研究人员演示“量子游走”：算法远超传统计算机

　　布里斯托大学和西澳大利亚大学的研究员演示了“原始版”量子物理学的实用功能，使用了一种叫做“量子游走”的算法。
　　布里斯托大学和西澳大利亚大学的研究员演示了“原始版”量子物理学的实用功能，使用了一种叫做“量子游走”的算法。演示中，一个大小为2量子比特的光子量子处理器，在这种算法上可以超越传统计算机，无需使用更加复杂的量子计算机，例如IBM的5量子比特大的云端量子处理器。
　　尘埃颗粒（图中圆点）的布朗运动模拟，尘埃颗粒与许多更小的颗粒（空气分子）碰撞，小颗粒朝着各种随机方向以不同速度运动着。（图片来源：Lookang et al. /CC）
　　“量子游走”是“随机游走”模型的量子机械版本，我们在普通物理学中所知的布朗运动（例如空气中灰尘颗粒的随机运动，就是一种布朗运动）也是一种随机游走模型。研究员们在一项原理论证模型中，在循环图上创建了“连续时间量子游走”计算。
　　在一个示例循环图上的量子游走分布概率。对于传统计算机来说，建立这种概率分布的样本是很难的。但是对于量子计算机来说就很简单，即便是原始版本的量子计算机。图片来源：布里斯托大学。
　　Jonathan Matthews博士是布里斯托大学物理系和量子光子学中心的EPSRC早期职业研究员，他在《自然通讯》期刊的一篇公开文章中解释道：“我们的研究有了一个很激动人心的结果，我们可能找到了一个新的量子游走物理学的例子，可以通过一台原始版本的量子计算机进行观察，这用传统计算机是无法做到的。这些特征是因为有了量子计算机才为我们所知，具有很多实践应用，也许可以用来帮助设计更复杂的量子计算机。”
　　根据索尔兹伯里大学学生Shealyn Tucker的论文，循环图就是图表上的顶点都联系到同一组相关顶点上。以下就是论文中一个循环图的应用例子：
　　循环图的应用例子，在杂货店中商品的摆放方式应该基于顾客的购买方式，进行最优化。图片来源：索尔兹伯里大学。