分子与量子计算机前瞻
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现代社会许多高新技术的发展都依赖计算机科学的进步。人工智能、虚拟现实、人工生命、辅助设计等许多领域都是计算技术的直接延伸。而计算技术本身正处革命变革的前夜。计算机与社会科学、自然科学和思维科学等许多学科相互渗透和交叉,形成了许多新的边缘学科新学科群，正在改变许多传统学科。分子与量子计算机的 深入研究和技术难关的攻克，并最终投入运算，必将在政治、经济、军事、文化乃至人 类生活的各个方面产生深刻的影响，同时生命科学的部分奥秘也会随之解开。这当然不是梦，这是即将来临的现实!
回顾历史，19世纪初出现的“分析机”，孕育了第一台数字电子计算机(ENIAC)的诞生。由17468个真空管组成、重达30吨的ENIAC，于1946年2月16日在美国宾夕法尼亚大学开启，其数字处理速度为100KHz，每秒完成5000次加法运算，从而在全球范围内引发了一场信息革命。随后，晶体管计算机、集成电路计算机及超大规模集成电路计算机相继问世，对现代化大生产与管理，科学研究与开发应用，武器装备等国防现代化、军事训练等复杂系统的模拟及快速、准确计算等方面都产生了深远的影响。同时随着信息产业的形成与发展，PC机、可视电话、多媒体通讯及互联网络所带来的快捷优质服务和巨大经济效益，令世人惊叹不已!使人们生活方式和思维方式已经并将继续发生深刻变化，信
息产业已成为其他产业的支柱。计算机科学发展日新月异，目前微处理器的处理速度每18个月就翻一番，预计到2020年，一台计算机的功能将相当于硅谷现有计算机功能的总和。
计算机发展的最高目标是高速度、高效率、多功能与产业化，这决定了计算机巨型化和微型化的两大发展趋势。要实现这些目标，在技上必须增加逻辑单元数目，要求用作逻辑单元的半导体元件进一步微型化，按这一趋势发展，大约到2030年单个逻辑门的大小就会接近分子水平，此时芯片上各种组件的尺寸是如此之小，量子效应将干扰它们的功能，这是阻碍半导体芯片微型化的潜在物理因素。另一方面经济因素的制约也不可忽视，芯片尺寸每缩小一倍，生产成本则要增加五倍；同时高精度的光刻技术达到一定限度也无能为力。这些经济及物理学方面的制约因素将使现有芯片计算机发展中的巨型化和微型化进程走向终结，因此生物分子与量子计算机必将应运而生，其研究成功并推广应用将为现代计算机更新换代提供更为经济的途径，同时还将促进相关学科与高新技术的迅猛发展及人类文明社会的全面进步!
1 分子计算机
生命体经过上亿万年的生存竞争和适应进化，炼就了一整套适应自然的物理化学机制，同时也极具信息处理能力。一方面生物分子是优良的信息处理材料，每一生物大分子本身就是一个微型处理器，分子运动过程中以可预测方式进行状态变化，其原理类似于计算机的逻辑开关，以此来设计计算机，是一非常奇妙的设想，如Syracuse大学的Birge正考虑应用细菌视紫红质蛋白分子设计、制造计算机的潜能。另一方面，有机体是解决问题的专家，它进行信息处理的计算技术(分子算法)会令最好的计算程序自愧不如。最近美国南加州大学Adleman博士应用基于DNA分子计算技术的生物实验方法有效地求解了“哈密顿路径问题”——目前计算机无法解决的NP完备问题。生物分子计算机的研制是基于生物分子的信息处理技术，即生物材料的信息处理功能与生物分子的计算技术。
1.1 蛋白质计算机
目前科学家正考虑应用几种生物分子制造计算机的组件，其中细菌视紫红质最具前景，这是嗜盐菌紫膜中分子量为26kd的光捕获蛋白质。早在70年代初期，人们就发现这种蛋白质分子的光学异常特性，即受到光照时，可发生结构变化。这种生物材料令人惊奇的稳定性及其较好的热、光和物理化学特性可用于制造各种不同的信息存储与处理系统。前苏联科学家Ovchinnikov认识到这种生物材料用于信息处理的潜能，曾组织一批来自5个不同研究领域的科学家进行生物电子装置研究。后据情报透露，苏联军方曾用视紫红质制造缩微胶片、光学数据处理机和军用雷达处理机。此外这类分子利用微生物进行合成，不必在工厂中生产；应用分子生物学技术可对其进行结构改造，产生细菌视紫红质分子的变异体，从而进一步改良其热、光和物理化学性能。细菌视紫红质的光循环特性可用于储存信息，从而起到操作计算机处理器和信息存储器的作用。
在细菌视紫红质的光循环过程中，绿光将其从开始静止状态bR转变成中间体k，中间体k很快松驰，形成中间体M，紧接着转化为中间体O，当中间体O暴露于红光，就会发生分支反应，即迅速变成中间体P，它很快松驰成Q状态，这是另一种稳定状态。在蓝光照射下，Q状态可转变成原来的静止状态bR。这两种长期稳定的bR与Q状态可分别对应于二进制0和1，因此一系列处于bR状态或Q状态的细菌视紫红质分子便能储存信息。同时Birge还分别研究了细菌视紫红质分子潜在的并行处理机制与其用作三维存储器的潜能。通过调谐激光束，可将信息并行地写入细菌视紫红质立方体和从其立方体中读出信息，这是因为激光器组能够同时激活整个选定的照射页上的分子，选页上的多个地址(数据区)
可被同时写入，即并行地写入。与写入信息的过程机类似，读取信息的过程同样可并行地完成。除此之外，细菌视紫红质的三维存储器可提供比二维光学存储器大得多的存储空间。
虽然生物计算机还是一个纯理论研究课题，也没有出现商品化蛋白质计算机组件，但Birge认为以蛋白质为基础进行计算机研制的最佳途径是将半导体的最好特性与生物分子结构结合在一起，特别是以高密度蛋白质为基础的存储器部分构成的混合技术将有助于解决长期存在的存储器的容量问题，由此而构建成的计算机体积只有现在通用计算机的1/50，而计算速度则要快100倍。如Syracuse大学的研究人员应用原型蛋白质制备出一种光电器件，它存贮信息的能力比目前计算机的存贮器高300倍，这种器件含细菌视紫红质蛋白，利用激光束进行信息写入和读取。
1.2 分子开关计算机
1.2.1 非bR蛋白质分子器件 日本三菱电机公司高新技术综合研究所成功地将核黄素掺入天然蛋白质“细胞色素C522”中制成蛋白分子元件。采用这种结构，可在细胞色素的“边缘”和核黄素之间交换信息，并确保电子元件所需电流，该项研究已获准专利。Nature刊载了控制基因开关蛋白质Calreticulin的重要作用，当它与细胞核结合时，该蛋白质能阻断类固醇激素，履行正常功能控制基因的开与关。美国宾夕法尼亚大学医疗中心研究人员设计并合成了能从自然界中吸取能量和养分的构造复杂蛋白质的类似物。目前该研究小组正在用它来制造替代自然 界中能利用地球上能量的“分子机器”。同时该物质可用于设计独特的微电子装置和传感器。
1.2.2 有机聚合物、络合物等分子开关 利用单个分子代替电子电路表示二进制数字，可使所需的存储空间减少到原来的几百万分之一。以色列科学家发明了用单个有机材料分子储存信息的方法，应用氨基酸缩合而成的分子与Fe(Ⅱ)和Fe(Ⅲ)形成三股螺旋铁配合物，氧化还原反应中，其铁元素在两种离子状态间改变，对应于二进制的0和1状态，因而起分子开关作用。同时Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)氧化态所对应的颜色不同而易于辨认。用这种分子做成的信息存贮单元，尺寸大小只有十亿分之一厘米。美国和英国科学家共同研究出一种串珠样超分子结构物，它的结构因pH变化或经氧化还原作用而在两种状态之间可逆转换，这种分子开关称为rotaxane，其中所含的分子“珠”，穿过一条“线”。珠可在“线”上两个停泊点间位移。美国Carneige-Mellon大学的Lindsey教授早在几年前就提出分子光子导线新思想，在分子导线中接上一个可以选择性氧化的镁卟啉以干扰光能传输，此开关可用光化学方法来启动。而今这一设想因具有传导特性的生物聚合物的诞生而成为现实，应用这种材料制成的可改变传导光能传输的分子导线，可以实现信号的开关。英国研究人员则开发出一种可用于光学计算信息和全息图像存贮的玻璃状聚合材料，这种材料可提高光学信息处理系统对光的利用率，将促进计算机工业的发展。另据英国《科学与共同政策》杂志报道，已经成功制备一种尺寸只有4nm的复杂分子，具有“开”和“关”的特性，可由激光驱动，开关时间很快，这将为激光计算机的研制提供基础。还有其他很多生物分子都具有计算机开关功能［12,13］:如乙酰胆碱受体；可用作输入/输出分子器件的酶、金属蛋白质；多烯抗菌素和具有分子光子导线作用的生物聚合物。
值得特别指出的是，一组纳米计算机(或许是分子棒的集合体)，能改变代表不同逻辑状态的位置，一次能够将指令传到几万亿个装配器中去，这个计算机也能使指令装配器自我复制。Drexler预言纳米计算机与分子机器相结合能够使几乎所有可被设计出来的东西都用许多廉价的原料甚至灰尘、日光和空气来生产。将超导技术用于计算机中已不会太遥远，在两个超导层之间夹一个很薄的绝缘隔板而精巧地做成的约瑟夫森结能够用很少的电能非常迅速地开关。这种结能代替计算机中的电路，并在理论上能加快计算速度达50倍之多。因技术上的障碍，全超导计算机制造目前难以取得突破，但混合系统是可行的。将超导技术、纳米技术、激光技术、神经网络技术(光学神经计算机)等先进技术与分子计算技术有机结合，将有可能使计算机领域的面貌焕然一新。
1.3 分子算法与DNA计算机
计算机科学发展过程中，硬件方面追求微型化，以便大量经济地制造大量存储器和效率处理器，而软件方面的发展则一直寻求更为先进的算法。现今电子计算机确实能够进行比人类快得多与更为精确的计算，然而在理解、操作、自我修正、思维与感觉等非数值计算过程中，计算机远不及人类大脑等生物体系，为寻求更为先进的算法，人类将注意力转向生物分子的计算技术。早在1937年Tuiring就提出了“算法”酶的构想：即个别酶分子本身就是一个自动机。它们能够结合成系统，去模拟一个非常基本的原生细胞，而这类细胞可由简单字符串代表的30～40个算法酶构成和操作。随后分化衍生了一系列研究，先后发现种类繁多的生物算法，其中包括通过类比基本生物现象而研究成功的自动机模型，如神经网络(阈限自动机)、免疫网络(希尔自动机)、细胞自动机等。其基本特征是集体计算，在模拟、模式识别等非数值计算领域有极大潜力。以生物智能为基础的仿生算法，目前最为成功的是进化算法，包括遗传算法、进化规划与进化策略等三个方面，集中体现了达尔文进化论的竞争选择、适者生存的基本思想，把复制、突变、杂交选择等操作引入算法，在优化问题的求解方面独树一帜。譬如最近Singh等在组合化学研究中，应用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)成功地进行了化学多样性组合库筛选过程中的信息处理，实现了只合成部分化合物便能找到高活性先导化合物的目标，不失为成功地应用计算途径进行先导发现和优化的范例。
以上两种算法是在计算机上实现的，而生物化学反应算法则立足于可控生物化学反应或反应体现，利用小容积内同类分子可拷贝数的优势追求运算的高度并行化，从而提高运算的效率。如基于DNA分子的计算技术是通过合并DNA链运算、在适当位置切割DNA链运算、拷贝DNA链运算、用给定的核苷酸序列提取DNA链运算等不同的运算方式，来开发对实际计算问题中的编码数据进行处理的各种算法，从而达到应用这一生物分子计算技术有效解决各种实际问题的目的。
DNA计算机的实质就是DNA分子计算技术的化学实现，即将经过编码后的DNA链作为输入，在试管内经一定时间完成控制的生物化学反应，以此完成运算，反应产物及溶液给出的全部解空间。最近这方面的研究取得了突破性进展，美国南加州大学的Adleman博士用生化实验方法，有效地求解了哈密顿路径问题：给定一个“城市”的集合及这些城市之间的有向路径，寻找一条从某一确定城市开始，到某一确定城市结束，并且其他每个城市必须恰好访问一次的定向旅游路线，哈密顿路径问题已被证明是难于计算的离散数学问题，即NP完备问题，其求解过程可“公式”化为一个“搜寻”问题。Adleman博士通过基于DNA分子计算技术的生化实验方法有效求解“哈密顿路径问题”的基本过程是以DNA序列作为信息编码的载体，利用现代分子生物学技术，以试管内控制酶作用下的DNA序列反应，作为实现运算的过程，以反应后的DNA序列作为运算结果。这一实验方法揭示了在分子水平上进行计算的可实现性，成果令人振奋。
随后，美国普林斯顿大学Lipton博士修正了Adleman的实验方法，并以此来解决更困难、更有趣的NP完备问题，即著名的“可满足性”问题，这种基于DNA的生物实验方法是一种能够解决NP完备问题的更一般方法的特殊情形，首先利用DNA链来表示所求问题的所有可能的解，然后删除那些无效解。表明DNA计算能起到高效搜寻机制的作用，通过对数目巨大的可能解空间的彻底搜索，以试图快速得到所有的正确解。利用基于DNA分子的计算技术求解SAT问题的可能性比用基于硅芯片计算机的可能性大得多。
1995年4月初，全球计算机科学、分子生物学、电子学、光学及有关学科和规模较大的计算机生产厂家200名科学家聚集在美国普林斯顿大学，举行了一个开发DNA计算技术用于制造生物计算机的全球性研究计划筹备会议，制定了研究与开发制造“生物计算机”的DNA计算技术计划。与会科学家认为：基于DNA分子计算技术的应用潜力十分巨大，DNA计算机的构想是一种创新，DNA计算机运算速度快，如果两个DNA分子的连接(结连作用)被视为一次运算，则这种基于分子的计算每秒钟可大约进行1015次或更多次运算，其运算速度超过当前超级计算机1000倍。其次，其贮存容量非常大，1立方米的DNA溶液可存储1万亿位二进制的数据，超过当前所有计算机的存储容量；其三，基于DAN分子的计
算具有高度的并行处理机制，原因是对编码DNA链的各种运算，可同时在试管中的所有DNA链上进行。其四，DNA运算反应过程中所消耗的能量只有一台普通计算机的十亿分之一。最后，对于象有哈密顿路径问题和可满足性问题这类复杂的NP完备问题，现有电子计算机的计算效率非常低，而运用分子生物学提供的计算技术能够进行巨大的并行搜寻计算。
基于DNA分子计算技术的研究尚属初期，生物计算也还是一个纯理论研究课题，预言分子计算机能否大量应用尚为时过早，但DNA分子计算机的观念扩展了人们对自然计算机现象的理解，特别是对生物学中基本算法的理解。分子计算机观念的提出，向众多领域提出了挑战：对生物学与化学，在于理解细胞和分子机制，使它们成为分子算法的基础；对计算机科学和数学，在于寻找适当的问题和有效分子算法去解决更为复杂的系统模拟与计算问题；对于生理学与工程学，在于构建大规模的可信而又易于实现的分子计算机。正如著名计算机科学家Lipton所说，既然人们已开始思考这类问题，就会找到许多方法来适合这个模型，自然科学中最诱人的两个前沿领域—分子生物学与计算机科学结缘联姻，一定会创造出惊人的奇迹!
2 量子计算机
芯片上各种半导体元件尺寸及其布线变得极小时，电子的波动性较为突出，单个电子的位置变得难以规定，因此逻辑元件保存其数值0或1可靠性降低了，量子效应将干扰它们的功能，这是阻碍半导体芯片微型化的潜在物理因素。但这一性质可加以利用，麻省理工学院的Lloyd及其研究人员正在研究以组件的非经典行为为基础的量子力学计算技术的可行性。
2.1 量子力学与量子信息
计算机元件尺寸小至原子级(比现行计算机元件小100倍以上)时，量子效应较为突出，只能用量子力学来描述信息处理电路的性能。此时电子的波粒二象性、微小系统只能以位能态存在及物质波也具有迭加性等概念，对于理解量子力学计算机中的量子信息、量子逻辑门和量子计算等问题都是极其重要的。
量子点是研究人员捕获单个电子并监视其运动的分子阵列。理论上这些装置可用作二进制计数器，其中单个电子的存在与否分别对应二进制的1和0状态。这一设计思想的另一种表述就是用适宜能量(频率)激光照射原子或离子晶体，使原子在其电子基态与激发态间转换或相邻离子“双重共振”翻转信息，以实现数据位值的变化。
信息同量子力学中的原子能级一样也是以分立形式存在的。信息的量子就是位。一位信息就是两种可能情况中的一种—是或否，1和0。目前所模拟的量子计算机基本设计策略是模式数字信息处理中的分立特性与量子力学的分立特性相对应而进行计算。最先进行的开创性研究当数著名物理学家Rabi之法：以氢原子量子系统写入信息—处于基态的氢原子，其能量等于E，要向该原子写入0，就是不采取任何行动；要向该原子写入1，则是用ΔE＝E\-1-E\-0的激光照射该原子使其激发到E1，继而受激原子发射出一个光子并回到基态—实现了激光脉冲使原子的信息位翻转。近3年多，Lloyd报道了用适宜频率的激光照射原子与信息位翻转、半翻转中的相关性，发现量子计算机中半翻转则仍具量子位但在常规计算机中，要实现信息位半翻转时，半充电的电容器易出现错误。并用实验证实了从量子系统读出与写入信息到计算间只相隔很小一步。
量子计算机与普通计算机不同之处在于存贮信息方式：普通计算机利用电荷的有或无来表示二进制数据存贮语言1或0；而在量子计算机中，信息则用单个粒子或粒子团的能级表示—基态来表示0，受激态表示1，原子能级所对应的信息存贮容量大，其存贮数据位的数量取决于被激发的电子的能级数。
量子计算机理论方面研究取得了长足发展：80年代初期，Benioff根据Landauer和Bennett的早期研究成果，证明一台计算机原则上可以以纯粹量子力学方式运行；90年代，Lloyd则描述了许多为人们所熟悉的物理系统，其行为类似于量子计算机；美国电报电话公司贝尔实验室的Shor则证明量子计算机可用于分解大数——一类使目前功能最强大的计算机一筹莫展的问题；目前应用超短激光脉冲在原子内操纵电子位置所产生的干涉电子可用于原子数据存贮。所有这些卓有成效的研究让世人深信：量子计算机问世指日可待。
2.2 量子逻辑门与量子计算
基于信息量子化的量子逻辑门是对信息位进行操作的基本组件。单个光子之间通常没有相互作用，而当它们与光学谐振腔内原子共聚一起时，相互作用较强。昆廷、特切认为，光子与光子谐振腔内的原子之间的相互作用，为制造光量子逻辑门奠定了基础。而美国沃尔夫甘*兰格则认为光子的这种相互作用，能用于改进基于量子效应的信息处理器件的性能，进而用于建造计算机。Deutsch和Barenco等的研究表明，几乎任何一种量子位之间的非线性相互作用都可用于构建计算机，其前提是只要一台量子计算机能够翻转数据位，则任何非线性的量子相互作用都能使它执行任何计算。
量子逻辑门的使用寿命几乎与现行计算机的半导体元件一样长。其构造及类型如下，利用粒子的自旋可进行简单的两位逻辑运算，即以粒子相对于某个磁场的自旋方向表示1，而另一个自旋方向表示0。起初是用氢原子的电子—质子自旋相互作用系统来实现这一设想的，只有当电子的自旋表示1时，才能使质子的自旋翻转，从而可用“双重共振效应”进行线性的“NOT”(非)和“COPY”(复制)等逻辑操作。后来Sleator和Weinfurter证实，如果使质子和电子的自旋部分地翻转，“双重共振”也可用于构建“AND”(与)门。如把这些量子逻辑门经量子导线连在一起，便构成量子计算机。连接量子逻辑门最简便的方法是穿过光纤或空气的单个光子把信息位从一个逻辑门送到另一个逻辑门。而其中最有望实现的是Kimble小组的研究，其方法是把光子连同一个原子集中在一个微小区域中，从而增强光子间微弱的非线性相互作用，结果获得一个量子逻辑门：当一个光子读出1时，另一个光子位可部分翻转。研究表明，完全用这类量子逻辑门建造一台计算机运算极快，且相对不易受环境扰动的影响。然而要实现这一设想，技术上要求系统中所有光路的长度都必须精确到所使用的光波波长的极小范围之内。
在解决晶体管布线问题中，Zoller等提出把量子位封在离子阱中，使它们与任何有害外部影响隔离开来。美国Wineland小组在实现该方案中率先迈进一步：对分子和摇摆运动的信息位进行了线性的和非线性的操作。目前已能控制几位的量子逻辑运算，预计不久，他们则能完成几十位甚至几百位的量子计算。而采用量子并行结构，则可制造并行量子计算机。
Stround利用原子能级信息容量大的特点，设法安排电子概率分布以适合其量子计算需要。目前Noel和Stround等则以900个象素为目标，进而弄清原子的“光学特性”，用波函数的相位来表示画面的颜色，以幅度表示其饱和度。怎样用电子分布去建立逻辑函数，以及高度激发电子极其脆弱性问题和重新读出数据位等，Stround已从中探寻到解决这些问题的基本思路和付诸实施的巧妙测量技术。
能以叠加方式存贮信息的量子计算可生成一些真正的随机数，这是传统计算机无能为力的。数学上已证明量子计算可大大加快因式分解的速度。这一证据也吸引人们将注意力集中在根据量子力学原理制造量子计算机上。
总之，正值本文写作与等待发表之际，这一领域仍在不断翻新，尽管前进的道路还有许多困难和障碍，但其发展趋势势不可挡、一日千里，在不久的将来有可能进入实用阶段，并将使人类社会的面貌焕然一新。
现代社会许多高新技术的发展都依赖计算机科学的进步。人工智能、虚拟现实、人工生命、辅助设计等许多领域都是计算技术的直接延伸。而计算技术本身正处革命变革的前夜。计算机与社会科学、自然科学和思维科学等许多学科相互渗透和交叉,形成了许多新的边缘学科新学科群，正在改变许多传统学科。分子与量子计算机的 深入研究和技术难关的攻克，并最终投入运算，必将在政治、经济、军事、文化乃至人 类生活的各个方面产生深刻的影响，同时生命科学的部分奥秘也会随之解开。这当然不是梦，这是即将来临的现实!
回顾历史，19世纪初出现的“分析机”，孕育了第一台数字电子计算机(ENIAC)的诞生。由17468个真空管组成、重达30吨的ENIAC，于1946年2月16日在美国宾夕法尼亚大学开启，其数字处理速度为100KHz，每秒完成5000次加法运算，从而在全球范围内引发了一场信息革命。随后，晶体管计算机、集成电路计算机及超大规模集成电路计算机相继问世，对现代化大生产与管理，科学研究与开发应用，武器装备等国防现代化、军事训练等复杂系统的模拟及快速、准确计算等方面都产生了深远的影响。同时随着信息产业的形成与发展，PC机、可视电话、多媒体通讯及互联网络所带来的快捷优质服务和巨大经济效益，令世人惊叹不已!使人们生活方式和思维方式已经并将继续发生深刻变化，信
息产业已成为其他产业的支柱。计算机科学发展日新月异，目前微处理器的处理速度每18个月就翻一番，预计到2020年，一台计算机的功能将相当于硅谷现有计算机功能的总和。
计算机发展的最高目标是高速度、高效率、多功能与产业化，这决定了计算机巨型化和微型化的两大发展趋势。要实现这些目标，在技上必须增加逻辑单元数目，要求用作逻辑单元的半导体元件进一步微型化，按这一趋势发展，大约到2030年单个逻辑门的大小就会接近分子水平，此时芯片上各种组件的尺寸是如此之小，量子效应将干扰它们的功能，这是阻碍半导体芯片微型化的潜在物理因素。另一方面经济因素的制约也不可忽视，芯片尺寸每缩小一倍，生产成本则要增加五倍；同时高精度的光刻技术达到一定限度也无能为力。这些经济及物理学方面的制约因素将使现有芯片计算机发展中的巨型化和微型化进程走向终结，因此生物分子与量子计算机必将应运而生，其研究成功并推广应用将为现代计算机更新换代提供更为经济的途径，同时还将促进相关学科与高新技术的迅猛发展及人类文明社会的全面进步!
1 分子计算机
生命体经过上亿万年的生存竞争和适应进化，炼就了一整套适应自然的物理化学机制，同时也极具信息处理能力。一方面生物分子是优良的信息处理材料，每一生物大分子本身就是一个微型处理器，分子运动过程中以可预测方式进行状态变化，其原理类似于计算机的逻辑开关，以此来设计计算机，是一非常奇妙的设想，如Syracuse大学的Birge正考虑应用细菌视紫红质蛋白分子设计、制造计算机的潜能。另一方面，有机体是解决问题的专家，它进行信息处理的计算技术(分子算法)会令最好的计算程序自愧不如。最近美国南加州大学Adleman博士应用基于DNA分子计算技术的生物实验方法有效地求解了“哈密顿路径问题”——目前计算机无法解决的NP完备问题。生物分子计算机的研制是基于生物分子的信息处理技术，即生物材料的信息处理功能与生物分子的计算技术。
1.1 蛋白质计算机
目前科学家正考虑应用几种生物分子制造计算机的组件，其中细菌视紫红质最具前景，这是嗜盐菌紫膜中分子量为26kd的光捕获蛋白质。早在70年代初期，人们就发现这种蛋白质分子的光学异常特性，即受到光照时，可发生结构变化。这种生物材料令人惊奇的稳定性及其较好的热、光和物理化学特性可用于制造各种不同的信息存储与处理系统。前苏联科学家Ovchinnikov认识到这种生物材料用于信息处理的潜能，曾组织一批来自5个不同研究领域的科学家进行生物电子装置研究。后据情报透露，苏联军方曾用视紫红质制造缩微胶片、光学数据处理机和军用雷达处理机。此外这类分子利用微生物进行合成，不必在工厂中生产；应用分子生物学技术可对其进行结构改造，产生细菌视紫红质分子的变异体，从而进一步改良其热、光和物理化学性能。细菌视紫红质的光循环特性可用于储存信息，从而起到操作计算机处理器和信息存储器的作用。
在细菌视紫红质的光循环过程中，绿光将其从开始静止状态bR转变成中间体k，中间体k很快松驰，形成中间体M，紧接着转化为中间体O，当中间体O暴露于红光，就会发生分支反应，即迅速变成中间体P，它很快松驰成Q状态，这是另一种稳定状态。在蓝光照射下，Q状态可转变成原来的静止状态bR。这两种长期稳定的bR与Q状态可分别对应于二进制0和1，因此一系列处于bR状态或Q状态的细菌视紫红质分子便能储存信息。同时Birge还分别研究了细菌视紫红质分子潜在的并行处理机制与其用作三维存储器的潜能。通过调谐激光束，可将信息并行地写入细菌视紫红质立方体和从其立方体中读出信息，这是因为激光器组能够同时激活整个选定的照射页上的分子，选页上的多个地址(数据区)
可被同时写入，即并行地写入。与写入信息的过程机类似，读取信息的过程同样可并行地完成。除此之外，细菌视紫红质的三维存储器可提供比二维光学存储器大得多的存储空间。
虽然生物计算机还是一个纯理论研究课题，也没有出现商品化蛋白质计算机组件，但Birge认为以蛋白质为基础进行计算机研制的最佳途径是将半导体的最好特性与生物分子结构结合在一起，特别是以高密度蛋白质为基础的存储器部分构成的混合技术将有助于解决长期存在的存储器的容量问题，由此而构建成的计算机体积只有现在通用计算机的1/50，而计算速度则要快100倍。如Syracuse大学的研究人员应用原型蛋白质制备出一种光电器件，它存贮信息的能力比目前计算机的存贮器高300倍，这种器件含细菌视紫红质蛋白，利用激光束进行信息写入和读取。
1.2 分子开关计算机
1.2.1 非bR蛋白质分子器件 日本三菱电机公司高新技术综合研究所成功地将核黄素掺入天然蛋白质“细胞色素C522”中制成蛋白分子元件。采用这种结构，可在细胞色素的“边缘”和核黄素之间交换信息，并确保电子元件所需电流，该项研究已获准专利。Nature刊载了控制基因开关蛋白质Calreticulin的重要作用，当它与细胞核结合时，该蛋白质能阻断类固醇激素，履行正常功能控制基因的开与关。美国宾夕法尼亚大学医疗中心研究人员设计并合成了能从自然界中吸取能量和养分的构造复杂蛋白质的类似物。目前该研究小组正在用它来制造替代自然 界中能利用地球上能量的“分子机器”。同时该物质可用于设计独特的微电子装置和传感器。
1.2.2 有机聚合物、络合物等分子开关 利用单个分子代替电子电路表示二进制数字，可使所需的存储空间减少到原来的几百万分之一。以色列科学家发明了用单个有机材料分子储存信息的方法，应用氨基酸缩合而成的分子与Fe(Ⅱ)和Fe(Ⅲ)形成三股螺旋铁配合物，氧化还原反应中，其铁元素在两种离子状态间改变，对应于二进制的0和1状态，因而起分子开关作用。同时Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)氧化态所对应的颜色不同而易于辨认。用这种分子做成的信息存贮单元，尺寸大小只有十亿分之一厘米。美国和英国科学家共同研究出一种串珠样超分子结构物，它的结构因pH变化或经氧化还原作用而在两种状态之间可逆转换，这种分子开关称为rotaxane，其中所含的分子“珠”，穿过一条“线”。珠可在“线”上两个停泊点间位移。美国Carneige-Mellon大学的Lindsey教授早在几年前就提出分子光子导线新思想，在分子导线中接上一个可以选择性氧化的镁卟啉以干扰光能传输，此开关可用光化学方法来启动。而今这一设想因具有传导特性的生物聚合物的诞生而成为现实，应用这种材料制成的可改变传导光能传输的分子导线，可以实现信号的开关。英国研究人员则开发出一种可用于光学计算信息和全息图像存贮的玻璃状聚合材料，这种材料可提高光学信息处理系统对光的利用率，将促进计算机工业的发展。另据英国《科学与共同政策》杂志报道，已经成功制备一种尺寸只有4nm的复杂分子，具有“开”和“关”的特性，可由激光驱动，开关时间很快，这将为激光计算机的研制提供基础。还有其他很多生物分子都具有计算机开关功能［12,13］:如乙酰胆碱受体；可用作输入/输出分子器件的酶、金属蛋白质；多烯抗菌素和具有分子光子导线作用的生物聚合物。
值得特别指出的是，一组纳米计算机(或许是分子棒的集合体)，能改变代表不同逻辑状态的位置，一次能够将指令传到几万亿个装配器中去，这个计算机也能使指令装配器自我复制。Drexler预言纳米计算机与分子机器相结合能够使几乎所有可被设计出来的东西都用许多廉价的原料甚至灰尘、日光和空气来生产。将超导技术用于计算机中已不会太遥远，在两个超导层之间夹一个很薄的绝缘隔板而精巧地做成的约瑟夫森结能够用很少的电能非常迅速地开关。这种结能代替计算机中的电路，并在理论上能加快计算速度达50倍之多。因技术上的障碍，全超导计算机制造目前难以取得突破，但混合系统是可行的。将超导技术、纳米技术、激光技术、神经网络技术(光学神经计算机)等先进技术与分子计算技术有机结合，将有可能使计算机领域的面貌焕然一新。
1.3 分子算法与DNA计算机
计算机科学发展过程中，硬件方面追求微型化，以便大量经济地制造大量存储器和效率处理器，而软件方面的发展则一直寻求更为先进的算法。现今电子计算机确实能够进行比人类快得多与更为精确的计算，然而在理解、操作、自我修正、思维与感觉等非数值计算过程中，计算机远不及人类大脑等生物体系，为寻求更为先进的算法，人类将注意力转向生物分子的计算技术。早在1937年Tuiring就提出了“算法”酶的构想：即个别酶分子本身就是一个自动机。它们能够结合成系统，去模拟一个非常基本的原生细胞，而这类细胞可由简单字符串代表的30～40个算法酶构成和操作。随后分化衍生了一系列研究，先后发现种类繁多的生物算法，其中包括通过类比基本生物现象而研究成功的自动机模型，如神经网络(阈限自动机)、免疫网络(希尔自动机)、细胞自动机等。其基本特征是集体计算，在模拟、模式识别等非数值计算领域有极大潜力。以生物智能为基础的仿生算法，目前最为成功的是进化算法，包括遗传算法、进化规划与进化策略等三个方面，集中体现了达尔文进化论的竞争选择、适者生存的基本思想，把复制、突变、杂交选择等操作引入算法，在优化问题的求解方面独树一帜。譬如最近Singh等在组合化学研究中，应用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)成功地进行了化学多样性组合库筛选过程中的信息处理，实现了只合成部分化合物便能找到高活性先导化合物的目标，不失为成功地应用计算途径进行先导发现和优化的范例。
以上两种算法是在计算机上实现的，而生物化学反应算法则立足于可控生物化学反应或反应体现，利用小容积内同类分子可拷贝数的优势追求运算的高度并行化，从而提高运算的效率。如基于DNA分子的计算技术是通过合并DNA链运算、在适当位置切割DNA链运算、拷贝DNA链运算、用给定的核苷酸序列提取DNA链运算等不同的运算方式，来开发对实际计算问题中的编码数据进行处理的各种算法，从而达到应用这一生物分子计算技术有效解决各种实际问题的目的。
DNA计算机的实质就是DNA分子计算技术的化学实现，即将经过编码后的DNA链作为输入，在试管内经一定时间完成控制的生物化学反应，以此完成运算，反应产物及溶液给出的全部解空间。最近这方面的研究取得了突破性进展，美国南加州大学的Adleman博士用生化实验方法，有效地求解了哈密顿路径问题：给定一个“城市”的集合及这些城市之间的有向路径，寻找一条从某一确定城市开始，到某一确定城市结束，并且其他每个城市必须恰好访问一次的定向旅游路线，哈密顿路径问题已被证明是难于计算的离散数学问题，即NP完备问题，其求解过程可“公式”化为一个“搜寻”问题。Adleman博士通过基于DNA分子计算技术的生化实验方法有效求解“哈密顿路径问题”的基本过程是以DNA序列作为信息编码的载体，利用现代分子生物学技术，以试管内控制酶作用下的DNA序列反应，作为实现运算的过程，以反应后的DNA序列作为运算结果。这一实验方法揭示了在分子水平上进行计算的可实现性，成果令人振奋。
随后，美国普林斯顿大学Lipton博士修正了Adleman的实验方法，并以此来解决更困难、更有趣的NP完备问题，即著名的“可满足性”问题，这种基于DNA的生物实验方法是一种能够解决NP完备问题的更一般方法的特殊情形，首先利用DNA链来表示所求问题的所有可能的解，然后删除那些无效解。表明DNA计算能起到高效搜寻机制的作用，通过对数目巨大的可能解空间的彻底搜索，以试图快速得到所有的正确解。利用基于DNA分子的计算技术求解SAT问题的可能性比用基于硅芯片计算机的可能性大得多。
1995年4月初，全球计算机科学、分子生物学、电子学、光学及有关学科和规模较大的计算机生产厂家200名科学家聚集在美国普林斯顿大学，举行了一个开发DNA计算技术用于制造生物计算机的全球性研究计划筹备会议，制定了研究与开发制造“生物计算机”的DNA计算技术计划。与会科学家认为：基于DNA分子计算技术的应用潜力十分巨大，DNA计算机的构想是一种创新，DNA计算机运算速度快，如果两个DNA分子的连接(结连作用)被视为一次运算，则这种基于分子的计算每秒钟可大约进行1015次或更多次运算，其运算速度超过当前超级计算机1000倍。其次，其贮存容量非常大，1立方米的DNA溶液可存储1万亿位二进制的数据，超过当前所有计算机的存储容量；其三，基于DAN分子的计
算具有高度的并行处理机制，原因是对编码DNA链的各种运算，可同时在试管中的所有DNA链上进行。其四，DNA运算反应过程中所消耗的能量只有一台普通计算机的十亿分之一。最后，对于象有哈密顿路径问题和可满足性问题这类复杂的NP完备问题，现有电子计算机的计算效率非常低，而运用分子生物学提供的计算技术能够进行巨大的并行搜寻计算。
基于DNA分子计算技术的研究尚属初期，生物计算也还是一个纯理论研究课题，预言分子计算机能否大量应用尚为时过早，但DNA分子计算机的观念扩展了人们对自然计算机现象的理解，特别是对生物学中基本算法的理解。分子计算机观念的提出，向众多领域提出了挑战：对生物学与化学，在于理解细胞和分子机制，使它们成为分子算法的基础；对计算机科学和数学，在于寻找适当的问题和有效分子算法去解决更为复杂的系统模拟与计算问题；对于生理学与工程学，在于构建大规模的可信而又易于实现的分子计算机。正如著名计算机科学家Lipton所说，既然人们已开始思考这类问题，就会找到许多方法来适合这个模型，自然科学中最诱人的两个前沿领域—分子生物学与计算机科学结缘联姻，一定会创造出惊人的奇迹!
2 量子计算机
芯片上各种半导体元件尺寸及其布线变得极小时，电子的波动性较为突出，单个电子的位置变得难以规定，因此逻辑元件保存其数值0或1可靠性降低了，量子效应将干扰它们的功能，这是阻碍半导体芯片微型化的潜在物理因素。但这一性质可加以利用，麻省理工学院的Lloyd及其研究人员正在研究以组件的非经典行为为基础的量子力学计算技术的可行性。
2.1 量子力学与量子信息
计算机元件尺寸小至原子级(比现行计算机元件小100倍以上)时，量子效应较为突出，只能用量子力学来描述信息处理电路的性能。此时电子的波粒二象性、微小系统只能以位能态存在及物质波也具有迭加性等概念，对于理解量子力学计算机中的量子信息、量子逻辑门和量子计算等问题都是极其重要的。
量子点是研究人员捕获单个电子并监视其运动的分子阵列。理论上这些装置可用作二进制计数器，其中单个电子的存在与否分别对应二进制的1和0状态。这一设计思想的另一种表述就是用适宜能量(频率)激光照射原子或离子晶体，使原子在其电子基态与激发态间转换或相邻离子“双重共振”翻转信息，以实现数据位值的变化。
信息同量子力学中的原子能级一样也是以分立形式存在的。信息的量子就是位。一位信息就是两种可能情况中的一种—是或否，1和0。目前所模拟的量子计算机基本设计策略是模式数字信息处理中的分立特性与量子力学的分立特性相对应而进行计算。最先进行的开创性研究当数著名物理学家Rabi之法：以氢原子量子系统写入信息—处于基态的氢原子，其能量等于E，要向该原子写入0，就是不采取任何行动；要向该原子写入1，则是用ΔE＝E\-1-E\-0的激光照射该原子使其激发到E1，继而受激原子发射出一个光子并回到基态—实现了激光脉冲使原子的信息位翻转。近3年多，Lloyd报道了用适宜频率的激光照射原子与信息位翻转、半翻转中的相关性，发现量子计算机中半翻转则仍具量子位但在常规计算机中，要实现信息位半翻转时，半充电的电容器易出现错误。并用实验证实了从量子系统读出与写入信息到计算间只相隔很小一步。
量子计算机与普通计算机不同之处在于存贮信息方式：普通计算机利用电荷的有或无来表示二进制数据存贮语言1或0；而在量子计算机中，信息则用单个粒子或粒子团的能级表示—基态来表示0，受激态表示1，原子能级所对应的信息存贮容量大，其存贮数据位的数量取决于被激发的电子的能级数。
量子计算机理论方面研究取得了长足发展：80年代初期，Benioff根据Landauer和Bennett的早期研究成果，证明一台计算机原则上可以以纯粹量子力学方式运行；90年代，Lloyd则描述了许多为人们所熟悉的物理系统，其行为类似于量子计算机；美国电报电话公司贝尔实验室的Shor则证明量子计算机可用于分解大数——一类使目前功能最强大的计算机一筹莫展的问题；目前应用超短激光脉冲在原子内操纵电子位置所产生的干涉电子可用于原子数据存贮。所有这些卓有成效的研究让世人深信：量子计算机问世指日可待。
2.2 量子逻辑门与量子计算
基于信息量子化的量子逻辑门是对信息位进行操作的基本组件。单个光子之间通常没有相互作用，而当它们与光学谐振腔内原子共聚一起时，相互作用较强。昆廷、特切认为，光子与光子谐振腔内的原子之间的相互作用，为制造光量子逻辑门奠定了基础。而美国沃尔夫甘*兰格则认为光子的这种相互作用，能用于改进基于量子效应的信息处理器件的性能，进而用于建造计算机。Deutsch和Barenco等的研究表明，几乎任何一种量子位之间的非线性相互作用都可用于构建计算机，其前提是只要一台量子计算机能够翻转数据位，则任何非线性的量子相互作用都能使它执行任何计算。
量子逻辑门的使用寿命几乎与现行计算机的半导体元件一样长。其构造及类型如下，利用粒子的自旋可进行简单的两位逻辑运算，即以粒子相对于某个磁场的自旋方向表示1，而另一个自旋方向表示0。起初是用氢原子的电子—质子自旋相互作用系统来实现这一设想的，只有当电子的自旋表示1时，才能使质子的自旋翻转，从而可用“双重共振效应”进行线性的“NOT”(非)和“COPY”(复制)等逻辑操作。后来Sleator和Weinfurter证实，如果使质子和电子的自旋部分地翻转，“双重共振”也可用于构建“AND”(与)门。如把这些量子逻辑门经量子导线连在一起，便构成量子计算机。连接量子逻辑门最简便的方法是穿过光纤或空气的单个光子把信息位从一个逻辑门送到另一个逻辑门。而其中最有望实现的是Kimble小组的研究，其方法是把光子连同一个原子集中在一个微小区域中，从而增强光子间微弱的非线性相互作用，结果获得一个量子逻辑门：当一个光子读出1时，另一个光子位可部分翻转。研究表明，完全用这类量子逻辑门建造一台计算机运算极快，且相对不易受环境扰动的影响。然而要实现这一设想，技术上要求系统中所有光路的长度都必须精确到所使用的光波波长的极小范围之内。
在解决晶体管布线问题中，Zoller等提出把量子位封在离子阱中，使它们与任何有害外部影响隔离开来。美国Wineland小组在实现该方案中率先迈进一步：对分子和摇摆运动的信息位进行了线性的和非线性的操作。目前已能控制几位的量子逻辑运算，预计不久，他们则能完成几十位甚至几百位的量子计算。而采用量子并行结构，则可制造并行量子计算机。
Stround利用原子能级信息容量大的特点，设法安排电子概率分布以适合其量子计算需要。目前Noel和Stround等则以900个象素为目标，进而弄清原子的“光学特性”，用波函数的相位来表示画面的颜色，以幅度表示其饱和度。怎样用电子分布去建立逻辑函数，以及高度激发电子极其脆弱性问题和重新读出数据位等，Stround已从中探寻到解决这些问题的基本思路和付诸实施的巧妙测量技术。
能以叠加方式存贮信息的量子计算可生成一些真正的随机数，这是传统计算机无能为力的。数学上已证明量子计算可大大加快因式分解的速度。这一证据也吸引人们将注意力集中在根据量子力学原理制造量子计算机上。
总之，正值本文写作与等待发表之际，这一领域仍在不断翻新，尽管前进的道路还有许多困难和障碍，但其发展趋势势不可挡、一日千里，在不久的将来有可能进入实用阶段，并将使人类社会的面貌焕然一新。
标签： 分子计算机、量子计算机
posted by Quantumac @ 星期二, 一月 16, 2007
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