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量子计算机

发布时间：2021-02-23  栏目：量子力学  评论：0 Comments

量子计算机，简单地说，它是一种可以实现量子计算的机器，是一种通过量子力学规律以实现数学和逻辑运算，处理和储存信息能力的系统。它以量子态为记忆单元和信息储存形式，以量子动力学演化为信息传递与加工基础的量子通讯与量子计算，在量子计算机中其硬件的各种元件的尺寸达到原子或分子的量级。量子计算机是一个物理系统，它能存储和处理用量子比特表示的信息。

量子计算机能够利用量子系统的指数性质。量子系统的大量信息存储容量并不在于其单独的数据单元——量子比特中，经典计算机比特的量子对应物——而是在这些量子比特的集合属性中。两个量子比特有四种联合状态，两个都开，两个都关，或者一个开一个关及反过来。每个状态都有一定的权重，或“振幅”，可以代表一个神经元。如果你加上第三个量子比特，你可以代表8个神经元；加上第四个，就能代表16个。机器的容量呈指数增长。实际上, 神经元被涂抹在整个系统上的。当你在四个量子比特的状态下操作时, 你一下子就处理了16个数字，而一台经典计算机则必须一个接一个地处理这些数字。

据估计，60个量子比特就足以编码相当于人类一年所产生的数据量，而300个量子比特可以携带可观测宇宙的经典信息内容（目前最大的量子计算机由IBM，英特尔和谷歌等公司创造的72量子比特计算机）。这是假设每个振幅只是一个单一的经典比特。阿隆森说：事实上，振幅是连续的数量(实际上是复数) ，而且在具体的实验精度中可能存储多达15位。

但是量子计算机的信息存储能力并不能让它更快。你需要有能力使用这些量子比特。2008年，麻省理工学院的物理学家阿拉姆•哈罗和以色列巴伊兰大学的计算机科学家阿维纳坦•哈西丁展示了如何算逆矩阵这一关键代数运算。他们把整个运算分解成一系列逻辑操作，可以在量子计算机上执行。他们的算法适用于各种各样的机器学习技术。而且它不需要像因式分解一个大数那样多的算法步骤。量子计算机可以在噪声影响正确结果之前完成分类任务，噪声是当今技术的一个重要限制因素。IBM的Thomas J. Watson研究中心的克里斯坦•泰姆(Kristan Temme)表示：“在拥有一台完全通用的容错量子计算机之前，你拥有的可能是具有量子优势的计算机。”

然而，到目前为止，基于量子矩阵代数的机器学习只在只有四个量子位的机器上得到证明。迄今为止，量子机器学习的大部分成功的实验都采用了一种不同的方法，那些实验里量子系统不仅只是模拟了网络；它们本身就是网络。每个量子位代表一个神经元。尽管缺乏指数化的力量， 但这样的装置可以利用量子物理学的其他特性。

 

 

参考链接：

https://www.sohu.com/a/227779253_224832

 

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