量子計算機目前的進展是什麼，如果量子計算機出現了，我們是否不再需要平時的優化了？

12-30

看到了這篇文章，http://lqcc.ustc.edu.cn/news/?article=194

我覺得量子計算機的原型機會在10~20年內出現

IBM gets closer to real quantum computing

IBM』s Latest Quantum Computing Advance

The two IBM breakthroughs are detailed in the April 29 issue of the journal Nature Communications. The next step is to design and manufacture 「a handful of superconducting qubits」 reliably and repeatedly, with low error rates. Once that』s done, then we could very well be on the way to a full-blown quantum computer.
And if one could be built with just 50 quantum bits (qubits), instead
of four, according to IBM, 「no combination of today』s TOP500
supercomputers could successfully outperform it,」 which would be
absolutely amazing.

量子力學有兩大原理:1,量子態不可克隆,2:不確定性原理

基於這兩大原理可以推論,當量子計算機出現時,加密或許已其他的形式存在,或消失

這將導緻密碼學和應用數學領域的變革

但演算法,不會因此消失

另外量子密鑰分配(QKD)發展要比量子計算機早幾十年,而且已經有了實際的應用.

不是。恰恰相反，優化難度更大了。

舉個例子，顯卡進行某些特定運算比CPU快多了，但你需要準備傳輸到顯存的緩衝數據，還需要編寫Shader。用顯卡編程比直接用CPU編程難度大。

量子計算機的計算方式，比顯卡更反人性。量子計算的程序員需要設計更特殊的輸入數據結構，執行更古怪的量子運算操作，最後還要利用複雜的數學規約技巧，設計一個輸出結構，讓結果能夠回到普通的內存里。

你現在就可以下載量子計算的Python庫，在自己普通電腦上用模擬器編點程序。試試看，包你用了想撞牆。

簡單的說：

1. 並非所有演算法都可以用量子計算加速。

2. 某些演算法，存在用量子計算加速的演算法，比如因數分解。

3. 如果某個演算法可以用量子計算加速，你需要編寫的量子計算演算法和普通計算機的順序演算法將會截然不同。

演算法課老師說過一句很霸氣的話，如果有了量子計算機，我就不用教這門課了，因為世界上只會有一種演算法，窮舉。

我只能嘗試回答你第一句話，我印象中的進展是，前陣子已經用幾個原子實現了15=3x5這樣的分解質因數的計算。還有就是潘建偉組前陣子求解了二元線性方程組，可以看這個新聞：
中國科大首次實現線性方程組量子演算法----中國科學院。不知道你要的是不是這樣的信息呢？

量子計算機的進展還不清楚，但是量子計算機的原理是並行計算量子位的所有可能性，比如說對一個8bit的位元組進行處理，目前計算機處理的是一個8位的數，而量子計算機是同時處理8個位的所有可能性，也就是同時處理256個數。因此量子計算機的計算量雖然非常大，但是要將問題分解成符合量子計算機原理的演算法才有實際意義，個人認為大部分的計算沒辦法或者很難做到這一點，目前也只有像大數分解之類的複雜問題有了這類演算法

發一段我和同學的聊天記錄

關於量子計算機的進展，印象中有一本書里是這麼說的（並非原文，只是大意）：

量子計算機已經不存在任何理論上的障礙。
量子計算機的實驗方案很初步，在技術上還是困難重重，因為對「量子態」的操作還無法完全實現。

上周剛聽了應明生老師的一場報告，表示聽不懂。所以回答和這場報告無關，只是剛好想起來了。

物理上的量子器件做到什麼水平了我不清楚。

僅從理論上說的話，首先量子計算機的計算能力不會超過圖靈機，算不出來的還是算不出來（比如停機問題神馬的）。其次，量子計算機是對一些問題有高效的演算法，比如質因數分解，但是質因數分解不是NPC問題，現在還沒有什麼NPC問題能夠用量子計算機快速求解的，因此量子計算機可能還是無法有效地解決很多問題（貌似之前有論文說量子計算機解NPC的時間不會低於傳統計算機？）。

我知道的量子計算機好使的地方就是因數分解和搜索……一個能用來破解當前廣泛使用的RSA加密演算法，另一個可以用來處理海量數據。但是這個處理方式也是有講究的。比如對N個x要求f(x)，本來要算N次，而量子計算機只要算1次。雖然看起來很好，但這結果是N個f(x)的疊加態（還是叫糾纏態？忘了名字了），你只能通過一次測量來取得其中一個f(x)，之後這個態就塌縮了。如果我們需要的是這N個f(x)的一些整體性質，是可以減少計算量，但如果確實需要知道每個f(x)的話，用量子計算機也得算N次。

至於優化嘛，總是沒有止境的，演算法的漸進複雜度低了還有常數在呢。

量子計算機的難度有一部分在於如何保持大量粒子的量子狀態，例如維持低溫低能量的原子凝聚態。

這個應該是最新的進展http://news.mit.edu/2016/quantum-computer-end-encryption-schemes-0303

中文介紹

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDA1Njg2MA==mid=404153467idx=1sn=78e4eb0028443077ae3ad31fb0a51365scene=0#wechat_redirect

以前用1g運存安卓手機的時候在想4g內存的手機就不用清程序了吧，現在用了，然並卵。

世界需要兩條腿走路，硬體是一條，還要有軟體。這兩個是相輔相成的。就算量子計算機能使性能得到飛躍，還是要靠軟體才能應用。但軟體會越來越發雜，所以你說的1肯定是存在的。因為這是一個系統問題了，你要跳開計算啊什麼的，要多學科去看待它。大自然這個發展的相當充分的系統都有問題，何況計算機，人腦，進而人工智慧。

至於計算機前景，我不看好。還是我說的那個問題光有原理還不行，還需要很多步才能完成。在難的也許還是系統整合（小系統）。現在的硬體能力快到一個結點了，我的看法是，這一次信息革命也許快到一個終點了，它帶來的社會沖積需要很長時間才能完成。而且，技術走的太快，藝術需要時間追趕。只有技術一條路是走不通的

量子計算相比與普通計算的優勢在於NP問題，量子計算可以同時試驗解空間的所有可能，而在一般的問題上並不具有明顯優勢。而事實上導致目前電腦運行緩慢的問題往往不是NP問題，例如視頻解碼編碼，3D渲染等等。

現階段能耗和散熱都解決地不完美，據說微軟有一台測試版的機子，具體不詳

沒有了平時的優化，量子計算機就是光桿司令啥都幹不了。

前兩天看的新聞：

「5月3日，中國科學院在上海召開新聞發布會，宣布世界首台超越早期經典計算機的光量子計算機在我國誕生。」

剛剛用了150min考運籌學的七道題然而還是沒有完成的我虎軀一震

朋友圈裡學電子信息和物理的同學紛紛表示我應該感謝他們因為他們我不用再學運籌

學傳統計算機和信息的朋友也都有點慌就實用級的量子計算機來說影響最直觀的就是目前所有非對稱密碼就可以說是沒有任何價值不堪一擊

怎麼說呢學IE的我先不說話了吧

@中科院之聲

量子計算機還在忽悠中，但是，量子通信基本有了眉目

量子計算原型機幾年前就出現的。現在一些重要機構裡面應該有量子計算機的使用的。不過現在的使用成本很高，需要在超低溫環境中。[https://zh.wikipedia.org/wiki/D-Wave_%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%85%AC%E5%8F%B8](https://zh.wikipedia.org/wiki/D-Wave_%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%85%AC%E5%8F%B8)

表示看中科院的十年信息科學規劃裡面就看到過，找到書了再來修改。