什么是量子计算？

当量子比特变得相关时，就会发生**纠缠**。如果你有纠缠的量子比特，测量其中一个立即决定了另一个粒子的状态，无论它们之间有多远的距离。例如，如果一个量子比特被测量为“向上”，那么另一个就确定是“向下”。这种关联通常被称为“**鬼魅般的超距作用**”。

量子计算机

量子计算机是一种利用量子力学原理来处理信息，与经典计算机结构截然不同的计算机。量子计算机不使用经典比特（0和1），而是使用量子比特（qubits），量子比特可以处于叠加状态并与其它量子比特发生纠缠。

示例： 想象你正在解决一个复杂的优化问题。在经典计算中，你会一次查看一个解决方案。在量子计算中，你可以同时评估许多解决方案，因为它们处于叠加状态。纠缠允许量子比特以经典比特无法实现的方式协同工作，从而可能更快地找到最佳解决方案。

量子计算机在密码学、药物发现和复杂模拟等应用中尤其有前景，因为同时探索多种可能性可以带来显著的加速。目前，研究人员正在量子计算领域进行**网络安全**研究，以破解代码和加密电子通信，从而探索更好的网络安全和数据保护。

什么是量子比特？

量子比特，或称qubits，是量子计算中信息的基本单元。与只能是0或1的经典比特不同，量子比特可以同时处于0和1的叠加状态。这些独特属性使量子计算机能够并行处理多个可能性，使其在解决复杂问题和执行各种领域的专门任务方面特别强大。当一对量子比特相距很远时，如果一个量子比特的状态发生变化，另一个量子比特的状态将以可预测的方式瞬时变化。一组连接的量子比特比相同数量的二进制数字具有更大的力量。

量子计算的历史

在20世纪80年代初，**保罗·贝尼奥夫**（一位物理学家）提出了图灵机的量子力学模型。从那时起，量子计算的概念就出现了。后来，人们提出量子计算机可以模拟经典计算机无法模拟的东西。这个建议是由**理查德·费曼**和**尤里·马宁**提出的。**彼得·肖尔**在1994年开发了一种用于分解整数的量子算法。该算法足以解密RSA加密的通信。量子计算领域仍在进行更多研究。2019年10月23日，**谷歌AI**与美国**NASA**（美国国家航空航天局）合作，发表了一篇论文，声称他们实现了量子优越性。尽管有些人对此声称表示质疑，但这仍然是历史上的一个重要里程碑。

量子计算的应用

量子计算有以下应用

• 网络安全： 在当今数字化时代，个人信息存储在计算机中。因此，我们需要一个非常强大的网络安全系统来保护数据不被窃取。经典计算机对于网络安全来说已经足够，但脆弱的威胁和攻击会削弱它。科学家们正在该领域与量子计算机合作。研究还发现，通过机器学习开发各种技术来应对此类网络安全威胁是可能的。
• 密码学： 量子计算对经典的加密策略构成了巨大的挑战。它可以使用像Shor算法这样的算法成功分解大数，可能会破解广泛使用的密码系统。另一方面，量子密码学（利用纠缠进行安全密钥分发）可以增强信息隐私并创建不可破解的通信通道。
• 气候建模： 量子计算机擅长模拟复杂的物理系统。在气候领域，它们可以以前所未有的精度模拟复杂的大气和海洋相互作用。这可以带来改进的气候预测，帮助我们理解和减缓气候变化的影响。
• 人工智能与机器学习： 人工智能已成为数字化领域的新兴领域。许多工具、应用程序和功能都是通过**AI**和**ML**开发的。随着时间的推移，正在开发越来越多的应用程序。因此，它对经典系统在准确性和速度方面提出了挑战。但是，量子计算机可以帮助在更短的时间内处理这些复杂问题，而经典计算机需要数百年的时间来解决这些问题。
• 药物设计与开发： 量子计算可以比经典计算机系统更强大地模拟复杂的分子相互作用和化学反应。这通过预测分子的行为加速了药物发现，尤其是在开发更有效的药物和个性化疗法方面。
• 金融市场： 量子计算可以优化金融投资组合、期权定价和风险管理。这些能力对于投资策略和财务决策至关重要，最终带来更稳健和有利可图的结果。
• 计算化学： 量子计算机的叠加和纠缠特性可以赋予机器强大的能力，可以有效地绘制分子图谱。因此，它为制药研究领域开辟了多种机会。量子计算机可以处理的更庞大的问题包括制造室温超导体、制造氨基化肥、制造固态电池以及去除二氧化碳（以改善气候）等。量子计算在计算化学领域将是最重要的。
• 材料科学： 量子计算在材料技术领域是一个变革者。它可以模拟量子级别的复杂材料和分子的行为，尤其可以发现具有特定性质的新材料。这在电子、能源存储等领域有应用。

这些应用说明了量子计算的独特能力，包括叠加和纠缠，如何能够解决问题并彻底改变从网络安全、医疗保健到物流和物质研究的各个行业。

经典计算与量子计算的对比

下表描述了经典计算和量子计算之间的区别

量子计算的未来

量子计算的未来似乎为世界贸易带来了极大的增强和生产力。上述讨论的点表明，这只是概念的开始，它必将成为我们生活的一部分。它尚未成为主流。未来，量子系统将使各行业能够解决它们一直认为不可能解决的问题。据报道，量子计算的市场将在未来几十年内强劲增长。谷歌对量子计算理论表现出极大的关注和兴趣。

最近，谷歌发布了一个新版本的TensorFlow，即**TensorFlow Quantum (TFQ)**。TFQ是一个开源库。它用于原型化量子机器学习模型。一旦开发完成，它将使开发人员能够轻松创建混合AI算法，从而能够集成量子计算机和经典计算机的技术。TFQ的主要目标是将量子计算和机器学习技术结合起来，以均匀地构建和控制自然和人工智能量子计算机。科学家们在量子计算方面仍然面临一些新旧挑战，但它必将在未来几年内带来软件开发。

量子计算中的挑战

量子计算的应用仍处于初级阶段，特别是其超越经典系统的能力。尽管如此，量子计算距离成为一项有用的技术还有很长的路要走，因为它面临着工程师和科学家们正在努力解决的基本问题。

1. 量子退相干和噪声

量子计算机的信息单元，即量子比特，具有叠加和纠缠的能力。这些状态只能在非常特定的温度和缺乏电磁辐射的条件下维持。这种情况会导致一个称为退相干的过程，其中量子比特会失去其量子态并表现得像经典比特。经典比特使得计算不可靠。

因此，量子纠错变得至关重要。科学家们正试图开发能够检测和纠正错误而无需破坏量子态的量子纠错码。理论上，在不破坏量子态的情况下纠正错误是不可能的，并且由于需要大量物理量子比特才能形成一个逻辑量子比特，因此迫使需要进行扩展。

2. 可扩展性问题

如今，大多数量子计算机的运行功能性量子比特少于100个，这与解决诸如模拟分子结构或解决需要数百万个纠错逻辑量子比特的复杂优化问题等现实世界挑战所需的最优方案相去甚远。

此外，在保持相干性和纠缠性的同时增加量子比特仍然是一个工程难题。随着量子比特数量的增加，管理量子比特的互连性和保持低错误率变得越来越困难。实现大规模、容错量子计算仍需数十年时间，需要材料科学、架构设计和误差缓解策略的进步。

3. 标准化编程语言的缺乏

量子计算仍然落后于经典计算，经典计算拥有成熟的编程生态系统和广泛采用的语言，如Python、C++或Java。与计算机科学的其他分支不同，量子计算仍处于发展阶段。

有新的方法来设计量子系统，不同的机构也有自己的解决方案。IBM有Qiskit，Google有Cirq，Microsoft有Q#。虽然这些工具很有用，但缺乏统一性会在量子开发中造成碎片化。为了在不同的量子系统上工作，开发人员需要熟悉多个平台，这阻碍了软件的进步。

4. 高昂的成本和基础设施要求

由于量子计算的成本极高，建造量子计算机远非经济实惠。这些系统的建造需要低温冷却系统来维持超低温度，以及电磁屏蔽来保护量子比特免受噪声的干扰。

这些系统是多方面的，需要大量的能源。此外，量子计算机的维护和操作严谨性需要高技能人员，从而大大增加了开销。因此，量子计算仅限于大型企业、政府实验室和少数研究型大学。

5. 安全风险

除了量子密码学，量子计算对网络安全的影响是巨大的。一方面，它促进了安全方法的改进；另一方面，它威胁着围绕加密的安全方法。Shor算法能够以比经典计算指数级更快的速度分解大数。

这意味着RSA和其他广泛使用的加密协议可以轻易被破解。这就是开发后量子密码学——一种能抵抗量子攻击的加密技术的原因。在量子时代，如何安全地传输信息是一个主要问题，因此，这个问题对研究人员和网络安全专家来说至关重要。

量子计算的突破和最新进展

尽管存在相关限制，过去几年量子计算取得了前所未有的进步。注意到最重要的里程碑

1. 量子优越性成就

• 谷歌2019年的突破： 谷歌的Sycamore量子处理器在200秒内解决了复杂的采样问题。这是首次声称的量子优越性证明，因为它展示了一个问题，即世界上最快的超级计算机需要10000年才能解决。
• 中国九章（2020年）： 中国的光量子计算机利用高斯玻色子采样，在几分钟内完成了经典超级计算机需要数十亿年才能完成的计算。这再次证明了量子优势。
• IBM的Condor（2023年）： IBM宣布，通过一个拥有1121个量子比特的处理器，在实现大规模量子计算方面取得了突破，尽管纠错仍然是一个挑战。

2. 混合量子-经典系统

混合量子-经典系统成为新的焦点领域。完全纠错的量子计算机需要时间，因此正在寻求基于量子和经典处理器组合的实际应用。

• 量子机器学习（QML）： AI模型可以通过量子加速得到增强。
• 金融建模： 投资组合优化和风险分析。
• 药物发现： 在分子层面模拟相互作用，速度超过经典方法。

3. 量子云计算

如今，强大的科技公司已经通过云提供量子计算服务。

• IBM Quantum Experience： IBM Quantum Experience允许用户通过云访问IBM的量子处理器。
• Google Quantum AI： Google Quantum AI允许用户试验其量子硬件。
• Amazon Braket & Microsoft Azure Quantum： Amazon Braket和Microsoft Azure Quantum提供混合量子和经典计算的工具。

这使得大学、研究机构甚至初创公司都可以在无需物理量子计算机的情况下进行量子算法的研究，从而促进了创新。

尽管仍然存在许多挑战，如纠错和可扩展性，但这些进展展示了已取得的里程碑。在完全容错的量子计算机广泛可用之前，未来十年很可能将由混合系统主导。

量子计算的未来应用

尽管仍处于初级阶段，量子计算有能力改变多个行业。它独特的信息处理方法能够使用量子比特执行经典计算机无法完成的复杂计算。在其成熟状态下，量子计算有望在医学、气候变化、人工智能、金融甚至太空探索等领域取得突破性进展。

1. 医疗保健和药物发现

医疗保健行业，特别是在药物开发和个性化医疗方面，将从量子计算中获益最大。由于模拟复杂分子相互作用涉及变量众多，传统计算机往往无法提供准确的结果。量子计算机可以模拟原子和亚原子相互作用，以更高的精度模拟复杂的分子相互作用。

这种量子能力可以加速阿尔茨海默病、癌症、帕金森病和肌萎缩侧索硬化症（ALS）的新药开发，这些疾病需要分子理解。此外，量子计算可以通过根据患者的遗传信息修改治疗方案来增强个性化医疗，从而提高治疗效果，同时最大程度地减少不良反应。另一个重要领域是蛋白质折叠模拟，它有助于研究错误折叠的蛋白质及其在多种疾病中的作用。

2. 气候变化和能源解决方案

通过量子计算等新兴技术的帮助，可以更有效地应对气候变化带来的挑战。利用量子计算，可以更有效地分配太阳能和风能等可再生能源，并更优化地管理其供需。此外，为电动汽车设计的量子电池由于在测试化学反应中使用量子模拟而可能更高效。

这些计算机还可以协助设计和模拟核聚变反应堆，它们是清洁且近乎无限的能源来源。此外，量子计算机可以帮助推进用于捕获碳排放的技术，从而帮助减少大气中的温室气体。通过使用量子算法实现更高效的供应链管理，可以减少浪费和碳足迹，从而支持环境可持续性。

3. 人工智能和大数据

由大数据赋能的人工智能将在一个称为量子机器学习的分支中受益于量子计算。量子计算机可以解决经典AI系统在处理大型数据集时遇到的问题。这创造了一个改进模式识别、决策和预测准确性的机会，因为数据可以以指数级更快的速度进行处理和分析。处理能力的提高也将使机器学习算法更加高效。

通过使用量子计算可以解决的复杂物流问题——实时路由优化，将使快递和航空公司受益。随着量子AI的进一步发展，机器人技术和自然语言处理的进步，以及实时数据流的分析都是可能的。

4. 金融建模和风险分析

金融行业已经在量子计算的影响范围内，对建模和评估风险进行了改进。经典系统需要很长时间来分析大量数据集以寻找欺诈，而量子算法可以通过更有效地检测异常和模式识别来增强这一过程。

投资组合优化是量子算法的另一个应用，投资者可以通过该应用获得更高的回报和更低的风险。通过模拟和更准确地建模经济行为，在股市趋势预测方面提高预测能力，可能会彻底改变银行、对冲基金和金融分析师的竞争格局。

5. 太空探索和天体物理学

量子计算有望模拟黑洞、中子星和引力波等极端宇宙现象，加深我们对基本物理学的理解，从而推进太空探索和天体物理学。行星际任务可以通过优化航天器轨迹的量子算法受益，从而减少燃料消耗和旅行时间。

此外，量子系统还可以帮助解码詹姆斯·韦伯太空望远镜等先进望远镜接收到的海量宇宙信号，可能揭示有关宇宙起源、暗物质和外星生命的线索。

量子计算常见问题解答

1. 什么是量子计算机，它与经典计算机有什么区别？

与使用比特（0和1）进行计算的经典计算机不同，量子计算机通过量子比特（qubits）处理信息。使用量子计算机，由于叠加原理，每个计算都是同时进行的，而经典计算机则顺序处理信息。

2. 当今量子计算面临的最大挑战是什么？

最显著的挑战是：

• 量子退相干： 量子比特通过环境失去其辨别能力，这反过来需要强烈的冷却至接近绝对零度。
• 纠错： 由于量子系统容易出错，这需要数百万个物理量子比特才能形成一个稳定的逻辑量子比特。
• 可扩展性： 当前的量子处理器拥有不到一千个量子比特，而实际应用需要数百万个。
• 高昂的成本： 建造和维护量子计算机所需的低温和电磁屏蔽导致成本过高。

3. 量子计算机可以破解现代加密吗？

确实，量子计算机对现有的加密技术（如RSA或ECC）构成威胁，因为它们可以使用Shor算法，该算法可以比经典计算机指数级更快地分解大数。

然而，后量子密码学（PQC）旨在减轻量子威胁。因此，像基于格的密码学这样的量子安全加密方法正在被NIST等机构标准化。

4. 量子计算有哪些实际应用？

量子计算可以彻底改变以下行业：

• 药物发现： 通过模拟分子相互作用来开发新药。
• 气候建模： 改进碳捕获和可再生能源。
• 金融： 高级风险评估和投资组合优化。
• 人工智能与机器学习： 加速复杂数据集的处理。
• 网络安全： 提供无法攻破的量子加密（QKD）。

5. 量子计算机何时才能广泛使用？

人们可能要过几十年才能看到大规模、容错的量子计算机，但目前，IBM、Google或Microsoft等公司至少已经提供了量子云访问。

目前的系统，如IBM的1121量子比特的Condor，存在过度的噪声和错误。在有用的任务中超越经典计算机被称为量子优势，专家预计将在2030年实现，但更乐观的采用时间表仍不确定。