量子——我相信正在閱讀本文的你一定在相當(dāng)長的一段時間里聽說過這個詞及其派生詞：量子密碼學(xué)，量子互聯(lián)網(wǎng)，量子電動力學(xué)等等，尤其是自 Google 宣布推出 Quantum Supremacy 打造其 54 量子位處理器 Sycamore，以及 Google，IBM，D-Wave，Rigetti 等幾大巨頭之間的量子戰(zhàn)爭開始以來更甚。

說到量子計算技術(shù)，雖然已經(jīng)發(fā)展了數(shù)十年，但其主要是在 2016 年 IBM 通過 IBM 云將其 5 量子位的量子計算機開源之后，才引起年輕研究人員及新興初創(chuàng)公司的注意。

起源概覽

一個多世紀(jì)以來，量子物理學(xué)無數(shù)次地困擾著人類。好奇心驅(qū)使著人類探索和理解自然現(xiàn)象的沖動。隨著理論物理學(xué)家進行思想實驗并將該學(xué)科的研究進程從經(jīng)典轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代后，用實驗證明理論正確性的需求突顯出來。

物理學(xué)家開始感到有必要進行極其復(fù)雜的計，設(shè)計大型實驗設(shè)備（如大型強子對撞機（LHC））以實現(xiàn)非凡的精度，并在有限的時間內(nèi)可持續(xù)地模擬“零誤差”精度的自然和物理范例。多樣的情況對更強大的計算能力提出了極高的要求。

此外，無法解釋的自然之謎促使 20 世紀(jì)的一些精英科學(xué)家，如保羅·貝尼奧夫，理查德·費曼和尤里·馬寧不斷思考，并逐漸理解了基于量子力學(xué)的計算機所具有的強大影響力，由此物理學(xué)家和工程師齊心協(xié)力開始創(chuàng)建量子計算機。

后來，這個想法流行開來，不僅是物理學(xué)家，化學(xué)，制藥，生物學(xué)，金融，互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，網(wǎng)絡(luò)安全等幾乎各個領(lǐng)域的知識分子也開始探索量子計算的奇跡，這些奇跡可能會在不久的將來應(yīng)用到他們的工作中。

它也會進入到我們的生活中嗎？沒錯，教育！麻省理工大學(xué)（MIT），滑鐵盧大學(xué)等大學(xué)以及 EDx，Coursera 等知名在線教育網(wǎng)站開始提供量子計算（QC）領(lǐng)域的課程和基于概念 / 應(yīng)用程序的衍生課程。

將量子計算領(lǐng)域形象化

看到這里，或許你會想要了解一些技術(shù)知識。接下來，我們將深入研究該領(lǐng)域的基礎(chǔ)。

1.量子疊加

你肯定聽說過薛定諤的貓，這就是量子疊加。

如果周圍有硬幣，那么拋擲一次。像往常一樣，你需要等到它掉下來，對不對？但是在該主題下，只需當(dāng)它在空中飛舞時觀察它即可。此時它是正面還是反面呢？

直到它掉下來之前，它既是正面也是反面。這就是量子疊加。以不同比例在同一時間處于多種狀態(tài)！自然就是這樣運作的。

另一個小例子——

不考慮重力，浮力，空氣阻力以及現(xiàn)在能想到的任何力?？紤]理想情況。

現(xiàn)在想象一個在兩個垂直相對的點 A 和 B 之間振蕩的單擺。該單擺由其所處位置定義。除非（在物理意義上“觀察到”）它在兩個點中的任意一點停止，否則在可變的時間點其都可以由 30％A 和 70％B；50%A 和 50%B；75%A 和 25%B；86.1%A 和 13.9%B 等無限組合來定義。這就是我在上一個示例中提到的“不同比例”。

類似于傳統(tǒng)計算機中的“bits（比特）”，量子計算機基于“Qubits（量子比特）”。顯然，它們是遵循量子疊加原理的比特：同時為 0 和 1。

因此，就計算而言，1 個量子比特等于 2 個傳統(tǒng)比特；2 個量子比特等于 4 個傳統(tǒng)比特; 3 個量子比特等于 8 個傳統(tǒng)比特等依次類推。因此，如果將 PC 與 QC 進行比較，只需取“2”的“比特數(shù)”次冪即可。

此外，與傳統(tǒng)計算機不同，量子計算機沒有電容器。因此，無法僅通過有無電荷將這些比特定義為 1 或 0。量子比特基本上是具有自旋振蕩（量子態(tài)）的電子或原子核。

為了讓這一特性形象化，只需將上例中的鐘擺替換為電磁羅盤不斷偏斜的指針，并將 A 和 B 分別替換為 1 和 0。

你可能已經(jīng)研究了基于金屬氧化物半導(dǎo)體（MOSFET）的晶體管，這些晶體管已成為當(dāng)今多種電子設(shè)備的基礎(chǔ)，包括用來閱讀本博客的電子設(shè)備。還記得摩爾定律嗎？該定律建議高密度集成電路中的晶體管數(shù)量每兩年增加一倍。以這樣的速度增長，我們已經(jīng)達(dá)到了單位為納米大小的晶體管規(guī)模。

但是研究不會就此停止，研究直到對大自然探索到達(dá)頂峰的那一天才會停止，而那一天還太遙遠(yuǎn)。是時候以 Neven 定律來更新摩爾定律了，當(dāng)我們達(dá)到埃斯特朗級別時，我們將以“雙指數(shù)”的規(guī)模增長。

讓我們進入量子王國吧！

2.量子隧道

你喜歡魔術(shù)嗎？是否讀過或看過一個人直接穿過一堵墻的虛構(gòu)故事呢？這些魔術(shù)絕不是幻想。它們具有基于量子隧道技術(shù)成為現(xiàn)實的可能性。

用技術(shù)術(shù)語來說，當(dāng)亞原子粒子越過勢壘時（例如，電子作為波試圖穿過混凝土墻移動），其有一定的概率在起點處消失并出現(xiàn)在越過勢壘的某一點，在其穿越過程中完全沒有出現(xiàn)在勢壘的內(nèi)部，這就可以稱為經(jīng)歷了量子隧道效應(yīng)。換句話說，能級小于勢壘的粒子能夠穿過勢壘。

這種類似隱形傳態(tài)的現(xiàn)象目前僅限于亞原子粒子，但未來無可限量。

還記得關(guān)于晶體管的討論嗎？電子工程師請做好心理準(zhǔn)備。如果傳統(tǒng)晶體管的尺寸進一步減小，電子就能夠隧穿，從而干擾所有電流方向和 V-I 計算。這種現(xiàn)象在經(jīng)典物理學(xué)中不存在。因此，量子計算機比傳統(tǒng)計算機更具優(yōu)勢，即存在某些問題，只有前者才能解決。

3.量子糾纏

想象一下，一個朋友到家拜訪并在網(wǎng)上訂購了兩個比薩餅。兩人的選擇是不同的，但外觀一致。幾分鐘后，比薩盒被送來，但沒有貼上標(biāo)簽。你怎么知道哪個是你的？它們看起來一模一樣。

顯然，你必須任意打開一個檢查。這就是關(guān)鍵。在這種情況下，選擇哪一個的重要性似乎微不足道。當(dāng)你認(rèn)出第一個打開的盒子里的披薩時，你就能確定另一個（前提是快遞員或餐廳沒有搞錯）。

圖源：unsplash

信息傳輸完全沒有延遲！簡單來說，這就是理解量子糾纏的方式。

當(dāng)無法單獨描述兩個粒子中任何一個的性質(zhì)時，它們被認(rèn)為是糾纏在一起的。在發(fā)現(xiàn)打開的盒子里是至尊異域風(fēng)情披薩時，才能立馬知道關(guān)上的盒子中是招牌雙倍芝士披薩。

同樣，當(dāng)兩個粒子糾纏在一起時，一個粒子的狀態(tài)變化會影響另一個粒子的狀態(tài)變化?？吹竭^雙胞胎嗎？如果其中一個哭了，那么即使另一個離得遠(yuǎn)，一旦看到了她也很可能哭泣或大笑。

在談?wù)摿孔蛹m纏時，無法避免 EPR 悖論。它構(gòu)成了該主題的有爭議的基礎(chǔ)，愛因斯坦將糾纏稱為“遠(yuǎn)距離的怪異動作”。

然而，對許多粒子對（如光子，中微子，電子，在某些情況下還包括大分子）性質(zhì)（如動量，自旋，極化，位置等）的測量表明：即使一對原子彼此分隔很遠(yuǎn)，也能獲得令人滿意的結(jié)果。這證明了量子糾纏的想法。

考慮到所有因素，例如信息傳遞，遠(yuǎn)距離測量，逆波函數(shù)崩潰（這可能在“測量”屬性并擾亂了整個糾纏的粒子對系統(tǒng)時發(fā)生）等，量子糾纏的優(yōu)勢被認(rèn)為是正確的，但是人們堅信相對論并沒有受到它的挑戰(zhàn)，即沒有任何信息或邏輯傳輸?shù)乃俣瘸^光速。

你可能已經(jīng)猜到了，量子糾纏的一個重要應(yīng)用就是量子互聯(lián)網(wǎng)。

量子計算的應(yīng)用

討論了基礎(chǔ)知識之后，我們來看一下全球范圍內(nèi)量子計算的一些應(yīng)用和當(dāng)前趨勢。

1.量子機器學(xué)習(xí)

過去二十年來，工程師和企業(yè)家對人工智能的興趣呈指數(shù)級增長，這主要是因為《黑客帝國》這類電影的出現(xiàn)。存在于每個熱愛探索的人內(nèi)心的無法克制的渴望驅(qū)使他們致力于建立更好的計算設(shè)計和算法，以更深入地探索自然和宇宙的奧秘。

人工智能是指機器通過某種方式試圖模仿人類的心理和決策過程時表現(xiàn)出的“聰明”的行為。機器學(xué)習(xí)只是創(chuàng)建和增強智能的方式，類似于人類的智力學(xué)習(xí)。

幾十年來，基于理論方法和啟發(fā)式（深度學(xué)習(xí)）的研究一直在增長。從樸素貝葉斯到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，整個機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域無論是在數(shù)據(jù)獲取，算法開發(fā)還是計算能力方面都經(jīng)歷了指數(shù)級增長。

圖源：daimler

學(xué)生和產(chǎn)業(yè)研發(fā)團隊對于探索和實施量子工程解決方案以增強計算能力的興趣已經(jīng)大大提高。

量子計算在兩個方面使 AI 受益，反之亦然。

一方面，量子計算機具有執(zhí)行超快速線性代數(shù)的能力，這構(gòu)成了機器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)。這些量子加速計算是在狀態(tài)空間上隨量子位成指數(shù)增長的，這是第一代量子機器學(xué)習(xí)（QML）。第一代包含有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用，例如主成分分析，k-means 聚類和推薦系統(tǒng)。這些算法對量子數(shù)據(jù)的執(zhí)行速度為指數(shù)倍數(shù)。為了對經(jīng)典數(shù)據(jù)進行計算，首先需要將其嵌入量子態(tài)。

第二代 QML 也隨著噪聲中級量子（NISQ）處理器的出現(xiàn)而出現(xiàn)，并且基于啟發(fā)式方法。對它們的經(jīng)驗研究可以借助量子硬件強大的計算能力來進行。就像深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展一樣，第二代是量子機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展。

你此時期待量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？如果是，你是對的。QNN 是 QML 中模型構(gòu)建，訓(xùn)練策略和推理方案的基礎(chǔ)。Google 的 TensorFlowQuantum 白皮書是可在互聯(lián)網(wǎng)上找到的用于 QML 的最精彩的資源。

另一方面，量子計算機最初是為了探索和模擬自然 / 物理學(xué)的奇跡而開發(fā)的，它們現(xiàn)在還用于增強 AI。當(dāng) QC 和 AI 領(lǐng)域的天才聯(lián)合時，模擬自然范例的想法就出現(xiàn)了。

對某些現(xiàn)象的模擬，例如分子間鍵合，離子相互作用，放射性衰變，核反應(yīng)，衛(wèi)星通信，以及諸如組合優(yōu)化之類的更多實例，如果使用經(jīng)典計算機完成需要花費數(shù)年的時間，而同時使用量子計算硬件和量子機器學(xué)習(xí)算法則可以在數(shù)分鐘內(nèi)完成仿真。

2.后量子密碼學(xué)

當(dāng)前的加密技術(shù)基于 RSA 之類的算法，負(fù)責(zé)保證當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)空間的安全性。網(wǎng)絡(luò)，信息傳輸，實時通信，在線金融交易等均受其保護。

加密技術(shù)基于兩個方面：密鑰和加密算法。想象一個數(shù)字，它是兩個質(zhì)數(shù)的乘積。假設(shè)是 35。此時，加密算法是簡單的乘法，密鑰是質(zhì)數(shù)因子 5 和 7。該過程構(gòu)成了 RSA 算法的基礎(chǔ)。

很容易吧？但是這里出于理解目的，只是一個兩位數(shù)。如果有一個只有兩個質(zhì)數(shù)的 7 位數(shù)字怎么辦？你仍能迅速解出答案嗎？

在現(xiàn)實世界的網(wǎng)絡(luò)安全中，RSA 使用的數(shù)字量很大（2048 位），這表明目前的經(jīng)典計算機無法在正常人的壽命時長內(nèi)破解它！因此，RSA 加密數(shù)據(jù)非常安全，不會被黑客破解。

但是，如果量子計算機試圖破解它該怎么辦？盡管目前的量子計算機還沒有這樣做的能力，但根據(jù)不斷發(fā)展的趨勢，我們可能會在三十年內(nèi)擁有頂尖的量子計算機。這就是由量子計算機帶來的對現(xiàn)有安全系統(tǒng)的威脅。

為了解決這個問題，后量子密碼學(xué)（PQC）出現(xiàn)了，即使是量子計算機也無法破解基于 PQC 的加密。PQC 基于攜帶偏振光子的信息傳輸。它為竊聽者提供了數(shù)百萬種可能性，因此使其幾乎不可能被破壞。

當(dāng)前的量子計算

前量子時代（當(dāng)前）的主要亮點

初創(chuàng)企業(yè)的出現(xiàn)：意識到了量子計算的巨大潛能，眾多企業(yè)家走到臺前，并基于其在多個領(lǐng)域（存儲，安全性，云計算，科研等）的技術(shù)來建立初創(chuàng)企業(yè)。

量子計算領(lǐng)域的主要算法

·Shor 算法

·Grover 算法

·Deutsch-Jozsa 算法

·Bernstein Vazirani 算法

?Simon 算法

開源研究工具和社區(qū)的發(fā)展

·https://github.com/rigetti/pyquil：使用 Quil 進行量子編程的 Python 庫。（由 RigettiComputing 提供）

·https://www.tensorflow.org/quantum：TensorFlow Quantum（TFQ）是一個量子機器學(xué)習(xí)庫，用于對組合量子—經(jīng)典 ML 模型進行快速原型構(gòu)建。（由 Google 提供）

·https://qiskit.org/：Qiskit 是一個開放源代碼的量子計算軟件開發(fā)框架，旨在于科研，教育和商業(yè)中利用當(dāng)今的量子處理器。（由 IBM 提供）

·https://qiskit.slack.com/#/：Qiskit 社區(qū)休閑頻道

可以預(yù)見，在未來，量子計算還會有更多超出我們想象的功能和應(yīng)用。

審核編輯 黃宇