谷歌公司改善量子計算機的糾錯

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美國谷歌公司的研究者演示了隨著糾錯規模增加錯誤率降低的量子計算。這項工作意味向可擴展的量子糾錯進展更進一步，以使量子計算機達到足夠低的錯誤率，運行可用的量子算法。相關研究近日發表于《自然》。

量子計算機和經典計算機一樣，容易發生其背后物理系統“噪音”（或干擾）導致的錯誤；實現其潛能需要降低錯誤率。一種量子糾錯方法是用糾錯，使用一組物理量子位（量子信息單位，相當于經典計算機的比特）形成一個邏輯量子位。這個系統稱為表面碼邏輯量子位，可以檢測和糾正錯誤而不影響信息，但擴展這樣的系統意味著操作更多量子位，這可能引入更多邏輯錯誤。為使邏輯性能隨著編碼規模增加而改善，總體的糾錯需超過增加的邏輯錯誤。

谷歌“量子人工智能”的Hartmut Neven和同事展示了一種邏輯量子位表面碼，可以在系統規模增大時降低錯誤率。他們建造了一個72個量子位的超導量子處理器，用兩種不同表面碼做了測試：一種稱為distance-5 邏輯量子位（基于49個物理量子位）和一種較小的distance-3邏輯量子位（基于17個物理量子位）。較大表面碼展現出能夠實現更好的邏輯量子位性能（每周期2.914%邏輯錯誤），優于較小的表面碼（每周期3.028%邏輯錯誤）。作者指出還需要更多研究來實現有效計算所需的邏輯錯誤率，但這項工作展示了未來開發的基本要求。

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谷歌“Quantum AI”制造的兩代懸鈴木處理器。每個處理器都有兩個粘合在一起的芯片，一個包括量子位的芯片，一個包含量子位和外部世界之間線路的芯片。右邊的最新一代懸鈴木處理器明顯比前幾代大，但也對量子位進行了一些修改從而提升了性能。圖片來自：谷歌Quantum AI

谷歌“Quantum AI”的一個完全組裝量子系統的照片。著重顯示的是進行計算的稀釋冰箱，安裝在冰箱底層的量子處理器和量子限制放大器，連接底層和頂層的各種電纜，以及后面量子計算機的電子控制設備。圖片來自：谷歌Quantum AI

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