红杉汇|2020接近尾声,量子计算机还是遥不可及的梦想吗?| 红杉爱科学
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随着计算机技术的狂飙突进式发展 , 软件与硬件逐渐分离 , 底层硬件逐渐标准化 , 发展会越来越受限制 , 而量子计算则有望成为新的突破口 。 举例来说 , 用一个破译案例分别让传统的经典计算机和量子计算机同时去破译 。 经典计算机需要用上100年才能破译的密码 , 而量子计算机用1秒钟就能攻破 。看似遥不可及的量子计算机正在2020加速大踏步:2020年6月和8月 , 两家科技巨头先后宣布其64量子体积的量子计算机性能全球第一;2020年9月 , 中科院院士潘建伟教授宣布团队已经完成对50个光子的玻色取样 。 当21世纪结束的时候 , 本世纪或许将会被总结为“量子计算”的世纪 。 本文 , 我们将为你呈现人类在量子计算领域的不懈探索 , 以及其未来的应用方向 。 2020年 , [红杉汇]推出全新栏目“红杉爱科学” , 将更多地把目光投向前沿科技领域 , 追寻现象背后的深层次答案 , 聚焦硬科技最新突破 , 探索关乎人类生存方式的科技进展 。
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什么是量子?
量子不是一种粒子 , 它在多数情况下是一个形容词而不是名词 。 它也不是指分立、不连续 , 而是一套自然规律的总称——这套规律是人类现有认识范围内物质世界的“基本法” 。 用个类比:古时侯人们就懂得万物生长靠太阳、种田栽树要浇水施肥 , 这些都是农作物生长的规律;而现在我们知道 , 这些绿色植物生命活动的本质是细胞中的光合作用、呼吸作用等一系列生物化学过程 。 物理世界也是如此 。 我们日常生活中接触到的各种力、热、电、光现象大多可以用建立于十七到十九世纪的经典物理学解释;但进入二十世纪后 , 科学家们发现世界是由原子组成的 , 如果想从分子、原子水平上更本质地理解自然现象 , 就必须引入一套与经典物理很不一样的新规律 , 这就是量子力学 。 量子物理是人类迄今为止建立的最基础、最精确的科学理论 , 现代物理学的主体就是量子力学在各种不同物质尺度上的具体延伸和应用 。 然而 , 依人们日常的经验和直觉来看 , 这套规律非常诡异 , 尤其是下面三点:量子叠加(quantum superposition):在量子世界中 , 物体可以同时处于不同状态的叠加上 。 从另一个角度说就是“波粒二象性” 。 量子纠缠(quantum entanglement):在量子世界中 , 相互作用的物体之间存在着一种不受距离限制的、用任何经典规律都无法解释的关联 。 这种关联携带着信息 , 使得发生纠缠的各个物体处于一种不可分割的整体状态 , 不能分别描述 。 量子测量(quantum measurement):量子世界中不存在安静的暗中观察者 , 测量不是被动地读取信息 , 而会根本地改变被测物体的状态 。 量子测量的这种必须干扰被测物体的诡异属性使得人们从量子系统中获取信息变得极其困难 。 量子力学正式建立距今已有九十多年 , 是一套相当成熟的科学理论 , 但“如何控制量子物体”的研究却一度进展地相当缓慢 。 相比于对微观世界的认识 , 人类在实验上控制、测量量子系统的能力还相对落后 , 由此导致的结果是 , 人类对量子力学的应用至今仍非常初级 。 【红杉汇|2020接近尾声,量子计算机还是遥不可及的梦想吗?| 红杉爱科学】什么是量子计算机?
量子计算机不是“下一代计算机” , 不是电子计算机的升级版 , 而是科学家构想中的一种高度复杂、高度可控的人造量子系统 , 是人类当前设想中最复杂、实现难度最大的量子机器 。 科学家预测 , 经典计算机未来仍将承担收发邮件、视频音乐、网络游戏等功能 , 而量子计算机则将用于解决大型分子模拟、寻找大数质因数等经典计算机无法模拟的领域 , 并在 AI 计算领域对传统算力进行提升 。 量子计算机基于量子叠加和量子纠缠等原理制成 。 可以由著名的“薛定谔的猫”来理解——箱子里有一只猫 , 在宏观世界中它要么是活的 , 要么是死的 , 但在量子世界中 , 它可以同时处于生和死两种状态的叠加 。 将一只猫关在装有少量镭和氰化物的密闭容器里 。 镭的衰变存在几率 , 如果镭发生衰变 , 会触发机关打碎装有氰化物的瓶子 , 猫就会死;如果镭不发生衰变 , 猫就存活 。 根据量子力学理论 , 由于放射性的镭处于衰变和没有衰变两种状态的叠加 , 猫就理应处于死猫和活猫的叠加状态 。 但是 , 不可能存在既死又活的猫 , 那么必须在打开容器后才知道结果 。 当我们打开密闭容器后 , 猫就不再处于叠加状态 , 而是死猫或者活猫的唯一状态 。 同样 , 量子计算机在经过量子算法运算后每一次测量都会得到唯一确定的结果 , 且每一次结果都有可能不相同 。 虽然量子计算机每一次的测量结果都类似“上帝掷骰子”会发生不同 , 但是只要量子算法设计合理 , 量子计算机运算结果中出现概率最大的结果就是正确结果 。 面对较为复杂的计算问题 , 经典算法需要进行各态遍历等重复操作 , 算法的复杂度较高 , 而量子算法则能较快得到结果 , 只需少数测量取样得到计算结果概率即可知道正确结果 。 量子计算的原始概念可以追溯至上世纪70年代 , 那时经典计算机行业刚刚进入腾飞阶段 。 1970年 , 斯蒂文·威斯纳(Steven Wiesner)就设想量子信息处理是解决密码逻辑较好的一种方式 , 这是量子计算最早的火花 。 在1982年发表的一篇论述使用计算机模拟量子系统的论文中 , 诺贝尔奖得主、理论物理学家费曼认为 , 在经典计算机上模拟量子力学需要指数级的硬件投入 , 而他给出的建议则是 , 使用量子计算机 。 1994年 , 贝尔实验室的休尔发布了一篇论文 , 一下子让量子计算的概念大放异彩 。 在这篇论文中 , 他展示了量子算法分解一个1000位的质因数所需要的时间 , 传统计算机大约需要10万万兆年的时间 , 而量子计算机的话只需要20分钟就可以做到 。 这样的对比 , 让量子计算的概念迅速传播开来 。 在1998年 , 英国牛津大学的研究人员宣布他们在量子计算领域获得了突破性进展 , 可以实现两个量子比特来进行信息的运算 。 时间快进到2017年 , IBM 证明了用50个量子比特来进行计算是可行的 。 在20年的时间内 , 量子比特的数目提升了25倍 。 2019年10月底 , 谷歌宣布其名为Sycamore的53位芯片已经成功实现“量子优越性”(Quantum Supremacy) , 可以在200秒内完成世界上最快的超级计算机IBM Summit需要10,000年才能完成的计算 。 《纽约时报》将谷歌这次获得的研究成功与莱特兄弟的飞机首飞所取得的成就相提并论 。 近年来 , 国内关于量子计算的尝试也取得了极大成果:2016年长征二号丁运载火箭发射升空 , 中国发射出了全球首颗设计用于进行量子科学实验的卫星“墨子号”;2020年9月 , 中科院院士潘建伟教授宣布团队已经完成对50个光子的玻色取样 , 相比谷歌此前的“量子优越性”快100万倍 。 量子计算机如何应用?
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