中国物理学家挑战谷歌的“量子优越性”

基于光子的量子计算机完成了普通计算机可能永远完成不了的计算。

“我们已经证明可以利用光子——光的基本单位——来实现超越经典计算机的量子计算能力。”中国科学技术大学的潘建伟说。他表示，他们进行的计算被称为玻色采样问题，这个问题不仅便于演示量子优越性，还在图论、量子化学和机器学习方面具有潜在的实际应用。

伦敦帝国理工学院的物理学家Ian Walmsley说：“这绝对是一次杰出的实验，也是一个重要的里程碑。”

来自学术和企业界的研究团队都在争相演示量子优越性（这个词现在已经基本取代了之前的“量子霸权”）。

去年，位于加州圣巴巴拉的谷歌量子计算实验室的研究人员宣布，他们首次实现了量子优越性：利用他们最先进的Sycamore（悬铃木）装置，该装置拥有53量子比特——这些量子比特由超低温下的超导电路制成 [2]。

但一些量子研究人员对他们的说法提出了质疑，理由是可能存在一种比他们的量子算法更好的经典算法[3]。IBM的研究人员也指出，其经典超级计算机原则上已经可以让现有算法在2.5天内完成同样的计算。

若要令人信服地证明量子优越性，应该不可能找到一种明显更快的经典方法来完成这项测试任务。

由潘建伟和陆朝阳领导的合肥团队选择了一个不同的问题来演示——玻色采样。这个问题是由当时在麻省理工学院任职的两位计算机科学家Scott Aaronson和Alex Arkhipov[4]于2011年设计的。它需要计算许多玻色子的概率分布，玻色子是包括光子在内的一类基本粒子，其量子波的相互干涉本质上能随机化粒子的位置。在特定位置探测到一个玻色子的概率可以通过多元一次方程算出。 

但这里要计算的是一个“#P-hard问题”，它比众所周知的NP-hard难题还要难，解的数量会随变量数量的增加呈指数级增长。Aaronson和Arkhipov表明，对于数十种玻色子来说，没有经典捷径可以处理这种长到无法想象的计算。

然而，量子计算机可以通过直接模拟量子过程——允许玻色子相互干涉并对产生的分布进行采样，从而避开暴力（brute-force）计算。为此，潘建伟和同事选择光子作为量子比特。他们让一台在室温下工作的光子量子计算机执行了这项任务。

研究人员从激光脉冲开始，先利用特定光子状态的空间位置和偏振（光子电磁场的方向）进行信息的编码，再将这些状态放在一起，互相干涉，产生表示输出的光子分布。团队随后使用能够对单光子进行计数的光电探测器来测量该分布，这一步实际上是在编码经典计算机“望尘莫及”的计算。

通过这种方法，潘建伟和同事在200秒内就得到玻色采样问题的解。他们估计，这在中国的太湖之光超级计算机上需要25亿年才能计算出来——约10¹⁴倍的量子优越性。

加拿大多伦多量子计算初创公司Xanadu的首席执行官Christian Weedbrook说：“这是第一次利用光或光子学实现量子优越性。”该公司正设法基于光子学制造实用的量子计算机。

Walmsley说，这种量子优越性的演示很有说服力。“因为[实验]严格遵循了原始的Aaronson-Arkiphov方案，所以不太可能找到更好的经典算法。”他说。

不过，Weedbrook也指出，目前看来，和谷歌的Sycamore相比，中国团队的光子电路是不可编程的，所以目前“还不能用于解决实际问题”。

但他补充说，如果该团队能够研制一个足够高效的可编程芯片，那么就有望解决许多重要的计算问题。可以解决的问题包括预测蛋白质如何相互对接以及分子如何振动，陆朝阳说。

Weedbrook指出，光子量子计算的起步比其他方法晚，但它现在有望“弯道超车”。无论如何，他补充道：“量子计算机把经典计算机甩在身后，只是一个时间问题。”

参考文献:

1. Zhong, H.-S. et al. Science https://doi.org/10.1126/science.abe8770 (2020).

2. Arute, F. et al. Nature 574, 505–510 (2019).

3. Pednault, E., Gunnels, J. A., Nannicini, G., Horesh, L. & Wisnieff, R. Preprint at https://www.arxiv.org/abs/1910.09534 (2019).

4. Aaronson, S. & Arkhipov, A. Proc. 43rd Annual Symposium on Theory of Computing 333–342 (2011).

M. Angew. Chem. Int. Edn 57, 10422–10435 (2018).

原文以Physicists in China challenge Google’s ‘quantum advantage’为标题发表在 2020年12月3日的《自然》新闻与观点上

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