量子算法的现在和未来

01. 量子算法的应用

与当前的技术相比，使用量子算法可以降低基础设施成本，因为它们可以非常迅速地解决问题。

而其名称大多则是在当前技术相同的名称上附加一个 "量子 "的前缀。

例如，量子人工智能与人工智能，人工智能中的支持向量机（SVM），量子人工智能中则是量子SVM，量子分类、量子密码学、量子模拟退火和量子 k-近邻(K-nearest neighbor, KNN)也是如此。

量子计算机具有量子处理单元和量子网络控制器，它基于量子互联网，人们通过量子算法对量子方法、语言和线路进行建模和执行。人们也可以在经典计算机上运行量子算法。

量子算法的用例各不相同。它们可用于调度、管理资源任务、流程优化、预测分析和改进安全规划。

量子近似优化算法（QAOA）、量子分类器、量子生成对抗网络、量子神经网络和量子模拟退火是基于量子算法的其他的流行技术。

除此之外，还有相当于马尔可夫链和马尔可夫游走的量子游走，可用于金融公司的投资组合管理和技术分析的蒙特卡洛量子方法等。

后量子加密算法在使用中也备受关注。

一方面，人们专注于创造最好的量子计算机。

而另一方面，犯罪分子和黑客，他们正在短时间内（一小时或更短时间）寻找强大的计算能力。他们只是想要一台更高功率的计算机——比如具有更高处理速度和更高、更快能力的计算机，打开系统的大门。

黑客正在寻求使用强大的计算资源来破解现有的加密算法，而这正是风险所在。人们需要确保在银行业、金融服务和任何有加密货币算法的地方的所有算法都是后量子化的。

然而，有多种技术可以做到这一点，如量子退火、隐藏的量子马尔可夫模型和量子格罗弗算法（与搜索相关）。

例如，Mklas加密、Merkle hash、三个签名、Merkle-Hellman knapsack加密和Bushman Williams classmate加密都是新的量子密码算法。

大多数密码学家一直在试图评估这些需要改变的密码算法，该研究将有助于使加密算法更具有抗量子性。

目前，美国国家标准与技术研究院（NIST）已公布首批后量子密码标准算法，分别是CRYSTALS -K YBER、CRYSTALS -Dilithium、F ALCON和SPHINCS 。

其中，NIST 推荐两种主要算法 CRYSTALS -K YBER（密钥建立）和CRYSTALS -Dilithium （数字签名）用于大多数用例，F ALCON和SPHINCS 用于签名方案。

图｜首批后量子密码标准算法

03. 路漫漫其修远兮

展望未来，还有很多事情要做。

生成式量子机器和量子机器学习等新领域正在不断发展。

在量子机器学习方面，正在研究基于量子玻尔兹曼机、量子随机存取存储器和QRAM概念的混合量子算法。

新算法可用于图像处理、对象跟踪和其他光学字符识别 (OCR)、智能字符识别 (ICR) 等用例。

在量子世界中，量子 NLP、量子计算机视觉和量子 RAM 也正在不断发展。

-End-

引用：

[1]https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2022/08/03/the-current-and-future-state-of-quantum-algorithms/?sh=f46b8c33d985

[2]https://csrc.nist.gov/News/2022/pqc-candidates-to-be-standardized-and-round-4

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