量子计算机刚刚击败经典计算机——呈指数级且无条件地

一个关键障碍在于：量子计算机运算过程中产生的噪声或错误——这实际上使其性能长期逊色于经典计算机，直到最近才有所突破。

南加州大学维特比工程学院Viterbi讲席教授、电气与计算机工程系主任Daniel Lidar持续迭代量子纠错技术，在与南加州大学及约翰霍普金斯大学合作者的新研究中，通过云端两台配备127量子位IBM Quantum Eagle处理器的量子计算机，首次展示了量子指数级加速优势。该研究成果《阿贝尔隐子群问题的算法量子加速实证》已发表于美国物理学会旗舰期刊Physical Review X。

"此前已有多项式级加速等较温和加速类型的演示，"量子计算公司Quantum Elements联合创始人Lidar表示，"但指数级加速才是我们期待量子计算机实现的最显著加速类型。"

Lidar指出，量子计算的关键里程碑始终在于证明：相较于传统经典计算机，我们能执行具有规模加速优势的完整算法。

他特别说明，规模加速并非指单纯将运算速度提高百倍，"而是随着问题规模通过变量增加而扩大时，量子与经典性能的差距会持续拉大。指数级加速意味着每增加一个变量，性能差距约翻一倍。更重要的是，我们演示的加速是无条件的。"

Lidar解释"无条件"加速意味着不依赖任何未经验证的假设。先前所有加速声明都需要预设"不存在更优经典算法作为量子算法基准"的前提。而Lidar团队通过改良量子算法解决了"西蒙问题"的变体——这个早期量子算法范例理论上能无条件地实现指数级加速。

西蒙问题涉及发现数学函数中的隐藏重复模式，被视为肖尔因数分解算法的前身（该算法可用于密码破译并开创了整个量子计算领域）。西蒙问题类似猜谜游戏：玩家试图猜测仅主持人（"预言机"）知晓的秘数。当玩家猜中两个使预言机返回相同答案的数字时，秘数即被破解。量子玩家能以指数级速度赢得该游戏。

团队如何实现指数级加速？第一作者、南加州大学博士生Phattharaporn Singkanipa表示："关键在于榨取硬件每一分性能：更短的量子电路、更智能的脉冲序列，以及统计误差缓解技术。"

研究人员通过四种方式实现突破：

首先限制数据输入——通过约束允许的秘数数量（技术上通过限制秘数集合二进制表示中"1"的数量），减少量子逻辑操作次数，从而降低误差累积概率。

其次采用"量子电路转译"技术，最大限度压缩所需量子逻辑操作。

最关键的是第三项创新：应用"动态退耦合"技术——通过精心设计的脉冲序列使量子比特行为与环境噪声解耦，确保量子运算不偏离轨道。该技术对加速演示产生最显著影响。

最后实施"测量误差缓解"：修正动态退耦合后因量子比特终态测量不完美导致的残余误差。

身兼南加州大学文理学院化学与物理教授的Lidar强调："量子计算界正在证明量子处理器已开始在特定任务上超越经典处理器，并进入经典计算无法企及的领域。我们的结果表明当今量子计算机已明确具备规模量子优势。"

他补充道："这项研究首次证明性能差距不可逆转——因为我们展示的指数级加速是无条件的。"换言之，量子性能优势正变得愈发不容置疑。

后续方向：

Lidar谨慎指出："该成果除赢得猜谜游戏外尚无实际应用，在宣称量子计算机解决现实问题前仍有大量工作。"这需要实现不依赖预知答案"预言机"的加速，并在更大规模量子计算机的噪声与退相干抑制技术上取得重大进展。尽管如此，量子计算机"纸上承诺"的指数级加速现已获得坚实验证。

利益披露：南加州大学是IBM量子创新中心成员单位。Quantum Elements公司为IBM量子网络初创企业。