量子计算机的概念可以追溯到 80 年代,当时 Richard Feynman 提出了量子计算机作为通用量子模拟器的想法。他的动机是模拟传统计算机中的量子系统的难度,这个问题的时间复杂度会随着变量的数量呈指数增长。90 年代末,Peter Shor 的工作证明了量子计算机可以显著提高处理能力。他的整数分解算法(称为 Shor 算法)揭示了如何在量子计算机的帮助下在多项式时间内解决传统计算机中指数时间的问题。Shor 算法推动了量子计算机的发展,并推动了后量子密码学的创建。由于 Shor 算法可以破解当今所有标准公钥密码算法,因此该研究领域旨在寻找抗量子替代方案。虽然这听起来令人担忧,但业界仍然缺乏强大的量子计算机来破解标准密码方案。此外,NIST 正在努力标准化新的抗量子非对称加密算法。量子计算机可以加速多个过程,包括但不限于优化、物流、机器学习和量子化学模拟。然而,我们正处于嘈杂的中型量子 (NISQ) 时代,量子计算机的量子比特很少,很容易受到噪声的影响,从而限制了量子执行的复杂性。尽管如此,我们比 20 年前的预期走得更远,甚至达到了量子优势的里程碑,量子计算机在某些任务上的表现优于传统计算机。在这种情况下,任务不是解决任何现实世界的问题。这只是专门为量子优势演示而设计的试验。然而,我们距离大规模容错量子计算机并不遥远,许多公司都在规划在本世纪末(直到 2030 年)之前交付它们。尽管我们尚未充分发挥量子计算的潜力,但量子工程师如今是一支需求量很大的劳动力队伍。我们预计这种需求在可预见的未来会增长。随着量子技术的发展,一个新的领域是量子开发人员,即利用量子计算机和编程量子应用程序来调整解决方案的专业人员。调整和开发量子算法并不是一个简单的过程。尽管如此,量子编程并不像人们想象的那么难。它很像经典编程。本教程将讨论量子计算的主要特征,演示如何在
正如从数十万个底层程序中产生了一组适应性强、变化多端的数千个元程序,从作为底层的元程序中也产生了其他东西——控制器、舵手、生物计算机中的程序员、自我元程序员。在组织良好的生物计算机中,至少有一个这样的关键控制元程序,当它作用于其他元程序时标记为“我”,当它被其他元程序作用时标记为“我”。我说“至少一个”是经过深思熟虑的。我们大多数人都有几个控制器、自我、自我元程序,它们在控制序列中以时间并行或时间序列的方式在它们之间划分控制权。正如我将在后面详细介绍的那样,自我发展的一种途径是将一个人的生物计算机的控制权集中在一个自我元程序员身上,使其他人成为有意识的执行者,服从于单个管理员,即单个超意识的自我元程序员。通过适当的方法,这种控制集中化,即基本的统一操作,对于许多(如果不是所有)生物计算机来说都是可实现的状态。
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