1994 年，一位数学家想出了如何让量子计算机成功普通经典计算机不可做到的事件。这项上班标明，准则上，一台基于量子力学规定的机器可以有效地将少量数字合成为其重要起因——关于经典计算机而言，这是一项十分艰巨的义务，它导致了当今大局部互联网安保的基础。
随之而来的是一股失望心情。兴许，钻研人员以为，咱们将能够发明可以处置少量不同疑问的量子算法。
但停顿停滞不前。「这有点令人绝望。」卡内基梅隆大学的 Ryan O’Donnell 说，「人们会说，『这太棒了，我置信咱们会失掉各种其余惊人的算法』，理想是没有。」 迷信家们仅在称为 NP 的规范集中发现了繁多、狭窄类别疑问的清楚减速，这象征着他们有有效的可验证处置打算——例如因式合成。
近三年来都是如此。而后在 4 月，钻研人员发明了一种全新的疑问，量子计算机应该能够比经典计算机更快地处置该疑问。它触及仅基于其凌乱的输入来计算复杂数学环节的输入。这个疑问是独自存在的，还是许多其余疑问中的第一个疑问尚待确定。
「有一种兴奋感。」麻省理工学院的计算机迷信家 Vinod Vaikuntanathan 说，「很多人都在思索外面还有什么。」
计算机迷信家试图经过钻研代表它们的数学模型，来了解量子计算机在哪些方面做得更好。通常，他们构想一个量子或经典计算机的模型与称为预言机的理想计算机配对。预言机就像便捷的数学函数或计算机程序，接受输入并输入预约的输入。
它们或许具有随机行为，假设输入在某个随机范畴内（例如，12 到 67）输入「是」，否则输入「否」。或许它们或许是周期性的，因此 1 到 10 之间的输入前往「是」，11 到 20 发生「否」，21 到 30 再次发生「是」，依此类推。
假定您有这些周期性预言之一，但您不知道周期。你所能做的就是给它输入数字，看看它输入了什么。在这些限度条件下，计算机能以多快的速度找到周期？1993 年，过后在蒙特利尔大学的 Daniel Simon 发现，量子算法可以比任何经典算法更快地计算出亲密相关疑问的答案。
这一结果使 Simon 能够确定量子计算机在哪些方面具有清楚优点的最后迹象之一。但是当他将他的论文提交给一个重要会议时，它被拒绝了。但是，这篇论文确实惹起了会议名目委员会的一名初级成员——Peter Shor 的兴味，他过后在新泽西州的贝尔实验室上班。
Shor 继续发现他可以调整 Simon 的算法来计算预言机的周期，假设它有的话。而后他看法到他可以再次调整算法，求解一个行为相似于周期性预言的方程：形容因式合成的方程，它是周期性的。
Shor 的结果是历史性的。他发现的量子算法可以迅速将渺小的数字简化为它们的组成素因数，这是任何已知的经典算法都不可做到的。在随后的几年里，钻研人员发现了其余有效的量子算法。其中一些，比如 Shor 的算法，甚至提供了指数优点，但没有人能证实在任何非周期性的 NP 疑问上具有清楚的量子优点。
由于不足停顿，德克萨斯大学奥斯汀分校的 Scott Aaronson 和拉脱维亚大学的 Andris Ambainis 两位计算机迷信家启动了观察。量子优点的证实仿佛总是依赖于具有某种非随机结构的预言，例如周期性。2009 年，他们推测随机或非结构化的 NP 疑问不会有清楚的减速；谁也找不到例外。
他们的猜想限度了量子计算机的才干。但它只说关于特定类型的非结构化 NP 疑问——那些回答是或否的疑问——没有清楚的减速。假设一个疑问触及找出更详细、定量的答案，也就是所谓的搜查疑问，那么这个猜想就不实用了。
思索到这一点，NTT 社会消息学实验室的钻研人员 Takashi Yamakawa 以及 NTT Research 和普林斯顿大学的 Mark Zhandry 选择对一个由 Oded Regev 于 2005 年提出的特定搜查疑问启动实验。
构想一组都指向同一个方向的风向标。给他们每团体一个有节制的推，而后让阵风影响他们的方向。Regev 想依据他们的最终方向确定他们最后指向的位置。像这样的疑问起初被称为「失误学习」，由于推力大风就像是原始方向上的随机误差源。有证据标明，经典算法和量子算法都很难处置。
Yamakawa 和 Zhandry 调整了设置。他们修正了这些起跑的力气，使它们更容易预测。他们还使风由一个随机的神谕确定，因此在某些状况下它甚至愈加随机，但在其余状况下则齐全休眠。
经过这些修正，钻研人员发现量子算法可以有效地找到初始方向。他们还证实，任何经典算法都必定以指数因子变慢。与 Shor 一样，他们随后调整了算法来处置疑问的理想版本，用实践的数学方程替代了预言。
计算机迷信家仍在致力了解和处置这个疑问。Vaikuntanathan 将其与启动数据紧缩时发生的不同状况启动了比拟：当消息被紧缩时，两个位或许会异常地挤到同一个中央，从而笼罩它们。提早预测这些碰撞以便防止它们的疑问有一些相似之处。「这是一类基本上看起来像这样的疑问。」他说，「兴许这些疑问可以在量子上处置。」
人们宿愿，即使在当今刚刚起步的量子计算机版本上，像新疑问这样的非结构化疑问也可以处置，从而提供一种测试它们的方法。过后的想法是，非结构化疑问或许须要更少的资源来编程，或许对噪声不太敏感，由于它们曾经是随机的。但到目前为止，关于现有的量子计算机来说，这个新疑问仿佛依然太先进了，不可处置。「这是一个奇异的疑问。我没想过要定义它。」Aaronson 说，「但回忆起来，它有一些十分好的配置。」
该结果提供了第一个在非结构化 NP 疑问上具有清楚量子优点的例子。量子环球会不会有许多其余疑问从简直不可处置变为可以处置？如今有更多的理由这么以为。「这在必定水平上推翻了咱们对量子计算机长于处置哪些疑问的看法。」O’Donnell 说。