IBM计算机“基准”实验显示量子计算机将在两年内超越传统计算机

IBM计算机“基准”实验显示量子计算机将在两年内超越传统计算机这项新研究的成果发表在上周的《自然》杂志上。科学家们使用IBM量子计算机Eagle来模拟真实材料的磁性，处理速度比传统计算机更快。IBM量子计算机之所以能超越传统计算机，是因为其使用了一种特殊的误差缓解过程来补偿噪声带来的影响。而噪声正是量子计算机的一个基本弱点。基于硅芯片的传统计算机依赖于“比特（bit）”进行运算，但其只能取0或1这两个值。相比之下，量子计算机使用的量子比特可以同时呈现多种状态。量子比特依赖于量子叠加和量子纠缠等量子现象。理论上这使得量子比特的计算速度更快，而且可以真正实现并行计算。相比之下，传统计算机基于比特的计算速度很慢，而且需要按顺序依次进行。但从历史上看，量子计算机有一个致命的弱点：量子比特的量子态非常脆弱，来自外部环境的微小破坏也会永远扰乱它们的状态，从而干扰所携带的信息。这使得量子计算机非常容易出错或“出现噪声”。在这一新的原理验证实验中，127量子比特的Eagle超级计算机用建立在超导电路上的量子比特计算了二维固体的完整磁性状态。然后，研究人员仔细测量每个量子比特所产生的噪声。事实证明，诸如超级计算材料中的缺陷等因素可以可靠预测每个量子比特所产生的噪声。据报道，研究小组随后利用这些预测值来模拟生成没有噪音的结果。量子霸权的说法之前就出现过。2019年，谷歌的科学家们声称，公司开发的量子计算机Sycamore在200秒内解决了一个普通计算机需要1万年才能破解的问题。但谷歌量子计算机所解决的问题本质上就是生成一长串随机数，然后检查它们的准确性，并没有什么实际用途。相比之下，用IBM量子计算机完成的新实验是一个高度简化但有真实应用价值的物理问题。2019年谷歌量子霸权研究成果参与者之一、加州大学圣巴巴拉分校物理学家约翰·马丁尼斯(JohnMartinis)表示，“这能让人们乐观认为，它将在其他系统和更复杂的算法中发挥作用。”（辰辰）...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1366285.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1366285.htm

量子计算机时代的加密 ——

量子计算机时代的加密——这是2020的新书。关于，量子计算机在互联网上破坏加密的那一天，您和您的组织如何保护自己？加密对于保护数字时代的用户、数据和基础架构至关重要。不幸的是，许多当前的加密方法将很快过时。美国国家标准技术研究院（NIST）在2016年就预测，量子计算机将很快能够打破最流行的公开密钥加密形式。也就是说，我们每天所依赖的加密技术——HTTPS、TLS、WiFi保护、VPN、加密货币、PKI、数字证书、智能卡和大多数双因素身份验证——几乎都会失效。除非您有所准备。这本书是帮助每位IT和信息安全专业人士为即将到来的量子计算革命做出准备的重要资源。后量子密码算法已经成为现实，但是实现将花费大量时间和计算能力。这份指南可帮助IT领导者和实施者尽快做出适当的决策，以应对明天的挑战。它会提供一些实用的建议，并提供有关新加密方法的最新信息；描述领导者必须采取的适当步骤，以防御量子计算机对安全的威胁。希望它能对您有用。下面我们上传这本书。

新研究揭示重新配置的经典计算机有能力超越量子计算机

新研究揭示重新配置的经典计算机有能力超越量子计算机量子计算被誉为一种在速度和内存使用方面都能超越经典计算的技术，有可能为预测以前不可能预测的物理现象开辟道路。许多人认为，量子计算的出现标志着经典或传统计算模式的转变。传统计算机以数字比特（0和1）的形式处理信息，而量子计算机则采用量子比特（量子位），以0和1之间的数值存储量子信息。在某些条件下，这种以量子位处理和存储信息的能力可用于设计量子算法，从而大大超越经典算法。值得注意的是，量子以0和1之间的数值存储信息的能力使得经典计算机很难完美地模拟量子计算机。然而，量子计算机很不稳定，容易丢失信息。此外，即使可以避免信息丢失，也很难将其转化为经典信息，而经典信息是进行有用计算的必要条件。经典计算机不存在这两个问题。此外，巧妙设计的经典算法可以进一步利用信息丢失和翻译这两个难题，以比以前想象的要少得多的资源模拟量子计算机--正如最近发表在《PRXQuantum》杂志上的一篇研究论文所报告的那样。科学家们的研究结果表明，与最先进的量子计算机相比，经典计算可以通过重新配置来执行更快、更精确的计算。这一突破是通过一种算法实现的，这种算法只保留了量子态中存储的部分信息--只够精确计算最终结果。纽约大学物理系助理教授、论文作者之一德里斯-塞尔斯（DriesSels）解释说："这项工作表明，改进计算的潜在途径有很多，包括经典方法和量子方法。此外，我们的工作还凸显了利用容易出错的量子计算机实现量子优势有多么困难。"为了寻求优化经典计算的方法，塞尔斯和他在西蒙斯基金会的同事们把重点放在了一种能忠实呈现量子比特之间相互作用的张量网络上。这些类型的网络出了名的难处理，但该领域的最新进展使得这些网络可以借用统计推理的工具进行优化。作者将该算法的工作与将图像压缩成JPEG文件进行了比较，JPEG文件可以通过消除信息，在几乎感觉不到图像质量损失的情况下，使用更少的空间来存储大型图像。"为张量网络选择不同的结构，就相当于选择不同的压缩形式，就像为图像选择不同的格式，"领导该项目的Flatiron研究所约瑟夫-廷德尔（JosephTindall）说。"我们正在成功开发用于处理各种不同张量网络的工具。这项工作反映了这一点，我们相信，我们很快就会进一步提高量子计算的标准。"编译自:ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1426054.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1426054.htm