卡特里娜·米勒，费米国家加速器实验室 量子位可以是0和1的叠加，而经典位只能是其中之一
信用:杰尔德·平森 量子计算有望在机器中利用量子力学的奇怪特性，这些机器的性能甚至超过当今最强大的超级计算机
但事实证明，它们的应用范围并不完全清楚
为了充分实现量子计算的潜力，科学家们必须从基础开始:开发一步一步的程序或算法，让量子计算机执行简单的任务，比如分解一个数
这些简单的算法可以作为更复杂计算的基础
能源部费米实验室量子研究所的博士后研究员普拉桑特·夏姆孙达尔就是这样做的
在2月份发布的一份预印本论文中，他宣布了两种新的算法，这两种算法建立在该领域现有工作的基础上，进一步丰富了量子计算机可以解决的问题类型
“使用量子计算机可以更快地完成特定的任务，我对理解这些任务很感兴趣，”夏姆孙达说
“这些新算法执行一般的任务，我希望它们能激励人们围绕它们设计更多的算法
" 尤其是夏姆孙达的量子算法，在未排序的数据集合中搜索特定条目时非常有用
考虑一个玩具的例子:假设我们有一堆100张黑胶唱片，我们让一台电脑在这一堆唱片中找出一张爵士唱片
传统上，计算机需要检查每一张唱片，并根据一套给定的搜索标准，对它是否是我们正在搜索的唱片做出是或否的决定
“你有一个查询，计算机给你一个输出，”夏姆孙达说
“在这种情况下，查询是:该记录是否满足我的一组条件？输出是或否
" 如果靠近堆栈顶部，查找有问题的记录可能只需要几个查询，如果靠近底部，则需要接近100个查询
平均来说，一台经典的计算机可以通过50个查询找到正确的记录，或者说是堆栈总数的一半
另一方面，量子计算机可以更快地定位爵士乐专辑
这是因为它有能力利用一种叫做叠加的量子效应同时分析所有的记录
有了这个属性，定位jazz唱片集所需的查询次数大约只有10次，即堆栈中记录数的平方根
这种现象被称为量子加速，是量子计算机存储信息的独特方式的结果
量子优势 量子计算机可以放大某些单个记录的概率，抑制其他记录，如输出叠加中磁盘的大小和颜色所示
标准技术只能评估布尔场景，或者可以用“是”或“否”输出来回答的场景
信用:Prasanth Shyamsundar 传统的计算机使用称为位的存储单元来保存和分析数据
一个位可以被赋予两个值之一:0或1
这个量子版本被称为量子位
量子位也可以是0或1，但与它们的经典对应物不同，它们也可以同时是两个值的组合
这被称为叠加，允许量子计算机同时评估多个记录或状态
“如果单个量子位可以处于0和1的叠加态，这意味着两个量子位可以处于四种可能状态的叠加态，”夏姆孙达说
可及态的数量随着所用量子位的数量成指数增长
好像很厉害，对吧？当处理需要大量计算能力的问题时，这是一个巨大的优势
然而，不利的一面是叠加本质上是概率性的——这意味着它们不会产生关于单个状态本身的明确输出
就像掷硬币一样
在空中时，硬币的状态是不确定的；它有50%的概率正面或反面着陆
只有当硬币落地时，它才会稳定在一个可以精确确定的数值上
量子叠加以类似的方式工作
它们是单个状态的组合，每个状态在测量时都有自己出现的概率
但是测量的过程并不一定会将叠加分解成我们要寻找的值
这取决于与正确状态相关的概率
“如果我们创建一个记录的叠加并测量它，我们不一定会得到正确的答案，”夏姆孙达说
“它只是要给我们一个记录
" 为了充分利用量子计算机提供的加速，科学家们必须设法提取他们正在寻找的正确记录
如果他们不能，相对于传统计算机的优势就失去了
放大正确状态的概率 幸运的是，科学家们在将近25年前开发了一种算法，这种算法将根据一套给定的搜索标准，在叠加态上执行一系列操作，以放大单个状态的概率，抑制其他状态
这意味着当需要测量时，叠加很可能会坍缩成他们正在寻找的状态
新的放大算法扩展了量子计算机处理非布尔场景的效用，允许扩展值的范围来表征单个记录，例如在上面的输出叠加中分配给每个磁盘的分数
信用:Prasanth Shyamsundar 但是这种算法的局限性在于，它只能应用于布尔情况，或者可以通过“是”或“否”输出进行查询的情况，比如在几个记录的堆栈中搜索jazz唱片集
具有非布尔输出的场景带来了挑战
音乐类型没有精确的定义，所以解决爵士唱片问题的更好的方法可能是让电脑根据专辑的“爵士”程度来给它们打分
这看起来像是给每条记录分配一个从1到10的分数
在此之前，科学家必须将类似这样的非布尔问题转换成具有布尔输出的问题
“你会设定一个门槛，说任何低于这个门槛的州都是不好的，任何高于这个门槛的州都是好的，”夏姆孙达说
在我们的爵士唱片例子中，这相当于说任何1到5级的都不是爵士，而任何5到10级的都是爵士
但是夏姆孙达尔已经扩展了这种计算，使得布尔转换不再是必要的
他称这种新技术为非布尔量子振幅放大算法
“如果一个问题需要一个是或否的答案，新的算法与前一个相同，”夏姆孙达说
“但这现在变得对更多的任务开放；就分数而言，有很多问题可以更自然地解决，而不是一个是或否的输出
" 论文中介绍的第二种算法被称为量子均值估计算法，它允许科学家估计所有记录的平均评级
换句话说，它可以评估整个堆栈有多“时髦”
这两种算法都不需要将场景简化为只有两种输出的计算，而是允许一系列输出，以比经典计算方法更精确的量子加速来表征信息
诸如此类的程序可能看似原始和抽象，但它们为量子未来更复杂和有用的任务奠定了必要的基础
在物理学中，新引入的算法可能最终允许科学家在某些实验中更快地达到目标灵敏度
希亚姆孙达也计划将这些算法用于量子机器学习
在科学领域之外？可能性还有待发现
“我们仍处于量子计算的早期，”夏姆孙达说，他指出好奇心通常会推动创新
“这些算法将对我们未来如何使用量子计算机产生影响
"
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
