量子電腦簡介：
量子計算是以量子力學的疊加態原理及非局域糾纏態為基礎，研究資訊處理的科學。簡單說，量子電腦不是一種 “比較快的電腦”，而是一種處理資訊 (information) 的全新觀點。
量子電腦特色：
量子力學中的狀態是處在線性疊加 (superposition) 的狀態，最有名的思想實驗就是薛丁格的貓(Schrödinger’s cat)。如果有一隻量子貓 (quantum cat) ，他的兩種可能的狀態是：活著或死亡。在量子貓被觀察之前，他的量子力學狀態會處於同時活著以及死亡，直到量子貓被觀察時，其狀態才會塌縮 (collapse) 到其中一種。
在量子計算中，不同於古典的位元 bit （狀態為 0 或 1 ）， 量子位元 (qubit) 處於 0 與 1 的疊加狀態，也就是說一個 qubit 可以攜帶的資訊量很多，不僅只有 0 或 1 而是 0 與 1 的無窮多種組合，又稱為布洛赫球 (Bloch sphere)。
運算規則（邏輯閘）：
量子電腦種類：
量子點 (Quantum Dot)
量子點是能將電子束縛在三維空間中的半導體奈米結構，其束縛的能力來自外加磁場、摻雜、應變或雜質產生等。
在開發量子電腦的大廠中，Intel 專注於矽量子點 (silicon quantum dots) 技術 (又被稱為人造原子)。量子點是一塊極小的材料，像原子一樣帶有電子，有自旋上或下的量子態可以用來表示量子位元，並且不需像囚禁離子法需要雷射來困住它。早期的 quantum dot 用幾近完美的砷化鎵晶體製作，但研究人員們更傾向於矽，希望能利用半導體產業的巨大產能，但是基於矽的量子點研究，大大落後於囚禁離子和超導量子技術。
量子退火 (Quantum Annealing)：
透過降低溫度找到最小能量狀態的過程。也就是說量子退火是在降溫時，系統逐漸靠近基態 (ground state) 並顯現出量子現象，而加快的得到最低能量，也就相對應全域最佳解。
超導迴路 (Superconducting Loops)
超導迴路中最重要的元件特徵為約瑟夫森接面 (Josephson junction)。約瑟夫森接面是將兩層超導體線路間參入一層很弱的絕緣層，讓電子僅能透過量子穿隧效應通過絕緣層，在電路中作為非線性電感 (non-linear inductance) ，改變電流相位 (也可以改變電荷或通量)，作為兩種不同的量子位元。
利用此技術，Google 量子 AI 實驗室發表了新的 72 位元 qubits 的量子處理器 Bristlecone。雖然目前還沒有看到具體的實驗結果，但這塊晶片的未來有很大潛力，很有可能達成量子計算領域內的重要里程碑。
囚禁離子 (Trapped Ion)
利用電場或磁場將離子（即帶電原子或分子）俘獲和囚禁在一定範圍內的裝置，離子的囚禁在真空中實現，離子與裝置表面不接觸。離子阱利能用電極產生電場，將經過超冷處理 (雷射冷卻，避免熱擾動) 的離子囚禁在電場裡，實現量子位元 。
鑽石空缺 (Diamond Defect)
量子計算中具有前景的技術之一是基於人造金剛石 (鑽石) 中的氮空缺 (nitrogen-vacancy, NV) 中心所構成的。鑽石的晶格是相當穩定的， NV 中心是利用氮取代晶格中原本的碳原子，由於 5A 族的氮比 4A 的碳多出一個電子，這的帶有自旋的電子被緊緊困於空缺中，可以作為量子位元使用。在量子電腦中，如何從量子位元中讀取資訊是一個難題，而鑽石缺陷中的光學性質能使得量子位元很容易被讀取。事實上，鑽石缺陷放出的光子能處於疊加狀態，有利於量子計算。此外，鑽石空缺是目前唯一可以在室溫底下操作的量子計算技術，利用參雜的技術能提升鑽石中的量子位元數量。
拓樸量子位元 (Topological Qubit)
拓樸量子位元是建造可擴展量子系統 (scalable quantum system) 的重要技術。量子拓樸的性質能保護其訊息，比起其他的量子系統的脆弱性，這種保護的特性能提高系統運作的效能。量子系統的疊加狀態很容易因為與外界的交互作用而被破壞，僅僅一顆光子也能讓計算的結果錯誤。可以防止破壞發生方法稱為準粒子 (quasi-particle) 的拓樸保護 (topological protection) 性質。
存在於二維空間的準粒子加上時間，它的運動可以視為在三維時空中的一條軌跡，也稱為世界線 (worldline)。不同粒子的世界線會在時空中互相交錯，產生像是辮子 (braids) 的拓樸形式。這些辮子狀的編織物就是拓樸量子電腦的邏輯閘，由於它們的拓撲性質不會因為小的擾動而發生變化，因此這種結構比使用囚禁離子、超導迴路的結構穩定得多。拓樸量子位元提供了更好的基礎來實作量子電腦，它具有更低的錯誤率、降低物理與邏輯 量子位元的比例，提升可編程的量子位元數量。(當然，由熱擾動引起的誤差仍然是拓撲量子系統的問題，但是可以通過顯著降低溫度並將準粒子分開合理的距離來避免這種情況。
拓樸量子電腦操作的過程：編辮 (braiding) 與 計算。將準粒子的順時針與逆時針交換當作量子位元基本操作，在三維時空中的世界線 (worldline) 則形成對應的辮子 (braidings) 。
在操作計算時，將一群準粒子排列表達出輸入的量子位元。這些準粒子隨時間變化時會與鄰近的其他準粒子交換，這些交換就對應到量子位元的操作。最後計算完成後對準粒子逕行量測取的計算結果。由於過程中的擾動不會對拓撲結構產生影響，因此計算結果不受誤差影響。
統整：
量子電腦實際應用：
市場：
- 製藥
- 系統模擬
- 人工智慧（Machine learning
- 加密與解密應用
1.製藥
波士頓諮詢（BCG）近期 (2018) 發佈了一份量子計算行業調研報告 (quantum leap)，表示製藥行業很可能成為量子計算的商用突破口。
藥物或化學分子的模擬在量子電腦上，相較於古典電腦，是具有顯著性的速度提升，早在 1982 費曼提出的論文中就說明，量子電腦可以同時考慮所有狀態與交互作用。
目前預估，量子模擬可將藥物發現率提高 5% 到 10%，並節省 15% 到 20% 的研發時間。預估 2030 年，利用量子計算模擬製藥的市場可以達到 200 億美金；另外化學製品、材料科學等產業也可以創造 70 億美金的市場。
BCG 引用一家大型製藥公司的研發部門負責人的話稱：在原子水平上，目前的高性能計算無法處理大多數的模擬，量子計算可以成倍地提高藥物發現概率。在美國，如果複雜的量子模擬是可行的，有 10% 的公司願意為其承擔費用，這對應着 150 億到 300 億美元的量子計算市場機會。(目前全球高性能計算的市場規模已經達到 100 億美元)
2.人工智慧
在人工智慧的應用上，量子電腦也相當具有優勢。量子電腦能在非結構化的資料上做處理，可能會逐漸取代透過大規模平行的 GPU ，成為機器學習的主要運算裝置，預估的市場價值超過 200 億美元。
量子計算的先驅 John Preskill 認為， 量子計算在深度學習上是具有潛力但未知的，值得進一步探索。量子計算對機器學習有很大幫助的是 QRAM 的概念，量子隨機訪問存儲器（quantum random access memory) 。通過 QRAM，我們可以將一個具有 N 維的向量編碼進只有 log N 個 qubits 中，能夠以非常簡明節省的量子方式表達一筆古典的數據。
3.安全性（防範偽藥）
Think 2018 會議上 IBM 展示了全球最小的電腦，此一未被命名的超微電腦比一顆鹽巴還要小，功用為數位指紋，可被嵌入於任何物體中以驗明正身，屬於IBM「加密錨」(crypto-anchors)計畫的一部份，他們認為結合加密錨與區塊鏈將能有效抵制仿冒品，也相信未來所有的商品或裝置都將嵌入加密錨。
根據調查，在許多國家，接近 7 成用來拯救生命的特定藥品是仿冒的，不知情的病人購買並吃下這些以為可用來治療瘧疾的藥，各式產品經常在全球的供應鏈中轉手，可能先經歷了許多國家才到達消費者手上，仿冒可能出現在當中任何一個環節，而詐騙一年替全球帶來超過 6000 億美元的經濟損失。
量子位元數發展：
- 1998: 2 qubits, Oxford University, UK.
- 1998: 2 qubits, IBM, UC Berkeley, Stanford University, and MIT, US.
- 2000: 5 qubits, Technical University of Munich, Germany.
- 2000: 7 qubits, Los Alamos National Laboratory, US.
- 2006; 12 qubits, Institute for Quantum Computing, Perimeter Institute for Theoretical Physics, and MIT.
- 2017: 17 qubits, IBM, US.
- 2017: 50 qubits, IBM, US.
- 2018: 72 qubits, Google, US.
參考資料：
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- 參考文章
- https://kelispinor.medium.com/量子電腦極簡介-short-introduction-to-quantum-computer-a7b159861786
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