什么是量子计算?量子计算一般向科普,怎样才能养好薛定谔 ...
admin
2023-07-29 10:00:34
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【*意义不明*】极限

“JOJO,经典计算机的能力是有极限的。我从微小的CPU当中算出一件事……越是减小晶体管体积,就越会发现经典计算机的能力是有极限的……除非超越经典。”

“你到底想说什么?”

“我不做经典计算机了,JOJO!”




那本书是《量子计算与量子信息》,一本教材……

导言

在20世纪80年代,以理查德·费曼为代表的物理学家们提出了基于量子力学原理的新型计算机——量子计算机的概念,并且指出其可能具有经典计算机无可比拟的优势。光阴数十载,量子计算从科学家们思维的火花中诞生,从扑朔迷离的概念开始,构建理论框架,稳步发展,羽翼渐丰,如今正经由各大科研机构的技术手段而越来越接近于实现。那么,量子计算所依据的基础原理是什么?量子计算为什么具有值得探索与发展的价值?现阶段的量子计算有哪些实现的技术手段?又存在着哪些难题呢?




著名物理学家理查德·费曼先生,他的《费曼物理学讲义》举世闻名

11010100010……

电子数值积分计算机“埃尼亚克”启动时的无声巨吼,暗淡了整个费城的灯光。从这一刻起,人类掌握了一种神奇的工具——计算机。它用自身的状态代表数据,将初始的数据作为状态输入,按照预先设定好的规则运行,运行之后的状态就代表了经过处理的数据。




ENIAC,它每运转几天就会烧掉自己的一些电子管

经典计算机所依托的实现形式历经进化,从庞然大物一般的电子管、到细密紧凑的集成电路,虽然体积越来越小,但核心思想却贯穿始终:0和1




“生命,不过是一连串的1和0”

以0和1表示的信息单元被称为比特,经典计算机将0与1按照二进制进行运算,再将运算结果表示为可以被人理解的形式。而量子计算机同样使用比特进行运算,但其遵循的运行规则却和经典计算机的规则有着本质的区别,而这种独特的规则所依据的原理就是量子力学




科幻小说的惯常套路:“遇事不决,量子力学”

“猫”的力量

量子叠加态

“薛定谔的猫”是量子力学中最广为人知的一则佯谬,猫同时处于生与死的叠加态听起来不可思议,但是这样的逻辑却是量子计算机独树一帜的原因。




很多人都听说过薛定谔的猫,但没那么多人听说过薛定谔方程



叠加态的"另一种表述",特别鸣谢我的朋友的供图@宋一喵

将单个比特比喻成一枚硬币,将硬币的正面记作0,反面记作1。经典计算机所能做到的事情,只是使这枚硬币的其中一面朝上,正面或反面。换言之,经典计算机只能使单个比特的值为0或者1。

遵循量子力学的量子计算机,可以使这枚硬币同时处于正面朝上与反面朝上的状态。通过将单个比特的状态调整为0与1的“叠加态”,量子计算机可以在并行计算上大显身手。

一个N比特的经典计算机,只能储存与处理 个可能的二进制字符串中的一个;但一个N比特的量子计算机,却能够同时储存与处理全部的 个数据。以3比特具体举例,经典计算机只能储存与处理000、100、010、001、110、101、011、111这八个数据中的一个,而量子计算机却可以同时储存与处理全部的八个数据。




布洛赫球,它可以用来表示单个量子比特的状态

这样的差别,使得量子计算机在一次运算中处理的数据量,经典计算机需要重复多次,或者以多个经典计算机同时处理才能完成。因此,借助“薛定谔的猫”的“力量”,量子计算机能够极大地提升并行计算的速度。速度提升有多可观?理论上,经典计算机需要150万年才能完成的工作,量子计算机仅需不到1秒(大数质因数分解)。

借助并行计算的优势,量子计算机能够出色地完成诸多复杂的计算任务。从分子动力学模拟到气候模型预测,复杂度高、可能性多的计算就是量子计算机的强项。

拒绝“发烧”

除了强大的并行计算能力令人咋舌,量子计算机还在理论层面避免了一个困扰着绝大多数电脑游戏爱好者的重要问题——计算机发热

为什么经典计算机会发热?电路阻抗当然是原因之一,但需要注意的是,即使对经典计算机所有的可用部件全数使用先进的超导技术,经典计算机还是会发热。热量从哪里来?从信息熵理论上来。经典计算机所采用的经典的逻辑门,对信息的操作过程,在热力学上注定了经典计算机必然发热。




信息熵理论的创始人,克劳德·艾尔伍德·香农

简单的例子,经典“与”门把“1”与“1”两个比特的输入信息输出为“1”的单比特信息。在这个过程中,有一个比特的信息被经典计算机抹除了,这样的抹除是要付出代价的——删除一个比特的信息,产生的热量至少为 ,其中 是玻尔兹曼常数, 是热力学温标下的温度。经典计算机的晶体管数以亿计,使用的比特不可胜数,所有在经典计算机进行信息处理时被抹除的信息,全部都会以热量的形式耗散出来。这是经典计算机运行所产生的最基础的废热,更何况在焦耳定律的推波助澜下,废热值只增不减。




经典“与”门

而量子计算机在处理信息时,并不会经历对信息的抹除操作。量子计算机只会对量子比特的状态进行调整,而不会在运算过程中抹除这些比特上的信息。有多少个比特的信息输入,就会有多少个比特的信息输出。这就是量子计算机从理论上规避了发热的原因——它遵从完全不同的“游戏规则”。

HOW TO KEEP QUANTUM CATS

以上的夸夸而谈也许具有吸引力,但事实上,量子计算的发展并非无往不利。

“量子”一词是对微观世界的高度概述,而量子计算机的实现方式自然也要依托微观世界。在理论上,只要体现出了量子特性的物理体系,都可以被用来制作量子比特,从而实现量子计算。不过选项看似丰富,实际上却面临着诸多挑战。将纸面上整洁漂亮的公式理论,搬到活生生的现实中,总是存在着令人头疼的难题。

量子比特这只“既生又死”的猫,也不是那么好“养”的,可能一不小心就真“死”了——量子退相干。

仅仅一只“猫”的计算能力是有限的,想要体现出量子计算的威力,需要大规模“养猫”——量子比特集成化。

每只“猫”都有可能“调皮捣蛋”,在运行中产生意想不到的错误,这些错误需要被纠正——量子纠错。

……

这些问题横亘在量子计算的发展之路上,是每个量子计算机的科研团队都需要翻越的障碍。全世界量子计算的科研团队们所采用的技术手段也各有不同。目前主流的量子计算机的实现技术主要有超导量子计算机、光量子计算机、离子阱量子计算机、核磁共振量子计算机等。

超导量子计算机简介

当一对超导体距离较近,中间夹着一层薄薄的绝缘体,这个由超导体-绝缘体-超导体组成的结构就会由于量子隧穿效应而产生电子对的流动。这样的结构被称作约瑟夫森结,超导量子计算机所依据的也正是在约瑟夫森结上所发生的,约瑟夫森效应。




左侧是电容,右侧是约瑟夫森结,图源自Google科普视频

当电流通过约瑟夫森结,产生类似于电感的效应,将其与电容组合成电路将引发电路的谐振效应,如同使用电路模拟出了一个进行简谐振动的振子。普通的谐振电路所对应的能级间隔相等,因而较难将其第0能级与第1能级同其它能级区分开来。但约瑟夫森结形成的谐振电路的0与1能级间的间隔却很大,就像一个原子的基态与第一激发态一般。如此的人造原子能级和真正的原子能级一样具有量子效应,因而可以用第0能级与第1能级分别表示量子比特的 态与 态,这样就构建出了一个可操纵的量子比特。这只是大致的原理,而在实际上使用约瑟夫森结构建超导量子比特又可以使用电荷、磁通量、相位这三种电路方式。




“人造原子”,图源自Google科普视频

由于约瑟夫森效应需要在超导的情况下才能显现,所以整个超导量子计算机需要在维持近乎绝对零度来实现超导,同时避免环境“噪声”对体系所产生的影响。




Google的超导量子计算机,图源自Google科普视频

核磁共振量子计算机简介

核磁共振是一项业已成熟的技术,被广泛地运用于各类学科领域,尤其是医学的诊疗上。原子核因为自身的进动而产生进动频率,如果原子核处于与其进动频率相同的外加交变磁场中,那么原子核将会吸收能量,此过程为共振吸收。当外加磁场被撤去后,原子核将会把共振吸收的部分能量通过电磁波释放出来,此过程为共振发射。而整个过程则被称为核磁共振。用于人体医学成像的核磁共振技术,就是利用人体内水中的氢原子而进行的。




医用核磁共振成像仪,做核磁的时候记得不要携带磁性物品哦

核磁的产生源自于原子核的自旋,而自旋则是一种典型的量子现象,核磁共振量子计算机就是依据原子核自旋而构建的。将分子置于分散系中,控制浓度使得分子间的相互作用减小至可忽略程度,此时分子的状态可以很好地用于量子计算。这样的分子被置于匀强磁场环境中,再由电路控制的小线圈产生小型磁场,从而对原子核的自旋进行控制,包括对自旋态的操控与测量。




原理图,两个线圈分别产生磁场,由此控制原子自旋

关于核磁共振量子计算机,有一项看似不足为道但却意义深刻的成功实验:在2001年,IBM的量子计算科研团队使用他们的核磁共振量子计算机,展示了大名鼎鼎的Shor算法——即前文中提到的,可以将经典计算机150万年的工作于1秒内实现的量子算法——的运行实例。他们使用一个7比特核磁共振量子计算机,将15质因数分解为3和5的乘积。虽然工作量小得可怜,但这却是量子计算能够实现的有力证据——合抱之木,生于毫末。




用于质因数分解15的分子



Shor算法量子线路原理图

结语

探索未知是科学的永恒话题,而人类对真理的探求也在推动着人类向前迈进。从钻木取火、结绳记事,到蒸汽驱动、电报传信,再到核能发电、微波通讯,我们的生活发生了天翻地覆的变化,但科学研究仍在不断地开拓着我们的视野,刷新着我们对于世界的认知。科学泰斗们取得的成就令人嗟叹,但却已成过往云烟。科学前进发展的潮流浩浩汤汤,而量子计算也是凝聚成这澎湃浪潮的细流一股,翻腾于时代的风口浪尖,向着广袤的知识的海洋奔去。




向知识的海洋……低头

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