是什麼使量子計算機如此不同(並且速度更快)於傳統計算機?

弗吉尼亞理工學院暨州立大學物理學助理教授漢斯·羅賓遜解釋道。

人們很容易將計算視為發生在思想領域而非物理世界中的抽象事物。畢竟,計算機程式引用的是數學定律,而不是物理定律。但在最終分析中,任何實際的計算都必須由物理系統完成,利用物理定律來操縱由某些裝置狀態表示的資訊,例如硬碟上某些特定位置的磁化方向或計算機記憶體晶片內特定組電晶體的電導率。由於資訊的每一位都可以取兩個值,因此選擇不同的物理狀態分別對應“0”或“1”。

在量子計算機中,資訊由足夠微觀和隔離的物理狀態表示,以便它們遵守量子力學定律。例如,單個電子的自旋或單個離子的構型是儲存這種量子資訊位(或量子位元)的眾多可能候選者中的兩個。關於哪個系統是最佳的,目前尚未有定論,因此為了便於討論,想象一臺計算機,其中的資訊以放置在桌面上的硬幣的形式儲存,正面(“1”)和反面(“0”)是每個位元的兩種可能狀態。然後,透過替換量子硬幣將桌面轉換為量子計算機,其中正面和反面是量子力學狀態。


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一枚普通硬幣可以放在桌面上顯示正面或反面,這反映了它代表的位必須取值 1 或 0。相比之下,量子力學定律允許我們的量子硬幣同時顯示正面和反面(就像薛定諤著名的貓可以同時處於密封盒子內的死亡和活著狀態一樣),達到我們選擇的任何程度。這種能力附帶一個重要的規定,即當我們實際測量硬幣的方向時,它將在兩種狀態之間做出選擇。例如,可以將硬幣制備成 75% 正面和 25% 反面的狀態。硬幣將保持這種狀態,直到有人測量它,這使得硬幣隨機地在正面和反面之間選擇,其中正面比反面更可能出現三倍。這種隨機性不是由對硬幣缺乏瞭解造成的。硬幣只有在被觀察時才會真正選擇一個確定的狀態,並且在此之前,它的狀態完全由一個數字描述:它顯示正面的程度,即 75%。僅僅是觀察硬幣的行為就會改變其狀態,這似乎非常奇怪。這種現象源於量子狀態的極端脆弱性。與環境的任何和所有相互作用都會產生深遠的影響,而測量不可避免地需要相互作用。事實上,如果關於量子硬幣的任何資訊,即使原則上,對外界是可用的,量子硬幣就很容易坍縮成純正面或反面狀態。因此,量子計算機必須對其組成量子位元保持非常嚴格的隔離,才能正常執行。

如果我們將視野擴充套件到兩枚量子硬幣,那麼測量它們的狀態顯然有四種可能的結果:都是正面(1,1),都是反面(0,0),以及正面和反面的兩種組合(0,1 和 1,0)。量子力學允許我們為每種組合分配我們想要的任何權重,只要總和加起來為 100%。由此可見,需要三個數字才能完全描述這兩枚硬幣(第四個數字受到約束,因為總和必須加起來為 100%)。類似地,我們需要七個數字來描述三枚硬幣,15 個數字來描述四枚硬幣,31 個數字來描述五枚硬幣,依此類推。量子狀態的複雜性迅速變得難以置信地巨大:僅描述 100 枚量子硬幣就需要 1,267,650,600,228,229,401,496,703,205,375 個不同的數字——是有史以來製造的所有計算機的儲存容量的數萬億倍。

如果有人開始期待緊湊型和行動式量子硬碟的光明未來,其儲存容量相當於數萬億個國會圖書館,那麼重要的是要意識到,這種裝置中的資訊幾乎都無法訪問。即使我們的 100 枚量子硬幣原則上包含著驚人的資訊量,但嘗試讀取它會迫使每枚硬幣進入正面或反面的確定狀態,僅產生 100 位資訊。儘管存在這個不方便的事實,但如果我們意識到可以在不實際觀察硬幣方向的情況下操縱硬幣,那麼仍然可以利用量子狀態的複雜性。例如,即使不清楚哪枚硬幣的哪一面朝上,翻轉硬幣或交換兩枚硬幣位置的行為也是完全明確的。甚至事實證明,這兩個操作(翻轉和交換)是執行硬幣的任何任意計算所需要的全部,至少如果我們允許部分翻轉和交換的話。例如,對 100% 正面朝上的硬幣進行四分之一翻轉將產生一枚顯示 75% 正面(和 25% 反面)的硬幣。還需要再進行四分之三翻轉才能完成翻轉並使硬幣 100% 反面。由於 100 枚量子硬幣可以在其巨大的量子狀態中同時表示所有可能的 100 位數字,因此計算可以在所有這些數字上以單個平行計算的方式進行。這種內建的並行性是量子計算機威力的關鍵。

例如,現代密碼學的核心問題是尋找非常大的整數的因子。在普通計算機中,最有效的方法本質上是將整數除以小於其平方根的每個數字,以檢視哪些數字可以分解它。隨著新增到整數的位數越來越多,此測試所需的時間增長非常迅速。然而,使用量子計算機,因式分解變得輕而易舉,因為我們可以同時對所有數字執行測試,因此只需要一次測試即可找到正確的答案。

事實證明,設計高效的量子演算法非常具有挑戰性,目前只知道少數幾種,最著名的是上面提到的因式分解演算法。構建一臺可工作的、全尺寸的量子計算機也是一個同樣困難的問題,因為其核心的集體量子態極其脆弱且難以操縱。這使得量子計算成為我們這個時代最偉大的智力挑戰之一,這個引人入勝的課題很可能在未來許多年裡仍然處於研究的最前沿。

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