很难找到纯净的，可验证的巧合。 两个新句子显示了如何从量子计算机中制造随机数工厂。
在任何计算机科学家会议上都说“量子卓越”，您可能会看到他们翻白眼。 这句话是指量子计算机将很快越界的想法，超越该范围，它们将能够相对轻松地执行传统计算机极为困难的任务。 直到最近，这些任务仍被认为在实际应用中用处不大，因此眼花rolling乱。
但是现在据说Google的处理器已经接近这个目标，即将到来的量子优势可能具有重要的用途：产生纯随机性。
随机性对于计算和通信基础架构中几乎发生的所有事情都很重要。 特别是，它用于加密数据，以保护从普通对话到财务交易和国家机密的所有内容。
真正的，已确认的随机性-很难想象它是存在于数字序列中的属性，因此无法预测序列中的下一个数字。
但是，当量子计算机展示其优势时，这种情况可能会改变。 这些最初的任务从一开始就只是要证明技术的优越性，它们也可以给出真正的认证巧合。 加州大学圣塔芭芭拉分校的物理学家
约翰·马丁尼斯 （
John Martinis）说：“我们很高兴对此表示欢迎。” “我们希望这将是量子计算机的首次使用。”
随机性和熵
随机性和量子理论并驾齐驱。 在这两种情况下，前者都是后者的必然结果。 在量子世界中，系统通常被认为是几种状态的组合-所谓的 “叠加”。 测量系统时，它会“崩溃”为以下状态之一。 尽管量子理论使您可以计算测量中发现的概率，但精确的结果从根本上讲是随机的。
物理学家已经研究了这种联系，以便创建随机数生成器。 它们都依赖于某种量子叠加的测量。 尽管对于大多数人需要的随机数生成方法，这些系统就足够了，但使用它们可能会很困难。 另外，很难向怀疑论者证明这些随机数发生器的真实随机性。 最后，一些最有效的产生已确认随机性的方法需要复杂的设计，这些设计是由相距遥远的多个设备组成的。
Google AI实验室于2018年 推出 Bristlecone 72-Qubit量子处理器最近的一项建议是仅从一种设备（量子计算机）中提取随机性，即所谓的。 采样任务，这将是量子优势的首批测试之一。 要理解它，想象一下您得到了一盒瓷砖。 在每个图块上有几个单位和几个零-000、010、101，依此类推。
如果只有三个位，则有八个可能的选项。 但是，框中的每个图块可能有多个副本。 可以有50个标记为010的图块和25个标记为001的图块。这些图块的分布确定了您意外拉出特定图块的可能性。 在我们的情况下，您可以拉出图块010的概率是图块001的两倍。
采样任务包括一种计算机算法，该算法等效于以特定的图块分布将图块随机地拉出盒子。 为分布中的任何图块定义的概率越高，算法提取该图块的可能性就越大。
当然，该算法不会将真实的图块拉出真实的盒子。 它只是随机产生一个长度为50位的二进制数，并且已经收到一个分布，该分布确定了长度为50位的每条可能行的期望概率。
对于经典计算机，此任务的复杂性随着字符串中位数的增加而呈指数增长。 但是对于量子计算机来说，对于5位和50位，该任务预计将保持大致相同。
量子计算机首先说其所有量子位-量子位-处于某种状态。 假设它们都以0开头。经典计算机如何使用所谓的经典位工作。 逻辑门和量子计算机使用量子当量量子门来操纵量子位。
但是，量子门可以将量子位置于奇怪的状态。 例如，一种类型的门可以将以0开头的qubit放置为0和1的叠加。如果然后测量qubit的状态，则它以相等的概率随机崩溃为0或1。
甚至更陌生的，可以同时处理两个或更多量子位的量子门可能会导致量子位相互纠缠。 在这种情况下，量子位的状态是交织在一起的，因此现在所有这些量子位都只能用一个量子态来描述。
如果将一堆量子门带到一个地方，然后使它们按一定顺序与一组量子位一起工作，那么这将是一个量子电路。 在我们的情况下，要导出一个50位的随机字符串，您可以构建一个量子电路，该电路将50个量子位置于描述所需分布的状态叠加中。
在测量量子位时，整个叠加会随机崩溃为单个50位字符串。 它塌陷成特定线的概率由量子轮廓确定的分布确定。 量子位的测量类似于被蒙住眼睛的人伸进袋子然后不小心拉出一条与分布成一条线的方法。
德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学专家Scott Aaronson所有这些与随机数有什么关系？ 重要的是，量子计算机选择的50位字符串将包含大量熵，无序或不可预测性的度量，并因此具有随机性。 “这实际上可能会带来非常严重的后果，”德克萨斯大学奥斯汀分校的IT专家
Scott Aaronson说，他提出了一个新协议。 “不是因为这是量子计算机最重要的用途-我认为它远非如此-而是因为它看起来像是可以付诸实践的量子计算机的首次使用。”
Aaronson的用于生成随机数的协议非常简单。 经典计算机首先从某个受信任的源中收集一些随机位，然后使用此“随机种子”生成对量子轮廓的描述。 随机位决定了量子门的类型以及它们必须作用于量子位的顺序。 经典计算机将描述发送给实现量子电路，测量量子位并返回50位字符串的量子计算机。 因此，事实证明它是从轮廓定义的分布中随机选择的。
然后重复此过程几次-例如，每个量子电路重复10次。 经典计算机使用统计测试来确保输出线包含大量的熵。 Aaronson表明（部分是与Chen Lijie合作撰写的出版
作品 ，部分是尚未出版的作品）表明，在某些合理的假设下，这些任务在计算上是复杂的，没有经典的计算机可以生成这样的熵。与量子计算机从分布中创建此类随机选择的时间相当的时间。 经过检查后，经典计算机将收集所有50位字符串，并将它们提供给著名的经典算法。 “它产生一个长的，几乎完美的随机字符串，” Aaronson说。
量子阱
Aaronson协议最适合量子位为50到100的量子计算机。当量子位的数量超过这些限制时，计算复杂性甚至不允许传统的超级计算机使用此协议。 在这种情况下，
另一种使用量子计算机生成可验证的随机数的
方案进入了现场。 它使用具有复杂名称的无陷门功能的现有数学技术。 加州大学伯克利分校的IT专家
Umesh Wazirani说：“这听起来比现实要糟糕。他制定了一项新策略，该策略得到了
Zvika Brackerski ，
Paul Cristiano ，
Urmila Mahadev和
Thomas Vidik的帮助 。
介绍一下我们的盒子。 与其进入并拉出字符串，不如将它扔进n位字符串，将其称为x，然后删除另一n位字符串。 该框以某种方式匹配输入线和输出线。 但是它有一个特殊的属性：每个x都有另一个输入线y，它产生完全相同的输出线。
换句话说，有两条唯一的输入线-x和y-框为此输入相同的输出线z。 x，y和z这个三元组称为爪。 用计算机科学语言包装的盒子-一种功能。 此函数很容易计算，也就是说，对于任何x和y都很容易计算z。 但是，如果只取x和z，那么即使对于量子计算机，也无法找到y和整个爪。
Urmila Mahadev，Umesh Vazirani和Thomas Vidik获得整个爪子的唯一方法是找到一些附加信息，即所谓的 一个陷阱。
Vazirani及其同事希望使用此类功能，不仅迫使量子计算机生成随机数，而且要验证量子计算机实际上是根据量子定律工作的，这对于建立随机序列的置信度是必需的。
该协议以量子计算机开始，该计算机将n个量子位放置在所有n位字符串的叠加中。 然后，经典计算机发送对量子轮廓的描述，确定要应用于叠加的函数-没有爪的陷阱函数。 量子计算机在不了解陷阱的情况下实现电路。
在此阶段，量子计算机进入一种状态，其中一组量子位处于所有n位字符串的叠加中，而另一组包含将该函数应用于该叠加的结果。 两组量子位相互纠缠。
测量第二组量子位的量子计算机随机将叠加折叠为某个结果z。 第一组量子位折叠成两个n位字符串x和y的相似叠加，因为它们中的任何一个都可以用作发出z的函数的输入。
经典计算机接收到z的输出值，然后执行以下两项操作之一。 在大多数情况下，他要求量子计算机测量剩余的量子比特。 这会使x或y处的重叠折叠，机会为50％。 这等于随机获得0或1。
有时，为了测试量子计算机的量子，经典计算机要求进行特殊的测量。 对测量及其结果进行了设计，以便一台经典计算机借助只有他才能访问的陷阱，才能确保响应他的请求的设备确实是量子的。 Vazirani及其同事表明，如果该设备在不使用量子位折叠的情况下为特定尺寸提供正确的答案，则相当于找到没有陷阱的爪子。 这是不可能的。 因此，至少一个量子比特（随机分配0或1）应该在设备中崩溃。 瓦兹拉尼说：“该协议在我们不信任的量子计算机中创建了一个经过测试的量子比特。”
这个经过测试的qubit可以为每个调查提供一个真正随机的信息。 一系列此类查询可用于创建长随机字符串。
该方案可能比Aaronson协议更快地工作，但是有明显的缺陷。 “使用50或70的量子位，这是不现实的，” Aaronson说。
Aaronson仍在等待Google推出系统。 他说：“他们向我们展示的内容的质量是否足以真正实现量子优势，是一个大问题。”
如果公司成功了，那么保证量子随机性就已经在我们家门口。 “我们认为这将是一个有用且充满希望的市场，这就是我们希望为人们提供的东西，”马蒂尼斯说。