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      干貨!從基礎(chǔ)到進(jìn)階,長文解析微軟量子計(jì)算概念和算法(上)

      本文作者: AI研習(xí)社-譯站 2018-06-27 15:28
      導(dǎo)語:開啟未來世界的鑰匙,微軟量子計(jì)算為何如此有魅力?

      雷鋒網(wǎng)按:本文為雷鋒字幕組編譯的微軟量子計(jì)算短片,原標(biāo)題Achieving practical quantum computing,作者為MICROSOFT QUANTUM TEAM。

      翻譯 | 楊惠淳   程煒        字幕 |  凡江         整理:余杭

      一、量子計(jì)算的前世今生

      歡迎來到微軟量子計(jì)算介紹。

      主講人是 Dave  Wecker,微軟量子計(jì)算團(tuán)隊(duì)的合伙架構(gòu)師。可能你也注意到了,量子計(jì)算相較過去正獲得越來越多的媒體關(guān)注,但這其實(shí)是一把雙刃劍。弊端是,你的老板會(huì)更加頻繁地關(guān)注項(xiàng)目的進(jìn)展,因?yàn)楝F(xiàn)在這變得非常重要;另一方面,我們同時(shí)也獲得了更多來自企業(yè)提供的演示材料, 就像下面所展示的這樣:

      干貨!從基礎(chǔ)到進(jìn)階,長文解析微軟量子計(jì)算概念和算法(上)

      我們談?wù)摰牧孔佑?jì)算,是一個(gè)完全不同的領(lǐng)域。量子計(jì)算讓我們能夠以秒級(jí)、 小時(shí)級(jí)或者幾天的時(shí)間去解決那些以現(xiàn)在的技術(shù)需要花費(fèi)上億年計(jì)算的問題,我們完全重新定義了所做計(jì)算的尺度。

      打個(gè)比方,量子計(jì)算相較于經(jīng)典計(jì)算,就好比人類從爬行相較于前往另一顆行星一樣,這是完全不同的。很自然,我們想用世間最強(qiáng)大的設(shè)備去對(duì)抗世間最困難的問題。

      我們能夠探測到全球氣候變暖問題,解決設(shè)備安全問題,探索機(jī)器學(xué)習(xí)所能達(dá)到的極限到底在哪,并以此對(duì)抗疾病,量子計(jì)算的可能性是無窮的。微軟在量子計(jì)算問題上有著最好的最先進(jìn)的理論,變革真的在發(fā)生,進(jìn)展非常快。

      二、量子計(jì)算為何如此神速

      我們正在建造一臺(tái)量子計(jì)算機(jī),但世界希望知道這臺(tái)機(jī)器啟動(dòng)起來的時(shí)候會(huì)發(fā)生什么。當(dāng)使用一臺(tái)能夠同時(shí)在十億個(gè)平行宇宙間計(jì)算的計(jì)算機(jī)時(shí),什么樣的問題會(huì)變得迎刃而解,我們計(jì)算的方式在過去的幾千年來從未改變,而現(xiàn)在我們有機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)變到另一種范式。當(dāng)我們進(jìn)行經(jīng)典計(jì)算的時(shí)候,所做的其實(shí)就是一個(gè)固有的順序過程。我們每次只做一件事,即便進(jìn)行并行處理,也只是簡單地復(fù)制了硬件,這樣我們就可以每次處理多件事。

      量子計(jì)算本身就是并行的,我們可以同時(shí)做完迷宮的所有路徑,這就是量子計(jì)算非常快的原因。但同樣的,這類計(jì)算需要大量的內(nèi)存。量子計(jì)算所用的單元是量子比特,計(jì)算過程中它增長速度非常快,達(dá)到了我們傳統(tǒng)上不能保存同樣數(shù)量信息的水平,這涉及到指數(shù)級(jí)的增加,每增加一個(gè),量子位就會(huì)翻倍。這意味著,即使只有相對(duì)少量的量子比特,我們也很快地超過了構(gòu)建一臺(tái)可以保存相同數(shù)量信息的經(jīng)典計(jì)算機(jī)的可能性。

      三、量子計(jì)算的應(yīng)用

      使用量子計(jì)算機(jī),有幾個(gè)大型問題被證明能夠被更快解決。其一就是破譯密碼。

      這是一個(gè)很典型的數(shù)字,它是由兩個(gè)質(zhì)數(shù)相乘得出的一組 2048 位數(shù)字:

      干貨!從基礎(chǔ)到進(jìn)階,長文解析微軟量子計(jì)算概念和算法(上)

      這是一道經(jīng)典的難以處理的問題。

      在一臺(tái)中等尺寸的量子計(jì)算機(jī)上,這個(gè)問題僅僅需要花費(fèi)一百多秒。現(xiàn)如今,我們只能使用世界上最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)去解決那些問題,而這些問題可能在量子計(jì)算機(jī)上能夠更好得到更好的解決,當(dāng)然這前提是我們已經(jīng)有量子計(jì)算機(jī)了。

      大多數(shù)時(shí)間,或者超過半數(shù)的時(shí)間被花在了諸如材料和化學(xué)建模的問題上( 如下圖所示 ),只要其中分子是由元素周期表前幾行中的原子組成的,這些都不是問題。

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      但一旦我們接觸到模型含有金屬原子和 d&f 軌道的分子的時(shí)候 (如下圖所示),在一臺(tái)經(jīng)典計(jì)算機(jī)上精確地模擬出他們是完全不可能的事,更別提去進(jìn)行我們想要的分析。

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      如果我們好好看看那些可以使用經(jīng)典計(jì)算機(jī)模擬的分子,和那些不能模擬的分子,以及計(jì)算他們的規(guī)模如何,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)對(duì)于經(jīng)典計(jì)算機(jī)來說有一個(gè)確定的比例曲線。

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      這意味著無論我們讓經(jīng)典計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度達(dá)到多快,某些問題也不可能進(jìn)行處理。即使我們往后看 20 年,曲線也并沒有改變很多。

      但在另一方面,量子計(jì)算有一個(gè)完全不同的比例曲線。

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      四、經(jīng)典計(jì)算和量子計(jì)算的差異

      讓我們來談?wù)劷?jīng)典計(jì)算和量子計(jì)算有什么不同。

      在經(jīng)典計(jì)算中,我們以比特位計(jì)算,有 0 或 1;在量子計(jì)算中,我們以量子位計(jì)算,人們通常說既有 0 又有 1。

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      要注意,在 0 前面的α以及在 1 前面的 β 實(shí)際上是個(gè)復(fù)數(shù)。這意味著我們其實(shí)有一個(gè)可以填充信息的四維空間。現(xiàn)在我們還沒發(fā)完全填充他,因?yàn)棣? 加 β1 的和的大小必須為 1。所以實(shí)際上我們是在一個(gè)四維球的表面上,但我們可以在一個(gè)量子位中存儲(chǔ)很多信息;在經(jīng)典計(jì)算中,我們有邏輯運(yùn)算,我們可以使用門電路。

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      圖中所展示的非門,能夠?qū)⑤斎氲?a 轉(zhuǎn)換成非 a。

      在量子計(jì)算中我們有作用相同的運(yùn)算,只不過門電路實(shí)際上變成了矩陣運(yùn)算。

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      在這展示的是,向量中的 α 和 β 與矩陣,也就是 x 門得到了 [ β  α ]。值得注意的是,這保存了所有我們?cè)谒木S球中存儲(chǔ)所有的信息。無論我們以何種方式填入 α 和 β,得到的都只是與原來相反的 α 和 β。

      在經(jīng)典計(jì)算中,我們使用真值表描述不同的門。

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      A B是輸入,Y 是得到的輸出。

      在量子計(jì)算中,我們有矩陣定義。輸入和輸出的數(shù)量是完全相同的,這也意味著門是可逆的。

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      可以正向運(yùn)行也可以反向運(yùn)行,因?yàn)檫@只是矩陣運(yùn)算。

      控制非門,或者說 CNOT 門實(shí)際上是量子領(lǐng)域與異或運(yùn)算相同的門。

      干貨!從基礎(chǔ)到進(jìn)階,長文解析微軟量子計(jì)算概念和算法(上)

      只不過一個(gè)是經(jīng)典運(yùn)算,一個(gè)是量子運(yùn)算。當(dāng)然,經(jīng)典模型有輸入輸出,門只能由一個(gè)方向通過。既然我們使用矩陣,任何在量子層面上進(jìn)行的運(yùn)算都是可逆的,甚至是整個(gè)回路。我們可以使用輸出,一路逆向運(yùn)算,得到輸入。這對(duì)程序員來說其實(shí)意味著一種完全不同的編程模型。

      另一件改變經(jīng)典計(jì)算中的編程模型的關(guān)鍵是,我們已經(jīng)習(xí)慣了使用臨時(shí)副本。我們制作一個(gè)數(shù)據(jù)的副本,使用它進(jìn)行操作,然后釋放它。但既然輸入和輸出是守恒的,那么我們沒法生成獨(dú)立副本

      我們可以聲明副本,但所有的一切都是通過這些矩陣運(yùn)算聯(lián)系起來的。所以當(dāng)聲明了一百個(gè)副本,如果改變了其中一個(gè),就改變了所有的副本,根本沒辦法去進(jìn)行獨(dú)立操作,這讓我們?cè)谠鯓釉O(shè)計(jì)量子算法的問題上產(chǎn)生了巨大的不同。

      還有一個(gè)問題是,到處都是噪聲。在經(jīng)典運(yùn)算中,我們使用校驗(yàn)位。我們使用漢明碼,以此進(jìn)行誤差校正來清除噪音系統(tǒng),達(dá)到好像完全沒有噪音的效果;我們可以在量子運(yùn)算中做同樣的事,但是量子層面的誤差校正操作起來非常困難。每一個(gè)量子位需要一個(gè)四維空間,把他們放在一起的空間是指數(shù)級(jí)增長的,因此我們需要大量額外的硬件存儲(chǔ)去進(jìn)行誤差校正,這其實(shí)就是量子運(yùn)算和經(jīng)典不同的關(guān)鍵。

      接下來說說存儲(chǔ)能力。

      如果存在一個(gè)32 位寄存器,它能夠容納的一個(gè)是從 0 到 2 的 32 次方減 1 的數(shù)字,大概在四十億上下。但在量子領(lǐng)域,實(shí)際上在 32 個(gè)量子位中容納下的是四十億個(gè)數(shù)字,它們都是相互疊加的,因此可以同時(shí)對(duì)他們進(jìn)行操作。

      說白了就是,在經(jīng)典計(jì)算中,當(dāng)你把兩個(gè) 32 位數(shù)字相加,得到的是一個(gè) 32 位數(shù)字。如果將兩個(gè) 32 位量子比特寄存器相加,就是同時(shí)將兩組四十億個(gè)數(shù)字相加,得到四十億個(gè)數(shù)字,這就是量子計(jì)算有多么強(qiáng)大的一個(gè)例子。另一方面,輸入和輸出在經(jīng)典計(jì)算層面是線性的,即放入輸入得到輸出,這都是每次一個(gè)。量子運(yùn)算其實(shí)不如經(jīng)典運(yùn)算,輸入是同樣的,但對(duì)于輸出,這四十億個(gè)在 32 個(gè)量子比特中的值在要去讀取的時(shí)候,其實(shí)只得到了一個(gè)值,同時(shí)那個(gè)值還是概率性的。四十億個(gè)數(shù)值中的一個(gè)值會(huì)以某種概率輸出,這與薛定諤的貓是一樣的。當(dāng)這只貓既是活著的狀態(tài)又是死了的狀態(tài)的時(shí)候,是量子層面。當(dāng)你打開盒子看的時(shí)候,就變成要么活著要么死了。所以當(dāng)我們看盒子里的值是什么的時(shí)候,已經(jīng)不再是量子層面了,就已經(jīng)是經(jīng)典計(jì)算層面了。大部分的量子算法所做的,就是去將那些我們希望得到答案的概率提得更高,這樣當(dāng)我們運(yùn)行算法的時(shí)候,就能有一個(gè)足夠高的概率得到正確答案,因?yàn)槲覀儧]法查看所有的答案。

      五、物理上真實(shí)的量子比特與邏輯量子比特

      我們所討論的所有的量子比特都是完美量子比特,稱之為邏輯量子比特。就像我前一張幻燈片所提到的,你需要對(duì)量子比特進(jìn)行誤差校正以此得到一個(gè)邏輯量子比特。

      所以我們要來談?wù)勀切┪锢砩险鎸?shí)的量子比特。我們就是用這些量子比特制造量子計(jì)算機(jī)的,來看看需要多少物理量子比特去生成出一個(gè)邏輯量子比特。

      現(xiàn)在主要以兩種量子比特進(jìn)行開發(fā)。第一種很符合比例,它們就是使用普通的光刻技術(shù)被制造出來的,就像制作集成電路一樣。我們可以在一個(gè)芯片上放成百上千乃至幾萬個(gè)量子比特,芯片就是按個(gè)數(shù)成比例擴(kuò)大的。問題在于他們的噪聲非常得大,這就意味著錯(cuò)誤率很高。所以在給定個(gè)數(shù)情況下,需要大量的物理層面的量子比特去生成一個(gè)邏輯量子比特;還有另一種量子比特在抗噪聲方面表現(xiàn)更好,當(dāng)然也意味著錯(cuò)誤率非常低。但他們?cè)谖锢韺用嫔喜⒉环媳壤瑳]法把他們大量地放在一起,只能做到將幾十個(gè)放在一起。

      我們真正想要的是同時(shí)具備這兩種優(yōu)點(diǎn)的東西,這就是微軟團(tuán)隊(duì)所帶來的。我們正在嘗試做出我們所說的拓?fù)淞孔颖忍亍K仍诔叽绫壤蠂?yán)格符合我們包裝的比特?cái)?shù)量,同時(shí)又有非常非常低的錯(cuò)誤率。

      曾經(jīng)有一段時(shí)間報(bào)紙上說世上只有 12 個(gè)人理解相對(duì)論,我不相信曾經(jīng)有過這樣的時(shí)刻。可能曾經(jīng)有一段時(shí)間只有一個(gè)人理解,因?yàn)樵谒麑懻撐闹埃俏ㄒ灰粋€(gè)明白相對(duì)論的人。當(dāng)人們讀了這篇論文之后,很多人以某種方式理解了相對(duì)論,不過肯定超過了 12 個(gè)。

      另一方面,我覺得我可以肯定地說,沒有人理解量子力學(xué)。現(xiàn)在我要告訴你們它的自然行為是什么樣的,如果你承認(rèn)了,也許它確實(shí)就是這樣表現(xiàn)的。你會(huì)發(fā)現(xiàn)她是一個(gè)令人愉快、令人著迷的東西。我們要討論一個(gè)很有趣的物質(zhì)狀態(tài),它是在 1937 年被 Ettore  Majorana 提出的,在 19 世紀(jì)末被 Alexei  Kitaev 開發(fā)成一種計(jì)算方式,然后 Alexei 和在微軟的 Michael  Friedman 將拓?fù)淞孔佑?jì)算的概念結(jié)合起來,使用它來構(gòu)建高保真的量子位,同時(shí)是成比例的。

      六、Station Q 團(tuán)隊(duì)與準(zhǔn)拓?fù)淞W?/strong>

      我們?cè)?2006 年建立了 Station  Q 團(tuán)隊(duì),該團(tuán)隊(duì)致力于實(shí)現(xiàn)拓?fù)淞孔佑?jì)算機(jī)的目標(biāo)。在 2012 年  我們?cè)谑澜缟系谝淮巫C明了我們制造出了準(zhǔn)拓?fù)淞W印M瑫r(shí)在實(shí)驗(yàn)室中觀測到了這個(gè)粒子,它有著我們所期待所想要的特性。在 2018 年,我們正在建造一臺(tái)大小可控的商用量子系統(tǒng),并以此解決當(dāng)下一些無法解決的問題。

      所以物質(zhì)的拓?fù)錉顟B(tài)到底是怎么回事?

      拓?fù)錉顟B(tài)其實(shí)和疊加態(tài)有關(guān),就是同時(shí)既是 0 又是 1。假設(shè)我們有一條很長很細(xì)的納米線,細(xì)到只能排列單電子。在這電子都有實(shí)部和虛部,小小的矩形就假設(shè)為電子。

      干貨!從基礎(chǔ)到進(jìn)階,長文解析微軟量子計(jì)算概念和算法(上)

      在任何一處,我可以讓一個(gè)電子自旋向上,也可以讓另一個(gè)電子自旋向下。所以這一行有兩個(gè)電子沿著導(dǎo)線從一端移動(dòng)到另一端。如果使用合適的材料同時(shí)達(dá)到極低的溫度,會(huì)得到超導(dǎo)體。所有的超導(dǎo)體就是將自旋向上和向下的電子結(jié)合成對(duì),形成一個(gè)叫做庫伯對(duì)的東西。

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      此時(shí)電子對(duì)就像光子一樣,它們沒有阻力,這樣就得到了所有超導(dǎo)性的特性以及它們所能做的一切。

      我們所做的是使用一種不同的物質(zhì),同時(shí)加上強(qiáng)磁場,這種物質(zhì)是高自旋軌道耦合的,最終所做的其實(shí)還是配對(duì),但是以 45 度的角度配對(duì)。

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      七、如何構(gòu)建穩(wěn)定的拓?fù)湎到y(tǒng)      

      你會(huì)注意到在每一端都有一個(gè)實(shí)部和一個(gè)虛部。所以有了這條長線,實(shí)際上,這線上一端有半個(gè)電子,另一端有半個(gè)電子,但半個(gè)電子是不存在的,所以它們一起組成了一個(gè)電子,即使他們?cè)诳臻g上被分隔了。

      八、退相干現(xiàn)象

      這使得所構(gòu)建的拓?fù)淞孔颖忍貙?duì)噪音擾動(dòng)抗性極強(qiáng),原因在于,噪音會(huì)引起一種叫做退相干的現(xiàn)象。量子狀態(tài)會(huì)因?yàn)楸挥钪嬷械哪承〇|西觀察到而坍縮。記得薛定諤的貓么?當(dāng)有人朝盒子里看的時(shí)候,貓要么是死的要么是活的,已經(jīng)不再是量子態(tài)了。當(dāng)然,并不是真的有人在往盒子里看,而是宇宙中間物質(zhì)的相互作用。在這呢,就是一個(gè)流浪的粒子或者其他的擾動(dòng)都可能擊中這個(gè)系統(tǒng)。如果它擊中了左邊的實(shí)部,那么他沒有擊中右邊的虛部,所以部分的信息保持了一致。

      如果我們建立一個(gè)有一點(diǎn)冗余的系統(tǒng),它將在計(jì)算狀態(tài)中保持一致,我們不會(huì)丟失量子比特,就是這個(gè)想法形成了這些穩(wěn)定的拓?fù)湎到y(tǒng)。這有點(diǎn)像用粉筆寫字和用繩子打結(jié)表示字的區(qū)別。

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      如果來了場暴風(fēng)雨,風(fēng)都吹在這兩個(gè)東西上,粉筆字就這樣消失了,它們就這樣被沖走了,但是繩結(jié)依然存在。

      這就是兩者的拓?fù)洳町悾@就導(dǎo)致了所有的不同。基于這個(gè)產(chǎn)生了一個(gè)可以持續(xù)分鐘級(jí)的量子比特,  然而其他的量子比特的壽命要短好幾個(gè)數(shù)量級(jí)。

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      它跑得很快,所以你可以用它制造一臺(tái)電腦,但是糾錯(cuò)成本可能只是 10 的 1 次方的冗余量子比特,而不是 10 的 3 次方到 10 的 4 次方,那需要更多的量子比特。所以物理量子比特才是我們用作構(gòu)建系統(tǒng)的。但是邏輯量子比特才是那個(gè)運(yùn)行起來仿佛沒有噪聲擾動(dòng)的,邏輯量子比特才是被完全錯(cuò)誤校正過的。

      如果我們好好看看這張表,會(huì)發(fā)現(xiàn):

      如果我們需要一百個(gè)邏輯量子比特,可能只要構(gòu)造一千個(gè)物理量子比特。如果別人使用不同的技術(shù),可能要去構(gòu)造十萬或者百萬級(jí)的物理量子比特。話說回來,如果要做量子計(jì)算,其中一件要去做的事,就是去做邏輯門。在拓?fù)渲羞@等同于去編制或者將粒子在相互之間移動(dòng),這是非常難實(shí)現(xiàn)的。

      九、基于測量的量子計(jì)算

      我們想到了一種技術(shù),這種技術(shù)還要?dú)w功于 1588 年英國與西班牙艦隊(duì)的戰(zhàn)役。

      干貨!從基礎(chǔ)到進(jìn)階,長文解析微軟量子計(jì)算概念和算法(上)

      如果你可以把風(fēng)投射到兩個(gè)方向,實(shí)際上你可以順風(fēng)航行。因此,如果有一個(gè)龍骨和一面船帆,就能改變風(fēng)向,這樣就能真正地順風(fēng)航行。在風(fēng)中航行并移動(dòng)的這個(gè)矢量在物理學(xué)中被稱為投影。投影其實(shí)就是測量的另一個(gè)說法。實(shí)際上可以對(duì)不同方向的量子比特進(jìn)行測量,然后通過旋轉(zhuǎn)達(dá)到移動(dòng)他們的目的。這就是我們所做的,我們把這個(gè)方法稱為基于測量的量子計(jì)算。

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      十、以馬約拉納費(fèi)密子構(gòu)建 t 門       

      如果我們?nèi)×孔游坏亩x,在這個(gè)例子中,紅色的小點(diǎn)是這些馬約拉納費(fèi)密子。這些是我們制造的準(zhǔn)粒子,其中的四個(gè)組合在一起形成了一個(gè)量子比特。

      我們現(xiàn)在可以測量這兩個(gè)定為 z 方向。

      干貨!從基礎(chǔ)到進(jìn)階,長文解析微軟量子計(jì)算概念和算法(上)

      把另外兩個(gè)定為 x 方向。

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      把另外兩個(gè)定為 y 方向。

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      現(xiàn)在我們可以通過成對(duì)的測量,將量子比特移到 8 個(gè)不同的方向上。問題在于僅有這八個(gè)方向并以此做通用計(jì)算是不夠的。我們?nèi)鄙僖粋€(gè)門,叫做 t 門,或者π/ 8 門。我們沒有辦法直接從馬約拉納費(fèi)密子制造出來。不過我們有辦法從壞的 t 門中創(chuàng)造出好的 t 門,只要我們能夠做出近似的 t 門。

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      就是這些虛線的藍(lán)色方框。在這個(gè)例子中我們就可以把這十五個(gè)連接起來,然后通過一段誤差校正代碼,以此做出一個(gè)更好的 t 門。換句話說就是量子比特比剛開始的時(shí)候更好了。然后可以把它們疊加起來。

      這還有些別的代碼,關(guān)鍵點(diǎn)就在于,這項(xiàng)被稱為魔態(tài)蒸餾的技術(shù)使得拓?fù)溆?jì)算機(jī)能夠更加普遍。

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      十一、模擬電路    

      這也是我們?cè)谶@里展示的第一個(gè)例子,關(guān)于我們?nèi)绾问褂密浖褩矸治鲞@些問題,同時(shí)制造我們所要使用的電路,還能模擬這些電路。

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      這是一個(gè)手繪電路,如果我們?nèi)?shí)際的代碼,讓其通過系統(tǒng),然后畫出電路,我們就得到了計(jì)算機(jī)化的版本。但更重要的是,把其中的門轉(zhuǎn)換成基于測量的量子計(jì)算。現(xiàn)在我們?cè)谡麄€(gè)系統(tǒng)中得到了單量子比特和雙量子比特的測量結(jié)果,同時(shí)用額外的量子比特來執(zhí)行我們需要的測量。這就是整個(gè)電路。

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      現(xiàn)在我們將從測量中獲得輸出并應(yīng)用到我們?cè)趯?shí)驗(yàn)室中構(gòu)建的實(shí)際設(shè)備中。下面這副圖是一個(gè)真實(shí)的循環(huán)量子比特的例子。

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      下圖是我們?cè)诟绫竟鶚?gòu)建的圖例。

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      然后我們可以把這些量子位連起來,做一個(gè)量子模擬來測試這個(gè)算法的效果如何。如果我們用不同的體系結(jié)構(gòu),不同的幾何圖形來設(shè)計(jì)這些量子比特,最終得到的就是這些各方各面的結(jié)果,關(guān)于他們的效率如何,電路是如何運(yùn)作的,他們對(duì)噪音的抗性,等等。

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      這將在最后關(guān)于量子開發(fā)工具包,和微軟的用來構(gòu)建這些系統(tǒng)并模擬它們軟件中繼續(xù)討論。

      十二、著手構(gòu)建量子系統(tǒng)

      現(xiàn)在已經(jīng)到了研究部分告一段落的階段,是時(shí)候要開始動(dòng)手建造了。但建造一臺(tái)完整的比例可伸縮的量子系統(tǒng)涉及到很多東西。我們需要考慮到室溫,要從 300 開一直降到 15 毫開,然后一直保持在這個(gè)溫度,要知道這個(gè)溫度比外層太空還要冷一百倍,可以看出僅僅讓信號(hào)從上至下傳輸就已經(jīng)很困難了。

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      右邊展示的東西我們稱其為稀釋制冷機(jī),就是這臺(tái)儀器能夠?qū)囟葟?300 開降到 15 毫開。可以看到這里所有的電線都是用來控制量子比特的,這非常得困難。你會(huì)發(fā)現(xiàn)經(jīng)典的電子設(shè)備在這條軸上也有容身之處,而且相比外面室溫環(huán)境,它們的工作更有效率。低溫計(jì)算機(jī)的運(yùn)行溫度在 77 開爾文 ( 液態(tài)氮的溫度 ) 和 4 開爾文 ( 液態(tài)氦的溫度 ) 以下,量子計(jì)算機(jī)的溫度則控制在 15 毫開爾文。

      因此,在我們的系統(tǒng)中有三個(gè)抽象層次,最下面是量子硬件,中間是量子機(jī)器代碼,然后是編譯的量子算法,并找到通過這個(gè)層疊向下執(zhí)行的方法。

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      十三、微軟量子開發(fā)工具包集成 VisualStudio 以及仿真模擬

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      它包含一個(gè)完整的量子編程語言,稱為 Q#。它被集成到 VisualStudio 中,并在仿真級(jí)別上支持完全調(diào)試。你可以在本地和云模擬器上實(shí)際運(yùn)行量子算法,看看在未來的量子機(jī)器中它們將如何工作。另外還有一個(gè)擴(kuò)展庫,示例和文檔。

      在最后提供一個(gè)網(wǎng)址,在那里你可以下載所有這些內(nèi)容,并自己實(shí)際操作。

      讓我舉個(gè)例子。

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      這相當(dāng)于經(jīng)典的 Hello  World 程序,在這個(gè)例子中,每個(gè)人都從 teleport 代碼開始。Alice 有一個(gè)消息,她想稍后傳送給 Bob,事實(shí)上,Alice 稍后會(huì)傳達(dá)信息。她還沒有這條信息,但要注意,他們要交換一個(gè)信息。所以 Alice 和 Bob 將使用一個(gè)量子位,使他們糾纏在一起,然后 Bob 將要離開,可能是天涯海角。然后 Alice 會(huì)收到信息,把它發(fā)送給 Bob。 Bob 馬上就會(huì)得到他的信息。他說,等一下。一瞬間,他就在天涯海角。

      那么在相對(duì)論中,會(huì)如何呢?請(qǐng)期待下集。

      視頻原址:https://cloudblogs.microsoft.com/quantum/2018/06/01/achieving-practical-quantum-computing/

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