量子計算的影響

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量子計算的影響范文第1篇

關鍵詞： 過電壓識別； 支持向量機； 輸電線路； 遺傳算法

中圖分類號： TN911?34； TM863 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）19?0136?04

Abstract： In order to improve the overvoltage recognition accuracy and quicken the recognition speed， an overvoltage identification method with genetic algorithm optimizing support vector machine is proposed. Since the single feature information is difficult to obtain the high overvoltage recognition rate， the combined features of time domain waveform， wave head and time?frequency spectrum are taken as the recognition features of overvoltage respectively， and then the training samples of overvoltage are used to study the support vector machine. The classifier of overvoltage identification is established， and the adaptive genetic algorithm is introduced to optimize the parameters of support vector machine. The performance of an overvoltage recognition instance was performed for simulation analysis. The results show that the average overvoltage recognition rate of the proposed method can reach up to 95%， far exceeds the practical application requirements of 85%， and the recognition result is superior to other overvoltage identification methods.

Keywords： overvoltage identification； support vector machine； transmission line； genetic algorithm

0 引 言

雷電是一種無法預測的自然現象，會對輸電線路產生干擾，引起輸電線路故障，而僅對輸電線路添加防雷保護難以保證輸電線路的正常工作，過電壓識別可以反映輸電線路的工作狀態，為電力系統管理人員提供有價值的參考意見，因此提高過電壓的識別率具有重要的實際應用價值[1?2]。

針對過電壓識別問題，學者們從理論、方法以及技術等方面進行深入的分析，提出了許多有效的過電壓識別方法[3]。最初過電壓識別通過專家系統進行，過電壓由于類型多、產生原因復雜，專家系統識別率低，而且識別結果具有盲目性，難以應用于實際過電壓識別[4]。

隨著機器學習技術研究的不斷深入，機器學習算法被學者們引入到了過電壓識別的建模中，將過電壓識別看作是一種多分類問題，根據特征對樣本進行處理，建立過電壓識別的分類器，以區別出各種類型的過電壓，在過電壓識別中應用最為廣泛[5?7]。特征提取是過電壓識別的基礎，對后續過電壓識別結果影響大，當前特征主要有：電流變化幅值、時域波形、暫態電流特征等[8?10]，單一特征只能描述過電壓類型的部分、片段信息，難以獲得正確率高的過電壓識別結果，通用性較差；當前過電壓識別基于神經網絡、支持向量機（Support Vector Machine，SVM）等建模，神經網絡雖然具有自學習、非線性分類能力，但要求過電壓識別的訓練樣本數量大，而過電壓識別是一種典型小樣本的多分類問題，易得到“過擬合”的過電壓識別結果[11]。

SVM是一種小樣本的機器學習算法，不存在神經網絡要求樣本大、過擬合的缺陷，其參數直接影響過電壓識別的結果[12]。

為了提高過電壓識別的準確性，提出一種基于自適應遺傳算法優化支持向量機的過電壓識別方法（GA?SVM）。首先提取時域波形、波頭、時頻譜作為過電壓識別特征，然后采用支持向量機建立過電壓識別的分類器，并采用自適應遺傳算法對支持向量機參數進行優化，實例結果表明，本文方法的過電壓平均識別率達到95%以上，識別性能要優于當前經典過電壓識別方法。

1 雷擊過電壓識別的特征

采用時域波形、波頭、時頻譜對輸電線路的雷擊過電壓狀態進行特征提取，具體見表1。

建立性能優異的過電壓識別模型，需要選擇一定算法對過電壓類型與特征之間的關系進行準確擬合，即以過電壓特征作為輸入量，過電壓類型作為期望輸出，組成訓練樣本和測試樣本，本文選擇支持向量機建立輸電線路的雷擊過電壓識別模型，并采用自適應遺傳算法對支持向量機參數進行優化。

2 自適應遺傳算法優化支持向量機的過電壓識別

2.1 支持向量機

采用標準Benchmark函數：Griewank對標準遺傳算法（GA）和自適應遺傳算法（AGA）進行對比研究，結果如圖2所示。從圖2可知，AGA的收斂速度要快于GA，而且獲得更高的收斂精度，求解結果更加穩定。

2.3 AGA?SVM的過電壓識別步驟

（1） 收集過電壓數據，并對特征值進行歸一化處理。

（2） 產生遺傳算法的初始種群。

（3） 將過電壓訓練樣本輸入到支持向量機學習，計算每個個體的適應度值。

（4） 判斷是否達到終止條件，若達到要求則輸出最優個體，進入步驟（6）。

（5） 進行選擇、自適應交叉和變異操作，產生新的種群。

（6） 計算新種群中每個個體的適應度值。

（7） 最優個體得到支持向量機參數，建立過電壓識別模型。

3 過電壓識別的應用實例

對于每種類型雷擊過電壓狀態，均收集50個樣本數據，40個樣本用于訓練支持向量機，構建過電壓識別模型，其余10個樣本對過電壓識別效果進行測試和分析。短路故障過電壓、感應雷擊過電壓、直擊雷擊過電壓、繞擊雷擊過電壓、反擊雷擊過電壓的標簽編號分別為1，2，3，4，5。

為了使AGA?SVM的雷擊過電壓識別結果具有可比性，選擇GA?SVM的雷擊過電壓識別模型進行對比實驗，實驗結果如圖3～圖5所示。通過對比圖3和圖4中GA?SVM和AGA?SVM的雷擊過電壓識別準確率可知，AGA?SVM的識別準確率平均達到95%以上，比GA?SVM的識別準確率提高了5.25%，這主要是由于AGA采用了自適應的交叉變異機制，較好地解決了GA陷入局部最優解，找到了更優的SVM參數，建立了正確率更高的雷擊過電壓識別模型。

同時從圖5可以看出，AGA?SVM的雷擊過電壓識別時間更少，主要是因為AGA加快了SVM參數的尋優效率，進化代數明顯減少，加快了雷擊過電壓識別的建模速度，提高了雷擊過電壓識別的效率，實際應用范圍更加廣泛。

4 結 語

為了減少輸電線路的過電壓識別錯誤率，提出一種AGA?SVM的過電壓識別方法。首先提取多種過電壓的特征，然后采用自適應遺傳算法優化支持向量機擬合過電壓類別與特征之間的變化關系，最后采用具體數據進行仿真實驗，結果表明，本文方法是一種速度快、正確率高的雷擊過電壓識別方法。

參考文獻

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量子計算的影響范文第2篇

基金項目：山東省自然科學基金項目“利用抗寒性突變體分離小麥抗寒性相關基因”（ZR2009DQ024）

作者簡介： 宋康（1978-），女，助理研究員，從事農產品加工研究。E-mail：skangmail@sinacom

*通訊作者：張鳳云（1963-），女，農藝師，從事小麥育種與栽培研究。E-mail：fyzhang63@163com

摘要：以濟南17和濰麥8號兩個不同筋型小麥品種為材料，研究花后溫度對小麥籽粒蛋白質和植株氨基酸含量的影響。結果表明，灌漿期高溫提高了小麥籽粒蛋白質含量，兩個筋型品種表現出相同的趨勢；提高了小麥葉片和莖鞘中游離氨基酸含量，向籽粒中運輸的氨基酸的量也增加，有利于籽粒蛋白質的合成。對黃淮海等北方強筋小麥而言，后期高溫對提高籽粒蛋白質含量是有利的，但降低了弱筋小麥的品質。

關鍵詞：小麥；溫度；蛋白質；氨基酸

中圖分類號：S512.101文獻標識號：A文章編號：1001-4942（2013）12-0024-04

近年山東小麥灌漿后期高溫天氣頻發，導致籽粒灌漿期縮短，粒重下降，小麥減產。有研究表明，高溫一般會引起籽粒蛋白質組分的明顯變化，從而影響小麥的籽粒品質[1，2]；花后高溫是影響山東小麥籽粒品質的重要因素之一[3]。因此，研究小麥花后高溫對籽粒品質形成的影響具有十分重要的意義。本研究以兩種不同筋型小麥品種為對象，以常溫為對照，研究小麥籽粒蛋白質在高溫條件下的變化動態及其與植株氨基酸含量的關系，旨在為小麥的抗逆栽培提供理論依據。

1材料與方法

1.1試材與試驗設計

供試品種為強筋小麥濟南17和弱筋小麥濰麥8號。采用盆栽試驗，于2011～2012年在山東省農業科學院與濟南市天橋區達仁農場進行。供試土壤有機質含量為12.2 g/kg，堿解氮59.2mg/kg，速效磷14.5 mg/kg，速效鉀92.3 mg/kg。試驗用盆直徑30 cm，高25 cm。10月15日播種，每品種20盆，每盆留苗10株。于開花后7 d將植株長勢一致的5盆移入A230746型光溫培養箱進行溫度處理。 設4個處理，T1：34℃；T2：32℃；T3：26℃；T4：24℃，其中，T1、T2為高溫處理，T3、T4為常溫處理。隨機排列，每次取樣后對盆缽進行調換。不同溫度處理的光照時間均為12 h，相對濕度控制在60%左右。

1.2測定項目和方法

選同一天開花麥穗進行標記，每7 d取樣1次。105℃殺青30 min，80℃烘干至恒重。成熟時收獲籽粒，放置1個月后測定籽粒主要品質指標。

1.3數據處理與作圖

用Microsoft Excel軟件。

2結果與分析

2.1不同溫度處理對籽粒蛋白質含量的影響

從圖1可以看出，花后高溫縮短小麥籽粒灌漿期，與常溫相比成熟期明顯提前，并且顯著提高籽粒蛋白質含量。不同溫度處理下小麥籽粒蛋白質含量在開花后均呈先降低后升高趨勢，在花后21 d達到最低。各處理間比較，T1和T2籽粒蛋白質含量顯著高于T3和T4處理。兩個品種比較，濰麥8號在T1、T2處理下成熟期籽粒蛋白質含量比T4處理分別高14.8%和17.3%，濟南17分別高19.2%和12.7%，表明高溫對不同筋型小麥籽粒蛋白質含量的影響相同。

2.2不同溫度處理對葉片游離氨基酸含量的影響

由圖2可以看出，高溫提高了小麥葉片游離氨基酸含量，處理后7 d達最大值，隨后一直下降，到成熟期其含量一直高于常溫處理；而常溫處理下，濰麥8號葉片游離氨基酸含量呈持續下降趨勢，濟南17則在花后14 d達最大值。表明兩品種在常溫下葉片氨基酸代謝存在差異，在高溫下濰麥8號葉片對溫度變化的反應更為敏感。

2.3不同溫度處理對莖鞘游離氨基酸含量的影響

不同品種莖鞘游離氨基酸含量均為高溫處理后7 d達到最大，隨后呈下降趨勢（圖3）。高溫處理下濰麥8號莖鞘游離氨基酸含量與常溫處理間比較幾無差異，而濟南17莖鞘游離氨基酸含量在花后14～21 d顯著高于常溫處理。表明不同品種類型對溫度變化的響應不同。

2.4不同溫度處理對籽粒游離氨基酸含量的影響

籽粒游離氨基酸含量從花后7 d到成熟一直呈下降趨勢，各處理間差異較小；處理14 d后，差異明顯，高溫處理籽粒氨基酸含量呈快速下降趨勢，而常溫處理下降趨勢趨于平緩（圖4）。表明高溫處理加速了灌漿后期籽粒游離氨基酸向蛋白質的轉化，利于蛋白質的合成。

3結論與討論

量子計算的影響范文第3篇

【關鍵詞】 超導量子比特 超導電路 量子計算 量子糾錯

1 引言

量子算法解決問題的概念最早由舒爾在上世紀末引入，因其在計算復雜性理論革命性的成果，量子計算受到歡迎，但在當時認為實際建造一個量子計算機是不可能的，隨后科學家發現了量子糾錯等理論，希望通過這些理論實現量子計算機。文章主要討論量子信息處理與超導量子比特物理實現，就少數重要方面討論猜測量子計算未來方向。

2 量子計算機發展的七個階段

開發一個量子計算機涉及幾個重疊且互相連接的階段，首先必須能控制量子系統的量子比特的有足夠的長的退相干時間供系統去操作和讀出，在第二階段，小量子算法可以在邏輯量子比特上進行，作為一個實用的量子計算，這前兩個階段中，必須滿足下面的五個標準[1]：

（1）可規模化的很好兩能級系統（量子比特）；

（2）量子比特具有良好的制備初態的能力；

（3）與量子邏輯門操作的時間相比，量子比特具有相對較長的退相干時間。

（4）量子比特能夠用來建造通用量子邏輯門；

（5）具有對量子比特進行測量的能力。

從上面的標準可以看出，量子比特的相干性是非常重要的。如果量子比特的相干性受到破壞，量子計算就會變成經典計算。第三階段以后要求系統能夠實現量子糾錯，在第三階段，實現量子非破壞測量和控制，量子非破壞測量可以利用奇偶校驗糾正一些錯誤。第四個階段實現更長時間的邏輯量子比特記憶，目標是實現量子存儲器，量子糾錯的實施，使得系統的相干性比任何組件的相干時間都長，通過量子糾錯存儲的邏輯量子比特的退相干時間大大超過單個量子比特退相干時間，但這個目標還未在任何實際系統中實現。最后的兩個階段是多邏輯量子比特算法和容錯型量子計算，最終目標是實現容錯量子信息處理，有能力在一個具有主動糾錯機制邏輯量子比特做所有單量子比特操作，并且能夠執行多個邏輯門之間的操作。量子信息處理的七個階段發展。每個進步需要掌握前面的階段，但每個也代表了一個持續的任務，必須協同別的階段。第三階段中的超導量子比特是唯一固態量子計算實施，目的是實現第四階段，這個也是目前研究的重要的環節。下面我們就介紹下超導電路。

3 超導電路哈密頓量設計

超導電路（圖1）基于LC振蕩器，超導量子比特的操作是基于兩個成熟的現象：超導性和約瑟夫森效應。超導量子比特可以描述為一個電感為約瑟夫森結，電容C和一個電感L組成的并聯電路。電路中電子流的集體運動的為通過電感的通量Φ，相當于在彈簧機械振蕩器質心位置。不同于純LC諧振電路的，約瑟夫森結把電路變成一個真正的人工原子，可以選擇性的從基態躍遷到激發態，當作一個量子比特。約瑟夫森結和電感并聯，甚至可以取代電感，幾個作為人工原子非線性振蕩器組成的量子比特耦合振蕩腔時，可以獲得多量子比特與多腔相互作用系統的有效哈密頓量[2]的形式為

哈密頓量中指標為j表示非諧振模式的量子比特耦合指標m表示諧振腔，符號a，b和ω分別代表振幅和頻率，在適當的驅動信號作用下，系統可以執行任意的量子操作，操作速度取決于非線性影響因素和，通常單量子門操作時間為5到50ns和二量子比特糾纏控制在50到500ns，忽略了腔的非簡諧振動的影響。適當設計的電路，盡量的減少由于量子比特周圍電介質的影響而引起的損耗，同時減少能量的輻射到其他電路環境，使得量子比特相干時間為100μs，這使得相干時間內成百上千操作成為可能。

4 目前主要的問題

目前實驗規模相對較小，只有少數量子比特相互作用，且所有的系統都會在糾纏情況下發生耗散，影響系統的相干性，要實現下一階段量子信息處理，需要通過糾錯增加相干時間，因為只有在保持量子記憶狀態的情況下，才能進行后來的算法計算，這要求建立新的系統，并且計算時通過利用連續測量和實時反饋進行量子糾錯進而保存量子信息。

使用當前的方法來糾錯，會大幅增加計算復雜性，一個比特信息往往需要幾十個甚至成千上萬的物理量子比特實現糾錯的功能，這個對于控制和設計哈密頓量是一個巨大的挑戰。此外，根據五個基本原理，在各個階段都需要其他的硬件增加，以求得能夠向下一個階段實現，但發展到一個階段并不是簡單的大規模生產相同類型的電路和量子比特的問題。

目前制造含有大量單元晶片在實際中并不困難，畢竟超導量子比特最大的優點是目前制作晶片的技術非常的成熟。盡管如此，設計構建和操作一個超導量子計算機對于半導體集成電路或超導電子學提出了實質性的挑戰，由于電路元件之間的相互作用可能會導致加熱或抵消，不同部件之間的相互干擾會引發問題，引發比特錯誤或電路故障。

還有我們必須知道怎么設計多量子比特和控制系統的哈密頓量，這個超出當前的能力，描述一個系統糾纏的哈密頓量時，需要測量的數據指數級增大，將來必須設計構建和操作超過幾十個自由度系統，這樣的話，量子計算的力量，經典情況下不能被模擬出來，這也許表明大型量子處理器應該由可以單獨測試和表征小模塊構成。

5 量子計算的未來設計

可能要花多長時間來實現超導電路完善，未來發展中，量子糾錯理論可能大大改良電路復雜度和性能限制，理論上是存在幾種不同的方法，但在實際中仍然相對不成熟。

首先是量子糾錯編碼模型，信息編碼寄存在糾纏物理量子比特中，假設發生錯誤，通過收集量子比特的信息，監測特定量子比特的集體屬性，然后在信息發生不可逆轉的損壞之前，通過特殊的門撤銷之前的錯誤。

另一種方法是表面代碼模型，大量相同的物理量子比特被連接在矩形網格中，通過特定的四個相鄰的量子比特之間的聯系，可以快速進行量子非破壞測量，防止整個網格發生錯誤。這個方法的吸引力在于只需要數量很少的不同類型的元素，一旦這個基本單元是成功的，后續的發展階段可能只是通過相對簡單的設計就能實現，而且容錯率較高，即使在當前的容錯水平也能達到百分之幾。

第三個方法是嵌套模塊模型，這里最基本的單元是邏輯記憶量子比特組成的寄存器，這個寄存器能夠在進行存儲量子信息的同時并進行量子糾錯，另外寄存器中存在一些額外的量子比特為可以與內存其他模塊通訊。通過量子比特的通信的糾纏，可以分發糾纏，最終在模塊間執行通用計算。在這里，操作之間的通信部分允許有相對較高的錯誤率。

其他方法可能包括量子科學那些與現有標準根本不同的一些方法，上面描述的方案都是基于“量子比特寄存器模型”，需要在構建較大的能夠容納很多二能級系統的希爾伯特空間，但在原子物理領域非計算態的利用已經超出二能級的水平，被用來作為一個三比特門超導電路的捷徑，在現有不引入新的錯誤的情況下，多能級非線性振蕩器的使用能夠取代多量子比特方程，這提供了一種新的設計思路。

6 結語

超導電路實現量子信息處理已經取得顯著進展，同時量子糾錯不在僅僅限制在理論上，復雜的量子系統真正進入一個未知的領域，但即使這個階段成功，未來依然會有很多的挑戰，經過不斷的探索，實用的量子信息處理未來可能成為現實。

參考文獻：

量子計算的影響范文第4篇

關鍵詞：量子算法；Shor算法；Grover算法；量子通信；量子智能計算

【分類號】：TM743

1.概述

量子計算是計算機科學與量子力學相結合的產物，根據Moore定律可知：當計算機的存儲單元達到原子層次時，顯著地量子效應將會嚴重影響計算機性能，計算機科學的進一步發展需要借助新的原理和方法【1】，量子計算為這一問題的解決提供了一個可能的途徑。

根據量子計算原理設計的量子計算機是實現量子計算的最好體現。量子計算機是利用微觀粒子狀態來進行存儲和處理信息的計算工具【2】。其基本原理是通過物理手段制備可操作的量子態，并利用量子態的疊加性、糾纏性和相干性等量子力學的特性進行信息的運算、保存和處理操作，從本質上改變了傳統的計算理念。

量子通信是量子理論與信息理論的交叉學科，是指利用量子的糾纏態實現信息傳遞的通訊方式。量子的糾纏態是指：相互糾纏的兩個粒子無論被分離多遠，一個粒子狀態的變化都會立即使得另一個粒子狀態發生相應變化的現象。量子通信主要包括兩類：用于量子密鑰的傳輸，和用于量子隱形傳態和量子糾纏的分發。與傳統的通信技術相比，量子通信具有容量大，傳輸距離遠和保密性強的特點。

2.量子計算基礎

2.1 量子位

計算機要處理數據，必須把數據表示成計算機能夠識別的形式。與經典計算機不同，量子計算機用量子位來存儲信息，量子位的狀態既可以是0態或1態，也可以是0態和1態的任意線性疊加狀態。一個n位的量子寄存器可以處于 個基態的相干疊加態 中，即可以同時存儲 種狀態。因此，對量子寄存器的一次操作就相當于對經典計算機的 次操作，也就是量子的并行性。

2.2.量子邏輯門

對量子位的態進行變換，可以實現某些邏輯功能。變化所起到的作用相當于邏輯門的作用。因此，提出了“量子邏輯門”【3】的概念，為：在一定時間間隔內，實現邏輯變換的量子裝置。

量子邏輯門在量子計算中是一系列的酉變換，將酉矩陣作為算符的變換被成為酉變換。量子位的態 是希爾伯特空間（Hilbert空間）的單位向量，實現酉變換后希爾伯特空間，在希爾伯特空間內仍為單位向量。【4】

3.量子算法

量子算法的核心就是利用量子計算機的特性加速求解的速度，可以達到經典計算機不可比擬的運算速度和信息處理功能。目前大致五類優于已知傳統算法的量子算法：基于傅里葉變換的量子算法，以Grover為代表的量子搜素算法，模擬量子力學體系性質的量子仿真算法，“相對黑盒”指數加速的量子算法和相位估計量子算法。

3.1基于傅里葉變換的量子算法

Shor于1994年提出大數質因子分解量子算法，而大數質因子分解問題廣泛應用在RSA公開密鑰加密算法之中，該問題至今仍屬于NP難度問題。但是Shor算法可以在量子計算的條件下，在多項式時間內很有效地解決該問題。這對RSA的安全性有著巨大的挑戰。

Shor算法的基本思想是：利用數論相關知識，通過量子并行特點，獲得所有的函數值；再隨機選擇比自變量小且互質的自然數，得到相關函數的疊加態；最后進行量子傅里葉變換得最后結果。構造如下函數：

就目前而言，該算法已經相對成熟，對其進行優化的空間不大。目前研究者的改進工作主要是：通過對同余式函數中與N互質的自然數選擇的限制，提高算法成功的概率。Shor算法及其實現，對量子密碼學和量子通信的發展有著極重要的價值。[7]

3.2以Grover為代表的量子搜素算法

3.2.1 Grover算法

Grover算法屬于基于黑箱的搜索算法，其基本思想為：在考慮含有 個數據庫的搜索問題，其中搜索的解恰好有 個，將數據庫中的每個元素進行量化后，存儲在 個量子位中， 與 滿足關系式 。【8】將搜索問題表示成從0到 的整數 ，其中函數 定義為：如果 是需要搜索的解， ；若不是需要搜索的解，那么 。【12】

具體算法如下：

（1）初始化。應用Oracle算子 ，檢驗搜索元素是否是求解的實際問題中需要搜索的解。

（2）進行Grover迭代。將結果進行阿達馬門（Hadamard門）變換。

（3）結果進行 運算。

（4）結果進行阿達馬門變換。【12】

4. 量子智能計算

自Shor算法和Grover算法提出后，越來越多的研究員投身于量子計算方法的計算處理方面，同時智能計算向來是算法研究的熱門領域，研究表明，二者的結合可以取得很大的突破，即利用量子并行計算可以很好的彌補智能算法中的某些不足。

目前已有的量子智能計算研究主要包括：量子人工神經網絡，量子進化算法，量子退火算法和量子免疫算法等。其中，量子神經網絡算法和量子進化算法已經成為目前學術研究領域的熱點，并且取得了相當不錯的成績，下面將以量子進化算法為例。

量子進化算法是進化算法與量子計算的理論結合的產物，該算法利用量子比特的疊加性和相干性，用量子比特標記染色體，使得一個染色體可以攜帶大數量的信息。同時通過量子門的旋轉角度表示染色體的更新操作，提高計算的全局搜索能力。

目前量子進化算法已經應用于許多領域，例如：工程問題、信息系統、神經網絡優化等。同時，伴隨著量子算法的理論和應用的進一步發展，量子進化算法等量子智能算法有著更大的發展前景和空間。

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量子計算的影響范文第5篇

關健詞：生物計算機；分子計算機；光計算機超導計算機；量子計算機

中圖分類號：TP38文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)04-11136-01

1 引言

自從1946年世界上第一臺電子計算機誕生以來， 電子計算機已經走過了半個多世紀的歷程。從第一代電子管計算機到現在正在開發的第六代神經網絡計算機，計算機的體積不斷變小，但性能、速度卻在不斷提高。自計算機問世50多年來，運算速度已提高了約10億倍。在最新一代芯片中，晶體管之間的連接導線的厚度已被蝕刻到只有0.03微米，是人頭發的1/4500。然而，原有發展起來的以硅為基礎的芯片制造技術的發展不是無限的，由于存在磁場效應、熱效應、量子效應以及制作上的困難，當線寬低于0.1mm以后將不可避免地達到僅有單個分子大小的物理學極限。越來越多的專家認識到，在傳統計算機的基礎上大幅度提高計算機的性能必將遇到難以逾越的障礙，從其它技術方面尋找計算機發展的突破口才是正確的道路。目前至少有5種可能的技術來生產出未來的計算機，它們是：生物計算機，分子計算機、光計算機、超導計算機和量子計算機。就像電子計算機對20世紀產生了重大影響一樣，各種新穎的計算機也必將對未來產生重大影響。

2 生物計算機

DNA生物計算機是美國南加州大學阿德拉曼博士1994年提出的奇思妙想。由于蛋白質分子中的氫也有兩種電態。因此，一個蛋白質分子就是一個開關。從理論上講，用蛋白質分子作為元件，就能制造出蛋白質型的計算機，又被稱作“生物計算機”。科學家設計的生物計算機模型中DNA絕大多數都是懸浮于充滿液體的試管之內來執行運算。與傳統電子計算機以“0”和“1”來代表信息不同，在DNA計算機中，信息將以分子代碼的形式排列于DNA上，特定的酶可充當“軟件”來完成所需的各種信息處理工作。DNA計算機技術的誘惑力，在于其和傳統硅技術相比所具有的巨大存儲能力：一克DNA所能存儲的信息量，估計可與1萬億張CD光盤相當；數百萬億個DNA分子擁有可感受和回應周圍環境的所有計算結構，可在一個狹小的表面區域通過生物化學反應來協調工作，這一并行處理能力據認為可與目前功能最為強大的超級電子計算機媲美。

生物計算機具有三大顯著優點：

(1)信息以波的形式傳播，運算速度比當今最新一代計算機快10萬倍；

(2)只需很少能量就可工作，不存在發熱問題。并且擁有巨大的存儲能力；

(3)由于蛋白質分子能夠自我組合，再生新的微型電路，使得生物計算機具有生物體的一些特點，如能發揮生物本身的調節機能自動修復芯片發生的故障，還能模仿人腦的思考機制。

3 分子計算機

分子計算機是在納米電子技術的基礎上發展起來的，現在的納米電子技術有望水到渠成地成為目前以硅等為基礎的微米級集成電路技術的“接班人”。分子計算機的運行靠的是分子晶體可以吸收以電荷形式存在的信息，并以更有效的方式進行組織排列。憑借著分子納米級的尺寸，分子計算機的體積將劇減。此外，分子計算機耗電可大大減少并能更長期地存儲大量數據。

與目前的計算機相比，分子計算機運行所需的電力將大大減少，并且有可能永久保存大量數據，從而使用戶不必進行刪除文檔的操作。此外，這些計算機還能免受計算機病毒、系統死機或其他故障的影響。

4 光學計算機

所謂光計算機，就是利用光作為信息的傳輸媒體。未來的光計算機可能是混合型的，即把極細的激光束與快速的芯片相結合。那時，計算機將不采用金屬引線，而是以大量的透鏡、棱鏡和反射鏡將數據從一個芯片傳送到另一個芯片。這種傳送方式稱為自由空間光學技術。

光計算機有三大優勢：

(1)光子的傳播速度無與倫比，電子在導線中的運行速度與其相比就像蝸牛爬行那樣。今天電子計算機的傳送速度最高為每秒109個字節，而采用硅－光混合技術后，其傳送速度就可達到每秒萬億字節；

(2)更重要的是光子不像帶電的電子那樣相互作用，因此經過同樣窄小的空間通道可以傳送更多數據；

(3)尤其值得一提的是光無須物理連接。如能將普通的透鏡和激光器做得很小，足以裝在微芯片的背面，那么明天的計算機就可以通過稀薄的空氣傳送信號了。

5 超導計算機

導體在溫度下降到某一值時，電阻會突然消失，這一奇妙的現象叫做超導現象。它是在1911年由荷蘭物理學家昂尼斯首先發現的。具有超導性的物質稱之為超導體。超導體在超導狀態下電阻為零，可輸送大電流而不發熱、不損耗，具有高載流能力，可長時間無損耗地儲存大量的電能以及能產生極強的磁場。1962年，正在英國劍橋大學攻讀博士學位的研究生約瑟夫遜提出了超導效應（亦稱約瑟夫遜效應）的原理，超導技術自此開始嶄露頭角，展現出引人注目的前景。利用約瑟夫遜效應，在約瑟夫遜結上加電源，當電流低于某一個臨界值時，絕緣層上不出現電壓降，此時結處于超導態；當電流超過臨界值時，結呈現電阻，并產生幾毫伏的電壓降，即轉變為正常態。如在結上加一個控制極來控制通過結的電流或利用外加磁場，可使結在兩 個工作狀態之間轉換，這就成了典型的超導開關。利用超導開關可制成超導存儲器、超導大規模集成電路，這是計算機中理想的超高速器件。

利用超導器件制成的超導計算機與普通計算機相比具有諸多優勢：(1)運行速度快。超導開關的開關速度目前已達幾微微秒（1微微秒＝10的12次方秒），這使得超導計算機的運行速度將比目前的計算機快100倍。二是功耗低，集成度高。由于電流在超導體中流動時不發熱，也不損耗，超導集成電路的功耗僅為硅集成電路的幾百分之一，為一般晶體管的二千分之一，因此其集成度可望做得很高。目前已達到大規模集成電路的水平；(2)超導器件的結構基本上可用現行大規模集成電路工藝制作，因而無需花費大量的財力與人力；(3)利用超導傳輸線來完成計算機中元器件之間的信號傳輸時具有信號無損耗和低色散的特點。

6 量子計算機

什么是量子計算機呢？把量子力學和計算機結合起來的可能性是在1982年由美國著名物理學家理查德?費因曼首次提出的。隨后，英國牛津大學物理學家戴維?多伊奇于1985年初步闡述了量子計算機的概念。量子計算機是利用處于多現實態的原子作為數據進行運算，這是一種采用基于量子力量的深層次的計算模式的計算機。這一模式只由物質世界中一個原子的行為所決定，而不是像傳統的二進制計算機那樣將信息分為0和1，用晶體管的開與關來處理這些信息。在量子計算機中最小的信息單元是一個量子比特(quantum bit)。量子比特不只是開、關兩種狀態，而是以多種狀態同時出現。這種數據結構對使用并行結構計算機來處理信息是非常有利的。

與傳統的電子計算機相比，量子計算機有以下優勢：(1)解題速度快。傳統的電子計算機用“1”和“0”表示信息，而量子粒子可以有多種狀態，使量子計算機能夠采用更為豐富的信息單位，從而大大加快了運行速度。例如，電子計算機使用的RSA公鑰加密系統是以巨大數的質因子非常難以分解為基礎設計的一種多達400位長的“天文數字”，如果要對其進行因子分解，即使使用目前世界上運算速度最快的超級計算機，也需要耗時10億年。如果用量子計算機來進行因子分解，則只需10個月左右；(2)存儲量大。電子計算機用二進制存儲數據，量子計算機用量子位存儲，具有疊加效應，有m個量子位就可以存儲2m個數據。因此，量子計算機的存儲能力比電子計算機大得多；(3)搜索功能強勁。美國朗訊科技公司貝爾實驗室的洛夫?格羅佛教授發現，量子計算機能夠組成一種量子超級網絡引擎，可輕而易舉地從浩如煙海的信息海洋中快速搜尋出特定的信息。其方法是采用不同的量子位狀態組合，分別檢索數據庫里的不同部分，其中必然有一種狀態組合會找到所需的信息；(4)安全性較高。科學家們發現，如果過往的原子因發生碰撞而導致信息丟失時，量子計算機能自動擴展信息，與家族伙伴成為一體，于是系統可以從其家族伙伴中找到替身而使丟失的信息得以恢復。

7 誰將是未來的計算機