这对一些特定领域 ， 将带来压倒性优势 。 因为它可以同时计算所有的可能性 ， 并通过一次观测直接得到最可能的结果 。
于是 ， 在庞大的数据库中检索时 ， 经典计算机需要遍历所有可能的匹配才能找到结果 ， 而采用量子计算机 ， 所有可能性被同时（并行）计算 ， 检索时间将巨幅缩减 。 此外 ， 量子计算机还可以轻松破解当前看似十分稳固的加密算法 ， 到那时 ， 银行、通信和比特币等行业将不得不升级加密方式以应对全新的信息安全挑战 。
量子计算机应用获里程碑式突破
当然 ， 它的优势不只于此 。 量子计算机特殊的计算原理 ， 使它能以更接近事物本源的方式模拟复杂的化学过程 。 物理学家费曼说 ， 理论化学的最终归宿是在量子力学中 。 事实上 ， 我们所见的世界 ， 除了引力 ， 都遵守量子力学法则 。 薛定谔方程是量子力学的一个基本方程 ， 也是化学分子遵循的基本规律 。
虽然人们已经知道这些规律 ， 但精确预测化学反应仍然是相当困难的 ， 就像我们知道了弈棋规则 ， 也很难成为象棋高手一样 。 当化学分子里的原子数量增加 ， 解方程的运算量将呈指数级增长；特别是在化学反应过程中 ， 系统的精确电子结构会更加复杂 。 虽然许多近似和简化算法已经被提出 ， 但基于经典计算机的数值计算方法 ， 始终难以胜任如此艰巨的任务 。
而量子计算机 ， 则可以直接模拟量子化学现象 ， 因为它们本质上都是遵循同样的量子力学原理 。 于是人们提出了量子算法 ， 理论上大幅降低了运算难度 。 算法就绪 ， 只差量子计算机了 。
2019年 ， 谷歌宣布其研发的Sycamore量子处理器实现“量子优越性” ， 在约200秒内完成经典计算机约1万年才能完成的计算量（虽然被IBM纠正说实际只要2.5天） 。 而就在前不久 ， 也是同一款Sycamore量子处理器 ， 他们用12位量子比特成功模拟了二氮烯分子与氢原子反应形成其他构形的过程 ， 准确描述了其中的氢原子位置变化和相应的氢链结合能 。 量子计算机最值得期待的应用之一——精确电子结构计算终于实现 。
这是人类第一次使用量子计算机预测化学反应机理 ， 为量子计算向应用领域迈出具有里程碑意义的重要一步 。
Sycamore量子处理器 | Ai.googleblog.com
可以想象 ， 随着量子比特位数的增加和量子算法的进一步优化 ， 量子计算机将可能以更高的效率模拟更复杂的化学反应 ， 进而以更短的周期开发新的化学物质 。 这在一些特殊时期显得尤为重要 ， 例如为应对COVID-19病毒的新药研发 。
药物研发是一个非常复杂和耗时的过程 ， 而在分秒必争的疫情发展背景下 ， 时间尤为珍贵 。 人们早已经将传统的药物实验筛选转移到了高性能计算机上 。 今年疫情期间 ， 阿里巴巴、百度等公司向全球科研机构开放高性能计算集群算力 ， 帮助缩短研发周期 。 如果采用量子计算机 ， 可以预见研发过程将大幅加速 。
量子计算机：虽然强大 ， 但异常脆弱
量子计算机的应用前景看似一片大好 ， 然而它却是异常脆弱 。 量子叠加态稍被扰动 ， 量子比特就可能发生一种被称为退相干的现象 ， 退回到经典比特 。 正如薛定谔的猫 ， 当打开盒子观察 ， 猫的生死叠加态发生了退相干 ， 猫的状态就由叠加态 ， 变成了死或者生 ， 二者只得其一 。
观察的力量这么强大？看一眼就能引起猫的状态变化？确实 ， 对于量子来讲 ， 观察的破坏力就是这么强 。 但需要明确的是 ， 物理学中的“观察”和我们通常所理解的“观察”不尽相同 。 物理学中 ， 一切观察皆是扰动 ， 我们之所以看到物体 ， 是因为有光照射在物体上 ， 光子和物体作用后 ， 反射光进入人眼而引起视觉 。 这个过程中 ， 光子对被观察的物体产生了扰动 。 而我们生存的地球 ， 时时处处都处于一些扰动当中 ， 比如来自于自然环境中的微弱辐射 。
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