科学家们采用全新纠错策略,成功编码70个逻辑量子比特,解决了一个被认为经典计算机难以处理的问题。

这次量子计算仅用约15分钟便完成,而目前领先的经典计算方法若要完成同样的任务,则需要耗费难以接受的时间成本。

IBM与芝加哥大学的研究人员近日宣布,一项量子计算演示实验已满足量子优势的关键判定标准。该实验完成了一项超出主流经典模拟技术实际能力范围的计算,同时提供了量子计算机输出可靠结果的有力证据。

在最新发布的论文《以可验证高保真度对难采样电路进行采样》中,研究人员介绍了如何借助一种全新设计的编码量子电路同时实现上述两个目标。这项研究也是迄今为止已报道的规模最大的逻辑量子计算演示之一。

相关电路设计及实验结果已通过"量子优势追踪器"平台向公众开放。

为什么量子计算结果难以验证

长期以来,研究人员一直使用一种名为"随机电路采样"(RCS)的基准测试来探索量子计算机能否超越传统计算机。

简而言之,RCS要求量子计算机生成极为复杂的模式,复杂程度超出经典计算机高效复现的能力范围,因此该基准对于测试经典模拟的极限具有重要意义。

但这也带来了一个核心问题:一旦量子计算复杂到经典计算机无法复现的程度,验证量子计算机是否真正产生了正确结果也会变得越来越困难。最终,除非研究人员对量子计算机的内部行为作出强假设,否则核实答案本身也可能变得不可行。

IBM与芝加哥大学的联合研究团队通过开发一种更具结构性的RCS替代方法来应对这一验证难题。

研究人员证明,他们的方法保留了与RCS相同的计算难度标准,即该问题对经典计算机来说依然极为困难。与此同时,额外引入的结构性设计使得在量子计算过程中能够检测到错误。

"验证仍是牢固确立实验性量子优势的最大挑战之一,"芝加哥大学副教授比尔·费弗曼表示,"此次实验开发出了更好地表征噪声环境下难量子态保真度的技术,增强了量子计算机正在解决计算难题的可信度。"

费弗曼研究组的博士生苏米克·戈什补充道:"除了强化实验验证之外,验证技术的进步有望为下一代量子计算机释放实际应用潜力。"

70个逻辑量子比特,错误率大幅降低

此次实验还包括目前已知规模最大的量子纠错演示之一。

研究人员共运行了70个逻辑量子比特。与单个物理量子比特不同,逻辑量子比特通过编码方式对量子信息进行保护,能够有效抵御错误与噪声干扰。

借助这些逻辑量子比特,研究团队执行了2415次逻辑双量子比特操作和468个逻辑"T门",这两项指标反映了量子电路的复杂程度。

编码设计显著提升了计算可靠性。有效逻辑错误率比底层物理错误率降低了10倍,使电路在执行大量量子操作的同时仍能保持异常高的保真度。

IBM宣布:量子优势已进入新阶段

"我们现在已经坚定地迈入了量子优势时代,"IBM研究院院长、IBM院士杰伊·甘贝塔表示,"我们已经演示了一项超出经典计算机实际能力的量子计算,并以统计置信度确立了其执行保真度的下限。这一里程碑为科学家、开发者和企业信任量子计算机奠定了新的基础,助力其迈向远超经典计算能力的问题规模。"

研究人员发现,当主流经典模拟方法尝试完成相同任务时,将面临难以承受的运行时间。

相比之下,IBM量子计算机仅用约15分钟便完成了同等计算。

迈向更大规模、更可信的量子计算机

单纯的速度优势不足以让量子计算在更大规模上发挥实用价值。研究人员还需要找到抑制错误的方法,并建立对量子系统输出有效结果的信心。

此次实验同时推进了这两个目标:将大规模逻辑量子计算与一种评估计算可靠性的方法相结合,而所完成的任务本身已超出经典模拟的实际能力范围。

错误纠正与可信验证被认为是将量子计算机扩展至更难问题的必要条件,这一最新演示正是朝着这一目标迈出的重要一步。

Q&A

Q1:IBM这次量子计算实验解决了什么问题?

A:IBM与芝加哥大学的研究团队完成了一项经典计算机难以处理的计算任务,使用随机电路采样相关方法,编码70个逻辑量子比特,执行了2415次逻辑双量子比特操作。整个量子计算仅用约15分钟完成,而目前最先进的经典模拟方法若要完成同等任务,则需要耗费难以接受的大量时间,实际上无法实现。

Q2:逻辑量子比特和物理量子比特有什么区别?

A:物理量子比特是量子计算机中实际运行的基本单元,容易受到噪声和错误干扰。逻辑量子比特则是通过对多个物理量子比特进行编码得到的,能够有效保护量子信息、降低错误率。在此次实验中,逻辑量子比特的有效错误率比底层物理量子比特低10倍,从而使电路在执行大量复杂操作时仍能保持较高的计算保真度。

Q3:量子计算结果为什么难以验证?IBM是如何解决这个问题的?

A:当量子计算的复杂度超过经典计算机的模拟能力后,经典方法便无法用来核对量子结果是否正确,验证因此成为一大难题。IBM与芝加哥大学团队通过开发一种更具结构性的替代方法,在保留与随机电路采样相同计算难度的同时,引入了可在计算过程中检测错误的机制,从而在统计层面为量子结果的可靠性提供了有力支撑。

ScienceDaily