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研究背景

量子計算是利用量子力學(xué)原理進行信息處理的技術(shù)，因其在解決某些計算問題上具有傳統(tǒng)計算機無法比擬的潛力，成為了研究熱點。然而，量子處理器的實際應(yīng)用受到環(huán)境噪聲的嚴重影響，這種噪聲破壞了量子比特之間的相干性，導(dǎo)致長程關(guān)聯(lián)的喪失，限制了可用的計算空間，成為量子計算發(fā)展的重大挑戰(zhàn)。

成果簡介

有鑒于此，Google的研究科學(xué)家Kostyantyn Kechedzhi團隊在Nature期刊上發(fā)表了題為“Phase transitions in random circuit sampling”的最新論文。研究人員致力于探索隨機電路采樣（RCS）作為超越經(jīng)典計算的有效手段。RCS能夠通過優(yōu)化電路結(jié)構(gòu)，最大化量子關(guān)聯(lián)，從而提升計算復(fù)雜性。最近的實驗表明，通過交叉熵基準測試（XEB），可以揭示出系統(tǒng)中不同相的存在，并識別噪聲與量子動態(tài)之間的關(guān)系。這些實驗展示了量子系統(tǒng)在特定條件下能經(jīng)歷動態(tài)相變和量子相變，前者表現(xiàn)為輸出分布的反濃縮現(xiàn)象，后者則由每個循環(huán)的誤差控制。

研究結(jié)果顯示，在低噪聲相位中，量子處理器能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)典計算機無法達到的復(fù)雜計算。例如，在67個量子比特和32個循環(huán)的隨機電路采樣實驗中，所需的計算成本超出了現(xiàn)有經(jīng)典超級計算機的能力。這些發(fā)現(xiàn)不僅為量子計算的理論基礎(chǔ)提供了支持，也為量子處理器在面對噪聲挑戰(zhàn)時的可用性提供了新的視角，推動了量子計算的進一步發(fā)展。

研究亮點

1. 實驗首次實現(xiàn)了基于交叉熵基準測試的隨機電路采樣，得到了量子處理器在噪聲環(huán)境下的相變特征。通過此實驗，我們觀察到了兩個相變，分別是與循環(huán)次數(shù)相關(guān)的動態(tài)相變和受每個循環(huán)誤差控制的量子相變。

2. 實驗通過在二維超導(dǎo)量子比特網(wǎng)格上進行隨機電路采樣，揭示了量子動態(tài)與噪聲之間的相互作用如何驅(qū)動系統(tǒng)進入不同的相。研究表明，達到最大復(fù)雜性的理想相需要每個循環(huán)的噪聲率低于一個關(guān)鍵閾值，這一閾值與量子關(guān)聯(lián)的增長速率密切相關(guān)。

3. 在交叉熵基準測試中，研究團隊展示了反濃縮現(xiàn)象，證明了輸出分布不再集中在少數(shù)比特字符串中，從而表明系統(tǒng)經(jīng)歷了動態(tài)相變。這一發(fā)現(xiàn)為理解量子系統(tǒng)在噪聲影響下的行為提供了新的視角。

4. 本研究還通過構(gòu)建弱連接模型，分析了噪聲強度與相干演化之間的關(guān)系，進一步驗證了實驗結(jié)果。最后，通過在32個循環(huán)中展示67個量子比特的實驗，研究團隊證明了其計算成本超出了現(xiàn)有經(jīng)典超級計算機的能力，從而為實現(xiàn)經(jīng)典不可解計算提供了有力證據(jù)。

圖文解讀

圖 1：隨機電路采樣中的相變。

圖 2：線性交叉熵中的相變。

圖 3：噪聲引起的相變。

圖 4：經(jīng)典不可解計算的演示。

結(jié)論展望

本文通過對67量子比特的Sycamore芯片進行的隨機電路采樣（RCS）實驗，揭示了量子動態(tài)與噪聲之間的復(fù)雜相互作用。這一發(fā)現(xiàn)不僅提高了對量子系統(tǒng)中噪聲影響的理解，還為量子計算設(shè)備的設(shè)計與優(yōu)化提供了新的思路。在弱噪聲相位中，全球關(guān)聯(lián)主導(dǎo)的擴展熵比（XEB）結(jié)果顯示了量子計算的潛在優(yōu)勢，特別是在抵御“欺騙”攻擊方面。這表明，量子計算不僅能夠?qū)崿F(xiàn)高效的計算，還能在安全性方面超越經(jīng)典計算。

此外，通過對張量網(wǎng)絡(luò)收縮方法的改進，本文顯著降低了隨機電路的經(jīng)典模擬成本，強調(diào)了在量子計算中有效利用資源的重要性。這一進展為未來的量子計算機設(shè)計和算法開發(fā)提供了寶貴的經(jīng)驗與啟示?？傮w而言，本文的研究成果為推動量子計算技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，同時激發(fā)了研究者對如何利用量子特性實現(xiàn)更高效、更安全的計算方法的進一步探索。

文獻信息

Morvan, A., Villalonga, B., Mi, X. et al. Phase transitions in random circuit sampling. Nature 634, 328–333 (2024).

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