量子退火（quantum annealing）

想象你要在一片广阔、雾气弥漫、布满丘陵和山谷的地形中找到最低点，而那个最低的山谷就是你问题的最佳答案。经典的搜索可能只是一路下坡，结果卡在遇到的第一个小凹坑里出不来。量子退火是另一种风格的量子计算，它试图沉降到那个最低的山谷：先从一个简单、容易制备的量子态出发，再缓慢调节系统，使其能量最低的组态恰好编码着你想要的答案。只要改变得足够缓慢、足够轻柔，系统往往能一路保持在能量最低的状态，最终落到那个好的解上。像隧穿这样的量子效应有时还能帮它直接穿过一道势垒，而不必费力翻越过去。

与门模型量子计算（也就是运行 H、CNOT 等门所组成电路的那一种）不同，退火机并不运行任意程序。你要做的是把一个优化问题编码成一个能量函数，再让硬件朝着低能量去弛豫。这使它成为一种专用工具，适合处理某些组合优化和采样问题，而不是一台通用计算机。D-Wave 就是把这一思路商业化的公司，制造了拥有数千个量子比特、专门针对这类问题的机器。

对这里的炒作要多留个心眼。量子退火是否真能胜过优秀的经典算法（比如模拟退火或现代的专用求解器）仍有实打实的争议，而清晰、普遍的加速一直难以拿出确凿证据。它并不会“一次性尝试所有答案”，也没有迹象表明它能带来像 Shor 算法在分解整数时那样的指数级优势。请把它看作一种有前景、针对特定问题的方法，其实际优势仍在摸索之中，而不要当成解决一般困难优化问题的现成捷径。