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塵埃顆粒（圖中黃色圓點）的布朗運動模擬，塵埃顆粒與許多更小的顆粒（空氣分子）碰撞，小顆粒朝著各種隨機方向以不同速度運動著。（圖片來源：Lookang et al. /CC）
布里斯托大學和西澳大利亞大學的研究員演示了“原始版”量子物理學的實用功能，使用了一種叫做“量子游走”的算法。演示中，一個大小為2量子比特的光子量子處理器，在這種算法上可以超越傳統計算機，無需使用更加復雜的量子計算機，例如IBM的5量子比特大的云端量子處理器。（量子計算小白可以點擊視頻鏈接，觀看微軟的《量子計算入門》。）
“量子游走”是“隨機游走”模型的量子機械版本，我們在普通物理學中所知的布朗運動（例如空氣中灰塵顆粒的隨機運動，就是一種布朗運動）也是一種隨機游走模型。研究員們在一項原理論證模型中，在循環圖上創建了“連續時間量子游走”計算。
在一個示例循環圖上的量子游走分布概率。對于傳統計算機來說，建立這種概率分布的樣本是很難的。但是對于量子計算機來說就很簡單，即便是原始版本的量子計算機。圖片來源：布里斯托大學。
Jonathan Matthews博士是布里斯托大學物理系和量子光子學中心的EPSRC早期職業研究員，他在《自然通訊》期刊的一篇公開文章中解釋道：“我們的研究有了一個很激動人心的結果，我們可能找到了一個新的量子游走物理學的例子，可以通過一臺原始版本的量子計算機進行觀察，這用傳統計算機是無法做到的。這些特征是因為有了量子計算機才為我們所知，具有很多實踐應用，也許可以用來幫助設計更復雜的量子計算機。”
根據索爾茲伯里大學學生Shealyn Tucker的論文，循環圖就是圖表上的頂點都聯系到同一組相關頂點上。以下就是論文中一個循環圖的應用例子：
循環圖的應用例子，在雜貨店中商品的擺放方式應該基于顧客的購買方式，進行最優化。圖片來源：索爾茲伯里大學。
Via Kurzweil
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