什么是量子計算？

量子計算是計算機科學(xué)領(lǐng)域中使用量子理論原理的一個分支。量子理論在原子和亞原子水平上解釋了能量和物質(zhì)的反應(yīng)行為。量子計算使用亞原子粒子，如電子或光子。量子比特（Quantum bits）讓這些粒子同時以一種以上的狀態(tài)（即1和0）存在。理論上，連接量子位可以“利用它們的波狀量子態(tài)之間的反應(yīng)來進行計算，否則可能需要數(shù)百萬年來計算。”如今的計算機大都以二進制方式用一串電脈沖（1和0）將信息編碼成比特，與量子計算相比，這限制了它們的處理能力。關(guān)鍵要點：

量子計算利用量子物理中的現(xiàn)象創(chuàng)造新的計算方式。

量子計算涉及量子比特。

不同于普通的可以是0或1的計算比特，量子比特可以以多維狀態(tài)存在。

量子計算機的能力隨著添加更多的量子比特呈指數(shù)增長。

• 添加更多比特的普通計算機只能呈線性增長。

了解量子計算

量子計算領(lǐng)域出現(xiàn)于20世紀(jì)80年代。人們發(fā)現(xiàn)，與經(jīng)典算法相比，量子算法可以更有效地解決某些計算問題。量子計算能篩選大量可能性，并找到復(fù)雜問題和挑戰(zhàn)的潛在解決方案。經(jīng)典計算機用0或1的比特存儲信息，而量子計算機使用量子比特。量子比特以多維方式在量子狀態(tài)中攜帶0和1的信息。

如此巨大的計算潛力和可能的市場規(guī)模已經(jīng)吸引了一些大公司的注意。這些公司包括IBM、微軟、谷歌、D-Waves Systems、阿里巴巴、諾基亞、英特爾、空客、惠普、東芝、三菱、SK電訊、NEC、雷神、洛克希德·馬丁、Rigetti、Biogen、大眾和安進。

量子計算的用途和優(yōu)勢

量子計算可以為安全、金融、軍事和情報、藥物設(shè)計和研發(fā)、航空航天設(shè)計、公用事業(yè)(核聚變)、聚合物設(shè)計、機器學(xué)習(xí)、人工智能(AI)、大數(shù)據(jù)搜索和數(shù)字制造等領(lǐng)域做出巨大貢獻。量子計算機能夠提高信息共享的安全性，或改進雷達及其探測導(dǎo)彈和飛機。量子計算還有望用于環(huán)境保護和用化學(xué)傳感器保持水的清潔領(lǐng)域。以下是量子計算的一些潛在優(yōu)勢：

• 金融機構(gòu)也許能夠利用量子計算為零售和機構(gòu)客戶設(shè)計更有效和高效的投資組合。他們能創(chuàng)造更好的交易模擬器，提高欺詐檢測能力。
• 醫(yī)療保健行業(yè)可以使用量子計算來開發(fā)新藥和基因靶向藥物，也可以為更先進的DNA研究提供動力。
• 量子計算能幫助設(shè)計更好的數(shù)據(jù)加密和使用光信號來檢測系統(tǒng)中入侵者的方法，增強在線安全性。
• 量子計算可以用來設(shè)計更高效、更安全的飛機和交通規(guī)劃系統(tǒng)。

根據(jù)Gartner的調(diào)查研究，40%的大公司計劃在2025年前提出圍繞量子計算的倡議計劃。

量子計算的特點

疊加和糾纏是基于量子物理學(xué)的量子計算的兩個特征。它們使量子計算機能夠以比傳統(tǒng)計算機高得多的速度和低得多的能耗處理運算。

疊加

根據(jù)IBM，一個量子比特的非凡之處在于它能做什么，而不是它是什么。量子比特將它所包含的量子信息置于疊加態(tài)，這是指一個量子比特的所有可能配置的組合?！隘B加的量子比特組可以創(chuàng)造復(fù)雜的多維計算空間。復(fù)雜的問題可以在這些空間中以新的方式表現(xiàn)出來?！?/p>

糾纏

糾纏是量子計算能力不可或缺的一部分。成對的量子比特可以糾纏在一起，這意味著兩個量子比特以單一狀態(tài)存在，在這種狀態(tài)下，改變一個量子比特會以可預(yù)測的方式直接影響另一個。量子算法就是利用這種關(guān)系來解決復(fù)雜的問題。雖然傳統(tǒng)計算機位數(shù)增加一倍，其處理能力也會增加一倍，但增加量子比特會讓計算能力呈指數(shù)級增長。

退相干

當(dāng)量子比特的量子行為衰減時，就會發(fā)生退相干。振動或溫度變化會立即擾亂量子態(tài)，這可能導(dǎo)致量子比特脫離疊加，引發(fā)計算錯誤。因此保護量子比特免受這種干擾尤為重要，例如，可以采用過冷冰箱，絕緣和真空的方法。

量子計算的局限性

量子計算為許多行業(yè)的發(fā)展和解決問題提供了巨大的潛力。然而，目前，它也有其局限性。

量子比特元環(huán)境中最輕微的干擾都會造成退相干或衰變。這會導(dǎo)致計算崩潰或出錯。如上所述，量子計算機必須在計算階段免受所有外部干擾。

計算階段的錯誤修正還沒有完善，因此計算可能并不可靠。而且，由于量子比特不是數(shù)據(jù)的數(shù)字比特，它們不能利用經(jīng)典計算機使用的傳統(tǒng)糾錯解決方案。

檢索計算結(jié)果會破壞數(shù)據(jù)。設(shè)計一種特殊的數(shù)據(jù)庫搜索算法能讓測量行為幫助量子態(tài)被解碼成正確答案。

安全防護程序和量子密碼系統(tǒng)尚未成熟。

• 缺少量子比特阻礙了量子計算機發(fā)揮其有效使用潛力。研究人員還沒有生產(chǎn)出超過128個量子比特。

根據(jù)全球能源領(lǐng)導(dǎo)者Iberdola的說法，“量子計算機必須在幾乎沒有大氣壓力，環(huán)境溫度接近絕對零度(-273攝氏度)，并且與地球磁場絕緣的環(huán)境中，才能防止原子移動，相互碰撞或與環(huán)境相互作用。”

“此外，這些系統(tǒng)僅運行非常短的時間，因此信息會被損壞并且無法存儲，恢復(fù)數(shù)據(jù)變得更加困難?！?/p>

量子計算機VS經(jīng)典計算機

量子計算機比經(jīng)典計算機具有一個更基本的結(jié)構(gòu)。它們沒有內(nèi)存或處理器。量子計算機使用的只是一組超導(dǎo)量子比特。量子計算機和經(jīng)典計算機處理信息的方式不同。量子計算機使用量子比特來運行多維量子算法，隨著量子比特的增加，它們的處理能力呈指數(shù)增長。經(jīng)典計算機處理器使用比特來操作各種程序，隨著比特數(shù)的增加，它們的功率呈線性增加。因此經(jīng)典計算機的計算能力要弱得多。經(jīng)典計算機最適合日常工作，出錯率低。量子計算機非常適合更高級別的任務(wù)，例如運行模擬、分析數(shù)據(jù)(如化學(xué)或藥物試驗)、創(chuàng)造節(jié)能電池，但它們可能有很高的錯誤率。經(jīng)典計算機不需要額外的特殊照顧，可以使用一個基本的內(nèi)部風(fēng)扇來防止過熱。量子處理器需要受到保護，以免受到輕微的振動，并且必須保持極低的溫度，為此，必須使用過冷的超流體。量子計算機比經(jīng)典計算機更昂貴，也更難制造。重要提示：2019年，谷歌證明了量子計算機可以在幾分鐘內(nèi)解決一個問題，而經(jīng)典計算機則需要一萬年。

發(fā)展中的量子計算機

Google

谷歌正在花費數(shù)十億美元在2029年前建造量子計算機。該公司在加州開設(shè)了一個名為谷歌人工智能的學(xué)校，以幫助實現(xiàn)這一目標(biāo)。一旦開發(fā)完成，谷歌可以通過cloud推出量子計算服務(wù)。

IBM

IBM計劃到2023年推出1000量子比特的量子計算機。目前，IBM允許其量子網(wǎng)絡(luò)中的研究機構(gòu)、大學(xué)和實驗室訪問其機器。

微軟

微軟通過Azure Quantum平臺為公司提供量子技術(shù)服務(wù)。

其他

摩根大通和Visa等金融服務(wù)公司也對量子計算及其技術(shù)十分感興趣。

常見問題？

1. 簡單來說量子計算是什么？

量子計算是指由量子計算機進行的計算。與經(jīng)典計算機完成的傳統(tǒng)計算相比，量子計算機能夠存儲更多的信息，并以更有效的算法運行。這意味著它更快地解決極其復(fù)雜的任務(wù)。

2. 造一臺量子計算機有多困難？

建造一臺量子計算機需要很長時間，而且非常昂貴。谷歌多年來一直致力于建造量子計算機，并已花費數(shù)十億美元。預(yù)計在2029年前建成量子計算機。IBM希望在2023年之前建成一臺1000量子比特的量子計算機。

3. 建造一臺量子計算機要多少錢？

建造一臺量子計算機要花費數(shù)十億美元。然而，總部位于中國的深圳SpinQ Technology計劃向院校出售一臺5000美元的臺式量子計算機。去年，它開始以5萬美元的價格出售量子計算機。

4. 量子計算機有多快？

量子計算機比經(jīng)典計算機或超級計算機快很多倍。谷歌正在開發(fā)的量子計算機Sycamore據(jù)說可以在200秒內(nèi)完成一次計算，而世界上最快的計算機之一IBM的Summit需要一萬年才能完成。IBM反駁了谷歌的說法，稱其超級計算機可以在2.5天內(nèi)完成計算。即便如此，這也比谷歌的量子機器慢1000倍。

寫在最后

量子計算與經(jīng)典計算有很大不同。量子計算使用量子比特，可以同時為1或0。經(jīng)典計算機用的是比特，只能是1或0。因此，量子計算速度更快，功能更強大，有望被用來解決各種極其復(fù)雜、有價值的問題。

雖然目前有其局限性，但量子計算機已準(zhǔn)備好被無數(shù)行業(yè)中的高性能公司投入使用。

來源：EPITA法國高等信息工程師學(xué)院