量子计算机能否揭开我们身体和宇宙的奥秘？.doc

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1、量子计算机能否揭开我们身体和宇宙的奥秘？　　据国外媒体报道，长期以来量子计算机一直被吹捧为功能强大得令人难以置信的机器。相比于世界上现有的计算机，量子计算机能够以更快的速度解决极其复杂的计算问题。但目前还没有就开发量子计算机的最佳方式达成一致。最终谁将赢得这场比赛?　　　　量子计算机能否揭开我们身体和宇宙的奥秘？　　计算机科学家说，超高速量子计算机可以加速新药物的研制，破解最复杂的密码安全系统，设计新材料，模拟气候变化，以及实现超级人工智能。但目前业内还没有就如何研发量子计算机达成共识，对于其将如何用于大众市场也尚未统一。世界各地的物理学家、工程师和计算机科学家正试图开发四种

2、非常不同类型的量子计算机，这些计算机分别是基于光粒子、俘获离子、超导量子比特或钻石中的氮空位中心。　　　　量子计算机能够在分子水平上帮助追踪遗传病　　IBM、谷歌、Rigetti、英特尔和微软等公司目前都是量子计算机领域的领先者。然而每种方法都有其优缺点，但最大的挑战是量子本身的脆弱性。　　什么是量子计算?　　经典计算机采用比特在长序列中表示开或关的状态，而量子比特(或量子位)则应用了亚原子粒子近乎神奇的特性。例如，电子或光子可以同时处于两种状态——这种现象称之为叠加态。因此，基于量子比特的计算机可以比经典计算机以更快的速度完成更多计算。　　“如果你有一台双量子比特的计算机，

3、再添加两个量子比特，它就变成了一台四量子比特的计算机。然而它的计算能力远非提高一倍，而是以指数方式增加。”麻省理工学院科技评论(MITTechnologyReview)旧金山分社社长马丁·贾尔斯(MartinGiles)解释道。　　计算机科学家有时把这种量子计算效应描述为能够同时沿着非常复杂迷宫的每条路径走下去。即便彼此之间没有物理连接，量子比特也可以相互影响，这一过程被称为“量子纠缠”。从计算的角度来说，这使他们能够实现经典计算机永远无法做到的逻辑飞跃。　　寻求稳定　　但是，量子比特非常不稳定，容易受到其他能源的干扰或“噪音”，从而导致计算错误。因此，关于量子计算机竞赛的目

4、的是找到一种方法，使其大规模量产能够趋于稳定。计算行业巨头IBM坚信“transmon超导量子比特”是量子计算机中最有前途的产品，他们有三个量子处理器原型机，公众可以通过云进行访问。　　　　IBM的量子计算机所处的环境温度维持在绝对零度左右　　“到目前为止，已经有超过94000人通过云访问了IBM的量子计算机。他们进行了500多万次实验，写了110篇论文。”IBM研究院量子计算战略和生态系统副总裁罗伯特·苏托尔（RobertSutor）博士说。　　“人们正在学习和试验……我们希望在三到五年内能够找出一个具体的例子，并说明量子计算对于任何经典计算机能做的事情都有显著改进。”但是

5、IBM的方法要求量子计算机存储在一个巨大冰箱里，量子比特被存储在接近绝对零度的温度下，以确保它们保持在可用状态。这需要耗费大量的能量，意味着要实现量子计算机的微型化非常困难。　　　　谷歌开发出了名为Bristlecone的72位量子比特处理器　　新加坡国立大学量子技术中心首席研究员约瑟夫·菲茨西蒙斯(JosephFitzsimons)表示:“超导量子比特似乎将成为首批实现有用量子计算的技术之一。”但他同时指出，“然而，我感觉是它们类似于早期经典计算机中的真空管，而不是后来出现的晶体管。我们可能还会看到另一项技术出现，成为最终的赢家。”　　经典计算机芯片是由硅制成的。当其他团队

6、正在研究如何在硅中捕获量子比特时，微软和哥本哈根NielsBohr研究所的学者们正在研究一种基于所谓马约拉纳粒子(Majoranaparticles)的更稳定量子比特。　　同样，牛津大学(OxfordUniversity)计算机科学家们正在寻找将更小量子比特计算机连接起来的方法，而不是用大量量子比特创建更大规模的计算机。　　现在看，似乎有很多方法可以触碰到薛定谔的猫的皮肤。　　经典计算的潜力?　　当我们等待量子计算机的时候，传统的，或者说经典计算的未来是什么?　　今年7月份，德州大学奥斯汀分校(UniversityofTexasatAustin)计算机科学与数学专业18岁毕业

7、生埃文·唐(EwinTang)开发出一种经典的计算机算法，在国际计算领域掀起了波澜，这种算法让经典计算机几乎可以像量子计算机一样快速地解决问题。　　该问题涉及开发一个推荐引擎，根据用户的偏好数据有针对性地推荐产品。　　　　德州大学奥斯汀分校(UniversityofTexasatAustin)计算机科学与数学专业18岁毕业生埃文·唐(EwinTang)开发出一种经典的计算机算法，可以让经典计算机几乎可以像量子计算机一样快速地解决问题　　欧盟最近宣布正在研制下一代计算机，其每秒钟运算能力或将达到十亿次。