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实际上,量子计算的概念早在上世纪80年代就已被提出,其基础理论也在上世纪90年代和本世纪初得到突破,但真正意义上的通用量子计算机却迟迟没有问世。 “研发通用量子计算机的难度非常大,目前仍未有重大突破。”韩正甫说,所以一部分科学家另辟蹊径,研发技术难度相对较低的专用量子计算机,即量子退火机。 退火的概念源于金属加工领域,是指给金属升温,使其温度高于再结晶温度并维持一段时间,再将其缓慢冷却。所谓量子退火,就是当缓慢地调控量子的微观体系时,量子状态也会随之发生细微的变化,最后趋于能量最低的基态。这与金属退火现象很类似,故相关量子计算机被称为量子退火机。 “这方面的典型代表是加拿大的D-Wave公司,他们基于超导器件,构造出量子退火机,可以运行一些特定的算法,这些年得到了比较多的关注。”中国科学院量子信息重点实验室副教授涂涛说。 受到加拿大D-Wave公司成功经验的启发,原美国斯坦福大学教授山本(Y。Yamamoto)回到日本,与日本电信电话株式会社和日本国立情报学研究所的日本同事一起研发日本的量子退火机。 日本山本课题组于2016年在《科学》杂志以《全联通、可编程的100个自旋的CoherentIsingMachine》为题,报道了他们的100个自旋的量子退火机。接着近年来不断发表相关文章,其量子退火机的自旋数目,也从100个增加到5万个。 日前,山本课题组在《科学》子刊《科学进展》杂志以《实验比较CoherentIsingMachine和量子退火机的性能》为题,报道了他们的5万个自旋的CoherentIsingMachine,并与加拿大D-Wave公司的2000个自旋的量子退火机进行比较,指出前者性能在某些指标上更优秀。 涂涛表示,量子退火机之所以受到关注,是因为这种计算机能快速求解组合优化问题,而这正是“机器学习”“深度学习”等计算处理技术要解决的本质问题。 组合优化问题是指,给定一些约束条件,寻找某个多变量目标函数的极小值,这个极小值也被称为全局最优解。通常情况下,找到全局最优解非常困难,往往只能找到局部最优解。组合优化问题在现实生活中很常见,如货物运输时要寻找最优路径、或分配大量人员时寻求最优调度等。 “从计算科学角度来讲,寻找全局最优解的计算难度,随着问题规模增大而提升。”涂涛说,问题规模变大后,组合优化问题就会出现更多变量,这时目标函数也会变得更复杂,可能会出现大量局部极小值点,使找到全局极小值变得异常困难。 韩正甫告诉记者,一般通用量子计算机难以解决这种问题,若选择现有电子计算机求解组合优化问题,则需要花费非常长的时间。然而,利用量子退火机,可在一个单次周期内解决问题,耗时相对较短。 对于日媒提出的“采用新计算方式的高速计算机拥有超过现有量子计算机的性能”这一说法,天津大学计算机科学与技术系教授曲日表示,在理论上,目前学界还未证明量子计算、经典计算、CoherentIsingmachines,哪一个就一定比其他两个更有优势。“只能说,以一般的学术观点来看,日本科研人员在CoherentIsingmachines量子计算模型上,针对特定问题,发现了比经典计算机现有算法更优秀的算法,即计算复杂度更小的算法。”曲日说。 那么,同样是用量子退火的方式,相比加拿大D-Wave公司的量子退火机,日本研制出的机器,其性能领先在哪儿?