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清華量子計算成果登頂刊,首次發現噪聲影響量子優勢,來自丘成桐數學中心團隊

2024-11-27 简体 HK SG TW

今天小編分享的科學經驗:清華量子計算成果登頂刊,首次發現噪聲影響量子優勢,來自丘成桐數學中心團隊,歡迎閱讀。

量子計算領網域首次發現!

噪聲會造成量子優勢突然消亡。

這是來自清華大學丘成桐數學科學中心助理教授魏朝晖團隊的最新研究成果,剛剛登上 Science 子刊。

(相關成果以 " 關聯生成中量子優勢的突然消亡 " 為題發表于綜合性子刊 Science Advances 上)

簡單理解,當量子計算機的強大已經眾所周知時,我們目前要做的就是讓它能穩定發揮。

經過長期研究,人們發現噪聲幹擾是阻礙這一目标實現的 " 絆腳石 "。而克服這一難題的關鍵理論問題之一,便是研究噪聲如何影響甚至摧毀量子計算的優勢。

魏朝晖團隊發現:

當量子信息處理協定中的噪聲強度突破某個阈值時,原本非常明顯的量子優勢可能會突然消亡。

嗯??這明顯和直覺相悖:

一般來說,我們通常認為的量子計算機性能會随着噪聲增加而逐漸下降。

通過對此現象的深入分析,研究人員進一步對量子優勢何時會突然消亡提供了完整的數學描述。

這是學術界在量子計算中首次發現噪聲造成量子優勢突然消亡的現象,從而以一個全新的視角揭示了噪聲對量子計算的巨大危害。

一旦未來量子計算獲得廣泛應用,它能夠指導人們如何更有效率地部署成本高昂的量子糾錯機制。

學術界首次發現噪聲造成量子優勢突然消亡現象

概括而言,這項研究主要做出了以下貢獻:

成功刻畫了逐漸增強的噪聲影響量子優勢的動态過程;

發現了噪聲造成量子優勢突然消亡的現象;

具體研究過程如下。

首先,人們很早就意識到,過強的噪聲會導致量子計算可以被經典計算快速模拟,導致量子優勢的徹底消失。然而,當噪聲較弱時,情況要復雜許多。

換句話說,較弱的噪聲如何影響量子優勢還處于 " 黑箱 " 狀态。

更進一步,問題就變成了:

如果噪聲強度從零開始緩慢增加,如何精确刻畫其影響量子優勢的動态過程?

要知道,在量子計算被大規模工程應用之前,理解這個動态過程至關重要,但直到目前為止,人們對此問題的認識還十分有限。

而魏朝晖團隊正是在這個方面取得了突破性進展,才得以發現噪聲造成量子優勢突然消亡的現象。

回到研究本身,團隊發現刻畫此類動态過程,存在兩個明顯困難。

第一,即使在沒有噪聲幹擾的情況下,精确地描述量子優勢本身就很難。

以被公認為量子計算發展的重要裡程碑—— Shor 算法(能夠迅速分解大整數)為例,由于其經典復雜性未定,至今未能對量子優勢進行嚴格的數學描述。

第二,噪聲在量子計算問題中的數學結構十分復雜,這直接阻礙了在含噪聲情況下對量子優勢研究的進展。

2019 年,谷歌宣稱其 " 懸鈴木 " 量子計算機在随機電路采樣任務上,擊敗了當時最強大的經典計算機。但由于噪聲在 " 懸鈴木 " 中的影響巨大,學術界開展了激烈的讨論,焦點就是量子優勢是否真實可信。

那咋辦呢??

經過魏朝晖和合作者近年來的研究發現,關聯生成模型能夠派上用場。

具體來說,在理想的無噪聲環境下,這個模型中量子協定和經典協定的最小代價分别被 PSD rank(半正定秩)和 nonnegative rank(非負秩)這兩個數學概念精确刻畫,因此這兩個秩的對比直接反映了量子優勢的精确大小。

換言之,這是一個可以對量子優勢實現精确量化的理論模型,這為研究噪聲如何影響量子優勢提供了可能。

基于關聯生成模型,團隊成功刻畫了逐漸增強的噪聲影響量子優勢的動态過程。

展開來說,團隊分别研究了:

較強噪聲對此類模型可達性的影響

較弱噪聲如何影響量子協定的代價

其中命題 1 最終得出了:較強噪聲會導致量子關聯生成模型的可達性顯著降低。(可達性指量子系統能否從初始狀态過渡到目标量子狀态)

而針對較弱噪聲,研究發現雖然弱噪聲不會完全抹除量子信息,但它會增加實現量子協定(protocols)的成本。

需要解釋一下,量子協定成本通常是指,實現這些協定所需的量子資源(如量子比特數量、量子門的數量和復雜度等)以及對于錯誤校正和信息糾錯的需求。

換言之,在弱噪聲條件下,量子系統仍然可能展現出比經典系統更好的性能,但這種優勢可能需要更多的量子資源來保持。

值得注意的是,在發展上述理論的過程中,由于計算 PSD rank 和 nonnegative rank 的復雜度均為NP-Hard(非确定性多項式難題),對其進行精确估計十分困難。

(NP-Hard 是計算復雜性理論中的一個概念,用來描述那些至少和 NP 問題一樣難的問題,而 NP 問題又指那些可以在多項式時間内驗證解的問題。)

不過,團隊設法解決了這個問題,具體過程如下:

簡單說,雖然直接計算 PSD rank 和 nonnegative rank 是 NP-Hard 的,但研究團隊提供了這些 rank 的修正版本。修正版本考慮了噪聲的影響,并且可以通過構造特定的 PSD 分解(factorization)和非負分解來得到上下界。

與此同時,基于對上述動态過程的成功刻畫,團隊發現了噪聲造成量子優勢突然消亡的現象。

這一發現表明,在量子信息處理中,噪聲的危害可能以一種更為劇烈的方式顯現。

總之,這項工作為研究噪聲對量子優勢的影響而提供的全新研究視角和工具。

來自清華丘成桐魏朝晖團隊

論文獨立通訊作者為魏朝晖,目前在清華大學丘成桐數學科學中心任助理教授。

他于 2009 年博士畢業于清華計算機系,随後前往新加坡量子研究中心從事博士後研究,後于 2018 年加入清華交叉信息研究院任助理教授,直到 2021 年 6 月加入丘成桐數學科學中心任助理教授至今。

他主要從事量子計算的理論研究工作,研究方向包括量子信息理論、量子計算復雜性、量子人工智能、量子糾錯、量子錯誤緩解等。

其部抽成果發表在 IEEE Transactions on Information Theory, Physical Review Letters, Mathematical Programming, npj Quantum Information 等重要學術期刊。

論文共同一作為交叉信息研究院 2021 級博士生孫維孝、丘成桐數學科學中心 2021 級博士生魏付川。其他作者還包括丘成桐數學科學中心 2020 級博士生邵钰菓。

更多細節歡迎查閱原論文。

論文:

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adr5002

—  完  —

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