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編譯：Zoe Zuo、張南星、元元、Aileen

量子糾纏這兩天忽然火了，還是因?yàn)橐患c科技互聯(lián)網(wǎng)都完全無(wú)關(guān)的桃色事件。

沒(méi)有看懂的同學(xué)可自行搜索。

被愛(ài)因斯坦稱為“幽靈般的超距作用”的量子糾纏，有沒(méi)有可能發(fā)生在兩個(gè)人類個(gè)體身上?量子計(jì)算到底有什么神奇之處?

雖然人類歷史上的技術(shù)革新幾經(jīng)波瀾壯闊，依然有一些計(jì)算問(wèn)題在數(shù)字革***遺存下來(lái)，似乎無(wú)法被攻克。受到這些問(wèn)題的掣肘，科技上的關(guān)鍵性突破遲遲不能實(shí)現(xiàn)，甚至全球經(jīng)濟(jì)也為此拖累。

在過(guò)去的幾十年里，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力和處理速度幾乎每?jī)赡昃头?，但似乎在解決這些一直存在的計(jì)算問(wèn)題上毫無(wú)進(jìn)展。

想知道為什么嗎?你去詢問(wèn)任何一個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)家，他們大概都會(huì)給出這樣的答案：目前的傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)都是建立在一個(gè)局限性頗多的傳統(tǒng)計(jì)算模型上的。放眼長(zhǎng)遠(yuǎn)，要高效地解決世界上那些最根深蒂固的計(jì)算問(wèn)題，我們必須訴諸一個(gè)全新的、更為強(qiáng)大的家伙：量子計(jì)算機(jī)。

從根本上說(shuō)，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)和量子計(jì)算機(jī)之間的差別并非是一輛舊車和一輛新車的差別，而是一匹馬和一只鷹的差別：前者雖然能跑，但是后者會(huì)飛。兩種計(jì)算機(jī)就是如此迥然不同。在這里，我們要仔細(xì)看看關(guān)鍵性差異具體體現(xiàn)在何處，深入理解究竟是什么讓量子計(jì)算機(jī)如此出類拔萃。本文不會(huì)告訴你量子計(jì)算機(jī)最根本的工作原理，因?yàn)闆](méi)有人真的知道答案。

一、傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的硬限制

1. 摩爾定律

近幾十年來(lái)，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速度與計(jì)算能力每?jī)赡昃头?另一說(shuō)僅18個(gè)月)，這就是著名的摩爾定律(Moore's law)。盡管這種驚人的更新速度已經(jīng)開(kāi)始放緩，但我們多少可以相信，今天體型龐大的超級(jí)計(jì)算機(jī)會(huì)進(jìn)化成明天物美價(jià)廉的筆記本電腦。依照這種發(fā)展速度，我們也有理由假定，在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，沒(méi)有什么計(jì)算任務(wù)是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)完成不了的。然而，除非我們所說(shuō)的未來(lái)是指萬(wàn)億年之后(或者更久)，否則我們的假定對(duì)于某些棘手的計(jì)算任務(wù)來(lái)說(shuō)完全不可靠。

2. 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的致命弱點(diǎn)

事實(shí)上，諸如算出大整數(shù)的質(zhì)因數(shù)這樣的計(jì)算任務(wù)，即使是未來(lái)速度最快的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)也無(wú)法完成。背后的原因在于，計(jì)算一個(gè)數(shù)的質(zhì)因數(shù)的復(fù)雜度呈指數(shù)式增長(zhǎng)。什么是指數(shù)式增長(zhǎng)(exponential growth)?我們得探究一下這個(gè)概念，因?yàn)檫@對(duì)于我們理解為什么量子計(jì)算機(jī)潛力巨大而傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)后勁不足至關(guān)重要。

3. 指數(shù)增長(zhǎng)

有些事物是按照固定速度增長(zhǎng)的，有些事物則隨著總數(shù)量的增加而增長(zhǎng)得越來(lái)越快。當(dāng)增長(zhǎng)的速度隨著總量逐漸增加而變得更快(而非恒定)時(shí)，這一增長(zhǎng)就是指數(shù)式的。

指數(shù)式增長(zhǎng)是極其強(qiáng)大的，它最重要的特征之一就是，起初增長(zhǎng)緩慢，而后以驚人的方式迅速增長(zhǎng)到巨大的總量。

不舉例子的話，這個(gè)定義可能有點(diǎn)難以捉摸，所以讓我們先看個(gè)小故事吧。

傳說(shuō)有個(gè)國(guó)王答應(yīng)獎(jiǎng)勵(lì)一個(gè)聰明人，這個(gè)人便向國(guó)王請(qǐng)求獎(jiǎng)勵(lì)他大米，規(guī)則是在棋盤的***個(gè)格子上放一粒米，第二個(gè)格子上放兩粒米，第三個(gè)格子上放四粒米，然后以此類推，每一個(gè)格子上的米粒數(shù)須是前一個(gè)格子上的二倍。國(guó)王欣然應(yīng)允，但很快就意識(shí)到，要填滿整個(gè)棋盤，所需的大米數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于全國(guó)大米存量，而且會(huì)花掉他所有的財(cái)產(chǎn)。

米粒的指數(shù)式增長(zhǎng)

任何一個(gè)方格上的米粒數(shù)量都符合以下規(guī)則，或者說(shuō)公式：

在這個(gè)公式里，k指方格的序號(hào)，N指該方格上米粒的數(shù)量。

• 如果k=1(***個(gè)方格)，那么N = 2⁰，等于1。
• 如果k=5(第五個(gè)方格)，那么N = 24，等于16。

這就是指數(shù)型增長(zhǎng)，因?yàn)檫@里的指數(shù)或者說(shuō)冪是隨著方格的推移而增加的。

為了更進(jìn)一步解釋這個(gè)概念，我作了圖來(lái)表示一個(gè)指數(shù)型函數(shù)是如何隨著輸入量的增加而增長(zhǎng)的。

1的33次倍增

X坐標(biāo)軸：秒數(shù)(=倍增次數(shù))，Y坐標(biāo)軸：百萬(wàn)

由圖可知，該函數(shù)開(kāi)始時(shí)增長(zhǎng)相對(duì)緩慢，但沒(méi)多久就急劇增長(zhǎng)到傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)在沒(méi)有足夠輸入規(guī)模的情況下無(wú)法計(jì)算出來(lái)的數(shù)字。

4. 指數(shù)增長(zhǎng)函數(shù)造成的結(jié)果

好了，故事就講到這里，我們將目光轉(zhuǎn)向現(xiàn)實(shí)世界中的指數(shù)問(wèn)題，比如我們之前提到的那個(gè)問(wèn)題：質(zhì)因數(shù)分解(prime factorization)。

以數(shù)字51為例，看看你多久能找到兩個(gè)不同的質(zhì)數(shù)，使得這兩數(shù)乘積為51。如果你熟悉這類問(wèn)題的話，大概只需要幾秒鐘就能想出答案，3和17這兩個(gè)質(zhì)數(shù)相乘可得51。

事實(shí)證明，這樣看似簡(jiǎn)單的過(guò)程卻是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心，是最安全的加密算法的基礎(chǔ)。我們之所以在加密中采用這一技術(shù)，是因?yàn)橘|(zhì)因數(shù)分解中涉及的數(shù)字會(huì)越來(lái)越大，導(dǎo)致傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)越來(lái)越難以分解它們。當(dāng)數(shù)字位數(shù)達(dá)到一定規(guī)模，即使用速度最快的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)進(jìn)行分解，也要花費(fèi)數(shù)月、數(shù)年、數(shù)個(gè)世紀(jì)、數(shù)千年，乃至永遠(yuǎn)。

考慮到這點(diǎn)，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)就算在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)能夠持續(xù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)算能力每?jī)赡攴?當(dāng)然這不大可能)，也永遠(yuǎn)無(wú)法徹底解決質(zhì)因數(shù)分解的問(wèn)題。現(xiàn)代科學(xué)和數(shù)學(xué)的一些核心問(wèn)題同樣棘手，包括分子模擬和數(shù)學(xué)上的***化問(wèn)題。任何試圖深入這些問(wèn)題的超級(jí)計(jì)算機(jī)定會(huì)以崩潰告終。

下面是來(lái)自IBM Research的一幅精彩插圖，該圖展示了世界上***大的超級(jí)計(jì)算機(jī)所能模擬出的最復(fù)雜的分子F團(tuán)簇(F cluster)。你能發(fā)現(xiàn)(在圖片左下方)，該分子其實(shí)根本不復(fù)雜，如果我們想借助模擬更為復(fù)雜的分子的方法來(lái)尋找更好的藥物療法、研究生物，我們就得另辟蹊徑。

分子模擬問(wèn)題

圖注：

• Chemistry:化學(xué)
• Nitrogenase enzyme…:參與氮?dú)?N2)轉(zhuǎn)化為銨根(NH4)過(guò)程的固氮酶
• Simulating this cluster…:模擬該簇已經(jīng)是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的上限
• These regions are…:這些區(qū)域參與了不同的反應(yīng)階段
• Iron sulfide clusters…:不同規(guī)模的鐵硫簇(FexSy)
• Fe Protein:鐵蛋白
• MoFe Protein:鉬鐵蛋白
• F cluster:F團(tuán)簇
• P cluster:P團(tuán)簇
• S cluster:S團(tuán)簇

二、走進(jìn)量子計(jì)算機(jī)

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)在嚴(yán)格意義上是數(shù)碼系統(tǒng)，純粹依賴于傳統(tǒng)計(jì)算原理與性質(zhì)。量子計(jì)算機(jī)則是嚴(yán)格的量子系統(tǒng)，相應(yīng)地依賴于量子的原理與性質(zhì)，其中最重要的兩點(diǎn)就是量子疊加(superposition)與量子糾纏(entanglement)，它們賦予量子計(jì)算機(jī)非凡的能力，以解決那些看似無(wú)法克服的難題。

1. 量子疊加

要理解疊加的概念，我們先了解最簡(jiǎn)單的系統(tǒng)：雙態(tài)系統(tǒng)(two-state system)。開(kāi)/關(guān)轉(zhuǎn)換(On/Off switch)就是一種普通、傳統(tǒng)的雙態(tài)系統(tǒng)，它總處于開(kāi)或者關(guān)的狀態(tài)。

一個(gè)雙態(tài)量子系統(tǒng)(two-state quantum system)就完全是另一回事了。當(dāng)然，無(wú)論你何時(shí)觀測(cè)量子系統(tǒng)的狀態(tài)，都會(huì)發(fā)現(xiàn)它確實(shí)處于開(kāi)或者關(guān)的狀態(tài)，但是在你沒(méi)有觀測(cè)時(shí)，一個(gè)量子系統(tǒng)是有可能處于開(kāi)關(guān)同時(shí)存在的疊加狀態(tài)的。無(wú)論有多么反直覺(jué)，甚至超自然，這種狀態(tài)確實(shí)有可能出現(xiàn)。

量子疊加

一般而言，物理學(xué)家認(rèn)為討論量子系統(tǒng)在受觀測(cè)之前的狀態(tài)是沒(méi)有意義的，比如自旋(spin)狀態(tài)。有些人甚至認(rèn)為，觀測(cè)量子系統(tǒng)的行為會(huì)導(dǎo)致量子從不確定的模糊狀態(tài)坍縮到你測(cè)量到的某種值(開(kāi)或關(guān)，向上或向下)。雖然可能無(wú)法想象，但不能否認(rèn)這種神秘的現(xiàn)象不僅真實(shí)存在，而且為提高解決問(wèn)題的能力開(kāi)辟出一個(gè)新維度，也為量子計(jì)算機(jī)奠定了基礎(chǔ)。記住疊加的概念，我們稍后會(huì)介紹疊加是如何運(yùn)用于量子計(jì)算的。

疊加存在的可能性不在本文的討論范圍內(nèi)，但請(qǐng)相信它確實(shí)已經(jīng)被證實(shí)了。如果你想要知道是疊加是如何產(chǎn)生的，你得先了解波粒二象性( Wave/Particle Duality)的概念。

2. 量子糾纏

那么我們繼續(xù)談?wù)劷ㄔ炝孔佑?jì)算機(jī)所用到的另一個(gè)量子原理：量子糾纏。

眾所周知，一旦兩個(gè)量子系統(tǒng)開(kāi)始相互作用，它們就會(huì)不可救藥的成為糾纏的伙伴。自此，無(wú)論兩個(gè)系統(tǒng)相距多遠(yuǎn)，一個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)可以準(zhǔn)確反映另一個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)。真的，兩個(gè)系統(tǒng)之間即使相距幾光年，它們?nèi)耘f能夠及時(shí)準(zhǔn)確的反映彼此的信息。

這個(gè)現(xiàn)象讓愛(ài)因斯坦都覺(jué)得不可思議。(愛(ài)因斯坦對(duì)此有個(gè)著名的描述，“幽靈般的超距作用”)。我們借由一個(gè)實(shí)例來(lái)展示這個(gè)現(xiàn)象。

量子糾纏  (糾纏的量子比特的狀態(tài)無(wú)法獨(dú)立來(lái)看)

假設(shè)有兩個(gè)電子A、B，一旦讓它們以正確的方式相互作用，它們的旋轉(zhuǎn)就會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生糾纏效應(yīng)。自此，如果A向上旋轉(zhuǎn)，那么B就會(huì)向下旋轉(zhuǎn)，就像兩個(gè)小孩在蹺蹺板兩端一樣。但是A和B即使在地球兩端，亦或是在銀河兩端，也是這樣。無(wú)論中間相隔上萬(wàn)英里、幾光年，A、B的自旋相反已經(jīng)被證實(shí)。但是需注意：這些系統(tǒng)的狀態(tài)沒(méi)有準(zhǔn)確的取值，例如旋轉(zhuǎn)的方向。它們?cè)诒粶y(cè)量之前以一種模糊疊加的方式存在。

所以在兩個(gè)系統(tǒng)相隔幾光年遠(yuǎn)的情況下，我們測(cè)量A的行為是否真的能導(dǎo)致B瞬間坍縮到相反的狀態(tài)?如果確實(shí)如此，那么我們將面臨另外一個(gè)問(wèn)題：愛(ài)因斯坦告訴我們，在兩個(gè)系統(tǒng)之間傳遞比如光信號(hào)這樣的影響因素不可能超越光速。所以這個(gè)現(xiàn)象的根本原因是什么?老實(shí)說(shuō)，我們真不知道?，F(xiàn)在唯一已知的就是量子糾纏這個(gè)現(xiàn)象是真實(shí)存在的，而人類可以利用它創(chuàng)造奇跡。

3. 量子比特

量子計(jì)算中量子比特承擔(dān)的任務(wù)就好比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)中比特承擔(dān)的任務(wù)：它是信息的基本單元。但是和量子比特幣相比，比特就是徹頭徹尾的無(wú)趣了。雖然在計(jì)算過(guò)程中，比特和量子比特都有兩個(gè)狀態(tài)(0或1)，但是量子比特在計(jì)算結(jié)束之前能夠同時(shí)處于0或者1的狀態(tài)。這聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)像量子疊加對(duì)嗎?這確實(shí)就是量子疊加。量子比特是量子系統(tǒng)中最突出的一個(gè)存在。

經(jīng)典比特，量子比特

就像傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)建立在一個(gè)個(gè)比特、開(kāi)或關(guān)的晶體管之上，量子計(jì)算機(jī)建立在一個(gè)個(gè)量子比特、上/下旋轉(zhuǎn)的電子之上(如果能夠觀測(cè)到的話)。同樣的，串聯(lián)起來(lái)的開(kāi)、關(guān)晶體管形成了邏輯閘，以供數(shù)字計(jì)算機(jī)進(jìn)行傳統(tǒng)方法的運(yùn)算;而處于上/下旋轉(zhuǎn)狀態(tài)的電子串聯(lián)起來(lái)，則形成了量子閘以供量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行量子運(yùn)算。然而，要把單個(gè)電子串聯(lián)起來(lái)(還有保持它們的旋轉(zhuǎn)狀態(tài))，做起來(lái)遠(yuǎn)比說(shuō)起來(lái)難。

量子算法

圖注：

• 激發(fā)電子分化(通過(guò)創(chuàng)建2^n個(gè)狀態(tài)的平等疊加態(tài)來(lái)激活機(jī)器)
• 問(wèn)題編碼(利用邏輯閘給問(wèn)題編碼，把信息寫入2^n個(gè)狀態(tài)的相和振幅中)
• 開(kāi)啟運(yùn)算(通過(guò)物理干涉原理，機(jī)器放大正確答案的振幅，縮小錯(cuò)誤答案的振幅，從而得到最終答案。有一些問(wèn)題需要重復(fù)步驟2和3)

三、我們現(xiàn)在走到哪一步了?

在英特爾大量產(chǎn)出承載十多億晶體管高度集成的傳統(tǒng)芯片時(shí)，世界上最***的實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)科學(xué)家還在努力把一小撮量子比特放到量子計(jì)算機(jī)的“芯片”上。為了體會(huì)出人類在量子計(jì)算這條路上還有多遠(yuǎn)的路要走，我們看一個(gè)例子：IBM最近發(fā)布了世界上***的量子計(jì)算機(jī)，上面驚人地有……50個(gè)量子比特。

盡管如此，量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)啟程，如果量子計(jì)算機(jī)的發(fā)展也遵循諸如摩爾定律之類的定理，那么我們很快就能發(fā)明出有好幾百個(gè)、甚至是上千個(gè)量子比特的“芯片”。十億個(gè)?讓我深吸口氣冷靜一下。

但是請(qǐng)注意，量子計(jì)算機(jī)其實(shí)無(wú)需這么多量子比特就能夠讓傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)在某些關(guān)鍵領(lǐng)域上望塵莫及，例如質(zhì)數(shù)分類，分子建模以及許多傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無(wú)法解決的優(yōu)化問(wèn)題。

1. 展望2018

無(wú)論如何，就現(xiàn)狀而言，幾乎每一臺(tái)量子計(jì)算機(jī)都是花費(fèi)上百萬(wàn)美元，幾乎瘋狂的科學(xué)家們通力合作的大項(xiàng)目。一般只有像IBM這樣大型IT公司的研發(fā)部門，或者像麻省理工這樣大型研究型大學(xué)的實(shí)驗(yàn)物理學(xué)專業(yè)，才有足夠的能力研究量子計(jì)算機(jī)。

它們需要在接近于絕對(duì)零度的超低溫下工作(這個(gè)溫度甚至低于外太空的溫度)，并且在過(guò)程中需要使用精確頻率的微波來(lái)與計(jì)算機(jī)中的每個(gè)量子比特建立聯(lián)系。不必說(shuō)，這種方法難以規(guī)?；?。但是想想最初傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)所用的真空管也不能規(guī)?；?，我們不要對(duì)初代量子計(jì)算機(jī)太過(guò)苛刻。

2. 路漫漫其修遠(yuǎn)兮

之所以量子計(jì)算機(jī)無(wú)法形成主流，***的一個(gè)原因就在于***科學(xué)家、發(fā)明家們還在努力解決錯(cuò)誤率高、量子比特少的問(wèn)題。我們解決這兩個(gè)問(wèn)題之后，就可以迅速提高計(jì)算機(jī)的“量子容量”。這是IBM提出的術(shù)語(yǔ)，用來(lái)描述每臺(tái)量子計(jì)算機(jī)能進(jìn)行的有效計(jì)算量。

量子計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力不只取決于增加量子比特?cái)?shù)。量子容量，方塊體積的大小與有效量子計(jì)算量成正比。

圖注：

(1) 圖中x坐標(biāo)軸：量子比特(遞增)

(2) 圖中y坐標(biāo)軸：誤差率(遞減)

(3) 圖中灰色箭頭：減少誤差率可以提高量子計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力

• 量子比特增加： 0
• 誤差率減少：10x
• 量子容量增加： 24x

(4) 圖中紅色箭頭：在誤差率高的情況下，提供量子比特?cái)?shù)不能提高量子計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力

• 量子比特增加： 100
• 誤差率減少：0
• 量子容量增加： 0

如果你想要用量子計(jì)算機(jī)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題，它們需要在很大的量子狀態(tài)空間中進(jìn)行搜索。量子比特的數(shù)量很重要，誤差率也同樣重要。在實(shí)際設(shè)備中，誤差率取決于每次操作正確與否，也取決于解決問(wèn)題所需操作數(shù)量，以及處理器如何執(zhí)行操作。這里我們提出“量子容量”這個(gè)數(shù)量術(shù)語(yǔ)，來(lái)整合上文提出的所有因素?？梢詫⑦@個(gè)數(shù)量值視為代表機(jī)器可以有效搜索的問(wèn)題域的大小。

簡(jiǎn)而言之，想要量子計(jì)算真正起飛、量子驅(qū)動(dòng)的Macbook能夠進(jìn)入大眾生活，我們需要更多的量子比特和更少的錯(cuò)誤率。這需要一定的時(shí)間，但至少我們知道我們的目標(biāo)，以及我們面臨的障礙。

四、迷思還是解析

雖然量子計(jì)算機(jī)能夠輕松完成傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)力不能及的事，但其實(shí)我們并不知道原理。如果這讓你失望，想想我們確實(shí)發(fā)明了初代量子計(jì)算機(jī)，并且牢記這個(gè)詞——“量子”。近一個(gè)世紀(jì)，人類已經(jīng)利用量子力解決了許多問(wèn)題，但我們確實(shí)不知道它們是如何做到的。

作為量子家族的一份子，量子計(jì)算同樣撲朔迷離?！读孔佑?jì)算和量子信息》的作者M(jìn)ichael Nielsen 認(rèn)為，任何試圖解釋量子計(jì)算的嘗試都不可能成功。畢竟，如Nielsen所言，如果能夠有一個(gè)直觀的解釋來(lái)描述量子計(jì)算機(jī)是如何工作的(即你能想象出來(lái)的)，那么傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)也能模仿這個(gè)范式。但是如果傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)也能模仿的話，那么這個(gè)模型就無(wú)法真正準(zhǔn)確地描述量子計(jì)算機(jī)，因?yàn)槲覀儗?duì)量子計(jì)算機(jī)的義就是，量子計(jì)算機(jī)能做到傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無(wú)法做到的事情。

根據(jù)Nielsen的解釋，量子并行是目前***的量子計(jì)算假說(shuō)。由于以后你將會(huì)聽(tīng)到很多量子并行的故事，所以暫且就先簡(jiǎn)單了解一下。量子并行最基本的一個(gè)論點(diǎn)就是，不同與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)，量子計(jì)算機(jī)能夠同時(shí)讀取所有計(jì)算出來(lái)的結(jié)果(在一個(gè)操作指令下)，而數(shù)字計(jì)算機(jī)只能一個(gè)挨一個(gè)的讀取。Nielsen 認(rèn)為這部分解釋大致合理。

然而，Nielsen極其反對(duì)后半段解釋，即量子并行假說(shuō)認(rèn)為量子計(jì)算機(jī)能夠在這所有的結(jié)果中選出***的一個(gè)。他堅(jiān)持認(rèn)為量子計(jì)算機(jī)在屏幕之下所做到的事情，和其他量子系統(tǒng)一樣，是我們所不可能弄懂的。我們可以看到輸入和輸出，但是中間發(fā)生了什么永遠(yuǎn)將是謎團(tuán)。

原文鏈接：

https://towardsdatascience.com/the-need-promise-and-reality-of-quantum-computing-4264ce15c6c0

【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】

     

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