? ? ? 第一個量子線性系統(tǒng)算法是在 2009 年由另外一組研究人員提出的，該算法是研究機器學習或人工智能的量子形式的鼻祖

分析大量數(shù)據(jù)中的關(guān)系是計算機“思考”的方式之一。一個國際研究團隊已經(jīng)表明，對于比預期更廣泛的數(shù)據(jù)類型，量子計算機可以比傳統(tǒng)計算機更快地完成這樣的分析。該團隊提出的“量子線性系統(tǒng)算法”發(fā)表于《物理評論快報》，它將來或許可以預測商品價格，解決社交網(wǎng)絡(luò)和化學結(jié)構(gòu)中的數(shù)字運算問題。

“以前的量子算法應用于一種非常特定的問題，如果我們想要提升其他數(shù)據(jù)的量子速度，我們需要對該算法進行升級?！闭撐淖髡?、新加坡科技與設(shè)計大學博士 Zhikuan Zhao 表示。

這套線性系統(tǒng)算法適用于大型數(shù)據(jù)矩陣。例如，交易者可以嘗試預測未來的商品價格，該矩陣可以獲取關(guān)于價格隨時間變化的歷史數(shù)據(jù)和關(guān)于可能影響這些價格的特征數(shù)據(jù)，比如貨幣匯率。該算法通過“反轉(zhuǎn)”矩陣來計算每個特征之間的關(guān)聯(lián)性，這些信息可以用來推斷未來趨勢。

Zhao 解釋道：“在分析矩陣時需要進行大量的計算，比方說當輸入超過 10000×10000 個元素時，這對于普通的計算機就變得很困難了。這是因為隨著矩陣中元素數(shù)量的增加，計算的步驟也會急速增長——矩陣的大小每增加一倍，計算的長度就會增加 8 倍?！?009 年提出的算法可以更好地處理更大的矩陣，但必須是稀疏矩陣。在這些情況下，元素之間的關(guān)系是有限的，而現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)通常不是這樣。Zhao 和研究小組提出了一個新的算法，比經(jīng)典和以前的量子算法版本都快，也沒有限制它所計算的數(shù)據(jù)的種類。簡單來說，該算法依靠一種被稱為量子奇異值估算的技術(shù)。對于一個 10000 平方的矩陣，經(jīng)典算法大約花費數(shù)萬億量級計算步驟，第一個量子算法需要幾萬步，而新量子算法只需要幾百步。

小型量子計算機上較早的量子線性系統(tǒng)算法已經(jīng)有一些原理性證明。為了顯示新量子算法較經(jīng)典算法的真正優(yōu)勢，研究者需要更多的量子計算機。Zhao 和研究小組希望能和一個實驗小組一起工作，對他們的算法進行原理證明。他們還希望對執(zhí)行該算法所需的工作進行全面分析，可能存在的開銷成本。

Zhao 預計：“我們可能會在未來的 3～5 年時間里看到技術(shù)落地，在人工智能領(lǐng)域進行有意義的量子計算。”（摘自美《深科技》）（編輯/華生）