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投票进展:DAO Reviewer 1/0 通 过
赏金总量:40 USD
研究种类:Quantum Computing
原文作者: Shengyu Chen
创作者:xingyang@DAOrayaki.org
审核者:Yofu@DAOrayaki.org
原文: Quantum Computing: A Primer (A16z mini-moocs notes)
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下面是来自 A16z 的 Frank Chen 的干货,以及他从事量子计算的试验时学到的东西。我之前听了不少他们的播客,但始终一知半解。这个课程很好地介绍了量子计算的特别之处,相信也能解答你的疑问。

一只又活又死的猫
更难预测的量子态可以编码更多信息。
量子计算简史
这要从理查德·费曼(Richard Feynman)说起。他很着迷极其微小的事物。在微观尺度上,自然法则与我们所熟悉的不太一样。
所有的量子物理学家都希望有一个粒子加速器。粒子加速器耗资巨大,大多数物理学家没有机会参与研究。这样一来,只能转而使用超级计算机来模拟实验过程。
用计算机模拟来研究量子力学的问题在于,它太复杂了,复杂到传统计算机无法胜任。以模拟1000个电子的位置这个简单实验为例,假设每个电子有两种状态,这个实验需要计算机模拟2的1000次方的不同状态。这个数字如此之大,任何现代计算机都处理不了。对这个问题,费曼认为大自然似乎有自己的答案。他认为我们可以向大自然学习如何跟踪所有这些状态,以设计出可行的方案。
根本上说,量子计算机遵从的是量子力学的基本特性。它解决的是不同类型的数学计算。
量子计算原理
传统计算机使用比特Bit(有0和1两个状态)来编码信息和进行布尔代数运算。所有传统计算机的应用都建立在这两个基础之上,遵从的物理特性是导电性。
相比之下,量子计算机使用的是量子比特Qubit。当有人观察时,Qubit也有两个状态——带正电和带负电的电子。真正神奇的事情是,当Qubit不被观察时,实际上代表的是不同状态的概率(此处应有薛定谔的猫协助演示)。
Qubit可以被看作是一个有方向和大小的矢量。建立在量子逻辑门之上的量子运算,进行的是矢量运算而不是布尔运算。这里遵从的基本物理特性是量子力学。
量子计算应用
来看一个电话簿问题。
题目给定一个由名子、姓氏和电话号码组成的电话簿。这里的电话号码是用姓来存储的。传统的计算机会通过遍历所有的条目来找到想要的电话号码。但专门针对这个问题的量子算法不需要这么做,它利用量子计算的优势可以更快完成任务。
Grover设计的算法就是用于解决该问题。这个算法被称为Grover扩散算子(Grover diffusion operator),它让一组向量通过不同的量子门。以电话簿为例,这个算法电话簿中的所有电话号码作为输入值,各自通过一个量子门,由于每个门对输入的向量都进行向量运算,向量的大小和方向都会发生变化。算法的想法是,让包含正确电话号码的向量变得越来越大,而其余的则变得越来越小。
下面的插图应该能够直观地说明这步操作,但作为文字整理的我,也没有完全看懂。(译注:Grvoer算法会反复迭代下图两步,第一步应用黑盒Unknown Gate,第二步应用Grover扩散算子。黑盒把正确答案的相位进行翻转, Grover算子把正确答案出现的概率增大, 并减少错误答案出现的概率。)


动图创作:Twisted Oak studios
利用量子特性进行类似运算的应用能大幅减少计算时间。量子计算机就是为这些特定类型的计算任务而诞生的。
量子计算机为何难造
#挑战1:量子计算机大多使用超导材料建造,以减少外界的干扰。为满足条件,工作温度需达到0.1开尔文的低温,比宇宙空间温度还低。
#挑战2:目前能实现的量子相干时间最长是100微秒。这个时间对我们来说远远不够。每一次量子计算需要50纳秒。100微秒的相干时间只能提供2000次计算。
#挑战3:0和1状态之间的能量差只有10-24次方eV,我们很难控制这么小的能量。
量子计算机能做什么
#优点1:深度学习网络的训练可以快很多
#优点2:使用量子计算机寻找大数字的质因数变得更容易。所有现代加密方法都仰赖于寻找质因数的难度。一旦量子计算投入应用,所有现代安全措施都在它面前都变成纸一样脆弱。
#优点3:在量子化学领域利用量子计算找到新的化学催化剂。
#优点4:可以帮助找到新的电池材料,重新定义电池化学。
量子计算研究正当时
实现量子计算的很多关键要素已经变得非常容易。如今我们有:
- 更好的硬件
- 开发者工具
- 更好的算法
以下是在量子计算上投入巨大的公司名单

原始视频在此:
https://a16z.com/2016/06/26/quantum-computing-explained/
参考链接
Twisted Oak studios:
http://twistedoakstudios.com/blog/Post2644_grovers-quantum-search-algorithm
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