再往下的数学物理我就基本上搞不懂了，翻翻20年前的大学物理课本好像也看不懂啥，当然量子物理不是我今天要谈的内容，关键是量子计算！量子计算（Quantum Computing）主要是利用量子力学的原理来处理信息，这和我们经典计算机是不一样的。经典计算机使用的是硅材料芯片，而量子计算机使用的是原子、离子、光子或电子等材料。
要搞明白量子计算，有几个关键的概念是必须理解的：叠加（Superposition），量子测量（Quantum measurement），纠缠（Entanglement）和量子比特（Qubits）。
一个中年大叔，在健身房里锻炼身体，要么向左转，要么向右转。用计算机的语言来说，我的状态要么是0，要么是1，不能同时向左或向右，即同时是0又是1。但是如果我是一个量子粒子，我就可以以一定的概率向左转，又有一定的概率向右转，我是无数个介于0或者1状态的线性组合，直到美女教练来看我，才能知道我的状态到底是0还是1。我这种介于0或者1的状态，就是叠加。美女教练来看我的时候，我要么向左，要么向右，而不是同时在左或者右的状态，就叫做量子测量。我因为教练的美貌，崩塌（collapsed）成了某个确定的状态。
如果美女教练看上了我，她选择跟我的状态保持一致或者相反，如果我的状态是0，那么她的状态就是0或1，无论天涯海角，无论海枯石烂，不管多少光年之外，只要我坍塌了，她同时也坍塌，这种关系就叫做量子纠缠。
对量子计算机软件设计而言，最重要的基础是量子比特（qubit），对应的就是经典计算机里的bit。经典计算机里的bit是0或者1，而处于叠加态的qubit则是有一定概率是0，有一定概率是1，比如说我们可以设置70/30的概率，也就意味着这个叠加态的qubit有70%的概率是0，30%的概率是1，这种概率的状态对计算产生了巨大的优势。对于处于叠加态的2个qubits而言，每个qubits可以是0，1或者同时，也就意味着可以同时表示4个值，即00，01，10，11，而不像经典计算机里同时只能表示一个值，这对计算的速度和效率会产生巨大的优势。例如下面将会提到的拥有2048个量子位的D-Wave量子计算机，同时可以表示2^2048个值，大约是3.23E+616，也就是3后面跟着616个零，这个恐怖的数字超出了人类的想象。
写到这里，我想起了得到上老喻的《人生算法》课上的内容，其实我们的人生说到底，无非是各种不同的概率组合而已，量子计算，也是在玩概率的游戏。量子计算机是不是未来可以真正地模拟人生呢？
2，IonQ，提供了基于门的11个量子比特的离子阱计算机。单个离子通过周围电极产生的电磁阱保持在真空中，使用激光脉冲来执行栅极操作。具有相对较长的相干时间和良好的连通性。这是IonQ的样子。
3，Rigetti，提供基于超导量子位的通用门计算机。用30个在低温下工作的超导量子比特。超导量子比特具有易耦合，电子控制和快速门等优点。Rigeti 16Q Aspen-4看上去是下面这样的。
好吧，我承认对于上面几个关于量子计算机硬件的介绍，我还是不是特别明白，看图片感觉上反正是各种高大上的样子，具体的物理过程其实我也不需要懂，还是赶紧去看看AWS Braket到底是什么样子的吧。
登陆到AWS的Console上，可以看到Braket已经可以直接申请了。完成之后，就能看到刚才介绍的三种不同的硬件和AWS提供的模拟器SV1。我们可以通过创建虚拟机，跑Python Notebook的实例，在模拟器SV1或者是真实的环境上运行量子算法。
Amazon提供了开源的Braket Python的SDK（https://github.com/aws/amazon-braket-sdk-python ），可以用于编写量子计算的代码。我个人觉得最简单的还是在Console里直接创建Notebook的虚拟机，免去了配置环境的麻烦。这个虚拟机自动部署了Anaconda 3.0的环境和Braket Python SDK，并提供了一些Braket的算法示例，用于测试和学习。
下面我们来看一段最简单的python代码，用来模拟两个量子位之间的最大纠缠贝尔态，在AWS的Braket里可以随意切换模拟器或者使用Rigetti/IonQ的硬件执行。
贝尔态是爱尔兰物理学家约翰·斯图尔特·贝尔提出的描述两个量子比特四种最大的纠缠态，即00，01，10，11。具体的物理我就不说了，反正我也不是专家，不能不懂装懂。结论很简单，就是在最大纠缠的状态下，两个量子比特的测量结果“一定相同”或者“一定不同”。下面的代码构建了如下图所示的一个回路，实现了贝尔态。
首先是导入相关的库：
# general imports
import boto3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# magic word for producing visualizations in notebook
%matplotlib inline
import string
import time
# AWS imports: Import Braket SDK modules
from braket.circuits import Circuit, Gate, Instruction, circuit, Observable
from braket.devices import LocalSimulator
from braket.aws import AwsDevice, AwsQuantumTask
aws_account_id = boto3.client("sts").get_caller_identity()["Account"]
my_bucket = f"amazon-braket-{aws_account_id}" # the name of the bucket
my_prefix = "simulation-output" # the name of the folder in the bucket
s3_folder = (my_bucket, my_prefix)
# define circuit
bell = Circuit().h(0).cnot(0, 1)
# print circuit
print(bell)
T : |0|1|
q0 : -H-C-
|
q1 : ---X-
T : |0|1|
# set up device: Local Simulator
device = LocalSimulator()
# run circuit (execute single TASK)
result = device.run(bell, shots=1000).result()
# get measurement shots
counts = result.measurement_counts
# print counts
print(counts)
Counter({'00': 515, '11': 485})
# plot using Counter
plt.bar(counts.keys(), counts.values());
plt.xlabel('bitstrings');
plt.ylabel('counts');
接下来我们修改一点代码，让代码在云上的模拟器上运行，也就是SV1，他拥有34个量子位。修改很简单，改一句话就好了。
# set up the managed simulator
device = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1")
结果也是类似的，运行完了以后，在Console的Task里就会出现刚才执行的任务情况。
在S3的Bucket里面也会出现刚才运行的结果，这是个result.json文件，记录了1000次量子测量的结果，并记录纠缠的结果。
接下来就是激动人心的真实硬件运行了。其实这些硬件资源还是特别紧张的，在我测试的时候，除了D-Wave可以用以外，IonQ要1天以后才有资源，Rigetti也要10小时以后，不过我们可以通过代码的方式，创建任务，等机器空出来了，就可以执行获得结果了。
# set up device
ionq = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/qpu/ionq/ionQdevice")
# run circuit with a polling time of 5 days
ionq_task = ionq.run(bell, s3_folder, shots=1000, poll_timeout_seconds=5*24*60*60)
# get id and status of submitted task
ionq_task_id = ionq_task.id
ionq_status = ionq_task.state()
# print('ID of task:', ionq_task_id)
print('Status of task:', ionq_status)
量子纠缠也是量子计算里非常有趣的特性，任何关于量子计算的教材里都会提到，比如Azure Quantum的教程里也有类似的内容，只是微软用的是Q#（qdk）来实现的。（https://docs.microsoft.com/en-us/quantum/tutorials/explore-entanglement ），同样可以在Jupyter或者Visual Studio Code里运行，也是实现了H门和CNOT门。
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