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原始出处：http://www.bris.ac.uk/news/2012/8459.html

一项来自布里斯托尔大学的科学家们发表在《自然·通讯》上的新研究显示，在量子计算机上模拟真实世界会比在经典的计算机上需要更少的内存。

这项研究由数学学院及复杂科学中心的 Karoline Wiesner 博士和来自新加坡的量子技术中心的研究者共同完成，它证实了基于量子力学的计算机使用一种新的方法可以超过经典计算机的性能。

当面对复杂系统时，科学家通常试图识别出其内在的简单性质，这些性质被表达为自然规律和基础原理。然而，复杂系统通常无法进行这种尝试，使得提取内在的规律十分困难。

研究者发现，如果借助量子物理的帮助，复杂系统会比原来所认为的复杂度要低：比起经典的模型，关于复杂系统的量子模型更加简单，并且在预言它们的行为时效率更高。

关于一个特定系统或过程的复杂度的一个好的度量是它在多大程度上可被预测。例如，一个公平的掷硬币的结果是内禀不可预测的，（除了随机猜测之外的）任何花费在预测它的资源都被浪费了。因此，这个过程的复杂度为0。

其它的系统则相当不同，例如神经脉冲序列（这指示了感觉及其它信息如何在大脑中表示）或者蛋白质构象动力学（促进生物功能的分子——蛋白质如何进行结构上的重排）。这些系统具有记忆，在某种意义上是可以预测的；它们比掷硬币更加复杂。

在许多有机体中，这些复杂系统的运行基于对真实的模拟。这种模拟允许有机体进行预测，因此对周围的环境产生反应。然而，如果量子力学能够被用于进行相同的预测并消耗更少的内存，这些系统则不需要像原先想象的那样复杂。

Wiesner 博士补充说：“在更加基础的层次上，我们发现预测的效率依然没有达到由热力学定律多给出的下限——还存在提升的空间。这可能预示着量子力学框架内的一个暂时不对称性的根源。因此在完美的效率下，可逆的模拟特定观测的统计在根本上是不可能的。”

论文：‘Quantum mechanics can reduce the complexity of classical models’ by Mile Gu, Karoline Wiesner, Elisabeth Rieper and Vlatko Vedral in Nature Communications 3, 762 (2012).

论文摘要：arXiv:1102.1994.