揭秘量子计算机难题权衡

D-wave公司号称其生产的D-wave是世界上第一台量子计算机，是一个开创性的创造，代表着未来方向。但很多科学家对此持不同看法，他们认为D-wave的机器并非未来世界计算的制胜法宝。上世纪80年代以来，计算机专家就开始探寻未来计算的真谛。

USC：D-wave是量子计算机

毫无疑问，这场争论还将持续。美国南加州大学（USC）的研究人员今天发表一篇论文，指出D-wave是一台量子计算机。USC为洛克希德-马丁公司的D-wave量子计算机提供管理和系统运维服务。

USC教授丹尼尔李达（Daniel Lidar）的研究团队称，他们至少证明了D-wave的计算方式不是业界所传的模拟热处理模型。模拟热处理模型服从经典物理学定律（也就是日常生活中的物理定律），而不是更难以捉摸的量子物理学特性。

USC研究团队这篇名为可编程量子热处理实验签名的论文首次发表于备受推崇的学术期刊《自然通讯》。量子热处理是量子领域的一种计算模型。根据李达的观点，他率领的团队取得的研究成果表明，D-wave系统的运作方式与量子热处理模型非常一致。

量子计算机的难题

1985年，英国物理学家大卫杜斯（David Deutsch）首次提出了量子计算机模型。在他的描绘中，量子计算机的运行遵循复杂的量子力学原理，通过控制原子或小分子的状态来记录和运算信息。在传统计算机中，一个晶体管存储一个比特的信息；如果该晶体管处于打开状态，那么它代表的数值就为1，反之处于关闭状态时则为0。而在量子计算机系统中，在所谓的量子力学叠加原理的作用下，同一时间可以同时存在上述两种状态。

一个量子比特（qubit）可以同时存储0和1。如果创建两个量子比特，就可以一次性存储4个数值：00、01、10和11。依此类推可以看出，量子计算机是一种比传统计算机性能强大得多的计算机。

难点在于，创建一个量子比特是一件非常困难的事。当你从量子系统阅读信息时，一瞬间该量子比特就消散了。换句话说，这个量子比特变成了一个普通的比特，只拥有一个单位的值。因此它已不再是一台量子计算机。

D-wave量子计算机的运行方式

业界流传多种方法可解决这个难题。D-wave创始人及首席技术官乔迪罗斯（Geordie Rose）相信，他们找到了其中的一个方法。2007年，D-wave公司宣布研发出第一台16位量子计算机。现在该公司最先进的量子计算机为512位，谷歌购买的也是这一种。

根据D-wave公司介绍，512位量子计算机包含512个超导电路，每个电路都是一个微小的电流回路。D-wave公司称，这些电路被冷却到接近绝对零度，达到一个量子状态，此时这些微小回路中的电流可以同时顺时针和逆时针流动。当用户向量子计算机发出任务请求时，计算机算法会将它们映射到超导电路，然后由它们执行计算。

但是，部分科学家对D-wave量子计算机的工作方式表示怀疑。美国加州大学戴维斯分校数学系教授格雷格库珀伯格（Greg Kuperberg）就曾表示：D-wave的技术是一个消极意义上的谜团。USC研究团队的论文或许让人们更接近了D-wave的真相，但对于其运行方式，USC并没有在该文中说明，那仍然是个秘。

D-wave与量子物理学非常一致

USC研究团队在这篇论文中唯一肯定的是，D-wave不使用模拟热处理，它是计算机数学运算的基本方式之一。李达称，模拟热处理类似于在广阔的景观中寻找最低点。

李达补充道：我们称之为能源景观。有一个解决方案就躲在景观背后的某处，你可以想象该解决方案就藏在表面的最低点，而你打算找出这些最低点。要寻找这些最低点，需要通过随机遍历景观，经历上山和下上的过程，知道最终找到最低的谷底。

这种方法只依赖于经典物理学，与量子物理学无关。但李达称D-wave与量子物理学非常一致。量子热处理与模拟热处理相似，只是当模拟热处理需要跨越山峰时，在量子热处理过程中可以穿过它们。他表示，量子热处理利用了量子的隧道效应，这就像一个量子快捷方式。他在报告中小心翼翼地描述D- Wave与量子热处理的关系他们没有证明D-wave采用了量子热处理，只是二者的有非常高的一致性，看起来一定是使用了量子热处理。

D-wave还不是通用量子计算机

但是，即便他们证明了D-wave采用了量子热处理模型，但这并不能证明它就是一台量子计算机。当科学界人士听到量子计算机这一名词时，他们倾向于认为它指的是通用量子计算机，可以处理任何任务。但是，D-wave不能达到这一点，它只是面向特定的计算。但李达认为，D-wave背后的理念可以被用来开发通用量子计算机。

百度经验喜欢图文并茂、步骤详细的经验 不管怎么称呼它，D-wave的确是有用的，可以帮助解决广为人知的组合优化类问题，包括基因序列分析和蛋白质折叠的风险分析等。

D-wave被谷歌用于构建机器学习系统

谷歌上月宣布引入D-wave时表示，将用它帮助推进机器学习，譬如借助它创建可以模拟人类学习过程的计算系统。

谷歌工程主管哈特穆特内文（Hartmut Neven）在一篇博客文章中写道：我们相信量子计算可以帮助解决一些最具挑战性的计算机科学问题，特别是在机器学习方面。机器学习的关键在于创建更好的模型，使之能够做出更准确的预测。

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