Il vantaggio quantistico non nasce dal fatto che i computer quantistici “vanno più veloci” in senso classico, ma dal fatto che usano proprietà fisiche che non esistono nei sistemi classici...

Come per esempio:

• Sovrapposizione: un qubit può rappresentare simultaneamente 0 e 1 (con certe ampiezze).→ permette di esplorare molte possibilità in parallelo.

  
  

• Entanglement: gli stati di più qubit possono essere correlati non localmente.→ usato per creare vincoli globali tra soluzioni (utile in ottimizzazione, simulazioni fisiche, crittografia quantistica).

  
  

• Interferenza: le ampiezze quantistiche possono sommarsi o cancellarsi.→ è il “trucco” che fa emergere la soluzione (Grover, Shor, QFT, algoritmi HHL).

  
  

• Misurazione probabilistica: non ottieni direttamente tutti i risultati della sovrapposizione, ma puoi progettare l’algoritmo affinché la soluzione corretta sia quella con probabilità più alta al momento della misura.

Ma allora quali sono il tipi di problemi che beneficiano di queste proprietà ?

• Problemi di struttura nascosta, come per esempio : periodi, simmetrie, trasformate (Shor, algoritmi basati su Fourier quantistica).

  
  

• Problemi di ricerca non strutturata; per esempio trovare un ago in un pagliaio (Grover).

  
  

• ottimizzazione combinatoria: TSP, max-cut, scheduling → con algoritmi tipo QAOA, annealing quantistico.

  
  

• Simulazione di sistemi quantistici(chimica, fisica dei materiali) → perché i sistemi quantistici sono naturalmente difficili da simulare classicamente.

  
  

• Algebra lineare e machine learning, come HHL per sistemi lineari, quantum PCA, quantum SVM → ancora molto sperimentali.

  
  

In sintesi Un algoritmo quantistico ha senso solo se riesce a sfruttare almeno una di queste proprietà fisiche (sovrapposizione, entanglement, interferenza); se il problema non ha una struttura che si presta a questo, allora il calcolo quantistico non offre vantaggi rispetto al classico.

#quantistica