量子计算机

隨著计算机科学的發展，史蒂芬·威斯納在1969年最早提出「基於量子力學的計算設備」。而关于「基於量子力學的信息處理」的最早文章則是由亞歷山大·豪勒夫（1973）、帕帕拉維斯基（1975）、羅馬·印戈登（1976）和尤里·马宁（1980）年發表[3][4][5][6]。史蒂芬·威斯納的文章發表於1983年[7]。1980年代一系列的研究使得量子计算机的理論變得豐富起來。1982年，理查德·費曼在一個著名的演講中提出利用量子體系實現通用計算的想法。緊接著1985年大衛·杜斯提出了量子圖靈機模型[8]。人們研究量子计算机最初很重要的一個出發點是探索通用計算機的計算極限。當使用計算機模擬量子現象時，因為龐大的希爾伯特空間而資料量也變得龐大。一個完好的模擬所需的運算時間則變得相當长，甚至是不切實際的天文數字。理查德·費曼當時就想到如果用量子系統所構成的計算機來模擬量子現象則運算時間可大幅度減少，從而量子计算机的概念誕生。半導體靠控制積體電路來記錄及運算資訊，量子電腦則希望控制原子或小分子的狀態，記錄和運算資訊。

量子计算机在1980年代多處於理論推導狀態。1994年彼得·秀爾提出量子質因數分解演算法後[9]，證明量子電腦能運算离散對數[10]，而且速度遠勝傳統電腦。因為量子不像半導體只能記錄0與1，可以同時表示多種狀態。如果把半導體比喻成單一樂器，量子電腦就像交響樂團，一次運算可以處理多種不同狀況，因此，一部40位元的量子電腦，就能在很短时间内解開1024位元電腦花數十年解決的問題。因其對於現在通行於銀行及網路等處的RSA加密演算法可以破解而構成威脅，量子计算机成了熱門話題，除了理論之外，也有不少學者著力於利用各種量子系統來實現量子计算机。

量子位元由受控粒子和控制方法組成(比如，捕獲顆粒的設備能將他們從一個狀態切換到另一個狀態).[11]

傳統计算机即按一定算法变换输入信号序列的机器，其算法由计算机的内部逻辑电路实现。

1. 输入态和输出态都是傳統信号，用量子力学的语言来描述，也即是：其输入态和输出态都是某一力学量的本征态。如输入二进制序列${\displaystyle 0110110}$，用量子记号，即${\displaystyle \left|0110110\right\rangle }$。所有的输入态均相互正交。对傳統计算机不可能输入如下叠加态：${\displaystyle c_{1}\left|0110110\right\rangle +c_{2}\left|1001001\right\rangle }$。
2. 傳統计算机的每一步变换都演化为正交态，而一般的量子变换没有这性质，因此，傳統计算机中的变换（或计算）只对应量子變換中的一类特殊集。

量子计算机擴展了傳統计算机原有的限制。流行的量子计算模型以量子閘（量子逻辑閘）网络描述计算。量子计算机的输入用一个具有有限能级的量子系统来描述，如二能级系统（称量子位元（qubits）），量子计算机的变换（即量子计算）包括所有可能的正变换。

1. 量子计算机的输入态和输出态为一般的叠加态，其相互之间通常不正交；
2. 量子计算机的变换为所有可能的正变换。得出输出态之后，量子计算机对输出态进行一定的测量，從而得到计算结果。

傳統计算是一类特殊的量子计算，量子计算对傳統计算作了极大的扩充，其最本质的特征为量子叠加性和量子相干性。量子计算机对每一个叠加分量实现的变换相当于一种经典计算，所有这些傳統计算同时完成，并按一定的概率振幅叠加起来，给出量子计算机的输出结果。这种计算称为量子并行计算。

D-Wave 系統公司發布的計算設備

一般認為量子计算机仍處於研究階段。然而2011年5月11日加拿大的D-Wave 系統公司發布了一款號稱“全球第一款商用量子计算机”的計算設備“D-Wave One”，含有128個量子位[12][13]。2011年5月25日，洛克希德·馬丁同意購買D-Wave One[14]。南加州大學洛克希德馬丁量子電腦研究中心（USC-Lockheed Martin Quantum Computation Center）證明D-Wave One不遵循古典物理學法則的模擬退火（simulated annealing）運算模型，而是量子退火法。該論文《可編程量子退火的實驗特性》（Experimental Signature of Programmable Quantum Annealing）發表於《自然通訊》（Nature Communications）期刊。該量子設備是否真的實現了量子計算目前還沒有得到學術界廣泛認同，只能有證據顯示D-Wave系統在運作時邏輯不同於傳統電腦[15]。

2013年5月D-Wave 系统公司宣称NASA和Google共同预定了一台采用512量子位的D-Wave Two量子计算机。[16]該電腦執行特定演算法時比傳統電腦快上億倍，但換用演算法解相同問題時卻又輸給傳統電腦，所以實驗色彩濃厚並延續了學術界爭論。

2013年5月，谷歌和NASA在加利福尼亚的量子人工智能实验室发布D-Wave Two。[17]

2015年5月，IBM在量子運算上取得兩項關鍵性突破，開發出四量子位元型電路（four quantum bit circuit），成為未來10年量子電腦基礎。另外一項是，可以同時發現兩項量子的錯誤型態，分別為bit-flip（位元翻轉）與phase-flip（相位翻轉），不同於過往在同一時間內只能找出一種錯誤型態，使量子電腦運作更為穩定。[18]

2015年10月，新南威爾斯大學首度使用硅製作出量子閘[19]。

2016年8月，美国马里兰大学学院市分校发明世界上第一台由5量子位元组成的可编程量子计算机。[20][21]

2017年5月，中国科学院宣佈制造出世界首台超越早期经典计算机的光量子计算机，研发了10位元超导量子线路样品，通过高精度脉冲控制和全局纠缠操作，成功实现了目前世界上最大数目的超导量子位元多体纯纠缠，并通过层析测量方法完整地刻画了十位元量子态。[22]此原型機的「玻色取樣」速度比國際同行之前所有實驗機加快至少24000倍，比人類歷史上第一台電子管計算機（ENIAC）和第一台晶體管計算機（TRADIC）運行速度快十至一百倍，雖然還是緩慢但已經逐步跨入實用價值階段。[23][24]

2017年7月，美國研究人員宣佈完成51個量子位元的量子電腦模擬器[25]。哈佛大學米哈伊爾·盧金（Mikhail Lukin）在莫斯科量子技術國際會議上宣佈這一消息。量子模擬器使用了激光冷卻的原子，並使用激光將原子固定。

2018年6月，英特爾宣佈開發出新款量子晶片，稱使用五十纳米的量子位元運算，並已在接近攝氏零下273.15度的絕對零度中測試。[26]

2019年1月8日，IBM在消費電子展（CES）上展示了已开发的世界首款商业化量子计算机IBM Q System One[27]但其基本只有實驗研究價值，沒有超越傳統電腦的實用性。同年10月谷歌製造的一台“悬铃木”（Sycamore）量子電腦，聲稱超越了傳統電腦，實現量子霸權，而隔日IBM投書稱該電腦是宣傳性譁眾取寵產品，[28]運作方式依然沒有超出目前量子科技範圍，其只在特定條件特定問題下的一種實驗問題結果[29]，而傳統電腦只要更換演算法就能達到同樣效果，成本還更低、正確率更高，這被科技期刊稱為「量子門」爭議事件，德州大学奥斯汀分校理论计算机科学家斯科特·阿伦森則保守中立认为，虽谷歌成果实用有限“但假设它是成立的，那么科学象徵成就是巨大的。”因為代表量子電腦取代傳統電腦有其可能。谷歌首席執行長孙达尔·皮柴的立場則是承認這次實驗沒有實用性，但具有萊特兄弟第一架飛機意義，證實飛機此一概念是有可能。

2020年8月，Google的研究團隊發表論文，公佈其研發的Sycamore量子處理器成功模擬了化學反應，打破了過去化學量子計算規模的記錄。雖然模擬的是較為基礎的氮氫反應，但此項研究證明量子電腦在化學模擬的實用性，研究團隊並希望將量子模擬的演算法擴大到更複雜更大分子的化學反應中。[30][31]

2020年9月5日，中国科学技术大学常务副校长、中国科学院院士潘建伟教授在公开课演讲上向公众透露光量子计算机最新进展：已经实现了光量子计算性能超过谷歌53比特量子计算机的100万倍。[32]

2020年12月4日，中国科学技术大学发表使用76粒光子運算的量子计算机九章，并宣佈实现量子优越性。[33]台湾的“微系統暨奈米科技協會”解释说，「九章」所使用到的「玻色子取樣機」（Boson sampling）並不同於量子位元電腦，雖能提供通往高速量子計算的捷徑，但該取樣機僅執行一種固定任務，它是由分光鏡組成的網路，能將抵達平行輸入埠的一組光子轉換成由平行輸出埠離開的第二組光子，玻色子取樣便是用來計算光子輸入輸出組態之間對應的機率。[34]「玻色子取樣機」（Boson sampling）是2011年麻省理工學院的斯科特·阿伦森和亚历克斯·阿基波夫（Alex Arkhipov）所提出的裝置，能提供通往高速量子計算的“捷徑”。玻色子取樣是一種替代方案，並不是通用的量子計算。[35]

2022年4月18日，英特爾（Intel）近日宣佈，該公司偕同來自荷蘭台夫特理工大學，以及荷蘭國家應用科學院共同創立的量子技術研究機構 QuTech，由雙方研究人員所組成的先進量子運算研究中心，在美國奧勒岡州希爾斯伯勒的英特爾 D1 製造工廠，成功地首次大規模生產矽量子位元。[36]

2023年5月16日，玻色量子发布了其自研的100量子比特相干光量子计算机——“天工量子大脑”。据称，该机有100个计算量子比特，达到当时国际领先水平。它可以解决最多超过100个变量的数学问题，并具备完整的可编程能力。其求解速度超过经典算法100倍，且求解问题的计算复杂度越高，其量子优势越明显。[37]