量子计算 - 定义、功能、优势和示例

Jan Schäfer

随着人工智能的飞速发展,传统计算机越来越多地达到了极限。这是因为它们需要大量时间来处理海量数据。量子计算可以改变这种状况。这项技术有可能完成经典计算机迄今为止无法完成的计算。

但是,量子计算现在能做什么?未来社会可以从这项技术中获得什么?我们将详细介绍量子计算的工作原理、它与机器学习和人工智能(AI)的区别以及企业如何从中受益。

最重要的事实简介

  • 量子计算是一种能够进行比计算机复杂得多的计算的技术。
  • 量子计算机未来的应用领域将包括物流、金融和制造。
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量子计算定义

量子计算解释

量子计算是一种基于量子理论原理的技术。 量子力学 基于量子。量子计算机使用的是可以同时为 0 和 1 的所谓量子比特,而不是 0 或 1 的经典比特。这意味着量子计算机能够进行比计算机或计算机更复杂的计算。 超级计算机 性能。它们拥有巨大的计算能力,这对某些任务(如大数因式分解或复杂分子模拟)至关重要。

量子计算有可能改变加密世界、 人工智能 和材料研究。

世界各地的公司和研究人员正在努力开发量子计算机并探索其应用。尽管这项革命性技术仍处于起步阶段,但未来前景十分广阔。科学家们期望量子计算能解决许多问题,例如 旅行推销员问题这些技术、供应链的优化和复杂生物系统的模拟,将解决目前传统计算机无法解决的问题。

量子计算是如何工作的?

量子计算使解决密码学、材料研究和流程优化等领域的问题成为可能,而这些问题对于传统计算机来说是难以解决的。这样,科学发现和技术进步就有了新的可能性。量子计算机的以下功能和特点对此功不可没:

超导体

量子比特或量子位是量子计算机的基本构件。它们被封装在被称为超导体的特殊材料中。超导体允许量子比特在接近绝对零度的低温下运行,最大程度地减少了破坏性热效应。实际上,这意味着量子计算机使用超导体将量子比特保持在接近绝对零度的温度下,以确保其稳定性。

覆盖层

量子位能够以叠加态存在。这意味着:它们可以同时处于几种状态--与经典比特相反,经典比特要么是 0,要么是 1。因此,量子计算机可以通过让量子比特处于叠加态,同时对优化问题的不同解决方案进行计算。

纠缠

纠缠的量子比特彼此相连,因此对一个量子比特的测量会立即影响到另一个量子比特的状态--无论它们之间的距离有多远。因此,在量子通信中,研究人员能够利用纠缠的量子比特实现远距离安全通信。 

干扰

量子干涉利用波函数的特性,通过相互放大或抵消结果来更有效地进行计算。量子计算机利用这种干涉来为复杂的数学问题找到最精确的解决方案。为此,它会衰减不想要的结果,放大想要的结果。

我们为什么需要量子计算?

量子计算能够比传统计算机更快地解决科学和社会中的许多问题。对于科学实践而言,这意味着量子计算能够加深我们对世界的理解,并为我们提供创新的解决方案来应对尚未解决的挑战。

因此,未来量子计算可以帮助社会加快化学、医学和材料科学等领域的复杂计算。

例如,这项技术可以让我们更好地了解分子之间的相互作用,从而更快地开发出新药。此外,公司和 公共机构 利用量子计算加密,提高数据的安全性。

量子计算与机器学习

量子计算和 机器学习 它们都是计算机技术的一种,但工作方式不同。量子计算机使用量子比特或量子比特,与经典比特不同,量子比特可以同时为 0 和 1。这使它们能够比经典计算机更快地解决某些问题,例如大数因式分解。

另一方面,机器学习是一种软件技术,能让计算机从数据中学习并识别模式。公司和公共组织主要将其应用于图像识别和语言翻译等领域。 

此外,两种技术的成熟度也是一个重要区别。机器学习已经成为许多公司日常生活的一部分,而量子计算仍处于发展阶段。

然而,量子计算的进步也对机器学习产生了重大影响。

因为:在人工智能领域,量子计算机能更快地解决复杂的优化问题,这也有助于机器学习等领域的进一步发展。例如,训练 神经网络在机器学习中使用的量子计算机的计算成本非常昂贵。未来,量子计算机可以帮助加快这些训练过程,从而实现先进模型的开发。 

量子计算与人工智能的差异

量子计算与人工智能

量子计算和人工智能都是先进的技术,它们在某些领域相辅相成,但也可以独立使用。量子计算机能够以比经典计算机更快的速度执行复杂的计算,而人工智能则能让机器学习任务并做出类似人类的决策。

量子计算尚未应用于日常工作中。这主要是因为硬件尚未准备好投入市场。但在未来,这项技术可以解决密码学等领域的复杂问题。另一方面,人工智能在传统计算机上运行。它用于图像识别和语言处理等领域。人工智能更容易获取,因此目前已在各行各业得到应用。 

量子计算的优势

尽管量子计算仍处于起步阶段,而且只有谷歌、IBM 和微软等少数几家公司正在开发这项技术,但它对所有行业的潜力都是巨大的。量子计算有哪些潜在优势? 

计算速度更快

量子计算的计算速度是传统计算机的数倍。例如,量子计算机能够执行复杂的加密算法,如 RSAECC 在几秒钟内就能解密,而传统计算机需要很多年才能做到这一点。这对数据传输和存储的安全性具有深远影响。

优化

量子计算机可以解决以下领域的复杂优化问题 物流, 金融 和材料科学的效率。试想,一家公司希望优化供应链,最大限度地降低运输成本,缩短交货时间。量子计算机会考虑无数变量,实时做出最佳决策。这将带来巨大的节约和效率提升。

量子系统模拟

量子计算机可以模拟量子系统,这对化学研究非常有用。因为:在化学研究中,模拟分子和量子力学过程非常耗时。量子计算机可以高效地完成这项工作,从而加快新药的研发速度,因为科学家可以更好地理解分子之间的相互作用。

人工智能

量子计算加快了机器学习模型的训练速度,这对图像识别和语言处理等应用很有帮助。实际上,这意味着图像识别等应用能够更快、更准确地工作。这在医疗成像或制造业自动质量保证等领域尤其有用。

加密

量子通信能够实现安全加密,因为窃听会被量子原理检测到。其中一个例子就是所谓的量子密钥分配,在这种情况下,各方交换的量子加密密钥非常安全,不会被窃听,因为任何对密钥的干扰都会被立即检测到。这对于金融业来说尤其重要。

量子计算用例

量子计算应用案例

量子计算适用于需要处理海量数据的场合。为了更好地了解其工作原理,让我们来看一个使用案例:

挑战

在医学研究中,科学家经常面临着确定罕见但严重疾病的遗传原因的挑战。一个具体的例子是,科学家们正在寻找一种罕见的幼年疾病的遗传原因。 肌肉萎缩症目前尚不清楚。分析受影响患者的大量基因组数据是一项耗时的任务,传统计算机难以胜任。

量子计算解决方案

在这种情况下,量子计算大大加快了基因组分析的速度:

更快的模式识别

量子计算机能在数小时而不是数周内识别出患者基因组中可能与肌肉萎缩症有关的模式和突变。

大规模数据评估

量子计算机的巨大处理能力可对数百个基因组序列进行并行分析。这加快了患者数据的比较,并有助于识别常见的基因变异。

模拟复杂的生物过程

量子计算机从原子层面模拟缺陷基因与受影响肌纤维之间的相互作用。这有助于了解疾病的确切机制,促进疗法的开发。

实例

假设一个研究小组面临着寻找一种罕见的幼年肌肉萎缩症遗传原因的挑战。他们可以获得 200 名患病患者及其家属的基因组数据。通过一台可用的量子计算机,他们能够

  • 在数小时内而不是数月内确定与疾病相关的基因模式、
  • 确定患者之间可能有助于开发疗法的共同基因变异;以及
  • 进行原子模拟,以揭示缺陷基因是如何工作的,并开发有针对性的治疗方法。

量子计算的极限

量子计算带来了一些当今研究人员尚未能解决的挑战。他们不断遇到这种技术的局限性:

限制说明
容错量子计算机很容易因温度波动等环境影响而出错。这会导致量子比特丢失,影响计算的准确性。
量子比特相干时间量子比特的相干时间是有限的。这意味着:量子比特只能在有限的时间内存储和处理信息。如果量子比特保留信息的时间过长,计算就会变得不切实际。
量子位连接要在更远的距离上连接量子比特非常困难,因为随着距离的增加,量子比特的耦合效率会降低。这限制了可扩展性。
缺乏通用量子算法目前已知的能更快解决经典问题的量子算法数量有限。迄今为止,还没有一种高效的量子算法能解决所有的 NP-complete 问题.
所需冷却量子计算机必须冷却到接近绝对零度的低温,才能保持量子效应。这使得运行成本高昂且不切实际。
量子纠错量子计算机需要特殊的纠错码来纠正错误。这些代码需要额外的量子比特和资源。
硬件供应有限量子硬件尚未普及且难以获取,这限制了该领域的研究和发展。
量子软件复杂性量子计算机编程需要特殊技能,而且非常复杂。这限制了许多开发人员使用量子计算。
量子海森堡不确定性原理测量量子系统中的状态会影响这些状态,从而使精确测量和计算变得困难。
量子传送和通信远距离发送量子信息受到无克隆定理的限制,该定理限制了量子通信的效率。

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