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描述量子门错误的新方法

科学知识 2025-09-14 587

摘要:研究人员开发了一种新的协议,用于表征量子门误差,为更可靠的量子模拟和容忍故障的量子计算铺平了道路。...

研究人员已经开发了一种基准测试量子门的新协议,这是迈向实现量子计算的全部潜力的关键步骤,并有可能加速耐断层量子计算机的进展。

描述量子门错误的新方法

与广泛使用的现有技术相比,称为确定性基准测试(DB)的新协议(称为确定性基准测试(DB))为识别特定类型的量子噪声和错误提供了更详细,有效的方法。

"Quantum computing is ultimately limited by how accurately we can implement gates -- the basic operations of a quantum processor," said Daniel Lidar, co-corresponding author of the study and professor of electrical and computer engineering, chemistry, and physics and astronomy at the USC Viterbi School of Engineering and the USC Dornsife College of Letters, Arts and Sciences. “我们的新协议只能使用少数简单的实验来识别连贯和不连贯的错误类型,从而使其比当前方法更有效。”

量子门和错误

量子计算可能具有解决传统或古典计算机无法触及的复杂问题的潜力。但是,量子计算的准确性高度取决于量子门的性能,量子门的性能很容易由于噪声和误解而导致错误。

量子门在量子位上执行操作,这是经典计算机位的量子。它们对于构建量子算法至关重要,并且是量子电路和量子计算的基本构件。它们使量子计算机能够运行比在经典计算机上运行的某些任务的算法要快的算法。

但是,量子门容易受到噪声和错误的影响,这就是为什么基准测试和误差校正是量子计算研究的关键领域的原因。这两个主要类别是连贯和不连贯的错误。连贯的错误是保留量子状态的确定性和可重复的错误。相干误差会累积为振幅(而不是概率),可能导致二次误差积累,而不是不连贯的错误。

不一致的错误是量子系统与环境相互作用的错误类别。这些误差将其量子计算为量子计算机,使它们的执行不比古典计算机更好。

物理学家最近意识到相干错误在限制量子计算机的性能中起着一致性的重要作用。研究的作者Eli Levenson-Falk是USC Dornsife的物理和天文学以及电气和计算机工程助理教授的共同作者,强调了栅极错误准确基准测试的重要性。

列文森 - 法尔(Levenson-Falk):“我们的方法的独特之处在于,它可以清楚地区分不同类型的量子错误。” “这是至关重要的,因为某些错误类型,尤其是连贯的错误,可能对量子算法更具破坏性,并且需要不同的缓解策略。”

确定性基准测试提高效率

量子基准是一组协议和方法,用于评估整体量子计算机的性能,其中包括其门,电路和处理器。这些方案通过提供定量衡量量子操作在存在噪声和误差的情况下进行的量子操作的定量度量,对量子计算技术的开发和优化至关重要。

Lidar在USC Viterbi工程学院和USC Dornsife学院的文学,艺术和科学学院担任教师职位,他说确定性基准测试(DB)是量子计算方面的重大进步,因为它是确定性和有效的。与其他基准测试方法不同,DB使用一组固定的简单脉冲对序列,而不是在随机电路上平均。

研究人员说,了解数据库突破的关键是将其与随机基准测试(RB)进行比较,这是一种估计量子门的平均误差率的广泛使用方法。与RB不同,RB平均许多随机栅极序列提供单个误差度量,DB使用设计的序列来检测使用RB时未注意到的特定错误源。

新方法为量子化学,材料科学的进步开辟了机会

研究人员证明了在超导式的transmon量子标题上的DB(量子计算中广泛使用类型的超导量子量子),以显示其检测到标准基准测试技术看不见的量子参数的小变化的能力。

Lidar说:“通过进行多个实验,我们证明了DB的各种功能。”他说,数据库的出色能力是,它提供了有关相干和不相干错误的详细信息,从而可以更好地校准量子门。数据库还需要比RB更少的实验运行,这可以提高资源效率。

这项研究对量子化学和材料科学应用具有重要意义,在该应用中,精确的门操作对于实现分子系统的可靠模拟至关重要。

研究人员计划探索将DB扩展到两倍大门的方法,这可能会导致更复杂的量子电路。此外,他们正在研究如何将DB适应超过超导量子的其他量子计算平台,例如被困的离子和光子系统。

这项研究得到了国家科学基金会,量子Leap Big Ideas Grant No. OMA-1936388,陆军研究办公室Muri Grant No. W911NF-22-S-0007以及根据合作协议编号W911NF-23-2-0216的Intellighence Advanced Advanced Research项目活动(IARPA)的支持。

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