何为经典计算机的运算极限

乍一看，传统软件的运算极限好像只是一个设计问题。传统计算机的运算极限不就决定于你能输入多少能量而不至于把芯片融化？不就决定于你在硅存储器里翻转一个比特的最高速度? 不就决定于你在一个房间大小的空间里能把电脑做得多大? 所以，传统计算机的运算极限这个问题表面上看似乎并不深奥。

NP问题的一个典型例子是旅行推销员（或者邮递员、派送员）问题，即派送员需要把货物派送到一系列地点，那么他如何在这些地点上寻找一条最短的可能路线？寻找这条最短路径的运算时间和地点个数n之间似乎不再是多项式关系（显然遍历n个地点的所有路径有n!个）。因为目前所有已知的获得答案的算法都不是多项式时间，都是需要耗费大量计算资源才能完成的算法，即便面对一个派送规模n相对较小的派送问题，其处理器的运算量也因此能明显地超出任何现在的经典计算机的处理器的运算能力。

然而数学家们已经证明，如果你能找到一个快速而简单的捷径来解决任何一类NP问题中最难的那个NP问题，那么你就能解决所有这类NP问题。 所以从这个意义上，NP问题就会转化为P问题，但我们不确定是否存在这样的捷径和算法，也就是：是否P = NP。更为清楚的表述就是：那些在多项式时间内能被验证答案的NP问题是否就是能在多项式时间内找到答案的P问题？然而科学家们并不认为P = NP，而数学家们要想证明这一点却并不那么容易。目前这个问题已经成为数学中最大的一个未解之谜，被美国著名克雷数学研究所(Clay Mathematics Institute, 简称CMI)列为千禧年七大数学问题之一。

但是在经典计算机之外还有一个领域超越了上面对运算速度和信息传输的限制，那就是量子。 量子理论的概率属性允许原子或其他量子单元能存储和处理和经典二进制不同的信息，这些信息不仅可以是二进制里的0或1，也可以同时是0和1（0和1的叠加态）。奇异值分解是一种基于量子力学的计算方法，它能够通过对原子或其他量子单元的不同操作来实现。

（编辑：银川站长网）

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