我们可能往往在科技新闻美妙到"量子""量子规划机"这么的名词，也有一个腌臜的嗅觉，那即是"量子规划机"比粗鄙的规划机更快，但快在哪儿，为什么快，就说不出个是以然了，而今天我们就来系统地讲讲量子规划机为何"快"。

量子规划机的中枢上风在于其应用了量子重叠性和量子纠缠性。为了概念其对规划的加快，率先需要了解量子物理的基础特质——重叠态、坍缩和量子纠缠。

重叠态与坍缩

在经典物理中，系统的情景（举例位置、速率）在职意时候齐是笃定的；而在量子力学中，粒子的情况则不同。一个粒子的某一物理量（如位置、动量、自旋、能级等）在未被测量之前，并不处在某一个具体的值，而是一个同期包含总计可能的限定的重叠态。唯有在测量时，这个重叠态才会按照某种概率转眼变成某个固定的值。

举一个简便的例子：瞎想有两个小盒子，粒子只可出咫尺其中一个盒子里。按照经典的直观，它要么在左边的盒子里，要么在右边的盒子里，恒久不会同期在两个场地。但在量子实验中发现，在莫得测量之前，粒子并不是还是待在左边或者右边，而是处在一种同期"包含左和右可能性"的情景。

唯有当我们果然去测量时，粒子才会呈现为在其中一个盒子里。这个流程叫作念坍缩。坍缩时，每一个可能的情景齐会对应一个概率（概率需满足总计可能性的总数为   100 %，具体的概率分散是重叠态的性质之一）。举例，一个粒子可能处在如下的重叠态：

· 出咫尺左边的概率为 70%

·  出咫尺右边的概率为 30%

这听起来似乎难以置信，但重叠态的存在早已通过实验赢得考证，一个经典的例子即是电子的双缝干预实验，感酷好的读者不错进一步查阅联系实验。

图 1 经典物理情景与量子重叠态的对比，量子重叠态的颜料代表其在测量时出现的概率。

基于这一旨趣，量子规划机从物理系统中聘用两个不错明确分离的限定来算作信息的基本单元。举例，不错端正"粒子在左盒子里"为 0，"粒子在右盒子里"为 1。这么，一个量子比特在未被测量时，并不是单纯的 0 或 1，而是同期包含两种可能性。当测量发生时，它才会笃定为其中之一。这意味着，量子比特概况在未测量时以重叠的样貌同期佩戴 0 和 1 的信息，这是它区别于经典比特的根底特征。

量子纠缠

在概念了单个物理量不错同期处于多种可能性的重叠之后，我们就不错进一步计议量子纠缠。量子纠缠是一种超过经典直观的量子关联时局。当两个或多个粒子的某些属性（举例它们所在的位置）发生纠缠时，这些属性不再是互相寂然的，而是酿成一个弗成分割的合座。

举个例子：瞎想有两只疏浚的小盒子，一个在左边，一个在右边。我们咫尺放入两个粒子，分别编号为 1 号和 2 号。按照经典的直观，可能的情况有四种，每种齐有一定的发生概率：

·  两个粒子齐在左边（记作 " LL "）；

·  两个齐在右边（" RR "）；

·  1 号在左、2 号在右（" LR "）；

·  1 号在右、2 号在左（" RL "）。

经典物快活觉得，粒子一定处于其中一种笃定的组合，只是我们暂时不知谈是哪一种。

但在量子物理中，如若两个粒子的位置发生了"两个粒子所在的盒子必须不同"的纠缠，那么情况就十足不同。在测量之前，它们并不是还是固定在某一种组合，而是处在一种合座性的重叠情景。在这种情景下，只允许两种可能性同期存在：

· 1 号在左、2 号在右（" LR "）；

· 1 号在右、2 号在左（" RL "）。

当我们果然去测量时，系统会转眼"坍缩"为其中之一：要么是" LR "，要么是" RL "。每一种情况齐有一个对应的概率（概率无须十分，概率分散是纠缠态的固有性质之一）。与此同期，" LL "与" RR "的限定概率为零。不错看出，纠缠后的量子态其实是一个更为全局的重叠态。量子纠缠亦然通过物理实验赢得考证的，感酷好的读者不错进一步查阅联系资料（要道词：EPR 佯谬，贝尔不等式）。

图 2 经典粒子组合与粒子纠缠之间的对比

将这一旨趣应用到量子比特上（比如我们觉得 L 为 0，R 为 1），我们就不错制备出一种"两个比特的取值必须不同"的纠缠情景。在这种情景下，两个比特在测量之前，并不是笃定地处在" 01 "或者" 10 "，而是这两种可能性的重叠。比及测量发生时，系统会转眼坍缩为某一个笃定的限定：要么赢得" 01 "，要么赢得" 10 "。与此同期，" 00 "与" 11 "这两种组合十足不会出现，它们的概率为零。

应用重叠性和纠缠性加快规划

重叠性赋予量子比特在未测量时同期处于多种情景的智商，纠缠性使得量子比特之间概况酿成非经典的强关联，这种关联在许大批子算法和量子纰缪改良中是弗成或缺的中枢资源。

在这里，我们给出一个直不雅的例子来匡助概念。假定我们有一个由 n   个量子比特构成的系统，用它来暗示一个输入变量 x。由于重叠旨趣，x 的情景不错同期遮掩从 0 到 2^n-1 的总计可能取值，而不单是是某一个具体数。当我们将这么的量子态输入到函数 f ( x ) 中时，输出也会成为总计可能输入对应限定的重叠态。

如若我们想寻找满足 f ( x ) =c 的 x 的值，就不错通过尽心策动的量子算法（触及对量子纠缠和量子干预等机制的应用），增强正确限定对应的概率振幅，同期虚构失实限定的概率振幅。这么，在最终测量时，就概况以更高概率赢得正确谜底。需要强调的是，这种"放大正确解概率"的流程，恰是量子算法的中枢想想之一。

图 3 量子规划的中枢想想，通过重叠杀青并行规划，通过纠缠和干预放大正确解的概率

注：在提到量子干预时，我们骨子上默许了量子态不错用波的样貌来暗示。为了温煦不熟练数学或物理的读者，我莫得伸开诠释这少许。

图 4 干预是波的重叠效应。当两个正弦波的波峰重合时，会产生相长干预，重叠后的振幅增大；反之，则会发生相消干预，振幅减小。我们所熟练的降噪耳机即是应用相消干预来对消杂音，量子规划也不错通过相长干预放大正确谜底的概率振幅，通过相消干预虚构失实谜底的振幅。

虽然，执行中的量子算法远比这个直不雅形色复杂得多，这里我们仅作简化诠释，暂不触及具体算法细节。

量子规划对不同问题的加快遵循

量子规划机所带来的加快的主要起首是：

·  重叠态，即 n 个量子比特不错同期暗示 2 ⁿ 个情景。

· 纠缠，通过量子比特间的强关联，使不同情景间发生干预，从而灵验索要有用信息、放大正确谜底。

需要可贵的是，量子规划机并不是像经典的规划机那样径直并行料理总计可能性并输出全部限定，而是依赖于量子干预和算法策动，用于放大正确谜底的概率，这使得量子规划机概况杀青对复杂问题的高效求解。

而量子规划机在加快在不同类型的问题上体现得不同，在得当量子算法的情况下：

·  有结构的问题（如质因数明白）：量子算法不错应用其结构（如周期结构），通过某种算法（如量子傅里叶变换）快速索要谜底，从而杀青 指数级加快。

· 无结构的问题（如寻找满足 f ( x ) =c 的 x）：由于莫得端正可应用，只可依靠相接   √ N 次干预放大正确谜底的概率幅，因此规划次数只可从经典的   N 次降到   √ N 次，对应   平淡根级加快。

好了，以上即是量子规划机的基本旨趣了，简便来说，量子比特能同期承载多种可能，再通过算法筛选出最优解。这么的特质，让量子规划机在特定复杂问题（如质因数明白或大限制搜索）上的运算速率远超传统规划机。但量子规划的也并非全能，概念这些基础旨趣，能帮我们更澄莹地看待这项技巧的后劲与局限。

筹备制作

本文为科普中国 · 创作提拔经营扶抓作品

出品丨中国科协科普部

监制丨中国科学技巧出书社有限公司、北京中科银河文化传媒有限公司

作家丨李冠成   腾讯玄武实验室

审核丨栾春阳   中国挪动通讯计议院畴前计议院   计议员

筹备丨张林林

责编丨丁崝

审校丨徐来 张林林

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