干净利落。摩尔定律是否适用于量子计算，还是类似的，但数字已调整（每两年增加三倍）。另外，如果摩尔定律不适用，为什么量子比特会改变它？
一个好问题，有很多答案；不过，我会尽力而为。
不，大多数量子计算机没有在硅中创建的量子位。即使是少数不能通过利用计算光刻创造出来的。量子计算是在早期，它不能直接与完全不同的成熟技术相提并论。
支持该简短答案的信息：
在Phys.SE上问了这个问题：“ 有理由期望摩尔定律用于量子计算吗？ ”，得到一个答案。效果不佳（在144天内获得了400次观看，还有1次UpVote）。
有人称它为罗斯定律。在D-Wave Systems的CTO之后。请参阅本文：“ 量子计算罗斯定律是关于类固醇的摩尔定律 ”或投资公司Draper Fisher Jurvetson，Steve Jurvetson的常务董事Flickr页面：“ 量子计算机的罗斯定律 ”。
该图表领先于它自己，并且适用于量子退火计算机，它与通用量子计算不完全可比。
摩尔定律不完全具有可比性的原因是，它是指晶体管和完全不同的制造过程，因此您正在将当时建立的制造过程与最早的计算机制造过程进行比较。
维基百科的网页通过以下方式描述了摩尔定律：
“摩尔定律是关于密集集成电路中晶体管数量每两年翻一番的观察结果。该观察结果以仙童半导体公司和英特尔共同创始人戈登·摩尔为名，他在1965年的论文中描述了每年在晶体管中成倍增长。每个集成电路的组件数量，并预计这种增长速度至少还会持续十年。1975年，他展望下一个十年，将这一预测修改为每两年翻一番。这一时期通常被称为18个月，因为英特尔高管戴维·豪斯（David House）的分析师，他预测芯片性能每18个月将翻一番（这是更多晶体管的影响和更快晶体管的结合）。”
Gordon E. Moore于1965年创作的图形如下：
Max Roser和Hannah Ritchie（2018）的文章-“ 技术进步 ”在线发表在OurWorldInData.org上，解释了如何使用指数方程来描述摩尔定律，计算能力（每秒运算和时钟速度*内核）的所有内容*线程），人类逃逸甚至人类基因组DNA测序的进度。
摩尔定律是对历史趋势的观察和预测，而不是自然或自然定律。尽管从1975年到2012年左右这一比率一直保持稳定，但在第一个十年中该比率更快。Ars Technica的这一功能给人以对个人计算早期的怀旧印象：“ 现代笔记本电脑的创造：深入研究锂离子电池，工业设计，摩尔定律等 ”。
在ACM通讯中，第1卷。60号第一篇文章：“ 计算增长的指数定律 ”作者Denning和Lewis解释：
“如上所述，三种指数级增长-组件，速度和技术采用率翻了一番，都集中在摩尔定律的标题下。因为最初的摩尔定律仅适用于芯片上的组件，不适用于系统的或技术，其他现象也必须起作用。我们将使用摩尔定律将“摩尔定律”用于摩尔提议的规则，将所有其他性能度量（在直线记录纸上绘制为直线）使用“指数增长”。我们能否继续期望技术的计算能力呈指数增长？
指数增长取决于计算生态系统采用的三个级别（请参见此处的表）。如前所述，芯片级是摩尔定律的领域。但是，除非主机系统支持更快的速度并且除非应用程序工作负载提供足够的并行计算工作来保持芯片繁忙，否则更快的芯片无法发挥其潜力。没有用户社区的迅速采用，更快的系统就无法发挥其潜力。在所有三个级别上的改进过程必须是指数级的。否则，系统或社区级别将成为瓶颈，并且我们不会观察到通常被称为摩尔定律的影响。
通过支持的数学模型，我们将展示在各个级别上实现指数加倍的方式。信息技术在能够维持所有三个级别的指数增长方面可能是独特的。我们将得出结论，摩尔定律和指数倍增具有科学依据。而且，指数倍增过程很可能会在未来数十年内持续使用多种技术。
自我实现
摩尔定律所代表的持续成就对数字经济至关重要。经济学家理查德·安德森（Richard G. Anderson）表示：“大量研究已将生产率提高的原因归结为半导体生产中的技术创新，从而极大地降低了此类组件和包含这些组件的产品的价格（并扩大了此类组件的功能。产品。” 1 DARPA微系统技术办公室主任Robert Colwell表示了相同的结论，这就是DARPA投资于克服摩尔定律技术的技术瓶颈的原因。5如果摩尔定律终结，那么这一终结对经济将是深远的。
难怪法律的标准解释是经济的。它成为所有芯片公司的自我实现的预言，以推动该技术满足预期的指数增长并维持其市场。一个自我实现的预言是使自己成为真实的预言。在过去50多年的计算中，设计师一直强调性能。越快越好。为了获得更高的速度，芯片架构师通过在相同的芯片面积和相同的功耗上增加更多的寄存器，更高级别的功能，高速缓存和多个内核来提高组件密度。摩尔定律成为设计目标。”
摩尔定律有很多帮助，塑造未来和保持增长是那些有钱人的目标。不受技术限制的完全限制。如果消费者想要某些东西，有时会提供它，而其他时候会提供更好的主意。流行的东西（时钟速度）以高价出售，而一次却没有被很好地理解的东西（更多的内核和线程）被推广为前进的道路。
摩尔定律广受好评，它演变成许多事物，例如库兹韦尔的《加速回报定律》。这是摩尔定律的更新版本（基于库兹韦尔的图）：
Top500.Org提供的另一种基于事实的图表表示超级计算机功能的指数增长：
密苏里科技大学的文章：“ 预测消费者对技术创新的采用：在发布之前为新产品和服务选择合适的扩散模型 ”解释说，巴斯模型（对逻辑曲线的修改）是预测未来的可靠方法增长（基于过去的统计数据）。
Logistic曲线的特征是起步缓慢，中期进展良好，然后最终减速。通常被新事物代替。
关于预测模型，作者不得不这样说：
“ 模型
当进行曲线拟合时，Box和Cox模型以及Generalized Bass模型是最好的模型，而Simple Logistic模型最差。但是，研究结果表明，在没有市场历史的情况下为创新创建预测时，曲线拟合优势不会转化为预测优势。Bass模型的流行来自两个独特的因素。随着这项研究的加强，Bass模型非常健壮。另外，Bass模型的两个系数具有理论基础。为此研究创建的Bass模型变体故意违反了常数的假设米。这导致了一个模型（Bv）在根本性的低价创新环境下胜过其他任何模型。不幸的是，在这种情况下只有一项创新–建议进行更多研究，以使用各种情况下的更多数据集来测试这种变化的可行性。
简单逻辑模型是已知的最古老的扩散模型之一。这是一个非常基本的模型，但是在真正新的低价创新的背景下，它明显优于其他模型。不建议使用Gompertz模型来预测真正的创新或激进创新的扩散，然后再进行创新。但是，Gompertz模型可能非常适合创新启动后产生的预测。尽管不是本研究的重点，但可以观察到，投影电视创新的传播遵循了完善的Gompertz曲线。
C
摩尔作为英特尔联合创始人的职位有助于确保他能够帮助他实现自己的预测并保持预期。量子计算离它的起源太近了，不能仅仅通过在其上投入资金来推动它前进，因此需要明智地分摊创建成功的量子计算设备的许多途径，以从研究的许多分支中获得最大的收益。
《欧洲量子技术路线图》（2017年12月11日）在介绍之后列出了一些挑战：
“ 简介
ñ
（1）一组易于扩展的特征明确的量子位
（2）相干时间足够长以允许相干操作
（3）并且可以设置其初始状态
（4）。该系统的量子位可以通过一组通用门在逻辑上进行操作
（5）最终状态可以测量
（6）。为了进行通信，可以将固定量子比特转换为移动量子比特
（7）忠实传播。
还应理解，与经典计算机相比，对于任何量子计算机的操作而言，纠正不可避免的错误和纠正错误的可能性至关重要。
今天，量子处理器是使用一系列物理系统实现的。迄今为止，在这种量子位的寄存器上运行的量子处理器已经能够证明量子算法和协议的许多基本实例。发展成为功能齐全的大型量子计算机面临可伸缩性挑战，其中包括集成大量量子位和校正量子错误。提出了不同的容错体系结构来应对这些挑战。学术实验室，初创公司和大公司的不断增长的努力清楚地表明，大规模量子计算被认为是一个具有挑战性但潜在的有益目标。”
...
有太多的可供选择的路径，并确定最佳的前进方法，既不能绘制增长模型（如摩尔定律），也不应如此直线。
对于D-Wave的计算机，每个倍的量子比特代表计算能力的两倍，对于它所适合的问题子集，对于通用量子计算机，每个单个的额外量子比特代表功率的两倍。不幸的是，每个单个量子比特需要由多个量子比特表示，以允许纠错并保持一致性。一些用于实现量子位的技术允许使用更少或单个量子位，因为它们不容易出错，并且具有更长的连贯性和更高的保真度。在选择实施哪种技术时，控制速度也是一个重要的考虑因素，尽管它会影响曲线图，但超出了此处提供的答案范围。
进一步阅读：“ 单电子的相干控制：当前进展的综述 ”（2018年2月1日），“ 半导体中掺杂剂核自旋的超细辅助快速电控制 ”（2018年3月30日），“ 保真度大于99.9％ ” 点自旋量子比特，其相干性受到电荷噪声的限制 ”（2017年8月4日）。
