【谷歌量子霸权蓝图年内实现】演示量子计算机hello world程序

2018 年 5 月 5 日 未来产业促进会

点击上方“公众号”可以订阅哦！

来源：新智元

编辑：肖琴

【导读】今年3月，谷歌宣布推出 72 量子比特的量子计算机，实现了 1% 的低错误率，并宣称“量子霸权”可以在几个月内实现。今天，谷歌博客发表文章，介绍了近期在 Science 和 Nature Physics 上发表的两个量子计算的研究，详细阐述谷歌的“量子霸权”蓝图。

今年3月，谷歌重磅宣布推出一款 72 个量子比特的最新量子计算器 Bristlecone，实现了 1% 的低错误率，与 9 个量子比特的量子计算机持平。参与这一工作的谷歌工程师表示非常乐观，认为如果一切运作良好，量子霸权可以在几个月内实现。

谷歌的目标是构建可用于解决现实世界问题的量子计算机，其策略是使用与通用纠错量子计算机兼容的系统来探索近期的应用。今天，谷歌博客发表文章，介绍了近期在 Science 和 Nature Physics 上发表的两个量子计算的研究，详细阐述谷歌的“量子霸权”蓝图。

实际演示量子霸权的理论基础：量子计算机的“hello world”程序

量子计算融合了过去半个世纪的两次最大的技术革命——信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则，而不是二进制逻辑来计算，一些棘手的计算任务就能变得可行。在追求通用量子计算机的过程中，一个重要目标是确定对于今天的经典计算机来说过于困难的最小计算任务。这个交叉点被称为“量子霸权”（quantum supremacy，又称“量子优势”）的边界，是通向更强大、更有用的计算机的关键一步。

最近，谷歌在 Nature Physics 上发表论文“Characterizing Quantum Supremacy in Near-Term Devices”，提出了在短期设备中实际演示量子霸权的理论基础。这篇论文提出了从随机量子电路的输出中采样位元串（bit-strings）的任务，这可以被认为是量子计算机的“hello world”程序。

争论的结果是，随机混沌系统（联想蝴蝶效应）的输出会随着运行时间越长，越难以预测。如果制造出一个随机的、混沌的量子比特系统，并检验一个经典系统需要花费多长时间来模拟它，那么就可以很好地衡量一台量子计算机何时可以超越经典计算机。可以说，这是证明经典计算机和量子计算机的计算能力之间呈指数分离的最强有力的理论建议。

为了确定量子霸权的边界在哪里，对随机量子电路进行采样已经迅速成为一个令人兴奋的研究领域。一方面，改进模拟量子电路的经典算法旨在增加建立量子优势所需的量子电路的尺寸。这迫使具有足够多的量子位和足够低的错误率的实验量子设备实现足够深的电路（即电路中的栅极层数足够多），以实现优势（supremacy）。

另一方面，我们现在更好地理解了用于构建随机量子电路的量子门（quantum gates）的具体选择会如何影响模拟的成本，从而导致近期量子霸权的基准（benchmarks）得到改善，在某些情况下比原来的方案模拟的成本更昂贵。

benchmark可在这里下载：https://github.com/sboixo/GRCS

从随机量子电路进行采样是量子计算机的一个很好的校准基准，我们称之为交叉熵基准。一个成功的随机电路量子霸权实验将证明大规模容错量子计算机的基本构建块。此外，量子物理学还没有对如此高度复杂的量子态进行过测试。

图：量子电路计算的时空体积。量子模拟的计算成本随着量子电路的体积而增加，并且通常随着量子位数和电路深度而呈指数增长。对于量子比特的不对称网格，计算时空体积随深度的增长会比对称网格慢，并且可能导致电路更容易模拟。

用超导量子比特演示量子霸权的蓝图

在另一篇发表于Science的论文《用超导量子比特演示量子霸权的蓝图》（“A blueprint for demonstrating quantum supremacy with superconducting qubits”）中，谷歌阐述了量子霸权的蓝图，并首次实验证明了一个原理验证的版本。

在论文中，我们讨论了量子霸权的两个关键要素：指数复杂性和精确计算。我们首先在运行设备的一部分运行算法，范围从5到9个量子位。我们发现经典模拟成本随着量子比特数量增加而呈指数增长。这些结果旨在为这些设备的指数能力提供明确的例证。

设备：9比特阵列。这是设备的光学显微照片。灰色区域是铝，黑色区域是铝被蚀刻去定义特征的地方。其他颜色用以区分读出电路，量子位，耦合器和控制线。

接下来，我们使用交叉熵基准比较我们的结果与普通计算机的结果，并显示我们的计算结果是非常准确的。事实上，错误率足够低，可以用更大的量子处理器实现量子霸权。

除了实现量子霸权外，量子平台应该提供明确的应用。在我们的论文中，我们将我们的算法应用于量子统计力学中的计算问题，这些问题使用复杂的多量子比特门（multi-qubit gates），相对于为数字量子处理器设计的具有表面代码纠错的两量子比特门（two-qubit gates），它是相反的。我们证明了，们的设备可以用来研究材料的基本属性，例如金属和绝缘体之间的细微差异。通过将这些结果扩展到约50个量子比特的下一代设备，我们希望能够回答超出任何其他计算平台能力的科学问题。