量子计算机和算法 1
本文旨在解释量子计算机将拥有什么样的硬件，以及如何编写和编译量子算法。最初的计算机只有一个内核。后来，内核的数量增加了。然而，代码处理的内在逻辑仍然无法避免按顺序进行。例如，代码中的f函数无法通过分段处理，而是按顺序逻辑处理。例如，检查函数f = sin (pi / 5) + log10 (3)，首先计算sin (pi / 5)的值，然后计算log10 (3)的值，之后计算这两个值的和，从而得到f函数的值。让我们思考一下量子计算机应该如何处理这类函数。一旦程序开始运行，sin值被发送到一个操作符，log10值被发送到另一个操作符。还有另一个操作符将这两个值相加，另一个操作符写入f函数的值。这样想来，一系列动作被分解为最低级别的双重动作，这些双重动作通过相互连接而向上工作。因此，工作所需的所有操作符同时运行，并朝着一个结论前进。朝着一个结论前进意味着没有一个绝对的结论。换句话说，对于量子计算机而言，没有一个确定的结论，而是以最快的速度达到它。例如，没有计算机能计算出上述f函数的真实、当前或未来值。然而，配备足够硬件能力的量子计算机将以最快的速度在基本分辨率下计算sin和log的泰勒展开式。现在让我们举一个有绝对结果的例子。让我们考虑一台量子计算机，它能写出数字序列12, 9, 4, 2, 7, 8中的最小值。这些数字被分散到操作符中，例如7说它是最低的，然后4说它是最低的，然后2说它是最低的。对于量子计算机来说，没有绝对的最低值，或者在现实中没有意义。这里的主题是影响相关状态的最低值。我们所说的“状态”是指一个微处理器或一组微处理器。
最初，在量子计算机中，状态之间没有连接，但物理连接是完全完成的。就像人脑中的神经元在某个特定时间（出生时或之前）没有连接，但随着学习的开始而接触一样，当量子计算机将执行的动作出现并产生结果时，就建立了软件连接。人脑决定了随着学习的开始将出现什么样的连接。下面的例子包括量子计算机中处理代码时状态应该建立什么样的连接。
例1
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1) int a = 10; |
状态1 状态2 (屏幕) |
程序编译时，状态1留给a。它被告知状态1的改变会影响状态2，并且除了影响状态2之外不执行任何操作。当程序开始运行时，操作不会按顺序发生。例如，状态2可能在状态1之前开始工作，但显示器上没有写入任何结果。很快，10的值被赋给状态1。
例2
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1) int a = 10; 2) a = 12; 3) Console.Write(a); |
状态1 状态2 (屏幕) |
当程序开始运行时，例如第二行首先被处理。它将12写入状态1，变化报告给状态2，并将12写入显示器。然后，处理第一行，并将10写入显示器。编写量子算法时，代码的动作被认为是独立于代码顺序的。
例3
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1) int a = 5; 2) int b = 10; 3) int c = a * b; 4) Console.Write(c); |
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例如，一段时间后，10的值被写入状态3。但在弹性期间，声明了c的值要组成，a的值必须出现。过了一会儿，5被写入状态2。这样，状态2和状态3的值就获得了，它被告知量子算术逻辑单元（ALU）将这两个动作相乘并通知状态1。状态1改变了。状态4被通知，并写入显示器。
例4
1) int x = 10;
2) double a = Math.PI / 4;
3) double r = (5 – 20 / x) * (x * x + Math.Sin(a));
4) Console.Write(r);
所有计算都被降级为双重操作。例如（左状态）- 操作 - （右状态）。通过程序的弹性，以形状响应关系被减去。例如，在某个时间，a的值是pi / 4。这个值被报告给将受到影响的量子ALU状态。量子ALU开始快速用泰勒展开式计算sin(a)值。之后，考虑到分辨率的阈值溢出值，状态12将逐渐向状态11报告sin(a)值图像变得更清晰。现在，根据程序的运行情况，x变量得到了10的值并写入状态6。这样，状态5的值就准备好了，ALU计算的20/10=2的值被写入状态4。这样，状态3就准备好了，5-2=3的值被写入状态2。也许在这些操作之前，x的值被写入状态9和状态10。独立于顺序，操作继续进行，r的值被计算并写入显示器。此时，我们假设，一段时间后用户将a的值更改为pi/5。a的值被报告给将受到影响的状态12，并开始计算sin(a)的新值。总而言之，这个更改是针对所有受影响的状态进行的，而不是针对r的所有值进行的。在这一部分，a的更改逐步影响状态12、11、7和1。
例5
1) int[] array = new int[] { 7, 2, 5, 3, 9, 8 };
2) int minValue = array.Min();
3) Console.Write(minValue);
值1、2、3、4、5、6被写入这些状态。状态7保存minValue。当程序开始工作时，例如状态4评估其情况，看到状态7没有给出任何值，于是将其自身的值3作为minValue给出给状态7。状态7的值被改变，写入显示器。然后它评估状态6的情况，但观察到状态7的值更低。状态7的值没有改变。这些操作继续进行，直到所有状态都考虑了它们的情况。一段时间后，状态2对其情况进行了评估，并将其自身赋值给状态7。
例6
2) int[] array1 = array.OrderBy(p => p);
3) Console.Write(array1);
所有代码同时开始工作。例如，第二行首先开始运行。需要对数组集进行排序。预计数组集执行器首先占据其状态。数组集执行器占据状态1。集合所需的6个状态试图将自身安装到集合的组件中。也许就在那个精确的时刻，array1被要求从数组集中排序。同时，集合组件被安装，比较器连接也设置好了。这种排序过程实际上是冒泡排序的量子扩展。唯一的区别是，在冒泡排序中，集合组件的位置在移动，而在量子排序中，位置和比较器连接是稳定的。在冒泡排序中，(n - 1) * n / 2个比较器操作在一个或多个操作符上完成。在量子排序中，(n - 1) * n / 2个比较器同时进行一次比较，并旨在瞬间完成整个操作。数组集开始比较操作，对于array1，状态1的第一个区域被留下。类似地，对于array1的组件；状态2、3、4、5、6、7的递增、递减和比较数量值保存在状态2、3、4、5、6、7的第一个区域中。一旦所有比较器安装完毕，它就开始比较操作。例如，状态2和状态6进行比较。这两个状态的递增和递减值都为空。因为6(9) > 2(7)，状态6的递减部分变为2；状态2的递增部分变为6，比较数量值增加1。第一次比较完成。现在，例如，状态6和状态3进行比较。根据6(9) > 3(2)，状态6之前有一个递减值2(7)。现在，状态3和状态2进行比较。根据3(2) < 2(7)，它更接近状态6而不是状态3，因此状态6保持其递减值不变，状态3的递增值变为6。比较数量值再次增加1。当操作像这样继续进行时，例如，状态4已经完成了(n - 1)次比较。因此，状态4的递增和递减值是明确的。状态5、4、2的排序在开始时就形成了。报告说，照片的一部分变得更清晰，到状态1的第一个区域中的(1.1) array1集。Array1将此变化报告给显示器，序列及其值被写入显示器。(3, 5, 7)。随着其他部分的变得更清晰，整个图片在显示器上形成。如何将这张图片写入显示器不是本文的主题。它是量子子结构形成的操作系统的主题。(量子操作系统)。通过量子计算机，RAM、显卡、硬盘和实时DAC卡可能会消失，也许会有数百万个操作符漂浮在光池中并相互连接。也许，不是普通的矩形棱柱形操作符设计，操作符将被按比例粘合到球体表面，并通过激光相互面对。
例7
2) int[] array1 = array.OrderBy(p => (5 - 20 / p) * (p * p + Math.Sin(Math.PI / 5)));
3) Console.Write(array1);
在前面的例子中，当状态为数组组件保留时，递增和递减值被写入区域，但对于新形成的array1，没有区域值。因此，主数组被视为区域值。本部分解释的事情不会像它们被写入那样按顺序发生，区域的行为由kompi在区域形成时指定。假设状态2的值为7。对于array1，递减值、递增值、区域值记录在状态2的第一个区域中打开。这个区域值被写入状态13、16和17的第一个区域。最后，计算状态8。因为状态8已更改，它将此值写入状态2的第一个区域。这样，状态2的第一个区域就准备好用于比较器。因此，对于状态的遗传系统，数据被引导，形成的array1图像被写入显示器。
例8
1) int[] array = new int[] { 7, 2, 5, 3, 9, 8, 6, 11, 18, 12, 10 };
2) int sum = array.Sum();
3) Console.Write(sum);
4) Wait(5000)
{
array[2] = 1;
}
当程序运行时，值92在状态21中计算并写入显示器。状态22留给第四行中的代码。这个状态在5秒后将数组的第二个索引中的组件设为1，从而影响连接图中着色的区域，获得结果，并将结果88写入显示器。
例9
1) int array = new int[]
{
385697,
237865,
469318,
127626,
893461
};
2) int sum = array.Sum();
3) Console.Write(sum);
在这个例子中，将五个六位数相加并写入显示器是主题。在前面涉及算术运算的例子中，存在一个问题。在上层状态的操作之前，下层状态无法操作并进入等待状态。就像流淌的水因为瀑布前的水坝而减缓一样，单位时间内动作的数量在减少。在这个例子中，上层报告了下层所需的最小交互，并确保所有状态同时工作。这些状态的工作逻辑类似于小学第一次教多位数加法。7 + 5 + 8 + 6 + 1 = 27。我们继续说“27中的7，进2。”
评估
现在让我们思考一个比搜索引擎更复杂的项目。让我们设想所有陆地、空中和海上交通工具都脱离了人类控制，由一个送入太空的卫星操纵。让我们设想这个卫星除了车辆之外，还监视人类、宠物等的行为。此外，道路施工、地图更新、交通法规、车辆保养等变量都实时更新。假设这个项目的目标是零事故、最高速度和最安全的旅行。当然，可能会发现比这个更复杂的项目（太空项目等）。正是在这一点上，这颗卫星中的计算机应该以大脑的反射方式工作。当一个人走路时扭伤脚踝并计算如何站立时，应该开发出接近大脑反应和连接速度的计算机，以展现必要的反射。否则，与那些成功以关键方式站立的人相反，机器人将会摔倒在地。