当前课程知识点:大学计算机基础 > 第12章 PowerPoint演示文稿 > 第12章作业 > 第一章扩展阅读—量子计算综述
张思益
量子理论是现代物理学的两大基石之一,该理论为我们更好地了解自然界的物理规律和研究方向提供了更好的表达方式以及思路。微观物质世界一直是人们所探索的热门项目,量子论很好地揭示了微观世界的运行规律,是诸多物理学科的奠基石,为原子物理学、固体物理学、核物理学和粒子物理学奠定了理论基础。我们所学的原子结构、原子光谱的规律性、化学元素的性质、光的吸收与辐射等知识,都是遵循着量子理论所带来的思路和原则探索而来,为这些学科提供了理论依据。
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算机,其理论模型是通用图灵机;量子计算机依照量子力学规律提供了比特以及更高的时钟速度,是一种量子原理的全新计算方法。和经典世界的许多性质不一样,量子世界中有诸如量子态的叠加和纠缠,不可克隆原理,测量导致量子态的坍塌等独特性质。这些独特的性质允许我们做出一些只有在量子世界才能实现的事情。经典计算机的计算能力正比于晶体管的数量和计算单元,但在量子计算机中,每增加一个量子计算比特,计算能力增加一倍,具有50个量子比特的量子计算机的计算能力将超越现有的任意一台个人电脑。
量子力学态叠加原理使得量子信息单元的状态可以处于多种可能性的叠加状态,从而导致量子信息处理从效率上相比于经典信息处理具有更大潜力。普通计算机中的2位寄存器在某一时间仅能存储4个二进制数(00、01、10、11)中的一个,而量子计算机中的2位量子位(qubit)寄存器可同时存储这四种状态的叠加状态。随着量子比特数目的增加,对于n个量子比特而言,量子信息可以处于2种可能状态的叠加,配合量子力学演化的并行性,可以展现比传统计算机更快的处理速度。
把量子考虑成磁场中的电子。电子的旋转可能与磁场一致,称为上旋转状态,或者与磁场相反,称为下旋状态。如果我们能在消除外界影响的前提下,用一份能量脉冲能将下自旋态翻转为上自旋态;那么,我们用一半的能量脉冲,将会把下自旋状态制备到一种下自旋与上自旋叠加的状态上(处在每种状态上的几率为二分之一)。对于n个量子比特而言,它可以承载2的n次方个状态的叠加状态。而量子计算机的操作过程被称为幺正演化,幺正演化将保证每种可能的状态都以并行的方式演化。这意味着量子计算机如果有500个量子比特,则量子计算的每一步会对2^500种可能性同时做出了操作。2^500是一个可怕的数,它比地球上已知的原子数还要多(这是真正的并行处理,当今的经典计算机,所谓的并行处理器仍然是一次只做一件事情)。
1982 年,费曼首次提出或许在模拟量子力学系统这一方面,量子比经典更有优势。1985 年,D. Deutsch 提出了量子通用逻辑门和量子电路模型,使量子计算具备了数学上的方便性。经典比特0 和1 是经典计算机中运算的基本单元,且经典比特只能在某一个时间处于0 和1 中的一个。但对于量子比特,若以代表比特0,代表比特1,量子比特可以处于叠加态。因为叠加,量子计算机可一次性的计算这个状态的所有结果。但是值得注意的是,由于测量会导致量子态的坍塌,虽然量子计算拥有如此巨大的隐形并行计算优势,却并不意味着我们可以读取这个计算结果,一次计算只能得到一个结果。因此为了充分发挥量子计算的优势,我们需要设计相应的算法,将量子计算的这种隐形并行计算优势发挥出来。对量子比特进行的操纵都可以视为对其采用了某种幺正变换,而这些幺正变换又都可以等价为由一些列量子逻辑门。D. Deutsch 证明了如果我们有与、或、非三种量子逻辑门,那么这些量子逻辑门可组成任何等价于经典电路的量子电路,也就是量子电路可以完成任何一种经典运算。但并非所有的计算过程,量子计算都比经典计算有优势,比如普通的加减乘除运算,量子计算机相对于经典计算而言并没有本质差别。量子计算的优势只在某些问题上有优势。
第一个被提出来的量子算法是Detusch 算法,不久又出现了该算法的变种Detusch-Jozsa 算法。该算法拟解决的问题是Alice 从中选取一系列的数据发送给Bob,通过Bob 返回的计算结果判断Bob 端的计算函数是常数型(总是返回0 或者返回1)还是平衡型(对于中一半的数返回0,另一半数返回1)。在最坏的情形下,确定性的经典算法需要Alice 向Bob 发送个数据才能确定结果。在Detusch-Jozsa 算法中,Alice 向Bob 发送量子态,Bob 利用量子计算机计算Alice 发送的态经量子电路计算后的结果,经测量就可得到函数的函数类型,也就是一次通讯即可完成。Detusch-Jozsa 算法首次明确展示了量子计算的优势,但是由于该问题并没有任何实际用处,因此该算法的科学性大于实用性。
人们提出的具有实用性的算法主要分为2 类,分别是质因数分解类算法和无序搜索类算法,前者以Shor 算法为代表,后者以Grover 算法为代表,它们都是远快于经典算法且具有实用性的量子算法。目前发展最好量子计算平台有2 类,它们的基础分别是离子阱和超导量子电路。基于离子阱的量子计算的优势是系统干净、测量精密,容易实现多体纠缠。同时缺点也很明显,相互作用时间长、实验手段复杂、难以集成。超导量子电路的最大优势是搭建一套人造的可在宏观尺度上对光和‘原子’进行控制和测量的系统,参数可调、便于集成。
量子计算在某些问题如大数质因子分解以及无序搜索等问题上可以提供远快于经典算法的量子算法,具有极大的优势。但量子计算的基本元素量子逻辑比特和量子逻辑门,因物理实现极为困难,至今进展缓慢,而且目前量子计算最大的问题在于当前量子计算系统的可扩展性太差,增加一个量子比特会使实验难度成指数级增加,这是量子计算发展需要考虑的问题。还有高效建立量子计算机适用物理系统问题,粒子纠缠态的产生,寻找适合量子信息存储的物理体系,对量子力学系统的有效控制,克服量子耗散和量子消相干现象避免在计算过程中的损耗,保证信息在传导过程中不受相干性的干扰又避免信息被提取操作等都是亟待解决的问题。
量子计算包含处理器、编码和软件算法等关键技术,近年来发展加速,但仍面临量子比特数量少、相干时间短、出错率高等诸多挑战,目前处于技术攻关和原理样机研制验证的早期发展阶段,超越经典计算的性能优势尚未得到充分证明。量子处理器有超导、离子阱、半导体、中性原子、光量子、金刚石色心和拓扑等不同技术路线,每种路线各有优劣势,现阶段超导和离子阱发展相对领先,但尚无任何一种路线能够完全满足实用化要求并趋向技术收敛。另外,量子系统非常脆弱,极易受材料杂质、环境温度等影响引发退相干效应,量子编码技术将多个“物理比特”构造为能够纠错的“逻辑比特”,是克服退相干难题和量子系统脆弱性的有效手段。然而现有量子编码方式的阈值高效率低,技术尚未突破,正处于向第一个“逻辑比特”迈进的关键阶段。量子软件和算法是硬件处理器充分发挥计算能力和解决实际问题的神经中枢,开发设计需紧密结合量子叠加、纠缠等物理特性,不能从经典计算中直接移植。目前量子计算算法典型包括Shor 和Grover 算法等,数量有限,只在部分经典计算难以解决的复杂问题上具备理论优势,并非普适于解决所有问题。
在科技飞速发展的信息化时代,纵使量子通信和量子计算还存在着诸多的理论与技术上的缺陷,也难以掩盖其广泛的应用前景,其应用的基本框架已经成型,发展速度更是日新月异,规模令人叹为观止。正因为这些问题和领域才更能体现其研究价值,在技术与理论逐渐成熟的条件下,更能激发人们更进一步地去了解和揭示量子力学的魅力。当更多的学者和研究员进入该领域,随着研究的深入,量子计算一定会迅猛发展,进而推动社会与人类文明科学技术的进步。
从应用范围的角度,量子计算机可分为通用量子计算机和专用量子计算机。通用机用于解决普遍问题,需要上百万甚至更多物理比特,并具备容错能力以及各类软件算法的支撑,其实用化将是长期渐进过程。专用机用于解决特定问题,只需相对少量的物理比特和特定量子算法,实现相对容易且存在市场价值。量子计算正处于技术攻关关键阶段,业内专家预测,未来五年左右量子专用机有可能在模拟、优化等领域率先取得突破。
近年来,全球多国加快量子信息技术研究与应用布局,竞争态势日益明显。美国近十年来以每年2 亿美元的投入力度持续支持量子信息各领域研究发展;欧盟今年已启动10 亿欧元规模的“量子旗舰”项目,重点支持量子计算、模拟、通信和传感四大领域;我国2016 年起设立国家重点研发计划“量子调控与量子信息”重点专项,并筹建量子信息科学国家实验室;此外,英国、荷兰、澳大利亚、瑞典也纷纷出台相关政策或项目支持。在全球竞争加剧、量子计算技术产业加快发展的背景下,美国今年6 月推出了《国家量子行动计划(NQI)》法案,将在原有基础上每年新增投入,进一步加快推动量子信息技术研发应用,并在今年11 月将量子计算列入出口管制框架。
美国已形成政府、科研、产业和投资力量多方协同的良好局面,取得系列重要成果并建立领先优势。科研领域顶尖人才聚集,加州大学、马里兰大学、哈佛大学和耶鲁大学等研究机构取得大量原创性和开拓性研究成果。谷歌、IBM、英特尔和微软等科技巨头成为推动量子计算原理样机研发加速的重要力量。从技术路线来看,谷歌、IBM 致力于超导体系,英特尔同时涉猎硅半导体和超导体系,微软布局全新的拓扑路线。从研究成果来看,量子比特数量由2015 年的9 位迅速拓展至今年3 月谷歌宣布的72 位,3 年内提升8 倍,迭代速度明显加快。从发展模式来看,科技巨头在全球范围内联合优势资源展开广泛合作,谷歌2013 年联合美国国家航空航天局成立人工智能实验室,与D-Wave 合作开展量子退火模拟专用机研究;2014 年与美国加州大学圣塔芭芭拉分校顶尖科研团队合作,布局通用量子计算机研发攻关;2017 年与创业公司Rigetti Computing合作推出开源量子计算软件平台。英特尔与荷兰QuTech 研究所、德国马普量子光学中心、美国国家标准技术研究院等研究机构联合推进硅半导体量子计算。微软与荷兰QuTech 研究所、丹麦玻尔研究所等合作攻关拓扑量子计算。IBM 则基于量子计算云平台与金融、汽车、电子、材料等不同领域的合作伙伴探索产业应用,推动量子计算初具产业生态。
我国在量子计算基础理论、物理实现体系、软件算法等领域均有研究布局,中国科学技术研究院、中国科学技术大学、清华大学、浙江大学等研究机构近年来取得一系列具有国际先进水平的研究成果,为我国量子计算发展奠定了坚实基础。从各国高水平SCI 论文总量和热点论文来看,美国位列第一,中国、德国分列第二和第三位;在被引次数方面,中国紧随美国、德国和英国之后。近期代表性研究成果,如中科大分别实现了光量子体系18 比特纠缠和半导体体系3 比特逻辑门等。阿里巴巴、腾讯、百度和华为开始关注和投资量子计算领域,并发布量子计算云平台;国内首家量子计算初创企业合肥本源量子于2017 年成立,为研究和应用注入了新动力。我国在量子计算领域虽已取得一定成绩,但仍存在一些不容忽视的问题与挑战。第一,我国量子计算研发由研究机构主导,科技企业进入晚、参与度有限,初创企业偏少,整体发展模式仍在摸索,多方尚未形成合力。第二,量子计算机研制属于巨型系统工程,涉及众多产业基础和工程实现环节,我国在高质量材料样品、结构工艺、制冷设备和测控系统等领域落后于领先国家,存在关键环节受制于人的风险。
未来几年,量子计算技术作为全球科技热点将持续研究、加速发展,量子处理器路线方案不断明朗,量子比特数量、质量和纠错能力进一步增强,专用量子计算向实用化靠近,全球竞争态势进一步加剧。我国量子计算技术发展具有良好的研究基础和广阔的应用空间,应加大投入聚力攻关,促进优势资源形成合力,进行关键技术研发并补齐产业基础短板,抢抓“机遇窗口”期,从而赶超国际先进水平。
在信息安全领域,量子计算机与Shor算法的结合,将对传统的加密方法,带来变革式的冲击与影响。传统的公开密钥,大多以对大数进行因数分解为基础,破解密钥对经典的电子计算机来说是非常困难的计算问题,需要花费庞大的计算资源与时间,代价极高,只要密钥位数足够长,则加密信息实际上是不可被破解的。而利用Shor算法,量子计算机在理论上能够把因数分解的时间复杂度极大降低,使得破解密码的时间极大缩短,花费代价极大降低,可以用来破解已被广泛使用的公开密钥加密方法。一旦拥有足够计算能力的量子计算机研制成功,进入使用阶段,则公开密钥的加密方式将变得不堪一击。
在人工智能领域,量子计算可与神经网络理论相结合,用于深度学习,进行概率的计算与图像的处理等工作,量子神经网络作为一种人工智能的技术理论,也受到了长期的关注与研究。谷歌正在使用量子计算机来设计可以区分汽车和地标的软件,未来将为其自动驾驶技术的研发提供支持。人工智能的发展,需要大量的计算与数据处理能力,而这也正是量子计算的优势与强项。随着人工智能的快速发展以及在各个领域的深度渗透,量子计算有望实现更广泛的应用与更深入的发展。
在科研领域,利用量子计算进行量子模拟,可对量子化学(分子动力学模拟)、超导物理(通过计算寻找室温超导体)、量子场论(模拟量子多体问题)等前沿领域的科学研究带来切实帮助。例如,对于铁氧还蛋白在光合作用中的新陈代谢反应进行分子动力学模拟,在经典计算机上是难以实现的,而在量子计算机上,理论上已可以在1小时内完成模拟计算;谷歌已经用量子计算机制作了第一个完全可扩展的氢分子的量子模拟,可以快速而准确的模拟出氢分子的量子态结构以及能量;因斯布鲁克大学和量子光学与量子信息研究所也已使用可编程量子系统进行了粒子物理学的模拟试验,取得较好效果。量子计算可将原本复杂难解的模拟试验与计算变得简单可行,对于科学理论研究具有巨大推动作用,将大力推动人类的科学发展。
此外,凭借其固有的随机性与波动性,量子计算还有望在天气预报、金融建模等领域发挥作用。而未来,随着量子计算技术的发展与成熟,量子计算有望在更多的领域展开应用,全面影响我们的生活。
[1] 刘彦江.量子计算和量子信息发展现状探究.2018.10.10
[2] 吴冰冰.量子计算技术研究步入“关键期”.中国信息通信研究院技术与标准研究所.2018.12
[3] 张皓泊.量子通信与量子计算.2018.10
[4] http://www.sohu.com/a/191899070_378413 2017.09
[5] https://baike.baidu.com/item/%E9%87%8F%E5%AD%90%E8%AE%A1%E7%AE%97/11035661?fr=aladdin 2018
-开篇导读
-常见问题
-1.1 计算文化
--1.1.1 Computer history and development Part I
--1.1.2 Computer history and development Part II
--1.1.3 Application of computers and computational thinking
-1.2 计算思维
--1.2.3扩展阅读——Computational Thinking
--1.2.1 the nature of computational thinking
--1.2.2 Problem solving using computational thinking
-第1章作业
-2.1 数制
--2.1.1 0
-2.2 0/1世界中的数值
--2.4 Binary arithmetic and logical operations
--2.5 Signed and unsigned numbers
--2.6 sign-magnitude,one's complement,two's comliement representation and real munber
-2.3 0/1世界中的字符
--2.7 Characters in digital world
-2.4 0/1世界中的图片、声音和视频
--2.8 Images, sounds and videos in digital world
-2.5 条形码
-第2章作业
-3.1 算法概述
--3.2 Description of algorithms
-3.2 典型算法
--3.3 Typical algorithms enumeration and induction
--3.4 Typical algorithms recursion and iteration
--3.5 Typical algorithms divide-and-conquer and backtracking
-3.3 Python语言编程基础
--3.3.2 Python基础语法及编程示例1-基本语法、条件语句
--3.3.3 Python基础语法及编程示例2-循环语句、内置函数
--3.3.4 Python基础语法及编程示例3-自定义函数
--3.3.1 Introduction to Python
--3.3.2 Python I basic syntax and conditional statements
--3.3.3 Python II loop statements and built-in functions
--3.3.4 Python III user-defined functions
--3.3.5 Python IV drawing with turtle
-第3章作业
-4.1 计算机的硬件系统
--4.1.2 Von Neumann architecture and computer organization
-4.2 计算机的基本工作原理
--4.2.1 Basic working principles of computers
-4.3 现代微机构成及性能指标
--4.3.1 Composition and performance of modern computers
-第4章作业
-5.1 计算机软件概述
--5.1 Overview of computer software
-5.2 系统软件
--5.2.1 System software I_operating system
--5.2.2 System software II programming language, compiler and DBMS
-5.3 应用软件
-第5章作业
-6.1 计算机网络平台
--6.1.5扩展阅读(2)——OSI参考模型与TCPIP的比较
-6.2 局域网技术
-6.3 Internet及其应用
--6.3.1 IP address and domain name
--6.3.2 Access and application of the Internet
-6.4 网络安全
-第6章作业
-7.1 数据管理
--7.1.1 Data managment and data models
-7.2 结构化数据库
--7.2.2 Creating a local database
--7.2.4 Data definition language
--7.2.5,7.2.6 Data Query Command
--7.2.7 Data manipulation language
-7.3 大数据
-第7章作业
-8.1 人工智能
--8.1.2 Artificial intelligence
-8.2 物联网
-8.3 云计算
-8.4 区块链
--【讨论帖】央行DCEP vs Facebook Libra:数字货币你了解多少?
-第8章作业
-9.1 Windows基本操作
-9.2 Windows程序管理
-9.3 Windows文件管理
-9.4 Windows设备管理
-第9章作业
-10.1 Word基本操作
-10.2 论文排版
--论文排版素材
-10.3 修订文档
-第10章作业
-11.1 Excel基本操作
-11.2 公式和函数
-11.3 数据分析和处理
-11.4 数据可视化
-第11章作业
-12.1 PowerPoint基本操作
-12.2 论文展板制作
-第12章作业





