Quantum computation over continuous variables
量子计算的基本原理
量子计算的基本原理量子计算/量子计算机的概念是著名物理学家费曼于1981年首先提出的。
后来大家试了试才知道,原来真的可以这么玩。
【费曼还首先在Tiny Machine的课堂上首先提出了纳米科学这一个概念,他课堂的学生某种意义是人类第一批纳米科学家。
然后又一个新领域诞生了。
所以现在美国的纳米科学领域的奖叫做费曼纳米技术奖。
类似的,薛定诗有一个一系列讲座叫《What is life》。
他在《生命是什么》里用物理思想诠释了自己对生命的理解。
他把信息、负燧等思想(食物就是负嫡)引入了生命科学,然后分子生物学(生命科学最重要的领域之一)诞生。
】这些行走在人类能力圈边缘的天才物理学家们总是有着这梦幻般的的创作力。
所思所想皆对人类做出巨大贡献。
量子计算的原理实际上应该分为两部分。
一部分是量子计算机的物理原理和物理实现;另一部分是量子算法。
关于物理部分,我直接上郭光灿院士的文章吧。
他是我国量子光学的泰斗级人物。
我自认为不会比他讲的更好。
【USTC物理的强大实力差不多有一半来自于潘建伟院士和郭光灿院士领导的量子物理领域。
郭院士是T立非常和蔼的老人。
我本科期间还向他请教过量子物理相关的问题。
:)】量子计算量子比特可以制备在两个逻辑态O和1的相干叠加态,换句话讲,它可以同时存储O 和1。
考虑一个N个物理比特的存储器,若它是经典存储器,则它只能存储*N个可能数据当中的任一个,若它是量子存储器,则它可以同时存储2小1个数,而且随着N的增加,其存储信息的能力将指数上升,例如,一个250量子比特的存储器(由250个原子构成)可能存储的数达2八250,比现有已知的宇宙中全部原子数目还要多。
由于数学操作可以同时对存储器中全部的数据进行,因此,量子计算机在实施一次的运算中可以同时对2^N个输入数进行数学运算。
其效果相当于经典计算机要重复实施2ΛN次操作,或者采用2小1个不同处理器实行并行操作。
可见,量子计算机可以节省大量的运算资源(如时间、记忆单元等)。
量子计算介绍
量子计算介绍量子计算是一种基于量子力学原理的计算模型,它利用量子比特(qubit)而不是经典比特(bit)来存储和处理信息。
量子计算的原理和应用有着潜在的重大影响,它被认为是计算机科学领域的一项革命性技术。
下面是关于量子计算的详细介绍:1. 量子比特(qubit):经典计算机中的最基本信息单元是比特(bit),它可以表示0或1两个状态。
量子比特(qubit)是量子计算的基本信息单元,与经典比特不同,它可以处于0、1两个状态的线性组合,即叠加态。
量子比特的主要特点是叠加态和纠缠态,这使得量子计算能够进行高效的并行计算。
2. 量子超导:量子计算机通常使用超导量子比特,这些比特在极低温度下运行,以保持其量子性质。
超导量子比特的常见类型包括超导量子比特(transmon qubit)、腔量子电动力学qubit 等。
3. 量子门和量子电路:量子门(quantum gate)是用于在量子计算中操作量子比特的基本单元。
通过将一系列量子门连接起来,可以构建量子电路,用于解决特定的计算问题。
4. 量子并行性:量子计算利用量子比特的叠加性质,可以在同一时间处理多个可能性,实现量子并行性。
这意味着对某些问题的计算速度可能远远超过经典计算机。
5. 量子纠缠:量子纠缠是一种奇特的现象,其中两个或多个量子比特之间存在特殊的关联。
通过纠缠,改变一个量子比特的状态会瞬间影响到与之纠缠的其他比特,即使它们之间的距离很远。
6. 量子算法:量子计算引入了一些经典计算机无法高效解决的问题的新算法,最著名的是Shor算法(用于因子分解)和Grover算法(用于搜索)。
7. 量子计算的应用:量子计算有着广泛的应用潜力,包括加密破解、药物设计、优化问题求解、材料科学、量子模拟等领域。
8. 挑战和发展:量子计算仍面临许多技术挑战,如量子误差校正、量子比特稳定性等。
当前,大型科技公司和研究机构正积极开展量子计算研究,争取在未来实现可扩展的量子计算机。
量子计算机 经典问题
量子计算机经典问题【中英文版】Title: Quantum Computers and Classical QuestionsTitle: 量子计算机与经典问题The phrase "quantum computer" often evokes images of futuristic technology, capable of solving complex problems beyond the scope of classical computers.However, the concept of quantum computing also raises classical questions in the field of computer science.“量子计算机”这一词汇常引发人们对未来科技的想象,能够解决传统计算机难以应对的复杂问题。
然而,量子计算的概念在计算机科学领域也引发了经典问题。
One of the classical questions in computer science is the "halting problem," which asks whether it is possible to determine, for an arbitrary program, whether it will eventually halt.This problem is known to be undecidable in the classical computing paradigm.However, quantum computing offers a potential solution to this problem.计算机科学中的一个经典问题是“停机问题”,它询问是否可以确定任意程序最终是否会停止。
这个问题在传统计算范式中已知是不可判定的。
量子计算机介绍
量子计算机介绍量子计算机是一种基于量子力学原理的计算设备,具有在某些特定情况下超越经典计算机性能的潜力。
以下是关于量子计算机的详细介绍:1. 量子计算的基本原理:量子计算是建立在量子力学原理之上的计算模型。
它利用了量子比特(qubit)这个特殊的计算单位,不同于经典计算机的比特(bit)。
量子比特可以处于多个状态的叠加态,这是量子计算的核心特性。
它们可以表示为0、1、或者0和1的叠加态。
这种叠加允许量子计算机在某些情况下并行处理大量信息,从而加速计算过程。
2. 量子叠加和纠缠:量子叠加是指量子比特可以同时处于多个状态。
这允许量子计算机在一次计算中同时处理多种可能性,而不是经典计算机逐个尝试。
量子纠缠是指两个或多个量子比特之间的关联,一个比特的状态会受到其他比特状态的影响。
这种关联可以用于量子通信和量子加密。
3. 量子比特的处理:量子比特可以通过门操作进行处理,类似于经典计算机中的逻辑门。
量子计算机的门操作包括Hadamard门、CNOT门等。
量子比特的状态演化受到量子门操作的控制,这使得量子计算机可以执行特定的算法,如Shor算法(用于因子分解)和Grover搜索算法(用于搜索未排序的数据库)。
4. 量子计算机的应用:量子计算机的潜在应用广泛,包括加密破解、材料科学、药物设计、优化问题、模拟量子系统等。
量子计算机还可以用于改进机器学习和人工智能算法,加速大规模数据分析。
5. 挑战和未来展望:量子计算机的发展面临着技术和工程挑战,如量子比特的稳定性和纠错代码的设计。
未来,随着技术的进步,量子计算机有望在一些领域实现突破性进展,但仍需要时间来解决各种问题。
总的来说,量子计算机代表了计算科学的一项革命性技术,有潜力彻底改变计算和信息处理领域。
虽然目前的量子计算机仍处于发展初期,但已经引起了科学界和工业界的广泛兴趣,并且正在不断迈向实际应用。
陆朝阳量子计算机作文素材
陆朝阳量子计算机作文素材Quantum computing has been a hot topic in the field of advanced technology, with companies and countries around the world racing to develop the first fully functional quantum computer. 量子计算已经成为先进技术领域的热门话题,世界各地的公司和国家都在竞相研发第一台功能完备的量子计算机。
At the forefront of this race is a Chinese company, led by the charismatic and enigmatic CEO, Lu Chaoyang. 在这场竞赛的最前沿,是一家由领袖魅力非凡的神秘CEO陆朝阳带领的中国公司。
The prospect of a fully functional quantum computer has the potential to revolutionize industries, solve complex problems in science and medicine, and advance artificial intelligence to a new level. 一台功能完备的量子计算机有可能彻底改变产业结构,解决科学和医学领域的复杂问题,并将人工智能推向新的高度。
Lu Chaoyang's vision for quantum computing is grand and ambitious, with the potential to transform the global technological landscape.陆朝阳对于量子计算的愿景是宏伟和雄心勃勃的,有着改变全球科技格局的潜力。
量子计算中的算法与理论
量子计算中的算法与理论量子计算是一种新兴的计算模型,利用量子力学的原理来进行计算。
与传统的经典计算机相比,量子计算机具有更高的计算速度和更强的计算能力。
在量子计算中,算法和理论被广泛用于研究和开发新的量子计算模型和技术,以及解决一些传统计算机无法解决的问题。
本文将重点介绍量子计算中的一些重要算法和理论。
一、量子计算的算法1.维特罗算法(VQE算法)维特罗算法是一种用于求解量子系统的能量的算法。
它通过将量子计算与经典优化算法相结合,利用量子计算机的优势来解决有关能量的最优化问题。
该算法可以应用于分子模拟、物质设计等领域。
2.脉冲形状优化算法(GRAPE算法)脉冲形状优化算法是一种用于优化量子比特操作的算法,通过优化脉冲波形的形状和强度,使得系统的能量能够在量子态之间进行转移。
该算法可用于量子逻辑门的实现和量子纠缠的产生等。
3. Shor算法Shor算法是一种用于分解大整数的算法,它利用了量子计算机在因子分解方面的优势。
与传统的经典算法相比,Shor算法具有更高的分解速度,这对密码学的安全性产生了重要的影响。
4. Grover算法Grover算法是一种用于未排序数据库的算法,它利用了量子计算机的并行计算性质和量子干涉效应。
该算法在问题的解空间中具有更高的计算效率,可以加快过程的速度。
二、量子计算的理论1.量子门模型量子门模型是描述量子计算的一种理论框架。
它基于量子比特的状态和量子逻辑门的作用,用于描述量子计算机的运算过程。
量子门模型可以通过一系列量子逻辑门的组合和操作,实现各种复杂的计算任务。
2.量子线路模型量子线路模型是一种描述量子计算的理论模型,它将量子计算机的运算过程表示为一系列量子比特的操作和态之间的转换。
量子线路模型可以用于设计和分析量子算法,研究量子计算的复杂性和可行性。
3.量子态的表达与测量量子态的表达与测量是研究量子计算理论的重要内容之一、它研究如何有效地表示和测量量子比特的状态,包括量子态的数学表示、量子态的变换和演化等。
量子计算中的无限维希尔伯特空间
量子计算中的无限维希尔伯特空间量子计算作为一种新兴的计算模型,已经在科学界引起了广泛的关注。
与传统的经典计算相比,量子计算利用了量子力学中的一些特性,如叠加态和纠缠态,以实现更高效、更强大的计算能力。
在量子计算中,无限维希尔伯特空间扮演着重要的角色。
希尔伯特空间是量子力学中描述量子态的数学结构。
在经典计算中,我们使用二进制位(0和1)来表示信息,而在量子计算中,我们使用量子比特(qubit)来表示信息。
一个qubit可以处于叠加态,即同时处于0态和1态的叠加状态。
而希尔伯特空间则提供了描述这种叠加态的数学工具。
在经典计算中,我们可以使用有限维的希尔伯特空间来描述信息的状态。
例如,一个有n个二进制位的经典计算机可以使用一个n维的希尔伯特空间来表示其状态。
而在量子计算中,由于量子比特可以处于叠加态,我们需要使用无限维的希尔伯特空间来描述量子系统的状态。
在无限维希尔伯特空间中,我们可以用基态来表示量子比特的不同状态。
基态是希尔伯特空间中的一组正交归一基矢量,它们对应于量子比特的不同状态。
例如,对于一个有无限多个基态的量子比特,我们可以用|0⟩、|1⟩、|2⟩等来表示不同的状态。
在无限维希尔伯特空间中,我们还可以进行一些基本的操作,如叠加、测量和纠缠。
叠加是指将两个量子比特放在一起,使它们处于叠加态。
测量是指对量子比特进行观测,得到一个确定的结果。
纠缠是指将两个量子比特之间建立起一种特殊的关系,使它们的状态相互依赖。
无限维希尔伯特空间的引入,使得量子计算具备了更强大的计算能力。
在经典计算中,我们使用的是确定性的逻辑门,如与门和或门。
而在量子计算中,我们使用的是概率性的量子门,如Hadamard门和CNOT门。
这些量子门可以对多个量子比特进行操作,从而实现更复杂的计算任务。
除了在计算中的应用,无限维希尔伯特空间还在量子通信和量子模拟等领域发挥着重要作用。
在量子通信中,我们可以利用纠缠态在远距离间传递信息,从而实现更安全、更快速的通信。
量子计算器简介作文英语
Quantum Computing: A Brief Introduction Quantum computing, a revolutionary field in technology, promises to revolutionize the way we process and store information. At its core, quantum computing harnesses the unique properties of quantum mechanics to perform calculations and operations far beyond the capabilities of traditional computers.The fundamental building block of a quantum computer is the quantum bit, or qubit. Unlike the traditional binarybit that can only exist in a state of 0 or 1, a qubit can exist in a superposition of both states simultaneously. This superposition allows a qubit to represent multiple possible outcomes simultaneously, greatly enhancing the processing power of quantum computers.Quantum computers also utilize entanglement, a phenomenon where two or more particles are connected in such a way that their quantum states are inextricably linked. This entanglement allows qubits to share information instantly, regardless of their physical distance, enabling parallel processing and optimization problems that are intractable for classical computers.The potential applications of quantum computing are vast and diverse. Fields like chemistry, physics, and artificial intelligence could benefit significantly from the ability to model complex systems and optimize large datasets with the help of quantum algorithms. Additionally, quantum cryptography offers enhanced security for data transmission, leveraging the unique properties of quantum mechanics to ensure the integrity and authenticity of information.Despite the promise of quantum computing, there arestill significant challenges to overcome. The technology is still in its infancy, and building stable and scalable quantum computers is an ongoing challenge. However, with ongoing research and development, the future of quantum computing looks incredibly bright.Quantum computing represents a new frontier in technology, with the potential to revolutionize the way we process information and solve complex problems. As thefield continues to evolve, we can expect quantum computers to become increasingly accessible and powerful, drivinginnovation in various fields and ushering in a new era of technological advancement.**量子计算简介**量子计算,这一革命性的技术领域,有望彻底改变我们处理和存储信息的方式。
量子计算机原理介绍
量子计算机原理介绍量子计算机是指通过运用量子力学的原理而实现的一种新型计算机。
其中的量子比特(qubit)是其最基本的操作单位,比传统计算机中的二进制数字更为复杂和难以把握。
量子计算的优点在于其能力越强,完成过去计算机不可能处理的难题。
因此,量子计算机的引入将在各行各业都带来巨大的变革。
量子计算机在处理数据时,可常见于传统计算机的成对状态1、0,却因操作方式不同具备更多可能状态及变化。
量子比特在操作时具有超级位置(Superposition)、量子纠缠(Entanglement)、量子随机化(Quantum Randomness)和量子并行计算(Quantum Parallelism)几种标志性特点。
超级位置(Superposition)是量子比特可以存在的多个可接受状态。
比如,量子比特可以接受该数值为1或0,却也能够同时存在于1和0的状态之中,这也意味着量子比特的计算能力极强。
量子纠缠(Entanglement)也是量子比特的一个独有特点。
两个纠缠态的量子比特之间可以同步改变另一个量子比特的状态。
量子比特的计算结果,能够随时为其它量子的状态所影响,这也是一种多维计算。
量子随机化(Quantum Randomness)是因量子比特可以在有限的情况下,得到随机的结果,但结论却更精确。
因此,量子计算机在密钥的生成上具有绝对的安全性。
量子并行计算(Quantum Parallelism)是指量子比特存在多种超级位置状态。
多个超级位置的状态可以被同时进行操作处理,减小了算法所需时间和空间的复杂性。
运用量子并行计算,量子计算机能够发展出更具优势的速度和效率,在解决复杂问题、优化和预测情况,以及机器学习等方面潜力可期。
每个量子比特都具有存在多重状态的可能性,一组n个量子比特可以同时拥有或操作2的n次方种交替状态。
此即是指量子计算机中的量子并行计算所依赖的原理和方式。
这种特性也使得量子计算相对传统计算来更具优势。
量子计算机的浅谈
量子计算机的浅谈量子计算机(Quantum Computer)是一种利用量子力学的纠缠态和叠加态进行计算的新型计算机。
相比于传统计算机,量子计算机在某些特定场景下可以得到远比传统计算机更快的计算速度,这种速度的提升是因为它可以使用量子比特实现超级并行计算和量子搜索。
量子计算机的运算原理量子计算机是基于量子力学的计算模型,与传统计算机使用逻辑门相比,量子计算机使用叠加态和纠缠态作为计算基础,这使得量子计算机可以同时存储并操作大量量子态,实现超级并行计算。
而这种并行计算在传统计算机中需要时间分割来完成。
举个例子,对于传统计算机来说,计算2^n需要做n次运算,而对于量子计算机来说,只需要进行一次运算,因为它可以进行量子叠加,即把多个二进制数同时存储在同一个量子比特上,这些比特就会被称为量子叠加状态,而当进行查询时,它们的值会同时出现。
这就是量子计算机的并行计算。
量子计算机的应用场景由于量子计算机的计算速度远超传统计算机,因此在许多领域都有很高的实用价值,尤其是在数据加密、计算物理、化学、生物学、人工智能、机器学习等领域。
例如,量子计算机可以破解RSA加密,这是目前广泛使用的加密算法之一,它采用对大质数的分解,但传统计算机因为速度限制,无法短期内完成分解运算,而量子计算机能够利用其超级并行的运算速度来加快分解。
量子计算机在计算物理中也有着重要的应用,如模拟量子力学的基础理论,帮助物理学家解决哈密顿量的求解等问题。
此外,在机器学习领域中,量子计算机也有很高的研究价值,例如对于人工神经网络(ANN),量子计算机可以帮助加速和优化学习过程。
量子计算机的现状和发展趋势目前,量子计算机的发展仍处于起步阶段,虽然已经有了能够实现量子计算的量子处理器,但整个量子计算系统仍存在大量的技术挑战。
例如,量子比特的稳定性、量子纠缠与量子门的实现等等。
随着量子计算机的不断发展,虽然在实验室中已经有了一些应用实现,但距离普及还有很长的路要走。
量子计算机突破现有计算极限的前沿技术
量子计算机突破现有计算极限的前沿技术量子计算机是一种基于量子力学原理运作的计算机,相对于传统计算机而言,量子计算机具备破解密码、模拟量子体系等领域的潜力。
虽然量子计算机仍处于发展初期,但其前沿技术正日益引起科学家和工程师们的关注。
本文将介绍量子计算机在突破现有计算极限方面的前沿技术。
首先,量子比特(qubit)是量子计算机的基本单位,可以同时处于0和1的叠加态,这种多态性使得量子计算机具备执行并行计算的能力。
与传统的二进制位(bit)只能表示0或1不同,量子比特的叠加态允许以指数级的速度进行计算,从而加快计算速度。
当前研究的一个重要方向是探索更稳定的量子比特,以提高量子计算机的性能。
其次,量子纠缠(quantum entanglement)也是量子计算机的关键技术之一。
量子纠缠是一种奇特的纠缠状态,其中两个或多个量子比特之间的状态存在强烈的关联。
通过使用纠缠态,量子计算机可以实现量子并行和量子纠错等功能。
此外,量子纠缠还可以用于量子通信领域,实现安全的信息传输。
另外,量子门(quantum gate)也是量子计算机中不可或缺的组件。
量子门用于对量子比特进行操作,包括逻辑门和Hadamard门等。
逻辑门用于进行量子比特的状态转换,而Hadamard门用于将量子比特由经典状态变为叠加态。
当前的研究重点之一是寻找更稳定的量子门实现方式,以提高计算机的准确性和可靠性。
另一个前沿技术是量子纠错码(quantum error correction codes),用于解决量子计算机中的误差问题。
由于量子计算机非常敏感,即使微小的干扰也可能导致计算结果的不准确性。
量子纠错码可以通过对量子信息进行编码,从而保护量子比特免受干扰。
目前,科学家们正致力于开发更高效和可扩展的量子纠错码,以应对日益复杂的计算任务。
此外,量子态的读取和写入也是量子计算机的重要问题。
在传统计算机中,数据的读取和写入是相对容易的,但在量子计算机中,由于量子态的高度敏感性,确保信息的正确读取和写入则成为一项挑战。
量子计算的前沿技术
量子计算的前沿技术随着计算机技术的逐渐发展,人们的计算需求也在逐步增加。
传统计算机虽然在一定程度上可以完成人们的需求,但是随着数据量的增加和计算复杂度的提高,传统计算机很快会遇到瓶颈,无法满足现代计算的需要。
为了解决这个问题,人们开始研究量子计算这个新兴领域。
量子计算是一种利用量子力学中的量子位来进行计算的计算机。
与传统计算机不同的是,量子计算机不使用二进制来进行状态表示,而是使用“量子比特”(简称“量子位”)来存储信息。
量子位具有超出传统位的非常规性质,例如:能够同时表示0和1,并且这两种状态的权重可以控制。
这种性质为量子计算机提供了非常大的计算优势。
量子计算的前沿技术之一就是量子纠缠。
量子纠缠是指两个或多个量子位之间存在强烈的相互关联,这种关联并不受时间和空间的限制。
例如:当两个量子位进行纠缠时,它们之间的信息就会传递得非常迅速,无论它们之间的距离多远,这种关系都可以实现。
这种非常规的量子纠缠性质可以被用于一些特殊的计算问题,例如:为化学反应或物理模拟提供更准确的计算结果。
当然,量子计算的前沿技术还有很多。
例如:格子对角化、深度学习、编码与解码等等。
这些技术都有助于提高量子计算机的运算速度和效率,使得量子计算机可以更好地服务于人类社会的发展需求。
值得一提的是,量子计算的应用不仅限于科学领域。
计算机与互联网、网络通信领域、金融领域等方面都可以受益于它。
例如:著名的安全通信技术“量子密钥分发”就利用了量子力学的特殊性质,使得通信内容难以被黑客破解。
量子计算的发展必将为人类社会的发展带来新的机遇。
综上所述,量子计算作为计算机技术的新兴领域,其前沿技术涉及到许多领域,包括量子纠缠、格子对角化、深度学习、编码与解码等等。
这些技术可以使得量子计算机更好地服务于人类社会的发展需求。
量子计算机的发展将极大的推动人类社会的科技发展,创造出更美好的未来。
量子计算机的量子并行与量子态重叠
量子计算机的量子并行与量子态重叠量子计算机是一种基于量子力学原理的计算模型,利用量子比特(qubits)的并行计算能力,可以在某些特定场景下实现比传统计算机更高效的计算。
其中,量子并行和量子态重叠是量子计算机的两个核心概念,它们赋予了量子计算机强大的计算能力。
1. 量子并行量子并行是指量子计算机能够在相同的时间内执行多个计算任务。
与经典计算机一次只能处理一个输入的情况不同,量子计算机的量子比特能够同时处于多个状态,从而并行地进行计算。
这种并行计算的能力,使得量子计算机在某些特定算法中表现出超级计算速度。
以Grover算法为例,该算法可用于在一个未排序数据库中搜索目标数据。
经典计算机需要逐个尝试每个可能的数据,而量子计算机可以并行地评估多个数据,从而加速搜索过程。
量子并行的能力使得量子计算机在搜索、优化和模拟等领域具有巨大的潜力。
2. 量子态重叠量子态重叠是指量子比特(qubit)能够处于多个状态的叠加态。
与经典比特只能表示0或1两种状态不同,量子比特可以同时表示0和1的叠加态。
这种叠加态在计算中的特殊性质使得量子计算机能够处理更复杂的计算问题。
在量子计算机中,量子态重叠可通过量子门操作来实现。
通过对量子比特的幺正变换和叠加态的干涉,可以获得新的量子态。
通过利用量子态重叠,量子计算机能够进行并行计算、量子傅里叶变换等特殊运算,从而解决一些经典计算机难以处理的问题。
3. 量子并行与量子态重叠的应用量子并行和量子态重叠的能力使得量子计算机在许多领域有着巨大的应用潜力。
在密码学领域,量子计算机的量子并行能够有效破解目前广泛使用的公钥密码算法,如RSA算法。
量子计算机的量子态重叠能够加速量子密钥分发和量子认证等领域的安全通信。
在模拟和优化领域,量子计算机的量子并行和量子态重叠能够模拟量子系统的行为,解决复杂的优化问题,例如分子结构优化和化学反应模拟。
量子计算机还可以用于优化供应链、交通网络和通信网络等复杂系统。
量子计算机的基本原理
量子计算机的基本原理量子计算机是一种基于量子力学原理的计算设备,其使用量子位(qubit)来进行信息存储和计算。
与传统计算机使用的比特(bit)只能表示0和1两种状态不同,量子位可以同时处于多种状态的叠加态和相关态,这使得量子计算机具有强大的计算能力和解决特定问题的优势。
一、量子位的表示与量子态的叠加传统计算机使用的比特以0和1的状态表示信息。
而在量子计算机中,量子位可以表示为处于叠加态的叠加系数和相位的线性组合。
量子位的叠加态可以用量子力学中的波函数来描述,波函数可以是一个复数向量表示。
二、量子叠加与相干性在量子计算中,叠加态允许量子位同时处于0和1的状态,从而极大地拓展了计算的可能性。
通过在量子位上施加量子门操作,可以在不同的叠加态之间进行有效的转变和相互作用。
相干性是指量子系统在叠加态下的相互干涉效应,它是量子计算的基础之一。
三、量子纠缠与量子比特的关联性量子计算机中的另一个重要特性是量子纠缠。
量子纠缠是指两个或多个量子比特之间的关联性,其中一个比特的状态会立即影响到其他比特的状态,无论它们的距离有多远。
这种关联性为量子计算提供了高度并行和并联计算的能力。
四、量子门操作与量子逻辑门量子门操作是指对量子位进行的操作,通过改变量子位的状态来实现特定的计算目标。
在量子计算中,常用的量子门操作包括Hadamard 门、CNOT门等。
这些量子逻辑门可以用来进行量子比特之间的叠加和纠缠操作。
五、量子计算的优势和挑战量子计算机具有强大的计算能力和处理特定问题的优势。
例如,量子计算机可以通过量子并行性加速搜索算法、优化问题求解和因子分解等。
然而,量子计算的发展还面临许多挑战,如量子误差、量子纠错、量子比特的稳定性等问题。
六、量子计算机的应用前景尽管量子计算机的研究和应用还处于起步阶段,但已经涵盖了许多领域,如化学计算、材料科学、密码学等。
量子计算机有望在解决复杂问题和加速科学创新方面发挥巨大作用,被认为是未来计算科学的重要方向之一。
量子计算机的原理和应用
量子计算机的原理和应用1. 什么是量子计算机?量子计算机是基于量子力学原理构建的计算机器,使用量子比特(qubit)而不是经典计算机中的经典比特(bit)来进行计算。
量子计算机的工作原理与经典计算机完全不同,利用了量子叠加态、量子纠缠态等量子力学现象,可以在某些特定的应用场景中实现远远超过经典计算机的计算能力。
2. 量子计算机的基本原理量子计算机的基本原理可以概括为以下几点:•量子叠加态:与经典比特只能表示0或1的状态不同,量子比特具有量子叠加态的特性,可以同时处于0和1的状态。
这种叠加态的存在,使得量子计算机能够处理大量并行计算,大大提高了计算效率。
•量子纠缠态:量子纠缠是量子力学中一种奇特的现象,多个量子比特之间可以形成纠缠态,相互间的状态会密切关联。
量子计算机利用量子纠缠可以实现远距离之间的数据传输和量子操作,这在经典计算机中是无法实现的。
•量子门操作:量子计算机中的量子门操作类似于经典计算机中的逻辑门操作,可以改变量子比特的叠加态或纠缠态。
通过适当的量子门操作,量子计算机可以进行复杂的计算任务,并最终得到计算结果。
•量子测量:量子计算机在计算完成之后需要进行量子测量,得到最终的计算结果。
在量子测量的过程中,量子比特的状态会塌缩为经典比特的0或1,得到一个确定的计算结果。
3. 量子计算机的应用领域量子计算机的超高计算能力使其在许多领域有着重要的应用前景。
以下是几个目前已经有所突破或有望有突破的应用领域:•密码学:量子计算机的破解能力极大地威胁着当前的加密算法,但同时也为密码学提供了新的契机。
量子密码学作为一种新型的密码学方法,可以抵抗量子计算机的攻击。
量子通信也可以通过量子纠缠实现绝对安全的通信。
•模拟物理系统:量子计算机可以模拟和研究各种复杂的物理系统,如量子材料、量子化学反应等。
这种能力对于材料设计、药物研发等领域具有重要意义,可以加速新材料和新药物的发现过程。
•优化问题:许多实际问题可以转化为优化问题,如交通调度、供应链管理等。
量子计算机的理论基础
量子计算机的理论基础量子计算机是基于量子力学原理工作的一种新型计算机,与传统的经典计算机相比,具有更强大的计算能力和更高效的信息处理能力。
要了解量子计算机的理论基础,我们需要先了解量子力学的基本原理和量子比特的概念。
量子力学是描述微观世界行为的物理学理论,引入了概率性和不确定性的概念。
根据量子力学,物理系统的状态可以用波函数表示,而波函数的演化遵循薛定谔方程。
在量子力学中,测量的结果是以概率形式出现的,而不是唯一确定的。
这种不确定性和概率性的特性使得我们可以对量子比特进行叠加和纠缠操作,从而使量子计算机具有超越经典计算机的计算能力。
量子比特是量子计算的基本单元,与经典计算机中的比特不同,量子比特可以同时处于多种状态的叠加态。
经典比特只能处于0或1的状态,而量子比特既可以是0也可以是1,还可以是两者的叠加态。
这种叠加态的叠加系数可以为任意复数,而不仅仅是0或1。
这就是量子力学的叠加原理。
除了叠加态,量子比特还具有一种被称为纠缠的特性。
纠缠是指两个或多个量子比特之间的特殊关联,纠缠态的变化在其各自系统中是瞬时的且成对的,即一个状态的改变会立即影响到另一个状态。
这种关联使得量子计算机可以实现并行运算和分布式信息处理。
有了量子比特的概念,我们就可以进一步理解量子计算机的工作原理了。
量子计算机利用量子叠加和纠缠的特性进行计算,通过量子门操作来实现信息处理。
量子门是一种操作,可以改变量子比特的状态或进行量子比特之间的相互作用。
各种不同类型的量子门可以实现不同的计算操作,例如量子逻辑门、量子相干态制备和量子比特的测量等。
量子计算机的核心算法包括量子傅立叶变换算法、格罗弗算法和量子搜索算法等。
量子傅立叶变换算法可以在较短时间内解决绝大多数经典计算机无法解决的问题,格罗弗算法可以在无序数据库中查找目标信息的速度远远超过经典计算机,而量子搜索算法可以加速搜索过程,从而提高搜索效率。
然而,量子计算机也面临着一些挑战。
量子计算中的量子纠缠理论
量子计算中的量子纠缠理论量子计算是目前计算机科学领域的一个重要研究领域。
与经典计算机不一样的是,量子计算机利用量子比特(qubit)来进行计算,有着比经典计算机更强大和更快的计算能力。
其中一个重要的概念就是量子纠缠。
量子纠缠是指两个或多个量子系统之间的纠缠关系。
这种关系是建立在量子宇宙中不存在的“量子超越”(quantum entanglement)上的,这意味着两个或多个粒子的状态是相互依存的,要想解释其中一个的状态,必须考虑其他的。
在量子系统中,任何一组互相纠缠的系统都可以被视为一个整体。
因为它们纠缠在一起,因此任何一种系统状态都应该以组系统的状态为标准。
这就是为什么一些研究者把量子纠缠看作量子计算机的所在领域的一个关键。
因为它可以使整个系统像一个整体一样工作,从而具有超越经典计算机的计算速度和精度。
首先,我们需要知道什么是量子比特。
量子比特是量子计算的基础单位,用于存储信息和完成计算。
与经典比特(bit)相同,量子比特也有两种基本状态,0和1,但与经典比特不同的是,它还可以处于两个状态之间的叠加态(superposition state)。
这种叠加状态是在没有被测量之前所有状态的线性组合,可以用下面的式子表示:|ψ⟩=α|0⟩+β|1⟩其中,α和β是复杂数,称为振幅,|0⟩和|1⟩是分别表示两种态的基本表示。
这意味着量子比特可以同时处于两种状态之间。
如果测量结果为|0⟩,那么它就处于|0⟩状态;如果结果是|1⟩,那么它就处于|1⟩状态。
这相当于在测量之后,量子状态被“强制”陷入了其中一种状态,而放弃了另一种状态。
而量子纠缠就是在两个或多个量子比特之间建立起的一种联系。
当两个量子比特纠缠在一起时,它们状态的改变不再是相互独立的,而是以一种概率性的方式相互关联的。
这种关系通常称为“纠缠态”。
我们可以通过密度矩阵来描述多个量子比特之间的纠缠。
密度矩阵是矩阵表示方式,其中的元素表示两个比特之间所有可能的状态。
量子计算机相干时间最长记录
量子计算机相干时间最长记录量子计算机是一种前沿的计算机技术,它以量子比特(qubit)作为信息的基本单位,通过量子叠加和量子纠缠等特性,在特定情况下可以实现超级计算能力。
量子计算机的发展历程中,有着许多令人振奋的突破和创新,其中一个令人瞩目的记录是相干时间的不断延长。
相干时间是指在量子计算机中,量子比特保持其量子态的时间长度。
量子比特的相干时间越长,就意味着它可以保持更多信息,从而有更多的时间进行运算和计算。
相干时间的延长是量子计算机发展的重要方向之一,因为它直接影响了量子计算机的计算能力和稳定性。
在过去的几十年里,科学家们一直致力于提高量子比特的相干时间。
他们通过优化材料的制备和设计,改善量子比特与环境的相互作用,从而减少量子比特的退相干速度。
通过不断地尝试和实验,相干时间得以不断地延长。
最初,量子比特的相干时间只有纳秒级别,而现在已经延长到了微秒级别甚至更长。
这是一个巨大的突破,使得量子计算机可以在更长的时间内保持稳定的运算状态,从而进行更复杂的计算任务。
相干时间的延长不仅仅是技术上的进步,也是对量子计算机基本原理的深入理解。
科学家们通过研究量子比特的退相干机制,不断改进量子计算机的设计和构造。
他们发现了一些影响相干时间的关键因素,并提出了一些有效的措施来延长相干时间。
除了技术上的突破,相干时间的延长还受到了许多其他因素的影响。
例如,温度、磁场和杂质等环境条件都会对相干时间产生影响。
科学家们通过优化实验条件和减少干扰源,进一步提高了相干时间的记录。
随着相干时间的不断延长,量子计算机的应用领域也将得到进一步拓展。
目前,量子计算机已经在优化问题、模拟物理系统和密码学等领域展示出了巨大的潜力。
随着相干时间的进一步延长,量子计算机将能够处理更加复杂和实际的计算问题,为人类带来更多的创新和突破。
量子计算机相干时间的最长记录不断被刷新,这不仅展示了人类科技的进步,也展示了科学家们对于量子计算机的不懈探索和努力。
量子计算机常见术语简介(1)
量子计算机常见术语简介(1)胡经国量子计算机所涉及的科学技术知识极其广博而深奥。
而且,其中有关的科技术语众多而费解。
这给业外读者学习和了解量子计算机科技知识带来了相当大的困难。
本文拟根据有关资料对量子计算机常见术语进行简要介绍,供读者进一步了解和研究量子计算机参考。
1、量子计算机⑴、定义量子计算机(Quantum Computer)是一种全新的基于量子理论的计算机,是一种遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。
当某种装置处理和计算的是量子信息、运行的是量子算法时,这种装置就是量子计算机。
量子计算机的概念源于对可逆计算机的研究。
研究可逆计算机的目的是为了解决计算机的能耗问题。
量子计算机是一个量子力学系统;量子计算过程就是这个系统量子态演化过程。
量子计算机是一种使用量子逻辑进行通用计算的装置。
1985年,多伊奇(D.Deutsch)提出了量子计算机的模型——通用量子计算机(或量子图灵机)。
任意一种量子算法均可以利用通用量子计算机实现。
量子计算机是由许多量子比特(Qubit ,二态量子系统)组成的物理系统。
目前,量子计算机使用的是如原子、离子、光子等粒子或物理系统。
不同类型的量子计算机使用的是不同的粒子。
例如,中国的“九章量子计算机”原型机使用的是光子。
⑵、基本储存单元量子计算机不同于经典计算机。
经典计算机计算和处理的是经典信息。
经典信息的基本储存单元是经典比特(Bit),用经典状态0和1(如电压的高、低)表示。
量子计算机计算和处理的是量子信息。
量子信息的基本储存单元是量子比特(Qubit)。
每个量子比特具有两个完全可以区分的极化状态(量子态)|0〉和|1〉。
它们分别对应于经典状态的0和1。
量子比特和经典比特的区别在于:量子比特既可以处于|0〉态,也可以处于|1〉态;可以处于既不是|0〉态又不是|1〉态,而是处于|0〉和|1〉的叠加态,即量子叠加态。
量子叠加态用a|0〉+b|1〉表示;其中的系数a和b刻画了量子比特的具体状态。
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a r X i v :q u a n t -p h /9810082v 1 27 O c t 1998Quantum computation over continuous variablesSeth Lloyd MIT Department of Mechanical Engineering MIT 3-160,Cambridge,Mass.02139,USA and Samuel L.Braunstein SEECS,University of Wales Bangor LL571UT,UK Abstract:This paper provides necessary and sufficient conditions for constructing a uni-versal quantum computer over continuous variables.As an example,it is shown how a universal quantum computer for the amplitudes of the electromagnetic field might be con-structed using simple linear devices such as beam-splitters and phase shifters,together with squeezers and nonlinear devices such as Kerr-effect fibers and atoms in optical cav-ities.Such a device could in principle perform ‘quantum floating point’computations.Problems of noise,finite precision,and error correction are discussed.Quantum computation has traditionally concerned itself with the manipulation of discrete systems such as quantum bits,or ‘qubits’.1−2Many quantum variables,such as position and momentum,or the amplitudes of electromagnetic fields,are continuous.Although noise and finite precision make precise manipulations of continuous variables intrinsically more difficult than the manipulation of discrete variables,because of the recent developments in quantum error correction 3−5and quantum teleportation 6−7of continuous quantum variables it is worthwhile addressing the question of quantum computation over continuous variables.At first it might seem that quantum computation over continuous variables is an ill-defined concept.First consider quantum computation over discrete variables.A uni-versal quantum computer over discrete variables such as qubits can be defined to be adevice that can by local operations perform any desired unitary transformation over those variables.1−2,8More precisely,a universal quantum computer applies‘local’operations that effect only a few variables at a time(such operations are called quantum logic gates): by repeated application of such local operations it can effect any unitary transformation over afinite number of those variables to any desired degree of precision.Now consider the continuous case.Since an arbitrary unitary transformation over even a single continuous variable requires an infinite number of parameters to define,it typically cannot be approx-imated by anyfinite number of continuous quantum operations such as,for example,the application of beam-splitters,phase-shifters,squeezers,and nonlinear devices to modes of the electromagneticfield.It is possible,however,to define a notion of universal quantum computation over continuous variables for various subclasses of transformations,such as those that correspond to Hamiltonians that are polynomial functions of the operators cor-responding to the continuous variables:a set of continuous quantum operations will be termed universal for a particular set of transformations if one can by afinite number of applications of the operations approach arbitrarily closely to any transformation in the set.This paper provides necessary and sufficient conditions for universal quantum compu-tation over continuous variables for transformations that are polynomial in those variables. Such a continuous quantum computer is shown to be capable in principle of performing arithmetical manipulations of continuous variables in a‘quantumfloating point’compu-tation.Issues of noise andfinite precision are discussed and applications proposed.Consider a single continuous variable corresponding to an operator X.Let P be the conjugate variable:[X,P]=i.For example,X and P could correspond to quadrature amplitudes of a mode of the electromagneticfield(the quadrature amplitudes are the real and imaginary parts of the complex electricfield).First investigate the problem of constructing Hamiltonians that correspond to arbitrary polynomials of X and P.It is clearly necessary that one be able to apply the Hamiltonians±X and±P themselves.In the Heisenberg picture,applying a Hamiltonian H gives a time evolution for operators ˙A=i[H,A],so that A(t)=e iHt A(0)e−iHt.Accordingly,applying the Hamiltonian X for time t takes X→X,P→P−t,and applying P for time t takes X→X+t,P→P:the Hamiltonians X and P have the effect of shifting the conjugate variable by a constant.In the case of the electromagneticfield,these Hamiltonians correspond to linear displacements or translations of the quadrature amplitudes.To construct an arbitrary Hamiltonian of the form aX+bP+c,first apply X for a time adt,where dt is a short period of time,then apply P for a time bdt,andfinally apply √cdt,−P for a time√cdt.The P for a timenet effect is a transformatione−iX √cdte iX√cdte ibP dt e iaXdt=1+i −i[X,P]c+bP+aX dt+O(dt3/2)≈e i(aX+bP+c)dt(1)By making dt sufficiently small,one can approach arbitrarily closely to effecting a Hamil-tonian of the desired form over small times.By repeating the small-time construction t/dttimes,one can approach arbitrarily closely to effecting the desired Hamiltonian over timet.There are clearly simpler ways to enact an overall phase shift.When applied toarbitrary sets of Hamiltonians,however,the construction given above provides the pre-scription for determining exactly what Hamiltonians can be constructed by the repeatedapplication of Hamiltonians from the set:if one can apply a set of Hamiltonians{±H i}, one can construct any Hamiltonian that is a linear combination of Hamiltonians of theform±i[H i,H j],±[H i,[H j,H k]],etc.,9−13and no other Hamiltonians.That is,one canconstruct the Hamiltonians in the algebra generated from the original set by commuta-tion.This key point,originally derived in the context of quantum control and discretequantum logic,makes it relatively simple to determine the set of Hamiltonians that canbe constructed from simpler operations.The application of the translations±X and±P for short periods of time clearly allowsthe construction of any Hamiltonian that is linear in X and P;this is all that it allows.Suppose now that one can apply the quadratic Hamiltonian H=(X2+P2)/2.Since ˙P=i[H,P]=X,˙X=i[H,X]=−P,application of this Hamiltonian for time t takes X→cos tX−sin tP,P→cos tP+sin tX.If X and P are quadrature amplitudes of a mode of the electromagneticfield,then H is just the Hamiltonian of the mode(with frequencyω=1)and corresponds to a phase shifter.Hamiltonians of this form can be enacted by letting the system evolve on its own or by inserting artificial phase delays.Note that since e iHt is periodic with period1/4π,one can effectively apply−H for a timeδt by applying H for a time4π−δt.The simple commutation relations between H,X and P imply that the addition of±H to the set of operations that can be applied allows the construction of Hamiltonians of the form aH+bX+cP+d.Suppose that in addition to translations and phase shifts one can apply the quadraticHamiltonian±S=±(XP+P X)/2.S has the effect˙X=i[S,X]=X,˙P=i[S,P]=−P,i.e.,applying+S takes X→e t X,P→e−t P:S‘stretches’X and‘squeezes’P by some amount.Similarly−S squeezes X and stretches P.In the terminology of quantum optics,S corresponds to a squeezer operating in the linear regime.It can easily be verifiedthat[H,S]=i(X2−P2).Looking at the algebra generated from X,P,H and S by commutation,one sees that translations,phase shifts,and squeezers allow the construction of any Hamiltonian that is quadratic in X and P,and of no Hamiltonian of higher order.To construct higher order Hamiltonians,nonlinear operations are required.One such operation is the‘Kerr’Hamiltonian H2=(X2+P2)2,corresponding to aχ3process in nonlinear optics.This higher order Hamiltonian has the key feature that whereas com-muting the previous Hamiltonians,X,P,H,S with some polynomial in X and P resulted in a polynomial with the same or lower order,commuting H2with a polynomial in X and P typically increases its order,e.g.,[H2,X]=H[H,X]+[X,H]H=i(HP+P H)=i(X2P+P X2+2P3)/2(2.1) [H2,P]=−i(P2X+XP2+2X3)/2(2.2) [H2,S]=H[H,S]+[H,S]H=i(X4−P4)/2.(2.2) By evaluating a few more commutators,e.g.,[X,[H2,S]]=P3,[P,[H2,S]]=X3one sees that the algebra generated by X,P,H,S and H2by commutation includes all third order polynomials in X and P.A simple inductive proof now shows that one can construct Hamil-tonians that are arbitrary Hermitian polynomials in any order of X and P.Suppose that one can construct any polynomial of order M or less,where M is of degree at least3.Then since[P3,P m X n]=iP m+2X n−1+lower order terms,and[X3,P m X n]=iP m−1X n+2+ lower order terms,one can by judicious commutation of X3and P3with monomials of order M construct any monomial of order M+1.Since any polynomial of order M+1can be constructed from monomials of order M+1and lower,by applying linear operations and a single nonlinear operation afinite number of times one can construct polynomials of arbitrary order in X and P to any desired degree of parison with similar results for the discrete case14shows that the number of operations required grows as a small polynomial in the order of the polynomial to be created,the accuracy to which that polynomial is to be enacted,and the time over which it is to be applied.The use of the Kerr Hamiltonian H2was not essential:any higher order Hamiltonian will do the trick.Note that commutation of a polynomial in X and P with X and P themselves(which have order1)always reduces the order of the polynomial by at least 1,commutation with H and S(which have order2)never increases the order,and com-mutation with a polynomial of order3or higher typically increases the order by at least 1.Judicious commutation of X,P,H and S with an applied Hamiltonian of order3or higher therefore allows the construction of arbitrary Hermitian polynomials of any order in X and P.The above set of results shows that simple linear operations,together with a singlenonlinear operation,allow one to construct arbitrary polynomial Hamiltonian transfor-mations of a single quantum variable.Let us now turn to more than one variable,e.g.,the case of an interferometer in which many modes of the electromagneticfield inter-act.Suppose now that there are many variables,{X i,P i},on each of which the simple single-variable operations described above can be performed.Suppose in addition Hamil-tonians of the form±B ij=±(P i X j−X i P j)can be applied.Since˙X i=i[B ij,X i]=X j ˙X=i[B ij,X j]=−X i,˙P i=i[B ij,P i]=P j,˙P j=i[B ij,P j]=−P i,this operation has the jeffect of taking A i→cos tA i+sin tA j,A j→cos tA j−sin tA i,for A i=X i,P i,A j=X j,P j. For the electromagneticfield,B ij functions as a beam splitter,linearly mixing together the two modes i and j.By repeatedly taking commutators of B ij with polynomials in X i,P i, it can be easily seen by the same algebraic arguments as above that it is possible to build up arbitrary Hermitian polynomials in{X i,P i}.This concludes the derivation of the main result:simple linear operations such astranslations,phase shifts,squeezers,and beam splitters,combined with some nonlinearoperation such as a Kerr nonlinearity,suffice to enact to an arbitrary degree of accuracyHamiltonian operators that are arbitrary polynomials over a set of continuous variables.Note that in contrast to the case of qubits,in which a nonlinear coupling between qubitsis required to perform universal quantum computation,in the continuous case only singlevariable nonlinearities are required,along with linear couplings between the variables.In analog with information over classical continuous variables,which is measured inunits of‘nats’(1nat=log2e bits),the unit of continuous quantum information will becalled the‘qunat.’Two continuous variables in the pure state|ψ 12possess−trρ1lnρ1qunats of entanglement,whereρ1=tr2|ψ 12 ψ|.For two squeezed vacua(squeezed by an amount e−r)entangled using a beam splitter as in refs.(5-7)the entropy so computed from the approximate EPR state is given byS(ρ)=(1+¯n)ln(1+¯n)−¯n ln¯n qunats(3) with¯n=e r sinh r.For example,e2r=10gives10dB of squeezing in power,corresponding to r=1.15129.By equation3,two continuous variables entangled using a10dB squeezer then possess2.60777qunats of shared,continuous quantum information,equivalent to 3.76221qubits of discrete quantum information.Quantum computation over continuous variables can be thought of as the systematiccreation and manipulation of qunats.Universal quantum computation for polynomialtransformations of continuous variables effectively allows one to perform‘quantumfloatingpoint’manipulations on those variables.For example,it is clearly possible using linearoperations alone to take the inputs X1,X2and to map them to X1,aX1+bX2+c.Similarly, application of the three-variable Hamiltonian X1X2P3allows one to multiply X1and X2 and place the result in the‘register’X3:˙X=i[X1X2P3,X1]=0,˙X2=i[X1X2P3,X3]=0,˙X3=i[X1X2P3,X3]=X1X21(4) X1→X1,X2→X2,X3→X3+X1X2t.A wide variety of quantumfloating point operations are possible.Any polynomial trans-formation of the continuous variables is clearly possible,as is any transformation that can be infinitesimally represented by a convergent power series.Just as classical compu-tation over continuous variables in principle allows one to solve problems more rapidly than is possible digitally,14it is interesting to speculate that quantum computation over continuous variables might in principle allow the solution of problems more rapidly than is possible using a‘conventional,’discrete quantum computer.Continuous variable compu-tation has its own set of problems that might be sped up by the application of continuous quantum computation:for example,such a continuous quantum computer might be used to investigate continuous NP-complete problems such as the4-Feasibility problem,that is,the problem of deciding whether or not a real degree4polynomial in n variables has a zero.15In practice,of course,due tofinite precision a continuous quantum computer will effectively be able to solve the same set of problems that a‘conventional’discrete quantum computer can,although it may be able to perform some operations more efficiently.The ability to create and manipulate qunats depends crucially on the strength of squeezing and of the nonlinearities that one can apply.10dB squeezers(6dB after at-tenuation in the measurement apparatus)currently exist.16High Q cavity quantum elec-trodynamics can supply a strong Kerr effect in a relatively lossless context,and quantum logic gates constructed for qubits could be used to provide the nonlinearity for continuous quantum variables as well.17Here the fact that only single-mode nonlinearities are required for universal quantum computation simplifies the problem of effecting continuous quantum logic.Nonetheless,the difficulty of performing repeated nonlinear operations in a coherent and loss-free manner is likely to limit the possibilities for quantum computation over the amplitudes of the electromagneticfield.Noise poses a difficult problem for quantum computation,18−20and continuous vari-ables are more susceptible to noise than discrete variables.Since an uncountably infinite number of things can go wrong with a continuous variable,it might atfirst seem that continuous error correction routines would require infinite redundancy.In fact,continuous quantum error correction routines exist and require no greater redundancy than conven-tional routines.3−5Such routines are capable of correcting for noise and decoherence inprinciple:in practice,measurement noise,losses,and the lack of perfect squeezing will lead to imperfect error correction.5Surprisingly,continuous quantum error correction routines are in some sense easier to enact than discrete quantum error correction routines,in that the continuous routines can be implemented using only linear operations together with clas-sical feedback.5The relative simplicity of such routines suggests that robust,fault-tolerant quantum computation may in principle be possible for continuous quantum variables as well as for qubits(A scheme for quantum computation is fault-tolerant if quantum com-putations can be carried out even in the presence of noise and errors.21−22A fault-tolerant scheme that allows for arbitrarily long quantum computations to be carried out is said to be robust.23).If this is indeed the case then quantum computation over continuous variables,despite its intrinsic difficulties,may be an experimentally viable form of quan-tum information processing.Continuous variables might be used to simulate continuous quantum systems such as quantumfield theories.Even in the absence of fault tolerance, the large bandwidths available to continuous quantum computation make it potentially useful for quantum communications and cryptography.24Acknowledgements:S.L.would like to thank H.Haus and H.J.Kimble for useful discus-sions.References1.D.DiVincenzo,Science270,255(1995).2.S.Lloyd,Sci.Am.273,140(1995).3.S.Lloyd and J.J.-E.Slotine,Phys.Rev.Lett.80,4088(1998).4.S.L.Braunstein,Phys.Rev.Lett.80,4084(1998).5.S.L.Braunstein,Nature394,47(1998).6.S.L.Braunstein and H.J.Kimble,Phys.Rev.Lett.80,869(1998).7.A.Furusawa,et al,Science282706(1998).8.This definition of quantum computation corresponds to the normal‘circuit’definition of quantum computation as in,e.g.,D.Deutsch,Proc.Roy.Soc.A,425,73(1989),and A.C.-C.Yao,in Proceedings of the36th Annual Symposium on Foundations of Computer Science,S.Goldwasser,Ed.,IEEE Computer Society,Los Alamitos,CA,1995,pp.352-361.The work of M.Reck et al.,Phys.Rev.Lett.73,58(1994),and of N.J.Cerf,C. Adami,and P.G.Kwiat,Phys.Rev.A,57R1477(1998),showing how to perform arbitrary unitary operators using only linear devices such as beam splitters,though of considerable interest and potential practical importance,does not constitute quantum computation by the usual definition.Reck et al.and Cerf et al.propose performing arbitrary unitary operations on N variables not by acting on the variables themselves but by expanding the information in the variables into an interferometer with O(2N)arms and acting in this exponentially larger space.Local operations on the original variables correspond to highly nonlocal operations in this‘unary’representation:toflip a single bit requires one to act on half(O(2N−1))of the arms of the interferometer.Actually to perform quantum computation on qubits using an interferometer requires nonlinear operations as detailed in Y.Yamamoto,M.Kitagawa,and K.Igeta,in Proceedings of the3rd Asia-Pacific Physics Conference,Y.W.Chan,A.F.Leung,C.N.Yang,K.Young,eds.,World Scientific, Singapore,1988,pp.779-799,and burn,Phys.Rev.Lett.622124(1989).9.G.M.Huang,T.J.Tarn,J.W.Clark,On the controllability of quantum-mechanical systems.J.Math.Phys.24(11),2608-2618(1983).10.R.W.Brockett,lman,H.J.Sussman,eds.,Differential Geometric Control Theory(Birkhauser,Boston,1983).Z.Li,J.F.Canney,eds.,Nonholonomic Motion Planning(Kluwer Academic,Boston,1993).11.V.Ramakrishna,M.V.Salapaka,M.Dahleh,H.Rabitz,A.Peirce,Phys.Rev.A51, 960-966(1995).12.S.Lloyd,Phys.Rev.Lett.,75,346-349(1995).13.D.Deutsch,A.Barenco,A.Ekert,Proc.Roy.Soc.A,449,669-677(1995).14.S.Lloyd,Science273,1073(1996).15.L.Bluhm,M.Shub,and S.Smale,Bull.Am.Math.Soc.21,1-46(1989).16.L.A.Wu et al.,Phys.Rev.Lett.57,2520(1986).17.Q.A.Turchette,et al,Phys.Rev.Lett.,75,pp.4710-4713(1995).ndauer,Nature335,779-784(1988).ndauer,Phys.Lett.A,217,188-193(1996).ndauer,Phil.Trans.Roy.Soc.Lond.A335,367-376(1995).21.P.Shor,Proceedings of the37th Annual Symposium on the Foundations of Computer Science,IEEE Computer Society Press,Los Alamitos,1996,pp.56-65.22.D.P.DiVincenzo and P.W.Shor,Phys.Rev.Lett.77,3260-3263(1996).flamme,M.Knill,W.H.Zurek,Science279,342(1998). 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