Re: [新聞] Google 跨出「一大步」 量子電腦照亮廣達
※ 引述《PTTdoggy (科科)》之銘言:
: 通篇胡言亂語,各種拼湊胡謅
: 廣達什麼的我不清楚,只點出幾個重要錯誤
我也來胡言亂語一下好了
計算複雜度有
Time complexity 還有 Space complexity
量子電腦我看還有一個叫做
Physical Complexity
如果把這個 Physical Complexity 當作沒有
量子電腦的確可以發展很快
意思就是 [我如果解決一個很複雜的問題我得到的效果]
就會有一台量子電腦
[但那個複雜的問題 可能本身就是一個指數性質的問題]
從這點出發你就會發現
所謂的[我現在要只要能讓qubit 增加所以可以解決一個複雜問題]
這句話就是複雜問題
而且以現在的物理限制來說
我覺得比較像本夢比的感覺
人類現在要解決的問題下面這個還比較實際
AI 的架構對於計算複雜度的降低有多少增益
以machine learning 來看
已經實現一些問題可以指數降低複雜度
但是要對應是symmetry problem
https://imgur.com/QEhJOx6
我們退休前電腦能達到這張圖的 super human就夠了
--
你真的是在胡言亂語
而且已經要有抗量子演算法了,量子電腦的用途會比預
期少,改革馮紐曼架構還比較有用
AI 就已經不是凡紐曼架構了
是不是 Von Neumann Architecture 和 computational
complexity 有什麼關係?只要是在非量子電腦上執
行,你一樣是跑在 Turing Machine 上
turning machine 要清調磁帶 AI不用
第二點不一樣是 machine 不用解出函數f
所以所謂的你用turning machine 去計算一個問題
跟你用AI去計算一個問題本來就是不同問題
因為你不知道decisive function
你也無法定義
至於量子電腦,只不過是在某些特殊問題上(e.g., 質
因數分解)能夠超高效率運算,它也無法解決或證明 co
mputational complexity 領域的最基本問題 esp. P =
?= NP
量子電腦跟 np=p 根本沒有關係吧 ^^
繼續胡說八道!只要是在傳統電腦上執行的程式,都是
限制在 Turing Machine 的架構下
自己去書店或 Amazon 上買一本 Computational Compl
exity 的教科書來讀,你就知道一切問題的核心就是 P
=?= NP
你在搞笑什麼啊 那只是因為現在用電腦在實驗AI而已
你請生科的人做一個人頭去跑AI演算法看看 我們在討
論複雜度還是討論計算能力?
你量子電腦不是turing machine控制的喔^^
Quantum complexity theory 只不過是原有理論的延
伸,而且是不太大的延伸
目前認為量子電腦能加速解決的問題只有 BQP 的虛線
範圍
笑死!扯什麼生科,什麼用人頭跑 AI wwww 再瞎掰啊
!目前 AI 用的類神經網路和人類的腦神經結構根本
不同!
你加油啦 現在量子電腦到底有沒有比傳統電腦好
都還是無解的問題
也才剛剛有演算法被發現 傳統可以解更快了
你得回應就是這篇講的 假設我可以突破一個複雜物理
我得到一個增益就是 量子電腦 ^^
而實際上人類的發展只要一個夠好的可以用的電腦就好
關注那個 sooooooon to be market QM不如關心別的
我們那年代台大資訊研究所必修的科目就是 Computati
onal Complexity -- 廿幾年前我在 NTU EE 大四上有
去修過,呂育道教授開的課,一學期的課只講到課本
的約 1/3, 但光憑那些粗淺的知識就知道你從頭到尾
都在胡說八道!!!
用AI learning 解決了問題量子電腦都還沒現世呢^^
繼續假懂瞎掰吧,反正丟人現眼的不是我 wwww wwww
他算什麼咖? 你修的不是顏嗣均的阿
AI 找出的函數的複雜度你比較厲害你去解^^
呂育道教授是那屆台大資訊系第一名畢業生,赴美在 T
heoretical Computer Science 的重鎮哈佛大學拿到
的計算理論博士,在博士班期間就發表了好幾篇 STOC,
FOCS 論文,你連替他提鞋子都配 wwww 笑死人!
*都不配
就是因為顏嗣均教授在電機系所開的計算理論課程內容
太淺我才跑去資訊所修課
在台灣讀書不犯法喔,
!與其在這邊拼命胡扯瞎掰,建議你找本 Computation
al Complexity 的經典教科書用心讀個半年(如果你能
讀懂的話 wwww)
好專業 我老了
不知道在吵啥 不如互相通個電話講清楚
啊大家不要吵架
你們要不要加line討論= = 一直噓幹嘛 好兇
AI是得益於增加model complexity和硬體的scale up
AI演算法本身沒有指數降低計算複雜度
量子計算的問題在於大多演算法頂多是polylog
但model complexity受硬體限制,而硬體無論是基於任
何材料,目前都沒有一個明確的scale-up law
所以a大前半段說的是對的
但這個更像是engineering bottlenecks
兩位大師別吵了,如果我的Alphabet今天因為你們筆
戰而跌下來,我可是會生氣的…
目前看來是好的硬體材料和架構還沒有被找到
所以scale up才會顯得這麼複雜
大家拚命往死胡同裡鑽
在股版吵這種東西只是各說各話罷了
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Re: [標的] 6770力積電 又到了年底還是不懂…42
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Re: [標的] 6770力積電 又到了年底還是不懂…9
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