随着技术以闪电般的速度发展，科学家和工程师现在需要比以往更快的处理速度和功能。电池建模、分子中单个原子的行为建模以及确定蛋白质的行为等复杂问题和研究课题都是此类问题的示例，即使对于而言，这些任务也是困难的任务。超级计算机是使用传统 CPU 和 GPU 以位的形式处理数据的大型计算机。

尽管功能强大，但当遇到成千上万复杂变量以复杂方式相互作用的问题时，这些超级计算机就会遇到困难。以模拟分子内单个原子的行为为例;这个原子将与数以千计的其他电子和原子相互作用，在得出理想的解决方案之前必须分析所有这些可能性。另一个现实生活中的例子是为全球航运网络中的数百艘油轮寻找理想路线。这些只是超越经典超级计算机的众多领域中的一小部分。

传统计算遵循布尔代数的原理，所有复杂的数据都以二进制状态(即 1 和 0 )进行分解和处理。这些 1 和 0 只不过是数百万个晶体管和电容器的状态，它们一次只存在于一种状态。因此，这些物理半导体在其开关速度方面具有局限性。

随着行业需要更快、更紧凑的设备，研究人员已经达到了经典物理定律无法应用的阈值。另一方面，量子计算不是在物理层面上运行，而是在原子层面上运行，其中单个原子可以被极化以表示 1 和 0。每个粒子被称为一个量子位，或量子比特。因为它们在量子水平上运行，所以这些计算机利用了量子物理学的独特行为，例如叠加、纠缠和量子干涉。

叠加是粒子同时存在于两种二元状态的能力，即它所处的状态是 0 和 1 以及存在于它们之间的所有状态的叠加。纠缠是量子位在纠缠并形成单个系统时影响其他量子位的能力，而量子干涉是量子位的固有行为，由于其叠加，会影响其以某种方式坍缩的概率。量子纠缠允许这些量子比特以无限的速度相互作用，即使它们相距很远。叠加和纠缠使量子计算能够实现真正意义上的并行处理。虽然经典计算中的 2 位寄存器可以存储四种可能的二进制配置之一，

用途和应用领域

目前，量子计算技术处于非常早期的阶段。采用目前技术的量子计算机无法比更快地执行所有任务，但在某些领域可以看到由于它们而产生的重大影响。

量子模拟

研究人员和科学家使用传统的计算技术来计算材料的特性，以确定满足特定要求的新材料。尽管取得了成功，但这些方法占用大量处理能力且效率低下。当研究这些粒子之间的相互作用时，这些经典系统达到了极限。量子模拟器通过使用量子现象来模拟模型来解决这些问题，这很容易耗尽经典模拟器。量子模拟器在凝聚态物理、高能物理、原子物理、量子化学和宇宙学等领域的许多问题研究中都有应用。可以在需要较少控制且更易于构建的简单模拟设备上执行量子模拟。许多量子系统，如中性原子、离子、光子，已被标记为量子模拟器。

密码学

密码术是一种将纯文本转换为编码文本以确保其安全的加密过程。量子密码学是使用量子力学作为一种更安全地加密数据的方法。广泛使用的密码学加密技术，如 Rivest–Shamir–Adleman (RSA) 算法，基于复杂的因式分解和离散对数，它们占用了经典计算机的大量处理能力，因此是一个昂贵的过程。量子密码学被证明是一种更有效的加密解决方案。量子密码术使用一系列光子通过光纤电缆传输数据，并在端点检测和测量其强度。

优化

全球所有行业都需要流程优化。优化是在给定约束和预期输出的情况下找到问题的最佳解决方案的过程。制造业需要高效的流程以最低的价格制造高质量的产品。航运业需要为他们的船只找出最快和最经济的路线，而能源生产行业需要每分钟优化其流程，以最低的成本利用最大的能源。通过使用量子计算，可以找到复杂问题的最佳解决方案，这可能会使现有的经典计算基础设施不堪重负。

量子机器学习

机器学习彻底改变了科学和商业领域，几乎每家公司都依赖 ML 算法来充分利用可用资源。尽管该领域取得了很大进步，但由于经典计算机的计算能力，其发展一直受到阻碍。这些机器学习模型的训练需要很高的计算能力，因此给经典计算机带来了很大压力。尽管目前存在硬件和软件方面的挑战，但量子机器学习肯定可以在不久的将来取代经典的 ML 算法。

目前的挑战

尽管量子计算承诺了各种好处，但仍然需要修复不同的坑洼。下面列出了当前必须解决的一些挑战：

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对与环境相互作用的敏感性

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量子计算机对其所在的环境非常敏感，因为与周围环境的任何相互作用都会导致退相干。退相干是由于与环境的不良相互作用导致的状态函数的崩溃。将量子系统与其周围环境隔离开来是极其困难的，而且随着系统中量子位数量的增加，这种隔离难度也会增加。尽管在强磁场中使用量子比特已经取得了一些成功，但使用离子还有很长的路要走。

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错误及其更正

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计算，无论是经典计算还是量子计算，都涉及错误。在经典计算机的情况下，计算本质上是非线性的，这使得错误识别和传统纠错方法更容易。由于量子计算遵循线性计算，一个小的错误就可能使完整的计算结果失效。量子比特不是数字比特，不能使用传统的纠错方法。然而，IBM 最近开发了一种纠错算法，该算法共有 5 个量子位(1 个计算位和 4 个校正位)用于可靠计算。

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状态准备约束

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状态准备是开始任何量子计算之前的第一步。在这个阶段的大多数方案中，量子位需要处于叠加状态才能使计算正确进行。因此状态准备是困难的并且受计算机对环境的敏感性的影响。

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输出遵守

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在产生量子计算后检索数据是一项危险的任务，因为数据存在损坏的风险。最近取得了一些进展，例如数据库搜索算法依赖于量子计算机中概率曲线的特殊“波浪”形状。这确保一旦完成所有计算，测量行为将看到量子态退相干为正确答案。

量子计算机可能需要几年的时间才能实现不断增加的工业受益用例。但研究人员和IBM等科技巨头的最新发展表明，在不久的将来肯定会超过经典计算机。