攻克量子计算不可靠难题 IBM用误差缓解获得有用计算登Nature

一直以来,量子计算在传统计算领域具有独特的优势，量子计算在某些问题上提供了比传统计算更快的速度，然而在采用量子计算的过程中存在一个巨大的问题，即这些系统存在固有的噪声，就像声音会在嘈杂的噪音中丢失一样。

当前的量子处理器存在很大的误差问题，虽然在许多情况下出现误差的概率很小，通常低于1%，但我们在每个量子比特上执行的每个操作，包括读取其状态这样的基本操作，都会带来显著的误差率。假如我们正在执行的操作需要很多量子比特，又或者我们需要在很少的量子比特上执行大量的操作，这些无形的操作都会不可避免的因此而带来一定程度的误差。

从长远来看，采用纠错量子比特（error-corrected qubits）是一个很好的解决方案。然而采用这种方法需要很多高质量的量子比特来存储每一位信息，这也意味着我们需要成千上万的量子比特，然而，依据目前的技术，研究人员所能操作的量子数远低于需要的量子数，毫不夸张的说我们最早要在下个十年才能实现。

具体来讲，IBM 物理学家 Abhinav Kandala 及其合作者对每个量子比特的噪声进行了精确测量，而这些噪声遵循相对可预测、并由它们在设备内位置、制造中微观缺陷和其他因素决定的模式。

结果表明，当超级计算机能够完成计算时，两种方法的结果是一致的。但是当复杂性增加到一定程度时，超级计算机就会失败，而 Eagle 仍然能够提供解决方案。这种能力的基础是一种称为神经网络的计算机程序，它可以通过学习人类大脑的行为来模仿人类的思维过程。

（编辑：银川站长网）

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