量子计算机零基础先学什么

直接回答：先搞懂线性代数与复数，再刷 MIT 8.04 量子力学基础，之后练 Python-Qiskit。

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为什么线性代数是之一关？

如果把量子比特看作二维复数向量，“叠加”就是向量的线性组合。矩阵乘法是量子门的全部动作。
必备动作：

• 复习矩阵乘法、特征值、张量积
• 用 Numpy 亲手算一次 |0⟩+|1⟩ 的 Bloch 球坐标

引用：费曼曾说“量子力学就是线性代数加一点物理”。

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复数到底在折腾什么？

很多新手被 “i” 吓退，其实它就是旋转。
问：为什么一定要复数？
答：因为只有复数才能实现量子相位的干涉——这是经典概率做不到的魔法。
动手：在 Jupyter Notebook 里画出 e^(iπ) = -1 的几何轨迹，体验“旋转半圈方向倒转”。

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哪门量子力学最亲民？

避开厚砖头的《量子力学概论》，直接跟 MIT 8.04 的开放课件。
要点速记：

• Dirac 符号速背 |⟩⟨|
• 泡利矩阵当乘法口诀
• 把双缝实验改成用 Qiskit 的“Which-Path”电路复现，理解测量即破坏叠加

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学 Qiskit 还是 Cirq？

零基础先站队 Qiskit：文档全、中文社群多、IBM Quantum 真机免费。
起步项目列表：

1. 生成 Bell 态 |Φ+⟩
2. 写 4-Qubit 的 Grover 搜算法，感受二次加速
3. 把电路拖到 IBM Quantum Lab 跑真机，对比噪声前后保真度
   踩坑提示：真机会有十几到几十微秒的退相干时间，代码里手动加 barrier 防止编译器重排。

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资源迷宫导航

• 书籍：
  《量子计算与量子信息》（Nielsen & Chuang）——当词典，别当教材。
• 社区：
  Quantum-Computing-CN 微信群，每周四晚上有“代码共读”。
• 认证：
  IBM Quantum Developer Certification 2025 新版，考纲已删去高深物理，只测 API 熟练度。

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我的自学日程表（可复制）

• 周一到周三：2h Khan Academy 线性代数 + 30 题
• 周四：MIT 8.04 第 1–3 章视频 1.5×速刷
• 周五下午：动手跑通 Bell 态代码并截图发小红书
• 周末：写一篇 500 字学习笔记，用 Anki 制 10 张量子术语卡片

“学习就是把不会变会，把卡片的红色面翻到绿色面。”——《卡片笔记写作法》

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量子退相干与日常类比

问：退相干很难理解吗？
答：就像夏天把一根冰棍留在室温，表层慢慢融化，整体状态被环境“偷看”了。减少退相干 = 把冰棍放进保温箱（超低温+隔离）。

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常见疑问快打

Q：量子计算会取代经典计算吗？
A：不会，量子算法仅存于少数特定问题，就像 GPU 不会取代 CPU。
Q：需要量子物理博士才能入门吗？
A：不需要，本科高数+线性代数就够了，量子芯片厂商的 SDK 已把底层封装成 Python。

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（数据来源：IBM Quantum 2025 之一季度公开报告，真实机作业成功率从一年前的 67% 提升至 82%，主因是线路映射算法优化。）我的观察是，把错误信息读懂，比背诵完美电路更能长本事。