量子计算机（英语：Quantum computer）是一种使用量子逻辑进行通用计算的设备。与电子计算机（或称传统电脑）不同，量子计算用来储存数据的对象是量子位元，它用量子演算法来操作数据。马约拉纳费米子的反粒子就是它自己本身的属性，或许是令量子计算机的制造变成现实的一个关键。[1]量子计算机在舆论中有时被过度渲染成无所不能或速度快数亿倍等，其实这种电脑是否强大，需要视问题而定。若该问题已经有提出速算的量子演算法，只是困于传统电脑无法执行，那量子计算机确实能达到前所未有的高速；若是没有发明演算法的问题，则量子计算机表现与传统计算机无异甚至更差。[2]
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历史
随著计算机科学的发展，史蒂芬·威斯纳在1969年最早提出“基于量子力学的计算设备”。而关于“基于量子力学的信息处理”的最早文章则是由亚历山大·豪勒夫（1973）、帕帕拉维斯基（1975）、罗马·印戈登（1976）和尤里·马宁（1980）年发表[3][4][5][6]。史蒂芬·威斯纳的文章发表于1983年[7]。1980年代一系列的研究使得量子计算机的理论变得丰富起来。1982年，理查德·费曼在一个著名的演讲中提出利用量子体系实现通用计算的想法。紧接著1985年大卫·杜斯提出了量子图灵机模型[8]。人们研究量子计算机最初很重要的一个出发点是探索通用计算机的计算极限。当使用计算机模拟量子现象时，因为庞大的希尔伯特空间而资料量也变得庞大。一个完好的模拟所需的运算时间则变得相当长，甚至是不切实际的天文数字。理查德·费曼当时就想到如果用量子系统所构成的计算机来模拟量子现象则运算时间可大幅度减少，从而量子计算机的概念诞生。半导体靠控制积体电路来记录及运算资讯，量子电脑则希望控制原子或小分子的状态，记录和运算资讯。
量子计算机在1980年代多处于理论推导状态。1994年彼得·秀尔提出量子质因数分解演算法后[9]，证明量子电脑能运算离散对数[10]，而且速度远胜传统电脑。因为量子不像半导体只能记录0与1，可以同时表示多种状态。如果把半导体比喻成单一乐器，量子电脑就像交响乐团，一次运算可以处理多种不同状况，因此，一部40位元的量子电脑，就能在很短时间内解开1024位元电脑花数十年解决的问题。因其对于现在通行于银行及网路等处的RSA加密演算法可以破解而构成威胁，量子计算机成了热门话题，除了理论之外，也有不少学者著力于利用各种量子系统来实现量子计算机。
基本概念
传统计算机即按一定算法变换输入信号序列的机器，其算法由计算机的内部逻辑电路实现。
- 输入态和输出态都是传统信号，用量子力学的语言来描述，也即是：其输入态和输出态都是某一力学量的本征态。如输入二进制序列，用量子记号，即。所有的输入态均相互正交。对传统计算机不可能输入如下叠加态：。
- 传统计算机的每一步变换都演化为正交态，而一般的量子变换没有这性质，因此，传统计算机中的变换（或计算）只对应量子变换中的一类特殊集。
量子计算机扩展了传统计算机原有的限制。流行的量子计算模型以量子闸（量子逻辑闸）网络描述计算。量子计算机的输入用一个具有有限能级的量子系统来描述，如二能级系统（称量子位元（qubits）），量子计算机的变换（即量子计算）包括所有可能的正变换。
- 量子计算机的输入态和输出态为一般的叠加态，其相互之间通常不正交；
- 量子计算机的变换为所有可能的正变换。得出输出态之后，量子计算机对输出态进行一定的测量，从而得到计算结果。
传统计算是一类特殊的量子计算，量子计算对传统计算作了极大的扩充，其最本质的特征为量子叠加性和量子相干性。量子计算机对每一个叠加分量实现的变换相当于一种经典计算，所有这些传统计算同时完成，并按一定的概率振幅叠加起来，给出量子计算机的输出结果。这种计算称为量子并行计算。
研究进展
一般认为量子计算机仍处于研究阶段。然而2011年5月11日加拿大的D-Wave 系统公司发布了一款号称“全球第一款商用量子计算机”的计算设备“D-Wave One”，含有128个量子位[12][13]。2011年5月25日，洛克希德·马丁同意购买D-Wave One[14]。南加州大学洛克希德马丁量子电脑研究中心（USC-Lockheed Martin Quantum Computation Center）证明D-Wave One不遵循古典物理学法则的模拟退火（simulated annealing）运算模型，而是量子退火法。该论文《可编程量子退火的实验特性》（Experimental Signature of Programmable Quantum Annealing）发表于《自然通讯》（Nature Communications）期刊。该量子设备是否真的实现了量子计算目前还没有得到学术界广泛认同，只能有证据显示D-Wave系统在运作时逻辑不同于传统电脑[15]。
2013年5月D-Wave 系统公司宣称NASA和Google共同预定了一台采用512量子位的D-Wave Two量子计算机。[16]该电脑执行特定演算法时比传统电脑快上亿倍，但换用演算法解相同问题时却又输给传统电脑，所以实验色彩浓厚并延续了学术界争论。
2013年5月，谷歌和NASA在加利福尼亚的量子人工智能实验室发布D-Wave Two。[17]
2015年5月，IBM在量子运算上取得两项关键性突破，开发出四量子位元型电路（four quantum bit circuit），成为未来10年量子电脑基础。另外一项是，可以同时发现两项量子的错误型态，分别为bit-flip（位元翻转）与phase-flip（相位翻转），不同于过往在同一时间内只能找出一种错误型态，使量子电脑运作更为稳定。[18]
2015年10月，新南威尔斯大学首度使用硅制作出量子闸[19]。
2016年8月，美国马里兰大学学院市分校发明世界上第一台由5量子位元组成的可编程量子计算机。[20][21]
2017年5月，中国科学院宣布制造出世界首台超越早期经典计算机的光量子计算机，研发了10位元超导量子线路样品，通过高精度脉冲控制和全局纠缠操作，成功实现了目前世界上最大数目的超导量子位元多体纯纠缠，并通过层析测量方法完整地刻画了十位元量子态。[22]此原型机的“玻色取样”速度比国际同行之前所有实验机加快至少24000倍，比人类历史上第一台电子管计算机（ENIAC）和第一台晶体管计算机（TRADIC）运行速度快十至一百倍，虽然还是缓慢但已经逐步跨入实用价值阶段。[23][24]
2017年7月，美国研究人员宣布完成51个量子位元的量子电脑模拟器[25]。哈佛大学米哈伊尔·卢金（Mikhail Lukin）在莫斯科量子技术国际会议上宣布这一消息。量子模拟器使用了激光冷却的原子，并使用激光将原子固定。
2018年6月，英特尔宣布开发出新款量子晶片，称使用五十纳米的量子位元运算，并已在接近摄氏零下273.15度的绝对零度中测试。[26]
2019年1月8日，IBM在消费电子展（CES）上展示了已开发的世界首款商业化量子计算机IBM Q System One[27]但其基本只有实验研究价值，没有超越传统电脑的实用性。同年10月谷歌制造的一台“悬铃木”（Sycamore）量子电脑，声称超越了传统电脑，实现量子霸权，而隔日IBM投书称该电脑是宣传性哗众取宠产品，[28]运作方式依然没有超出目前量子科技范围，其只在特定条件特定问题下的一种实验问题结果[29]，而传统电脑只要更换演算法就能达到同样效果，成本还更低、正确率更高，这被科技期刊称为“量子门”争议事件，德州大学奥斯汀分校理论计算机科学家斯科特·阿伦森则保守中立认为，虽谷歌成果实用有限“但假设它是成立的，那么科学象征成就是巨大的。”因为代表量子电脑取代传统电脑有其可能。谷歌首席执行长孙达尔·皮柴的立场则是承认这次实验没有实用性，但具有莱特兄弟第一架飞机意义，证实飞机此一概念是有可能。
2020年8月，Google的研究团队发表论文，公布其研发的Sycamore量子处理器成功模拟了化学反应，打破了过去化学量子计算规模的记录。虽然模拟的是较为基础的氮氢反应，但此项研究证明量子电脑在化学模拟的实用性，研究团队并希望将量子模拟的演算法扩大到更复杂更大分子的化学反应中。[30][31]
2020年9月5日，中国科学技术大学常务副校长、中国科学院院士潘建伟教授在公开课演讲上向公众透露光量子计算机最新进展：已经实现了光量子计算性能超过谷歌53比特量子计算机的100万倍。[32]
2020年12月4日，中国科学技术大学发表使用76粒光子运算的量子计算机九章，并宣布实现量子优越性。[33]台湾的“微系统暨奈米科技协会”解释说，“九章”所使用到的“玻色子取样机”（Boson sampling）并不同于量子位元电脑，虽能提供通往高速量子计算的捷径，但该取样机仅执行一种固定任务，它是由分光镜组成的网路，能将抵达平行输入埠的一组光子转换成由平行输出埠离开的第二组光子，玻色子取样便是用来计算光子输入输出组态之间对应的机率。[34]“玻色子取样机”（Boson sampling）是2011年麻省理工学院的斯科特·阿伦森和亚历克斯·阿基波夫（Alex Arkhipov）所提出的装置，能提供通往高速量子计算的“捷径”。玻色子取样是一种替代方案，并不是通用的量子计算。[35]
2022年4月18日，英特尔（Intel）近日宣布，该公司偕同来自荷兰台夫特理工大学，以及荷兰国家应用科学院共同创立的量子技术研究机构 QuTech，由双方研究人员所组成的先进量子运算研究中心，在美国奥勒冈州希尔斯伯勒的英特尔 D1 制造工厂，成功地首次大规模生产矽量子位元。[36]
2023年5月16日，玻色量子发布了其自研的100量子比特相干光量子计算机——“天工量子大脑”。据称，该机有100个计算量子比特，达到当时国际领先水平。它可以解决最多超过100个变量的数学问题，并具备完整的可编程能力。其求解速度超过经典算法100倍，且求解问题的计算复杂度越高，其量子优势越明显。[37]
参见
来源
- Nielsen, Michael; Chuang, Isaac. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge: Cambridge University Press. 2000. ISBN 0-521-63503-9. OCLC 174527496.
- Abbot, Derek; Doering, Charles R.; Caves, Carlton M.; Lidar, Daniel M.; Brandt, Howard E.; Hamilton, Alexander R.; Ferry, David K.; Gea-Banacloche, Julio; Bezrukov, Sergey M.; Kish, Laszlo B. Dreams versus Reality: Plenary Debate Session on Quantum Computing. Quantum Information Processing. 2003, 2 (6): 449–472 [2016-05-09]. arXiv:quant-ph/0310130
. doi:10.1023/B:QINP.0000042203.24782.9a. （原始内容存档于2019-07-01）. - DiVincenzo, David P. (2000). "The Physical Implementation of Quantum Computation". Experimental Proposals for Quantum Computation.
- DiVincenzo, David P. Quantum Computation. Science. 1995, 270 (5234): 255–261. Bibcode:1995Sci...270..255D. doi:10.1126/science.270.5234.255. Table 1 lists switching and dephasing times for various systems.
- Feynman, Richard. Simulating physics with computers. International Journal of Theoretical Physics. 1982, 21 (6–7): 467. Bibcode:1982IJTP...21..467F. doi:10.1007/BF02650179.
- Jaeger, Gregg. Quantum Information: An Overview. Berlin: Springer. 2006. ISBN 0-387-35725-4. OCLC 255569451.
- Singer, Stephanie Frank. Linearity, Symmetry, and Prediction in the Hydrogen Atom. New York: Springer. 2005. ISBN 0-387-24637-1. OCLC 253709076.
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参考资料
外部链接
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