量子計(jì)算機(jī)有朝一日或?qū)⑦h(yuǎn)超地球現(xiàn)存最強(qiáng)超級(jí)計(jì)算機(jī) —— 但前提是科學(xué)家必須找到修正量子比特極高錯(cuò)誤率的方法。在解決某些世界級(jí)棘手難題時(shí)，量子計(jì)算有望讓經(jīng)典計(jì)算望塵莫及。然而當(dāng)今最先進(jìn)的量子機(jī)器存在一個(gè)致命弱點(diǎn)：它們極易出錯(cuò)。

這正是該領(lǐng)域爭(zhēng)相開(kāi)發(fā)量子糾錯(cuò)（QEC）方案的原因 —— 這些技術(shù)能緩解量子計(jì)算與生俱來(lái)的不可靠性。通過(guò)在量子比特信息編碼中構(gòu)建冗余機(jī)制，即便計(jì)算過(guò)程中出現(xiàn)部分錯(cuò)誤，整個(gè)運(yùn)算也不會(huì)崩潰。若不進(jìn)行額外糾錯(cuò)，量子比特的錯(cuò)誤率約為千分之一，而經(jīng)典計(jì)算比特的錯(cuò)誤率僅為萬(wàn)億分之一。

但量子力學(xué)的特殊性質(zhì)使得其糾錯(cuò)過(guò)程遠(yuǎn)比經(jīng)典系統(tǒng)復(fù)雜。要實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用，還需要比當(dāng)前領(lǐng)先設(shè)備龐大得多的量子計(jì)算機(jī)。近年來(lái)該領(lǐng)域已取得重大突破，去年12月谷歌量子計(jì)算團(tuán)隊(duì)的里程碑成果將這一進(jìn)展推向高潮。該公司推出的新型"柳樹(shù)"量子處理器首次確鑿證明：量子糾錯(cuò)技術(shù)可擴(kuò)展至解決實(shí)際問(wèn)題所需的大型設(shè)備規(guī)模。

"這是里程碑式的成果，首次證實(shí)量子糾錯(cuò)確實(shí)有效，"愛(ài)丁堡大學(xué)創(chuàng)新研究員、《量子糾錯(cuò)》2019年研究報(bào)告作者約施卡·羅菲向媒體表示，"雖仍有長(zhǎng)路要走，但這堪稱(chēng)概念驗(yàn)證的第一步。"

為何需要量子糾錯(cuò)？

量子計(jì)算機(jī)能利用糾纏與疊加等奇異量子現(xiàn)象高效編碼數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算（經(jīng)典計(jì)算機(jī)僅能順序計(jì)算）。因此針對(duì)特定問(wèn)題，系統(tǒng)每增加一個(gè)量子比特，算力就會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。但這些量子態(tài)本質(zhì)極其脆弱，最微小的環(huán)境干擾都會(huì)導(dǎo)致其坍縮。

為此量子計(jì)算機(jī)會(huì)竭力隔絕量子比特與外部干擾，通常采用超低溫環(huán)境、真空密封或?qū)⑿畔⒕幋a至與環(huán)境相互作用微弱的光子中。即便如此，錯(cuò)誤仍會(huì)以遠(yuǎn)高于經(jīng)典設(shè)備的概率滲入系統(tǒng)。羅菲指出，谷歌最先進(jìn)量子處理器的邏輯操作失敗率仍高達(dá)百分之一。

"我們必須找到彌合這一鴻溝的方法，才能真正用量子計(jì)算機(jī)運(yùn)行那些令人振奮的預(yù)期應(yīng)用，"他解釋道。

量子糾錯(cuò)方案源自1940年代為早期計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)的思路 —— 當(dāng)時(shí)設(shè)備的可靠性遠(yuǎn)不如現(xiàn)代芯片。雖然現(xiàn)代芯片已無(wú)需糾錯(cuò)，但這些方案仍廣泛應(yīng)用于易受噪聲影響的數(shù)字通信系統(tǒng)。其核心原理是通過(guò)信息冗余實(shí)現(xiàn)糾錯(cuò)。羅菲表示，最簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)方式是重復(fù)發(fā)送相同信息（即重復(fù)碼），即使部分副本存在錯(cuò)誤，接收方仍能根據(jù)最高頻出現(xiàn)的信息還原原始內(nèi)容。

但羅菲指出，這種方法無(wú)法直接移植到量子領(lǐng)域。量子計(jì)算機(jī)中用于編碼信息的量子態(tài)一旦與外界環(huán)境（包括測(cè)量行為）發(fā)生相互作用就會(huì)坍縮，這被稱(chēng)為"不可克隆定理"。因此研究人員不得不設(shè)計(jì)更復(fù)雜的冗余構(gòu)建方案。

邏輯量子比特為何至關(guān)重要？

量子信息的基本單元是可編碼于超導(dǎo)電路、囚禁離子、中性原子及光子等多種物理系統(tǒng)的量子比特。這些"物理量子比特"本身易錯(cuò)，但借助量子糾纏現(xiàn)象，能將一個(gè)量子信息單元分散至多個(gè)物理比特中。羅菲解釋道，當(dāng)多個(gè)物理量子比特糾纏時(shí)，就能在所有比特間編碼共享量子態(tài)，即形成"邏輯量子比特"。這種分布式存儲(chǔ)創(chuàng)造了冗余機(jī)制，即使部分物理比特出錯(cuò)，核心信息也不會(huì)丟失。

然而IBM研究員多米尼克·威廉姆森向媒體透露，糾錯(cuò)過(guò)程的復(fù)雜性在于：直接測(cè)量物理量子比特會(huì)導(dǎo)致其坍縮。"因此必須更精巧地設(shè)計(jì)測(cè)量方式，可以理解為測(cè)量量子比特間的關(guān)聯(lián)性而非單個(gè)狀態(tài)。"

具體實(shí)現(xiàn)需要"數(shù)據(jù)量子比特"與"輔助量子比特"協(xié)同工作。每個(gè)輔助比特會(huì)與一組數(shù)據(jù)比特相互作用，通過(guò)奇偶校驗(yàn)檢測(cè)錯(cuò)誤（無(wú)需直接測(cè)量單個(gè)狀態(tài)）。當(dāng)數(shù)據(jù)比特因錯(cuò)誤改變數(shù)值時(shí)，校驗(yàn)結(jié)果就會(huì)翻轉(zhuǎn)，經(jīng)典算法通過(guò)分析多組輔助比特的測(cè)量數(shù)據(jù)即可定位故障。確定錯(cuò)誤位置后，即可對(duì)邏輯量子比特執(zhí)行修正操作。

主流糾錯(cuò)方案有哪些？

雖然所有量子糾錯(cuò)方案都遵循上述流程，具體實(shí)現(xiàn)卻大相徑庭。研究最廣泛的是"表面碼"技術(shù) —— 將邏輯量子比特分布在二維網(wǎng)格的數(shù)據(jù)比特中，并穿插輔助比特。這種方案特別適合谷歌和IBM研發(fā)的超導(dǎo)電路量子計(jì)算機(jī)，因其物理比特本就呈網(wǎng)格狀排列。

但威廉姆森指出，表面碼的每個(gè)輔助比特僅能與相鄰數(shù)據(jù)比特交互，雖易于實(shí)現(xiàn)卻效率偏低。據(jù)估算，每個(gè)邏輯量子比特需約1000個(gè)物理比特。這促使學(xué)界日益關(guān)注"低密度奇偶校驗(yàn)碼"（LDPC），其依托遠(yuǎn)程量子比特交互可大幅減少總需求量。不過(guò)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)程物理連接頗具挑戰(zhàn)性（中性原子與囚禁離子技術(shù)因可移動(dòng)物理比特而相對(duì)簡(jiǎn)化）。

羅菲強(qiáng)調(diào)，實(shí)現(xiàn)這些方案的前提是將單個(gè)量子比特錯(cuò)誤率降至關(guān)鍵閾值以下。若硬件基礎(chǔ)不可靠，錯(cuò)誤累積速度將超越糾錯(cuò)能力（無(wú)論增加多少量子比特）。反之若錯(cuò)誤率足夠低，增加量子比特能使糾錯(cuò)效能呈指數(shù)級(jí)提升。

谷歌的最新研究首次為此提供了可信證據(jù)。通過(guò)105個(gè)量子比特的"柳樹(shù)"芯片實(shí)驗(yàn)，研究人員證明：采用表面碼方案時(shí)，量子比特?cái)?shù)量每翻倍，錯(cuò)誤率便減半。羅菲表示："要實(shí)現(xiàn)錯(cuò)誤率降低萬(wàn)億倍的目標(biāo)仍任重道遠(yuǎn)，但這項(xiàng)突破為構(gòu)建能實(shí)質(zhì)性抑制錯(cuò)誤率的大型表面碼鋪平了道路。"

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