玻色采样与量子计算的未来 光子作为一种玻色子，其最大特征是不遵守泡利不相容原理。这意味着多个玻色子可以处于同一量子状态。 例如，两个光子碰撞后会相互穿过，不会像电子那样发生散射。玻色采样正是利用玻色子的这一特性进行的一种采样方法。 在量子力学中，波函数描述了量子出现在不同位置的概率。对于多个玻色子构成的系统，其整体波函数的计算较为复杂。 每个玻色子都有其自身的波函数，并且可以占据不同的位置。整体波函数需要考虑所有可能的排列组合，并将它们相乘后再相加。 这个过程与行列式的计算过程非常相似。 2010年，麻省理工学院的Aaronson教授和他的学生Arkhipov论证了N个光子的玻色采样概率正比于其对应矩阵积和式的模的平方。 玻色采样可以类比于高尔顿钉板实验。光子在一个光学仪器中，经过一系列分束器，最终从不同的出口输出。 分束器类似于钉板中的钉子，光子有一定概率穿过或被反射。给定光子从特定入口输入，玻色采样旨在计算光子从各个出口输出的概率。 与高尔顿钉板实验不同的是，玻色采样中多个光子同时输入和输出，使得问题更加复杂。 研究表明，特定输出排列的概率正比于对应矩阵积和式的模的平方，再除以一些阶乘系数。因此，要使用经典计算机计算某一概率，需要先计算积和式，这对于大规模问题来说计算量巨大。 潘建伟团队利用先进的光源、干涉装置和光子探测器，构建了一个玻色采样装置，并对几十个光子的情况进行了模拟。实验耗时几百秒，完成了数千次模拟，而使用经典计算机进行相同的计算可能需要几十亿年。 尽管玻色采样装置在特定问题上展现了超越经典计算机的计算速度，但它仍然只是一个原型机，而非通用量子计算机。它目前只能解决特定类型的计算问题，例如计算积和式，并且尚不清楚是否所有积和式问题都能转化为光路进行计算。 此外，玻色采样装置无法解决其他重要的计算问题，例如大数质因数分解，这对于破解RSA加密至关重要。 即便未来研制出通用量子计算机，它也可能只在某些特定领域超越经典计算机，例如天气预报。对于日常应用，如游戏、通信等，经典计算机可能仍然更具优势。 “量子霸权”时代还远未到来。量子计算和经典计算将 likely 长期共存，各自发挥优势。
