本文转载自雷锋网。如需转载，请在雷锋网官网申请授权。2019年10月23日，可能是也可能不是人类历史上值得纪念的日子。这一天，谷歌在《Nature》上正式发表了他们验证“量子优越性”（即量子计算机在特定任务上远优于传统计算机）的论文，并被《自然》杂志登上了封面。在这篇论文中，谷歌声称他们以54个量子比特的阵列实现了量子优势，在200秒内完成指定的操作，而同样的操作在全球最大的超级计算峰会上需要10,000年才能完成。谷歌CEO桑达尔·皮查伊（SundarPichai）为此撰文称，这项工作是人类首次通过实验验证“量子优越性”，将成为量子计算史上的里程碑，因为它意味着进入了量子计算时代。量子计算来了。皮查伊将这项研究比作莱特兄弟的首次飞行。虽然当时的飞行器非常简单，飞行时间只有12秒，完全没有实用价值，但却是人类迈向天空的第一步。然后是人类对整个天空的征服。如果这真的是一场革命而不是宣传噱头，如果量子计算时代即将到来，我们应该知道什么？一、原理量子计算最早是由物理学家费曼在20世纪80年代初的一次演讲中提出的。与传统计算机不同，量子计算机将数据存储在量子比特中，它使用量子算法进行数据运算。抽象地讲，传统计算机是“将输入的信号序列按照一定的算法进行变换的机器，该算法由计算机内部的逻辑电路实现”[1]。例如输入信号序列为“0”，对其进行“非”运算，NOT(0)=1。这种逻辑方法我们很容易理解。正如牛顿力学来自经验一样，传统计算机的逻辑方法类似于我们日常经验中的“非(1)非(0)，非的反义词是(NOT(0)=1)”匹配。然而，我们的日常生活对于“是”和“否”并不是完全清楚的。往往“有”中有“无”，“无”中有“有”。极端。在量子力学中，就是这种思维。“状态”（它是希尔伯特空间中的一个向量）通常在量子力学中用来描述一个系统。例如，传统计算机的输入序列01可以用量子力学的语言来描述，即|01>。在传统计算机中，状态（向量和向量）只能是正交的。比如|01>和|00>不能同时出现，本质上是一个“是”或“否”的观点。显然，对这些正交状态的操作也必须是正交变换。然而，在量子计算机中，经典计算机的原始局限性得到了扩展。量子计算机的输入由具有有限能级（因此存在确定的离散状态）的量子系统描述，例如两级系统（量子位）。对于两位的量子计算机，其输入状态的表示是这四种状态可以同时存在（根据前面的系数，可以简单理解为四个相互正交的向量的叠加）。由于对表示没有限制，量子计算机（即量子计算）中的变换包括所有可能的正向变换。得到输出状态后，量子计算机对输出状态进行一定的统计测量，从而得到计算结果。从上面的对比可以看出，传统计算机中的状态只是量子计算机中多个叠加分量中的一个，而传统计算机一次只能对其中一个分量进行一个操作（A），例如，A|00>=|01>。但是，量子计算机上的每一次运算都是同时作用于所有的叠加分量，所有这些传统的计算都可以同时完成，按照一定的概率幅度叠加，给出量子计算机的输出结果。这就是量子并行计算。它可以归为一类。传统计算机就像半导体设备中的单一乐器，一拍一声；而量子计算机是一个交响乐团，一个节拍可以同时产生许多不同音高和音色的声音。[1]按照这个逻辑，如果是10位量子计算机，它的一次运算相当于常规计算机的1024（2^10）次运算。当位数增加时，这个比例会呈指数增长。例如，40位量子计算机可以在极短时间内解决1024位计算机需要几十年才能解决的问题。为了发展量子计算机巨大的并行处理能力，需要找到适合这种量子计算的有效算法。毕竟，算法是计算的灵魂。1994年，Shor开发了第一个量子算法，可以分解多项式复杂度的大数，可以在几秒内实现1000位数字的因式分解，而同样的问题可能需要10^25年才能完成。1997年，格罗弗发现了一种具有真正实用价值的量子算法，即所谓的量子搜索算法，能够以平方根的方式加快无序数据库的搜索速度，平均只需要从100万个无序电话号码中运算1000次以获得正确的值。答案，而经典方法平均需要500,000次。这些算法表明量子计算机具有超越经典计算机的强大功能，立即引起了学术界和西方国家国防安全部门的关注，也极大地促进了量子计算机研究的发展。此后，量子计算机研究也成为国际现象。持续的前沿研究领域。2.技术路线对于对量子力学稍有了解的人来说，量子计算机的原理非常简单。但是如何设计和制造这样一台实用的量子计算机呢？这对相关研究人员提出了巨大的实验和理论挑战。至于如何在硬件上实现量子计算机，经过几十年的探索，目前有以下几种方法[2]：所谓的“俘获离子”，它使用精心调制的激光脉冲创造一个势能阱来俘获离子，将他们进入叠加状态。这也是第一个使用的量子逻辑门背后的技术。该技术具有完美的再现性（reproductivity）、生命周期长、激光可控性好，但实施起来并不容易。2017年，开发这项技术的ionQ只能将5个量子比特添加到可编程设备中。随着超导技术的发展，从2010年开始，俘获离子技术遇到了强劲的挑战者：由超导体制成的电流回路。这方面的技术代表是谷歌和IBM（所以可以想象为什么谷歌发表“量子优越性”的研究时IBM第一个站出来质疑，不是冤家不扎堆）。所谓超导体是一种当温度接近绝对零时电阻为零的物质。量子比特的0和1由不同的电流强度表示。该技术具有许多吸引人的优点：1.电流环可肉眼观察；2、使用简单的微波仪器即可控制，不需要操作要求高的激光器；3、可采用传统电脑芯片制造技术生产；4、运行速度非常快。然而，超导技术有一个致命的缺陷：环境噪音。即使是控制设备的噪音也能在几分之一微秒内破坏量子叠加。如今工程技术的优化，将电路的稳定性提高了近百万倍，因此量子叠加态可以维持几十微秒，但这还是远不如离子。其他替代方法包括D-Wave的量子退火方法。2007年，加拿大初创公司D-WaveSystems宣布他们已经成功地使用16个超导量子比特构建了一台量子计算机。该公告最初震惊了世界，但人们发现D-Wave的机器并没有纠缠所有的量子比特，也无法逐个量子比特地编程。相反，他们使用了一种称为“量子退火”的技术，其中每个量子位仅与相邻的量子位纠缠并相互作用，这不会创建一组并行计算，而是创建一个整体的单一量子态。D-Wave开发者希望将复杂的数学问题映射到这个状态，然后利用量子效应找到最小值。这是一种很有前途的优化问题的技术，例如提高交通效率。但批评人士指出，D-Wave并未解决许多公认的量子计算挑战，例如纠错。包括谷歌和洛克希德马丁在内的几家公司购买并测试了D-Wave的设备，初步的共识是D-Wave已经实现了可以称为量子计算的东西，它正在处理一些特定的问题。在处理任务时，他们的设备确实比传统计算机更快。二是以英特尔为代表的硅量子点技术，也就是人们常说的“人造原子”。量子点量子比特是一种极小的材料，就像原子一样，其中电子的量子态可以用作叠加态。与离子或原子不同，量子点不需要激光来捕获它们。早期的电子点是用近乎完美的砷化镓晶体制成的，但研究人员更喜欢硅，因为它们可以利用半导体行业的巨大产能。但目前，硅基量子比特研究远远落后于离子束缚和超导量子技术。另一个代表性的例子是微软基于非交换任意子选择的拓扑量子比特。谷歌也正是基于这种比较来宣称“量子优势”。事实上，从今年6月开始，就有媒体传言谷歌已经实现了“量子优势”。但直到9月20日，英国《金融时报》才首次报道了谷歌研究“200秒和1万年”的量子优越性，这在当时引起了圈内人士的特别关注。但谷歌很快删除了美国宇航局网站上发布的这篇文章。然而，10月21日，在量子计算领域与谷歌展开竞争的IBM同时发表论文和博客，声称谷歌所谓的万年计算，传统计算机只需2.5天即可完成，即，可能会长一点。优化算法或硬件配置，谷歌所谓的“优势”可能不再是“优势”。黄鹤良博士解释说：“量子优势”代表了两个方面的竞争。一方面，量子芯片的位数和性能不断扩展，在某些问题上表现出极强的计算能力；另一方面，经典算法和仿真的工程实现也可以不断优化，提高经典算法的效率和计算能力。因此，如果经典模拟的能力能够得到提升，那么谷歌的量子设备或许无法战胜最强的超级计算机，从而“称霸”而失败。其实这是很有可能的，因为谷歌不能保证他们在做经典模拟的时候达到了最优，包括他们使用的薛定谔-费曼算法，超算工程实现的优化。[4]在谷歌随后举行的媒体沟通会上，面对记者的提问，谷歌AI量子研究人员表示：“我们已经摆脱了传统计算机的束缚，走向了一条新的道路。我们欢迎改进模拟技术。建议，虽然在实际的超级计算机上进行测试对我们来说至关重要。”[5]四、前进方向不管谷歌这次的工作是否真的验证了“量子优越性”，2019年2020年或者2020年都是量子计算的转折点，近年来上述各种量子计算机系统都取得了长足的进步例如，以谷歌为代表的超导电路技术体系突破了50位尺度，离子和原子体系也突破了20位，光子体系突破了18位纠缠[4]图片来源[6]因此可以预期，在接下来的时间里，将会有大量的企业和高校实现“量子优势”，然后集体奔向下一个目标，即实现特殊用途的应用价值。量子模拟系统。就谷歌而言，他们下一步将是：1）扩大量子系统的规模，从50的数量级进一步增加到可以使用的规模，比如10^3；2）提高运算的准确率，降低错误率现在他们的错误率还在1%，他们下一个目标是把错误率降低到1/1000。随着这种改进（从上图可以看出），量子计算将进入一些任务的实用阶段，例如生物分子的量子模拟、构建量子机器学习和物理学中的能带。Tunnelingforquantumoptimization等。下一步将是真正通用的量子计算机，要求量子比特数达到10^6，错误率会更低。从这里到那里需要多长时间？也许只有十年。量子计算领域的突破值得人类兴奋。谷歌量子优势论文的发布，也标志着人类在这一科研领域进入了一个新的阶段。创新精神是推动科技发展的核心，阶段性的成功无疑是激励我们不断前行的最好加速器。
