量子力学和计算机的关系

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇量子力学和计算机的关系范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

量子力学和计算机的关系范文第1篇

[关键词]量子；特性；意识；应用

中图分类号：O413.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）25-0298-01

一、量子的基本知识

1、量子

我们在物理学中提到“量子”时，实际上指的是微观世界的一种行为倾向，也就是可观测的物理量都在不连续地变化。？比如，我们说一个“光量子”，是因为单个光量子的能量是光能变化的最小单位，光的能量是以单个光量子的能量为单位一份一份地变化的。对于量子的种种特性，连不少科学家都为之迷惑，对于我们普通人来说自然更加高深。今天我就试着走近它，来发现她“幽灵”般的的魅力。

2、量子的特性

量子的奇妙之处首先在于它的奇妙特性――量子叠加和量子纠缠。

量子叠加就是说量子有多个可能状态的叠加态，只有在被观测或测量时，才会随机地呈现出某种确定的状态，因此，对物质的测量意味着扰动，会改变被测量物质的状态。好比孙悟空的分身术， 孙悟空可能同时出现在几个地方，他的各个分身就像是他的叠加态。在日常生活中，我们不可能在不同的地方同时出现，但在量子世界里它却可以同时出现在多个不同的地方。”

而所谓的量子纠缠，则意味着两个纠缠在一起的量子就像有心电感应的双胞胎，不管两个人的距离有多远，当哥哥的状态发生变化时，弟弟的状态也跟着发生一样的变化。“如果这两个光量子呈纠缠态的话，哪怕是千公里量级或者更远的距离，还是会出现遥远的点之间的诡异互动，爱因斯坦称之为“幽灵般的超距作用”。科学家就可以利用这种效应将甲地某一粒子的未知量子态，在乙地的另一粒子上还原出来。量子纠缠的广泛应用将会改变我们的生活，真正地突破时空的局限，交通、物流也就不再会有时间与空间的阻碍了。我国发射的“墨子号”量子卫星昭示着我国在量子通信领域已处于世界领先的地位。

二、意识是量子力学现象

人们的意识一直都没有搞清楚，用经典物理学的电学、磁学及力学方法去测量意识是测量不出来的，科学家们现在已经开始认识到了意识是种量子力学的现象，意识的念头像量子力学的测量。为什么这么说呢？比如我们面前出现了一座房子，这时有两种可能的状态：一个没有任何心思的人会看房非房，他的意识处于自由的状态，没看到房子是石头的还是木头的，他根本就不动念头。意识也是这样，如果你看到这座房子，一下子动念头了，动念头实质上就是作了测量。

客观世界是一系列复杂念头造成的。有一本非常著名的书叫《皇帝新脑》， 就是研究意识，他认为计算机仅仅是逻辑运算，不会产生直觉，直觉只能是量子系统才能够产生，意识是种量子力学现象，意识的念头像量子力学的测量。而人的大脑有直觉，也就是说人的意识不仅存在于大脑之中，也存在于宇宙之中，量子纠缠告诉我们，一定有个地方存在着人的意识。

三、量子技术的应用

科学家认为，量子纠缠是一种 “神奇的力量”，可成为具有超级计算能力的量子计算机和量子保密系统的基础。实际上，量子纠缠还有很多奇妙的应用，可以在许多领域中突破传统技术的极限。量子技术已经成为一个新兴的、快速发展中的技术领域。这其中，量子通信、量子计算、量子成像、量子生物学是目前的方向。

1、量子通信

量子通信就是通过把量子物理与信息技术相结合，利用量子调控技术，确保信息安全、提高运算速度、提升测量精度。 广义地说，量子通信是指把量子态从一个地方传送到另一个地方，它的内容包含量子隐形传态，量子纠缠交换和量子密钥分配。狭义地说，实际上只是指量子密钥分配或者基于量子密钥分配的密码通信，解决了以往用微电子技术为基础的计算机信息技术极易遭遇泄密的问题。

2、量子计算

量子计算是量子物理学向我们展示的又一种强大的能力，源自于对真实物理系统的模拟。模拟多粒子系统的行为时，当需要模拟的粒子数目很多时，一个足够精确的模拟所需的运算时间则变得相当漫长。而如果用量子系统所构成的量子计算机来模拟量子现象则运算时间可大幅度减少，从此量子计算机的概念诞生。

3、量子成像

量子成像是从利用量子纠缠原理开始发展起来的一种新的成像技术，有一种比较奇妙的现象称之为“鬼成像”。比如将纠缠的双光子分别输入两个不同的光学系统中，在其中一个系统里放入待成像的物体，通过双光子关联测量，在另一个光学系统中能再现物体的空间分布信息。即与经典光学成像只能在同一光路中得到物体的像不同，鬼成像可以在另一条并未放置物体的光路上再现该物体的成像。

4、量子生物学

量子生物学是利用量子力学的概念、原理及方法来研究生命物质和生命过程的学科。薛定谔在《生命是什么》一书中对这一观点进行了详尽的阐述，提出遗传物质是一种有机分子，遗传性状以“密码”形式通过染色体而传递等设想。这些设想由脱氧核糖核酸双螺旋结构模型而得到极大的发展，从而奠定了分子生物学的基础。分子的相互作用必然涉及其电子的行为，而能够精确描述电子行为的手段就是量子力学。因此量子生物学是分子生物学深入发展的必然趋势，是量子力学与分子生物学发展到一定阶段之后相互结合的产物。

爱因斯坦相对论指出：相互作用的传播速度不会大于光速，可是对于分开很远距离的两个处于纠缠态中的粒子，当对一个粒子进行测量时，另一个粒子的状态受到关联关系已经发生了变化，这种传输的理论速度可以远远超过光速。这一现象被爱因斯坦称为“诡异的互动性”。量子纠缠是量子物理学里最稀奇古怪的东西，即使脑洞大开我们还是很难领会它，另外从常识角度来看，量子理论描述的自然界很荒谬，许多解释还涉及到哲学问题。但另一方面，量子物理学有很广泛的应用，它的发展可能带来行业面貌的改变，所涉及的范围从量子计算机到人工智能，无所不含，这也正是我们深入学习、研究量子物理的动力所在啊！

参考文献

[1] 薛定谔，生命是什么.

[2] 舒娜，量子纠缠技术与量子通信.

[3] 尼古拉.吉桑著，周荣庭译，跨越时空的骰子.

[4] 中国科普博览.

[5] 科普中国.

量子力学和计算机的关系范文第2篇

关键词：量子算法；Shor算法；Grover算法；量子通信；量子智能计算

【分类号】：TM743

1.概述

量子计算是计算机科学与量子力学相结合的产物，根据Moore定律可知：当计算机的存储单元达到原子层次时，显著地量子效应将会严重影响计算机性能，计算机科学的进一步发展需要借助新的原理和方法【1】，量子计算为这一问题的解决提供了一个可能的途径。

根据量子计算原理设计的量子计算机是实现量子计算的最好体现。量子计算机是利用微观粒子状态来进行存储和处理信息的计算工具【2】。其基本原理是通过物理手段制备可操作的量子态，并利用量子态的叠加性、纠缠性和相干性等量子力学的特性进行信息的运算、保存和处理操作，从本质上改变了传统的计算理念。

量子通信是量子理论与信息理论的交叉学科，是指利用量子的纠缠态实现信息传递的通讯方式。量子的纠缠态是指：相互纠缠的两个粒子无论被分离多远，一个粒子状态的变化都会立即使得另一个粒子状态发生相应变化的现象。量子通信主要包括两类：用于量子密钥的传输，和用于量子隐形传态和量子纠缠的分发。与传统的通信技术相比，量子通信具有容量大，传输距离远和保密性强的特点。

2.量子计算基础

2.1 量子位

计算机要处理数据，必须把数据表示成计算机能够识别的形式。与经典计算机不同，量子计算机用量子位来存储信息，量子位的状态既可以是0态或1态，也可以是0态和1态的任意线性叠加状态。一个n位的量子寄存器可以处于 个基态的相干叠加态 中，即可以同时存储 种状态。因此，对量子寄存器的一次操作就相当于对经典计算机的 次操作，也就是量子的并行性。

2.2.量子逻辑门

对量子位的态进行变换，可以实现某些逻辑功能。变化所起到的作用相当于逻辑门的作用。因此，提出了“量子逻辑门”【3】的概念，为：在一定时间间隔内，实现逻辑变换的量子装置。

量子逻辑门在量子计算中是一系列的酉变换，将酉矩阵作为算符的变换被成为酉变换。量子位的态 是希尔伯特空间（Hilbert空间）的单位向量，实现酉变换后希尔伯特空间，在希尔伯特空间内仍为单位向量。【4】

3.量子算法

量子算法的核心就是利用量子计算机的特性加速求解的速度，可以达到经典计算机不可比拟的运算速度和信息处理功能。目前大致五类优于已知传统算法的量子算法：基于傅里叶变换的量子算法，以Grover为代表的量子搜素算法，模拟量子力学体系性质的量子仿真算法，“相对黑盒”指数加速的量子算法和相位估计量子算法。

3.1基于傅里叶变换的量子算法

Shor于1994年提出大数质因子分解量子算法，而大数质因子分解问题广泛应用在RSA公开密钥加密算法之中，该问题至今仍属于NP难度问题。但是Shor算法可以在量子计算的条件下，在多项式时间内很有效地解决该问题。这对RSA的安全性有着巨大的挑战。

Shor算法的基本思想是：利用数论相关知识，通过量子并行特点，获得所有的函数值；再随机选择比自变量小且互质的自然数，得到相关函数的叠加态；最后进行量子傅里叶变换得最后结果。构造如下函数：

就目前而言，该算法已经相对成熟，对其进行优化的空间不大。目前研究者的改进工作主要是：通过对同余式函数中与N互质的自然数选择的限制，提高算法成功的概率。Shor算法及其实现，对量子密码学和量子通信的发展有着极重要的价值。[7]

3.2以Grover为代表的量子搜素算法

3.2.1 Grover算法

Grover算法属于基于黑箱的搜索算法，其基本思想为：在考虑含有 个数据库的搜索问题，其中搜索的解恰好有 个，将数据库中的每个元素进行量化后，存储在 个量子位中， 与 满足关系式 。【8】将搜索问题表示成从0到 的整数 ，其中函数 定义为：如果 是需要搜索的解， ；若不是需要搜索的解，那么 。【12】

具体算法如下：

（1）初始化。应用Oracle算子 ，检验搜索元素是否是求解的实际问题中需要搜索的解。

（2）进行Grover迭代。将结果进行阿达马门（Hadamard门）变换。

（3）结果进行 运算。

（4）结果进行阿达马门变换。【12】

4. 量子智能计算

自Shor算法和Grover算法提出后，越来越多的研究员投身于量子计算方法的计算处理方面，同时智能计算向来是算法研究的热门领域，研究表明，二者的结合可以取得很大的突破，即利用量子并行计算可以很好的弥补智能算法中的某些不足。

目前已有的量子智能计算研究主要包括：量子人工神经网络，量子进化算法，量子退火算法和量子免疫算法等。其中，量子神经网络算法和量子进化算法已经成为目前学术研究领域的热点，并且取得了相当不错的成绩，下面将以量子进化算法为例。

量子进化算法是进化算法与量子计算的理论结合的产物，该算法利用量子比特的叠加性和相干性，用量子比特标记染色体，使得一个染色体可以携带大数量的信息。同时通过量子门的旋转角度表示染色体的更新操作，提高计算的全局搜索能力。

目前量子进化算法已经应用于许多领域，例如：工程问题、信息系统、神经网络优化等。同时，伴随着量子算法的理论和应用的进一步发展，量子进化算法等量子智能算法有着更大的发展前景和空间。

参考文献

1.王书浩，龙桂鲁.大数据与量子计算

2.张毅，卢凯，高颖慧.量子算法与量子衍生算法

3.Deutsch D，Jozsa R.Rapid solution of problems by quanturm computation[C]//Proc Roy Soc London A，1992，439：553-558

4.吴楠，宋方敏。量子计算与量子计算机

5.苏晓琴，郭光灿。量子通信与量子计算。量子电子学报，2004，21（6）：706-718

6. White T.Hadoop： The Defintive Guide，California：O’Reilly Media，Inc.2009：12-14

7.王蕴，黄德才，俞攸红.量子计算及量子算法研究进展.

8.孙吉贵，何雨果.量子搜索算法.软件学报，2003，14（3）：334-344

9.龙桂鲁.量子计算算法介绍

10.解光军，范海秋，操礼程.一种量子神经计算网络模型

量子力学和计算机的关系范文第3篇

量子力学是近代物理的两大支柱之一，它的建立是20世纪划时代的成就之一，可以毫不夸张地说没有量子力学的建立，就没有人类的现代物质文明[1]。大批优秀的物理学家对原子物理的深入研究打开了量子力学的大门，这一人类新的认知很快延伸并运用到很多物理学领域，并且，导致了很多物理分支的诞生，如：核物理、粒子物理、凝聚态物理和激光物理等[2]。量子力学在近代物理中的地位如此之重，所以成为物理专业学生最重要的课程之一。但在实际教学过程中，学生普遍感到量子力学太过抽象、难以掌握。如何改革教学内容，将量子力学的基本观点由浅入深，使学生易于理解；如何改革教学手段，培养学生兴趣，使学生由被动学习变为主动学习。这是量子力学教学中遇到的主要问题。作者从几年的教学中摸索到一些经验，供大家参考。

一、教学内容和方法的改革

传统的本科量子力学教学一般包括了三大部分：第一部分是关于粒子的波粒二象性，正是因为微观粒子同时具有波动性和粒子性，才造成了一些牛顿力学无法解释的新现象，例如测不准关系、量子隧道效应等等；第二部分是介绍量子力学的基本原理，这部分是量子力学的核心内容，如波函数的统计解释、态叠加原理、电子自旋等；第三部分是量子力学的一些应用，如定态薛定谔方程的求解，微扰方法。以上三个部分相互联系构成了量子力学的整体框架[3]。随着量子力学的进一步发展，产生了很多新的现象和成果。例如量子通讯、量子计算机等等。许多学生对量子力学的兴趣就是从这些点点滴滴的新成果中得到的。如果我们仍按传统的内容授课，学生学完了这门课程发现感兴趣的那点东西完全没有接触到，就会对所学的量子力学感到怀疑，而且极大地挫伤了学习自然科学的兴趣。所以作者建议在教学过程中适当添加一些量子力学的新成果和新现象，来激发学生的学习兴趣[4]。在教学方法上也应该按照量子力学的特点有所改革。由于量子力学的许多观点和经典力学完全不同，如果我们还是按照经典力学的方法来讲，就会引起学生思维上的混乱，所以建议从一开始就建立全新的量子观点。例如轨道是一经典概念，在讲授玻尔的氢原子模型时仍然采用了轨道的概念，但在讲到后面又说轨道的概念是不对的，这样学生就会怀疑老师讲错误的内容教给了他们，形成逻辑上的混乱。我们应该从一开始就建立量子的观点，淡化轨道的概念，这样学生更容易接受。

二、重视绪论课的教学

兴趣是最好的老师。作为量子力学课程的第一节课，绪论课的讲授效果对学生学习量子力学的兴趣影响很大，所以绪论课直接影响到学生对学习量子力学这门课程的态度。当然很多学生非常重视这门课程，但学这门课的主要目的是为将来参加研究生入学考试，仅仅只是在行动上重视，而没有从思想上重视起来。如何使这部分学生从被动的学习量子力学变为主动地学习，这就要从第一节课开始培养。在上绪论课时作者主要通过以下几点来抓住学生的兴趣。首先列举早期与量子力学相关的诺贝尔物理学奖。诺贝尔奖得主历来都是万众瞩目的人物，学生当然也会有所关心，而且这些诺贝尔奖获得者的主要工作在量子力学这门课程中都会一一介绍，这样一方面通过举例子的方法强调了量子力学在自然科学中的重要地位，另一方面为学生探索什么样的工作才可以拿到诺贝尔奖留下悬念。抓住学生兴趣的第二个主要方法是列举一些量子力学中奇特的现象，激发学生探索奥秘的动力，例如波粒二象性带来的“穿墙术”、量子通讯、如何测量太阳表面温度等等，这些都很能激发学生学习量子力学的兴趣。综上所述，绪论课的教学在整个教学过程中至关重要，是引导学生打开量子力学广阔天地的一把钥匙。

三、重视物理学史的引入

随着量子力学学习的深入，学生会接触到越来越多的数学公式以及数学物理方法的内容，虽然学生会对量子力学的博大精深以及人类认知能力惊叹不已，但在学习过程中感觉越来越枯燥乏味。并且，学生学习量子力学的兴趣和信息在这个时候受到很大的考验，想要把丰硕的量子力学成果以及博大精深的内涵传达给学生，就得在适当的时候增加学生的学习兴趣。实际上，很多学生对量子力学的发展史有很浓厚的兴趣，甚至成为学生闲聊的素材，因此，在适当的时候讲述量子力学发展史可以增加学生学习量子力学的学习兴趣和热情。在讲授过程中，可以结合教学内容，融入量子力学发展史中的名人逸事和照片，如：索尔维会议上的大量有趣争论和物理学界智慧之脑的“明星照”，或用简单的方法用板书的形式推导量子力学公式。例如在讲到黑体辐射时，作者讲到普朗克仅仅用了插值的方法，就给出了一个完美的黑体辐射公式。而插值的方法普通的本科生都能熟练掌握，这一方面鼓励学生：看起来很高深的学问，其实都是由很简单的一系列知识组成，我们每个人都有可能在科学的发展过程中做出自己的贡献；另一方面教导学生，不要看不起很细微的东西，伟大的成就往往就是从这些地方开始。在讲到普朗克为了自己提出的理论感到后悔，甚至想尽一切的办法推翻自己的理论时，告诉学生科研的道路并不是一帆风顺的，坚持自己的信念有时候比学习更多的知识还要重要。在讲到德布罗意如何从一个纨绔子弟成长为诺贝尔奖获得者；在讲到薛定谔如何在不被导师重视的条件下建立了波动力学；在讲到海森堡如何为了重获玻尔的青睐，而建立了测不准关系；在讲到乌伦贝尔和古兹米特两个年轻人如何大胆“猜测”，提出了电子自旋假设，这些学生都听得津津有味。这些小故事不仅让学生从中掌握的量子力学的基本观点和发展过程，而且对培养学生的思维方法和科研品质都有很大帮助。

四、教学手段的改革

量子力学中有很多比较抽象原理、概念、推导过程和现象，这增加了学生理解的难度。而且在授课过程中有大量的公式推导过程，非常的枯燥。所以在教学过程中穿插一些多媒体的教学形式，多媒体的应用能够弥补传统教学的不足，比如：把瞬间的过程随意地延长和缩短，把复杂的难以用语言描述的过程用动画或图片的形式分解成详细的直观的步骤表达清楚[5]。相对于经典物理来说，量子力学课程的实验并不多，在讲解康普顿散射、史特恩-盖拉赫等实验时，可以运用多媒体技术，采用图形图像的形式模拟实验的全过程。用合适的教学软件对真实情景再现和模拟，让学生多册观察模拟实验的全过程。量子力学的一些东西不容易用语言表达清楚，在头脑中想象也不是简单的事情，多媒体的应用可以弥补传统教学的这块短板，形象地模拟实验，帮助学生理解和记忆。比如电子衍射的实验，我们不仅可以用语言和书本上的图片描述这个过程，还可以通过多媒体用动画的形式表现出来，让电子通过动画的形式一个一个打到屏幕上，形成一个一个单独的点来显示出电子的粒子性；在快进的形式描述足够长时间之后的情况，也就是得出电子的衍射图样，从而给出电子波动性的结论和波函数的统计解释，经过这样的教学形式，相信学生能够更加深刻地理解微观粒子的波粒二象性[6]。但在具体授课过程中不能完全地依赖于多媒体教学，例如在公式的推导过程中，传统的板书就非常接近人本身的思维模式，容易让学生掌握，如果用多媒体一带而过，往往效果非常的不好。所以教学过程中应该传统教学和多媒体教学并重，对于一些现象的东西多媒体表现更为出色；而一些理论方面的东西传统的板书更为有利，两者相互结合可以大大提高教学效率，增强课堂教学效果和调动学生的学习积极性[7]。

五、加强教学过程的管理

量子力学和计算机的关系范文第4篇

关键词：量子纠缠；特征关联；认识论；波函数

量子信息研究领域在近几年发展迅速，并获得了诸多突破，推动着计算机和信息通信领域的发展，有非常乐观的应用前景。不同于经典的信息处理方式，量子信息处理利用了粒子的量子力学特性。而量子纠缠理论被认为量子信息处理的重要理论，是区别于经典力学的本质特性[1]。深入认识和理解量子纠缠的构建机制，能够为量子信息领域的理论和技术研究提供全新的思路，为科技哲学的认识论带来深层次的理论依据，为信息思维、能力思维、物质思维和客观世界的复杂性思维提供系统的认识方法。

一、量子纠缠的构建

按照量子纠缠的定义[2]，如果复合系统的纯态不能写成子系统纯态的直积，即，那么这个态为纠缠态，即

式中，表示子系统的基本属性簇；由n个微观粒子子系统组成复合纯态系统

，

其中，为希尔伯特空间的直积态或非纠缠，假设存在

，，…，

使得不成立，那么就称这n个微观粒子之间纠缠。

如果存在n个不同的态，当tt0时，假设这些态之间发生相互作用，形成更大的复合系统Hi，Hi =H1H2×…Hn，这一系统的状态特征可用波函数表征。若无法将独立的状态特征分立出来，那么该表征仅仅是描述复合系统的特征概率。这意味着，若发生纠缠态，则至少存在不少于两个的量子态的叠加，构成一个复合的整体。这种量子纠缠理论说明，发生相互纠缠的量子态之间存在特定的关联作用，当对某一实在进行操作时，与其发生纠缠的其他实在的特征也会发生变化[3]。这种纠缠关联关系不仅呈现某一实在的固有属性，并且描述了纠缠关联的复合系统的整体特征。

物质实在的本体具有特殊性的物理属性，物质本体固有属性的认知过程与物理本体有一定区别。对于微观物质来说，它除了拥有宏观物质的基本特性以外，还具有波动性特征，构成微观物质的双重属性。量子力学中的波函数公设认为：“一个微观粒子的状态可以用波函数来完全描述”[4]。从认识论来看，微观粒子的波函数具有两个维度的涵义：第一，波函数包含了微观粒子的全部状态特征信息，操作波函数的过程就是对微观粒子的现有状态和固有属性的认识过程；第二，操作波函数时，不同波函数所表征出来的特性有所区别，只有对波函数进行多次操作，才能得到微观粒子的全部特征。

大量的实验研究表明，任何实在本体都具备两种基本属性：本体客观存在的直接属性和基于或然存在的间接属性[5]。这两种基本属性共同构成实在本体的特征，可通过波函数进行表述。同样地，复合系统通过纠缠关联建立系统的整体特征，用复合系统的波函数来描述。对于完全独立的多个实在本体所组成的复合系统，可以通过波函数来表征每个实在的属性。当对复合系统进行某种操作后，系统不能将每个实在的属性孤立地表征出来，此时复合系统的整体特征通过纠缠的实在间的关联作用来表征。对纠缠系统某个子系统的操作会使得其他子系统的特征发生变化，表明量子纠缠是一个由本体属性过渡到整体特征的认识过程。

二、量子纠缠的特征关联

量子信息理论的本质属于哲学范畴[6]，对量子纠缠的认识，不光要对实在本体产生全新的认识，也要对实在个体到整体关联运用新的研究思路。

量子纠缠的关联特性凸显了复合系统中原独立实在之间的相互作用关系。狄拉克曾在1931年断言存在理论上的“磁单极子”[7]，但至今仍未找到足够的实证。由单极子组成的磁体所体现的实在，对“磁单极子”本体的认识远远少于由单极子组成的磁体实在的整体特征的认识。也就是说，量子纠缠在整体表象与特征关联的关系上，一方面揭示了实在本体的关联与内在的依存关系，另一方面体现了本体的固有属性。

为了量测相互纠缠的实在之间的关联程度，由此出现了纠缠度的概念[8]。从认识论来看，它界定了局域空间的有限性，不同的实在本体在多个空间形成纠缠关联，从而构建我们的世界观。相互纠缠的实在之间的纠缠度越大，则边界越模糊，局域越稀疏，实在特征属性的描绘就越复杂；反之，纠缠度越小，则边界越明确，局域越紧促，实在特征描绘越简单。量子纠缠是非局域的，是客观实在之间主体介入的间接存在。每个实在本体包含特征信息，利用纠缠操作实现信息的传递。所以说，量子纠缠拥有识别和存储实在本体的特性，体现了对整体关联的认识，代表了统一认识论观点的形成过程，是哲学理论在量子信息科技领域的拓展和延伸。

量子纠缠关联是客观实体最本质的特征，通过这种关联，搭建了实在本体与主观存在之间的关系。从理论技术的角度来说，如果缺少了量子纠缠关联的研究，那么量子通信只会是现代信息理论技术的简单发展。量子纠缠的构建机制与特征关联的研究，向人们展现了经典力学无法描绘的图景，表明微观粒子不存在孤立的特征[9]。深入探究量子纠缠的认识论，挖掘新的认知方法，对人类认知思维的进步具有深刻的意义。

参考文献：

[1] Schr dinger E. Proc. Cambridge Philos. Soc.， 1935， 31：555.

[2] 李承祖等. 量子通信和量子计算[M].长沙：国防科技大学出版社，2000：92.

[3] 喀兴林. 高等量子力学（第二版）[M]. 北京：高等教育出版社，2001，8，1935.

[4] 张永德. 量子力学[M].北京：科学出版社，2002：19.

[5] 潘平，周惠玲，兰立山等. 对物理实在本体的深层认识[J].贵州社会科学，2014，（4）：33-35.

[6] 潘平. 量子信息的哲学问题浅析[J].贵阳：贵州工业大学学报（社科版），

[7] P. A. M. Dirac， Proc. Roy. Soc. A133， 60（1931）[J].Phys. Rev. 74， 883（1948）.

量子力学和计算机的关系范文第5篇

亚利耶・瓦谢尔教授于1966年获得以色列理工学院本科学位，并于1967年和1969年分别获得魏兹曼研究所的硕士和博士学位，后来在哈佛大学做博士后工作，他还曾在魏兹曼研究所和英国剑桥工作。除了诺贝尔奖得主之外，他还有很多头衔。例如，他是美国南加州大学文理学院化学与生物化学领域的杰出教授、艾尔弗雷德斯隆研究员、英国皇家化学学会资深会员、美国国家科学院院士。瓦谢尔教授还获得过国际社会量子生物学和药理学年度大奖、托尔曼奖章以及皇家化学学会软物质与生物物理化学奖。

瑞典皇家科学学院将诺贝尔化学奖授予瓦谢尔教授以及他的两位同事，旨在表彰他们在“发展复杂化学体系多尺度模型”方面所作的贡献。事实上，四十余年来，瓦谢尔教授始终致力于计算生物化学领域的研究，即运用计算机程序来研究大分子，以探究在蛋白质层面上生命体的工作过程为目标，对生物分子功能进行建模。计算酶学可以说是他开创的研究处女地。

一、“好奇心是推动我前进的不竭动力”

无数的荣誉背后是对科学和真理孜孜不倦的追求。

1963年的瓦谢尔还是在海法（Haifa，以色列城市）以色列理工学院学习化学的本科生，那时，一个他迫切想得到答案的问题一直在困扰着他：酶是如何加速化学反应的。为解决这个问题，瓦谢尔便开始着手一项探究实验，这个实验便是胰凝乳蛋白酶催化反应加速的首次核磁共振测量。但是，在实验结束后，瓦谢尔还是无法彻底明白加速反应的催化效果的确切原因。

瓦谢尔并没有放弃对这一问题的探究，他去修读了一门非常“吓人”的量子力学课，课程内容完全超出了他当时所学的化学知识。他唯一能够听懂的部分是关于渐近量子力学波函数（在初始和最终的状态描述系统的量子特性的函数）的启示――能够解决物理学中任何复杂的问题。瓦谢尔似乎看到了希望，他自信地对同学说，总有一天他会研究出一个酶的渐近波函数，以了解酶是如何工作的。

几年后，正是瓦谢尔的实证价键法捕捉到了酶促反应的渐近特征。1976年，瓦谢尔牵头撰写的论文为酶促反应的量化研究铺平了道路，促成了酶催化效应的首个一致模型的发现。

瓦谢尔教授长期对几乎控制生命体内所有化学反应的酶类保持着浓厚兴趣。至今，他还在坚持着这方面的研究。瓦谢尔教授在诺贝尔颁奖典礼的新闻会上解释道：“对我而言，（我的研究都是在）满足我的好奇心。”南加州大学文理学院院长史蒂夫・凯（Steve A. Kay）充分赞扬了这种单纯的学术精神，同时强调了好奇心驱动下的研究的价值。

二、实现计算机与生物化学的结合

计算机生物物理化学使阐明蛋白质结构与功能的关系成为可能，瓦谢尔教授因在该领域的开创性发现而享誉全球。蛋白质的结构已经在很多研究中被揭示，而且科学家已经揭示了几乎所有重要生物系统中存在的结构，因此，自1973年以来，瓦谢尔教授所做的工作就是在获得并分析结构信息的基础上，研究分子的结构是如何影响其运作的。他解释道，作为酶的蛋白质使化学反应加快，所以，当我们知道这个蛋白质的结构的时候，我们还需要知道是什么让反应变得如此之快。正如一个人或许会看着钟表，觉得它很美，但是那个人并不知道钟表是如何工作的。

化学反应无比迅速，甚至在数百万分之一秒间，电子就已经完成从一个原子核向另一个原子核的转移。传统化学已经难以跟上这样的速度，因此，要想借助实验去描述化学过程中的每一个小步骤几乎是不可能的。

在信息化时代下，人脑不可能做到的，电脑可能吗？其实，瓦谢尔教授早就已经开始探索这种可能性了。以色列的魏兹曼科学研究所拥有一台超级计算机，在这台计算机的帮助下，瓦谢尔教授和莱维特教授开发了一套革命性的计算机程序。该程序基于经典理论，可以实现对所有分子的模拟，甚至是那些巨大的生物分子。瓦谢尔教授加入卡普拉斯在哈佛大学的实验室的同时，也带去了这个计算机程序。从那时开始，瓦谢尔和卡普拉斯便开始共同开发一种新型程序，这种程序可以对不同的电子采用不同的处理方法。

瓦谢尔教授的第一次突破是在1972年，他与卡普拉斯教授合作，成功地建立了视网膜结构模型。后来，瓦谢尔教授与莱维特教授在剑桥会合。1976年，他们实现了自己的目标，构建了全球首个酶类反应计算机模型。自此，在模拟化学反应时，规模已不再是问题。这一方法在今天得到普遍运用，科学家们能够精确、有效地模拟化学过程。可以说，正是瓦谢尔等人的不懈努力，才实现了计算机与生物化学的完美结合。

三、研究是一项幸福的事业

南加州大学校长尼吉亚斯（C. L. Max Nikias）这样评论瓦谢尔教授：“四十多年来，瓦谢尔教授的前瞻思想以及他的跨学科洞察能力一直推动着计算机化学领域的发展，将计算机模拟转化为学习生物系统的预测性工具，就是这位世界知名学者所做的开拓性工作。”

南加州文理学院院长史蒂夫・凯赞许瓦谢尔教授是在极高层面上的开拓者，“瓦谢尔教授与其他研究者合作开创了计算酶学领域，这么多年来，与他在同一个学院共处，并见证了他的不凡努力，这是我们的荣幸。另外，他极受学生爱戴，并培养了无数在计算酶学领域有所造诣的学生。”