Computação quântica : autômatos, jogos e complexidade

Orientador: Arnaldo Vieira MouraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Desde seu surgimento, Teoria da Computação tem lidado com modelos computacionais de maneira matemática e abstrata. A noção de computação eficiente foi investigada usando esses modelos sem procurar entender as capacidades e limitações inerentes ao mundo físico. A Computação Quântica representa uma ruptura com esse paradigma. Enraizada nos postulados da Mecânica Quântica, ela é capaz de atribuir um sentido físico preciso à computação segundo nosso melhor entendimento da natureza. Esses postulados dão origem a propriedades fundamentalmente diferentes, uma em especial, chamada emaranhamento, é de importância central para computação e processamento de informação. O emaranhamento captura uma noção de correlação que é única a modelos quânticos. Essas correlações quânticas podem ser mais fortes do que qualquer correlação clássica estando dessa forma no coração de algumas capacidades quânticas que vão além do clássico. Nessa dissertação, nós investigamos o emaranhamento da perspectiva da complexidade computacional quântica. Mais precisamente, nós estudamos uma classe bem conhecida, definida em termos de verificação de provas, em que um verificador tem acesso à múltiplas provas não emaranhadas (QMA(k)). Assumir que as provas não contêm correlações quânticas parece ser uma hipótese não trivial, potencialmente fazendo com que essa classe seja maior do que aquela em que há apenas uma prova. Contudo, encontrar cotas de complexidade justas para QMA(k) permanece uma questão central sem resposta por mais de uma década. Nesse contexto, nossa contribuição é tripla. Primeiramente, estudamos classes relacionadas mostrando como alguns recursos computacionais podem afetar seu poder de forma a melhorar a compreensão a respeito da própria classe QMA(k). Em seguida, estabelecemos uma relação entre Probabilistically Checkable Proofs (PCP) clássicos e QMA(k). Isso nos permite recuperar resultados conhecidos de maneira unificada e simplificada. Para finalizar essa parte, mostramos que alguns caminhos para responder essa questão em aberto estão obstruídos por dificuldades computacionais. Em um segundo momento, voltamos nossa atenção para modelos restritos de computação quântica, mais especificamente, autômatos quânticos finitos. Um modelo conhecido como Two-way Quantum Classical Finite Automaton (2QCFA) é o objeto principal de nossa pesquisa. Seu estudo tem o intuito de revelar o poder computacional provido por memória quântica de dimensão finita. Nos estendemos esse autômato com a capacidade de colocar um número finito de marcadores na fita de entrada. Para qualquer número de marcadores, mostramos que essa extensão é mais poderosa do que seus análogos clássicos determinístico e probabilístico. Além de trazer avanços em duas linhas complementares de pesquisa, essa dissertação provê uma vasta exposição a ambos os campos: complexidade computacional e autômatosAbstract: Since its inception, Theoretical Computer Science has dealt with models of computation primarily in a very abstract and mathematical way. The notion of efficient computation was investigated using these models mainly without seeking to understand the inherent capabilities and limitations of the actual physical world. In this regard, Quantum Computing represents a rupture with respect to this paradigm. Rooted on the postulates of Quantum Mechanics, it is able to attribute a precise physical notion to computation as far as our understanding of nature goes. These postulates give rise to fundamentally different properties one of which, namely entanglement, is of central importance to computation and information processing tasks. Entanglement captures a notion of correlation unique to quantum models. This quantum correlation can be stronger than any classical one, thus being at the heart of some quantum super-classical capabilities. In this thesis, we investigate entanglement from the perspective of quantum computational complexity. More precisely, we study a well known complexity class, defined in terms of proof verification, in which a verifier has access to multiple unentangled quantum proofs (QMA(k)). Assuming the proofs do not exhibit quantum correlations seems to be a non-trivial hypothesis, potentially making this class larger than the one in which only a single proof is given. Notwithstanding, finding tight complexity bounds for QMA(k) has been a central open question in quantum complexity for over a decade. In this context, our contributions are threefold. Firstly, we study closely related classes showing how computational resources may affect its power in order to shed some light on \QMA(k) itself. Secondly, we establish a relationship between classical Probabilistically Checkable Proofs and QMA(k) allowing us to recover known results in unified and simplified way, besides exposing the interplay between them. Thirdly, we show that some paths to settle this open question are obstructed by computational hardness. In a second moment, we turn our attention to restricted models of quantum computation, more specifically, quantum finite automata. A model known as Two-way Quantum Classical Finite Automaton (2QCFA) is the main object of our inquiry. Its study is intended to reveal the computational power provided by finite dimensional quantum memory. We extend this automaton with the capability of placing a finite number of markers in the input tape. For any number of markers, we show that this extension is more powerful than its classical deterministic and probabilistic analogues. Besides bringing advances to these two complementary lines of inquiry, this thesis also provides a vast exposition to both subjects: computational complexity and automata theoryMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computaçã

Exact Completeness of LP Hierarchies for Linear Codes

Determining the maximum size $A_2(n,d)$ of a binary code of blocklength $n$ and distance $d$ remains an elusive open question even when restricted to the important class of linear codes. Recently, two linear programming hierarchies extending Delsarte's LP were independently proposed to upper bound $A_2^{\text{Lin}}(n,d)$ (the analogue of $A_2(n,d)$ for linear codes). One of these hierarchies, by the authors, was shown to be approximately complete in the sense that the hierarchy converges to $A_2^{\text{Lin}}(n,d)$ as the level grows beyond $n^2$. Despite some structural similarities, not even approximate completeness was known for the other hierarchy by Loyfer and Linial. In this work, we prove that both hierarchies recover the exact value of $A_2^{\text{Lin}}(n,d)$ at level $n$. We also prove that at this level the polytope of Loyfer and Linial is integral.Even though these hierarchies seem less powerful than general hierarchies such as Sum-of-Squares, we show that they have enough structure to yield exact completeness via pseudoprobabilities.Comment: 19 page

A Complete Linear Programming Hierarchy for Linear Codes

A longstanding open problem in coding theory is to determine the best (asymptotic) rate $R_2(\delta)$ of binary codes with minimum constant (relative) distance $\delta$. An existential lower bound was given by Gilbert and Varshamov in the 1950s. On the impossibility side, in the 1970s McEliece, Rodemich, Rumsey and Welch (MRRW) proved an upper bound by analyzing Delsarte's linear programs. To date these results remain the best known lower and upper bounds on $R_2(\delta)$ with no improvement even for the important class of linear codes. Asymptotically, these bounds differ by an exponential factor in the blocklength. In this work, we introduce a new hierarchy of linear programs (LPs) that converges to the true size $A^{\text{Lin}}_2(n,d)$ of an optimum linear binary code (in fact, over any finite field) of a given blocklength $n$ and distance $d$. This hierarchy has several notable features: (i) It is a natural generalization of the Delsarte LPs used in the first MRRW bound. (ii) It is a hierarchy of linear programs rather than semi-definite programs potentially making it more amenable to theoretical analysis. (iii) It is complete in the sense that the optimum code size can be retrieved from level $O(n^2)$. (iv) It provides an answer in the form of a hierarchy (in larger dimensional spaces) to the question of how to cut Delsarte's LP polytopes to approximate the true size of linear codes. We obtain our hierarchy by generalizing the Krawtchouk polynomials and MacWilliams inequalities to a suitable "higher-order" version taking into account interactions of $\ell$ words. Our method also generalizes to translation schemes under mild assumptions.Comment: 58 page