《量子混沌运动：量子计算中的干扰及其影响》：
第1章 绪论
现代计算机科学从20世纪中期发展至今，极大地促进了人类社会生产力的发展，成为推动20世纪社会进步的强大力量，1936年数学家Alan Turing提出了图灵机的计算模型，并且在Church-Turing命题中阐述了在某一物理设备上可完成的算法和数学上严格的通用图灵机概念的等价性，为计算机科学理论的发展奠定了基础[1，2]，1945年基于von Neumann体系结构的电子计算机诞生，从那时起，计算机科学开始以惊人的速度成长，其硬件的飞速发展可以用Moore定律概括为：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加1倍，运算速度也将提升1倍，随着单位面积上容纳的晶体管越来越多，超大规模集成电路（VLSI）制造工艺面临着前所未有的困难，如何降低集成电路的功耗以及减少集成电路后端验证的复杂过程等一系列问题变得日益严重，当VLSI特征尺寸发展到可以和原子或分子尺寸相比较时，量子效应将更加明显，采用图灵机模型的电子计算机将达到其性能的极限；而突破这种极限的途径就是采用全新的计算模型——基于量子力学思想的量子计算就是这类模型中的一种。
量子计算是应用量子力学原理来进行计算的信息处理模式，物理学家Feynman在20世纪80年代用经典计算机模拟量子力学系统时提出了量子计算和量子计算机的概念[3，4]，Deutsch在1985年将Feynman的这种思想又推进了一大步，他建立了通用量子计算机的概念——尽管这个系统在本质上更像一个量子寄存器[s]，随后的二十几年内，人们一直试图证明量子计算机在计算速度上对于经典计算机可能有着本质的超越，1994年AT&T Bell实验室的Shor提出大数质因子分解和求解离散对数问题可以用量子计算机有效解决[6]，这被看做是量子计算机比经典计算机更加强大的有力证据，随后在1996年，Grover提出了著名的随机数据库搜索量子算法[7]，自Shor大数质因子分解算法和Grover随机数据库搜索算法提出以来，国际学界掀起了一股研究量子计算和量子信息的热潮，世界各国的大学和研究机构纷纷开展研究量子计算的工作。
美国，欧盟和日本等国家和地区已将量子计算列入国家科研计划[8，9]，美国军方对量子计算给予了高度重视，专门制定了名为“量子信息科学和技术发展规划”的研究计划，目标是开发出具有一定规模的量子计算物理装置，欧盟委员会在其研究与技术发展第七框架计划（the seventh framework programme）中，为量子保密通信和量子仿真制定了详细的研究计划，美国航空航天局（NASA）与谷歌公司等合作成立了量子人工智能实验室，共同致力于量子计算在复杂优化问题中的应用研究，我国在国家重点基础研究发展计划（973计划）“十一五”发展纲要中，已将量子通信的基础研究列为信息领域的重点研究方向之一；与量子计算和量子信息密切相关的量子调控研究则被列为《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年1》的四项重大科学研究计划之一，在这些重大科技部署的指导和资助下，国内的量子计算与量子信息研究虽然起步较晚，但是发展迅速，取得了一些令人振奋的成果，例如，中国科学技术大学量子信息重点实验室在郭光灿院士的带领下先后提出了概率量子克隆原理和量子避错编码等[10]，并且在国际上测试成功首个量子密码通信网络；潘建伟等在国际上首次取得了六光子量子纠缠态的制备与操纵，并且利用冷原子存储技术，首次实现了具有存储和读出功能的纠缠交换[u]；李传锋等实现了非此即彼框架下的爱因斯坦波多尔斯基罗森（EPR）操控的实验验证，以及实验实现了量子杰可恢复的新型量子测量[12，13]；杜江峰等使用量子计算机首次实现了手写数字的识别，展示了量子人工智能的广阔发展前景[M]，这些进展都引起了国际学术界的广泛关注。
量子计算是量子力学和信息科学相结合的新兴边缘学科，涉及数学，物理和计算机科学等众多领域，量子计算是量子力学的新进展，它是一种与经典计算方式完全不同的全新计算模型，它将使计算技术进入一个前所未有的新境界，量子计算的发展方兴未艾，随着理论与技术的成熟，量子计算将会得到更大的发展，并将对未来科技和人类社会的发展起到巨大的推动作用。
量子计算系统利用了量子物理系统之间的相干纠缠特性，但是物理系统的这种相干性极其脆弱，非常容易受到各种干扰的影响而产生退化，如何抑制量子系统的退相干，较长时间地保持量子态的相干性是量子计算技术自诞生之日起就面临的一大挑战，本书在分析量子计算系统中存在的各种干扰的原因基础上，针对不同类型的干扰建立数学模型，研究三种主要的干扰——随机噪声干扰，静态干扰和耗散干扰——对量子计算的影响，以及由它们导致的出现在量子计算系统内的量子混沌运动，进而提出抑制或者减小干扰影响的一些调控措施。
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