研究背景
隨著量子計算技術的快速發展，量子處理器在解決經典計算難題方面展現出了巨大的潛力。然而，量子系統在實際應用中面臨的最大挑戰之一是噪聲的影響，這使得在名義上可用的計算空間中保持相干演化變得困難。噪聲不僅破壞了量子比特之間的長程關聯，還導致量子算法的輸出變得簡單，從而使其容易受到經典計算的欺騙。隨機電路采樣（RCS）作為一種潛在的超越經典計算的演示手段，引起了科學界的廣泛關注。RCS的關鍵在于它利用量子處理器的能力來生成復雜的輸出分布，而這一過程與希爾伯特空間的維度密切相關。然而，在近似真實的量子計算中，如何有效利用這個指數增長的希爾伯特空間仍然是一個重要的問題。為了克服這一挑戰，科學家們提出了交叉熵基準測試（XEB）等技術，以估計相干可用的希爾伯特空間的有效大小，并識別噪聲對量子計算的影響。為了解決這些問題，谷歌研究科學家科斯特安廷剴切吉（Kostyantyn Kechedzhi）和谷歌高級研究科學家團隊在Nature期刊上發表了題為“Phase transitions in random circuit sampling”的最新論文。本研究通過在二維超導量子比特網格上實施隨機電路采樣實驗，探討量子動態與噪聲之間的相互作用。展示了通過交叉熵基準測試，可以觀察到兩種相變：第一種是與循環次數相關的動態相變，第二種是由每個循環的誤差控制的量子相變。通過創建弱連接模型，能夠分析噪聲強度與相干演化之間的關系，并在弱噪聲相位中展示了67個量子比特的隨機電路采樣實驗，研究證明了計算成本超出了現有經典超級計算機的能力。
研究亮點
1. 實驗首次展示了通過交叉熵基準測試（XEB）在隨機電路采樣（RCS）中觀察到兩個相變，提供了對量子計算復雜性和噪聲相互作用的深刻見解。具體而言，研究表明了動態相變和量子相變的存在，分別由循環次數和每個循環的誤差控制。 2. 實驗通過實施隨機電路采樣算法，在二維超導量子比特網格上進行實驗，成功地識別了在特定噪聲閾值下的相變行為。研究中采用的弱連接模型使得研究人員能夠調整噪聲強度與相干演化之間的關系，從而更準確地分析量子處理器的性能。3. 結果表明，當噪聲率低于關鍵閾值時，量子處理器能夠達到最大計算復雜性，相應地，輸出分布表現出反濃縮特性。實驗中在32個循環中使用67個量子比特的隨機電路采樣，表明該實驗的計算成本超出了現有經典超級計算機的能力。4. 本文的研究為實現當前量子處理器可達到的穩定、計算復雜的相奠定了理論基礎，并展示了如何通過實驗可觀察到的方式探測量子系統的相變。這些發現為進一步探索量子計算的潛力提供了重要的理論和實驗支持。
圖文解讀
總結展望
本文通過對67量子比特的Sycamore芯片進行隨機電路采樣，揭示了量子動態與噪聲的復雜相互作用，強調了在實際量子計算中噪聲控制的重要性。這一發現有助于理解量子計算中面臨的挑戰，尤其是在高噪聲環境下如何有效地利用量子比特的糾纏特性。其次，實驗結果表明，通過優化張量網絡收縮技術，可以顯著降低模擬RCS所需的經典計算資源，這為經典算法的改進和發展指明了方向。這一研究不僅提升了我們對量子系統行為的理解，還為開發高效的量子計算設備提供了理論支持。最后，本文強調了在弱噪聲相位下，全球關聯如何增強量子電路的可靠性，為量子計算的安全性提供了新思路。這些啟示為未來的量子技術應用奠定了基礎，尤其是在認證隨機性生成和其他量子應用中，推動了量子計算向實際應用邁進的重要進程。Morvan, A., Villalonga, B., Mi, X. et al. Phase transitions in random circuit sampling. Nature 634, 328–333 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07998-6
