译者序

诺贝尔奖获得者Feynman于20世纪80年代初指出使用经典计算机难以有效模拟量子系统的演化，从而提出量子计算机的想法——遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算。1985年，牛津大学的Deutsch建立了量子计算机的数学模型——量子图灵机，并提出量子Church-Turing命题：量子图灵机可以有效模拟现实中的任何计算模型。因此，量子计算不仅是新的计算模式，更是人类对计算更深刻的认识。

理论上已经证明量子计算至少不比经典计算弱。第一个量子算法是Deutsch提出的。之后Deutsch和Jozsa于1992年提出了比经典算法有指数优势的量子算法解决D-J问题，其后Simon提出了比经典算法有指数优势的量子算法——Simon算法。特别是，受Simon算法思想的启发，Shor于1994年提出了大数分解的多项式时间量子算法，而目前所知道的经典算法分解大数都是指数时间的。1996年Grover发现了与经典算法相比具有平方加速的量子搜索算法。可以说，Deutsch、Jozsa和Simon首先给出了量子算法的基本设计过程，Shor和Grover分别发现了量子算法设计的两个基本方法：量子相位估计和振幅放大方法。2009年，Harrow、Hassidim和Lloyd提出了具有指数加速的HHL量子算法求解线性方程组。量子计算的硬件设计也在不断发展，特别是最近谷歌设计的53个比特的量子芯片——Sycamore，进一步显示了量子计算的优势。这或许也是发展通用量子计算机给人类带来实际应用的曙光。

21世纪的今天，世界各国都意识到研究量子计算的重要性和可行性，从而纷纷发布各自的量子计算科技战略，争取实现有实际应用价值的“量子优势”。世界各高校也在大力发展量子计算学科。如今，量子计算已经成为大众应该了解和学习的知识之一。本书是Chris Bernhardt教授撰写的Quantum Computing For Everyone的中译本。原著共有九章，分别介绍了自旋，高等代数，自旋与量子比特，量子纠缠，Bell不等式，经典逻辑，门和电路，量子门和电路，量子算法以及量子计算的作用，一般理工科本科学生都能读懂。中译本继承了原著者的思想和内容，旨在向读者介绍量子计算的基本知识，希望读者通过阅读本书对量子计算有基本的了解。

量子计算在我国引起了广泛重视，越来越多的高校和科研院所正在开展量子计算的研究，在理论和硬件方面已经取得了不少的成果。同时，各界的专家学者也关注和学习量子计算。虽然通用量子计算机的研发远未成熟，而且理论上还需要大力发展新的量子算法和量子计算模型，但是我们已经看到了量子计算机的发展充满希望。本书以尽可能浅显的方式向一般读者介绍量子计算的基本知识，译者希望本书能引起更多读者对量子计算的兴趣，吸引更多的人才投身于量子计算的研究之中。

邱道文

2019年11月

于广州中山大学