***生命科學閱讀之 4 ***
世界從何而來，生命從何而來，心智從何而來？
量子科學是否能夠解釋這一切？
（有中文版）
“There‘s Plenty of Room at the Bottom" — Richard Feynman
（在最底下的微小的世界中，還有很大的探索空間— 諾貝爾物理學獎得主費因曼）
這是去年第一波疫情期間宅在家買的書，當時覺得如果牛頓在家工作期間可以發展出微積分的概念，那我只是嘗試了解量子科學應該還好吧？可是心裡還是有覺得困難的障礙所以就拖到今年這波疫情，跟著其他生命科學相關的書一起讀。有點難度，但真的好有趣。讀完真的覺得對於感覺困難的東西，不要太快自我設限啊！
這本算是難度比較高的科普書籍，但作者盡量用我們一般人可以理解的現象當成切入點。在我們肉眼可看到的世界牛頓的物理學基本上都是可以充分解釋的。當愛因斯坦把思考的框架拉到整個時空，就發現在那個世界當中古典物理學的概念不能解釋，於是產生出他的相對論。而當我們反向進入極為小的世界當中，發現量子完全不是按照我們平常的邏輯在運作時，感覺又開啟了一個嶄新的世界觀。20世紀初著名的物理學家薛丁格，提出所謂「薛丁格的貓」這個思想實驗，就是已經進入到量子物理學的開端，讓他開始思考是否在更微小的量子級別當中，他們有一套截然不同的運作原理呢？接下來數十年開發出的實驗方式和測量儀器當然就更精準了，看到了量子可以跳動，可以有類似穿牆的能力，甚至可以同時擁有好多不同的狀態（不是只有0和1）。我們真的需要開始跳脫數位的思考，進入量子的世界，才有可能揭開它無窮的潛力。
首先他從候鳥遷徙的故事開始講到基因，這個攜帶生命資訊的程式，到底是如何延續下去以及當中如何產生變化的。我們現代的人比較了解基因和DNA一代一代抄寫下去的概念，可是對於中間變異或是凸槌（例如癌細胞）的部分，卻一直沒有夠好的解釋。記得小時候自然課會講到演化，常常會舉的例子就是那個脖子可以伸最長的長頸鹿才能吃到葉子所以適者生存。從某些角度來講是有它的道理，但脖子在伸長的資訊為什麼這樣的資訊會傳到下一代呢？作者用量子物理學補足了這樣說法當中一些論證不足之處。
再來就是講到能量和動能，即便我們能組合出所有需要的分子，但是所謂的「生命力」是從何而來呢？我很新奇的讀著作者講到大自然中，小學生都知道的「光合作用」，竟然是這麼一個不可思議，效率極高的動能引擎。從工業時代設計的蒸汽機，或是現代的燃油引擎，以及最尖端的發電動能，都無法與光合作用的效能相比。
最後講到人的心識思想和做夢，這是古典物理學完全不能解釋的。作者先帶著我們把人腦和腦細胞想成是類似電路的概念解釋，然後在討入量子物理學驅動實體世界的觀點，才發現原來我們的人腦可能就是一個設計令人讚嘆的量子電腦啊！經他這麼一解釋，我也才稍微明白量子電腦為什麼會有這麼大的潛力，但也明白量子電腦現在為什麼這麼難模擬和製作。
作者最後用一個很有趣的圖來比喻古典物理學和量子力學中間的關係。如果說我們生活的這個實體世界像是航行在海上的一艘船，這艘船受到海面上的浪以及外面的風所影響。但船底下的這個還是深不可測的，他下面有一大部分的底層是由熱力學來支撐的，熱力學底下就是量子物理力學。當上面船隻的航行和節奏與最底層一致的時候，即便有風浪也還算能夠平靜行駛。但是當這樣子的連結被打斷的時候，船就很容易覆沒，而一旦覆沒，也是一個不可逆的現象了 （例如基因突變或是死亡）
探索世界無止境的奧秘，不管是物理，化學，天文，還是生命科學，總會有一種敬畏的心。就像牛頓所說的 :
“我不知道世界怎麼看待我，但我認為我就像沙灘上玩耍的一個男孩，投入在探索中。偶爾會找到一個圓滑的石子，或是一個不尋常的漂亮貝殼。而在我的前方一片像是汪洋大海的真理，等待探索”
“I do not know what I may appear to the world, but to myself I seem to have been only like a boy playing on the seashore, and diverting myself in now and then finding a smoother pebble or a prettier shell than ordinary, while the great ocean of truth lay all undiscovered before me”
全文與中文版鏈接在部落格中
https://dushuyizhi.net/life-on-the-edge-%e8%a7%a3%e9%96%8b%e7%94%9f%e5%91%bd%e4%b9%8b%e8%ac%8e/
#lifeontheedge #quantumbiology #quantumphysics #量子科學 #量子物理學 #量子生物學 #解開生命之謎
量子電腦 原理 在 [閒聊] 量子電腦與資訊隨想- 看板Physics 的推薦與評價
這是我念量子資訊的一些感想，以下網頁內有原文。
https://www.dbtsai.org/blog/2009/06/05/optimal-control-of-quantum-computing/
我在自由軟體上有極大的興趣，常常寫寫小程式，但最終的目標是實現量子
計算。基本上量子電腦的計算速度絕對比傳統電腦還要慢非常多，例如用磷
参雜在矽晶上的電子自旋當量子位元，它的操作速度頂多是幾十個 MHz, 跑
傳統的程式碼非常慢，而且受限於物理系統，不大可能可以增加操作頻率。
那為什麼世界各大先進國家還要花大把的鈔票研究它呢？量子電腦為什麼會
開始發展有部分原因是歸功於 1994 年 Shor’s algorithm, 這是一個
quantum algorithm. 這個演算法主要是在說，使用量子電腦做質因數分解的
時間複雜度不高，所以有機會快速破解目前採用的大部分公開金鑰密碼系統
(RSA, ElGamal). 美國國防部等等開始緊張啦，開始投資經費進去，這個物
理的領域也發展起來。故在量子電腦內，執行非特別針對它設計的演算法效
率是極差的，可能比數十年前的電腦還要差。量子電腦有應用的價值是，可
以利用它量子的特性，設計出只有量子電腦可以跑的演算法，此時可以用這
些演算法的時間複雜度較低來補償運作時脈低的問題 (演算法先決)。但很不
幸的是，目前量子演算法也只有兩三種，分別是質因數分解，未排序資料庫
搜尋和量子傅立葉轉換等。
若是量子電腦只能做上述幾樣事，那還真是無趣！我大概也不會做這一行了
。除了以上幾種可行的應用外，當年偉大的費曼提出使用量子位元的量子態
superposition 特性來模擬量子物理系統。你我現在看到的所有東西，除了
高能粒子以外，都可以用 Schrodinger 方程式來解釋。傳統上的電腦沒辦
法模擬很大尺度的物理系統，目前只能做到很精準的模擬小分子化學動力，
或者結構很漂亮有週期性的半導體之類。若是量子電腦可以被製造出來，有
機會可以模擬 DNA 的動力學，藥物動力學，並精準的算出一切可能的結果，
這才是我認為量子電腦可能的未來-模擬真實的量子系統。就我所知，有些搞
藥物理論計算的，因為傳統電腦計算能力不足 (若真的要模擬量子力學，需
要幾乎是天文數字的古典電腦之計算能力)，所以會在大部分的地方用古典牛
頓力學，然後關鍵時刻再改用量子力學。其中在何時使用古典力學，何時使
用量子力學，乃是各派自行拿捏的不傳之密了。但常常這樣算出來的東西又
和實驗結果誤差很大，有時候可能運氣好點，算出來很準。
記得我碩一在台大修我老闆的量子資訊課時，有幾個台大資工的博士班學生
來修這一堂課。大家可能聽到量子力學就嚇到，想說這是什們奇怪困難的玩
意。其實不然，在量子資訊的範疇內所用到的數學技巧只有線性代數 (矩陣
對角化、矩陣加減乘除)。是的，就是工科所需學的線性代數之難度。物理圖
像也很簡單！所有的量子態都是 vector, 而你若要量測某個觀測量，通常你
會用一個 matrix 來當做量測的 operator, 可能量測到的結果就是其
matrix 對應的 eigenvalue. 量子力學最大的精義乃為你若真的量測到某個
eigenvalue, 你系統就會被破壞到其相對應的 eigenvector. 如果要做量子
電腦演算法的資工或電機人，要懂得數學技巧大約只有線性代數，物理概念
也不會超出我提到的那些太遠。最近在念 paper, 很多不錯的 paper 都是由
資工或電機人寫的。有本教科書不錯，是專門給要做量子資訊的人念的，而
且它淺顯易懂，非物理系的都可以入手。Quantum Computation and
Quantum Information by Michael A. Nielsen and Isaa L. Chuang,
Cambridge. 若是各位對量子資訊有興趣的話，歡迎來信討論。
這個領域除了量子計算外，還包含量子加密通訊 (Quantum cryptography
or quantum key distribution) ，量子傳輸 (Quantum teleportation)。這
兩個主題都和量子糾纏 (Quantum entanglement) 相關。前者討論的範疇是
如何用量子通道來傳遞加密用的金鑰，透過量子力學被量測後會破壞其量子
態的特性來避免被竊聽。理論上證明是無法破解而且安全的，並且若有人竊
聽的話，可以被偵測出來。目前這樣的技術已經有商業化產品出現，主要是
透過光子的糾纏來傳遞 key. 後者量子傳輸是我最感興趣的議題之一。小時
候大家都很迷星艦奇航記-銀河飛龍吧！
宇宙，人類的終極邊疆。這裡敘述的是星艦企業號的旅程，它的任務，是為
了要繼續探索這全然未知的新世界，尋找新生命和新文明，勇敢地航向前人
所未至的領域。
它伴隨著多少年輕人走過那青澀時光，也讓很多小孩對於科學有股憧憬，進
而踏入研究的學術殿堂。影集內有個瞬間移動的裝置，該裝置可以特過光波
將人員瞬間從企業號傳送到星球上或者其它艦艇。是的！這樣技術在理論上
可行的。量子力學告訴我們不可能一模一樣地複製一個量子態，但是量子力
學告訴我們可以傳送一個量子態到其它地方。目前實驗上的進度已經可以傳
遞一個電子的量子態到其它地方。等到哪一天可以傳遞很大物質的量子態時
，就是人類可以瞬間移動的時候。這裡的 Quantum teleportation 沒有傳遞
物質或者能量，它是把物質的量子態傳遞到另外一個一樣的物質上，讓它有
和原先被傳送物質一樣的量子態。此時原先被傳送物質的量子態會被摧毀。
前幾天和阿怪聊到量子傳輸，他是知名的詞曲創作家兼音樂製作人，作紅了
不少歌星，如張惠妹，范逸臣等等，並寫過不少膾炙人口的歌 (張惠妹 - 牽
手，三天三夜; 范逸臣 - I BELIEVE，解釋我)。鬼靈精怪的他馬上回應他
小時候看銀河飛龍就想過這樣的問題！到底是傳輸的是靈魂還是肉體？抑或
都不是兩者？電影 - 頂尖對決 (The Prestige) 裡面，Robert Angier（由
Hugh Jackman 飾）和 Alfred Borden（由 Christian Bale 飾）兩個敵對
魔術師，兩人因極度對立而展開長達一生的對決，狂熱、欺騙與忌妒讓雙方
企圖不計代價的凌駕另一方。Robert Angier 為了高過 Alfred Borden 的移
形換影術詭計，不斷地研究新的技術，最後發現可以利用泰司拉 (Tesla) 的
電流複製自己在另外一個地方。他利用這樣的技術來實現移形換影術詭計 -
透過自殺，只留下複製出來的自己在舞台的另一端。他不知 Alfred
Borden 其實是有雙胞胎弟弟來達成移形換影術。那電影中傳遞的是甚們呢？
很顯然出現在另外一個地方的 Robert Angier 和原來的是不同人，也因為同
時兩個人存在，所以也顯然不是靈魂。可惜導演沒有請教量子資訊專家電影
是否合理。量子力學的幾個基本原理告訴我們，我們只能移動一個量子態到
其他地方，而不能複製一個量子態到其他地方。這是有名的 no cloning
theorem（見 wiki ）。我先前陳述了量子傳輸的是量子態，而非物質！而顯
而易見的，量子態乃是描述你我身體內各個電子，質子，和中子如何排列，
動量或者位置的一種資訊（或許這裡講動量或位置不精確，但為了方便比喻
起見，我把抽象的量子態如此比喻），也就是量子傳輸所傳遞的乃是量子態
的資訊，而不是實體。所以要在目標地點準備相同數量的電子質子和中子等
等，然後把這些資訊傳遞到目標那些物質。那原來那些質量呢？不可複製原
理告訴我們絕對不可是原來那個人，而量子力學也告訴我們原來那些物質的
量子態將會被抹除，形成一個不可預測的狀態，或許世俗來說可以說是灰燼
吧！在這樣個框架下，似乎就隱含了所傳遞的資訊 - 量子態不具有實體，我
覺得或許那就是靈魂！量子傳輸是把靈魂傳遞到另外一地，不傳遞質量的，
而那些資訊 - 靈魂是沒有質量，所以當然可以用光速傳遞，不違反相對論，
有質量的物體只能接近光速傳輸。不過阿怪還是覺得傳輸後不能保證那是原
來的我，搞不好是為了符合量子力學，原來那個人被物理所殺，變成灰燼，
然後另外到目的不過是全新的我。
量子電腦也和傳統電腦一樣，有所謂的 universal gate, 也就是只要有這幾
樣邏輯閘就可分解出所有不同的計算。傳統電腦中的 universal gate 是
NAND gate and NOR gate, 而在量子電腦中的為 Hadamard gate (H),
phase rotation gate, 和 controlled NOT gate. 其實我碩士班研究的主題
比較偏向如何 implement 量子電腦硬體方面。我主要在討論如何找到時間
最佳化的 controlled NOT gate, 並討論在有雜訊等等情況下，此邏輯閘
是否還能正常工作。 很信運的是，我碩士班的研究結果被刊出了，
D.-B. Tsai, P.-W. Chen, and H.-S. Goan, “Optimal control of the
silicon-based donor-electron-spin quantum computing” , Physical
Review A, Vol. 79 (Rapid Communications), 060306 (2009).
--
Tsai, Dong-Bang 蔡東邦
-----------------------------------
Blog: https://www.dbtsai.org/blog
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 60.248.157.207
... <看更多>