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量子计算背景

2018-03-04

现在,计算机已越来越广泛地应用于人们的日常工作和生活。然而,在电子计算机发展初期, IBM 首席执行官托马斯 · 约翰 · 沃森(Thomas J. Watson)曾于 1943 年论断说,“我认为世界上对计算机的市场需求大概是五台”。在计算机日益普遍并日渐影响和改变着人们生活的今天,我们很难想象早期的电子计算机是何等的庞然大物。以 1946 年完成的被普遍认为是第一台通用电子计算机的 ENIAC 为例, ENIAC 重约 30 吨,占地约 170 平方米 。到了 1949 年,重量不超过 1.5 吨的计算机仍然只是人们对于未来的想象。在这样的情况下,沃森做出计算机的市场需求大概五台的论断并不奇怪。今天计算机能够如此普及,集成电路的发展带来的计算机的小型化是一个重要因素。

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图 1 世界上第一台通用电子计算机 ENIAC。这台计算机于 1946 年完成,重约 30 吨,占地约 170 平方米。


几十年间,集成电路发展神速。英特尔公司创始人之一戈登 · 摩尔(Gordon Moore)曾提出著名的摩尔定律,用以总结和预期集成电路的发展。现在一般将摩尔定律引用为,集成电路上可容纳的晶体管数目,约每隔 18 个月便会翻一倍,其性能也会翻倍。图2b 中统计的 1971 至 2011 年的晶体管数目,与摩尔定律完美吻合。摩尔定律描述的集成电路的发展令人兴奋,然而摩尔定律只是对历史数据的总结而非物理定律。未来摩尔定律能否继续生效,其实不容乐观。事实上, 2015 年,英特尔公司曾宣称集成电路的发展放缓。英特尔公司的首席执行官布莱恩 · 科兹安尼克(Brian Krzanich)宣称说,现在英特尔要用接近两年半的时间使晶体管数目翻倍。摩尔定律的提出者戈登 · 摩尔也于 2015年预期,大约未来十年间摩尔定律将会失效。


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图 2 摩尔与摩尔定律。(a)英特尔公司创始人之一戈登 · 摩尔。(b)戈登 · 摩尔提出的著名的摩尔定律。摩尔定律最早由戈登 · 摩尔于 1965 年提出,认为集成电路上可容纳的晶体管的数目约每年翻一倍。 1975 年,戈登 · 摩尔将晶体管数目翻倍的时间修改为约每两年。现在一般引用的芯片性能约每 18 个月翻一倍,这种说法其实来源于英特尔首席执行官大卫 · 豪斯(David House)。


摩尔定律遇到的挑战是,按照摩尔定律描述的发展趋势,集成电路的工艺已进入纳米尺度。在芯片上如此高密度的集成元器件,热耗散问题是一个巨大的挑战。更严重的是,随着集成电路的工艺进入纳米尺度,量子效应会逐渐显现并占据支配地位。当描述元器件工作的物理规律由经典物理转变为量子力学,试图按照原来的方式保持集成电路的发展趋势,无疑是天方夜谭。

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图 3 理查德 · 费曼。费曼曾于 1982 年提出可以利用量子计算机有效模拟量子系统的演化,是最早提出量子计算机概念的人之一。


既然集成电路和计算机的进一步发展,不可避免的会遇到量子效应,为什么不索性根据量子力学的原理,利用量子效应构造一台量子计算机呢?事实上,量子效应是一把双刃剑:当你试图按照经典物理的规律去设计集成电路和计算机时,自然认为遇到的量子效应是一场噩梦;但当你能够运用量子力学的原理有效利用量子效应时,会发现至少在某些重要问题上,它能够带来计算能力的巨大飞跃。早在 1982 年,费曼(Richard Feynman)发现在经典计算机上很难有效的模拟一个量子系统的演化,并提出量子计算机可以有效解决这个问题。班尼特(Charles Henry Bennett)曾于 1973 年探讨通过可逆计算机解决热耗散的问题,而量子计算机是可逆的,因此经典计算机不可回避的热耗散问题,量子计算机则可以有效避免。随着一系列量子算法尤其是大数分解算法的提出,量子计算对某些重要问题相对于已知的经典计算方式的计算能力的巨大优势不容置疑。量子计算不仅吸引着众多的科研人员,其应用前景也吸引了谷歌、 IBM、英特尔、微软等国际知名公司参与这一领域的角逐。近年来,各研究团队更是试图实现“量子霸权”(Quantum supremacy) ,即通过量子计算实现对经典计算能力的极限的突破。


参考文献:

1. A. W. Burks, and A. W. Bruks, The ENIAC: The First General-Purpose Electronic Computer. IEEE Annals of the History of Computing 3, 310 (1981).

2. R. M. Grant, Popular Mechanics Magazine. Popular Mechanics Company, Chicago (1949).

3. R. P. Feynman, Simulating physics with computers. International Journal of Theoretical Physics 21, 467 (1982).

4. C. H. Bennett, Logical reversibility of computation. IBM Journal of Research and Development 17, 525 (1973).

5. P. W. Shor, Algorithms for quantum computation: Discrete logarithms and factoring. Proceedings 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, 124 (1994)

6. M. A. Nielsen and I. L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press, Cambridge (2000).

7. 耿建培,“基于固态自旋量子比特的高保真度量子逻辑门的实验研究”,中国科技大学博士学位论文(2017).

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