【独家】当量子计算遇上神经网络与深度学习，QNN初探（ Quantum Neural Networks），David 9的量子计算系列#1

曾经的存在主义与结构主义的争论，在量子世界中似乎用概率和大量抽样完成了和解 — David 9

上世纪60年代哲学界有一场关于存在主义与结构主义的争论：存在主义认为一个人的发展是由“自由意识”和欲望主导的; 结构主义认为占主导的其实是社会中的经济、政治、伦理、宗教等结构性因素，人只是巨大结构中的一部分。

究竟是什么塑造了一个人也许难以确定。而对于量子世界，一个qubit（量子比特）的状态，不仅受到量子系统的磁场影响，qubit本身也有自身状态的变化概率和扰动。我们一会儿可以看到，量子系统的输出，即那个qubit的最终观测状态，是用概率和大量抽样判定的:

在细讲QNN前（量子神经网络其实是一个量子系统），David 9 有必要介绍一下量子计算本身的一些基础知识 。

首先，量子计算与传统计算机的不同，可从qubit（量子比特）说起，我们知道与电子计算机非“0”即“1”相比，qubit的状态可能同时介于“0”和“1”之间：

即所谓的“薛定谔的猫”的叠加态（superposition）：

(|0>+|1>) （在量子物理中符号|x>表示状态x）

你们可能会问David，为什么状态系数是 1/ ? 这是量子物理中的一个约定（规范化），即平方和等于1：

 α^2+β^2=1

其中α和β就是状态的系数，是不是让你联想到圆形几何 ？

是的，在量子物理中可以把qubit想象成粒子球体（叠加或非叠加态）：

三维世界中qubit的自旋状态非常灵活，可以上自旋（|0>），可以下自旋（|1>），可以像地球一样斜着自旋：

当然也可以叠加态自旋（(|0>+|1>) ）

有了这么多种qubit状态，从根本上导致量子计算的信息量级比传统计算机大的多。

传统的2个bit位的计算机只能编码4种状态：00, 01, 10, 11 ，因为它只有2个位的自由度，所以n个bit位能编码的信息只有2^n （即）

而如果一个量子计算机有2个qubit，传统计算机的00, 01, 10, 11这些状态就可以同时出现，这4个状态本身变为4个自由度：

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