在数学上已经证明，对于许多算法而言，量子计算机能够生成经典计算机需要耗费大量时间才能得出的结果。然而，当今的量子计算机要么无法运行这些算法，要么只能运行经典计算机同样可以处理的简化版本。这让该领域面临一个棘手的问题：我们能否在当今嘈杂、受限的硬件上展示量子计算机的潜力？
这个问题比表面看起来更为复杂。如果生成的结果超出了当今普通计算机的处理能力，就可能无法验证结果是否正确。而鉴于当今量子计算机存在一定的错误率，得出错误结果的可能性确实存在。此外，在缺乏量子硬件能力数学证明的情况下，更优秀的经典算法有可能超越量子硬件的表现。
这些问题促使IBM推出了量子优势追踪器。近日，该公司宣布了三项新成果，声称这些成果清晰展示了量子优势，每项成果都采用了不同的方法来克服错误并验证量子计算结果。IBM的Jay Gambetta表示："当你能进行经典模拟时，可信计算并不重要；但当你无法进行经典模拟时，可信计算就意义重大了。"
这些结果目前尚无直接的实用价值，但暗示我们或许正朝着正确的方向前进。
目前已有许多关于量子优势的声明，其中至少有一项具有实用潜力。但在多个备受关注的案例中，算法开发者通过优化算法大幅缩小了量子优势，使经典计算机重新追平。另一个问题是验证。如果量子计算机通过反复运行单组操作的变体来生成统计模式，系统性错误可能会使输出产生偏差，而经典计算机又无法对此进行核验。
通常的处理方式是使用更少的量子比特进行简化计算，并在经典硬件上验证结果。如果验证通过，则假定该算法在使用更多量子比特时仍能正常运行。但这并非唯一的选择。某些算法可能产生难以计算但易于验证的结果——例如，对两个大质数之积进行因式分解。
遗憾的是，目前尚无已知的适合在现有硬件上运行的此类计算。因此，计算机科学家不得不另辟蹊径。而这正是此次发布的核心所在：三种创造性的方法，用于应对当今处理器容易出错的现实。
其中一项新成果是IBM、日本理化学研究所（RIKEN）与量子错误缓解软件公司Qedma的合作研究。该研究聚焦于Floquet过程的建模——在这一过程中，系统在受到逐渐改变其行为的外力作用下发生振荡，类似于因摩擦而逐渐减速的钟摆。
这类过程同样可以在量子系统中出现。Qedma团队对伊辛模型进行了建模——可以将其想象为一个假想的二维磁铁网格，每个磁铁的朝向都会影响其相邻磁铁。初始设置完成后，各磁铁的朝向会逐渐发生周期性翻转，以寻找相邻磁铁朝向相反的低能量构型。随着磁铁数量的增加，对翻转过程中系统中间状态的建模复杂度也随之上升。
为此，Qedma选择了一个规模不超出现有量子硬件承载能力的建模对象，并与RIKEN合作，在富岳超级计算机上运行了两种不同的经典算法——该计算机曾是五年前全球最强大的计算机。经典算法的结果明显存在问题：两种算法随时间推移产生了分歧（一种显示净磁性平滑下降，另一种则显示磁性上升）。
而在搭载Qedma错误缓解软件的IBM量子处理器上运行时，算法呈现出截然不同的结果：磁性逐渐下降，并伴有周期性振荡。其中一种经典算法捕捉到了振荡，但显示磁性在上升；另一种则显示磁性下降速度更快，且没有振荡现象。
为证明这并非IBM硬件某种一致性错误所致，研究团队借助Quantinuum处理器进行了验证，确认了其输出结果。他们还发现了至少一种量子算法中存在的问题：为提升性能，该算法截断了产生振荡行为所需的部分项。
另一项新成果来自IBM与芝加哥大学研究人员的合作。其原理与上述算法之一类似：通过多次运行算法的变体，获取一组结果样本，从而了解不同输出的统计规律。由于算法在量子计算机上运行，不同结果之间可能相互干涉，使得在经典硬件上进行模拟颇具挑战。虽然可以在经典机器上运行几次，但次数不足以获得可靠的输出统计数据。
在这项研究中，团队进行了两项关键改进。首先，算法主要执行所谓的Clifford门操作，这类操作在经典硬件上相对容易模拟。但研究人员在其中穿插了少量特定类型的非Clifford门（具体为T门），部分原因在于这类门操作不易出错。论文指出："Z旋转（包括T门）在我们的硬件中具有特殊性：它们通过虚拟帧跟踪实现，不会引入额外噪声。"
T门的引入还有助于确保该算法在经典计算机上极难模拟。Gambetta表示："由于引入了T门，其复杂性论证更为有力——可以证明，对于经典计算机而言，平均而言对其进行采样在指数级别上是困难的。"这将使经典算法极难追赶上来。
此外，研究团队在算法所用量子比特的外围额外连接了若干量子比特，通过在运算过程中进行轻柔测量来检测是否发生错误；一旦检测到错误，相应结果即被丢弃。（需要注意的是，这也会丢弃因这些额外量子比特读取错误而被误标记的有效结果。）
最终，该算法"将难采样问题的广泛输出统计特性与可用于错误检测和保真度认证的电路结构相结合"。
第三项新成果来自量子软件开发商Algorithmiq，其采用的算法与谷歌"量子回声"研究中的算法类似。一组门操作首先对量子系统进行变换，随后对该过程进行逆向操作。逆向过程中执行的额外操作使系统无法完全恢复到初始状态——噪声由此产生了正向过程的不完美"回声"。与前述研究之一类似，在经典硬件上模拟这一过程需要进行简化，而不同的简化方法会产生不同的结果。因此，这一问题本质上超出了经典硬件的处理能力。
该成果的研究人员着手消除系统中的所有噪声。他们首先选取量子处理器中噪声最低的特定区域，并利用相邻量子比特判断计算过程中是否有量子比特被不当改变，以此识别异常情况。他们还对发送至量子比特的控制信号进行了优化，并采用了其他多种噪声抑制技术。
随后，他们有意引入噪声，分析其对结果的影响，并在无噪声情况下对噪声量进行估算。他们还在另一台IBM处理器上重复了整个实验流程——该处理器应呈现出不同的噪声模式。通过上述方法，他们得以为计算结果设定误差率：结果中可能仍残留少量噪声，但可以确定其低于某个可计算的上限值。
对于上述研究成果，可以从不同角度加以解读。从悲观的角度来看，这些算法目前确实没有任何实际用途。即便是那些对量子系统行为进行建模的算法，所使用的也是极度简化的模型，与任何真实世界的系统相去甚远。此外值得注意的是，过去一些量子优势的声明并未经受住考验——随着研究人员改进经典算法，量子优势被追平，这种情况在此也可能再次发生。
最后，这类算法——直接在存在噪声问题的硬件量子比特上执行计算——将在未来几年随着可用的纠错量子比特数量逐步增加而逐渐退出历史舞台。事实上，已有多家公司表示，在实现这一目标之前，将暂不提供任何可公开访问的硬件。
从乐观的角度来看，硬件已经存在，计算机科学家自然有兴趣探索其极限、尽可能地挖掘系统潜力。尽管这些算法本身没有实用价值，但在研究过程中发展出的技术——包括噪声最小化、噪声特性分析以及识别加剧噪声的操作——对于提升具备纠错能力的硬件性能仍具有参考价值。而如果我们不为噪声机器开发算法，就不可能发现其中是否存在有实用价值的算法。
尽管如此，将这些成果视为自然演进过程的一部分或许最为恰当。量子优势声明的第一波浪潮，源于研究人员对拥有足够量子比特、能够完成经典计算机难以处理的任务的硬件感到兴奋。而这些新成果属于另一波浪潮——人们开始努力严格确保结果的高质量。下一步，则是在这些新成果的基础上，探索具有现实意义的算法。
Gambetta总结道："目前存在两种极端情况：此前的一些成果只是将真实材料与量子计算机进行比较，但所处的区间内经典方法仍然有效；而现在，我们有了经典方法失效区间内的玩具模型，但我可以保证量子计算的结果是可信的。"
迈出下一步，是整个领域最为期待的事情。Gambetta表示："终极目标是将真实材料或真实实验与量子计算机进行比较。"
三篇arXiv论文的链接可在IBM关于上述成果的博客文章中找到，这些成果及其他超越经典系统的尝试均收录于IBM的量子优势追踪器网站。
Q&A
Q1：IBM量子优势追踪器是什么？它有什么作用？
A：IBM量子优势追踪器是IBM推出的一个平台，用于记录和展示量子计算机在特定任务上超越经典计算机的成果。它收录了经过严格验证的量子优势案例，帮助研究人员和公众了解量子计算的实际进展，并追踪该领域从噪声硬件到纠错量子比特的演进历程。
Q2：Qedma的错误缓解软件在量子计算中起到什么作用？
A：Qedma开发的软件专门用于缓解当前量子处理器中的错误。在IBM与RIKEN的合作研究中，该软件帮助量子处理器在模拟伊辛模型时得出了更准确的结果——呈现出磁性逐渐下降并伴有周期性振荡的正确行为，而未使用该软件的经典算法则产生了相互矛盾的错误结果。
Q3：当前量子计算研究的主要挑战是什么？
A：当前量子计算面临三大主要挑战：一是硬件噪声导致计算结果不可靠；二是结果验证困难，当量子计算超出经典计算机能力范围时，无法用经典方法核验结果是否正确；三是实用算法缺失，目前展示量子优势的算法大多基于高度简化的模型，尚未找到能解决真实世界问题的量子算法。
