我們來看一個經典計算機無能為力的情況下量子計算機卻能成功應對的例子：
超級計算機可能很擅長處理諸如對大型蛋白質序列數(shù)據(jù)庫進行分類這樣的艱巨任務。 但是很難看到數(shù)據(jù)中決定這些蛋白質行為的微妙模式。
蛋白質由一長串的氨基酸構成，當它們折疊成復雜的形狀時，就會成為有用的生物機器。 弄清楚蛋白質的折疊方式是一個對生物學和醫(yī)學都具有重要意義的問題。
一臺經典的超級計算機可能會嘗試用蠻力折疊蛋白質，利用眾多處理器檢查各種可能的化學鏈彎曲方式，然后再得出答案。 但隨著蛋白質序列變得越來越長、越來越復雜，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雜的蛋白質折疊問題。
復雜性如何擊敗超級計算機
蛋白質由一長串的氨基酸構成，當它們折疊成復雜的形狀時，就會成為有用的生物機器。 弄清楚蛋白質的折疊方式是一個對生物學和醫(yī)學都具有重要意義的問題。
一臺經典的超級計算機可能會嘗試用蠻力折疊蛋白質，利用眾多處理器檢查各種可能的化學鏈彎曲方式，然后再得出答案。 但隨著蛋白質序列變得越來越長、越來越復雜，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存足以處理單個折疊的所有可能組合。
量子計算機專為應對復雜性而構建
量子算法采用了一種新方法來解決這些復雜的問題，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雜的蛋白質折疊問題。
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