量子计算-解答所有常见问题

关于量子计算的炒作很多——关于它是一个令人兴奋的领域,以及它如何在各行各业中革新我们解决复杂问题的方式。这两种说法都是正确的,因为量子计算代表了一种处理信息的新方法。

全球各个组织都在致力于开发量子计算技术,因为它们能够考虑很多可能性,并提供复杂问题的潜在解决方案。

什么是量子计算?

量子计算是一门基于量子物理学原理(研究原子粒子的存在和相互作用方式)的计算机科学领域。它解释了物质和能量在原子和亚原子级别上的行为。

量子计算机使用量子比特或量子位(读作cue-bits),它们可以同时存在于多个状态。这个特性使得量子计算机能够解决传统计算机需要不切实际的时间或计算资源才能解决的问题。

量子计算的工作原理是什么?

量子计算使用量子位来构建由光子和电子等量子系统组成的量子计算机。它们通常用于执行对经典计算机来说不切实际的计算。此外,量子计算使用量子逻辑门来操作量子位并进行计算。

量子门类似于经典计算机中使用的逻辑门,但是它们操作的是量子位——研究人员使用它们来创建和操纵叠加态和纠缠量子位。

量子计算力求提高计算能力并解决当今经典计算机由于其二进制方法和仅在0和1两个状态中存在的限制而无法解决的复杂问题。

量子计算与经典计算的区别

量子计算与经典计算的区别在于它们的计算能力和运行方式。量子计算基于量子理论。

经典计算基于二进制数字或二进制位(bit),它们可以取值为0或1。量子计算机使用量子位作为其数据单位。量子计算机可以同时采用0和1两个值,这个行为被称为叠加态。这个特性使得量子计算机能够同时处于两个状态。

在计算能力方面,经典计算机的计算能力不及量子计算机,因为它的计算能力基于可用晶体管的1:1关系增加。对于量子计算机,其计算能力根据量子位的数量显著增加。

与经典计算机不同,后者可以使用像Java、SQL、PHP、C#、C++和Python等代码来实现,量子计算则结合了代码、数学、物理和算法来实现其特定目的。

由于其复杂的架构、脆弱性以及高昂的开发和实施成本,量子计算并非用于公众使用的通用机器,它们被设计用于特定目的和用例。另一方面,经典计算机普及且易于获得。

量子计算机的错误率高于经典计算机,并需要额外的维护,例如在超低温房间中保持以控制热量。相比之下,经典计算机可以在室温下运行。

在可用性方面,量子计算适用于模拟、优化、机器学习和其他资源密集型操作等复杂任务。经典计算适用于文字处理、电子表格计算和其他非资源密集型任务。

量子计算的好处

正确使用量子计算的益处是巨大的。我们在下面分析了其顶级优点。

  • 速度:它们可以比传统计算机快一千倍地处理数据。
  • 安全性:其算法可用于改进 digital encryption 和保护组织的IT基础设施。
  • 解决复杂问题的能力:2019年,谷歌声称其Sycamore – 一款54比特的处理器 – 在200秒内完成了世界上最快的超级计算机需要10000年才能完成的计算。
  • 改进欺诈检测:金融机构可以利用量子计算来创建更好的交易模拟器,设计高效的投资组合,并改进欺诈检测。
  • 研究:它帮助科学家在各个行业中开发更好的模型和解决问题的方法,例如医疗保健领域的药物研究和制造业中的化学发现。

量子计算的特点

以下是量子计算的关键特点。

叠加

量子系统同时存在于多个状态的能力被称为叠加。经典计算机一次只能存在一个状态(0或1),意味着它们缺乏叠加能力。

纠缠

当两个量子比特相互关联时,一个粒子的状态会影响另一个粒子,即使它们相隔数英里。它通常用于创建量子网络,使量子计算机可以共享信息。

干涉在量子系统中,干涉是叠加的副产品。这是一种波现象,当亚原子粒子相互作用和相互影响时发生。

它可以是建设性的(当波相互增强或放大正确答案时),也可以是破坏性的(当它们互相抵消时)。

退相干

量子系统很脆弱,对其周围环境非常敏感;来自环境的干扰可能导致比特的量子行为衰减 – 使其失去其量子能力。

例如,噪声可能导致比特从叠加态中脱离。不仅如此,甚至温度变化也会影响其性能。因此,需要将其放在高度规范和受控的环境中。

量子计算的限制和挑战

尽管量子计算提供了许多优势,但也存在一些值得一提的缺点。

  • 退相干:与经典计算机不同,量子计算机对噪声非常敏感。干扰可能导致它在完成任务之前脱离叠加态。
  • 需要专家:由于其复杂性,需要一个多样化的量子专家团队。
  • 量子纠错:在计算过程中可能会发生错误,导致产生可疑的输出。需要一个容错的量子系统来抵御来自环境的干扰。

量子计算的实际应用和用途

#1. 金融建模

金融市场波动不定且难以预测。通过量子计算,金融机构可以模拟金融系统,并利用该技术根据预期收益模拟投资。

量子计算还可以用于投资组合优化、风险降低和管理,以及期权定价等方面。那些进行大量交易的人可以利用量子计算来预测市场并分析全球金融经济。

#2. 物流优化

量子计算在实时数据收集方面表现出色,可以优化供应链物流、库存和运输。组织需要不断计算和重新计算交通管理、车队运营、空中交通控制、货运和分销的最佳路线-经典计算可以实现这一点。

但对于复杂需求的大型组织来说,这个过程可能会消耗大量资源,量子计算可以解救这种情况。

#3. 更好的电池

随着电动汽车在我们的社会中变得普遍,制造商正在利用量子计算能力来模拟分子和材料的行为,并理解锂化合物和电池化学,以优化电池的使用寿命。

除了电动汽车,量子计算在可再生能源储存和移动设备中也有应用。

#4. 制造业

量子计算用于改进制造业的许多方面。IBM商业价值研究所发布的专家见解将制造业中的量子计算用例分为四类。

发现

  • 化学
  • 材料科学
  • 凝聚态物理

设计

  • 有限差分分析
  • 结构分析
  • 水动力/空气动力学

控制

  • 优化
  • 机器学习
  • 分类

供应

  • 供应链
  • 优化
  • 风险建模

在这些关键领域采用量子计算的人将获得决定性的优势,因为它将有助于降低制造成本并提高生产速度。

#5. 气候模型开发

量子计算可以帮助解决持续存在的可持续性问题,如气候变化。根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)的报告,必须在2025年之前大幅减少温室气体排放,以避免重大气候灾难。量子计算可用于减少气候影响。

氨制造业在全球二氧化碳排放中贡献了1%至2%,量子计算可以用于开发替代清洁能源,如电动汽车的更好电池、太阳能等,以促进地球脱碳过程。它还可以促进气候和天气预测模型的改进,以及电网管理。

#6. 汽车行业

汽车行业正在迅速采用量子计算技术,这在量子计算公司和汽车制造商之间的合作中表现出来,包括D-Wave Systems和大众汽车、Zapata Computing和博世,甚至IBM Quantum和奔驰。

原始设备制造商(OEM)正在寻求利用量子计算进行路线优化和增强材料耐久性。

#7. 飞机开发

航空航天公司可以利用量子计算进行许多过程,从飞行计划优化到飞机建模和数字化。空客是一家设计、制造和销售商用飞机的航空航天公司,它投资于IonQ、Q-CTRL和QC Ware,利用量子技术开发复杂的飞机模型。

#8. 药物研发

目前使用经典计算机运行数亿次分子模拟,但它们可以计算的分子大小是有限的。量子计算可以使研究和开发能够模拟大型和复杂的分子,以改进计算辅助药物发现(CADD)。

麦肯锡公司(McKinsey & Company)在2021年指出,制药业将约15%的销售额用于研发,这占全球所有行业总研发支出的20%以上。

这种投资在一定程度上帮助制药行业找到开发微分子和巨分子以治愈疾病的高效途径。借助量子计算,研究人员可以快速失败并加速开发具有更高成功率的药物。

#9. 机器学习

量子计算机处理大规模和复杂数据的能力使其成为机器学习的良好选择。量子机器学习是将量子算法与机器学习程序相结合的研究领域。

量子算法可以实现多项式或超多项式(指数级)加速,从而提高计算速度。借助量子机器学习,数据从业者可以开发更快、更先进的算法,解决复杂的数据模式,并推进计算机视觉应用和的发展。

学习资源:量子计算

为进一步学习,我们推荐以下资源。

#1. 与量子比特共舞

罗伯特·S·苏托(Robert S. Sutor)撰写的这本书解释了量子计算的工作原理,并将其应用于科学计算和人工智能。《与量子比特共舞》阐述了经典计算和量子计算之间的区别,并描述了其在各个行业中的应用案例。

预览 产品 评分 价格


Dancing with Qubits: How quantum computing works and how it can change the world $130.99

读者还将了解超定、纠缠和干涉等概念,以及电路和算法。这个资源将教你量子计算的基础知识和要点。

#2. 量子计算:应用方法

由量子技术公司SandboxAQ(Jack D. Hidary)的首席执行官编写,该材料结合了量子计算的理论和实用性,包括实际的代码。

预览 产品 评分 价格


Quantum Computing: An Applied Approach $25.49

这本书分为三部分:第一部分介绍了量子计算和量子电路的基础知识,第二部分解释了量子计算算法,并提供了当前量子计算方法的代码,第三部分涵盖了量子计算的数学方面。

#3. 量子计算面面观

初学者寻找全面资料将会发现这个资源很有益处。它涵盖了量子计算的基础知识,并解释了其关键组成部分,如量子比特、纠缠和量子传送。

预览 产品 评分 价格


Quantum Computing for Everyone (The MIT Press) $55.99

本书的作者Chris Bernhardt简化了量子计算背后的数学,并解释了量子计算机的构建过程,使初学量子计算机的人能够轻松理解系统的开发过程。

结论

谷歌、IBM和微软等公司正在引领量子计算解决方案的创新,大学也在积极参与。量子计算专家的短缺导致了其进展缓慢,再加上建造量子计算机的成本高昂,没有多少组织拥有所需的资源。

尽管量子计算有许多承诺,但还没有达到那个阶段。要实现其全部潜力并像经典计算机一样普及,还需要几年的时间。

您还可以阅读有关 Fog Computing

类似文章