量子计算基础与IBM Q

什么是量子计算

数学、材料科学以及计算机科学经过了50多年的发展,已经将量子计算从理论带向了实际。今天,真实的量子计算机可以通过云端访问,并且有上千人已经使用它们学习、进行研究、并处理新的问题。

量子计算机一天可以在许多学科中提供突破性进展,包括材料与药物发现、复杂系统的优化、以及人工智能。但是要实现这些突破,并且要使得量子计算机被广泛使用与访问,我们还需要重新构想信息处理以及要完成这些信息处理的机器。

量子计算基础

为何我们需要量子计算

我们每天都能感受到经典计算机给我们带来的好处。今天的计算机能帮助我们、给我们提供娱乐、将我们与世界各地的其他人连接在一起,并且允许我们处理海量的数据来解决问题并管理复杂系统。

然而,仍然存在一些问题是今天的系统永远无法解决的。要挑战超过一定大小与复杂度的任务,我们在地球上没有足够的计算力来解决它们。为了能有希望解决某些这种复杂的问题,我们需要一种新的计算:其计算力随系统大小的增长呈指数级增长。

什么使得它成为“量子”

所有计算机系统依靠存储信息并操作信息这么一种基本能力。当前计算机对独立的比特位进行操作,比特位以二进制0和1的状态来存储信息。数百万个比特位一起工作以处理并显示信息。量子计算机却利用了不同的物理现象——叠加、纠缠和干涉来操作信息。为了实现这些,我们依靠不同的物理设备:量子位,或将它简称为qubits

量子叠加superposition):量子叠加指的是若干状态的组合,对于这些状态我们平常一般都会独立地进行描述。要做一个经典比喻的话就是,如果你同时弹下两个音符,那么你所听到的就是这两个音符的一次叠加。

量子纠缠entanglement):这是一个非常著名的反直觉的量子现象,描述了我们在经典世界中从未所见过的行为。纠缠的几个粒子在一个系统中以某些方式一起做出表现,而这些方式与行为无法通过经典逻辑进行解释。

最后,量子态quantum states)具有一个相位phase),而以此可以经历干涉interference)。量子干涉可以用类似于波干涉的情况来理解。当两条波处于同相位时,其振幅相加;而当两条波处于反相位时,其振幅抵消。

量子计算

量子系统是如何使用量子属性进行计算的?这个问题可以被分解为两部分:

  1. 针对今天可用的量子计算机,我们如何研发算法?
  2. 人们为未来“可容错的”量子系统如何创建算法?而可容错的量子系统至今仍然是理论上的。

针对近期量子硬件的许多算法要求你要从许多可能的解决方案中找到“最佳”的解决方案,诸如在多种可能的分子键(molecular bond lengths)长度中找到最低能量状态的分子。对于每个可能的键长度,你要在一台量子处理器上表示出部分能量,然后直接测量能量。尝试各种解决方案最终会获得具有最低能量状态的键长度,而这也表示了平衡分子构型(equilibrium molecular configuration)。

在将来我们希望所拥有的这种量子系统称为容错通用的(fault tolerant universal)量子计算机,在该领域首先被开发出了相关算法。这包括了一些最知名的例子:肖尔的分解算法(Shor’s factorization algorithm)以及针对非结构化搜索的Grover氏算法。而近期的算法只涉及到相对较少的量子位与操作,而误差可以通过运行多次算法以得到一个均值进行弥补。而容错算法要求极长的门序列以及高度的门保真度以确保良好执行。对于容错算法所需要的量子硬件仍然处于开发中;然而,这些说明了给定一个量子系统,某些量子算法可以胜过其相应的经典算法。

延展量子系统

为了提升量子计算系统的计算能力,需要向两个维度做提升。一个是量子位个数;如果你有更多量子位,那么原则上就能操作并存储更多的状态。第二个则是达成更低的错误率。我们需要能够精确地操纵量子位状态并执行提供答案的顺序操作,而不产生噪声。

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将这两个概念结合在一起,我们可以创建一单个对一台量子计算机计算性能的测量,这称为量子体积quantum volume)。量子体积测量了量子位在数量与质量、电路连接性、以及操作错误率之间的关系。用更低错误率构建更大的系统将通向发现量子优势的首个例子,或是量子计算机能为解决实际问题而提供计算优势的应用。

对量子计算机进行编程

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