是什么使量子计算机如此不同(并且速度更快)于传统计算机?

弗吉尼亚理工学院暨州立大学物理学助理教授汉斯·罗宾逊解释道。

人们很容易将计算视为发生在思想领域而非物理世界中的抽象事物。毕竟,计算机程序引用的是数学定律,而不是物理定律。但在最终分析中,任何实际的计算都必须由物理系统完成,利用物理定律来操纵由某些设备状态表示的信息,例如硬盘上某些特定位置的磁化方向或计算机内存芯片内特定组晶体管的电导率。由于信息的每一位都可以取两个值,因此选择不同的物理状态分别对应“0”或“1”。

在量子计算机中,信息由足够微观和隔离的物理状态表示,以便它们遵守量子力学定律。例如,单个电子的自旋或单个离子的构型是存储这种量子信息位(或量子比特)的众多可能候选者中的两个。关于哪个系统是最佳的,目前尚未有定论,因此为了便于讨论,想象一台计算机,其中的信息以放置在桌面上的硬币的形式存储,正面(“1”)和反面(“0”)是每个比特的两种可能状态。然后,通过替换量子硬币将桌面转换为量子计算机,其中正面和反面是量子力学状态。


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一枚普通硬币可以放在桌面上显示正面或反面,这反映了它代表的位必须取值 1 或 0。相比之下,量子力学定律允许我们的量子硬币同时显示正面和反面(就像薛定谔著名的猫可以同时处于密封盒子内的死亡和活着状态一样),达到我们选择的任何程度。这种能力附带一个重要的规定,即当我们实际测量硬币的方向时,它将在两种状态之间做出选择。例如,可以将硬币制备成 75% 正面和 25% 反面的状态。硬币将保持这种状态,直到有人测量它,这使得硬币随机地在正面和反面之间选择,其中正面比反面更可能出现三倍。这种随机性不是由对硬币缺乏了解造成的。硬币只有在被观察时才会真正选择一个确定的状态,并且在此之前,它的状态完全由一个数字描述:它显示正面的程度,即 75%。仅仅是观察硬币的行为就会改变其状态,这似乎非常奇怪。这种现象源于量子状态的极端脆弱性。与环境的任何和所有相互作用都会产生深远的影响,而测量不可避免地需要相互作用。事实上,如果关于量子硬币的任何信息,即使原则上,对外界是可用的,量子硬币就很容易坍缩成纯正面或反面状态。因此,量子计算机必须对其组成量子比特保持非常严格的隔离,才能正常运行。

如果我们将视野扩展到两枚量子硬币,那么测量它们的状态显然有四种可能的结果:都是正面(1,1),都是反面(0,0),以及正面和反面的两种组合(0,1 和 1,0)。量子力学允许我们为每种组合分配我们想要的任何权重,只要总和加起来为 100%。由此可见,需要三个数字才能完全描述这两枚硬币(第四个数字受到约束,因为总和必须加起来为 100%)。类似地,我们需要七个数字来描述三枚硬币,15 个数字来描述四枚硬币,31 个数字来描述五枚硬币,依此类推。量子状态的复杂性迅速变得难以置信地巨大:仅描述 100 枚量子硬币就需要 1,267,650,600,228,229,401,496,703,205,375 个不同的数字——是有史以来制造的所有计算机的存储容量的数万亿倍。

如果有人开始期待紧凑型和便携式量子硬盘的光明未来,其存储容量相当于数万亿个国会图书馆,那么重要的是要意识到,这种设备中的信息几乎都无法访问。即使我们的 100 枚量子硬币原则上包含着惊人的信息量,但尝试读取它会迫使每枚硬币进入正面或反面的确定状态,仅产生 100 位信息。尽管存在这个不方便的事实,但如果我们意识到可以在不实际观察硬币方向的情况下操纵硬币,那么仍然可以利用量子状态的复杂性。例如,即使不清楚哪枚硬币的哪一面朝上,翻转硬币或交换两枚硬币位置的行为也是完全明确的。甚至事实证明,这两个操作(翻转和交换)是执行硬币的任何任意计算所需要的全部,至少如果我们允许部分翻转和交换的话。例如,对 100% 正面朝上的硬币进行四分之一翻转将产生一枚显示 75% 正面(和 25% 反面)的硬币。还需要再进行四分之三翻转才能完成翻转并使硬币 100% 反面。由于 100 枚量子硬币可以在其巨大的量子状态中同时表示所有可能的 100 位数字,因此计算可以在所有这些数字上以单个并行计算的方式进行。这种内置的并行性是量子计算机威力的关键。

例如,现代密码学的核心问题是寻找非常大的整数的因子。在普通计算机中,最有效的方法本质上是将整数除以小于其平方根的每个数字,以查看哪些数字可以分解它。随着添加到整数的位数越来越多,此测试所需的时间增长非常迅速。然而,使用量子计算机,因式分解变得轻而易举,因为我们可以同时对所有数字执行测试,因此只需要一次测试即可找到正确的答案。

事实证明,设计高效的量子算法非常具有挑战性,目前只知道少数几种,最著名的是上面提到的因式分解算法。构建一台可工作的、全尺寸的量子计算机也是一个同样困难的问题,因为其核心的集体量子态极其脆弱且难以操纵。这使得量子计算成为我们这个时代最伟大的智力挑战之一,这个引人入胜的课题很可能在未来许多年里仍然处于研究的最前沿。

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