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易出错的量子计算新技术让经典计算机汗流浃背

发布时间:2023-06-19 12:47:56 所属栏目:动态 来源:
导读:尽管实际的量子计算机近些年来取得了稳步可观的改进,但它们仍然嘈杂且毫不掩饰地容易出错,这会导致一个可疑或不可避免的错误的答案。科学家预测,在研究人员能够充分纠正困扰纠缠量子比特或量子比特的错误之前,它
尽管实际的量子计算机近些年来取得了稳步可观的改进,但它们仍然嘈杂且毫不掩饰地容易出错,这会导致一个可疑或不可避免的错误的答案。科学家预测,在研究人员能够充分纠正困扰纠缠量子比特或量子比特的错误之前,它们至少在五年或十年内不会真正超越今天的“经典”超级计算机。

研究人员解释说,研究人员选择这种新型计算并不是因为它对经典计算机来说很困难,而是因为它与很多物理学家一直在实验室做的计算相似。至关重要的是,计算可能会变得越来越复杂,以测试当今嘈杂,容易出错的量子计算机是否可以为某些类型的常见计算产生准确的结果。

随着计算变得越来越复杂,量子计算机产生了可验证的正确解决方案,而超级计算机算法产生了不正确的答案,这一事实为具有错误缓解的量子计算算法提供了希望,而不是更困难的纠错,可以解决尖端的物理问题,例如理解超导体和新型电子材料的量子特性。

“我们正在进入量子计算机可能能够做经典计算机上当前算法无法做到的事情的制度,”加州大学伯克利分校研究生和研究合著者Sajant Anand说。

加州大学伯克利分校的Sajant Anand和IBM的研究人员讨论了一项新研究,该研究表明,错误缓解可以使量子计算机在一些常见的物理计算中比超级计算机更具优势。

“我们可以开始将量子计算机视为研究我们无法研究的问题的工具,”IBM Quantum量子理论和能力高级经理Sarah Sheldon补充道。

相反,量子计算机对经典计算机的嘲弄也可能激发新的想法,以改进现在在经典计算机上使用的量子算法,根据共同作者Michael Zaletel的说法,加州大学伯克利分校物理学副教授,托马斯和艾莉森施耐德物理学主席。

“进入它,我很确定经典方法会比量子方法做得更好,”他说。“所以,当IBM的零噪声外推版本比经典方法做得更好时,我的情绪很复杂。但是,思考量子系统是如何工作的,实际上可能会帮助我们找出解决问题的正确经典方法。虽然量子计算机做了标准经典算法无法做到的事情,但我们认为这是使经典算法更好的灵感,以便经典计算机在未来的表现与量子计算机一样好。

增强噪音以抑制噪音
IBM量子计算机看似优势的一个关键是量子误差缓解,这是一种处理量子计算伴随噪声的新技术。矛盾的是,IBM研究人员可控地增加了量子电路中的噪声,以获得更嘈杂,更不准确的答案,然后向后推断,以估计如果没有噪声,计算机会得到的答案。这依赖于对可以影响无线通信的量子电路的噪声特性有一个很好的理解,并确保预测它如何影响无线通信的输出。

量子计算机有可能解决世界上一些最大的问题,但它们受到对环境噪声引起的错误极度敏感的限制。IBM Quantum和加州大学伯克利分校的新研究表明,一系列称为量子减错的计算技术可以使量子计算机解决有用的问题,其规模远远超过最复杂的经典超级计算方法的能力。

相反,IBM工程师提出了一种错误缓解策略,他们称之为零噪声外推(ZNE),它使用概率方法来控制地增加量子设备上的噪声。根据一位前实习生的建议,IBM研究人员联系了Anand,博士后研究员Yantao Wu和Zaletel,要求他们帮助评估使用这种错误缓解策略获得的结果的准确性。Zaletel开发超级计算机算法来解决涉及量子系统的困难计算,例如新材料中的电子相互作用。这些算法采用自动化张量网络方法的模拟,可以直接有效地应用于计算机模拟量子计算机中的多角形相互作用过程中的量子比特。

在几周的时间里,IBM Quantum的Youngseok Kim和Andrew Eddins在先进的IBM Quantum Eagle处理器上运行了越来越复杂的量子计算,然后Anand在伯克利实验室的Cori超级计算机和Lawrencium集群以及普渡大学的Anvil超级计算机上尝试使用最先进的经典方法进行相同的计算。当 Quantum Eagle 于2021 年推出时,它的高质量量子比特数量是所有量子计算机中最高的,似乎超出了经典计算机的模拟能力。

事实上,在经典计算机上精确模拟所有127个纠缠的量子比特需要天文数字的内存。量子态需要用 2 到 127 个独立数字的幂来表示。即 1 后跟 38 个零;典型的计算机可以存储大约100亿个数字,大小27个数量级。为了简化问题,Anand,Wu和Zaletel使用了近似技术,使他们能够在合理的时间内以合理的成本在经典计算机上解决问题。这些方法有点像jpeg图像压缩,因为它们删除了不太重要的信息,只保留在可用内存范围内获得准确答案所需的信息。
 

(编辑:汽车网)

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