虽然听上去很玄妙 ， 但就量子计算机而言 ， 我们大可不必担心它是“玄学”的把戏 。
谷歌和IBM并列为量子计算两大巨头 ， 在量子计算硬件方面代表了目前全球最高水平之一 。 尤其是谷歌 ， 在量子计算机领域有极强的竞争优势 。 正是谷歌提出的“量子霸权”概念 ， 为量子计算吸引了大量热度 。 而且谷歌拥有世界上最强大的数据中心 ， 积累了海量数据以供量子机器学习算法运行 。 当然 ， 我国亦紧随其后 ， 在量子计算领域 ， 与国际领先水平存在约5年左右的差距 ， 已经明显小于经典计算机时代与国际的差距 。


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>>IBM的“量子比特五线谱”
通常 ， 如果想知道一个物理系统的运行和演变 ， 一种方式是描述这个系统运动的基本方程 ， 计算出系统每个时刻的变化；另一种方式是做实验 ， 创造一个和已知物理系统相同条件的系统 ， 让它在相同的规律下演进、变化 ， 通过对实验结果的观察来获得我们想要的信息 。 费曼猜想 ， 既然世界的底层规律是符合量子力学的 ， 如果没有能力用数值求解 ， 可以人为创造一个符合量子规律的有效系统 ， 使这个有效系统所满足的量子力学方程同我们的求解对象完全一致 。 费曼的这个想法 ， 进一步演变为数字式的量子模拟和模拟式的量子模拟 ， 前者在量子计算机上 ， 用量子比特来构建模拟对象 ， 模拟系统的性质 ， 后者直接构建所模拟的有效量子系统 。
根据基础的量子门 ， 科学家可以开发出相应的量子算法 ， 只要量子算法设计合理 ， 量子计算机运算结果中出现概率最大的结果就是正确结果 。 面对较为复杂的计算问题 ， 经典算法需要进行各态遍历等重复操作 ， 算法的复杂度较高 ， 效率较低；而量子算法则能较快得到结果 ， 只需少数测量取样 ， 计算得到某一种结果的概率 ， 即可知道正确答案 。 基于量子计算机特殊的硬件系统 ， 量子计算机可以运行一些经典计算机无法运行的特殊算法（如Grover ， shor ， quantumrandomwalkshor等） ， 解决特定问题 。
研究也发现 ， 量子模拟除了擅长模拟量子多体系统随时间的演化 ， 还有可能模拟目前尚没有办法求解的强关联多体系统 ， 而这两类问题正是多个学科分支——如凝聚态物理、量子统计力学、高能物理、原子物理、量子化学等学科的拦路虎 。 除此之外 ， 通过量子模拟还有可能模拟目前现实世界物理设备所达不到的物理条件 ， 演示那些已经被理论预言、但是从未在真实世界中观测到的物理现象 。
传统计算机已经可以解决很多问题 ， 但是通过量子计算机模拟量子世界 ， 可以让人类进一步理解世界 ， 这也是我们对量子计算机能够投入实际生活的期待 。 通用量子计算机和通用人工智能一样 ， 是属于未来的“黑科技” ， 代表着人类技术水平在想象力所及范围之内的巅峰 。 在可以想见的未来 ， 经典计算机仍将承担传统的办公娱乐等功能 ， 而量子计算机则将用于解决大型分子模拟、寻找大数质因数等经典计算机无法模拟的领域 ， 并在AI计算领域对传统算力进行提升 。 而就其前景而言 ， 生物医药、化工能源领域则有望最早落地 。
来源：本刊原创稿件
编辑：艾丽
【“遇事不决，量子力学”： 又有新突破的量子计算机是玄学吗？量子计算机，打游戏？“遇事不决，量子力学”技术前瞻】审核：赵涵

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