陳根：量子計算新突破，量子計算機離我們還有多遠？_風聞

文/陳根

量子計算機伴隨着量子技術而出現，不論是美國還是我們國家，都在不斷地探索量子計算機的新發展。可以預見，量子計算機是未來的主流，但目前還存在着一些技術層面的難點需要攻克。與傳統計算機相比，量子計算機可以利用量子糾纏和疊加原理來顯著提升計算速度。

其實早在20世紀80年代，為了仿真的模擬量子系統的變化，美國著名的物理學家費曼提出了按照量子力學規律工作的計算機的概念，這被認為是最早的量子計算機的構想。

按照朗道原理——信息的插除必然伴隨着熱量的釋放，傳統計算機一方面能耗高，另外一方面伴隨着能耗的產生必然會導致硬件的損耗。

而量子計算機則不同，它和傳統電子計算機的不同之處在於：量子計算機不再由電子元器件組成，而是由多個處於量子狀態的粒子組成。所以**，量子計算機本身就是一個量子系統，就具有低能耗、低損耗等特點。**用量子計算機模擬量子系統的過程，其實就是是用量子系統去模擬另一個量子系統，這對於量子計算機來説是一件輕而易舉的事情。

不論是谷歌、微軟，還是我們國家相關領域的專家，都在不斷探索量子計算機的新技術。近日，在微軟由 Robin Kothari 帶領的研究團隊，就在兩個已經持續 20 多年的常見問題的研究上取得了重大的突破。具體來説，就是研究團隊重新討論了量子計算機諸多問題中最大可行的量子加速問題，且其算法能夠在比例量子計算機上實現指數級的加速。

非結構化問題的量子加速研究（來自：Microsoft）

 2019 年的時候，Robin Kothari 與研究合著者 Hao Huang 就已經進行了量子計算機的一些重要設想。**這些****設想解決了困擾人們已久的靈敏度猜想問題，且證明了針對非結構化問題的最佳量子加速是四次（T versus T^4）。**幸運的是，新研究表明，同樣的證明方法，亦可用於回答有關圖形量子加速的古老猜想。該問題具體涉及分析大量非結構化數據集，並在其中查找潛在的連接與模式。

早在1999 年，Buhrman 等人提出任何量子算法都必須查詢 Ω（√n） 次的，才能確定單調圖的性質的觀點。推測答案的複雜度與時間呈線性相關，與最優解相對的最壞情況邊界為 Ω（n），可藉助 Grover 算法來實現。而Kothari 團隊這次以最優方式證明了這一猜想。鑑於與該猜想有關的經典對應物尚未得到證明，微軟研究人員的這項成果也是獨一無二的。

但從目前的實際情況來看，一方面我們對於量子科學的理解還處於發展階段；另外一方面在發展中的量子科學技術基礎上，我們對於量子計算機的理解與技術探索也還處於發展中階段。隨着量子科學技術的不斷發展，我們對於量子計算機的理解也必然會更加成熟與深刻。