量子计算机的神奇之处并不在于它正在给我们所知的计算机带来革命性的变化。这些机器仍然笨重、挑剔、昂贵,而且不太实用。它们可能会在某一天产生重大影响——但那一天不是今天。

不,量子计算机的神奇之处在于它们确实存在。

在这些奇异的机器首次被提出后的几十年里,没有人知道你是否真的可以构建一。今天,我们可以这么说,是,Quantum计算机是可能的,并且世界各地有一个数字。由Google,IBM和IONQ的喜欢开发,量子计算机在此处决定。现在,问题已成为:他们会按照广告工作吗?他们可以比古典电脑更快的计算吗?

第一个实验证明该问题的答案可能是“是”去年来了,当谷歌宣布其Sycamore量子计算机已经实现了量子优势,以前被称为量子至上的量子 - 通过完成专门设计的统计计算,这将显着培养古典超级计算机更多的时间跑。

根据a科学由一支由建卫潘和昭阳陆领导的计算机科学家团队撰写,似乎可能已经复制了谷歌的壮举。更重要的是,它被复制在一个完全不同的量子机器上。

研究人员使用了光子量子计算机 - 其中通过光的光子进行了计算,以完成他们所说的统计计算将采用中国的孙主任超级计算机(世界第四快)运行25亿年。这是地球的一半。他们的电脑在三分钟内完成了这项任务。

然而,需要注意的是,量子优势的证明并非那么简单。因为它依赖于经典计算机不断变化的能力和编码人员的聪明才智,所以它仍然是一个不断变化的基准。谷歌的声明在去年受到了争议,而这一声明可能也会遇到挑战。这就是你的科学。(详见下文)

首先,计算机是如何工作的?

深思熟虑的孩子

道格拉斯·亚当斯的Hitchhiker的Galaxy指南,外星物种建立了最强大的计算机,以找到生命,宇宙和一切的答案。深层思想它花了750万年才给出令人困惑的答案:42年。

问题,深思熟虑说,我们不知道这个问题。所以,它设计了它的继任者找到了问题生命,宇宙和一切 - 以及那台电脑是地球。地球,以及它的每一个自然过程,然后继续计算数百万年的计算。

这种名为Jiŭzhāng的新型量子计算机有点像“深度思考”的产物。它通过使用宇宙本身的自然过程来运行这些计算来回答关于宇宙的问题,然后测量输出结果。但在这种情况下,问题是相当简单和具体的。

Jiŭzhāng看起来不像你想象的那样。它不是一个光滑的芯片——所有的经典计算机和许多量子计算机都是如此——而是一个量子Rube Goldberg机器在实验室长凳上

一种简单而有效的类比是想象嘉年华游戏,球被落在木钉覆盖的垂直板上。球从钉子上反弹,然后在底部的插槽中休息。现在交换用于激光发射的光子的球,用于分束器和镜子的PEG,以及用于光电探测器的插槽。在任何一种情况下,您都可以尝试计算球或光子最终的位置。也就是说,在他们都反弹后,插槽中的分布是什么?这是jiŭzhāng建立的问题。

计算称为Boson采样,或者,在这种情况下,一个称为高斯玻色子采样的变体。斯科顿·阿罗斯顿和亚历克斯·阿克利夫夫在2011年构思了玻色子抽样作为一种证明量子优势的实验方法。(再次,很清楚,目前,玻色子采样更多地有关于证明量子计算机在经典计算机上的优越性,而不是使其成为实用的机器。)

在“狂欢节”游戏中,球的分布在传统计算机上相对容易计算,而光子则完全不同。

光子由量子力学的奇怪规律管辖,使它们允许它们彼此干扰并涂抹它们的位置进入位置的概率波。确定光子最终的位置需要求解与未知的有关的混乱。经典计算机必须蛮力那些方程式,并且它必须与指数增加的可能性。相比之下,JIŭzhāng只是让光子做他们的事情并测量结果。

这听起来可能很简单,但事实并非如此。

Jiŭzhāng中的光子必须在几乎完全相同的时间释放,并且也几乎在同一时间到达22米长的镜子和分束器的终点。陆兆坤比较了所需的精度对于100匹马跑100公里的赛马,在头发的宽度范围内完成。这是一个挑战,有些人相信它是“死胡同但该团队已经能够在之前工作的基础上扩大规模。

在新的实验中,他们能够测量多达76个光子的分布。他们认为,用经典计算机计算这么大的分布是不可能的。

但这是不可能的吗?Quantum Capeats.

与所有令人兴奋的新进展一样,对量子计算机的研究也进入了迄今未知的领域。

断言任何断言都是无懈可击的,这有点危险,因为个人和小团队只能考虑这么多可能性。确定量子的优势很大程度上取决于你选择用来比较的经典算法。

例如,当谷歌宣布它在去年取得了量子优势时,IBM的科学家在不久之后发表了一篇论文,他们说(至少在理论上)找到了一种方法,可以将谷歌声称的1万年的经典计算时间缩短到3天。

“[量子优势是]不断改进的量子硬件和不断改进的经典模拟之间的持续竞争,”研究合著者和量子物理学家陆先生告诉科学新闻。刚刚在光子量子计算启动的团队中,Xanadu开发了一种算法,可以显着降低玻色子采样的经典计算时间 - 如果您之前需要50个光子以进行量子优势,现在您需要100。

事实上,看过最近这篇论文的Aaronson,更新了a关于研究的博客文章谷歌团队和其他物理学家(对玻色子采样持怀疑态度)Gil Kalai对他们提出的方法是否能使实验比论文中提出的更容易进行经典模拟提出了质疑。根据阿隆森的说法,这个问题应该是可以解决的,他们正在对此进行调查。如果没有别的,这是对那些声称这是显而易见的人的一个回答。请原谅科学正在进行中!”Aaronson写道。

它也值得强调计算机不是一个容易编程的通用量子计算机(与谷歌的相比之下,可编程)。相反,它解决了非常专业的问题是硬编码的计算机建造的方式。它目前不是一种具有实际应用的机器。据说,有更多的工作,一些研究表明了高斯玻色子抽样可能在图论、量子化学和机器学习方面有实际应用。当然,这还有待证实。

搁置一边

现在是观看量子计算游戏展开的激动人心的时刻,尽管有些混乱。这是一项重大的投资,有几种方法正在调查中。

除了光子学,其他量子计算机,包括来自IBM和Google的量子,请使用Minuscule超导电路计算。启动IONQ在其“离子陷阱”量子计算机中使用带电原子。

如果量子技术经受住了审查,那么通过Jiŭzhāng-an验证量子技术的优势,这是与谷歌完全不同的量子计算方法,这将是进一步增强人们对该领域信心的又一大步。然而,在证明了量子在特殊问题上的优势之后,机器将不得不证明它们在实际应用中更普遍地有用。

各种各样的方法各有优缺点,而且很自然,每个队都相信他们支持的是获胜的那匹马。在未来的岁月里,我们可以期待更多的曲折和反复。目前,唯一确定的是不确定性——这个概念肯定会让海森堡自己高兴。

图片来源:Erfan Afshari./uns

杰森正在管理奇点集线器的编辑。188金宝搏app1.1.94他在科学和技术前进行了关于金融和经济学的研究和写作。他很好奇几乎所有东西,悲伤,他只知道一小部分一切。