1.量子计算简介 

      1.1后摩尔时代的难题

      1.2量子计算的颠覆性思想 

      1.3行业应用

      1.4量子比特

      1.5量子逻辑门

      1.6量子线路  

      1.7量子机器学习  

2.MindSpore Quantum简介

      2.1MindSpore Quantum的定义

      2.2MindSpore Quantum的优势

      2.3搭建量子线程的实现代码

3.利用量子神经网络解决组合优化问题——MaxCut

4.总结 

1.量子计算简介

1.1后摩尔时代的难题

计算机的工作原理是基于“经典力学”的框架去设计的，也就是说1就是1，0就是0；可谓见山是山，见水是水。

过去数十年间，经典计算机芯片之所以能越做越好，计算能力不断提高，主要原因是优秀的工程师们可以把芯片里面的元件不断缩小。这样，不仅单位大小内可放置的元件增加，而且电流信号从一个元件到另外一个元件的距离减少，逻辑操作就可以被加速了，同时能耗也会减少，一举多得。

这个方法，成就了著名的“摩尔定律”。摩尔定律是指集成电路上的晶体管数目，约每隔两年便增加一倍。

在数据库海量数据中进行检索时，传统计算机需遍历其中所有可能的匹配才能找到最终结果，而利用量子计算机中的匹配算法去寻找结果可节省数倍时间。

总而言之，摩尔定律把经典计算推向量子领域。

1.2量子计算的颠覆性思想

量子力学让我们意识到，真实的世界，原来有非常多的物理规律是违反直觉的，颠覆了我们对整个世界的认知。在量子世界，很多经典物理学中不存在的物理状态变得可能，比方说，粒子的状态能“同时”代表1和0；真是见山不是山，见水不是水。

量子计算的核心思想，就是要以量子力学作为框架，发展出更强大的量子计算机器，让我们重新认识计算的意义。

单凭量子计算机存在的可能性，已经对目前的加密系统造成威胁。

量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式，即利用量子叠加和纠缠等物理特性，以微观粒子构成的量子比特为基本单元，通过量子态的受控演化实现计算处理。量子计算机的工作原理和经典计算机最大的差异，就是存储和传输数据的基本单元“比特”被替换成“量子比特”。

量子计算机的每一个量子比特可以处于叠加态，数据量呈形态几何增长，以一个4bit计算模型为例，它总计有16种组合也就是16个不同的数据，在某一个时刻经典计算机只可能处于其中1种状态，也就是只能记录1个数据，而量子比特因为处于叠加态，所以可以同时处于16种状态中，当探测器使用不同的方式去确定就能得到不同的数据，换言之就是对于一个4bit计算模型，1台量子计算机就等于16台经典计算机并行工作。所以量子比特越大，量子计算机的并行优势就越大。量子算法的核心，就是如何利用好这些量子叠加态，来加速计算问题的求解速度。

1.3行业应用

（1）通用量子计算

其关键技术是量子纠错技术，成熟期在10年以上

金融：

• 当前挑战：搜索最佳投资组合，减小投资风险，控制管理成本等
• 量子优势：利用量子优化算法可在指数级的参数空间中快速搜索最优解

化工：

• 当前挑战：高性能催化剂的寻找、新型光伏材料和电池材料设计
• 量子优势：通用量子计算机可对大分子系统，以超越经典计算速度进行高效模拟

生物：

• 当前挑战：新型药物的设计、大型蛋白质分子功能预测方法
• 量子优势：生物大分子和药物分子的功能都可以通过通用量子计算机来模拟

安全：

•  当前挑战：RSA加密体系的破解以及新型的量子加密算法
• 量子优势：Shor算法可轻松破解现有RSA加密体系，量子加密算法具有绝对安全性

（2）专用量子计算

其关键技术是量子-经典混合架构，成熟期大约是5年

量子化学

• 当前挑战：分子基态能量计算，化学反应预测、量子多体模拟
• 量子优势：通过VQE量子经典混合算法来模拟化学分子的能量势能面

组合优化

• 当前挑战：工业界需要解决航线规划、网络流量分配等组合优化问题
• 量子优势：量子近似优化算法QAOA有望能在多项式时间寻找最优解

机器学习

• 当前挑战：神经网络、生成对抗网络、自编码器等算力需求不断增加
• 量子优势：利用量子经典混合架构，在NISQ阶段发挥量子计算的优势

量子采样机

• 当前挑战：50+比特的量子芯片已经难以被经典计算机所模拟，如何评测其性能
• 量子优势：谷歌的超导芯片和中科大在发布九章波色采样机，均宣称了量子优越性

1.4量子比特

量子比特在量子信息学中是量子信息的计量单位。

传统电脑使用的是0和1，量子电脑虽然也是使用0跟1，但不同的是，量子电脑的0与1可以同时计算。在古典系统中，一个比特在同一时间，只有0或1，只存在一种状态，但量子比特可以同时是1和0，两种状态同时存在，这种效果叫量子叠加。这是量子电脑计算目前独有的特性。

量子叠加原理：一个量子比特能“同时”处于0和1两个逻辑状态的线性叠加态；两个量子比特的状态可以同时处于00、01、10、11四个逻辑状态的叠加态；多个量子比特对应的状态可以达到指数增长。

1.5量子逻辑门

在经典计算机中，单比特逻辑门只有一种，非门（NOT gate），但在量子计算机中，量子比特情况相对复杂，存在叠加态，相位，所以单量子比特逻辑门有更加丰富的种类。

量子逻辑门和经典逻辑门一个巨大的不同就是量子逻辑门可逆。

1.6量子线路

所谓量子线路，从本质上是一个量子逻辑门的执行序列，它是从左至右依次执行的。

量子线路，也称量子逻辑电路是最常用的通用量子计算模型，表示在抽象概念下，对于量子比特进行操作的线路。组成包括了量子比特、线路（时间线），以及各种逻辑门。最后常需要量子测量将结果读取出来。

不同于传统电路是用金属线所连接以传递电压讯号或电流讯号，在量子线路中，线路是由时间所连接，亦即量子比特的状态随着时间自然演化，过程中是按照哈密顿运算符的指示，一直到遇上逻辑门而被操作。由于组成量子线路的每一个量子逻辑门都是一个酉算子 ，所以整个量子线路整体也是一个大的酉算子。

下图就是一个量子卷积神经网络的量子线路图。

1.7量子机器学习

• 利用量子计算中的量子态叠加和纠缠等特性来对机器学习进行加速
• 量子系统更适合于线下代数运算（高维向量的距离估计）
• 具有多项式或者指数加速的量子算法：HH，PCA，量子SVM，Grover搜索等等
• NISQ阶段需要量子-经典混合架构，利用经典机器学习来控制量子线路中的参数

2.MindSpore Quantum简介

2.1MindSpore Quantum的定义

MindSpore Quantum是基于昇思MindSpore开源深度学习框架和HiQ量子计算云平台开发的通用量子计算框架，支持多种量子神经网络的训练和推理。

MindSpore Quantum的量子计算的关健字有很多，其中最重要的关键字是变分量子算法（variational quantum algorithm, VQA）。

变分量子算法就是用一个经典优化器（classical optimizer）来训练一个含参量子线路（quantum circuit）。它有些像是机器学习在量子计算中的自然类比。

经典机器学习框架中有四个要素：

• data [公式]
• model [公式]
• cost function [公式]
• optimizer [公式]

2.2MindSpore Quantum的优势

高性能变分量子计算框架，助力量子前沿技术创新

使用MindSpore的优势可以总结为以下四点：

• 简单的开发体验
• 灵活的调试模式
• 充分发挥硬件潜能
• 全场景快速部署

2.3搭建量子线程的实现代码

部署代码：

可视化代码：

3.利用量子神经网络解决组合优化问题——MaxCut

组合（最）优化是应用数学和理论计算机科学领域中，从一个有限的对象集中找出最优编排、分组次序或筛选等问题的优化方法。

QAOA：NISQ阶段求解组合优化问题的强有力手段。

4.总结

爱因斯坦说过：“我们现在所看到的只是一个尚未完全理解的真正实体的局部。”通过量子理论，人类将有机会在微观和宏观世界之间架设桥梁。量子力学之父之称的波尔也说过一句很有名的话：“谁不为量子力学迷惑，谁就一定没有学会量子力学。”

多年前，量子计算就被称为是具备颠覆可能性的未来计算技术之一。如果实现指数级别的加速，经典计算机需要耗时上万年的某些计算任务，量子计算机能在几分钟甚至瞬间便可完成。虽然量子计算在硬件、软件、算法、系统等多方面存在技术挑战有待突破，是一个复杂的系统工程；不过，从近年来量子计算领域飞速发展的趋势来看，预计其将有可能在人工智能、药物开发、量子化学、新材料设计以及复杂优化调度等多个方向带来新的革命。

华为于2012年起开始从事量子计算的研究，量子计算作为华为中央研究院数据中心实验室的重要研究领域，研究方向包括了量子计算软件，量子算法与应用等。华为在量子计算基础研究层面每年都迈出了坚实一步，云服务平台基于华为云提供的计算、网络、存储、安全等资源服务，赋能科研和教育，实现了在普通的计算机上进行量子计算，为开发者提供良好的编程体验，推进合作伙伴在量子计算领域的探索和产业应用。

总之，利用量子理论来变革信息技术，有望实现对信息处理能力的革命性突破，量子计算机和量子通信不只存在于科幻小说中，而是越来越接近现实世界。量子科技在推动人类社会文明进步方面将发挥颠覆性作用，要进一步创新技术和变革理念，以更好地操控多粒子纠缠，进而推动量子产业发展壮大。

本文参与华为云社区【内容共创】活动第18期。

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/364560

任务 1 ： MindSpore Quantum实战，用量子计算解决组合优化问题