量子電腦（英語：Quantum computer）是一種使用量子邏輯進行通用計算的裝置。與電腦（或稱傳統電腦）不同，量子計算用來儲存數據的對象是量子位元，它用量子演算法來操作數據。馬約拉納費米子的反粒子就是它自己本身的屬性，或許是令量子電腦的製造變成現實的一個關鍵。[1]量子電腦在輿論中有時被過度渲染成無所不能或速度快數億倍等，其實這種電腦是否強大，需要視問題而定。若該問題已經有提出速算的量子演算法，只是困於傳統電腦無法執行，那量子電腦確實能達到前所未有的高速；若是沒有發明演算法的問題，則量子電腦表現與傳統電腦無異甚至更差。[2]
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歷史
隨着電腦科學的發展，史提芬·威斯納在1969年最早提出「基於量子力學的計算裝置」。而關於「基於量子力學的資訊處理」的最早文章則是由亞歷山大·豪勒夫（1973）、帕帕拉維斯基（1975）、羅馬·印哥頓（1976）和尤里·馬寧（1980）年發表[3][4][5][6]。史提芬·威斯納的文章發表於1983年[7]。1980年代一系列的研究使得量子電腦的理論變得豐富起來。1982年，李察·費曼在一個著名的演講中提出利用量子體系實現通用計算的想法。緊接着1985年大衛·杜斯提出了量子圖靈機模型[8]。人們研究量子電腦最初很重要的一個出發點是探索通用計算機的計算極限。當使用計算機模擬量子現象時，因為龐大的希爾伯特空間而資料量也變得龐大。一個完好的模擬所需的運算時間則變得相當長，甚至是不切實際的天文數字。李察·費曼當時就想到如果用量子系統所構成的計算機來模擬量子現象則運算時間可大幅度減少，從而量子電腦的概念誕生。半導體靠控制集成電路來記錄及運算資訊，量子電腦則希望控制原子或小分子的狀態，記錄和運算資訊。
量子電腦在1980年代多處於理論推導狀態。1994年彼得·秀爾提出量子質因數分解演算法後[9]，證明量子電腦能運算離散對數[10]，而且速度遠勝傳統電腦。因為量子不像半導體只能記錄0與1，可以同時表示多種狀態。如果把半導體比喻成單一樂器，量子電腦就像交響樂團，一次運算可以處理多種不同狀況，因此，一部40位元的量子電腦，就能在很短時間內解開1024位元電腦花數十年解決的問題。因其對於現在通行於銀行及網絡等處的RSA加密演算法可以破解而構成威脅，量子電腦成了熱門話題，除了理論之外，也有不少學者着力於利用各種量子系統來實現量子電腦。
基本概念
傳統電腦即按一定演算法變換輸入訊號序列的機器，其演算法由電腦的內部邏輯電路落實。
- 輸入態和輸出態都是傳統訊號，用量子力學的語言來描述，也即是：其輸入態和輸出態都是某一力學量的本徵態。如輸入二進制序列，用量子記號，即。所有的輸入態均相互正交。對傳統電腦不可能輸入如下疊加態：。
- 傳統電腦的每一步變換都演化為正交態，而一般的量子變換沒有這性質，因此，傳統電腦中的變換（或計算）只對應量子變換中的一類特殊集。
量子電腦擴展了傳統電腦原有的限制。流行的量子計算模型以量子閘（量子邏輯閘）網絡描述計算。量子電腦的輸入用一個具有有限能階的量子系統來描述，如二能階系統（稱量子位元（qubits）），量子電腦的變換（即量子計算）包括所有可能的正變換。
- 量子電腦的輸入態和輸出態為一般的疊加態，其相互之間通常不正交；
- 量子電腦的變換為所有可能的正變換。得出輸出態之後，量子電腦對輸出態進行一定的測量，從而得到計算結果。
傳統計算是一類特殊的量子計算，量子計算對傳統計算作了極大的擴充，其最本質的特徵為量子疊加性和量子相干性。量子電腦對每一個疊加分量落實的變換相當於一種經典計算，所有這些傳統計算同時完成，並按一定的機率振幅疊加起來，給出量子電腦的輸出結果。這種計算稱為量子平行計算。
研究進展
一般認為量子電腦仍處於研究階段。然而2011年5月11日加拿大的D-Wave 系統公司發佈了一款號稱「全球第一款商用量子電腦」的計算裝置「D-Wave One」，含有128個量子位[12][13]。2011年5月25日，洛歇·馬田同意購買D-Wave One[14]。南加州大學洛歇馬田量子電腦研究中心（USC-Lockheed Martin Quantum Computation Center）證明D-Wave One不遵循經典物理學法則的模擬退火（simulated annealing）運算模型，而是量子退火法。該論文《可程式化量子退火的實驗特性》（Experimental Signature of Programmable Quantum Annealing）發表於《自然通訊》（Nature Communications）期刊。該量子裝置是否真的實現了量子計算目前還沒有得到學術界廣泛認同，只能有證據顯示D-Wave系統在運作時邏輯不同於傳統電腦[15]。
2013年5月D-Wave 系統公司宣稱NASA和Google共同預定了一台採用512量子位的D-Wave Two量子電腦。[16]該電腦執行特定演算法時比傳統電腦快上億倍，但換用演算法解相同問題時卻又輸給傳統電腦，所以實驗色彩濃厚並延續了學術界爭論。
2013年5月，谷歌和NASA在加利福尼亞的量子人工智能實驗室發佈D-Wave Two。[17]
2015年5月，IBM在量子運算上取得兩項關鍵性突破，開發出四量子位元型電路（four quantum bit circuit），成為未來10年量子電腦基礎。另外一項是，可以同時發現兩項量子的錯誤型態，分別為bit-flip（位元翻轉）與phase-flip（相位翻轉），不同於過往在同一時間內只能找出一種錯誤型態，使量子電腦運作更為穩定。[18]
2015年10月，新南威爾斯大學首度使用矽製作出量子閘[19]。
2016年8月，美國馬里蘭大學學院市分校發明世界上第一台由5量子位元組成的可程式化量子電腦。[20][21]
2017年5月，中國科學院宣佈製造出世界首台超越早期經典電腦的光量子電腦，研發了10位元超導量子線路樣品，通過高精度脈衝控制和全域纏結操作，成功落實了目前世界上最大數目的超導量子位元多體純纏結，並通過層析測量方法完整地刻畫了十位元量子態。[22]此原型機的「玻色取樣」速度比國際同行之前所有實驗機加快至少24000倍，比人類歷史上第一台電子管計算機（ENIAC）和第一台電晶體計算機（TRADIC）運行速度快十至一百倍，雖然還是緩慢但已經逐步跨入實用價值階段。[23][24]
2017年7月，美國研究人員宣佈完成51個量子位元的量子電腦模擬器[25]。哈佛大學米哈伊爾·盧金（Mikhail Lukin）在莫斯科量子技術國際會議上宣佈這一訊息。量子模擬器使用了激光冷卻的原子，並使用激光將原子固定。
2018年6月，英特爾宣佈開發出新款量子晶片，稱使用五十納米的量子位元運算，並已在接近攝氏零下273.15度的絕對零度中測試。[26]
2019年1月8日，IBM在消費電子展（CES）上展示了已開發的世界首款商業化量子電腦IBM Q System One[27]但其基本只有實驗研究價值，沒有超越傳統電腦的實用性。同年10月谷歌製造的一台「懸鈴木」（Sycamore）量子電腦，聲稱超越了傳統電腦，實現量子霸權，而隔日IBM投書稱該電腦是宣傳性譁眾取寵產品，[28]運作方式依然沒有超出目前量子科技範圍，其只在特定條件特定問題下的一種實驗問題結果[29]，而傳統電腦只要更換演算法就能達到同樣效果，成本還更低、正確率更高，這被科技期刊稱為「量子門」爭議事件，德州大學柯士甸分校理論電腦科學家史葛·阿倫森則保守中立認為，雖谷歌成果實用有限「但假設它是成立的，那麼科學象徵成就是巨大的。」因為代表量子電腦取代傳統電腦有其可能。谷歌首席行政總裁桑達·皮采的立場則是承認這次實驗沒有實用性，但具有萊特兄弟第一架飛機意義，證實飛機此一概念是有可能。
2020年8月，Google的研究團隊發表論文，公佈其研發的Sycamore量子處理器成功模擬了化學反應，打破了過去化學量子計算規模的記錄。雖然模擬的是較為基礎的氮氫反應，但此項研究證明量子電腦在化學模擬的實用性，研究團隊並希望將量子模擬的演算法擴大到更複雜更大分子的化學反應中。[30][31]
2020年9月5日，中國科學技術大學常務副校長、中國科學院院士潘建偉教授在公開課演講上向公眾透露光量子電腦最新進展：已經落實了光量子計算效能超過谷歌53位元量子電腦的100萬倍。[32]
2020年12月4日，中國科學技術大學發表使用76粒光子運算的量子電腦九章，並宣佈落實量子優越性。[33]台灣的「微系統暨納米科技協會」解釋說，「九章」所使用到的「玻色子取樣機」（Boson sampling）並不同於量子位元電腦，雖能提供通往高速量子計算的捷徑，但該取樣機僅執行一種固定任務，它是由分光鏡組成的網絡，能將抵達平行輸入埠的一組光子轉換成由平行輸出埠離開的第二組光子，玻色子取樣便是用來計算光子輸入輸出組態之間對應的機率。[34]「玻色子取樣機」（Boson sampling）是2011年麻省理工學院的史葛·阿倫森和艾力士·阿基波夫（Alex Arkhipov）所提出的裝置，能提供通往高速量子計算的「捷徑」。玻色子取樣是一種替代方案，並不是通用的量子計算。[35]
2022年4月18日，英特爾（Intel）近日宣佈，該公司偕同來自荷蘭台夫特理工大學，以及荷蘭國家應用科學院共同創立的量子技術研究機構 QuTech，由雙方研究人員所組成的先進量子運算研究中心，在美國俄勒岡州希爾斯伯勒的英特爾 D1 製造工廠，成功地首次大規模生產矽量子位元。[36]
2023年5月16日，玻色量子發佈了其自研的100量子位元相干光量子電腦——「天工量子大腦」。據稱，該機有100個計算量子位元，達到當時國際領先水平。它可以解決最多超過100個變數的數學問題，並具備完整的可程式化能力。其求解速度超過經典演算法100倍，且求解問題的計算複雜度越高，其量子優勢越明顯。[37]
參見
來源
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- 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. （原始內容存檔於2019-07-01）. - DiVincenzo, David P. (2000). "The Physical Implementation of Quantum Computation". Experimental Proposals for Quantum Computation.
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參考資料
外部連結
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