光子计算机 （亦称光脑 ）是指以光子 替代电子 的先进计算机 。数十年来的研究指出，光子可以比传统电脑中使用的电子有更高的频宽 （例如光纤 ）。
大多数研究项目都专注于用光学等效模组替换当前的计算机组件，目的是要得到可以处理二进制数据 计算机 系统。这种方法似乎为商业光学计算提供了最佳的短期前景，因为光学组件可以集成到传统计算机中，形成光电混合的系统。然而，光电 设备因为将电能转换为光能再转回电能，会损失30％的能量。此转换也会减慢消息的传输速度。全光学计算机不需要光学-电学-光学（OEO）转换，因此减少了对电力的需求[ 1]
有些应用的设备，像是合成孔径雷达 （SAR）和光学相关器 [ 2] [ 3]
现代电子计算机的基本构件是晶体管 。为了用光学元件取代电子元件，需要一个相当的光学晶体管 。这需要使用具有非线性折射率 的材料来实现。特别是，存在一些材料[ 4] [ 5] [ 6] 逻辑门 ，[ 6] 中央处理器 （CPU）的高级部件。这些将是非线性光学晶体，用于操纵光束以控制其他光束。
像任何计算系统一样，光学计算系统需要三样东西才能良好运作。
光学处理器
光学数据传输，例如光纤电缆
光存储 [ 7] 代替电气元件需要将数据格式从光子转换为电子，这将使系统变得更慢。
对于光学计算机的未来能力，研究人员之间存在一些分歧；它们是否可能在速度、功耗、成本和尺寸方面与基于半导体的电子计算机竞争，是一个开放的问题。批评者指出[ 8] 扇出 和输入输出隔离"，所有这些目前都由电子晶体管以低成本、低功率和高速度提供。为了使光逻辑在少数利基应用之外具有竞争力，需要在非线性光器件技术方面取得重大突破，或者也许需要改变计算本身的性质。 [ 9]
光计算的一个重大挑战是，计算是一个非线性 过程，其中多个信号必须相互作用。光是一种电磁波 ，只有在材料中存在电子的情况下才能与另一种电磁波互动，[ 10] [来源请求]
另一个误解[谁说的？] 漂移速度 快得多，而且频率以THz 为单位，所以光学晶体管应该能够实现极高的频率。然而，任何电磁波都必须遵守转换极限 ，因此，光晶体管对信号的响应速度仍受其光谱带宽 的限制。在光纤通信 中，诸如色散 等实际限制往往将信道 的带宽限制在10几兆赫，只比许多硅晶体管略好。因此，要想获得比电子晶体管更快的运行速度，就需要采用实用的方法，将超短脉冲 沿着高色散波导传输。
Realization of a photonic controlled-NOT gate for use in quantum computing 光子逻辑是在逻辑门 中使用光子（光 ）（NOT、AND、OR、NAND、NOR、XOR、XNOR）。当两个或更多的信号结合在一起时，使用非线性光学效应 获得开关。[ 6]
谐振器 在光子逻辑中特别有用，因为它们允许从建设性干涉 中积累能量，从而增强光学非线性效应。
其他已被研究的方法包括在分子水平 的光子逻辑，使用光致发光 化学品。在一次演示中，Witlicki等人利用分子和SERS 进行了逻辑运算。[ 11]
其基本思想是延迟光（或任何其他信号）以进行有用的计算。[ 12] NP完全问题 ，因为这些问题对传统计算机来说是很困难的。
在这种方法中实际使用了光的2个基本特性。
光可以通过一定长度的光纤而被延迟。
光可以被分割成多条（子）光线。这一特性也是至关重要的，因为我们可以在同一时间内评估多个解决方案。 当解决一个有时间延迟的问题时，必须遵循以下步骤。
第一步是创建一个由光缆和分割器组成的图状结构。每个图都有一个起始节点和一个目的节点。
光线从起始节点进入并穿越图形，直到到达目的地。在通过弧线时，它会被延迟，并在节点内部被分割。
光线在通过弧线或节点时被标记，这样我们就可以在目的地节点轻松地识别这一事实。
在目的地节点，我们将等待在某一（些）特定时刻到达的信号（信号强度的波动）。如果在那一刻没有信号到达，这意味着我们的问题没有解决方案。否则，问题就有了解决方案。波动可以用一个光电探测器 和一个示波器 来读取。 第一个以这种方式攻击的问题是哈密顿路径问题 。[ 12]
最简单的是子集和问题 。[ 13]
光线将进入开始节点。它将被分成2条强度较小的（子）光线。这两条光线将在a1和0的时刻到达第二个节点。
将在0、a1、a2和a1+a2的时刻到达第三个节点。这些代表了集合{a1, a2}的所有子集。我们期望信号的强度在不超过4个不同时刻出现波动。在目的节点，我们期望波动不超过16个不同的时刻（这是给定的所有子集）。如果我们在目标时刻B有波动，就意味着我们有问题的解决方案，否则就没有元素之和等于B的子集。对于实际执行，我们不可能有零长度的电缆，因此所有的电缆都增加了一个小的（对所有的固定）值k。在这种情况下，预计解决方案在时刻B+n*k。
基于波长的计算[ 14] 3-SAT 问题，该问题有n个变量，m个条款，每个条款的变量不超过3个。每一个波长，包含在一条光线中，被认为是对n个变量的可能赋值。[ 15]
这种方法使用施乐机和透明片进行计算。[ 16] k-SAT问题 有n个变量，m个子句，每个子句最多有k个变量，已分3步解决：[ 17]
首先通过进行n次施胶拷贝，产生了n个变量的所有2^n次可能的分配。
使用最多 2k 份真值表，每个条款同时在真值表的每一行进行评估。
通过对所有m个子句的重叠透明片进行一次拷贝操作，就可以得到解。 Shaked等人 （2007）已经解决了旅行推销员问题 [ 18]
许多计算，特别是科学应用，需要经常使用二维离散傅里叶变换 （DFT）--例如，在解决描述波的传播或热的传递的微分方程时。尽管现代GPU技术通常能够高速计算大型二维DFT，但已经开发出的技术可以通过利用自然的镜头的傅里叶变换特性 来进行连续傅里叶变换。输入是通过一个液晶 空间光调制器 进行编码的。空间光调制器 对输入进行编码，并使用传统的CMOS或CCD图像传感器测量结果。由于光学传播固有的高度互连性质，这种光学架构可以提供卓越的计算复杂性扩展，并已被用于解决二维热方程。[ 19]
设计灵感来自于理论易辛模型 的物理计算机被称为Ising机。[ 20] [ 21] [ 22]
山本义久 在斯坦福大学 的实验室率先使用光子建造伊辛机。最初，山本和他的同事使用激光器、镜子和其他在光学台 上常见的光学元件建造了一台伊辛机。[ 20] [ 21]
后来，惠普实验室 的一个团队开发了光子集成电路 设计工具，并利用这些工具在单个芯片上建立了一台伊辛机，在该单个芯片上集成了1052个光学元件。[ 20]
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