https://pseudorandomstring.wordpress.com/2021/03/05/%ea%b5%ac%ea%b8%80%ec%9d%98-%ec%96%91%ec%9e%90%ec%9a%b0%ec%9b%94%ec%84%b1-%ec%8b%a4%ed%97%98%ec%97%90-%eb%8c%80%ed%95%9c-%eb%b0%98%eb%b0%95/


중국 연구진의 연구 결과 구글의 양자우위 실험이 양자우위를 보이지 않는 다는 내용의 연구 결과가 3월에 나옴


https://www.scottaaronson.com/blog/?p=5517


- 5월 24일 스캇 아론손의 반박 (응~ 양자 우위 맞아)

SCOTT : 여기에 대해 블로그를 올렸습니다. Google에서 사용하는 선형 교차 엔트로피 벤치 마크를 스푸핑하는 데 좁게 초점을 맞추면 모두 가장 많이 공유하는 많은 샘플을 생성하여 이전에 지적한 것보다 훨씬 빠르게 수행 할 수있는 고전적인 알고리즘이 있다는 것을 보여주는 영리한 논문이었습니다. (예 : 53 비트 중 처음 30 개에 모두 동의 함) 그러나 많은 사람들이 벤치 마크를 변경 한 경우 (예 : 반환 된 샘플이 선형 교차 엔트로피 벤치 마크를 통과 할뿐만 아니라 충분히 다르다고 주장하는 경우)이 고전적인 스푸핑 전략이 작동하지 않는다는 사실을 인식하지 못하고 있습니다. 우리는 이전 상태로 돌아갈 것입니다.





https://pseudorandomstring.wordpress.com/2021/04/23/2020-acm-prize-in-computing-%ec%88%98%ec%83%81%ec%9e%90-scott-aaronson/



스캇 아론손이란 사람은 누구?


2020년 ACM Prize in Computing의 수상자, 양자컴퓨터를 연구하는 휴먼





https://gilkalai.wordpress.com/2021/03/10/amazing-feng-pan-and-pan-zhang-announced-a-way-to-spoof-classically-simulate-the-googles-quantum-supremacy-circuit/



5월 24일 질 칼라이의 반박



Scott의 평가는 여러 가지 이유로 문제가 있다고 생각합니다.


Google 실험이 벤치 마크를 통과하도록 벤치 마크를 변경할 수 없으며 스푸핑 실험이 임의의 방식으로 실험에 실패합니다. 벤치 마크는 몇 가지 이론을 기반으로해야합니다. 선형 교차 엔트로피 벤치 마크를 통과하면 이론적 근거가 있습니다. 이러한 정당화는 53 큐 비트에 대한 계산 경도의 문제를 열어줍니다. 스푸핑은 53 큐 비트가 점근 적 계산 복잡성 인사이트를 적용하기에 충분하지 않으며 Google 논문의 광범위한 주장을 확실히 지원하지 않는다는 것을 암시합니다.정확한 벤치 마크가 필요합니다. 반환 된 샘플도 충분히 다르다는 Scott의 요구 사항이 모호하게 설명되어 있습니다.새 논문에서 생성 된 샘플을 균일 한 샘플 (Pan과 Zhang의 논문에 언급 된대로)과 혼합하면 Google 모델을 기반으로 한 샘플과 스푸핑 된 샘플을 통계적으로 구별하지 못할 가능성이 높습니다.또한 Rinott, Shoham 및 저의 Google 샘플에 대한 통계적 연구를 통해 이제 Google 샘플이 Google 모델을 기반으로 한 샘플보다 상당히 "덜 다를"것임을 알 수 있습니다.


라고 한 다음 업데이트 되는게 없네...