導讀
近日，德國慕尼黑工業大學、加拿大滑鐵盧大學量子計算研究所、美國IBM 公司的合作研究，首次證明了量子計算機的優勢，為量子計算機這一頗具前景的領域奠定了基礎。
背景
量子計算機是什麼？簡單說，遵循量子力學原理，可執行數學與邏輯運算，存儲並處理量子信息，運行量子算法，我們就稱這樣的計算設備為量子計算機。
許多年前，量子計算機只是科學家們大腦中的一個想法。如今，這一想法已成為現實。許多國家的公司與科研機構都在投資開發量子技術。以往的文章中，筆者也介紹過量子計算以及量子計算機方面的科研案例，例如：
案例一：美國哈佛大學與麻省理工學院的科研團隊開發出一種特殊的量子計算機，也稱為量子模擬器，用於操作量子位。它通過激光捕獲超冷銣原子，控制51個原子或量子位之間的交互，並以特定順序組織它們，再利用量子機制進行必要的計算。
（圖片來源：Jon Chase/Harvard）
案例二：德國馬克斯普朗克量子光學研究所（MPQ）的科學家們通過由光子介導的兩個囚禁原子之間的量子門實現了數學操作。
案例三：澳大利亞新南威爾士大學（UNSW ）探索出了基於硅自旋量子位的新方案。研究人員重新構思了常用的“硅”微處理器，全新地設計出硅量子計算機芯片，該芯片可通過最標準的工藝和元件進行製造。
（圖片來源：Tony Melov/UNSW）
案例四：美國普林斯頓大學科研人員領導的團隊在採用日常材料製造量子計算機的方面取得重要進展。他們製造出由硅製成的關鍵硬件，以極高的精準度控制兩個電子之間的量子行為。
（圖片來源：David Zajac/普林斯頓大學）
創新
近日，德國慕尼黑工業大學研究複雜量子系統理論的教授 Robert König、加拿大滑鐵盧大學量子計算研究所的 David Gosset、IBM 公司的 Sergey Bravyi 展開的合作研究，為量子計算機這一頗具前景的領域奠定了基礎。
IBM 四個超導量子位設備的佈局圖（圖片來源：IBM研究院）
技術
首先，為大家解釋一個關鍵問題：為什麼量子計算機會比經典計算機更快？
經典計算機遵守經典物理定律。它們建立在二進制數字0與1的基礎上，這些數字被存儲下來並用於數學運算。在傳統的內存單元中，每個比特位，即最小的信息單元，由芯片上的一個“微點”來表示。每一個點都含有一個電荷，電荷決定比特位設置為1或0。
可是，在量子計算機中，情況卻不一樣，量子位（qubit）能同時既是0又是1。原因是，量子力學定律允許電子同時位於多個地方。量子位可以存在於多重狀態中。這也就是所謂的“疊加”，它使得量子計算機可一次對多個數值進行運算，而一臺經典計算機必須順序地執行這些操作。
舉例來說，經典計算機中的兩個比特位，在某一時刻，僅能存儲四個二進制數：00、01、10、11中的一個。然而，量子計算機中的兩個量子位，可同時存儲這四個數，因為每一個量子位可以同時表示兩個值。如果我們要讀出這四個數時，量子計算機只需要讀一次，而經典計算機需要順序執行四次。當量子位繼續增加時，系統所存儲信息量就會呈指數方式增加。
由於量子位的存在，從理論上說：量子計算機能非常輕鬆地解決世界上最強大的經典計算機需要漫長時間才能解決的複雜計算問題，速度甚至能比傳統計算機快百萬倍。
近日，König 及其同事證據確鑿地證明了量子計算機的優勢。為此，他們開發了一個量子電路，用於解決特別“難解”的代數問題。這種新型電路結構簡單，只能在每個量子位上展開固定數目的運算。這種電路被稱為具有固定深度。在研究中，研究人員證明了手邊的問題無法採用經典的固定深度電路來解決。他們進一步回答了為什麼量子算法打敗了任何一個可作為對比的經典電路。原因是，量子算法利用了量子物理的非定域性。
在這項研究之前，量子計算機的優勢既沒有得到證明，也沒有經過實驗演示，雖然有一些證據指向這個方向。一個例子便是 Shor 的量子算法，它有效地解決了質因數分解問題。然而，它僅僅只是一個複雜性理論猜想：在沒有量子計算機的情況下，這個問題無法高效地解決。但是，我們也可以這麼猜想：如今的經典計算機暫時還沒有找到正確的方法來解決這一問題。
價值
Robert König 將新研究成果當成對複雜性理論的一項貢獻。他說：“我們的成果表明，量子信息處理真正地帶來了益處，它無需依賴未經證實的複雜性理論假設。” 除此之外，這項研究成為了量子計算機發展道路上的里程碑。因為具有這種簡單的結構，新型量子電路成為了短期通過實驗實現量子算法的候選方案之一。
關鍵字
量子技術、量子計算機、計算
【1】https://www.tum.de/en/about-tum/news/press-releases/detail/article/35001/
【2】Sergey Bravyi, David Gosset, Robert König. Quantum advantage with shallow circuits. Science, 2018; 362 (6412): 308 DOI: 10.1126/science.aar3106
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