我們來看一個經(jīng)典計算機無能為力的情況下量子計算機卻能成功應(yīng)對的例子：
超級計算機可能很擅長處理諸如對大型蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫進行分類這樣的艱巨任務(wù)。 但是很難看到數(shù)據(jù)中決定這些蛋白質(zhì)行為的微妙模式。
蛋白質(zhì)由一長串的氨基酸構(gòu)成，當它們折疊成復(fù)雜的形狀時，就會成為有用的生物機器。 弄清楚蛋白質(zhì)的折疊方式是一個對生物學(xué)和醫(yī)學(xué)都具有重要意義的問題。
一臺經(jīng)典的超級計算機可能會嘗試用蠻力折疊蛋白質(zhì)，利用眾多處理器檢查各種可能的化學(xué)鏈彎曲方式，然后再得出答案。 但隨著蛋白質(zhì)序列變得越來越長、越來越復(fù)雜，超級計算機就會停止運行。 一條由 100 個氨基酸組成的鏈，理論上可以用數(shù)萬億種方式中的任何一種方式折疊。 沒有哪臺計算機所具有的工作內(nèi)存足以處理單個折疊的所有可能組合。
量子算法采用了一種新方法來解決這些復(fù)雜的問題，即創(chuàng)建多維空間，在這些空間中，出現(xiàn)鏈接單個數(shù)據(jù)點的模式。 對于蛋白質(zhì)折疊問題，這種模式可能是所需能量最少的折疊組合。 這種折疊組合就是問題的解決方案。
經(jīng)典計算機無法創(chuàng)建這些計算空間，因此它們無法找到這些模式。 而對于蛋白質(zhì)問題，已存在早期的量子算法，它們能夠以更高效的全新方式找到折疊模式，而無需像經(jīng)典計算機那樣費力地執(zhí)行檢查程序。 隨著量子硬件規(guī)模的擴大和這些算法的進步，它們可以解決對任何超級計算機來說都過于復(fù)雜的蛋白質(zhì)折疊問題。
復(fù)雜性如何擊敗超級計算機
蛋白質(zhì)由一長串的氨基酸構(gòu)成，當它們折疊成復(fù)雜的形狀時，就會成為有用的生物機器。 弄清楚蛋白質(zhì)的折疊方式是一個對生物學(xué)和醫(yī)學(xué)都具有重要意義的問題。
一臺經(jīng)典的超級計算機可能會嘗試用蠻力折疊蛋白質(zhì)，利用眾多處理器檢查各種可能的化學(xué)鏈彎曲方式，然后再得出答案。 但隨著蛋白質(zhì)序列變得越來越長、越來越復(fù)雜，超級計算機就會停止運行。 一條由 100 個氨基酸組成的鏈，理論上可以用數(shù)萬億種方式中的任何一種方式折疊。 沒有哪臺計算機所具有的工作內(nèi)存足以處理單個折疊的所有可能組合。
量子計算機專為應(yīng)對復(fù)雜性而構(gòu)建
量子算法采用了一種新方法來解決這些復(fù)雜的問題，即創(chuàng)建多維空間，在這些空間中，出現(xiàn)鏈接單個數(shù)據(jù)點的模式。 經(jīng)典計算機無法創(chuàng)建這些計算空間，因此它們無法找到這些模式。 而對于蛋白質(zhì)問題，已存在早期的量子算法，它們能夠以更高效的全新方式找到折疊模式，而無需像經(jīng)典計算機那樣費力地執(zhí)行檢查程序。 隨著量子硬件規(guī)模的擴大和這些算法的進步，它們可以解決對任何超級計算機來說都過于復(fù)雜的蛋白質(zhì)折疊問題。
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