如何评价 Google 宣称率先实现量子霸权？

图片：TheDigitalArtist / CC0

少司命，科研菜鸡

毫无疑问的是，这会是量子计较范畴一个里程碑一样的大新闻.

9月20号方才看到这个动静，据说是NASA发布到官网上尔后又敏捷删失落，可是内容已经在网上大规模传播开了。文章^[1]写的很是简单易懂，我尽量用简单的说话陈述一下这个新闻的本家儿要内容吧(蹭热度)，若是没有任何布景可以只看加粗字体部门。若是哪里禁绝确接待斧正弥补。

起首一个概念，所谓的quantum supremacy，有人翻译为量子优势也有人翻译为量子霸权，一般指的是量子计较在某一个问题上，可以解决经典计较机不克不及解决的问题或者是比经典计较机有显著的加快(一般是指数加快)。

回到文章，在硬件方面，谷歌家一向用的是超导电路系统，这里是54个物理比特(transmon)排当作阵列，每个比特可以与临近的四个比特耦合在一路，耦合强度可调(从0到大要40MHz)，什物图和示意图别离如下。

有了硬件就要权衡其机能的黑白，所以起首要知道对这些量子比特进行操作时发生错误的概率(error rates)。这里他们用cross-entropy benchmarking (XEB)的方式测量这些error。XEB早就有了我记得google在本年3月会议时辰就讲过，跟randomized bechmarking很像都是加一系列随机的门操作，然后从保真度衰减旌旗灯号中提掏出error rates. 下图是他们最终获得的成果，在没有并行时辰单比特0.15%的错误率其实不算高，而双比特0.36%的错误率e2有0.36%则还不错，像google另一个18比特的Gmon18我记得两比特的有0.8%.

下面是文章最主要的部门，google在多项式时候内实现了对一个随机量子电路的采样，而在已知的经典计较机上需要的时候则很是很是之久，像文中实现的最极端的例子是，对一个53比特20个cycle的电路采样一百万次，在量子计较机上需要200秒，而用今朝人类最强的经典的超等计较机同样环境下则需要一万年。亦即在这个问题上，量子实现了对经典的超越。这里的cycle指的是对这些比特做操作的数量，一个cycle包含一系列单比特操作和双比特操作，可以近似理解为电路的深度(circuit depth)。对于最大的电路，即53个比特20个cycle的环境，在量子处置器上做一百万次采样后获得XEB保真度大于0.1% (5倍置信度)，用时大要200秒. 而要在经典计较机上模拟的话，因为比特数量良多整个的希尔伯特空间有 $2^{53}\sim 10^{16}$ 并且还有那么多电路操作，这已经超出了我们此刻超等计较机的能力(within considerable time)，就像文中举的另一个例子，用SFA算法大要需要50万亿core-hour(大要是一个16核处置器运行几亿年吧), 加 $10^{13}$ kWh的能量(也就是一万亿度电...)，可以想见是何等难的工作了。而量子这个问题上为啥会比经典好也很是轻易理解，用到的就是量子运算的并行性，即量子态可所以叠加态可以在多项式时候内遍历整个希尔伯特空间，而经典计较机模拟的话需要的资本则是跟着比特数量指数增添的。

当然有没有可能是有些更好的经典采样算法和量子的差不多，只是我们没有找到呢？文中没有给出很直接的回覆，他们认为从复杂度阐发来讲经典算法老是会跟着比特数和cycle指数增添的，并且即使将来有一些更好的经典算法，到时辰量子的处置器也成长了所以仍是会比经典的好。

最后小我的一点comment, 振奋的同时也要连结清醒，我们离实在现量子计较的完全功力还有很远的距离。硬件上有集当作化的问题，好比这里的超导比特系统要加微波control要谐振腔readout，比特数量增添后有空间不足和cross-talk等各类问题，远远不止我们图中看到的一个小芯片那么简单; 再一个比特数多了电路深度大了怎么继续提高保真度也是很大问题，像这篇文章里53个比特到第十几个circuit cycle时辰保真度只有10的负二次方量级了，怎么decorrelate error实现量子纠错，最终实现容错量子计较等等，这些都是硬件上的挑战；

算法上，除了这里的采样问题（由此延长的可以解决的问题其实长短常有限的），又有哪些问题是可以证实量子比经典有显著优势的，可不成以设计一些算法使得量子计较机能解决经典不克不及解决的问题，或者量子比经典有显著的加快，就像文章最后所说的:

...As a result of these developments, quantum computing is transitioning from a research topic to a technology that unlocks new computational capabilities. We are only one creative algorithm away from valuable near-term applications.

在NISQ(noisy-intermediate scale quantum computer)的时代(如下图)，固然我们离绿色真正的容错通用量子计较机还很远，可是此刻已经起头进入到蓝色区域相信在将来几年会有一些有趣的near-term的应用呈现。

回覆一下大师关心的问题吧，以下是小我不雅点

一个是中国在这方面有什么进展，我们国度在近些年在量子方面投入很大，良多组也做出了许很多多很是凸起的进献，但必需认可的是，至少在我们在文中提到的用超导比特去做通用量子计较机这方面确实还有着比力较着的差距，可是道路曲直折的前途是光亮的，我相信国内必然会迎头赶上并在良多范畴做出超越的。此刻无论黉舍科研院所仍是大企业都有投入和发力，只不外具体偏向会纷歧样良多优异的当作果也没有获得媒体的存眷。

再一个问题就是良多同窗暗示仍是看不太懂，确实没有相关布景领会起来会比力吃力，既精确又通俗的科普是件很难的事...anyway, 仍是我在文中强调的，文章的内容是量子计较主要的一步可是其应用长短常很是有限的，今后的路仍道阻且长，我们离着可以破解RSA暗码离着量子计较机的大规模普及还很远，并且量子计较机也是不成能代替此刻用的经典计较机的，这些应该是此刻的业内共识。

发表于 2019-09-25 21:42
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