Quantum Resources

1. 应用方向

• Quantum Computing in the NISQ era and beyond
• The CIO’s Guide to Quantum Computing
• Commercialize quantum technologies in five years

2. 公司

• Cambridge QC
• D-Wave Systems
• ID Quantique

ID Quantique 于2001 年成立于瑞士日内瓦，主攻基于传统和量子技术的高性能多协议网络加密（量子密钥分配），以及量子随机数生成器的技术开发，主要为金融、国防、政府部门，以及在线游戏、数学模拟等领域提供网络安全服务。

• KnuEdge

美国公司KnuEdge 成立于2005 年。该公司具有很强的传奇色彩：其创始人是美国前宇航局（NASA）局长丹尼尔·戈尔丁(Daniel Goldin)。丹尼尔自宇航局卸任之后行踪隐秘，甚至从媒体报道中消失，直到10 年后宣布其创立的量子计算公司KnuEdge 推出模仿人类神经网络、名为KnuPath 的首款芯片。公司宣称其开发的是革命性技术，为新一代机器学习系统开发未来所需的工具，并改进语音识别等人机交互界面，以推动人工智能的发展。从媒体评价来看，这是一家希望超越Google、 AMD 和Intel 的量子芯片公司。公司已获得1 亿美元的巨额天使投资，在2016 年中时已实现2000 万美元营收，客户覆盖大型计算机公司与财富500 强企业，涉及航空航天、金融、医疗、酒店、保险等行业。

• Rigetti Computing

由前 IBM 应用物理学家 Chad Rigetti 创立于2013 年，致力于量子计算系统开发，使命是“打造世界最强大的计算机”。目前，公司正在建立一个人工智能与计算化学的云端量子计算平台，并开放了名为Forest 的测试版API，通过量子-经典混合计算模型，直接集成现有的云基础设施，把量子计算机作为加速器。公司曾在著名孵化器Y Combinator接受孵化，并在孵化期间获250 万美元种子轮融资。2017 年3月，公司连续获得Andreessen Horowitz 领投的2400 万美元A 轮融资，以及Vy Capital 领投、Andreessen Horowitz 参投的4000 万美元B 轮融资，累计融资6920 万美元。该项投资将用于公司扩大团队、拓展业务，以及用于制造和部署量子集成电路基础设施的开发。

• Post-Quantum

英国公司Post-Quantum 成立于2009 年，公司以“保护世界的信息（Protectingthe World’s Information）”为使命，主攻量子加密技术。公司坦承自身的技术要得到广泛应用还为时尚早，当前主要是把握客户的短期痛点，并为他们提供一套模块化的安全解决方案，包括安全通信、需要共识批准的授权访问、生物识别，以及结合区块链的安全应用等。公司一直到创立七年后，也就是在2016 年才获得来自AM Partners、VMS Investment Group 的1030 万美元A 轮融资。据公司创始人Andersen Cheng 回顾，因为公司的业务过于新颖和复杂，许多投资机构甚至听不懂他们在做什么，所以公司的融资经历非常艰难而曲折，而新投资者在5 分钟内就搞明白了是怎么回事。从他们的经历可以看出，坚持下来，并静待“有缘人”是多么重要。

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3. 学习&&课程

• Course Information for Physics 219Computer Science 219 Quantum Computation
• MIT
• caltech

3.1 入门书籍

更多资料学习

• 入门书籍：量子计算和量子信息Nielsen

3.2 学习建议和资料

• shor
• learn advice
• A blueprint for demonstrating quantum supremacy with superconducting qubits
• Experimental realization of order-finding with a quantum computer
• 量子计算入门
• From Classical to Quantum Shannon Theory
• CLUSTER-STATE QUANTUM COMPUTATION

3.3 nature

• Tuning quantum channels to maximize polarization entanglement for telecom photon pairs
• Unveiling noiseless clusters in complex quantum networks
• Commercialize quantum technologies in five years

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4. 有意思的方向

• AI quantum Computing
• 盲量子计算
• 量子模拟器，量子语言

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5. 咕噜咕噜

量子计算机的发展史

• In the 1970’s Fredkin, Toffoli, Bennett and others began to look into the possibility of reversible computation to avoid power loss.Since quantum mechanics is reversible, a possible link between computing and quantum devices was suggestedSome early work on quantum computation occurred in the 80’s1982 Benioff: Quantum computers are universal.

• 1982 Feynman: Quantum computer could simulate other quantum systems.1993 Bernstein, Vazirani and Yao: Quantum systems are more powerful than classical computers.

关键名词解释

1. 量子的叠加态

量子的神秘之处首先体现在它的“状态”。在宏观世界里，任何一个物体在某一时刻有着确定的状态和确定的位置。但在微观世界里，量子却可以同时处于多种状态。叠加态是“0”态和“1”态的任意线性叠加，它以一定的概率同时存在于“0”态和“1”态之间。量子不像半导体只能记录0与1，可以同时表示多种状态，如果把半导体比成单一乐器，量子计算机就像交响乐团，一次运算可以处理多种不同状况。

2.量子纠缠

根据量子力学理论，如果两个量子之间形成了“纠缠态”，那么无论相隔多远，当一个量子的状态发生变化，另一个量子也会超光速“瞬间”发生如同心灵感应的变化。也就是说，当其中一颗被操作（例如量子测量）而状态发生变化，另一颗也会即刻发生相应的状态变化。

量子比特就是利用了这些性质，实现了天然的并行计算。我们可以通过特定技术对量子态进行一次变换，即可对所有状态同时操作，且只消耗 1 单位时间。试想一下，一个64位的量子比特可以同时表示0～264-1的所有整数，那我们做一次kx的乘法操作，就相当于同时计算了k0、k1、…、k(264-1)！

也就是说，当对海量数据进行处理时，传统计算机输入一次运算一次，而量子计算这种并行处理方式的速率足以让传统计算机望尘莫及。尤其是在多种并行运算或者多种操作的情况下，随着处理数据量的增加，量子计算机比传统计算机的优势会实现指数级的增长。

3. 量子门

目前的电子计算机还有个热耗散的问题，根据兰道尔原理，信息的损失将导致发热，而经典逻辑门运算都是不可逆计算，会带来信息损失进而发热（虽然很少）。量子门是操作量子比特的基本单元，量子门是可逆的，信息没有损失，因而量子计算机可以自循环而没有热耗散。

4. 量子测量

跟经典计算机的另一个区别，就是量子比特始终处在叠加态之上，只有经过测量，你才可能获得自己想要的结果。但是，量子力学里面有个基本的定理叫做量子不可克隆定理，无法对一个未知量子态精确复制，使得每个复制态与初始量子态完全相同。所以只能多次执行，多次测量。还是用前面的例子来说明，在执行完kx的操作后，我们同时计算出了k0、k1、…、k(2^64-1)所有这些结果，但我可能只关心其中某一个特定的结果，譬如k100的结果。那我们就需要对量子比特进行若干次测量，每次测量都会得到一个具体的kx的结果，直到我们遇到了x=100的情况，才可以得到k*100的结果。这种反复的计算和测量，看似比经典计算低效。但是考虑到状态空间是非常巨大的，合理的叠加态设计会使得多次计算和测量要远比经典计算更加高效。 量子计算机是在1980年代由费米首次提出的，很快就得到了物理学家和计算机学家的关注。目前，虽然具体的实体设备还处在探索阶段，但基于量子计算原理，人们已经构造了很多的量子算法。这里列举其中最著名的几个：

5. Grover算法：

计算机科学家Grover提出一种复杂度为0√N的搜索算法，它是量子计算中非常重要的算法，基于量子门和量子测量原理，与经典的计算比较大的差别表现在量子计算是把所有的数据看作一个整体去做运算，在数据量比较大的情况下这个算法在搜索运算中相较传统算法得到极大提升。并且，无论是在机器学习中还是日常的实际业务领域，搜索都是常用的场景，如果我们能够在相关的硬件上实现Grover算法，很多集成系统都会极大的提升性能。

6. Shor算法：

第二个非常重要的算法是在安全领域非常重要的算法。它提出了一种复杂度为0（logN）的质因数分解演算法，可以迅速破解现在的安全体系基础——RSA加密，这本来是需要天文数字的算力，在应用Shor算法后变得异常简单。可以说，Shor算法足以颠覆目前的信息安全体系。

7. HHL算法：

该领域在2008年HHL量子算法（以三位创始人Aram Harrow，Avinathan Hassidim和Seth Lloyd命名）出现之后就开始了快速发展。HHL算法解决了涉及多自由度的广泛线性代数问题，解决问题的速度比任何传统超级计算机都要快。并且，由于大部分机器学习都涉及到这些高自由度的（高维）代数问题，一些机器学习研究人员已经转向了HHL的研究潮流。过去几年中，基于HHL的量子机器学习算法在技术文献中不断增多。这个算法开创了整个量子机器学习时代。

- Hamiltonians
- interdisciplinary
- Toffoli
- Shor’s algorithm
- Hilbert space：量子力学中，一个物理系统可以表示为一个复希尔伯特空间，其中的向量是描述系统可能状态的波函数。