(0)\neq f(1),f(0)\oplus f(1)=1$ , podemos escribir

$\pm {\frac {1}{\sqrt {2}}}|f(0)\oplus f(1)\rangle (|0\rangle -|1\rangle )$

Este es el resultado final: midiendo el primer qúbit de la ecuación se obtiene $f(0)\oplus f(1)$ . Si resulta el valor 0, entonces la función f(x) es constante, mientras que si resulta 1, la función es balanceada.

Algoritmo de Deutsch-Jozsa

Esta es la versión general del algoritmo para funciones f(x) de n entradas.

En este caso, la entrada al circuito es:

$|a\rangle =|0\rangle ^{\otimes n}|1\rangle$

A continuación de las puertas Hadamard se obtiene:

$|b\rangle ={\frac {1}{\sqrt {2^{n}}}}\sum _{x=0}^{2^{n}-1}|x\rangle {\frac {|0\rangle -|1\rangle }{\sqrt {2}}}$

A la salida del bloque U_f se tiene:

$|c\rangle =\sum _{x=0}^{2^{n}-1}(-1)^{f(x)}|x\rangle {\frac {|0\rangle -|1\rangle }{\sqrt {2}}}$

La última puerta Hadamard produce la siguiente salida

$|d\rangle =\sum _{z=0}^{2^{n}-1}\sum _{x=0}^{2^{n}-1}(-1)^{x\cdot z+f(x)}|z\rangle {\frac {|0\rangle -|1\rangle }{\sqrt {2}}}$

Y por último, realizando la medición, se obtiene z. En el caso en que la función f(x) sea balanceda, las contribuciones para $(0,\ldots ,0)$ se cancelan y la medida de z debe dar una combinación distinta. Por el contrario, si f(x) es constante se obtiene $(0,\ldots ,0)$ en la medida, pues el resto de las contribuciones se cancelan en este caso. Por consiguiente, comprobando si z es cero o distinto de cero se sabe que la función es, respectivamente, constante o balanceada.

Véase también

Algoritmo de Bernstein–Vazirani

Referencias

↑ ^a ^b Deutsch, David; Jozsa, Richard (1992). «Rapid solutions of problems by quantum computation». Proceedings of the Royal Society of London A. 439 (1907): 553–558. Bibcode:1992RSPSA.439..553D. doi:10.1098/rspa.1992.0167.
↑ Johansson, N.; Larsson, JÅ. (2017). «Efficient classical simulation of the Deutsch–Jozsa and Simon's algorithms». Quantum Inf Process (2017) 16: 233. Bibcode:2017QuIP...16..233J. doi:10.1007/s11128-017-1679-7.

Bibliografía

Michael A. Nielsen e Isaac L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, Cambridge University Press, Reino Unido, 2000, ISBN 0-521-63503-9.
Alberto Galindo y Miguel Ángel Martin-Delgado (2002). Information and computation: classical and quantum aspects. Reviews of Modern Physics, 74(2), 347

Enlaces externos

https://qiskit.org/textbook/ch-algorithms/deutsch-jozsa.html

Datos: Q1028209

[:0-1] Deutsch, David; Jozsa, Richard (1992). «Rapid solutions of problems by quantum computation». Proceedings of the Royal Society of London A. 439 (1907): 553–558. Bibcode:1992RSPSA.439..553D. doi:10.1098/rspa.1992.0167.

[2] Johansson, N.; Larsson, JÅ. (2017). «Efficient classical simulation of the Deutsch–Jozsa and Simon's algorithms». Quantum Inf Process (2017) 16: 233. Bibcode:2017QuIP...16..233J. doi:10.1007/s11128-017-1679-7.

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