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    图片:Mihika帕布

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那如何验证量子计算芯片是正确的

从澳门太阳城最新网站的研究,Google和别处有设计用于量子处理器验证有无的新颖的方法准确地执行当复杂的计算即经典计算机不能。他们验证其定制系统(如图)这是能够捕捉到如何准确地光子芯片(“PNP”)计算出了名的难量子问题的方法。

一种新的方法准确确定是否电路执行复杂的操作,可以解决传统计算机不是。


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朝向在实际的量子计算步骤,研究员从MIT,Google和别处有旨在验证系统可以在具有准确当量子芯片复杂的计算执行的传统计算机不能。

芯片执行使用量子位,被称为“量子位”,可表示两种状态对应于经典的二进制位的量子计算 - 0或1 - 或两种状态同时的“量子叠加”。独特的量子叠加态可以使计算机能够解决问题是不可能的,实际上对于传统计算机,在潜在的材质设计,药物发现和机器学习,在其它应用中刺激的突破。

全尺寸的量子计算机将需要数以百万计的量子位,这还不是可行的。在过去的几年里,开始开发研究人员“吵中间尺度量子”(nisq)芯片,其中包含约50至100量子位。这只是足以证明“量子优势”,这意味着该芯片可以解决nisq某些算法是顽固的传统计算机。这验证操作的芯片执行不如预期,但是,可以是非常低效的。该芯片的输出可以看完全是随机的,所以它需要较长的时间来模拟步骤,以确定如果一切计划根据。

在一份文件中今天发表于 物理性质所述的新颖的描述的研究人员高效协议来验证nisq即芯片已经执行所有正确的量子操作。他们经过验证的自定义量子的量子光子芯片上运行一个非常困难的问题,他们的协议。

“作为工业界和学术界的快速发展给我们带来量子计算机能够跑赢机经典的风口浪尖,量子的任务变得验证时间的关键,”第一作者雅克·卡罗兰,电气工程和计算机科学系的博士后(说EECS)和电子研究实验室(RLE)。 “我们的技术提供了用于验证一大类量子系统的一个重要工具。因为如果我投资数十亿美元建立一个量子芯片,它肯定做得更好一些有趣的事情。“

卡罗兰上加入纸从EECS和RLE研究员在MIT,以及从量子谷歌人工智能实验室,elenion技术,lightmatter,和鞋计算。  

分而治之

研究人员的工作轨迹的输出被量子电路恢复的状态已知的输入而产生本质上的量子态。这样做揭示其中,分别在输入上执行以产生输出电路的操作。这些行动总是匹配什么研究人员应该编程。如果没有,可以使用这些信息的研究人员准确判断事情发生了错误的芯片上。

在新协议的核心,被称为“量子变停止抽样,”谎言“分而治之”的办法,卡罗兰说,打破量子态输出成块。 “相反,一个炮打响,这需要很长的时间做这件事的,我们通过层,就可以解读层。 ESTA可以让我们打破了问题了,解决它更有效的方式,“卡罗兰说。

为ESTA,研究人员把灵感来源于神经网络 - 通过计算的许多层,它们解决问题 - 建立一个新的“量子神经网络”(量子神经网络),上述经销商组量子操作的,其中每一层。

运行QNN,他们传统的用于构建硅制造技术,以2×5毫米nisq拥有超过170芯片控制参数 - 可调谐电路组件,使操控光子的路径更容易。对在特定波长的光子从外部组件产生和注入芯片。光子穿越芯片的移相器 - 哪些改变光子的路径 - 相互干扰。 ESTA输出端产生一个随机量子态 - 会发生什么,它代表在计算。由输出端测得是传感器的外部光检测器阵列。

该输出发送到量子神经网络。第一层使用复杂的优化技术来通过有噪声的输出挖查明单个光子的签名在所有这些加扰在一起。然后,“解读”从组单光子以确定哪些它返回已知其输入状态电路操作。这些行动应该电路正是为任务匹配特定的设计。所有后续层做相同的计算 - 从等式中去除任何未加扰之前的光子 - 直到所有光子是未加扰的。

作为一个例子,说供给到处理器量子位的输入状态是全零。 nisq芯片执行一串上的量子位的操作,以产生一个巨大的,看似随机地改变数作为输出。 (输出数字将被改变,因为它不断地是在一个量子叠加。)量子神经网络将选择数量庞大的块。然后,一层一层,它决定了每个量子位操作恢复到零的输入状态。如果任何操作都从计划的原始操作不同,出了一些歪然后。研究人员可以检查预期的输出到输入状态,并利用信息之间的不匹配来调整该电路设计。

玻色子“停止抽样”

在实验中,团队运行成功用于演示量子优势流行的计算任务,被称为“玻色子采样,”这是对光子芯片通常执行。在该练习中,移相器和其它光学组件将处理和转换的一组输入的光子成光子输出的不同的量子叠加。最终,任务是计算某一个输入状态将匹配输出中的某些状态的概率。这将是从本质上一些概率分布的样本。

但是这几乎是不可能的经典计算机来计算这些样本,由于光子的不可预知的行为。它的理论表明nisq芯片可以很快地计算它们。但是至今为止,有因为参与了nisq操作和任务本身的复杂性无从查证去过又快又容易,。

“这非常相同的性质。这些芯片赋予量子计算能力几乎可无法核实他们,”卡罗兰说。

在实验中,研究人员能够“unsample”两个光子这已经用完,通过对他们的风俗nisq芯片色子采样的问题 - 和时间,将采取传统的一小部分途径验证。

“这是一篇优秀的论文采用非线性那神经网络学习由一个黑盒子进行未知的单一操作的量子,”斯特凡诺pirandola,计算机科学教授,他在约克大学专门从事量子科技说。 “很显然ESTA这可能是非常有用的方案,以验证实际的栅极由量子电路执行 - [例如]由处理器nisq。从这个角度来看,该方案可作为未来量子工程师的重要基准测试工具。其想法是显着实施了量子光子芯片上“。

而该方法的目的是为量子验证的目的,它也帮助捕捉有用的物理性质,卡罗兰说。例如,基于光子的情况下,发射然后这些振动激发分子将振动的某些。通过注入这些光子到光子芯片,卡罗兰说,用于发现解扰技术可以是信息关于在分子生物工程设计的那些分子的量子动力学到援助。可以将它用于噪声携带量子信息已经通过穿过湍流空间或材料累积解读另外光子。  

“梦是在现实世界中应用此有趣的问题,”卡罗兰说。


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