政府采购IT网_IT采购网-政府采购信息网

量子计算机超越传统计算机?远没有这么简单

政府采购信息网  作者:  发布于:2018-02-22 09:58:48  来源:腾讯数码
投稿邮箱为:tougao@caigou2003.com,投稿时请附作品标题、作者姓名、单位、联系电话等信息,感谢您的关注与支持!一经采用,本网会根据您的文章点击情况支付相应的稿酬。
  据《连线》网站报道,一种常见的错误认识是,量子计算机的潜力和局限都一定来自硬件。在数字时代,我们习惯于通过时钟频率和内存表示技术的进步。同样,现在来自英特尔和IBM等公司的50量子位量子计算机已经引发了我们正在接近“量子优势”的预测——量子计算机开始能够完成超出传统计算机能力的任务。
 
  但“量子优势”并非是通过一次性的全面胜利,而是通过一系列小型对决确立的。它将是在量子算法和传统算法通过解决一个又一个问题的过程中建立起来的。悉尼科技大学量子理论学家迈克尔·布雷纳(Michael Bremner)说:“量子计算机的进步不仅仅体现在速度方面,它更多地体现在算法的复杂性方面。”
 
  与其初衷想悖的是,有关处理能力强大的量子计算机的媒体报道,刺激了对传统计算机的改进,使量子计算机更加难以获得优势。新西兰奥克兰大学数学家兼计算机科学家克里斯蒂安·卡鲁德(Cristian Calude)说:“大多数人在谈论量子计算机的时候,传统计算机就被忽略了,给人的感觉就像传统计算机已经过时了一样。”但实际情况并非如此,这是一场尚未分出高下的竞争。
 
  规则正在改变。加州理工学院理论物理学家裴士基(John Preskill)表示,“在谈到优势阈值在哪里时,取决于最好的传统算法有多好。随着传统算法不断改进,我们不得不修改阈值。”
 
  看起来没有这么简单
 
  在20世纪80年代量子计算机梦想有显着发展之前,大多数计算机科学家都认为传统计算机就是一切。这一领域的先驱们曾有说服力地辩称,传统计算机——以数学抽象为代表的图灵机——应该能够计算世间可计算的所有事物——从基础算法到股票交易,再到黑洞碰撞。
 
  尽管如此,传统计算机不一定能够高效地完成所有这些计算任务。假设你想了解某种分子的化学属性,分子的化学属性取决于其中电子的状态——体现在多个经典状态的叠加。让事情变得更加混乱的是,由于被称为纠缠的量子力学现象,每个电子的量子态取决于所有其他电子的量子态。利用传统计算机计算哪怕是一种非常简单的分子中这些电子的纠缠态,绝对是一场恶梦,复杂性将呈指数级数增长。
 
  相比之下,量子计算机可以通过叠加和纠缠自己的量子位,来处理被研究电子的纠缠态。这使得计算机能够处理海量信息。每增加一个量子位,系统可以同时存储的状态数量就会翻一番:两个量子位可以存储四个状态,三个量子位可以存储八个状态,依此类推。因此,您可能只需要50个纠缠量子比特来模拟量子态,这些量子态将需要指数级的经典比特(1.125千万亿比特)精确地进行编码。
 
  量子计算机因此可以使模拟大型量子力学系统的难题变得易于处理,于是它就问世了。物理学家理查德·费曼(Richard Feynman)早在1981年就曾表示,“可惜的是,大自然不是经典的,因此如果要模拟大自然,最好采用量子理论。天啊!这是一个奇妙的问题,因此它看起来没有那么容易。”
 
  它当然不容易。
 
  甚至在有人开始捣鼓量子硬件之前,理论学家们就在努力开发合适的软件。早些时候,费曼和牛津大学的物理学家大卫·多伊奇(David Deutsch)意识到,他们可以利用从线性代数中借鉴的数学运算符来控制量子信息,他们称之为门。与经典逻辑门类似,量子门以各种方式操作量子比特——引导它们进行一系列叠加和纠缠,然后测量它们的输出。通过混合、搭配门形成线路,理论学家轻松地开发出了量子算法。

  构想出有明确计算优势的算法,被证明更加困难。到21世纪初,数学家只提出了几种优秀的量子算法。最着名的是,在1994年,贝尔实验室的一位年轻职员彼得·肖尔(Peter Shor)提出了一种量子算法,计算分解整数的速度,远远超过任何已知的传统算法——这种效率可以使其破解许多流行的加密技术。两年后,肖尔在贝尔实验室的同事洛夫·格鲁夫(Lov Grover)设计了一种算法,提高了在未排序的数据库中搜索数据的速度。利用传统算法解决这一问题是非常繁琐的。剑桥大学的量子信息科学家理查德·约萨(Richard Jozsa)说:“有各种各样的例子表明,量子计算机处理能力应该超过传统计算机。”
 
  但约萨和其他研究人员也发现一些正好相反的例子。约萨表示,“事实证明,许多美丽的量子过程看起来应该是复杂的”,因此难以在传统计算机上进行模拟。“但是,利用巧妙、精细的数学技能,你可以搞清楚它们的结果。”他和他的同事们发现,他们可以使用这些技能来有效地模拟——或者像卡鲁德说的“去量子化”——令人惊讶数量的量子线路。例如,忽略纠缠的线路就属于此类量子过程,就像只纠缠有限数量的量子位或只使用某种类型的纠缠门那样。
 
  那么,哪些因素能保证算法——例如像肖尔提出的算法——处理能力是强大的?约萨称,“这是一个有待解决的问题。我们从来没有真正理解为什么一些[算法]很容易利用传统计算机模拟,而另一些则不能。很显然的是,纠缠是重要的,但不是这一问题最终的答案。”专家们开始怀疑,他们认为优秀的许多量子算法是否会被证明其实只是一般般。
 
  取样难题
 
  《连线》表示,直到最近,对量子计算的研究主要是抽象的。约萨说:“我们并没有真正关心实现我们的算法,因为没有人相信在合理的未来我们会有一台量子计算机来运行这一算法。”例如,运行肖尔的整数算法来破解一个标准的128位密钥,要求数以千计的量子位——还需要数千个量子位用来纠正可能出现的错误。与此同时,实验主义者在不断进行摸索,尝试控制更多量子位。
 
  但到2011年,量子计算机开始出现了转机。那年秋天,在布鲁塞尔举行的一次会议上,裴士基预测,“控制良好的量子系统能够完成传统计算机不能完成的任务的那一天”可能并不遥远。他说,最近的实验室结果,很快就会催生100个量子位级的量子计算机。让它们完成一些“超级经典”运算任务可能并非是不可能的。虽然D-Wave Systems的商业量子处理器当时可以处理128个量子位,现在能处理超过2000个量子位,但它们只解决特定的优化问题,许多专家怀疑它们能超越传统计算机。
 
  裴士基表示,“我只是想强调我们正在接近——我们最终可能达到人类文明的一个真正里程碑,届时量子技术会成为我们拥有的处理能力最强大的信息技术。”他把这个里程碑称为“量子优势”。
 
  关于“量子优势”的讨论,反映了这一领域越来越激动人心的进展——除实验方面的进展外,更多的可能是一系列理论突破,这些突破始于IBM物理学家芭芭拉·泰哈尔(Barbara Terhal)和大卫·迪文森索(David DiVincenzo)2004年发表的论文。为了理解量子计算,他们将注意力转向了称为取样问题的基本量子难题。随着时间的推移,这类问题将成为实验主义者在早期量子计算机上展示其更快的运算速度的最大希望。

  取样问题利用了量子信息难以捉摸的性质。假设你利用一系列的门操作100个量子位。这个线路可以将这些量子比特转换成相当于2的100次幂个经典比特量级的数学怪物。但是,一旦你测量系统,它的复杂性就会缩减为只有100比特的字符串。系统会以线路确定的概率,输出一个特定的字符串或样本。
 
  在取样问题中,目标是生成一系列来自该线路的样本。就像反复抛硬币,以表明正面和反面朝上的次数各占50%。每次“抛硬币”的结果不是单一的值(正面或反面朝上),而是一系列值,每一个值都可能部分(甚至全部)受到其他值的影响。
 
  对于一台运行良好的量子计算机来说,这个任务是毫不费力的。它可以轻而易举地完成这一任务。另一方面,传统计算机完成这一任务的难度要大得多。在最糟糕的情况下,它们必须为所有可能的输出字符串(2的100次幂个字符串)计算概率,然后从中随机选择样本。布里斯托大学量子算法专家艾希莉·蒙塔纳罗(Ashley Montanaro)表示:“人们总是推测是这种情况”,特别是对于非常复杂的量子线路。
 
  泰哈尔和迪文森索的研究表明,即使是一些简单的量子线路,也难以利用传统算法进行取样。如果实验主义者能够得到一台量子计算机来输出这些样本,他们就会有充分的理由相信自己完成了一项传统计算机无法完成的任务。
 
  理论学家很快拓展了思路,以包括其他采样问题。最有前景的方案之一,来自当时的麻省理工学院计算机科学家斯科特·阿龙森(Scott Aaronson)及其博士生亚历克斯·阿尔希波夫(Alex Arkhipov)。在2010年发表在arxiv.org上的一篇论文中,他们描述了一种通过光路发送光子的量子计算机,以量子力学的方式处理光线,以特定的概率生成输出结果。重现这些输出结果被称为玻色子取样。阿龙森和阿尔希波夫推断,当处理30个光子时,玻色子取样会开始让传统计算机感到压力。
 
  同样迷人的,是称为瞬时量子多项式或IQP线路的计算。IQP线路以任何顺序执行,都不会改变输出结果——就像2 + 5 = 5 + 2一样。这一特性使得IQP线路在数学上令人满意。布雷纳表示,“我们开始研究它们,是因为它们更容易分析。”但他发现它们还有其他优点。在2016年发表的论文中,布雷纳解释了IQP线路处理能力可以非常强大的原因:即使对于包含数百甚至数十个量子位的量子计算机而言,取样很快会成为一个令传统计算机棘手的问题。
 
  到2016年,玻色子取样器尚未超过6个光子。然而,谷歌和IBM的团队开发近50个量子位芯片的努力接近成功。当年八月,谷歌悄悄地发布了一份草案,阐述了在这些“近期”设备上展示量子优势的路线图。
 
  谷歌团队曾考虑利用IQP线路取样。但布雷纳及其合作者通过仔细研究指出,为获得针对传统算法的绝对优势,该线路可能需要一些纠错措施——这将要求更多的门和至少另外二百个量子位。因此,该团队利用与阿龙森和布雷纳相似的观点来表明,由非交换门构成的线路虽然可能比IQP线路更难以构建和分析,但传统计算机模拟的难度也更大。为了增加传统计算机面临的难度,该团队利用随机选择的线路取样。这样,传统计算机对手就无法利用线路结构任何熟悉的特征,来更好地猜测其行为。
 
  但是,传统算法也在一往无前地变得更加强大。事实上,在2017年10月,IBM的一个团队展示了如何利用用传统算法,在一台超级计算机上模拟从多达56个量子位的随机线路中取样。同样,一个更高效的算法,最近将传统计算机模拟玻色子取样的极限提高到了约50个光子。
 
  但是,它们的效率仍然非常低。例如,IBM的模拟花两天时间完成的任务,量子计算机在不到十分之一毫秒的时间内即可完成。再加上几个量子位或者更多深度,量子计算机可以轻松获得优势。裴士基说:“一般来说,当模仿高度纠缠的系统时,传统计算机的突破,均没有能真正改变游戏规则。我们只是在一点一点地蚕食阈值,而非彻底破坏掉它。”
 
  《连线》称,目前还不能说有明显的赢家。布雷纳表示:“阈值在哪里,是一个人们会继续辩论的问题。”
 
  更重要的是,当问世时,第一批“优势”量子计算机,不会用于破解密码或模拟新型药物分子。蒙塔纳罗表示,“这是关于‘量子优势’有趣的方面。我们解决的第一批问题,将是我们并不真正关心答案的问题。”
 
  然而,这些早期的胜利尽管很小,但将使科学家们确信他们正在沿着正确的轨道前行——一种新的计算机制实际上是可能的。那么,人们就会猜测,要解决的下一波问题是什么?
 
  来源:《连线》

版权声明:

本网发布内容凡注明来源为政府采购信息网/政府采购信息报的,表明“政府采购信息网/政府采购信息报”拥有其版权或已获得授权,内容形式包括但不限于文字、图片、音频、视频等。如需转载请注明来源于政府采购信息网/政府采购信息报,标注作者,并保持文章的完整性。否则,将追究法律责任。

其他来源稿件,本网已标明出处及作者,转载仅为信息分享,如涉及版权等问题,请相关权益人及时与我们联系。

网友评论
  • 验证码: