新华网专访张家琳：“希望有更多人加入量子算法的研究中来”

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现阶段，量子计算机逐渐成为国内外关注的热点之一。CNCC2023技术论坛“量子算法——算法设计的新大陆？”共同主席、中国科学院计算所研究员张家琳接受新华网记者采访，围绕“量子算法”进行科普分享和探讨。

张家琳：先解释一下经典算法，经典算法是由二进制构成，最基本的核心只有0和1，是对0和1做与或非这些最基本的数字逻辑运算，在此基础上去搭建加法器、乘法器等更复杂算法的计算，它的核心是二进制的经典比特。

量子计算的基本单元是量子比特，这是它与经典计算（以下简称“经典”）最大的区别。从量子的角度来讲，量子比特处于0态和1态的叠加态，这是它最基本的核心。

不同的量子比特之间，也可以做运算，量子也有类似于经典里与或非这样的运算，比如说根据一个量子比特处于0态还是1态来控制另一个量子比特做出某些特定的变换。量子算法就是基于这套底层逻辑逐步在上层构造算法的。

量子算法从最基本的逻辑上就比经典要复杂一点，能力也要更强一些。从信息的角度来讲，经典比特就只有两种可能，0或者是1，但是当一个量子比特处在叠加态时，不同的叠加方法会包含更多信息，两个量子比特之间可以进行的运算也远远比两个经典比特之间可以进行的运算更复杂多样。所以，理论上量子算法在计算能力上就有可能比经典更强。

张家琳：关于量子算法的研究其实已经有很长时间了，比如1996年提出的Grover算法，它是典型在搜索问题中使用的量子算法，很好地证明了量子算法的优越性。搜索问题是在一个n个数的数据库中找某个数，当这些数没有任何结构地放在数据库里时，经典算法就只能一个一个地看，结果就是找到了或者全看完了仍然没找到，这是经典算法唯一能做到的，它的时间复杂度是O(n)，但是Grover算法可以在O(√N)的时间内就找到这个数，或者告诉你这个库里面没有，在运算时间上比经典有一个平方量级的提升。

目前，类似这样的算法研究还有很多，但是像Grover算法这种针对计算问题、结论简洁、从n变成了O(√N)这种类型的理论结果只有几个特别有名。

 还有一部分类似经典机器学习风格的量子算法，研究起步时间相对较晚。目前还没有很明确清晰、特别完整的理论，但是在很小规模的数据上实验效果是不错的，比如变分量子算法。但是目前这些算法还不能像现在的人工智能那样切实展现效果，因为现在量子计算机的能力还比较弱，没有办法大规模运行，未来是否有效果也还不明朗。

总之，现在的量子计算还处于理论与实验阶段，没有达到广泛的实际应用。对比经典计算机，量子计算机的硬件还处在原始状态，对真正有意义的计算问题，还没有展现出超越经典计算机的计算能力。

张家琳：目前，量子计算还不会取代传统算法。短期看，即使量子计算能够成功，可能会比较像现在的超算，在求解某些特定问题时很有优势，但不能对所有问题加速。虽然原则上讲，量子计算机可以做任何经典能做的事情，在复杂性的意义下计算任何问题都不会比经典慢，但其实这样的比较是不公平的，因为这两个运算的代价是不一样的。在实际情况中，只有量子加速非常显著，能够远远超过构建量子计算机成本的问题才有意义，在没有显著量子加速的情况下使用，肯定是亏的。在这种情况下，还是应该选择使用传统的计算机。

现在量子计算应用比较热门的领域，一个是密码，这个方向的大整数分解问题在理论上被证明量子确实有指数级别的加速，所以得到很多关注。并且，大整数分解是所有基于RSA的公钥体系密码的数学基础，如果能解这个问题，基于RSA的那些密码体系就不太能用了，这将是个很大的问题。当然，虽然从理论上可以证明量子算法求解大整数分解要更快，但目前的量子计算机硬件还不能满足使用RSA体系的位数要求，这中间的距离还有些遥远。

另外是在量子化学、医药、人工智能、金融等领域。像医药方面很多是和量子化学、量子物理有关，会通过量子算法计算物理、化学过程中的基态、基态能量这些性质的科学问题。目前也有证据表明在这些领域量子计算模拟有一定的优势，较之经典方式模拟会比较快。

张家琳：对于科研从业者来说，量子计算在某种意义上确实改变了计算的底层逻辑，底层核心和算法设计都不一样了。对于公众来说区别则没有这么明显，公众的关注点在输入、输出、结果上，对算法内部设计没有太多了解和需求。

量子算法的底层逻辑从经典算法的二进制变成了一个不是二进制的情况，这是一个非常大的改变，我觉得从某种意义上它改变了计算的本质。

在国内，大家更多还是聚焦在量子计算机的打造和物理领域，对量子算法理论研究的关注度还有待提高，我们希望借助中国计算机大会、技术论坛这样的平台，向大家介绍更多当下量子算法的情况。

算法是理论基础，在量子计算里面是比较重要。所以，我希望吸引更多的年轻老师、学生们、更多的人加入量子算法的研究中来。

【责任编辑：张艳芳】