如何評價 Google 宣稱率先實現量子霸權？

圖片：TheDigitalArtist / CC0

少司命，科研菜雞

毫無疑問的是，這會是量子計較範疇一個裏程碑一樣的大新聞.

9月20號方才看到這個動靜，據說是NASA發布到官網上爾後又敏捷刪失落，可是內容已經在網上大規模傳播開了。文章^[1]寫的很是簡單易懂，我盡量用簡單的說話陳述一下這個新聞的本家兒要內容吧(蹭熱度)，若是沒有任何布景可以隻看加粗字體部門。若是哪裏禁絕確接待斧正彌補。

起首一個概念，所謂的quantum supremacy，有人翻譯為量子優勢也有人翻譯為量子霸權，一般指的是量子計較在某一個問題上，可以解決經典計較機不克不及解決的問題或者是比經典計較機有顯著的加快(一般是指數加快)。

回到文章，在硬件方麵，穀歌家一向用的是超導電路係統，這裏是54個物理比特(transmon)排當作陣列，每個比特可以與臨近的四個比特耦合在一路，耦合強度可調(從0到大要40MHz)，什物圖和示意圖別離如下。

有了硬件就要權衡其機能的黑白，所以起首要知道對這些量子比特進行操作時發生錯誤的概率(error rates)。這裏他們用cross-entropy benchmarking (XEB)的方式測量這些error。XEB早就有了我記得google在本年3月會議時辰就講過，跟randomized bechmarking很像都是加一係列隨機的門操作，然後從保真度衰減旌旗燈號中提掏出error rates. 下圖是他們最終獲得的成果，在沒有並行時辰單比特0.15%的錯誤率其實不算高，而雙比特0.36%的錯誤率e2有0.36%則還不錯，像google另一個18比特的Gmon18我記得兩比特的有0.8%.

下麵是文章最主要的部門，google在多項式時候內實現了對一個隨機量子電路的采樣，而在已知的經典計較機上需要的時候則很是很是之久，像文中實現的最極端的例子是，對一個53比特20個cycle的電路采樣一百萬次，在量子計較機上需要200秒，而用今朝人類最強的經典的超等計較機同樣環境下則需要一萬年。亦即在這個問題上，量子實現了對經典的超越。這裏的cycle指的是對這些比特做操作的數量，一個cycle包含一係列單比特操作和雙比特操作，可以近似理解為電路的深度(circuit depth)。對於最大的電路，即53個比特20個cycle的環境，在量子處置器上做一百萬次采樣後獲得XEB保真度大於0.1% (5倍置信度)，用時大要200秒. 而要在經典計較機上模擬的話，因為比特數量良多整個的希爾伯特空間有 $2^{53}\sim 10^{16}$ 並且還有那麼多電路操作，這已經超出了我們此刻超等計較機的能力(within considerable time)，就像文中舉的另一個例子，用SFA算法大要需要50萬億core-hour(大要是一個16核處置器運行幾億年吧), 加 $10^{13}$ kWh的能量(也就是一萬億度電...)，可以想見是何等難的工作了。而量子這個問題上為啥會比經典好也很是輕易理解，用到的就是量子運算的並行性，即量子態可所以疊加態可以在多項式時候內遍曆整個希爾伯特空間，而經典計較機模擬的話需要的資本則是跟著比特數量指數增添的。

當然有沒有可能是有些更好的經典采樣算法和量子的差不多，隻是我們沒有找到呢？文中沒有給出很直接的回覆，他們認為從複雜度闡發來講經典算法老是會跟著比特數和cycle指數增添的，並且即使將來有一些更好的經典算法，到時辰量子的處置器也成長了所以仍是會比經典的好。

最後小我的一點comment, 振奮的同時也要連結清醒，我們離實在現量子計較的完全功力還有很遠的距離。硬件上有集當作化的問題，好比這裏的超導比特係統要加微波control要諧振腔readout，比特數量增添後有空間不足和cross-talk等各類問題，遠遠不止我們圖中看到的一個小芯片那麼簡單; 再一個比特數多了電路深度大了怎麼繼續提高保真度也是很大問題，像這篇文章裏53個比特到第十幾個circuit cycle時辰保真度隻有10的負二次方量級了，怎麼decorrelate error實現量子糾錯，最終實現容錯量子計較等等，這些都是硬件上的挑戰；

算法上，除了這裏的采樣問題（由此延長的可以解決的問題其實長短常有限的），又有哪些問題是可以證實量子比經典有顯著優勢的，可不成以設計一些算法使得量子計較機能解決經典不克不及解決的問題，或者量子比經典有顯著的加快，就像文章最後所說的:

...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)的時代(如下圖)，固然我們離綠色真正的容錯通用量子計較機還很遠，可是此刻已經起頭進入到藍色區域相信在將來幾年會有一些有趣的near-term的應用呈現。

回覆一下大師關心的問題吧，以下是小我不雅點

一個是中國在這方麵有什麼進展，我們國度在近些年在量子方麵投入很大，良多組也做出了許很多多很是凸起的進獻，但必需認可的是，至少在我們在文中提到的用超導比特去做通用量子計較機這方麵確實還有著比力較著的差距，可是道路曲直折的前途是光亮的，我相信國內必然會迎頭趕上並在良多範疇做出超越的。此刻無論黌舍科研院所仍是大企業都有投入和發力，隻不外具體偏向會紛歧樣良多優異的當作果也沒有獲得媒體的存眷。

再一個問題就是良多同窗暗示仍是看不太懂，確實沒有相關布景領會起來會比力吃力，既精確又通俗的科普是件很難的事...anyway, 仍是我在文中強調的，文章的內容是量子計較主要的一步可是其應用長短常很是有限的，今後的路仍道阻且長，我們離著可以破解RSA暗碼離著量子計較機的大規模普及還很遠，並且量子計較機也是不成能代替此刻用的經典計較機的，這些應該是此刻的業內共識。

發表於 2019-09-25 21:42
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