量子计算机的发展受到了这样一种想法的刺激,即在解决计算任务时实现比基于传统原理的机器高得多的速度,并且与密码学(Shor,1994)、搜索(Grover,1996)、优化(Farhi 等人,2014)、量子系统模拟(Lloyd,1996)和求解大型线性方程组(Harrow 等人,2009)等问题相关。现有的量子计算设备原型使用各种物理平台来实现量子计算协议,例如超导电路(Arute 等,2019 年;Wu 等,2021 年)、半导体量子点(Xue 等,2022 年;Madzik 等,2022 年;Noiri 等,2022 年)、光学系统(Zhong 等,2020 年;Madsen 等,2022 年)、中性原子(Ebadi 等,2021 年;Scholl 等,2021 年;Henriet 等,2020 年;Graham 等,2022 年)和捕获离子(Zhang 等,2017 年;Blatt and Roos,2012 年;Hempel 等,2018 年)。尽管有几项实验报告称在解决采样问题方面取得了量子优势(Arute 等人,2019 年;Wu 等人,2021 年;Zhong 等人,2020 年),但现有一代量子计算机的计算能力有限。这些限制与以下事实有关:为了解决实际相关的计算问题,必须将设备相对于所用信息载体数量(例如,量子比特,它们是经典比特的量子对应物)的可扩展性与对量子比特的高质量操作相结合
1) Arute, F.、Arya, K.、Babbush, R. 等人。使用可编程超导处理器的量子霸权。 Nature(2019) 2) Kim, Y., Eddins, A., Anand, S. 等人容错之前量子计算实用性的证据。 Nature(2023) 3) EY 量子准备情况调查(2022) 4) 量子信息科学技术人才培养国家战略计划(NSTC, 2022) 5) 日本文部科学省量子技术人才培养与保障促进计划( , 2022) 6) 澳大利亚产业科学技术部国家量子战略( , 2022) 7) 英国科学创新技术部国家量子战略( , 2023)
Frank Arute 1,Arya 1,Rami Barends 1,Ropak Biswas 3,Brian 1,Brian Burket 1,Ye Chen 1,Benward Foxen 1,Edward Farhi Keith Guerin 1,Steve Habegger 1,Matthew P. Kafri 1,Julian Kelly 1,Paul v 3,10,Jarrod R. McClean 1, Murphy Yellow 1,Eric Ostby 1,Andrew Petukhov 1,John C. Platt 1,Chris Quintana 1,Eleanor G. 1,Kevin J.Sung 1:13,Matthew D. Trevithck 1,公司村庄1 1:1,14,Theodore White 1,Z. Jamie Yao 1,Sung 1:13,Matthew D. Trevithck 1,公司村庄1 1:1,14,Theodore White 1,Z. Jamie Yao 1,
执行完美的操作( Preskill , 2018 )。尽管存在缺点,这些设备代表了量子计算的一个重要里程碑。这是因为与它们的较小前辈不同,它们无法在传统硬件上有效地模拟。因此,近期的量子设备可能会带来量子计算机执行的任务的第一个示例,甚至最强大的传统超级计算机也无法执行,并为原理验证问题迈出了尝试性的第一步( Arute 等人, 2019 年; Pednault 等人, 2019 年)。寻找可以证明有用优势的例子导致了为近期设备开发定制算法的开发,以解决化学和优化等领域的问题( Farhi 等人, 2014 年; Peruzzo 等人, 2014 年)。
近年来,量子计算引起了广泛关注。其基本思想是利用量子力学的力量来解决计算问题(Shor,1999;Nielsen 和 Chuang,2002)。虽然某些量子算法可以成为经典算法的更快替代方案(Biamonte 等人,2017;Arute 等人,2019),但量子物理的数学框架也已用于认知(Busemeyer 和 Bruza,2012)、优化(Soleimanpour 等人,2014)和其他学科。在自然语言处理 (NLP) 领域,量子力学近年来的研究兴趣激增,解决了从词汇语义模糊性(Meyer and Lewis,2020 年)到语义组合(Coecke 等人,2020 年)以及从信息检索(Jiang 等人,2020 年)到文本分类(Zhang 等人,2021 年)等各种问题,其中量子物理的不同特性启发了新算法。尽管其研究文献不断增加,但尚未有调查对量子 NLP 领域进行综述和分类。最相关的调查是关于量子启发的信息检索(Uprety 等人,2020 年;
Frank Arute 1,Kunal Arya 1,Ryan Babbush 1,Dave Bacon 1,Joseph C. Bardin 1,2,Rami Barends 1,Rupak Biswas 3,Sergio Boixo 1,Fernando GSL Brandao 1,4 EN 1.5,Austin Fowler 1,Craig Gidney 1,Marissa Giustina 1,Rob Graff 1,Keith Guerin 1,Steve Habegger 1,Harri Hart 1,Michael P. Alan,16 Antyn Kechedzhi 1,Julian Kelly 1,Paul V. Klimov 1,Sergey K. Kortsa 1,Alexander Kostrikov,18 1,David Landhuis 1,Mike Lindmark 1,Erik Lucero 1,Erik Lucero 1,Dmitry Lyakh 9,Dmitry Lyakh 9,SalvatoreMandrà3,10 Michiel 1 1,Josh Moush,1,1,1,Matthew Neeley 1,Charles Neill 1,Murphy Yuezhen Niu 1,Eric Ostby 1,Andre Petukhov 1,John C. Platt 1,Chris Quintana 1,Chris Quintana 1,Eleanor G. Rieffel 3,Pedram Rousans C. KIY 1,Kevin J. Sung 1,13,Matthew D. Trevithick 1,Amit Vainsencher 1,Benjamin Villalonga 1,14,Theodore White 1,Z. Jamie Yao 1,Ping Yeh 1,Adam Zalcman 1,Adam Zalcman 1,Hartmut 1和John M. M. Martinis 15 * * * *
量子信息科学研究物理系统量子态的制备和控制,以实现信息的传输和操控,包括量子通信、量子计算和量子信息。人们普遍认为,量子信息科学将引发通信、计算和信息领域新一轮的技术创新。详情请参阅王(2012)、王等(2016)以及王和宋(2020)。量子计算作为量子信息科学的瑰宝,引起了从计算机科学到物理学、从化学到工程学等各个领域的广泛关注和极大关注。理论上已经证明,量子计算算法在解决某些棘手的计算问题时可以比最佳或最优的经典算法快得多。谷歌量子人工智能团队在实验中为其新研制的量子计算机设计了一个硬采样问题,并成功地在 253 ≈ 1016 维的计算空间中对量子计算机进行了采样计算,这几乎超出了目前最快的经典超级计算机的能力范围(详情见第 4.1 节和 Arute 等人(2019)Zhong 等人(2020)。很多媒体报道说,量子计算机计算 3 分 20 秒,而世界上最强大的超级计算机则需要 10,000 年。
1843 年,阿达·洛夫莱斯 (Ada Lovelace) 发表了历史上第一个计算机程序。该程序旨在在查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 的分析机上执行。然而,这台机器当时还没有制造出来。阿达·洛夫莱斯在测试她的程序之前就去世了。当阿达·洛夫莱斯和查尔斯·巴贝奇设计这种计算机时,量子计算现在比分析计算略先进一些。量子计算的概念是在几十年前设计的,基于这些原理的量子算法也是在此期间开发的。然而,我们还没有通用的量子计算机来使用这些算法。今天的量子计算机是计算时间和内存有限的设备,但它们正在逐年增长。继谷歌宣布量子霸权* 1 [Arute et al. 2019] 之后,本报告旨在概述量子计算的进展,并简要介绍理解如何使用这种机器进行计算所需的概念。本报告还介绍了最新技术,以帮助理解什么是量子计算。首先,我们介绍量子计算的历史,然后介绍量子物理的核心概念和量子计算的基本概念。最后,我们将概述量子算法和技术。
[1] Arute, F.、Arya, K.、Babbush, R. 等人。使用可编程超导处理器实现量子霸权。《自然》574,505–510(2019 年)。https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5A。[2] Harrow, A. Hassidim 和 S. Lloyd,“线性方程组的量子算法”,《物理评论快报》103,150502(2009 年)。[3] Yudong Cao 等人,“用于求解线性方程组的量子电路设计”,《分子物理学》110.15-16(2012 年),第 1675–1680 页。arXiv:arXiv:1110.2232v2。[4] Solenov, Dmitry 等人。 “量子计算和机器学习在推进临床研究和改变医学实践方面的潜力。”密苏里医学第 115,5 卷 (2018):463-467。[5] C. Outeiral、M. Strahm、J. Shi、GM Morris、SC Benjamin 和 CM Deane,“量子计算在计算分子生物学中的前景,”WIREs Comput. Mol. Sci.,2020 年 5 月。[6] 王胜斌、王志敏、李文东、范立新、魏志强和顾永健,“量子快速泊松求解器:算法和完整模块化电路设计,”量子信息处理第 19 卷,文章编号:170 (2020)。 [7] H. Abraham 等人,“Qiskit:量子计算的开源框架”,2019 年。 [8] https://quantum-computing.ibm.com/ [9] Sentaurus TM 设备用户指南,Synopsys Inc.,美国加利福尼亚州山景城,2020 年。 [10] https://qiskit.org/textbook/ch-applications/hhl_tutorial.html [11] https://qiskit.org/documentation/stubs/qiskit.quantum_info.state_fidelity
[1] Arute, F.、Arya, K.、Babbush, R. 等人。使用可编程超导处理器实现量子霸权。《自然》574,505–510(2019 年)。https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5A。[2] Harrow, A. Hassidim 和 S. Lloyd,“线性方程组的量子算法”,《物理评论快报》103,150502(2009 年)。[3] Yudong Cao 等人,“用于求解线性方程组的量子电路设计”,《分子物理学》110.15-16(2012 年),第 1675–1680 页。arXiv:arXiv:1110.2232v2。[4] Solenov, Dmitry 等人。 “量子计算和机器学习在推进临床研究和改变医学实践方面的潜力。”密苏里医学第 115,5 卷 (2018):463-467。[5] C. Outeiral、M. Strahm、J. Shi、GM Morris、SC Benjamin 和 CM Deane,“量子计算在计算分子生物学中的前景,”WIREs Comput. Mol. Sci.,2020 年 5 月。[6] 王胜斌、王志敏、李文东、范立新、魏志强和顾永健,“量子快速泊松求解器:算法和完整模块化电路设计,”量子信息处理第 19 卷,文章编号:170 (2020)。 [7] H. Abraham 等人,“Qiskit:量子计算的开源框架”,2019 年。 [8] https://quantum-computing.ibm.com/ [9] Sentaurus TM 设备用户指南,Synopsys Inc.,美国加利福尼亚州山景城,2020 年。 [10] https://qiskit.org/textbook/ch-applications/hhl_tutorial.html [11] https://qiskit.org/documentation/stubs/qiskit.quantum_info.state_fidelity