qubit和bit之間的差異可以用一個簡單的代碼示例來解釋嗎？

Question

我只知道你可以玩量子計算的地方是google quantum playground和ibm's quantum experience。雖然第一個使用qscript和第二個qasm語言（這很容易學習），但它們的用法與常規編程（除少數特定功能外）沒有多大區別。以下是維基百科的解釋：

一個量子位與經典位有一些相似之處，但總體而言非常不同。量子位的測量有兩種可能的結果 - 通常是0和1，就像一點一樣。不同之處在於，儘管一個比特的狀態是0或1，但量子比特的狀態也可以是兩者的疊加。可以在一個量子比特中完全編碼一個比特。然而，量子位可以容納更多信息，例如，使用超密碼編碼最多兩位。

對於一個有n個元件的系統，在經典物理學中它的狀態的完整描述只需要n位，而在量子物理中它需要2^n-1個複數。

哪個或多或少明確。但如何用代碼示例顯示？

Answer 1

下面是一些經典代碼，翻轉硬幣，數你有多少頭獲得：

def coin_count(): 
    bit = False 
    counter = 0 
    for _ in range(500): 
     bit ^= random() < 0.5 # False → 50% False, 50% True 
           # True → 50% False, 50% True 
     if bit: 
      counter += 1 
    return counter 

如果你運行這段代碼很多次，並進行了直方圖，其結果將是大約Binomial distribution：

現在這裏是一些僞代碼，基本上是一樣的東西，except the coin is replaced by a qubit。我們通過對其應用Hadamard操作來「翻轉量子位」。

def hadamard_coin_count(): 
    qubit = qalloc() 
    counter = 0 
    for _ in range(500): 
     apply Hadamard to qubit # |0⟩ → √½|0⟩ + √½|1⟩ 
           # |1⟩ → √½|0⟩ - √½|1⟩ 
     if qubit: # (not a measurement; controls nested operations) 
      counter += 1 # (happens only in some parts of the superposition) 
    return measure(counter) # (note: counter was in superposition) 

做了很多次，繪製出的分佈，你會得到something very different：

顯然，這些代碼片段，儘管他們表面的相似性做的非常不同的事情。量子行走不像古典隨機遊走一樣。這種差異在一些算法中很有用。