开发用于量子计算和混合量子/经典计算系统的硬件只是开发实用的量子计算解决方案的第一步。需要开发量子算法和相关的量子位软件编程，以实现使用量子方法进行计算的实际应用。本系列中较早的FAQ讨论了量子计算的基础知识，量子计算系统的体系结构，以及在混合系统中合并量子计算和经典计算的机会中国机械网okmao.com。本常见问题解答探讨了可能的应用以及一些用于量子计算的算法。
在未来十年的某个时候，量子计算有望获得广泛的商业采用。早期采用者已经在探索利用这一新兴技术提供颠覆性计算解决方案的机会。尽管尚未为广泛的商业采用做好准备，但量子计算已为组织准备好探索并为可能的用例和应用做准备，以便他们可以在该技术投入商业使用时享受“量子优势”。
图1：量子计算已准备好用于用例（应用程序）开发。图片：IBM）
网络安全
量子计算可以增强和破坏网络安全。不能直接观察组成量子计算机的量子位，并且这样做的任何努力都会立即破坏这些量子位持有的任何信息。这可能是增强网络安全性和加密的福音。
同时，将来可能会使用量子计算来打破当前使用的加密方法。目前，诸如RSA或SSL / TLS之类的加密算法正在用于保护敏感数据，从密码到安全交易和通信。突破这种加密需要大量的计算能力，以至于当今的经典计算机无法以足够快的速度进行使用。这些加密方案基于素数分解和使用大量素数。
由于量子计算机同时执行多个计算，因此它们可以解决传统计算方法无法解决的问题。而且它们有可能破坏任何传统的加密系统。例如，可以使用Shor的算法（在下面更详细地讨论）来破坏当前存在的加密方案。目前，量子计算机太小，性能有限，无法发挥Shor算法的全部潜力。这将在将来的某个时候发生变化，并且网络安全性，加密和加密将从根本上被破坏。现在是时候开始准备了。
量子图像处理
图像处理为经典计算和量子计算之间的差异提供了一个很好的例子。使用量子方法进行计算可以更好地执行诸如图像存储，检索，处理，噪声过滤和压缩之类的过程。量子图像处理与经典图像处理之间的差异示例包括：
量子位的连续性质映射到图像信息（位置数据的颜色）的连续性质，而无需进行预处理。例如，可以使用像素的实际频率使用qubit存储或分析像素的颜色值。
白噪声和保持高图像保真度可能是传统计算的挑战，但在量子计算机中它们可能更易于处理。
另一方面，量子计算机可能会遭受退相干并失去整个图像。需要平衡两种类型的计算能力，以从图像处理系统获得最佳性能。
在经典计算机上存储图像可能会丢失一些相关信息，例如，图像的各个部分之间的灰度值或色温之间的关系。量子计算机可以使用量子寄存器存储更高保真度的颜色值（或灰度级）和图像的相应像素位置。
图2：量子计算的应用示例。图片：Arxiv）
解决问题
并行分析大量数据的能力使量子计算机特别适合解决一般业务问题。潜在的应用范围包括最大程度地提高运输或通信网络的效率。并最大程度地降低金融投资组合中的风险。使用经典计算机来解决这些以及类似的问题可能会成问题。传统计算机只能处理有限的数据集，因此识别最关键的输入或变量很重要。
这是将量子计算和经典计算功能相结合可以提高整体性能的另一种情况。量子计算机擅长同时处理多个变量。它们可用于消除不重要的变量，并将要考虑的变量数量减少到可以由经典计算处理的集合中。然后可以使用经典计算来得出最终答案。
由于量子计算机几乎可以立即对大量可能的解决方案进行分类的能力，因此量子计算机也有望很好地解决优化问题。空中客车公司已经在尝试使用量子计算机来帮助计算飞机最省油的上升和下降路径。大众汽车已经推出了一项服务，该服务可以计算出城市公交车和出租车的最佳路线，以最大程度地减少交通拥堵。甚至在未来，量子计算有望为人工智能和机器学习应用提供加速。
药品，药物和材料
制药公司期望使用量子计算机来开发更好的药物和疗法。酶和DNA的分析只是两个例子。酶用于催化多种生化相互作用。不幸的是，大多数酶的确切分子结构是未知的，并且使用经典计算是未知的。将来，量子计算将用于高精度地对酶进行建模，从而可以预测特定特性并开发量身定制以产生特定结果的高级酶。
例如，传统计算机面临的挑战是模拟仅包含几个原子的基本化学分子。蛋白质由数千个原子组成，因此无法通过经典计算对它们进行建模或模拟。结果，研究人员必须创建并测试实际分子。这是一个耗时且昂贵的过程。量子计算机能够准确，快速地模拟诸如蛋白质和酶之类的复杂分子的性能，将减少新药的成本和上市时间。
此外，通过更好地了解DNA可以改善各种癌症和其他疾病的治疗方法。量子计算将使科学家能够详细映射DNA，就像经典的基因计算一样。
量子计算机最有前途的应用之一是模拟低至分子水平的物质行为。量子计算机有望帮助探索室温超导性的可能性。大众汽车公司和戴姆勒汽车公司等汽车制造商正在使用量子计算机来模拟电动汽车电池的化学成分，以帮助寻找改善其性能的新方法。剑桥量子计算（CQC）已与德国航空航天中心（Deutsches ZentrumfürLuftund Raumfahrt; DLR）合作，探索量子计算如何帮助创建更好的电池开发仿真模型，以帮助未来的能源利用。量子计算还用于仿真中，以开发用于太阳能系统和风力涡轮机的改进材料。
量子算法
量子算法通常是量子电路模型，通常被设计为最小化特定哈密顿量的能级，被设计为以逐步方式解决特定问题，并且采用诸如量子叠加和纠缠的量子现象。经典算法是用于逐步解决给定问题的有限系列编程指令。
因为它们采用量子叠加和纠缠，所以量子算法可以比传统算法更快地解决一些问题。在某些情况下，量子算法可以解决经典算法无法解决的问题。两种最著名的量子算法是Shor的因式分解算法和Grover的用于搜索非结构化数据库或无序列表的算法。两者都有多种潜在的应用，包括破解密码。
Shor的因式分解算法
Shor的算法由Peter Shor于1994年发明。这是用于整数分解的多项式时间量子计算机算法。给定一个整数N，Shor算法可以找到其主要因子。
将来，当具有足够数量的量子位的量子计算机可以运行而不会出现量子退相干时，Shor算法可用于破坏公钥加密方案，例如常用的RSA方案。为了实现RSA，用户根据两个大质数（已保密）和辅助值来创建和发布公钥。任何人都可以使用公钥对邮件进行加密，但只有知道素数的人才能对邮件进行解密。RSA之所以成功，是因为使用经典计算机无法实时分解大整数。
Shor的算法为在足够大小和可靠的量子计算机上分解任意大整数提供了一种有效的方法。Shor算法的存在是进行所谓的后量子密码学研究的主要动机，这种研究是从量子计算机安全的新密码系统中进行的。
格罗弗的量子搜索算法
1996年，Lov Grover发明了一种用于非结构化搜索的量子算法，该算法被称为Grover算法。它二次方地加快了非结构化搜索的速度，并且具有超出搜索范围的用途。它已用作通用子例程，以实现各种其他算法的二次运行时间改进。
给定大量的N个项目，其中一个具有独特的属性，例如密码加密的密钥，使用经典计算机将需要平均N / 2个项目，或者在最坏的情况下，全部N个项目才能找到具有独特属性的一个。量子计算机上的Grover算法可以以大约√N的步长（二次加速）识别具有唯一属性的项目。并且，由于该算法不使用列表的内部结构，因此该算法是通用的。它可以用来为其他各种经典问题提供二次量子加速。
给定足够大且稳定的量子计算机，格罗弗的算法可以在大约2 64次迭代中强行使用128位对称密码密钥，或者在大约2 128次迭代中强行使用256位密钥。结果，有时建议将对称密钥长度加倍以防止将来发生量子攻击。
概括
支持商业规模量子计算所需的硬件仍在开发中。但是，已经进行了越来越多的努力，以开发利用这种新兴技术并提供颠覆性计算解决方案所需的软件基础结构和算法。尽管尚未为广泛的商业采用做好准备，但量子计算已为组织准备好探索并为可能的用例和应用做准备，以便他们可以在该技术投入商业使用时享受“量子优势”。