耶鲁大学研究顺利延长量子比特寿命1倍

发布时间：2023-04-13 09:24:04 所属栏目：外闻来源：

导读：量子计算是当前最热门的研究方向之一，它借助于量子力学中微观粒子的特殊性质，能够进行极其复杂的运算，解决传统计算机无法解决的问题。与此同时，量子计算的发展也面临着许多挑战，其中之一就是量子纠错，也就是如

量子计算是当前最热门的研究方向之一，它借助于量子力学中微观粒子的特殊性质，能够进行极其复杂的运算，解决传统计算机无法解决的问题。与此同时，量子计算的发展也面临着许多挑战，其中之一就是量子纠错，也就是如何减少量子比特的误差，以提高系统的纠错能力和稳定性。而美国耶鲁大学的研究人员就通过实验证明了量子纠错的有效性，并成功将量子比特寿命延长1倍，为更高密度的庞大量子计算机系统的进一步研发进一步铺平了前进的道路。

量子计算是一种通过利用量子力学中的特殊效应，例如超级位置和纠缠等，而非经典逻辑的运算来解决问题的计算形式。在量子计算的世界里，基本计算单位为量子比特（Qubit），而不是传统计算机中的位（bit）。量子比特可以存在于多种可能状态之间，而非仅仅是0和1两种状态，这为进行某些特殊计算，例如因式分解和搜索等，提供了潜在的优势。

耶鲁大学的研究人员在研究中使用了机器学习技术，通过改变量子纠错的过程来提高系统的冗余性和纠错能力，从而降低量子比特的误差。具体来说，他们将量子比特分成很多组，并将每组分配到不同的经典比特上。这样，每个量子比特都可以得到多个经典比特的支持，从而提高了视觉识别系统数据的冗余性，同时增加了视觉识别纠错的能力。

此外，为了提高系统的准确性和稳定性，研究人员还使用了“机器学习”的方法，即利用已有的数据来研究新数据的规律性和特征，从而提高系统的预测能力。通过对量子系统中的错误数据进行学习，研究人员可以预测出量子比特在未来演化中可能出现的错误，并主动纠正它们，在一定程度上可以说是缓解了高性能量子比特寿命缩短的问题。

该研究的成果在《自然》（Nature）期刊上发表，题为“Improved coherence time through machine learning”.在该研究中，研究团队采用了一种改进后的系统，能够处理各种类型的量子误差。提出的技术能够主动检测并减少量子误差，从而提高系统的计算能力和精度。

值得注意的是，研究还处于初步阶段，研究人员需要进一步探索该技术在更庞大的量子系统中的应用。另外，由于现有的量子计算设备非常昂贵且容易受到外部干扰，因此需要更好的制造技术和更可靠的纠错技术，以成功地实现具有够大规模的稳定性的量子计算。

在未来，研究人员有望通过引入更多的智能算法和机器学习技术，改进已有的量子纠错技术，提高系统的稳定性和效率，进一步推动量子计算的发展。此外，建立起更加完善的持续记录和分析系统表现的方法并不断完善计算系统的保护性设计，也是量子计算领域需长久关注的議题。

在未来，我们期望能够看到更加先进和可靠的量子计算机问世，让它们成为人类智力的神器，解决更多复杂的科学问题，为社会经济发展做出更大的贡献。

（编辑：汽车网）

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