一旦量子计算技术更加成熟，它可以改变密码学、化学、材料科学、农业和制药等领域的目前现有的游戏规则。

量子计算具有动态特性，可作为复杂数学模型的有用解决方案，例如：

• 即使是超级计算机，加密方法的设计也需要几个世纪才能解决。然而，这些问题可能会在几分钟内通过量子计算得到解决。
• 尽管使用经典计算在不久的将来似乎不会对分子进行建模，但量子计算可以通过求解阻碍提取精确分子模型的方程来实现。这一发展有可能改变生物学、化学和材料科学。

什么是量子计算？

量子计算是利用叠加和纠缠等量子力学现象进行计算。

量子计算机概念为经典计算机概念带来了完全不同的视角。经典计算机使用类似钥匙的结构来打开和关闭，这被称为位。然而，量子计算机使用称为量子位的相互依赖和非线性结构工作。

简而言之，量子比特有两个不同的属性，与经典计算的整个概念不同。纠缠是量子比特的一种特性，它允许它们相互依赖，一个量子比特的状态变化会导致其他量子比特的状态变化。计算过程中的多个状态。叠加态表明量子位可以同时保持 0 和 1 状态。

为什么量子计算的未来现在很重要？

更复杂的问题正在出现

随着技术的进步，遇到的问题也越来越复杂。量子计算为蛋白质建模等复杂问题提供了解决方案。由 COVID-19 引起的最新全球危机表明，科学家需要一种不同的工具来模拟单个蛋白质并使其失活。另一个复杂问题呈指数增长的例子是能源使用。

随着人口的增加和消费率的指数级增长，诸如资源优化等更复杂的问题正在出现。量子计算机可以通过使用量子力学的物理学来解决复杂问题的局限性。

超级计算机仅限于解决线性问题

经典计算是执行顺序操作和存储信息的便捷工具。然而，由于混沌问题是在线性数学的基础上建模的，因此很难找到解决方案。

量子计算可能是解决非线性问题的可行方案，因为它具有自然的非线性特性。话虽如此，量子计算机并不适合所有类型的计算。

量子计算的主要学科

量子退火

量子退火（也包括绝热量子计算）是一种量子计算方法，用于通过利用量子隧穿、纠缠和叠加等量子物理学特有的特性来找到涉及大量解的问题的最优解。

绝热过程是热力学中常用的术语。例如，为了使铁硬化，可以提高温度，从而提高分子速度并形成强键。通过缓慢冷却来稳定这些键的过程在冶金学中称为“退火”。量子退火以类似的方式工作，其中温度被能量取代，最低能量状态，即全局最小值，是通过退火找到的。

量子电路

量子电路由量子门、初始化和重置结构组成，这些结构能够对量子数据进行量子操作和计算。

一个量子比特可以被认为是一个信息单元，而量子电路是一个计算单元。随着为实现量子计算而开发的量子电路的普及，量子计算的力量将体现在日常生活中。

量子云

基于云的量子计算是一种通过云使用模拟器、模拟器或处理器来提供量子计算的方法。量子计算系统覆盖非常大的体积，工作温度仅比绝对零高 15 毫度。

量子认知

量子认知旨在通过使用量子计算对人脑、语言、决策、人类记忆和概念推理等概念进行建模。量子认知是基于量子信息论定义的各种认知现象，用以描述利用量子概率进行决策的过程。

量子密码学

量子密码学旨在利用量子力学特性开发一种安全的加密方法。量子密码学旨在使使用经典方法无法解码消息。例如，如果有人尝试复制量子编码数据，则尝试尝试时会更改量子状态。

量子神经网络（QNN）

QNN 是经典人工神经网络模型与量子计算优势的结合，旨在开发高效的算法。QNN 大多是理论建议，没有完整的物理实现。QNN 算法的应用可用于建模网络、存储设备和自动控制系统。

量子光学

量子光学是一个研究光子与粒子和原子相互作用的领域。对该主题的进一步研究为半导体技术和通信中遇到的问题提供了解决方案。通过这种方式，量子计算可以推动经典计算机的进一步发展。

未来量子计算能带给科技的影响

优化

许多优化问题都在寻找全局最小点解决方案。通过使用量子退火，可以比使用超级计算机更早地解决优化问题。

机器学习/大数据

ML 和深度学习需要使用有效的方法来使用大数据集训练和测试模型。量子计算可以帮助加快训练和测试过程。

模拟

模拟是预测可能出现的错误并采取行动的有用工具。量子计算方法可用于模拟复杂系统。

材料科学

化学和材料科学受到原子结构复杂相互作用计算的限制。量子解决方案有望以更快的方式对这些相互作用进行建模。

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