“九章”问世:量子计算机究竟有多快(二)
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量子计算机到底有多快?
那么,当我发现因数分解算法后记者会问:量子计算机比经典计算机快多少呢?答案就是:这个问题无法回答。就像问船要比火车快多少的问题,这不仅仅是取决于船和火车,还取决于目的地在哪里。所以对量子计算机和经典计算机来说,问题在于经过希尔伯特空间的捷径能否有一个从输入到输出。因此要考虑到许多因素, 而事实上这样的误解非常普遍, 这也说明了公众普遍接受了量化邱奇图灵论点, 即认为计算机中最重要的是足够的空间以及计算速度。然而量子计算机中的一步操作要比经典计算机中的一步操作长。但是量子计算机可以通过走希尔伯特空间的捷径来加速计算,而经典计算机无法这样做,这就大大减少了操作数。
去哪里寻找定量丘奇图灵论题的反例呢?可能会在难以模拟的物理系统中。那什么样的物理系统是难以模拟的呢?一个明显的答案就是湍流问题,它跟纳维尔-斯托克斯问题相关,是七个千禧年难题之一。陶哲轩思考过这个问题, 认为它和一些系统的偏微分方程组很相似。
湍流就是这样一类很难去模拟的物理系统,而量子力学是另外一种很难模拟的系统,这首先是由Poplavskii和费曼提出的。用数字计算机来模拟量子力学是指数级低效的, 费曼曾指出, 量子计算机的态空间大小是指数级增长的。你把量子系统的状态存储到经典计算机中,然后去精确追踪它们,这需要天文级的时间,但是量子计算机也许能解决这个问题。
在量子算法领域的早期, 1985年, David Deutsch提出问题:量子计算机是否可以加速非量子力学问题的计算?并且他提出了一个非常新颖的例子。七年后,它和Jozsa合作提出了另外一个算法,然后有了更多的人找到新的算法。量子计算机可以加速这些计算,当然,这些算法是为一些问题特定构造的,量子计算机确实可以更快的解决这些问题, 然后呢?
量子算法
量子计算机擅长哪些事情呢?第一个擅长的事情是: 量子计算机可以更有效的模拟量子力学系统。这是Feynman和Manin首先提出的想法。也可以用量子计算机来寻找周期性,这就是Simon问题。还有用量子计算机来分解大数和求离散对数,还有Pell方程和一些其他数学问题也是寻找周期性,Grover则提出可以用量子计算机来有效进行更大空间的搜索。现在来看下什么是因数分解。
假设你有一个整数33,你想要找到两个整数相乘等于33,用3乘以11即可,两个数字相乘对经典计算机来说非常简单。但是如果我们有一个非常大的数字,想要找到它是由哪两个质数相乘得到,这就是一个非常困难的问题了。如果我们想要分解一个L位的数字, 最好的经典方法是数域筛法, 它需要指数级的时间, 而量子计算机只需要平方级的时间。
用已知算法来进行大数分解的资源消耗估计,需要的经典指令数目上升的非常快, 而需要的量子门操作数上升的很缓慢, 这是因为要分解更多位的数,需要的经典指令数目会指数倍的增加。这个发现对计算机科学家来说是令人兴奋的,但对密码学家来说,互联网的安全基于公钥加密,比如RSA加密系统是基于以下事实:很容易将两个因数相乘,但很难将一个大数进行因数分解。
这意味着我们可以这样使用它:取两个质数并把它们相乘就得到一个密钥, 然后把它们分开,这样其他人就无法分解这个密钥, 别人也就无法破解你的信息。但是如果有量子计算机就可以破解信息,这意味着你可以监听计算机之间的信息交流,比如在互联网上购买东西时的信息交流。这就是为什么这个算法在1994年提出后就像病毒一样迅速传播。
来源:新浪科技