量子计算

量子计算结合了过去半个世纪以来两个最大的技术变革：信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则替换二进制逻辑来计算，某些难以攻克的计算任务将得到解决。追求通用量子计算机的一个重要目标是确定当前经典计算机无法承载的最小复杂度的计算任务。该交叉点被称为「量子霸权」边界，是在通向更强大和有用的计算技术的关键一步。

[描述来源：连发Science、Nature Physics：谷歌展示量子霸权实现蓝图|机器之心]

那么，量子计算机到底是怎么工作的？

给出一个扼要而易懂的解释并非易事，这就是为什么 2016 年 4 月加拿大总理 Justin Trudeau 成了极客英雄。在一次新闻发布会现场（后来在网上迅速传播开来），Trudeau 解释道：「传统的计算机只有 1 或 0，是二值系统；而量子态允许更复杂的信息被编码进单一比特。」

量子计算机的主要构件模块是量子比特（qubit），任何量子性质，例如电子能级、自旋或光子的量子态等都可以用来表征量子比特，只要系统可以将其隔离并控制它们。一个量子比特只有两个状态，而 n 个量子比特最多可以表示 2 的 n 次方个状态。

例如，为了运行一个特定程序，某些量子计算机使用电磁波脉冲序列来操控量子比特，每个脉冲都具有确定的频率和确定的持续时长。这些脉冲就是量子程序的指令（门操作）。每个指令都导致未被测量的量子比特的状态以特定方式进行演化。

这些脉冲操作不仅仅在一个量子比特上进行，而是在所有的量子比特上进行，通常每个量子比特或每个集群的量子比特接收不同的脉冲指令。量子计算机的量子比特通过纠缠相互作用，纠缠使这些量子比特的状态互相关联。在这里最重要的是，对量子比特的状态的相继改变可以用于执行有用的计算。

一旦量子程序完成执行——数千甚至上百万个激光脉冲的作用——量子比特将被测量以输出计算的最终结果。测量操作使得每个量子比特变成 0 或 1，即量子力学中著名的波函数坍缩。

[描述来源：活在实验室还是实现霸权？揭开当前量子计算技术进展之谜|机器之心]

发展历史

量子计算机的想法最早可追溯到诺贝尔奖得主、物理学家 Richard Feynman 在 1981 年的一次演讲，其中他设想了通过亚原子粒子的特有属性建模其他亚原子粒子行为的可能性。曾工作于 AT&T 贝尔实验室、现在 MIT 的 Peter Shor 在 1994 年的论文《Algorithms for Quantum Computation: I Discrete Logarithms and Factoring》中提出了更好的设想：如果可以打造一台量子计算机，找到大数的质因子，就可以破解常用的公钥加密系统。这样一台计算机将从根本上瓦解互联网。

人们开始意识到，量子计算机将是 IT 领域的「屠龙刀」，一旦实现将超越经典计算的极限。美国加州理工学院物理学家 John Preskill，将这种超越所有经典计算机的计算能力起名「量子霸权（quantum supremacy）」。

2001年，Michael N. Leuenberger和 Daniel Loss提出了Grover算法的实现，该算法使用分子磁体，它们的自旋本征态使它们成为单粒子系统的自然候选者。他们从理论上证明了分子磁体可以用于构建基于Grover算法的密集且高效的存储器件。特别地，一个单晶可以用作动态随机存取存储器件的存储单元。快速电子自旋共振脉冲可用于解码和读出最多105个存储的数字，访问时间短至10^(-10)次方秒。

具有光子计数的线性光学器件也是量子计算的重要候选者。2007年，G. J. Milburn等人给出了几个实验性双量子比特门的例子，他们讨论了实际组件的使用，它们在计算中引起的错误以及如何纠正这些错误。

到目前为止，科学家仍未成功打造出能够展示量子霸权的实际量子装置。2010 年，MIT 科学家 Scott Aaronson 提出了可用于展示霸权的玻色采样问题。玻色采样是一种针对光子（玻色子）系统的量子霸权测试案例。理论上，经典计算机求解玻色采样需要指数量级计算时间，而量子计算只需要多项式量级计算时间。与此同时，相比通用量子计算，玻色采样更容易实现。

玻色采样量子计算，仅需要拥有光子生成、线性演化和探测技术就可以实现。这种解决特定问题的模拟式量子计算机提供了一条捷径，用来实际展示量子计算机击败经典计算机的计算能力。然而，经典计算机求解玻色采样的能力上界尚未确定。2016年，Xuejun Yang等人在天河二号超级计算机上模拟了玻色采样问题，该计算机在 2013-2016 年间六次位居世界第一。他们最大使用了天河二号 312,000 个 CPU 内核来计算矩阵的积和式，通过当前最优的积和式计算算法，他们推断出天河二号的性能上界是约每 100 分钟生成一个 50 光子样本。此外，他们还发现了其中一种积和式计算算法的精度问题。

由于真实世界量子系统内在的误差和噪声，构建大规模的量子处理器很有挑战性。2018年，Kevin S. Chou和R. J. Schoelkopf等人发表论文试图利用模块化解决这个问题，这种策略常被用来在自然和工程中构建鲁棒的复杂系统。该方法通过集成小型、专用的组件到更大规模的架构中来控制复杂性和不确定性。这种思想启发了量子模块化架构的开发，其中分离的量子系统通过通信通道连接到量子网络中。在这种架构中，通用量子计算的基本工具是纠缠量子门的传输，但这种传输迄今为止尚未被确定性地实现。

主要事件

发展分析

瓶颈

量子信息技术已经经历了广泛的原理性验证，是否能真正走出实验室，走向实用化和产业化，取决于我们是否能够构建和操控足够大规模的量子系统。宏观光学系统中的损耗、稳定性和操控精度等看似技术性问题已变成迈向规模化的瓶颈性难题。

这是量子计算机开发中需要直接面对的工程问题，不仅仅是因为量子比特必须与外界隔离（哪怕只有轻微的干扰），至少在完成计算后的输出结果阶段也是非常重要的。这个困难也导致了直到最近几年，最大规模的量子计算机也不过一二十个比特，并且只能运行最简单的算法。

此外，近年来，关于通用量子计算机的新闻屡见于报端，IBM、谷歌、英特尔等公司争相宣告实现了更高的量子比特数纪录。但是业界共识是即使做出几十甚至更多量子比特数，如果没有做到全互连、精度不够并且无法进行纠错，通用量子计算仍然无法实现。

未来发展方向

由于量子比特需要被隔离，硬件设计就变得十分重要；微软试图从另一个方向突破——拓扑量子计算，其在理论上很有潜力，不过目前未见更多进展。

Contributor: Yuanyuan Li