量子计算与经典计算几次重要的“PK”，藏着怎样的发展轨迹？( 四 ) _小知识

Raz 和 Tal 的这篇论文证实了量子计较机在解决 forrelation问题时较经典计较机所需的提醒更少。事实上，量子计较机只仅要一个提醒就能解决问题，而即使有无限个提醒， PH 中也没有可以解决问题的算法。这申明了forrelation 问题在分类上属于 BQP 而不是 PH 。
当然，发现只有量子计较机才能解决的问题还只是证实量子优势的一道开胃小菜。想要证实“量子霸权” ，还需要对量子计较机能的进一步摸索。
中科年夜光量子计较机有望超越经典计较？
在本年 6 月，中科年夜的研究经由过程展示量子计较所需的最小量子资本，为展示量子计较优势供给新证据。
潘建伟团队经由过程对玻色子采样的方式，发此刻量子计较机中，即使光子从系统中泄露，计较机也会生当作有效的输出。也就是说，当光子丢掉时，研究人员不必“丢弃”采样尝试的输出，这就为更快的计较供给可能，并帮忙证实量子优势。

图 | 潘建伟（来历：维基百科）
在波色子采样过程中，本家儿要涉及 3个
：起首要筹办若干个玻色子（凡是为光子），然后制造一个光子之间的线性彼此感化，最后测量这些彼此感化后的玻色子的位置。固然单个尝试都供给了一个随机样品，但多个测量位置的统计分布取决于彼此感化的性质。据估量，玻色子采样器仅需要约 100 个光子就可以生当作统计成果，但对经典机械来说这很难实现。
2016 年， Scott Aaronson 和 Daniel Brod 曾证实，丢掉了固定命量光子的玻色子采样分布依然是可以胜过经典设备的。潘建伟团队曾对这一道理进行小规模验证演示。
研究人员利用嵌入多层腔中的半导体量子点作为光子源。这些量子点近似人造原子，在被激光激发时会发射出单个光子，腔则改善了发生单光子的速度和质量。光子可以经由过程整合在一路的 16个梯形光学元件阵列发送。这些阵列为光子建立了有用的通路收集，在分歧的点处履历彼此的线性彼此感化。最后收集出口处的单光子探测器确定达到光子的位置。这一收集设计中，年夜大都丢掉的光子来自于光子源和探测器的低效率，收集自己设计防止了一些光子丢掉。
而此次研究中，潘建伟团队经由过程调整光子进入光收集的体例，研究人员可以只筹办更少的单光子。然后，他们经由过程统计测试评估检测到的光子的分布，确保采样使命正常进行，同时调整这些测试，用于更少光子达到探测器的环境。研究成果显示，很多这种丢掉光子的样品依然有用，且年夜幅度提高了数据采集速度。例如，当许可 7 个光子中丢掉 2 个时，团队可以每秒收集 1000 次样本，这就比仅收集无丢掉样品快了至少 10000 倍。
就今朝而言，固然这一尝试并没有发生一个经典计较机难以生当作的输出，同时Aaronson 和 Brod 的设法是丢掉固定命量的光子而不是固定比例。但将来对理论和尝试的进一步优化，或将帮忙研究人员进一步领会有损掉的玻色子采样环境，进而帮忙证实量子优势。
固然量子计较“捷报”连连，但每一次的前进都未能完当作对量子优势的证实，更不是对经典计较的否认。正相反，为了证实量子计较与经典计较之间的分歧，这些工作促进了经典计较的摸索，以及对其进一步的算法优化。
18岁天才少年“打脸”量子计较
在本年 6 月 10 日的 arXiv 预印本网站上， 18 岁的 Ewin Tang 曾发布了一篇“打脸”量子优势验证方式的论文，证实了经典计较机能以与量子计较机不异的机能解决一种主要的计较问题——“保举问题”（recommation problem）。

量子计算与经典计算几次重要的“PK”，藏着怎样的发展轨迹？( 四 )

猜你喜欢