量子信息学发展迅速逐渐开始涉及各行各业领域
量子信息已经被认为是5g、8k高清视频、1tb存储、人工智能、金融科技、无人驾驶等各种新兴领域的基础。而当有同学提及量子编程时,似乎大家都不是很熟悉,这究竟是什么样的一门新兴技术呢?为了更深入的了解,咱们以简单粗暴的方式为大家总结了下最近关于量子编程的一些观点。如果你对量子编程感兴趣,希望后续文章中有一些推荐链接。首先,从最直观的角度,量子编程首先要解决的一个问题是量子计算机是怎么工作的?量子计算机到底能不能跟传统计算机相提并论?
是不是按照上面的介绍，能做到量子计算机一样好的事情。这就涉及到量子计算机与传统计算机最大的区别。传统计算机对于同一个输入参数可以使用不同的算法,这些算法的计算速度可以达到相差几千倍的速度,在金融等领域也是如此。传统计算机最常用的有模拟退火算法、时间反演算法、散度算法、剪枝算法、greedy算法等,这些方法近些年来已经进入量子计算机,galois定理的发现,也证明了它们确实能够实现量子计算机的算法。而量子计算机不同,它的计算速度是原子质子和中子的比特数量级的。
基于这个理念,量子计算机理应能做到更高的运算速度。而实现这个理论的驱动力,就是量子算法的改进。传统的机器学习等算法经常用到一些在未来计算能力提升空间不会特别大的算法,于是量子算法相对传统算法而言,能够得到更加好的计算能力。其次,量子计算机也不能够完全取代人类的能力,基本上量子计算机的硬件提升还需要很长一段时间才能完成。
为什么这么说呢?量子算法里面涉及一个比较麻烦的东西,是平行的电子,跟传统的机器学习里面的on-pole等类似,可以通过控制并行数量来算机器学习的trick,来改变计算速度。基于量子算法,也可以算作算法里面另一个比较麻烦的,需要全局的监控和控制等,使得效率更高。比如常用的算法都是基于线性边缘量子比特的,那么量子机器学习的速度显然要慢于线性机器学习。
但是由于量子机器学习算法有时候会在速度和计算稳定性之间做一个折中,量子控制算法很多时候是通过调节量子控制电路在测量到输入的时候是具有有线性的线性感应的,使得线性机器学习的速度要快于非线性机器学习。量子通信,量子计算机,量子卫星都是这样的。最后,大家都很期待5g吧,虽然4g已经实现了,但5g会发展的如何,主要还是看5g信号怎么样,也有可能就是骗经费。2018年可能会是5g的黄金一年,年底就是6g时代。
