经典计算和量子计算的比较

经典计算在其最终层面上依赖于布尔代数表达的原则。数据必须在任何时间点或我们所说的位中以排他性的二进制状态进行处理。虽然每个晶体管或电容器在切换状态之前需要处于 0 或 1 的时间现在可以缩短到以十亿分之一秒为单位测量，但这些设备切换状态的速度仍然存在限制。

随着我们向更小更快的电路发展，我们开始达到材料的物理极限和经典物理定律应用的阈值。除此之外，量子世界接管了量子计算机，可以使用许多元素粒子，例如电子或光子，它们的电荷或偏振充当0和/或1的表示。 这些粒子中的每一个都被称为量子比特或量子比特，这些粒子的性质和行为构成了量子计算的基础[2]。经典计算机使用晶体管作为逻辑的物理构建块，而量子计算机可能使用捕获离子、超导环、量子点或钻石中的空位 [1]。

随着我们向更小更快的电路发展，我们开始达到材料的物理极限和经典物理定律的适用门槛。在量子计算机中，一些元素粒子，如电子或光子，可以用它们的电荷或偏振作为0与/或1的表示。这些粒子中的每一个都被称为量子比特，或量子位，这些粒子的性质和行为构成了量子计算的基础。经典计算机使用晶体管作为逻辑的物理构件，而量子计算机可能使用离子阱（trapped ions）、超导回路(superconducting loops)、量子点（quantum dot）或钻石中的空位。

• 构建可扩展且稳定的量子硬件：量子计算的主要挑战之一是构建一种可以处理大量量子比特同时保持稳定性和一致性的设备。

• 处理量子系统中的噪声和错误：量子系统对噪声和错误高度敏感，这可能会破坏计算并导致结果不准确。

• 为量子计算开发高效的算法：随着量子计算机功能的扩展，对可以利用量子系统独特属性的新算法的需求也在增加。

• 实施纠错和减错方法：纠错和减错对于构建有用的量子计算机至关重要，但用于实现这一目标的方法仍处于开发的早期阶段。

• 设计和实现量子通信和组网：量子通信和组网技术，如量子密钥分发和量子隐形传态，仍处于发展的早期阶段，在大规模实施之前还有许多挑战需要克服。

• 解决缺乏熟练专业人员的问题：量子计算领域相对较新，缺乏具有使用量子设备和软件的必要技能和知识的专业人员。

• 解决量子技术与经典技术集成不足的问题：将量子技术与现有经典技术无缝集成仍然是一个挑战，使得量子计算难以用于实际应用。

• 为量子计算开发强大的软件和编程语言：目前可用于量子计算的软件和编程语言有限，这些仍处于开发的早期阶段。

• 解决缺乏标准化的问题：目前量子计算领域缺乏标准化，这导致难以比较不同的设备和技术。

• 解决量子计算的成本效益问题：构建和运行量子计算机仍然非常昂贵，这是广泛采用量子计算的主要障碍。

量子计算的趋势

• 增加量子设备中的量子比特计数和相干时间(Coherence Times)：量子计算机中的量子比特（量子比特）数量是衡量其性能的重要指标。随着量子比特数量的增加，设备的计算能力也会增加。相干时间是指量子比特在退相干之前可以保持其量子态多长时间，而更长的相干时间可以实现更复杂的计算。

• 开发新的量子算法和优化技术：随着量子计算机功能的扩展，新算法和技术的开发也在扩展，以利用量子计算的独特属性。其中包括量子机器学习、量子纠错和量子优化算法。

• 量子启发（quantum-inspired）的经典算法和硬件的出现：研究人员正在研究量子系统的特性，以开发新的经典算法和硬件，模仿量子计算的一些优势。

• 行业和政府对量子计算的兴趣和投资日益浓厚：随着量子计算的潜在应用变得更加明显，行业和政府对该领域的兴趣和投资也在增加。

• 量子研究机构和公司之间的协作和资源共享增加：随着量子计算变得越来越重要，量子研究机构和公司之间的协作和资源共享越来越多。

• 量子机器学习和量子人工智能的使用：研究人员正在探索使用量子计算来开发新的机器学习和人工智能算法，以利用量子系统的独特属性。

• 量子云服务的兴起：随着量子比特数量和相干时间的增加，许多公司现在都为用户提供量子云服务，这使他们能够访问量子计算的强大功能，而无需构建自己的量子计算机。

• 量子纠错的进步：为了使量子计算机实用，有必要拥有量子纠错技术，以尽量减少计算过程中发生的误差。正在开发许多新技术来实现这一目标。

量子计算的未来

在不久的将来，量子计算很可能会继续针对优化、机器学习和密码学等特定应用进行开发。研究人员还致力于开发更稳定、更可靠的量子比特，这是量子计算机的构建模块。随着技术的成熟和变得更容易获得，预计它将越来越多地用于金融和医疗保健等行业，可用于分析大量数据并做出更准确的预测。

从长远来看，量子计算有可能彻底改变许多行业，改变我们的生活和工作方式。然而，它仍然是一项相对较新的技术，在完全实现之前需要进行大量的研究和开发。

原文

https://semiwiki.com/general/324213-trends-and-challenges-in-quantum-computing