作者：YK Sugi

译者：赵磊

原文链接：http://t.cn/EZAElk0

本文作者访问了加拿大温哥华的一家名为 D-Wave System 的制造尖端量子计算机的公司，并在那里学习了很多关于量子计算机的知识。

在这篇文章中，作者将通过一个简单地例子让没有物理或计算机科学知识地小伙伴也能搞懂什么是量子计算机，欢迎分享~

1.什么是量子计算机

量子计算机是一种使用量子力学原理进行计算的计算机，它能比常规计算机更有效地执行特定类型的计算。

听的是不是有点云里雾里？不是说好了没有物理学或计算机科学知识也能听懂吗？别急，这里将通过一个简单的例子来告诉大家，它到底是什么。

为什么解释什么是量子计算机，首先就需要解释一下常规（非量子）计算机。

2.存储信息方式有何不同

一台普通的计算机以 0 和 1 的序列存储信息，不同类型的信息，如数字、文本和图像都可以使用这种方式表示，这种由 0 和 1 组成的序列中的每个单元都被成为比特位，所以，比特位可以设置为 0 或 1。

量子计算机不使用比特位来存储信息，相反，它使用一种叫量子位的东西，每个量子位不仅可以设置为 1 或 0，还可以设置为 1 和 0。那这到底意味着什么呢？这里用一个简单的例子来解释这个问题：

假设我们在经营一家旅行社，需要把一群人从一个地方搬到另一个地方。

为了简单起见，假设现在只需要移动3个人—— Alice、Becky 和 Chris。我们为此预定了两辆出租车，但想知道谁上了哪辆出租车。另外我们也得到了关于谁和谁是朋友，谁和谁是敌人的信息。

这里我们假设：

Alice 和 Becky 是朋友
Alice 和 Chris 是敌人
Becky和 Chris 是敌人

我们的目标是把这3个人分成两组并实现以下两个目标：

最大限度地增加共享同一辆车的朋友对的数量
最大限度地减少共享同一辆车的敌人对的数量

这是这个问题的基本前提。我们首先考虑如何用常规计算机解决这个问题。

3.用常规计算机去解决问题

要用普通的非量子计算机解决这个问题，首先需要弄清楚如何用比特存储相关信息。

我们把这两个出租车标记为出租车 1 号和出租车 0 号。

然后，可以用3个比特位表示谁进入哪辆车。

例如，我们可以通过将这3位设为0、0 和 1 来表示：

Alice 在 0 号出租车
Becky 在 0 号出租车
Chris 在 1 号出租车

因为每个人有两种选择，所以有 2x2x2 = 8 种方法将这群人分到两辆车上。

这里列出了所有可能的情况：

A | B | C

0 | 0 | 0

0 | 0 | 1

0 | 1 | 0

0 | 1 | 1

1 | 0 | 0

1 | 0 | 1

1 | 1 | 0

1 | 1 | 1

使用3个比特位，就可以表示这些组合中的任何一种。

计算每个配置的得分：

现在，使用常规计算机，我们如何确定哪种配置是最好的方案呢?

为此，我们需要定义如何计算每个配置的得分。这个分数将代表每个解决方案达到我前面提到的两个目标的程度：

最大限度地增加共享同一辆车的朋友对的数量
最大限度地减少共享同一辆车的敌人对的数量

我们简单定义分数如下:

给定配置的分数 = 共享同一辆车的朋友对数 - 共享同一辆车的敌人对数

例如，假设 Alice、Becky 和 Chris 都乘坐出租车1号。用三个比特表示为 111。

在这种情况下，只有一对朋友共用一辆车—— Alice 和 Becky。

但是却有两对敌人共用一辆车——Alice 和 Chris 以及 Becky 和 Chris。

所以，这个配置的总分为 1 - 2 = -1。

解决问题：

有了这些，我们终于可以着手解决这个问题了。

对于一台普通的计算机，要找到最好的配置，需要遍历所有配置，看看哪个达到了最高分。

构建的表格如下：

A | B | C | Score

0 | 0 | 0 | -1

0 | 0 | 1 | 1 <- 最佳解决方案之一

0 | 1 | 0 | -1

0 | 1 | 1 | -1

1 | 0 | 0 | -1

1 | 0 | 1 | -1

1 | 1 | 0 | 1 <- 另一个最佳解决方案

1 | 1 | 1 | -1

这里有两个正确的答案——001 和 110，都达到了 1 分。

这个问题相当简单。但是随着越来越多的人参与到这个问题中来，用一台普通的电脑很快就会变得难以解决。

可以看到如果是3个人，需要遍历8种可能的配置。

如果有4个人呢？我们需要遍历 2x2x2x2 = 16 个配置。

对于n个人，我们需要通过遍历2的n次方个配置来找到最佳解。

所以，如果有100个人，我们需要遍历：

2¹⁰⁰ ~= 10³⁰ 个配置

因此这是常规计算机根本无法解决的问题。

4.用量子计算机去解决问题

那么如果我们用量子计算机来解决这个问题呢？

让我们回到把3个人分到两辆出租车的例子。

正如我们前面看到的，这个问题有8种可能的解决方案：

A | B | C

0 | 0 | 0

0 | 0 | 1

0 | 1 | 0

0 | 1 | 1

1 | 0 | 0

1 | 0 | 1

1 | 1 | 0

1 | 1 | 1

用一台普通的计算机，用3个比特位，一次只能表示其中一个解——例如 001。

然而，使用量子计算机，通过3个量子位，我们可以同时表示所有8个解。

关于这个说法的确切含义存在争议，但作者的看法是这样的：

首先，来看这3个量子位中的第一个量子位。当将其设置为 0 和 1 时，就好像创建了两个并行世界。

在其中一个平行世界中，量子位被设置为 0，而在另一个平行世界中为1。

现在，如果再把第二个量子位也设为 0 和 1 呢？就像是创造了4个平行世界。

在第一个平行世界中，两个量子位被设置为 00，第二个平行世界中是 01，第三个平行世界中是 10，第四个平行世界中是 11。

类似的如果将这三个量子位都设置为 0 和 1 ，就会创建8个平行世界——000、001、010、011、100、101、110 和 111。

虽然这是一种奇怪的思考方式，但它是解释量子比特在现实世界中的行为的正确方式之一。

现在，当对这三个量子位进行某种计算时，实际上是在同时对这8个平行世界进行同样的计算。

因此，我们可以同时计算所有解的分数，而不是按顺序遍历所有这些可能的解。

有了这个特殊的例子，理论上量子计算机可以在几毫秒内找到最好的解——001 或 110，正如我们之前看到的：

A | B | C | Score

0 | 0 | 0 | -1

0 | 0 | 1 | 1 <- 最优解之一

0 | 1 | 0 | -1

0 | 1 | 1 | -1

1 | 0 | 0 | -1

1 | 0 | 1 | -1

1 | 1 | 0 | 1 <- 另一个最优解

1 | 1 | 1 | -1

实际上，要解决这个问题只需要让量子计算机去做两件事:

所有可能的解都用量子位表示
将每个可能的解转化成分数的函数。在本例中，这个函数计算共享同一辆车的朋友对和敌人对的数量。

具备了上述两个条件，量子计算机将在几毫秒内给出其中一个最好的解决方案。在本例中，分数为 1 的是 001 或 110。

现在从理论上讲量子计算机每次运行都能找到最好的解。

然而，实际上在运行量子计算机时有可能存在错误。所以，它可能会找到次优解，次次优解，等等。

随着问题变得越来越复杂，这些错误变得越来越突出。

因此，在实践中可能需要在量子计算机上运行相同的操作数十次或数百次。然后从结果中选出最优解。

量子计算机的改进之处：

即使有一些缺陷，但量子计算机也不会遇到常规计算机那样的计算规模问题。

当有3个人需要分到两辆车上时，需要在量子计算机上执行的操作数是1。这是因为量子计算机同时计算所有情况的分数。

当有4个人的时候，操作的次数仍然是 1。

当有100人的时候，操作的次数仍然是 1。仅仅一次操作，量子计算机就能同时计算出2¹⁰⁰ ~ = 10³⁰ 种情况的分数。

而正如之前所说，在实践中最好运行量子计算机几十次或几百次，然后从得到的结果中选出最好的结果。

5.总结

D-Wave Systems 最近推出了一个与量子计算机交互的云环境。

如果你是一名开发人员，并且想使用量子计算机，可以尝试这种简单的方法：

名称：Leap
地址：https://cloud.dwavesys.com/leap

可以免费使用它来解决很多问题，并且在注册后还可以看到很多关于量子计算机的相关教程。

备注：在本文中，作者使用术语“常规计算机”来指代非量子计算机。然而，在量子计算行业中，非量子计算机通常被称为经典计算机。

转自公众号：TalkingData

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