量子计算机与量子算法,量子计算机的算法模型初探

量子计算机的工作原理和传统计算机的根本区别在于，

传统计算机的运行是对bit(位)的操作，从一串二进制数变成另一串二进制数；决定两串二进制数如何转化的是逻辑门。

量子计算机的运行是对qubit(量子位)的操作，从一个量子态演化到另一个量子态，决定两个量子态如何演化的是量子门，其实质是一个遵循量子力学的Unitary Operator(幺正算符)。

以上特质决定了两种计算机的算法有根本不同。

其一，qubit是可叠加态(这意味着量子计算机可以进行真正意义上的并行计算)，而bit必须只能取0或1之一；

其二，qubit的演化必须是幺正的，而bit之间如何变化没什么具体约束(一个简单的例子：量子态的演化必须是可逆的，而传统计算机里很多逻辑门都是不可逆的，例如与非门)。

作为量子算法的两个经典例子，傅里叶变换的Shor算法和最短路径的Grover算法，就应用了量子计算机的独有特性。两者的计算复杂度分别是和，而相应传统计算机算法的计算复杂度分别是和，差距一目了然。

一些补充论述：

任意一个传统计算机算法，均有其相应量子计算机算法可模拟；

存在不能被传统计算机算法模拟的量子计算机算法(可以称为“真正”的量子计算机算法)，如上述两例。

因此，只要造出了位数和现有计算机相近的量子计算机，那么传统计算机算法被取代是必然的事情。

直白来说，量子计算机的算法包括了传统计算机的算法，而且更快捷，

比如，10000+1000的算法过程，

在传统计算机中，采用的就是，把10000和1000的数转化成二进制，再进行相加，也可以在10000 的基础上进加法运算1000次，也可以编程做成一个基础的数据库，进行调用。

而量子计算机对这个算式的运算，首先会做一个状态判断，万位数和千位数的相加，然后在后面的数位状态相加，再进行一个状态判断，这种运算，接近人类的思考模式和运算过程。

最基本的一种量子计算机模型，就是一个太极图，

用这个模型来处理，状态判断程序，会很完美。

进一步复杂点的量子计算机模型，可以模拟四象运行，

从四个维度，四个状态来建立模型，考虑到纠缠状态，过度阶段还有系统封闭性问题，这个模型会结合五行系统来处理。

随着模型的复杂程度，可以设计出来64格模型，延伸出来384种运动状态，事物的演化过程。

这种计算，在处理算法方面，计算数字方面和传统计算机也许差别不大，

不过在推演事物发展过程，资源分配方面，那性能合理性是非常完美的，匹配造物主。

疾病分类，气象预测，健康趋势，基因检测，职业分类，整合评估，

对那些用逻辑和模糊算法的领域，尤其适用。

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