[量子计算]Shor算法

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秀尔算法（Shor’s algorithm）是一种非常著名的量子算法，甚至可以说是量子计算的一块金字招牌了。Shor’s algorithm可以在多项式时间内完成大整数质因数分解。所以Shor’s algorithm从诞生之时，就和以RSA算法为根基的加密技术形成了不可调和的矛盾。2001年，IBM的研究小组使用Shor’s algorithm完成了 15 = 3×5 这个整数分解运算 。时至今日，快20年过去了，量子计算机没有摧毁RSA。未来这一天来临的时候，希望我们已经准备好了。下图是，经典大数分解和秀尔算法的复杂度对比。

Shor算法的整体流程

完整的Shor算法是需要经典计算机和量子计算机协作完成的。其中量子计算机实现一个周期查找的函数，经典计算机负责整个算法流程的控制，以及调用量子算法。

首先、还是表达一下Shor’s algorithm的问题描述：给定一个合成数N，找到整数p在1和N之间且不包含1和N，并且N整除于p。

1. 选择任意数字 a
2. 计算 gcd(a, N) 。可以使用辗转相除法来计算。
3. 若 gcd(a, N) \not = 1 (不等于，这里不等号渲染有问题)，则我们有了一个 N 非平凡的因数，因此这部分结束了。否则，利用下面的周期查找子程序（Period-finding subroutine，使用量子计算机完成）来找出下面这个函数的周期 r ：

f(x)=a^{x} {mod} N

换句话说，找出 a 在 {Z} _{N} 里面的阶 r ，或者最小的正整数 r 令 f ( x + r ) = f ( x ) 。

4. 若 r 是奇数，回到第一步。
5. 若 a^{ r /2} ≡ -1 (mod N) ，回到第一步。否则，计算 gcd(a^{r/2}+1, N) 与 gcd(a^{r/2}-1, N) ，并验证他们是不是分别是N非平凡的因数。成功则分解完成。

第三个步骤中，周期查找函数是使用量子计算机完成的。这里暂且不分析这一部分，而关注于整体流程。第一个步骤就是遍历小于N的整数；第二步其实就是碰碰运气，如果a和N的最大公约数不是1，那就是运气好，算法直接结束了；如果最大公约数是1，则调用周期查找子程序计算 f(x)=a^{x} {mod} N 这个函数的阶数 r ， mod N 就是以 N 为模的取模运算。

因为 f ( x + r ) = f ( x ) ，而且 f ( 0 ) = 1 mod N ，因此可得：

f ( 0 ) = f (0+ r )=a^{r} mod N =1mod N

a^{r}-1=0 modN

如果 r 为偶数，而且 a^{ r /2} 不等于-1，则可得：

(a^{r/2}+1)(a^{r/2}-1)=0 modN

观察上面的等式可以很容易发现， (a^{r/2}+1)(a^{r/2}-1) 和 N 存在不是1的最大公约数，也即 (a^{r/2}+1) 或者 (a^{r/2}-1) 与 N 非1的最大公约数。通过辗转相除法即可计算出来，然后验证这两个最大公约数是不是 N 的因子即可。如果是的话，算法就成功了。

整个算法的充分性，其实是比较明显的，因为最终都会验证结果是不是 N 的因子。算法的必要性，即是不是一定能找到质因子，我其实还没理解清楚，这里先略过了。接下来就是Shor算法的量子部分，即前文说的Period-finding subroutine。

周期查找算法（Period-finding algorithm）

周期查找算法的作用就是求 f(x)=a^{x} {mod} N 这个函数的周期。查找周期的前提是周期存在，这个函数的周期存在吗？欧拉对这个问题做过证明，有如下结论： gcd ( y, N ) = 1 ，按 Euler 定理,周期 r 一定存在。

周期查找算法其实本质上是特殊情况的相位估计算法变种（如果对相位估计算法，可以看看我前面相位估计的文章），整体的算法流程如下：

1. \vert 0 \rangle\vert 0 \rangle ; 初始化状态
2. \longrightarrow\dfrac{1}{\sqrt{2^t}} \displaystyle\sum_{x=0}^{2^t-1} {\vert j \rangle} {\vert 0 \rangle} ; 使用Hadamard门生成叠加态
3. \longrightarrow\dfrac{1}{\sqrt{2^t}} \displaystyle\sum_{j=0}^{2^t-1} {\vert x \rangle} {\vert f(x) \rangle} \approx \dfrac{1}{\sqrt{r2^t}} \displaystyle \sum_{l=0}^{r-1} \sum_{x=0}^{2^t-1} {e^{2\pi i lx / r}} {\vert x \rangle} {\vert \hat f(l) \rangle} ;
   这一步主要是通过”控制 U 变换”，其中 U{\vert x \rangle}{\vert y \rangle} = {\vert x \rangle}{\vert y \bigoplus f(x) \rangle} 。
4. \longrightarrow \dfrac{1}{\sqrt{r}} \sum_{l=0}^{r-1} {\vert \widetilde{l / r} \rangle} {\vert \hat f(l) \rangle} ;
   这一步主要是应用傅里叶反变换。
5. \longrightarrow { \widetilde{l / r} } ；
   这一步就是测量上部分寄存器的值。
6. \longrightarrow {r} ；
   通过连分数算法计算r的值。

其中，第三步使用了控制U门，而且引入新的表示态：

{\vert \hat f(l) \rangle} = \dfrac{1}{\sqrt{r}} \displaystyle \sum_{x=0}^{r-1} {e^{-2\pi i lx / r}} {\vert x \rangle}

其实就是 f(x) 傅里叶变换之后的态，由于 2^t 不一定是周期 r 的整倍数，所以步骤三有一个约等号。此外，由于随机性， l 是有很多可能取值的。因此有人可能会质疑如果 l 是 r 的整数倍，则连分数算出的 r 是有问题的。但这个其实不用担心，和 r 互质的会更多，所以从概率来讲，正确的 r 会很高概率地被发现。

本来是打算每个算法都做一个线路实现的，可是Shor算法很难搞，这里就只能略过了。这篇水完，量子计算方面应该会暂时告一段落了，毕竟还有太多事情要做。而且写的这些东西，我也不满意，毕竟是现学现卖了，准备之后有时间修改一下。

参考文献

【1】.《量子计算与量子信息》Michael A. Nielsen

【2】.《量子力学》列文.朗道

【3】.《量子力学原理》P.A.M. Dirac

【4】. ETHZ讲义