“九章”量子计算机与智能优化算法

往期内容：

智能优化算法（一）：海鸥算法原理及Matlab代码
智能优化算法（二）：海鸥算法之改进篇
智能优化算法（三）：基于量子的鸽群优化算法
智能优化算法（四）：基于Powell优化的鸽群优化算法
智能优化算法（五）：天牛须搜索算法

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前言

       2020年12月4日，中国的量子计算机原型机——九章量子计算机问世，九章量子计算机实现了76个量子比特的纠缠态，计算速度是现在世界上最快超级计算机的100万亿倍！这一期，我将跟随九章量子计算机的热潮，讲述一下九章量子计算机为什么这么快，以及在智能优化算法中我们是否可以采用九章计算机的量子纠缠态！

一、“九章”量子计算机为什么这么强？

       为什么九章计算机这么强大？首先，大家要清楚的知道计算机的计算都是通过0，1对目标进行表示计算，非0即1。但是量子计算机并不是这样，其运算过程表现为：又0又1，即0，1可以同时存在。量子计算机是通过量子纠缠并利用量子力学的叠加态原理进行计算。
       举个例子：一个2个量子纠缠的量子比特可以表示为(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1)四个状态的叠加，一个3个量子纠缠的量子比特可以表示为(0,0,0)、(0,0,1)、(0,1,0)、(0,1,1)、(1,0,0)、(1,0,1)、(1,1,0)、(1,1,1)这8个量子叠加状态；而九章计算机原型机的量子纠缠个数达到了76位，即$2^{76}$个量子叠加状态。这就意味着，传统的超级计算机需要$2^{76}$个0与1的电子比特才能表示的目标，而九章量子计算机只需要一个！

二、“九章”与智能优化算法的共同点

1.表示(representation)

       同九章量子计算机一样，群智能优化算法中也存在着一个个的“表示”——个体信息。比如，粒子群算法中单个粒子在$t$次迭代中的表示为$x_j^t$，若有50个population size，则只能表示50个位置信息。若是，可以将位置信息利用量子力学中的量子叠加态进行重新表示(representation)，则意味着50个种群个体可以表示$2^{5}0$个位置信息！！但是，群体智能优化算法往往用不到如此庞大的信息，因此，我们可以适当减少种群个体的数量为6，在降低算法复杂度的同时，不仅不会降低算法的性能，反而因为量子叠加表示$2^6=64>50$，还会对算法的性能有一定的提升。这个提升不仅表现在算法的搜索时间大大减少，也体现在算法的精度方面！

2.具体操作

       关于，量子在群智能优化算法中的应用，在之前的文章中已经进行了展示，对此感兴趣的同学可以自行浏览。
       智能优化算法（三）：基于量子的鸽群优化算法

总结

       九章量子计算机的热潮势必会带动一系列相关科研的发展，相关方向的投稿也会让审稿人眼前一亮，希望大家抓紧时间冲冲冲！