量子计算机编程总结.ppt

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1、量子计算机编程 什么是量子计算机？ 要了解量子计算机编程，首先要了解量子计算机的工作原理 传统计算机基于 CPU芯片的二进制流处理模式 传统计算机将数据存储为多个位 上的和，量子计算机改变了 这一切。用来理解数据位内容的 物理原理是完全不同的，为了制 造这样的计算系统，我们需要不 同的处理器设计方式、架构。最 终在这种系统上的变成方法也是 不同的。我们首先会讲解 “量子 位” qubit是 如何取代传统计算 机的 “数据位” bits的 。 电灯 开关 游戏 一个简单的场景游戏 从应用场景出发，才能更好地解释量子计算机编程 电灯开关游戏要寻找到一套最佳的开关组合 . 假设每个电灯开关都有一个对

2、应的系数，这个系数是不能改变的。我们称之为偏差 值 ,。你需要选择每个开关是开 (对应 +1值 )还是关 (对应 -1值 )，我们称之为状态值 。然 后我们用偏差值乘上你选择的状态值，这样得到一个值。 简单问题的简单解 根据我们为每个开关选的状态，我们会得到不同的得分。很容易就会发 现其中的规律，并找到答案如下所示： 我们发现把有正偏差值的灯关上，把负偏差值的灯关上就会得到最小的 得分。这是个很简单的规则，你可以将之应用到更多开关的题目上上以 得到最小的得分。 复杂的电灯开关问题 假设开关变成结对出现的，每个结对上都有自己的偏差值 ，这个偏差值 会乘上这个连接两端开关的状态值并计入得分。得分的

3、计算公式在扩展后 变成了这样： 复杂问题的求解？ 求解这样的一个电灯开关问题，将会变得十分复杂，电灯的状 态值很难确定，因为最终的得分不只和自身的偏差值相关，同 时还与相邻的状态偏差值相关。当开关数量进一步增加的时候， 要得到最终的得分将会变得更加困难。 电灯开关游戏的计算量 只取出其中一组连接的开关，你可以尝试各种开关组合，只有四种可能 : ON ON, ON OFF, OFF ON 或 OFF OFF。但是当你加入更多的开关时， 可能的组合数会成指数的增长：（ switches开关数 possible answers可能的组合 数） 量子位 qubit的出现 量子计算机的基础是使用量子的叠

4、加状态存储相 当于若干传统数据位 bits的信息。你可以把这个想 象成量子位 qubit没有确定的开关状态，一些人将 之称为同时处于开关状态。你可以将这个比喻应 用到电灯开关游戏上，就是量子位对应的开关可 以同时处在开关的两个状态上： 量子计算机解决电灯开关问题 由于 每个开关都包含两种状态，因此这样的存储状态已经包含了所有的可 能，那么得分最低的那个状态组合自然也包含其中，只是我们不知道罢了， 使用 量子编程 可以提取得分最低的这组状态。 什么是量子编程？ 先将系统置为从之前描述的量子叠加态，然后慢慢地让量子计算 机关闭量子的叠加态效应，同时将条件中的偏差值赋给相应的开 关和开关之间的连接（

5、之前的 H， J值）。当你进行这个操作时， 量子开关脱离量子的叠加态并进入传统的开关状态，不是开就是 关。最终量子计算机中的量子机制帮助这些电灯开关最后找出得 分最低的组合 。即便有 N个开关和对应产生的 2的 N次方个开关组 合，量子计算机也可以一步找到所有组合的游戏积分表达式中最 低的那个组合。 量子计算机和传统计算机编程的区别 在传统计算机中，我们使用一个确定的数据位 bits组合和另 一个数据位 bits组合在运算处理其中进行运算。而在量子计算 机中，我们用一个状态不确定的量子位组合作为输入，所以 处理器中的运算方法也是截然不同的。 一组状态不确定的量子位 qubit被初始化成不确定的

6、量子叠加 态，而这次使用一个 能量程序 而不是传统的逻辑程序来对它 们进行计算，量子位 qubit在运算的开始是不确定的，而在运 算结束的时候它们都会停在 -1或 +1的状态。 什么是能量程序？ 能量 程序对应的就是电灯游戏里的偏差值也就是之前公式中的 H 和 J。 在开关游戏中，我们说 H和 J是提供给你的条件。而现在我 们了解到 H和 J实际上就是量子计算实际要解决的问题的条件。 编制包含一系列 H和 J值的能量程 序 也就是将你关心的实际问题 转换成量子计算机能解决的问题 是非常困难和消耗时间的。这个 过程类似于使用机器码来给你的电 脑编程！幸运的是，有一些更好的 使用 量子编译器 的开

7、发方法。 常见的量子编程软件及工具 高级的综合编译工具 目前有以 D-Wave的 Qbsolv为代表的图像化的操作界面 功能强大 IBM的 QISKit开发套件 功能强大 微软的 LIQUi| 开发 套件 日本理化研究所 RIKEN推出的 QuTiP- Quantum Toolbox in Python. 类似汇编语言的量子编程语言 命令式编程的 QCL QCL的语法和 C相似，让传统程序员可以用一种熟悉的形式来给量 子计算机编程。最基本数据类型是 qureg，类似于队列。 QCL支持用户自定义操作符和函 数。由于 QCL编译器用的是 qlib仿真库，所以程序在运行中的 qubit量子态可以被

8、看到， 但这在真正的量子计算机上是不可能的，只能在模拟器上可以实现。 函数式编程的 Quipper Quipper在函数式编程语言里算是最新成员，是一种嵌入式语 言，宿主语言为 Haskell。 D-Wave公司的 2000Q系统软件架构 提供了 一 个基于 RESTful服务的标准 的网络 API，以及可用于 C/C+/Python/Matlab编程的客户端库。 这个接口允许用户访问系统，要么作 为云资源通过网络访问，要么集成到他们 的高性能计算环境和数据中心。 使用 D-Wave公司的开发工具和客户端 库，开发人员可以在现有的环境中使用行 业标准工具来创建算法和应用程序 注意： Qbsol

9、v写的程序目前只能在 D-Wave 的机器上跑 D-Wave公司的软件工具支持 使用一个程序的 C、 c+、 Python或 MATLAB QMIs创建和执行 使用递工具如 : QSage, 专为优化问题设计的翻译器 ToQ，一种高级语言翻译器，用于约束满足问题，旨在让用户用问题领域 的语言“说话” qbsolv是一个开源的混合分区优化求解器，用于解决大于 QPU本身的问题。 dw，它执行通过文本编辑器创建的 QMI 量子编程的应用 电灯开关游戏只是众多的优化问题中的一种，很多科学问题的关 键就是这样的优化问题。 优化 、机器学习、采样 /蒙特卡洛、模式识别和异常检测、网络 安全、图像分析、财

10、务分析、软件 /硬件验证和确认、生物信息 学 /癌症 研究等等 D-Wave公司提供很多应用程序解决方案 国防 应用程序 任务规划和物流 系统确认和验证 模式识别和异常检测 网络科学和图论的应用程序 网络安全 国家实验室 应用程序 优化问题 图论问题 材料科学 电子结构的问题 理论和实验物理 机器学习 D-Wave公司提供很多应用程序解决方案 网络 应用程序 图像和模式识别 机器学习 沟通 高级搜索 网络安全 大学 应用程序 气候模型 生物信息学 天气预测 探索量子计算 金融 应用程序 风险建模 交易策略 检测市场不稳定 制定交易策略 优化交易轨迹 优化资产定价和套期保值 优化投资组合 D-W

11、ave公司提供很多应用程序解决方案 能源 应用程序 能源勘探 地震勘探的优化 储备和现货交易优化 水库优化 医疗保健 应用程序 优化放疗治疗 生成靶向抗癌药物疗法 创建蛋白质模型 IBM公司的 IBM Q与量子 信息软件工具包 (QISKit) IBM Q是业界第一个为商业和科学构建商用通用量子计算系统的 计划。 量子信息软件包（简称 QISKit）是一个与 OpenQASM和 IBM Q体验 （ QX）协同工作的软件开发工具包（ SDK）。 使用 QISKit创建量子计算程序，编译它们，并在几个后端之一 （ 在线实型量子处理器 ，在线模拟器和本地模拟器）上执行它们。 对于在线后端， QISK

12、it使用我们的 python API客户端连接到 IBM Q体验。 注意： IBM的方案可以让我们无需购买量子计算机，直接利用他们 提供的云服务进行量子计算的学习和应用 微软的 LIQUi| 开发套件 LIQUi |是量子计算的软件体系结构和工具包。 它包括编程语 言，优化和调度算法，以及量子模拟器。 LIQUi |可用于将以 高级程序形式写入的量子算法转换为量子器件的低级机器指令。 LIQUi |正在由微软研究院的 Quantum架构与计算组（ QuArC）开 发。 开 源代码： http:/stationq.github.io/Liquid/ 日本理化研究所 RIKEN的 QuTip Qu

13、Tip的原始框架用 Python书写， Python的简单语法允许建造、 操作和使用 QuTiP发展量子对象只需要几行代码。容易学习 ,100% 开源 ,QuTiP是理想的工具箱研究或教室 。 基于 Python开发， 功能 强大 量子编程总结 量子 计算机另一个显著特点就是 基于概率的输出结果 ，计算机会 输出多个结果。一些是正确的，而另一些不是。这看起来并不是 一件好事，一台计算机在你求解时返回多个答案这看上去像是个 Bug！但是在量子计算机中返回多个 答案的同时，也给 我们提供 了关于答案可信度的重要信息 。这种 不确定性对于设计一个能够 识别复杂情况并作出判断的计算方法非常重要 。 量子计算机不是用来取代经典计算机的，而是为了处理经典计算 机无法解决的问题。 详情关于编程方法步骤见白皮书及网站 D-Wave公司官网 IBM公司开发套件 下载 IBM量子计算官网 微 软量子团队 http:/qutip.org/download.html 日本理化研究所 RIKEN研 究 团队