量子计算机如何解决出乎意料的机场问题

乍一看，量子计算机似乎是在遥远的未来才会出现的机器。从某种程度上来说，它们确实存在。目前，这些设备的处理能力受到它们所含量子比特数量的限制，这些量子比特相当于您可能听说过的传统计算机中的 0 或 1 比特的量子等价物。

最雄心勃勃的量子项目背后的工程师们表示，他们可以将数百个量子比特组合在一起，但由于这些量子比特具有独特而短暂的量子特性，如叠加和纠缠，保持它们处于理想状态是一项艰巨的任务。所有这些加在一起意味着，研究人员宣称量子计算机可以比传统机器做得更好的问题仍未完全实现。

科学家表示，总体而言，量子机器在解决涉及优化操作、自然模拟和搜索非结构化数据库的问题方面可能会表现得更好。但如果没有实际应用，这一切都显得非常抽象。

航班登机口分配挑战

一组与 IBM 合作的研究人员一直在设计和测试针对特定问题的特殊算法，这些算法适用于量子电路。这意味着广泛的优化任务变成了一个更具体的问题，例如在机场找到转机航班的最佳登机口。

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这个问题的要求如下：计算机需要找到机场中进站和转机航班的最佳登机口，以尽量减少乘客的旅行时间。从这个意义上讲，往返登机口的旅行时间、乘客人数、登机口是否有航班——这些都成为一系列复杂数学方程式中的变量。

本质上，每个量子比特代表门或飞行。因此，解决这个问题所需的量子比特数是门数乘以飞行数，德国 DESY（一家粒子物理研究中心）的研究物理学家、该算法预印本论文的作者 Karl Jansen 解释说。

“汉密尔顿”是如何参与其中的

为了在量子设备上执行操作，他们首先必须将所有这些信息整合到所谓的“汉密尔顿量”中，这是一种量子力学函数，用于测量系统的总能量。在这种情况下，系统将是机场中的连接。“如果你找到最小能量，那么这相当于所有乘客通过机场找到最佳连接的最佳路径，”詹森说。“这个能量函数，这个汉密尔顿量，非常复杂，并且呈指数级增长。在传统计算机上无法做到这一点。但是，你可以将这个汉密尔顿量转化为量子电路。”

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在他们的研究中，Jansen 和他的同事只使用了大约 20 个量子比特，这并不多，而且与目前针对该问题的最佳经典算法相比，没有任何优势。目前，将解决时间或准确性与经典计算进行比较并没有多大意义。“为此，它需要 100 或 200 个功能量子比特，”他指出。“我们想知道的是，如果我的问题越来越大，所以我去了一个越来越大的机场，那么在某个时候使用量子力学原理来解决问题是否具有优势。”

叠加、纠缠和干涉

值得注意的是，控制这些机器意味着从应用数学到化学再到物理学等众多行业的最优秀人才必须共同努力，设计出巧妙的量子算法，或者告诉量子计算机执行哪些操作以及如何执行的指令。这些算法本质上不同于传统算法。它们可能涉及更高级的数学，如线性代数和矩阵。“系统的基本描述是不同的，”IBM 研究部门量子应用和软件团队高级研究经理 Jeannette Garcia 说。“也就是说，我们有叠加和纠缠以及干涉的概念。”

尽管还有待证实，但许多研究人员认为，通过使用叠加，他们可以将更多的信息打包到问题中，而通过纠缠，他们可以发现更多的关联，比如某个航班是否与另一个航班和另一个登机口相关，因为它们都是国内航班。

加西亚解释说，量子计算机给出的每个答案基本上都是一个概率。我们投入了大量精力来制定方法，以创造性的方式将答案组合在一起，从而在多次重复试验中得出最可能的答案。这就是干扰——将波形相加或相减。纠缠部分尤其对化学和机器学习都有着广阔的应用前景。“在机器学习数据集中，你可能会拥有高度相关的数据，换句话说，它们彼此之间并不独立，”加西亚说。“这就是纠缠。我们可以把它放进去，并将其编程到我们正在研究的内容中，以最终节省资源和计算能力。”

虽然 Jansen 团队的新算法目前还不能真正用于提高机场效率，但它可以应用于各种其他问题。“一旦我们找到了解决登机口分配问题的好方法，我们就会将算法和改进转移到我们正在研究的粒子跟踪问题上，无论是在 CERN 还是在 DESY，”Jansen 说。

此外，您还可以将相同的公式应用于其他物流问题，例如优化城市中的公交路线或交通信号灯位置。您只需修改问题的信息以及您在系数和二进制变量中输入的数字即可。“对我来说，这是为航班登机口分配问题寻找解决方案的一次很好的尝试，”Jansen 说。“现在我正在寻找其他可以使用这种数学公式来解决其他问题的情况。”