0748272朱晓琪 就使经典(不可逆)计算机中必然出现的能量耗费在量子计算机中得以消除或减弱,使计算 机的效益大幅度提高。2它的运算能力快,体积大大缩小,存储量大,功耗低,种种的优点 让人们对它寄予了厚望 量子计算机的这些特点使得它在相应的领域,有重要的应用前景。在保密通信上,由于 量子态的事先不可确定性,用量子态编码的量子信息满足“量子态不可完全克隆 (NO- CLONING)定理”,故它是非常安全的,即便被窃听者截获了用量子态表示的密钥 也不可能恢复原本的密钥信息,从而保证了量子信息的安全性。在这方面,英、美、瑞士等 国都做了相应的实验以确定理论的正确性。另一个特点在于它对数据的处理,如分解大整数, 快速搜索等方面,量子计算机的量子算法,具有无可比拟的优势。这都是在量子的物理特性 上得以实现的。比如在快速搜索方面,众所周知,要在经典计算机上从N个记录的无序的 数据库中搜索出指定的记录,算法的时间复杂性为0(N。因为搜索数据库是在外存进行 的,所以当记录数N充分大时,搜索工作犹如“大海捞针”一样的困难与烦琐。 Grover于 1997年在物理学界杂志《 Physics Review Letters》上发表了一个乱序数据库搜索的量子 算法,其时间复杂性为0O,此量子搜索算法与经典搜索算法相比达到N数量级的加速, 特别适用于求解那些需要用穷举法对付的NP类问题。 但是到今天为止,还缺乏非常可靠地量子算法,以及存储“量子比特”的物理载体。并 且由于量子态的很多特征对温度非常敏感,因此这样的量子计算机的成熟问世,仍然有待更 多的问题被解决 、前景广阔的光子计算机 光子计算机以光子作为传递信息的载体,光互连代替导线互连,以光硬件代替电 子硬件,以光运算代替电运算,利用激光来传送信号,并由光导纤维与各种光学元件 等构成集成光路,从而进行数据运算、传输和存储 光子计算机的优势是电子计算机所不可比拟的。光子不带电荷,所以制约电子的 电磁力在光子体系下不构成任何阻碍因素。在自由空间下平行光之间的传播基本不互 相干扰。这使得光子计算机拥有超高的运算速度,超并行性工作的能力,极高的信息 存储能力。除此之外,光学信道的通信频带宽、抗干扰能力强、容错性好等优点都给 光子计算机提供了诱人的发展前景。 2引自何湘初,李继容“量子计算机的研究与应用”铁路计算机与应用20072第十六卷第二期8-9 自百度百科 Baike baidu. com/view/104195 htm 2009.1.500748272 朱晓琪 就使经典（不可逆）计算机中必然出现的能量耗费在量子计算机中得以消除或减弱，使计算 机的效益大幅度提高。2 它的运算能力快，体积大大缩小，存储量大，功耗低，种种的优点 让人们对它寄予了厚望。 量子计算机的这些特点使得它在相应的领域，有重要的应用前景。在保密通信上，由于 量子态的事先不可确定性，用量子态编码的量子信息满足“量子态不可完全克隆 （NO-CLONING）定理”，故它是非常安全的，即便被窃听者截获了用量子态表示的密钥， 也不可能恢复原本的密钥信息，从而保证了量子信息的安全性。在这方面，英、美、瑞士等 国都做了相应的实验以确定理论的正确性。另一个特点在于它对数据的处理，如分解大整数， 快速搜索等方面，量子计算机的量子算法，具有无可比拟的优势。这都是在量子的物理特性 上得以实现的。比如在快速搜索方面，众所周知，要在经典计算机上从 N 个记录的无序的 数据库中搜索出指定的记录，算法的时间复杂性为 O (N)。 因为搜索数据库是在外存进行 的, 所以当记录数 N 充分大时，搜索工作犹如“大海捞针”一样的困难与烦琐。Grover 于 1997 年在物理学界杂志《Physics Review Letters》上发表了一个乱序数据库搜索的量子 算法，其时间复杂性为 O ()， 此量子搜索算法与经典搜索算法相比达到 N 数量级的加速, 特别适用于求解那些需要用穷举法对付的 N P 类问题。 但是到今天为止，还缺乏非常可靠地量子算法，以及存储“量子比特”的物理载体。并 且由于量子态的很多特征对温度非常敏感，因此这样的量子计算机的成熟问世，仍然有待更 多的问题被解决。 三、前景广阔的光子计算机 光子计算机以光子作为传递信息的载体，光互连代替导线互连，以光硬件代替电 子硬件，以光运算代替电运算，利用激光来传送信号，并由光导纤维与各种光学元件 等构成集成光路，从而进行数据运算、传输和存储。3 光子计算机的优势是电子计算机所不可比拟的。光子不带电荷，所以制约电子的 电磁力在光子体系下不构成任何阻碍因素。在自由空间下平行光之间的传播基本不互 相干扰。这使得光子计算机拥有超高的运算速度，超并行性工作的能力，极高的信息 存储能力。除此之外，光学信道的通信频带宽、抗干扰能力强、容错性好等优点都给 光子计算机提供了诱人的发展前景。 2 引自何湘初，李继容 “量子计算机的研究与应用” 铁路计算机与应用 2007.2 第十六卷第二期 8~9 3 引自百度百科http://baike.baidu.com/view/104195.htm 2009.1.5