【官方双语】量子计算是什么|格罗弗算法1？

很高兴负责了本期视频的翻译！ 这期视频涉足量子计算，是个很有意思的话题，但同时该领域以神秘晦涩而著称。这是我入组的首个译作，在内行人的帮助下边理解视频内容边进行了翻译，希望能给大家带来不错的观看体验！也欢迎对翻译错漏之处批评指正！[打call]

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马上转给幼儿园弟弟妹妹看，他们肯定喜欢[doge]

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谢谢3b老师的儿童节礼物，孩子很喜欢

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之前看到的（喵

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等会这不是我本科的时候没学懂的东西吗[doge]

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感觉这个算法提速的本质确实和视频说的一样，相当于走捷径，或者说走常规计算机不可能走的道路。 常规计算机在N维空间一次只能取一个基向量对NP问题进行尝试，得到验证反馈的期望是N分之一。 而量子计算则能取任意单位向量，而NP问题能够对该单位向量的不同分量做出反应，在高维下单位向量各个分量之和可以达到根号N（有点类似于维度灾难），该向量得到验证反馈的期望是根号N分之一。

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问个问题，这里通过迭代翻转向量的时间效率是O(√n)。每次迭代时根据x轴（代表其他所有可能性的轴）翻转一次，再根据初始向量翻转一次，以达到比上一次迭代的向量与x轴的夹角增加θ（初始向量和x轴的夹角）的效果。 如果可以根据任何向量翻转的话的话，第二次迭代的时候是不是可以在根据x轴翻转后，根据第一次迭代后得到的向量翻转，并得到2θ的增加？如果每次迭代都可以这么做的话，在第n+1次迭代最多可以得到2^{n}θ的增加，那么就能用O(log(n))次迭代得到答案了吧[思考]

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有个地方有点不理解，格罗弗算法中它是如何知道哪个是目标状态，该对哪个状态取反呢？[tv_疑问]

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好像有点理解了，量子计算机就像是一个筛子，它会对所有可能的答案进行筛选，多次筛选以后剩下的就是正确答案。但是有一个地方没有理解的是，如果我们在计算之前并不知道正确答案是什么，又要如何去设计这个“筛子”呢？具体来说就是如果我们不知道正确答案是什么，怎样才能设计出视频里提到的对于正确答案的状态值进行符号翻转的量子逻辑门？

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每次看相关视频，我都比之前多明白一点量子计算在做什么，这次虽然明白很多，但依旧有很多不理解的。 这次明白的点在于量子塌缩不仅不是加速计算的灵丹妙药，反而是提前公布结果时的大乐透。 量子计算在将初始高维向量往目标向量旋转，似乎很难设计和执行。 不明白的点在于，这一算法过程到底为什么不能用传统计算机模拟？迭代也似乎没有收敛性而是匀速旋转？ 尤其不明白的，是如何建立量子状态和输入输出的映射。 希望在后续课程学习中，我能明白这些点。

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简单玩过qiskit，好像结果都是一个概率

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非常通俗易懂的量子计算科普，不愧是3B1B[脱单doge] 如果要讲得再深一点：量子计算的威力究竟源自何处？是相干性。3B1B已经讲到，量子比特可以叠加并进行并行处理，而最终你需要将叠加态收敛到你所需的结果上。之所以能够进行这样的收敛，其原因是量子比特的叠加是一种相干叠加。这在数学上就表现为量子态的概率幅是一个复数，它有自己的相位。相干性这一点展开的话又能讲不少，但如果要把量子计算的概念吃透，你就需要理解相干性的概念。

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为什么选O(1)的人最多呢？因为根据本福特定律，选1开头的答案总是最多的[doge]

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粗略的类比： 有一桶黄豆，其中一颗直径与其他不同。传统方法是逐个测量；新方法是晃动整个桶，那颗不同的黄豆在每一次晃动中相对位置会向上走，在若干次晃动后会被推到黄豆堆顶端。 顶端那颗黄豆就是我们能读取的解，由于特定黄豆在堆内位置未知，因此需要足够多次操作才能保证顶端黄豆是特定黄豆的概率足够大。

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有个疑问就是，在投影的圆上那一步，我们是怎么确定这个圆的？我们不知道目标向量是哪个的情况下是怎么确定这个圆的？还是说我们根本没有确定这个圆，一直是在高维翻折，这个二位圆上的翻折也只是投影出来的结果？向各位大佬请教一下

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救命[笑哭]我看着看着睡着了，睡的特别香，一口气从中午睡到了下午5点，这就是大家看@漫士沉思录 的感受吗[藏狐]

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这期视频很好啊，之前也看过一些相关科普视频，但大多都是泛泛而谈，对于量子计算还是不了解。看了这个视频颇有收获，发一下自己的理解，未必正确严谨，仅供参考。 量子计算要求了一个检验答案的验证函数，假设有n个量子比特，这能代表2^n种可能，同时量子的特性决定了它会在被观测的时“坍缩”到一个确定的值，而在观测之前它是服从一个概率分布。因此量子计算就是为了改变量子比特的概率分布，提高出现代表正确答案的量子比特的概率。格罗弗算法假设其中有一个是正确的，通过设计可以使得代表正确值的量子比特分量翻转，再进行一个关于平衡向量的对称，可以实现像正确向量的靠近，并且根据计算大概需要sqrt(N)*pi/4这么多次翻转（或者说操作）。而并不是说2^n同时运行，以实现对数级别的优化。格罗弗算法让所有有简单验证方法的问题有根号级别的提升，但不意味着有对数级别的提升。

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各位儿童节快乐！ grant老师的讲解通俗易懂，引人入胜，不知不觉40分钟就过去了，看完之后甚至未来想往这个方向发展。尤其是还有1000个小伙伴跟我一起在儿童节学习，感觉自己并不孤单，谢谢你们[给心心] 等我有币了一定支持[桃源_给花花] 试着做了一下grant老师的课后习题，若有错误之处欢迎批评指正[doge]

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有几个问题： 如何将黑盒的经典电路转换成量子的？ 每一次"变换"的耗时和规模有关吗？ 如何知道是否收敛？

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看完第二段又回来了……抽象的理解就是，量子计算机就是个人，你问他个问题，需要先让它学完小学、初中、高中、大学甚至更高（初始化），然后给他张字条，1024个格子，然后戳他20下（量子操作），每戳他一下他就会擦掉重写一个，然后大概率就能在字条上看到答案了（观测），坑爹

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