量子——我相信正在閱讀本文的你一定在相當長的一段時間里聽說過這個詞及其派生詞：量子密碼學，量子互聯網，量子電動力學等等，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爭開始以來更甚。

說到量子計算技術，雖然已經發展了數十年，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公司的注意。

起源概覽

一個多世紀以來，量子物理學無數次地困擾著人類。好奇心驅使著人類探索和理解自然現象的沖動。隨著理論物理學家進行思想實驗并將該學科的研究進程從經典轉變為現代后，用實驗證明理論正確性的需求突顯出來。

物理學家開始感到有必要進行極其復雜的計，設計大型實驗設備（如大型強子對撞機（LHC））以實現非凡的精度，并在有限的時間內可持續地模擬“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 世紀的一些精英科學家，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的計算機所具有的強大影響力，由此物理學家和工程師齊心協力開始創建量子計算機。

后來，這個想法流行開來，不僅是物理學家，化學，制藥，生物學，金融，互聯網，人工智能，網絡安全等幾乎各個領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（MIT），滑鐵盧大學等大學以及 EDx，Coursera 等知名在線教育網站開始提供量子計算（QC）領域的課程和基于概念 / 應用程序的衍生課程。

將量子計算領域形象化

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

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！自然就是這樣運作的。

另一個小例子——

不考慮重力，浮力，空氣阻力以及現在能想到的任何力。考慮理想情況。

現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 個傳統比特；2 個量子比特等于 4 個傳統比特; 3 個量子比特等于 8 個傳統比特等依次類推。因此，如果將 PC 與 QC 進行比較，只需取“2”的“比特數”次冪即可。

此外，與傳統計算機不同，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）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。

你可能已經研究了基于金屬氧化物半導體（MOSFET）的晶體管，這些晶體管已成為當今多種電子設備的基礎，包括用來閱讀本博客的電子設備。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量每兩年增加一倍。以這樣的速度增長，我們已經達到了單位為納米大小的晶體管規模。

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

讓我們進入量子王國吧！

2.量子隧道

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

用技術術語來說，當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在越過勢壘的某一點，在其穿越過程中完全沒有出現在勢壘的內部，這就可以稱為經歷了量子隧道效應。換句話說，能級小于勢壘的粒子能夠穿過勢壘。

這種類似隱形傳態的現象目前僅限于亞原子粒子，但未來無可限量。

還記得關于晶體管的討論嗎？電子工程師請做好心理準備。如果傳統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。這種現象在經典物理學中不存在。因此，量子計算機比傳統計算機更具優勢，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。這就是關鍵。在這種情況下，選擇哪一個的重要性似乎微不足道。當你認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。

當無法單獨描述兩個粒子中任何一個的性質時，它們被認為是糾纏在一起的。在發現打開的盒子里是至尊異域風情披薩時，才能立馬知道關上的盒子中是招牌雙倍芝士披薩。

同樣，當兩個粒子糾纏在一起時，一個粒子的狀態變化會影響另一個粒子的狀態變化。看到過雙胞胎嗎？如果其中一個哭了，那么即使另一個離得遠，一旦看到了她也很可能哭泣或大笑。

在談論量子糾纏時，無法避免 EPR 悖論。它構成了該主題的有爭議的基礎，愛因斯坦將糾纏稱為“遠距離的怪異動作”。

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（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，也能獲得令人滿意的結果。這證明了量子糾纏的想法。

考慮到所有因素，例如信息傳遞，遠距離測量，逆波函數崩潰（這可能在“測量”屬性并擾亂了整個糾纏的粒子對系統時發生）等，量子糾纏的優勢被認為是正確的，但是人們堅信相對論并沒有受到它的挑戰，即沒有任何信息或邏輯傳輸的速度超過光速。

你可能已經猜到了，量子糾纏的一個重要應用就是量子互聯網。

量子計算的應用

討論了基礎知識之后，我們來看一下全球范圍內量子計算的一些應用和當前趨勢。

1.量子機器學習

過去二十年來，工程師和企業家對人工智能的興趣呈指數級增長，這主要是因為《黑客帝國》這類電影的出現。存在于每個熱愛探索的人內心的無法克制的渴望驅使他們致力于建立更好的計算設計和算法，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出的“聰明”的行為。機器學習只是創建和增強智能的方式，類似于人類的智力學習。

幾十年來，基于理論方法和啟發式（深度學習）的研究一直在增長。從樸素貝葉斯到神經網絡，整個機器學習領域無論是在數據獲取，算法開發還是計算能力方面都經歷了指數級增長。

圖源：daimler

學生和產業研發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，量子計算機具有執行超快速線性代數的能力，這構成了機器學習算法的基礎。這些量子加速計算是在狀態空間上隨量子位成指數增長的，這是第一代量子機器學習（QML）。第一代包含有監督和無監督學習應用，例如主成分分析，k-means 聚類和推薦系統。這些算法對量子數據的執行速度為指數倍數。為了對經典數據進行計算，首先需要將其嵌入量子態。

第二代 QML 也隨著噪聲中級量子（NISQ）處理器的出現而出現，并且基于啟發式方法。對它們的經驗研究可以借助量子硬件強大的計算能力來進行。就像深度學習是機器學習領域的發展一樣，第二代是量子機器學習領域的發展。

你此時期待量子神經網絡嗎？如果是，你是對的。QNN 是 QML 中模型構建，訓練策略和推理方案的基礎。Google 的 TensorFlowQuantum 白皮書是可在互聯網上找到的用于 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 / 物理學的奇跡而開發的，它們現在還用于增強 AI。當 QC 和 AI 領域的天才聯合時，模擬自然范例的想法就出現了。

對某些現象的模擬，例如分子間鍵合，離子相互作用，放射性衰變，核反應，衛星通信，以及諸如組合優化之類的更多實例，如果使用經典計算機完成需要花費數年的時間，而同時使用量子計算硬件和量子機器學習算法則可以在數分鐘內完成仿真。

2.后量子密碼學

當前的加密技術基于 RSA 之類的算法，負責保證當今網絡空間的安全性。網絡，信息傳輸，實時通信，在線金融交易等均受其保護。

加密技術基于兩個方面：密鑰和加密算法。想象一個數字，它是兩個質數的乘積。假設是 35。此時，加密算法是簡單的乘法，密鑰是質數因子 5 和 7。該過程構成了 RSA 算法的基礎。

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

在現實世界的網絡安全中，RSA 使用的數字量很大（2048 位），這表明目前的經典計算機無法在正常人的壽命時長內破解它！因此，RSA 加密數據非常安全，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，但根據不斷發展的趨勢，我們可能會在三十年內擁有頂尖的量子計算機。這就是由量子計算機帶來的對現有安全系統的威脅。

為了解決這個問題，后量子密碼學（PQC）出現了，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百萬種可能性，因此使其幾乎不可能被破壞。

當前的量子計算

前量子時代（當前）的主要亮點

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

量子計算領域的主要算法

·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的發展

·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）是一個量子機器學習庫，用于對組合量子—經典 ML 模型進行快速原型構建。（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框架，旨在于科研，教育和商業中利用當今的量子處理器。（由 IBM 提供）

·https://qiskit.slack.com/#/：Qiskit 社區休閑頻道

可以預見，在未來，量子計算還會有更多超出我們想象的功能和應用。

審核編輯 黃宇