光子盒研究院
最近,Quantinuum 在 arXiv 上发表了一篇有趣的论文,题为“Demonstrating Bayesian Quantum Phase Estimation with Quantum Error Detection”,描述了利用量子相位估计算法计算氢分子(H2)基态能量的模拟。
整个QPE编码电路的简图
虽然氢分子的模拟以前也做过,但这个项目的独特之处在于它还将误差检测作为算法的一部分。这项研究使用了[6, 4, 2]编码:即使用 6 个物理量子比特对 4 个逻辑量子比特进行编码,编码距离为 2。当码距为 2 时,意味着编码可以检测到单比特错误,但不能纠正单比特错误,甚至可能无法检测到双比特错误。假设单比特错误是最常见的错误,那么通过反复运行该算法,直到代码显示没有错误发生,就可以得到正确的答案。
这项研究与 Quantinuum 早前发表的一项实验无关,该实验旨在创建和操纵非阿贝尔任意子,从而产生拓扑量子比特。这两个实验完全不同。
虽然大众媒体对这一点的理解并不深刻,但错误检测和错误纠正之间存在着很大的差异。研究人员正在研究的大多数编码,如表面编码、颜色编码、GKP 编码、LDPC 编码等,不仅能检测错误,还能纠正错误。这些类型的代码是实现完全容错机器的唯一途径:相关机器能够运行大多数量子应用所需的数千量子比特和数百万门算法。即使 Quantinuum 的离子阱机器具有出色的量子比特质量,在运行这些超大型算法时,实现无差错的几率也接近于零。因此,错误检测算法需要重复运行数百万或数十亿次,才能最终实现零错误(如果有的话)。纠错码不存在这个问题,因为它们会在发生错误时进行纠正,然后继续执行算法的其他部分。
Quantinuum 首席产品官 Ilyas Khan 在接受采访时也肯定了上述观点,这只是量子相位估计技术(QPE)首次在逻辑量子比特上的实施。“与 VQE 不同,QPE可以扩展并提供长期的理论量子优势,”他说:“虽然这项工作不是完全容错的计算,但这是朝着这一目标迈出的重要一步。”
不过,这种错误检测方法在未来可能会有用武之地,尤其是在低深度算法中——因为在运行它们时不发生任何错误的概率是合理的。
参考链接:
[1]https://quantumcomputingreport.com/quantinuum-demonstrates-quantum-error-detection-but-its-not-what-we-would-call-full-fault-tolerance/
[2]https://arxiv.org/pdf/2306.16608.pdf
[3]https://www.quantinuum.com/news/for-the-first-time-ever-quantinuums-new-h2-quantum-computer-has-created-non-abelian-topological-quantum-matter-and-braided-its-anyons
[4]https://www.eetimes.eu/quantum-computing-breakthrough-in-simulating-chemical-molecules/
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