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量子计算有潜力在特定任务上提高计算速度,超越经典计算机。不过,量子计算机很容易出错,所以当前的原型机无法运行足够长的时间以实现实际输出。量子计算研究人员为此设计的解决策略依赖量子纠错,即将信息分布到许多量子比特(量子信息的单位,类似于经典计算机的比特)上,能在不破坏计算的情况下识别和补偿错误。但量子纠错需要的量子比特可能会引入更多的错误,因此实现“低于阈值”的运算一直存在挑战——未纠错率要低于一个关键值,这样才能按预期纠错并指数级地抑制错误。
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进化树对于理解生物间的亲缘关系、病原体传播路径、疫苗研发及新发疾病治疗非常重要。传统上,科学家通过比较DNA或蛋白质的线性序列来构建进化树,但这种方法在处理非常古老的物种时,遇到了“饱和问题”。这是因为随着时间推移,基因组序列变化很大,以至于原始的遗传信息几乎消失。这就如同古老文本因时间久远而字迹模糊,难以辨认。
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