一文读懂离子阱量子计算机

光子盒研究院出品

今年9月，正值离子阱技术发明者之一、诺贝尔物理学奖获得者Hans Georg Dehmelt诞辰一百周年。Dehmelt早在上世纪50年代发明了离子阱技术，当时离子阱被应用于改进光谱测量的精确度。如今，离子阱已经是实现量子计算的主要物理体系。为了纪念这位离子阱技术的先驱，本文将介绍离子阱在量子计算领域如何发挥作用。

离子阱本身的原理很简单：利用电荷与磁场间所产生的交互作用力约束带电粒子，使其行为得到控制。两种最常见的离子阱类型是Penning阱，由Dehmelt提出，它通过电场和磁场的组合形成电势；Paul阱，由Wolfgang Paul(与Dehmelt共享1989年诺贝尔物理学奖)提出，它通过静态和振荡电场的组合形成电势。

与超导、光量子等路线不同，离子阱量子计算机需要整合许多不同领域的技术：真空、激光和光学系统、射频和微波技术，以及相干电子控制。

具体来说，离子阱量子计算机有以下几个优势：

1）相干时间较长。2021年1月，清华大学交叉信息研究院金奇奂研究组刷新了相干时间记录：首次在离子阱系统中实现了超过一个小时的单量子比特相干时间。

2）单量子比特门、双量子比特门保真度较高。其中，单量子比特旋转的保真度高达99.9999%；双量子比特纠缠中，超精细量子比特保真度高达99.9%，只有超导量子比特的性能可以与之相比。

3）状态制备和读出更直接。初始化和读出保真度数据比任何其他量子比特技术都好：使用激光测量使读出保真度在200μs内的检测时间超99.99%，在11μs内达99.93%[1]。今年Quantinuum的离子阱系统采用钡离子量子比特将SPAM保真度提高到了99.9904%——迄今为止所有量子技术中最高的。

4）量子比特可重复性高。特定种类和同位素的所有离子在本质上是相同的，因此，处理系统中每个离子所需的微波或激光频率相同，每个离子有相同的相干时间。与其他技术相比，这提高了量子比特的可重复性，并限制了计算开始时需要的校准步骤数量。

2018年之前，离子阱阵营的唯一代表是IonQ，与IBM、谷歌、Rigetti为代表的超导量子比特相比，势单力薄。但从2020年开始，霍尼韦尔的离子阱量子计算机在量子体积（QV）这一指标上领先全球。如今，Quantinuum（霍尼韦尔子公司）、IonQ、AQT三家离子阱公司都至少实现了20量子比特。

目录

1. 捕获离子陷阱

1.1 离子陷阱类型1.2 将离子装入捕获器2. 离子阱量子比特2.1 Zeeman量子比特2.2 超精细量子比特2.3 光学量子比特2.4 精细结构量子比特3. 控制受困离子3.1 状态制备3.2 量子比特逻辑4. 离子状态探测5. 量子控制应用：算法实现6. 捕获离子集成技术6.1 芯片级离子阱6.2 用于光传输的集成光子学6.3 用于光收集和测量的集成光学器件、探测器6.4 集成电子学7. 未来技术发展7.1 离子种类选择7.2 选择量子比特和门的类型7.3 系统温度的选择7.4 总结与展望

01

捕获离子陷阱

离子如何被捕获，又如何被控制呢？离子是单个带电荷的原子，通过控制电荷来控制电场和磁场、热离子加激光、激光冷却后，离子的速度就可以变得很低，最后用光再测量。

1）离子陷阱类型

通常使用Penning或Paul陷阱将离子保持在空间中。Penning陷阱中，一个静态电场提供一个轴向维度的限制，一个平行的静态磁场允许两个垂直的径向方向进行限制。Paul陷阱中，一个振荡电场在两个或三个维度上设置了一个有质动力限制赝势（ponderomotive confining pseudopotential）。射频陷阱依赖于势的时间变化，离子在这个陷阱势中的稳定性取决于射频势和离子本身的参数：离子的电荷质量比、射频频率、射频振幅和电势曲率等。

射频Paul陷阱的几何图示。(a)射频陷阱的基本概念，即用一组（抛物线）电极产生以射频频率振荡的四极场。(b)圆柱形对称的基本射频捕获器，具体是“环形和端盖”的点式陷阱几何形状。(c)平移对称型基本射频捕获器，可用于制造一个线性陷阱。(d)、(e)是(b)所示几何形状的拓扑等效变形。(f)是(c)中几何形状的拓扑等效变形，添加额外的端盖电极，形成一个四杆的线性捕获器。(g)是(f)中四杆诱捕器的变形，使所有的电极位于一个平面内，形成一个线性的“表面电极捕获器”。(h)线性捕获器中的一个电极子集，可以被分割以允许沿轴向的多个区域捕集。

2）将离子装入捕获器

所有捕获离子实验都是从将一个/多个离子装入捕获器开始：陷阱中收集的离子通过直流、射频电压的组合，保持在陷阱内的轨道上。

由于离子阱的深度相对较深（0.1-1eV）、捕集寿命较长，许多实验可以在离子成功装入陷阱后进行。近期，通过“共振增强多光子离子化”（Resonance enhanced multiphoton ionization，REMPI）技术，可以利用同位素的频率变化，将所需的同位素高概率地激发到电离状态。由于作为捕获离子量子比特的原子电离能量相对较大，激发通常分两步进行：第一步使用不同能量的光子，其中至少一个在光谱的紫外部分/接近紫外部分（例外是Be+和Mg+，通常通过单波长、两步光离子化形成）与强束缚-束缚的光学转变产生共振。在这种适度的第一步激光强度下，其他同位素的失谐激发概率会大大降低。

第二步必须在原子自发衰变或离开捕集陷阱前执行，它不需要共振，因为原子要么被激发到自由电子连续体，要么像Sr那样被激发到自电离状态。第二步常常用更高的激光强度来驱动，以达到高的光离子化率。

上述捕获离子技术和采用激光冷却中性原子的替代方法相比，降低原子蒸气的温度可以压缩“玻尔兹曼速度分布”：从而可能捕获更多的入射通量，在大大减少沉积的情况下实现高装载率。

02

离子阱量子比特

量子比特能级水平示意图。(a)用于质控的离子的基本电子结构。所有离子都有S和P级，低位的D级（如Ca+等）和F级（如Yb+）需要分别从基态进行四极或八极转换；(b)磁场中的零核自旋(I=0，通常是偶数同位素)离子结构。图中描绘了Zeeman、光学和精细结构量子比特。(c)磁场中的非零核自旋（I≠0，奇数同位素）离子结构。描绘了一个I=1/2级的结构（为清晰起见省略了D、F级）。各种类型的量子比特的典型（数量级）能级分裂是：Zeeman量子比特，1-10MHz；optical量子比特，100-1000THz；精细结构量子比特，1-10THz；超精细量子比特，1-10GHz。级数使用光谱学符号标注，其中s是总自旋量子数（在单价电子的情况下为1/2），L指的是轨道动量量子数，写为S、P、D、F，...，j是总角动量量子数。

1）Zeeman量子比特

Zeeman量子比特由一对处于相同电子轨道和超精细能级水平的状态组成，并通过一个小磁场以MHz频率分开，提供基本无限的量子比特寿命。

单比特和双比特逻辑操作通常使用双光子刺激Zeeman转换来进行，双光子的两束光来自同一激光器，该激光器被调谐到与离子中的P级共振附近。Zeeman量子比特通常对磁场变化高度敏感。磁场波动会导致量子比特中不同的相位累积，因此必须非常小心地保护离子不受磁场变化的影响，以实现长相干时间。目前，已经实现了300毫秒的相干时间（和2.1秒的动态去耦脉冲）；未来，需要更好的温度控制、具有更好磁特性的新材料。

2）超精细量子比特

超精细量子比特由基态超精细流形中的一对状态组成，可以提供Zeeman量子比特具有的长寿命，同时还有高度的磁场-波动不敏感性。因为有一个显著的量子比特能级分裂，其状态检测比Zeeman量子比特更直接；但是能级结构更复杂，需要更多激光频率成分来处理所有电子能级，以便进行状态准备、测量。

3）光学量子比特

光学量子比特，由基态流形中的一个状态和可转移D级中的一个状态组成。但是，用于控制光学量子比特的激光器必须窄至大约1Hz，以充分利用第二能级寿命；此外，由于激光器本质上是光学量子比特的局部振荡器，其相位波动会导致量子比特退相干。尽管存在上述限制，光学量子比特有利于系统扩展。

目前，通过对激光线宽和光学元件振动的控制，在零核自旋离子中实现了高达0.2秒的相干时间。

4）精细结构量子比特

使用D流形中的一对状态，从D_3/2和D_5/2能级分裂水平中都可以形成一个能量分裂在THz范围的量子比特——精细结构量子比特。

通过集成光子学技术，精细结构量子比特比Zeeman、超精细量子比特的Raman转换所需的蓝色和紫外激光器更容易扩展；因为这种转移通过激光来完成，所以同样技术下，精细结构量子比特可以获得更高的检测效率。

03

控制受困离子

任何方式都需要精确控制，以便初始化系统量子态、执行门操作，并读出最终状态。

捕获离子硬件示意图。一条线性离子链被捕获在一个表面电极捕获器附近（捕获器未显示）。激光器（未显示）在冷却、初始化和检测期间照亮所有的离子，每个离子的荧光通过一个透镜（检测光学元件）成像，并被引导到各个光电倍增管通道上。两个线性偏振的拉曼光束被对准每个量子比特离子，一个是耦合到所有量子比特的全局寻址光束（红色），一个是聚焦到每个离子的单独寻址光束（蓝色）。声光调制器（AOM）对这些光束的频率和振幅进行调制，以便在任意一对量子比特离子之间产生单量子比特旋转和逻辑门。

1）状态制备

装入捕获器进行量子操作之前，离子寄存器必须准备成所需的初始状态；与陷阱加载不同，高保真的初始状态准备必须在每次实验实现后重复进行。因此，有必要用光学泵将离子抽到所需的初始状态，或一些可以高保真地与初始状态耦合的中间状态。光学泵浦方案有许多不同的形式，但通常利用光子吸收和发射的选择规则，重复吸收和发射后，高概率将量子态振幅封存在单一状态中。

除了内部状态制备，通常也需要控制离子寄存器的运动状态。基于激光的多普勒冷却对于快速降低有效离子温度非常有用，当处理少量离子或控制少量运动模式时，这可以有效地用于降低离子寄存器的运动状态占用；但由于该技术一次只能冷却一个单一模式，并且需要对弱过渡进行反复共振处理，因此对具有许多运动模式的大型离子链来说，处理过程会非常缓慢。

除此之外，可以通过“电磁诱导”（EIT）技术改变离子寄存器的光吸收曲线来实现冷却。通过选择激光频率和偏振，可以抑制光子散射从而减少运动状态占用。这项技术首先应用于单离子，但最近已被扩展到由不同原子离子种类组成的离子链，并同时处理多种运动模式。

2）量子逻辑门

量子逻辑门输入量子比特，以确定、可逆的方式将它们的状态转换为输出。离子阱量子计算机需要在任意大的量子比特寄存器上执行门操作，以进行计算。下表给出了不同方案的先进门性能对比：

单量子比特逻辑门有三种不同的类型：Raman、光学和微波。

1）超精细量子比特使用离子的两个超精细内部状态，通常以GHz频率分开，作为|0⟩和|1⟩状态，其单量子比特门通过微波或Raman转换实现。如下图所示：

刺激Raman转换中使用的电平结构示意图。|0⟩和|1⟩态被两个激光器耦合，频率被量子比特能级分裂δ分开。对于足够大的Rabi频率Ω1,2和Raman失谐Δ，可以有效地驱动量子比特转换，而损失大、寿命短的状态|e⟩的数量可忽略不计。

2）光学量子比特使用一个可转移的激发态作为|0⟩，其转换频率在光学范围内（>100THz）。对于这些量子比特，单量子比特门可以用一个谐振激光器来完成。

多量子比特门通过库仑相互作用使受困离子的内部和运动状态纠缠在一起。第一个关于两个离子之间纠缠门——CZ门，是由Cirac和Zoller提出的；迄今为止的所有多量子比特门都具有CZ门的基本特征：利用离子的共享运动模式作为总线在它们之间传递量子信息。

Cirac-Zoller门示意图。（a）捕获离子上的红色边带π脉冲将振幅从|1⟩c状态转移到第一激发态|0⟩c的基态|n=1⟩。(b)针对第一步中的|n=1⟩运动态的群体，通过辅助激发态|e⟩c|n=0⟩对目标离子进行红色边带2π脉冲。(c)控制离子上的最后一个红色边带π脉冲使其回到初始状态。虚线表示禁止过渡到不存在的运动状态。

离子开始和结束于运动基态的要求是对CZ门的重要限制。因为，即使离子已经被冷却到运动基态，它们随后也会被电场噪声加热。

1999年，Mølmer和Sørensen介绍了另一种可控相位门——MS门，它可以在不需要处于运动基态的情况下实施。可以用于没有冷却到运动基态的离子，只用全局控制激光器就可以产生多个离子间纠缠（即不需要激光器独立地聚焦在每个离子上）。目前，光学（99.6%）和超精细双量子比特门的最高保真度都是利用MS门实现的。

第三种离子的双量子比特门是Leibfried的几何相位门。这种门使用一对失谐的激光束来产生一个与状态有关的力，在相位空间中追踪一个封闭的路径：

几何相位门间双离子状态的相空间轨迹。与空间无关的力驱动特定的离子状态（|10⟩和|01⟩）沿着相空间中的封闭路径，赋予封闭区域设定的几何相Φ。|00⟩和|11⟩状态不与控制场耦合，因此不积累几何相位。

虽然这个门也利用离子的共同运动来产生耦合，并且，对初始离子运动状态不敏感；但它与MS门的不同之处在于它不涉及|1⟩和|0⟩量子比特状态间的转换。几何相位门是第一个实现高保真度的门：这种门已经在⁹Be⁺离子中被证明具有97%的保真度，门的时间为250μs。

04

离子状态读出

离子状态的确定需要准确、快速，而且最好能扩展到许多离子。

目前，主要依赖荧光探测。测量过程中，被困的离子显示“亮态”（Bright state）——被激光照射时散射出许多光子；或“暗态”（Dark state）——散射出很少的光子。可以用高NA透镜收集散射的光子，并用高效探测器探测，然后通过分析所产生的光子数来推断离子状态。

捕获离子状态读出。(a)捕获离子的荧光探测示意图。离子从共振激光束中散射出许多光子，这些光子被一个NA透镜收集。收集到的光子在探测器上成像，探测器以自己的效率ηd记录光子计数。(b)捕获离子状态探测的模拟光子收集直方图。明（暗）态光子计数取自泊松分布，显示了对离子状态的高精确度测定。

05

量子算法实现

量子算法是一个程序（通常写成一组门和量子比特寄存器上的测量操作），以解决一些问题。

第一个在离子阱系统中实现的量子算法是Deutsch-Jozsa算法。虽然没有什么实用价值，但值得注意的是，经典计算机需要对“黑盒”多次查询才能确定输出结果是常数还是平衡数，而N+1量子比特的量子计算机只需一次查询就能确定答案：2003年，实验只使用了一个捕获离子，证明了Deutsch-Jozsa算法中N=1，这是捕获离子量子计算的里程碑。

2005年，半经典量子傅里叶变换在三个Be+捕获离子量子比特的线性链中被证明：此次计算不仅使用了多个离子，而且量子傅里叶变换本身就是Shor算法最后一步的关键因素，可以执行有效任务。2005年底，首个利用多个捕获离子量子比特纠缠的完全量子算法成功演示：Grover搜索算法在双离子系统中的演示以60%的概率，成功“搜索”到了标记元素，超过了经典系统的最大概率50%。

2011年，第一个用于普遍的、数字量子模拟的捕获离子算法被用来模拟多达六个离子链中的二维伊辛相互作用：多达100次门操作，该实验仍代表了捕获离子量子算法比特数量、复杂性的重大进步。2016年，Shor算法在一个五离子系统被用来对数字15进行因式分解，成功率为99%，这是最著名的量子算法演示。

H2和LiH分子基态能量的量子化学计算也已经通过变分量子计算（VQE）算法在少数离子系统中进行，最近对H2O的类似计算已经使用了多达11个离子。即使没有纠错，这些算法的总体成功率也高达90%-95%。

五量子比特离子阱量子计算机也与IBM的五超导量子比特计算机进行了比较：运行Bernstein-Vazirani算法、Hidden Shift算法，离子阱模拟器总体成功率在85%-90%之间，高于超导电路装置中的成功概率，但是超导装置的总体算法执行时间更快[2]。捕获离子系统的成功概率较高，部分原因是因为这一系统是完全连接的：可以在任何、任意两个离子之间直接门操作。

除此之外，量子模拟是一种不同的捕获离子量子计算方法。用于模拟器的捕获离子系统并不采用通用门组，而是为离子系统设计一个哈密顿量，并将其映射到其他多体系统。在不久的将来，捕获离子系统可能能够对其他具有50-100个量子比特的量子系统进行模拟。

06

离子阱集成技术

为了建立实用的基于捕获离子的量子计算机，需要开发控制和测量大量离子以及低错误率的硬件技术。那么，哪些硬件将改善捕获离子的可扩展性呢？

1）芯片级离子阱

由于需要增加离子阱电极数量、增加电极配置的复杂性，需要表面电极离子阱技术。一个典型的表面电极离子阱包括一个由蓝宝石、石英/硅等材料组成的基底或芯片，其表面上有金属电极图案（上面有离子被捕获）。这些电极通常由几微米厚的金属沉积形成，然后通过光学光刻和化学蚀刻来确定电极图案；也经常使用电镀技术；在设计上允许任意的电极形状、图案和多个金属层（由绝缘层隔开），对电极布线和电信号路由很有用。

表面电极离子阱芯片。1厘米见方的捕集器（灰色）被安装在一个陶瓷针网阵列中（金色和黑色），陷阱包括一个蓝宝石基底，上面沉积了一层1微米厚的铝金属，通过光学光刻技术进行图案化，以确定陷阱电极。这个特殊的捕集器可以将离子限制在芯片表面以上50微米的线性阵列中。

现在，已经可以在直径1200 mm的晶圆上进行晶圆规模制造，因此，原则上可以在一个衬底上实现极大的捕集器阵列。

2）用于光传输的集成光子学

为了控制和测量捕获离子，需要具有不同波长的激光器。激光需要被发送到离子所在的每个位置，或者要进行量子操作的位置。因此，随着阵列大小增加，送到离子阱阵列中精确位置的激光束数量也在增加。

目前用激光处理单个离子的方法通常采用自由空间光学器件，如镜片、声光调制器（AOM）和透镜。AOM也被用作高消光和高速光学转换器，以及光学激光频率和相位的精确调谐器；这些光学器件可以用来引导、切换激光束，以处理线性阵列中的少量离子。使用集成光子学手段能够解决将大量聚焦激光束精确传递到二维离子阵列中，并保持低串扰的挑战；其中，最关键的集成光子元件是光波导。

集成光子学的光线传输。(a)集成光子波导和光栅耦合器图示，将光送到表面电极离子阱上方的两个位置。波导和光栅由一个图案化的高光学指数核心（蓝灰色）和一个低指数包层（白色）组成。在捕获器金属（浅灰色）上开有方形窗口，以允许从光栅耦合器发出的光（红色）到达离子（蓝圈）。插图是光栅耦合器的放大图。(b)集成光子学离子阱的截面图。图中显示了包括芯片基底（深灰色）在内的各层，其厚度不按比例。

广泛使用集成光子学的一个挑战是光损耗。波导材料必须在完全捕获离子控制和读出所需的广泛波长范围内具有高透射性。因此，必须使用能够以低粗糙度制造的材料来开发低损耗集成光子器件。由紫外到可见光波长范围内透明的材料制成的器件，如SiN、氮化镓（GaN）、氮化铝（AlN）、铌酸锂（LiNbO3）和氧化铝（Al2O3），正在被探索。同时，散射光可扩展性的问题仍然是一个公开的挑战。

3）用于光收集和测量的集成光学器件、探测器

随着离子阵列尺寸增长，需要开发技术来收集、检测由大量单个离子发出的光子。集成在表面电极离子阱中的光学，和单光子探测器提供了一种潜在手段来实现这些增率。

原则上，我们可以想象在每个要测量的离子下面有一个探测器。由于集成探测器将位于距离子非常近的地方，它们可以有一个紧凑的外形尺寸，但其有效区域仍然可以从实体角度收集光子。在离子和探测器间加入集成光学器件可以进一步提高收集效率，并提供空间过滤，以防止杂散光，或来自邻近离子的光到达探测器。集成收集光学器件也可用于将离子发射的光子耦合到单模集成光子波导中，这些波导可以根据需要引导光子。

未来的演示将集中在探测器和收集光学器件的整合，以实现高速、高保真测量：不容易受到杂散光影响，并提供比传统收集、探测技术更多的优势。

4）集成电子学

更多的研究集中展示离子链的模块化：对离子运动控制的需求不断增加。这种控制是通过改变捕集器电极上的电压来实现的，这些电压通常由大量（大约每个电极一个）数模转换器（DAC）产生。

这些数模转换器通常被安置在远离离子阱的电子架上，信号通过大量真空导线阵列传递到电极。虽然这种方法对少数电极捕集器很有效，但随着捕集器复杂性增加会变得难以管理。此外，由于DAC位置较远，长信号路径容易受到噪声影响。不过，在这个系统中已经展示了对Ca+离子的捕获和传输。

单片集成电子器件极具潜力。目前，已有离子捕集器在商业CMOS代工中被制造，并证明了稳定Sr+离子的装载和捕集，这为利用CMOS电子器件进行离子阱操作打开了大门。在这一成果基础上，最近的工作展示了将16个DAC通道单片集成到180纳米CMOS代工工艺制造的表面电极离子捕获器中，Ca+离子被捕获并稳定地传输。

虽然集成电子器件具有巨大前景，但仍需证明它们不会引入有害影响例如，须证明片上功率耗散可以管理，且电路中电流不会产生导致离子量子比特退相干的波动磁场。同时，集成到离子阱中的功能性CMOS DAC演示可能为DAC以外的集成电子设备铺平道路。

07

未来技术发展

1）离子种类选择

几乎所有的碱土和碱土类离子都已经进行了基本的捕集和控制，然而，随着系统规模和能力的扩大，使用特定离子会存在潜在好处/缺点；尽管已有许多离子量子比特和量子逻辑门类型，但仍有许多技术需要开发以建立更多的可扩展系统。不同的离子种类在选择中有不同权衡，因为它们在质量、能量光谱、光谱状态与电磁辐射的耦合强度、核自旋和特定的同位素丰度方面存在差异。实验中最常使用的几个离子种类的特性见下表：

量子计算的常用离子特性。使用的一阶磁场无关（FOFI）转变在最后一栏中用所需磁场表示；“Clock”表示使用名义上的零场时钟状态。符号I是核自旋，λ1/2、λ3/2、λD是指从基态到P1/2、P3/2和（如果存在）D5/2级的衰变率γD的转变波长。通常被编码的量子比特类型：Z（Zeeman）、H（超精细）、F（fine structure）和O（optical）；通常使用的门类型：R（Raman）、O（optical）、M（magnetic[交流或静态梯度]）。a）这些同位素没有很好的状态辨别方法；b）这种钡的同位素是放射性的，半衰期为10.5年；c）来自双倍（三倍）YAG激光器的532纳米（355纳米）的光已被用于驱动Ba+（Yb+）的Raman转换。

2）选择量子比特和门的类型

在目前的实验中，两个最流行的量子比特-门对选择是使用Raman门操纵的超精细量子比特、使用四极转换（quadrupole transitions）操纵的光学量子比特，都使用激光进行激发。

就单量子比特和双量子比特门而言，直接的光学门只需使用一束激光就可以完成，而Raman门则需要两个或三个激光场以及它们的相对干涉测量稳定性。因此，与光学转换（optical transition）相比，以Raman门进行的单量子比特门操作对冷却离子运动到陷阱电位的基态的依赖性要小得多。双量子比特门，由于需要激发离子（而不仅仅是电子）运动，通常比单量子比特门慢，可以用类似的方式来比较，所需的功率将更大。

驱动光学门和Raman门所需的光功率与离子种类门时间的函数。功率是假设在两个Raman光束之间平均分配的总功率，光学门是在基态和D5/2状态之间进行的。(a)错误在10^-4以内的单量子比特门。(b)错误为10^-3或更小的双量子比特门。在光学情况下，降低自发发射的错误需要缩短门时间（通过增加功率），而在Raman情况下，在相同的门时间内，散射误差可以通过增加解谐和功率来降低。

3）系统温度的选择

虽然通过多普勒冷却将原子离子的动能降低到≈1mK的温度，随后冷却降低到20μK的温度；但在操作期间，陷阱本身可以保持（甚至高于）室温：内部的电子量子比特可以与热源有效隔离。

然而，对于可扩展的系统来说，需要考虑陷阱-电极温度的影响。例如，离子寿命需要超高压，使用低温技术来实现低压有一个额外的好处，那就有广泛的材料选择，因为在低温下放气会受到指数级的抑制。另一方面，由于大多数材料的冷却功率在低温下有限，这导致了对功率处理的挑战，例如，集成光学和电子技术的耗散。

4）总结与展望

上述考虑因素相结合，就为捕获离子的系统扩展提出了特殊解决方案。

如果门的持续时间约为10^-5秒，对整个处理器的速度没有限制，使用光学逻辑门而不是受激Raman激发，可以获得较低的光功率要求。然而，如果需要更快的门（在微秒级或以下的双量子比特门持续时间），通过Raman门需要的功率更少。对于利用集成光子学方法的、潜在可扩展性架构，光学门有一个额外的优势，即可以在红色和红外的一般较长的波长下操作；Raman门可能需要在蓝光和紫外光波长下提供高的光功率，那里的光波导的损耗要高一些。因此，如果门操作是通过光学方式完成的，片上的功率耗散就会减少。

在需要低存储错误、高保真纠缠的情况下，超精细量子比特是最好的选择；如果系统要求允许磁屏蔽，Zeeman量子比特是潜在的第二选择。光学和精细结构量子比特会受到可转移状态寿命限制，因此不太适合于需要长时间不纠错的情况，例如NISQ量子模拟。

而超精细量子比特的高离子质量会导致Raman门所需的功率增加，也需要在离子阱上施加更高的电压，这对增加可扩展性又是一个挑战。较轻的离子允许更高的陷阱频率，因此可能允许更快的门操作（如果有足够的功率），但它们的波长在紫外范围外，这限制了标准集成光子学技术的适用性。中等重量的离子可用于便携式应用，如量子传感器，这在电、光功率的妥协基础上是可行的。

如果要有一个“通用”的离子，它可能是Ca+。它在实验中被广泛使用：已经演示过所有类型的量子比特和门，具备高保真的双量子比特门、状态制备、测量和非常长的相干时间。它还被用来演示许多量子计算算法，以及量子模拟研究。Ca+所需的波长也相对方便：大致横跨可见光谱，并可以选择具有(⁴³Ca+)或不具有(⁴⁰Ca+)核自旋的全功能离子量子比特，每个量子比特都有可光学寻址的水平，用于搁置或执行量子操作。因此，甚至可以围绕一个离子——Ca+建立一个系统，特别是在需要灵活操作或最终的量子计算相关应用的情况下。

最后，由于捕获离子量子比特技术在过去20年中已经在推动量子计算领域的发展和突出实现大规模量子信息处理方面发挥了关键作用，虽然前面所列举的探究捕获离子量子计算长期前景的实验建议并不详尽，但我们相信在未来几年，捕获离子可能会继续成为探索量子计算能力和量子信息科技的有力工具。

参考文献（上下滑动查看更多）：

[1]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.113.220501

[2]https://aip.scitation.org/doi/10.1063/1.5088164[3]https://ieeexplore.ieee.org/document/365700[4]https://www.nature.com/articles/nature07125[5]https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1367-2630/15/12/123012[6]https://www.nature.com/articles/nphys2900[7]https://arxiv.org/abs/1902.04059[8]https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.7.041061[9]https://www.nature.com/articles/s41566-017-0007-1[10]https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.8.021012[11]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.121.123603[12]https://arxiv.org/abs/1902.08543[13]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.121.090502[14]https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.1601540[15]https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2058-9565/aae0fe[16]https://www.science.org/doi/10.1126/science.aad9958[17]https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.1618020114[18]https://journals.aps.org/prapplied/abstract/10.1103/PhysRevApplied.11.024010[19]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.121.040503[20]https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1367-2630/18/2/023047[21]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.120.023201[22]https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1367-2630/aa6918[23]https://link.springer.com/article/10.1007/s00340-018-6903-3[24]https://link.springer.com/article/10.1007/s00340-016-6527-4[25]https://aip.scitation.org/doi/10.1063/1.5045326[26]https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2058-9565/ab0513[27]https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.99.023405[28]https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.98.063430[29]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.117.140501[30]https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/10933/2507647/Towards-fast-and-scalable-trapped-ion-quantum-logic-with-integrated/10.1117/12.2507647.short?SSO=1[31]https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.84.030303

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