作者:普渡大学凯拉·怀尔斯 Sabre Kais在普渡大学的研究小组正在开发量子算法和量子机器学习方法
学分:普渡大学 2019年，谷歌声称它是第一台展示量子计算机的计算机，它的计算能力超过了当今最强大的超级计算机
但是普渡大学的科学家说，大多数时候，创造一个有机会打败经典计算机的量子算法是一个偶然的过程
为了给这一过程带来更多的指导，并使其不那么武断，这些科学家开发了一种新的理论，最终可能导致更系统的量子算法设计
发表在《高级量子技术》杂志上的一篇论文中描述了这一新理论，这是已知的第一次尝试，旨在确定哪些量子态可以用可接受数量的量子门来创建和处理，从而超越经典算法
物理学家将拥有适当数量的门来控制每个状态的概念称为“复杂性”
由于量子算法的复杂性与算法中涉及的量子态的复杂性密切相关，因此该理论可以通过描述哪些量子态满足复杂性标准来为量子算法的搜索带来秩序
算法是执行计算的一系列步骤
该算法通常在电路上实现
在传统的计算机中，电路有门可以将位转换成0或1状态
相反，量子计算机依赖于被称为“量子位”的计算单元，它们以叠加方式同时存储0和1状态，从而允许处理更多的信息
使量子计算机比经典计算机更快的是更简单的信息处理，其特征是与经典电路相比，量子电路中量子门的数量大大减少
在经典计算机中，电路中的门的数量相对于感兴趣的问题的大小呈指数增长
这种指数模型增长如此之快，以至于即使是中等规模的感兴趣的问题在物理上也无法处理
“例如，即使是一个小的蛋白质分子也可能包含数百个电子
普渡大学化学系教授、普渡大学量子科学与工程学院成员Sabre Kais说:“如果每个电子只能有两种形式，那么要模拟300个电子就需要2300个经典态，这比宇宙中所有原子的数量还要多。”
对于量子计算机来说，量子门有一种方法可以根据问题的大小(比如最后一个例子中的电子数量)以“多项式”的方式放大——而不仅仅是像经典计算机那样以指数的方式放大
“多项式”意味着处理相同数量的信息所需的步骤(门)会少得多，这使得量子算法优于经典算法
到目前为止，研究人员还没有一个好的方法来识别哪些量子态可以满足多项式复杂度的条件
凯斯的研究小组正在开发量子算法和量子机器学习方法，他说:“有一个非常大的搜索空间来寻找在复杂性上匹配的状态和门序列，以创建一个有用的量子算法，能够比经典算法更快地执行计算。”
凯思和普渡大学博士后研究员紫轩·胡利用这一新理论发现了一大群具有多项式复杂性的量子态
他们还表明，这些状态可能共享一个系数特征，可以用来在设计量子算法时更好地识别它们
“给定任何量子态，我们现在能够设计一个有效的系数采样程序来确定它是否属于该类，”胡说
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