我们来看一个经典计算机无能为力的情况下量子计算机却能成功应对的例子：
超级计算机可能很擅长处理诸如对大型蛋白质序列数据库进行分类这样的艰巨任务。 但是很难看到数据中决定这些蛋白质行为的微妙模式。
蛋白质由一长串的氨基酸构成，当它们折叠成复杂的形状时，就会成为有用的生物机器。 弄清楚蛋白质的折叠方式是一个对生物学和医学都具有重要意义的问题。
一台经典的超级计算机可能会尝试用蛮力折叠蛋白质，利用众多处理器检查各种可能的化学链弯曲方式，然后再得出答案。 但随着蛋白质序列变得越来越长、越来越复杂，超级计算机就会停止运行。 一条由 100 个氨基酸组成的链，理论上可以用数万亿种方式中的任何一种方式折叠。 没有哪台计算机所具有的工作内存足以处理单个折叠的所有可能组合。
量子算法采用了一种新方法来解决这些复杂的问题，即创建多维空间，在这些空间中，出现链接单个数据点的模式。 对于蛋白质折叠问题，这种模式可能是所需能量最少的折叠组合。 这种折叠组合就是问题的解决方案。
经典计算机无法创建这些计算空间，因此它们无法找到这些模式。 而对于蛋白质问题，已存在早期的量子算法，它们能够以更高效的全新方式找到折叠模式，而无需像经典计算机那样费力地执行检查程序。 随着量子硬件规模的扩大和这些算法的进步，它们可以解决对任何超级计算机来说都过于复杂的蛋白质折叠问题。
复杂性如何击败超级计算机
蛋白质由一长串的氨基酸构成，当它们折叠成复杂的形状时，就会成为有用的生物机器。 弄清楚蛋白质的折叠方式是一个对生物学和医学都具有重要意义的问题。
一台经典的超级计算机可能会尝试用蛮力折叠蛋白质，利用众多处理器检查各种可能的化学链弯曲方式，然后再得出答案。 但随着蛋白质序列变得越来越长、越来越复杂，超级计算机就会停止运行。 一条由 100 个氨基酸组成的链，理论上可以用数万亿种方式中的任何一种方式折叠。 没有哪台计算机所具有的工作内存足以处理单个折叠的所有可能组合。
量子计算机专为应对复杂性而构建
量子算法采用了一种新方法来解决这些复杂的问题，即创建多维空间，在这些空间中，出现链接单个数据点的模式。 经典计算机无法创建这些计算空间，因此它们无法找到这些模式。 而对于蛋白质问题，已存在早期的量子算法，它们能够以更高效的全新方式找到折叠模式，而无需像经典计算机那样费力地执行检查程序。 随着量子硬件规模的扩大和这些算法的进步，它们可以解决对任何超级计算机来说都过于复杂的蛋白质折叠问题。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
