我們來(lái)看一個(gè)經(jīng)典計(jì)算機(jī)無(wú)能為力的情況下量子計(jì)算機(jī)卻能成功應(yīng)對(duì)的例子：
超級(jí)計(jì)算機(jī)可能很擅長(zhǎng)處理諸如對(duì)大型蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分類這樣的艱巨任務(wù)。 但是很難看到數(shù)據(jù)中決定這些蛋白質(zhì)行為的微妙模式。
蛋白質(zhì)由一長(zhǎng)串的氨基酸構(gòu)成，當(dāng)它們折疊成復(fù)雜的形狀時(shí)，就會(huì)成為有用的生物機(jī)器。 弄清楚蛋白質(zhì)的折疊方式是一個(gè)對(duì)生物學(xué)和醫(yī)學(xué)都具有重要意義的問(wèn)題。
一臺(tái)經(jīng)典的超級(jí)計(jì)算機(jī)可能會(huì)嘗試用蠻力折疊蛋白質(zhì)，利用眾多處理器檢查各種可能的化學(xué)鏈彎曲方式，然后再得出答案。 但隨著蛋白質(zhì)序列變得越來(lái)越長(zhǎng)、越來(lái)越復(fù)雜，超級(jí)計(jì)算機(jī)就會(huì)停止運(yùn)行。 一條由 100 個(gè)氨基酸組成的鏈，理論上可以用數(shù)萬(wàn)億種方式中的任何一種方式折疊。 沒(méi)有哪臺(tái)計(jì)算機(jī)所具有的工作內(nèi)存足以處理單個(gè)折疊的所有可能組合。
量子算法采用了一種新方法來(lái)解決這些復(fù)雜的問(wèn)題，即創(chuàng)建多維空間，在這些空間中，出現(xiàn)鏈接單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的模式。 對(duì)于蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題，這種模式可能是所需能量最少的折疊組合。 這種折疊組合就是問(wèn)題的解決方案。
經(jīng)典計(jì)算機(jī)無(wú)法創(chuàng)建這些計(jì)算空間，因此它們無(wú)法找到這些模式。 而對(duì)于蛋白質(zhì)問(wèn)題，已存在早期的量子算法，它們能夠以更高效的全新方式找到折疊模式，而無(wú)需像經(jīng)典計(jì)算機(jī)那樣費(fèi)力地執(zhí)行檢查程序。 隨著量子硬件規(guī)模的擴(kuò)大和這些算法的進(jìn)步，它們可以解決對(duì)任何超級(jí)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)都過(guò)于復(fù)雜的蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題。
復(fù)雜性如何擊敗超級(jí)計(jì)算機(jī)
蛋白質(zhì)由一長(zhǎng)串的氨基酸構(gòu)成，當(dāng)它們折疊成復(fù)雜的形狀時(shí)，就會(huì)成為有用的生物機(jī)器。 弄清楚蛋白質(zhì)的折疊方式是一個(gè)對(duì)生物學(xué)和醫(yī)學(xué)都具有重要意義的問(wèn)題。
一臺(tái)經(jīng)典的超級(jí)計(jì)算機(jī)可能會(huì)嘗試用蠻力折疊蛋白質(zhì)，利用眾多處理器檢查各種可能的化學(xué)鏈彎曲方式，然后再得出答案。 但隨著蛋白質(zhì)序列變得越來(lái)越長(zhǎng)、越來(lái)越復(fù)雜，超級(jí)計(jì)算機(jī)就會(huì)停止運(yùn)行。 一條由 100 個(gè)氨基酸組成的鏈，理論上可以用數(shù)萬(wàn)億種方式中的任何一種方式折疊。 沒(méi)有哪臺(tái)計(jì)算機(jī)所具有的工作內(nèi)存足以處理單個(gè)折疊的所有可能組合。
量子計(jì)算機(jī)專為應(yīng)對(duì)復(fù)雜性而構(gòu)建
量子算法采用了一種新方法來(lái)解決這些復(fù)雜的問(wèn)題，即創(chuàng)建多維空間，在這些空間中，出現(xiàn)鏈接單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的模式。 經(jīng)典計(jì)算機(jī)無(wú)法創(chuàng)建這些計(jì)算空間，因此它們無(wú)法找到這些模式。 而對(duì)于蛋白質(zhì)問(wèn)題，已存在早期的量子算法，它們能夠以更高效的全新方式找到折疊模式，而無(wú)需像經(jīng)典計(jì)算機(jī)那樣費(fèi)力地執(zhí)行檢查程序。 隨著量子硬件規(guī)模的擴(kuò)大和這些算法的進(jìn)步，它們可以解決對(duì)任何超級(jí)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)都過(guò)于復(fù)雜的蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題。
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