自誕生之日起，量子霸權(quán)成為鶌鶋數(shù)研究人員試圖打破的命題。如，哈佛大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分和以色列希伯來大學(xué)的聯(lián)合團隊于朝著這個方向邁出堅實一步。驗證明，量子霸權(quán)并不存在！量霸權(quán)，這個詞已經(jīng)誕生了近 4 年了。2019 年，谷歌的物理學(xué)家宣布成功用一臺 53 量子比特的機器實現(xiàn)了量子霸權(quán)，這一個具有重大象征的里程碑。在 Nature 上發(fā)表的論文中稱，該量子系統(tǒng)只用了 200 秒完成一個計算，而同樣的計算用時最強大的超級計算機 Summit 執(zhí)行，需要約 10000 年。什么是量子霸權(quán)？所謂「量子霸權(quán)」，或者叫「量子優(yōu)酸與」以下稱「量子霸權(quán)」）是指，涹山計算機能完成的任務(wù)超出了任何行經(jīng)典算法的范圍。這些任務(wù)即放在最先進的傳統(tǒng)超級計算機上計算時間之長（往往是成千上萬）也會讓算法失去實用意義。有的是，在 2019 年谷歌的成果中，只說了實現(xiàn)了量子霸權(quán)，有說明在哪些具體實例下，量子算機超過了經(jīng)典計算機。這是一很難回答的問題，因為目前量子算機受到錯誤頻發(fā)的困擾，這些誤會累積，破壞量子計算的性能穩(wěn)定。實際上，與量子霸權(quán)的實領(lǐng)域相比，科學(xué)家更想知道的是一個問題：隨著量子計算機越來大，經(jīng)典算法是否能夠跟上腳孰湖德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的計算科學(xué)家 Scott Aaronson 說：「我們希望最終量子一方會完全拉開距離，徹底結(jié)鵹鶘場競爭?！勾蠖鄶?shù)研究人員推測答案是否定的。即經(jīng)典算法總有天會徹底跟不上量子計算的腳步但一直無法準確全面地證明這一。要確定證明這個推論，一個途是找到量子計算能夠獲得相對于統(tǒng)計算「持久優(yōu)勢」的條件?，F(xiàn)，這個問題似乎有了初步答案：流：量子計算是會產(chǎn)生錯誤的，果糾錯跟不上，這種錯誤就 會打破理想狀態(tài)下的「量子霸權(quán)」，經(jīng)典算法能夠跟得上量子算法的步。最近，在一篇 Arxiv 上發(fā)表的預(yù)印本論文中，由哈佛學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、以色希伯來大學(xué)的聯(lián)合團隊朝著證實個結(jié)論邁出了一大步。他們證明，目標(biāo)錯誤糾正是隨機電路采灌山持久量子霸權(quán)的必要條件，為幾前谷歌的研究結(jié)論提供了支撐。目前的量子糾錯水平下，量子霸實際上是并不存在的。再無量子權(quán)「黃金地帶」研究人員開發(fā)了種經(jīng)典算法，可以模擬存在錯誤的隨機電路取樣實驗來證明這個論。從一個量子比特陣列開始，被稱為「量子門」的操作隨機操這些量子比特。一些量子門會使對的量子比特處于糾纏態(tài)，即意著彼此共享一個量子態(tài)，不能被獨描述。在多層電路中重復(fù)設(shè)置些量子門，可以讓量子比特進漢書復(fù)雜的糾纏態(tài)。左圖為理想狀態(tài)的隨機電路取樣，右圖為包含干的隨機電路取樣為了了解這種量態(tài)，研究人員測量了陣列中的所量子比特。這個行為會導(dǎo)致所有子比特的集體量子態(tài)坍縮為一串機的普通比特，即 0 和 1?？赡艿慕Y(jié)果數(shù)量隨著陣列中的量比特數(shù)量的增加而迅速增長。在歌 2019 年的的實驗中，53 個量子比特下包含近 10 萬億個結(jié)果。而且，這種方法需從隨機電路中多次重復(fù)測量，建一個關(guān)于結(jié)果的概率分布圖。關(guān)量子霸權(quán)的問題是，用一個不使任何糾纏的經(jīng)典算法，來模仿這概率分布，是否很難甚至不可能2019 年，谷歌研究人員就證明，對于無誤差、不會平山生錯誤量子電路來說，這個目標(biāo)是困難。在沒有錯誤的情況下，確實很用經(jīng)典算法模擬一個隨機電路如犬實驗。從計算復(fù)雜度的角度看，量子比特數(shù)量增加時，傳統(tǒng)分類法的計算復(fù)雜度是呈指數(shù)增加的而量子算法是呈多項式增加的。 n 增加到足夠大時，一個在 n 中呈指數(shù)級的算法，要遠遠落后于兕何在 n 中呈多項式的算法。當(dāng)我們談到一個對經(jīng)典計算來說很難，但對量子計算機來說容易的問題時，指的就是這種區(qū)。最好的經(jīng)典算法需要指數(shù)時間而量子計算機可以在多項式時間解決問題。不過，2019 年的那篇論文沒有考慮不完善的量子造成錯誤的影響，研究結(jié)論實際留了個口子，也就是說，沒有糾的隨機電路采樣，是否還能實現(xiàn)子霸權(quán)？實際上，如果考慮量子纏中產(chǎn)生的、可以累積的錯誤，么用經(jīng)典算法模擬隨機電路采樣驗的難度就會大大降低。而如果典算法模擬的計算復(fù)雜度，降葴山與量子算法相同的多項式級別，子霸權(quán)就將不復(fù)存在。這篇新論表明，假設(shè)保持電路深度不變，如說很淺的 3 層，隨著量子比特數(shù)量的增加，不會有太多的量糾纏，輸出仍然可以進行經(jīng)典模。另一方面，如果增加電路深度跟上不斷增加的量子比特數(shù)量，么由量子門錯誤累積的效應(yīng)將沖糾纏產(chǎn)生的復(fù)雜程度，用經(jīng)典算模擬輸出仍然會變得更加容易。這兩者之間有一個「黃金地帶」即量子霸權(quán)得以繼續(xù)存活的窗口即傳統(tǒng)算法模擬跟不上量子糾纏范圍。在這篇論文發(fā)表之前，即隨著量子比特數(shù)的增加，當(dāng)量司幽特數(shù)量達到某個中間范圍時，量霸權(quán)是仍然存在的。在這種電路度下，即使輸出會因量子算法錯而穩(wěn)定地退化，但在每一步都難進行經(jīng)典算法模擬。這篇新論文這個「黃金地帶」幾乎消滅了。文中推導(dǎo)出一種模擬隨機電路采的經(jīng)典算法，并證明了其運行時是運行相應(yīng)量子實驗所需時間的項式函數(shù)，而非指數(shù)函數(shù)。這一果在隨機電路采樣的經(jīng)典方法和子方法的速度之間建立了緊密的論聯(lián)系，即宣告了在理論上已經(jīng)現(xiàn)的量子霸權(quán)，在實際上幾乎巫抵存在。之所以說「幾乎」，是因新算法的基本假設(shè)對某些較淺的路是無效的，留下了一個未知的小缺口」。不過，很少有研究人還對在這個缺口中實現(xiàn)量子霸權(quán)有希望。連 2019 年谷歌那篇論文的作者之一、芝加哥大學(xué)計算機科學(xué)家比爾?費弗曼（Bill Fefferman）也表示：「我看這個幾率相當(dāng)小」。以這么說，按照計算復(fù)雜性理論嚴格標(biāo)準，隨機電路采樣已經(jīng)不產(chǎn)生量子霸權(quán)了。另外，面對這結(jié)論，所有研究人員都同意，量糾錯對于量子計算的長期成功將多么關(guān)鍵。Fefferman 說：「我們研究到最后都發(fā)現(xiàn)，子糾錯才是解決方案?！箙⒖假Y：https://www.nature.com/articles/d41586-023-00017-0https://www.quantamagazine.org/new-algorithm-closes-quantum-supremacy-window-20230109/https://scottaaronson.blog/?p=6957本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era?