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谷歌实现量子优势论文中文翻译(1)

已有 1244 次阅读 2019-9-30 21:27 |个人分类:量子计算|系统分类:科研笔记| 量子计算, 谷歌, 超导处理器, 量子优势

用一个可编程超导处理器实现量子优势

Google AI Quantum and collaborators


本文由谷歌公开发布在网上的英文论文翻译而来,也参考借鉴了网上发布的中文介绍文章,翻译者为四川大学锦城学院电子信息学院的同学,我们将分成几部分陆续发布,以便广大中国科研工作者参考。

翻译:彭欣怡 李琦 钟玥 邓涛 杨松瑞 肖鑫 李生华 漆国华

指导教师:刘勤   (获取完整pdf版可联系邮箱:qinliu@scujcc.cn)


摘要:量子计算机的诱人前景在于量子处理器上执行某项计算任务的速度要比经典处理器快指数倍,而根本性的挑战是构建一个能够在指数级规模的计算空间中运行量子算法的高保真度处理器。在这篇论文中,谷歌研究者使用具有可编程超导量子比特的处理器来创建 53 量子比特的量子态,占据了 2^53~10^16 的状态空间。重复性实验得到的测量值对相应的概率分布进行采样,并利用经典模拟加以验证。谷歌的量子处理器大约只需 200 秒即可对量子电路采样 100 万次,而当前最优的超级计算机完成同样的任务大约需要 1 万年。这相对于所有已知的经典算法有了巨大的速度提升,是在计算实验任务中实现的量子优势,预示着下一个万众瞩目的计算范式的到来。


引言

      20 世纪 80 年代早期,Richard Feynman 提出,量子计算机将成为解决物理、化学难题的有效工具,因为用传统计算机模拟大规模量子系统的开销呈指数级增长[1]。实现 Feynman 所描述的愿景需要面临理论和实验方面的重大挑战。首先,量子系统能否被设计为一个足够大的计算(希尔伯特)空间来执行计算并且错误率够低、速度够快呢?其次,我们能否提出一个对经典计算机来说很难但对量子计算机来说很容易的问题?谷歌的研究者通过一个超导量子比特处理器[2-7]在一个新的基准任务中解决了上面两个问题。该实验是迈向全集成量子计算的一个里程碑事件:量子优势[8]。

      谷歌的研究者通过实验证明,量子加速可以在现实世界的系统中实现,而且不受任何潜在物理定量的限制。量子优势也预示着有噪声的中等规模量子(Noisy Intermediate- Scale Quantum,NISQ)技术的到来。该基准任务可以直接应用于生成可证明的随机数[9];这种计算能力也可以用于优化[10-12]、机器学习[13-15]、材料科学及化学[16-18]等领域。然而,完全实现量子计算还需要设计具有容错能力的逻辑量子比特[19-23]。

      为了实现量子优势,研究者在误差校正方面也实现了许多技术突破。他们开发了快速、高保真门,可以在二维量子比特阵列上同时执行。研究者使用交叉熵基准(XEB)在组件和系统层面校准了用到的量子计算机,并对其进行了基准测试。最后,他们使用组件级的保真度来准确预测整个系统的性能,进一步表明量子信息在扩展至大型系统时表现与预期一致。


一个计算任务证实量子优势

      为了展示量子优势,研究者在一个伪随机量子电路输出的采样任务中将他们的量子计算机与当前最强的超级计算机进行了比较[24-26]。随机电路是进行基准测试的一个合理选择,因为它们没有结构,因此可以保证有限的计算难度[24,25,27,28]。研究者通过重复应用单量子比特和双量子比特逻辑运算来设计一组量子比特纠缠的电路。对量子电路的输出进行采样,可以产生一组比特串(bitstring),如 {0000101, 1011100, ...}。由于量子干涉,比特串的概率分布类似于激光散射中的光干扰产生的斑点强度模式,因此,一些比特串比其他比特串更容易出现。随着比特数(宽度)和门循环数量(深度)的增加,用经典计算机计算这种概率分布的难度呈指数级增加。


论文链接:https://drive.google.com/file/d/19lv8p1fB47z1pEZVlfDXhop082Lc-kdD/view









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