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        中國自動化學會專家咨詢工作委員會指定宣傳媒體
        新聞詳情

        量子計算機可制冷

        http://www.kblhh.cn 2011-09-30 17:12 來源:中國自動化學會專家咨詢工作委員會

          最新一期《自然》雜志上的一項研究:在特定情況下,計算過程不僅不會發熱,甚至還會制冷。

          第三只眼

          計算機工作時,它們消耗的能量最終變成了熱。從放置膝蓋的便攜電腦到屋子里的超大計算機,人們都能感到它們在散熱。這些熱并非全都由硬件的運作所產生,處理信息也要耗費能量而發熱。但令人驚訝的是,理論物理學家最近發現,在特定情況下,計算過程不僅不會發熱,甚至還會制冷。他們的研究發表在最新一期的《自然》雜志上。

          刪除信息或能制冷

          最近,瑞士蘇黎世聯邦理工學院教授雷納托•雷內和新加坡國立大學與英國牛津大學量子技術中心韋拉科•維德羅共同進行了一項研究,證明了在量子糾纏狀態下刪除數據,反而會出現致冷效果。利用這一點,有望給超大計算機的運轉發熱降溫。

          “雖然我們能在量子水平實現這種控制,但在超大計算機上能否實現還是個巨大挑戰,但也并非不可能,過去20年里量子技術已經取得了巨大進步。”維德羅表示,根據目前量子物理實驗室的技術,用幾個比特的數據進行理論性證明的實驗還是可能的。

          量子糾纏扭曲蘭道爾原理

          物理學家羅爾夫•蘭道爾在1961年計算出,在刪除信息過程中要消耗能量,并以熱的形式釋放出來。而計算機每秒鐘要進行大量的數學運算,按蘭道爾原理意味著將產生大量的熱。雖然在目前的超大計算機中,硬件運轉產生的熱量太過明顯掩蓋了這種蘭道爾“刪除熱”,但雷內認為,在下個10年到20年,“刪除熱”將變得更關鍵。理論上講,刪除10兆兆數據產生的熱量還不到1焦耳,但如果每秒都要大量地重復這一刪除過程的話,熱量就會逐漸積累起來。  

          如果要刪除的比特值是已知的,也就是說當存儲的內容是已知的,就是以一種理論上能再生的方式來刪除這些數據內容,按照蘭道爾原理這是可能的。而此前有研究證明這種可逆刪除不會產生熱。  

          更進一步考慮,當要刪除的數據內容和觀察者處于量子糾纏的狀態,那么觀察者在刪除這些數據時,就能從系統中吸收熱量。量子糾纏將觀察者的狀態和計算機的狀態聯在了一起。在這種方式下,他們知道的存儲內容比在經典物理學中更多。

          兩門學科“熵”相通

          在很大范圍上,“熵”的含義在“信息論”和“熱力學”兩門學科中互相獨立。在信息論中,熵用來衡量信息密度的平均信息量,比如可以用它來描述一條數據經最佳壓縮后所占的存儲容量。而在熱力學中,熵描述了系統的混亂程度,如氣體中的分子排列,熵值增加相當于熱能增加。  

          雷內說:“而我們同時面對著這兩種情況。即在量子力學的理論框架下,熵的概念同時描述了這二者。看起來兩個熵的公式是一樣的,人們也假定它們之間有關聯。按照我們的研究,在兩種情況下,熵可以看作是一種相對的‘知識貧乏’態。在測量這種熵的時候要秉承一個宗旨,即物體本身從本質上說并沒有一定數量的熵,物體的熵總是依賴于觀察者。”  

          還以刪除數據為例,如果兩個人分別刪除一個內存中的數據,其中一人對這些數據知道的更多,她會覺得這個內存的熵更低,刪除該內存所用的能量更少。在經典物理中,一個系統的理想狀態是觀察者認為它的熵是零,這表示觀察者記憶的內容和系統內存中的內容完全一致,這才符合經典物理學。由于量子相關比經典相關更強,在量子糾纏中給了觀察者多于整體系統的更多知識,導致了熵值小于零。

          不發會熱反能制冷

          熵在量子物理學中有著不尋常的性質。但從信息論角度來計算時,人們往往忽略了這一點。雖然理論物理學家在計算中已經使用了負熵,卻并不理解它在熱力學中或實驗中的含義。  

          在經典物理的例子中,計算機內存是零熵,刪除數據在理論上根本不需要耗能。而在量子糾纏和記憶(負熵)造成的“多出知識”,導致在刪除數據的過程中,伴隨著從計算機中清除了它因耗能而釋放的熱量。這正是負熵的物理含義。

          盡管如此,“這并不意味著我們能開發出一種永動機”。雷內強調,數據只能被刪除一次,所以不可能持續產生能量。而這一過程也破壞了糾纏,會帶來能量輸入將系統重置為初始狀態。這并沒有違背熱力學第二定律,也就是說宇宙中的熵不會減少(不可逆熱力過程中熵的微增量總是大于零)。“我們正處在第二定律的邊緣,如果你再進一步,就會打破它。” 維德羅說。  

          熵的概念在熱力學和信息論中雖不相同,卻基本相通。它的用途遠不止于計算電腦的發熱量。比如,人們在信息論中處理熵的方法,很可能導致熱力學的革新。

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