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错误抑制、错误缓解和纠错，有什么区别？
光子盒研究院
量子计算机具有变革的潜力，但前提是我们能够处理这些在宇宙物理极限下运行的高噪声、高灵敏度系统所固有的错误。错误处理并不是一项简单的任务；我们需要在系统设计的每一步都预测并修复这些错误。
在计算机中出现错误是很自然的事情：量子态应该按照所执行的量子电路的规定演化。然而，由于外部环境或硬件本身存在各种不可避免的干扰（即我们所说的噪音），实际量子态和量子比特的演化可能会有所不同，从而导致计算出错。但量子比特误差比经典比特误差更为复杂。不仅量子比特的零值或一值会发生变化，而且量子比特还带有相位：这有点像它们指向的方向。
我们需要在系统的各个层面找到处理这两种错误的方法：
- 一是改进我们对计算硬件本身的控制；
- 二是在硬件中建立冗余，这样即使有一个或几个量子比特出错，我们仍然可以检索到准确的计算值。
我们有几种不同的方法来处理这些错误，但所有的术语都会让人感到困惑，甚至在这一领域，人们对每个术语的确切含义也存在分歧。我们可以将错误处理分成三个核心部分，每个部分都有自己的研发考虑因素：错误抑制、错误缓解和错误纠正。
请注意，它们之间的区别很微妙，而且没有完全明确的定义，尤其是抑制和缓解之间的区别。
错误抑制是最基本的错误处理。错误抑制指的是使用有关不良影响的知识来引入定制的技术，以预测和避免这些影响的潜在影响。
通常，当我们谈论错误抑制时，我们说的是在最接近硬件的层面上处理错误。这些技术往往不为用户所知，通常包括更改或添加控制信号，以确保处理器返回所需的结果。
误差抑制技术可以追溯到几十年前，并在一些最早的可控量子系统中得到了发展，例如作为磁共振成像（MRI）核心的核磁共振（NMR）设备。量子计算机也采用了其中的一些技术，例如自旋回波：一连串脉冲可以帮助量子比特重新聚焦，使其更长时间地保持量子态。自旋回波是动态解耦技术的一部分：动态解耦向“空闲”的量子比特发送脉冲，将它们的值重置为原始状态，从根本上消除计算中使用的附近量子比特的任何潜在影响。
绝热门衍生去除技术（Derivative Removal by Adiabatic Gate，DRAG）在标准脉冲形状中增加了一个分量，以减少进入高于计算中使用的 0 和 1 状态的量子比特。
几十年来，科学家们还开发了许多其他技术，并将其应用到已有的硬件中。例如，Qiskit Pulse 允许用户生成自定义脉冲，以便自行探索误差抑制。
经典计算的历史是晶体管和芯片技术不断进步、信息处理性能相应提高的历史。尽管近年来量子计算机在规模、质量和速度上都有了巨大进步，但这种逐步演进的过程似乎并不存在。事实上，人们普遍认为，必须首先建立一个大型容错量子处理器，然后才能实现任何已被证实具有超多项式速度的量子算法。因此，建立这样一个处理器是我们研发的核心目标。
然而，我们广义上称之为量子误差缓解技术的最新进展，让我们能够为实现这一目标铺设一条更为平坦的道路。在这条道路上，量子比特相干性、门保真度和速度方面的进步会立即转化为可衡量的计算优势，这与历史上经典计算机所取得的稳步进展类似。
当然，实用量子计算的最终试金石是在有用的问题上提供优于经典方法的优势。这种优势可以有多种形式，其中最突出的一种是量子算法的运行时间比最佳经典方法有大幅提高。要做到这一点，该算法应能以量子电路的形式高效呈现，并且不存在能高效模拟这些量子电路的经典算法。这只有在特定类型的问题上才能实现。
因此，获取量子优势需要我们回答两个问题：首先，我们可以将哪些问题映射到量子电路中，从而获得比经典方法更好的解决方案？其次，我们如何在运行时间更快的量子硬件上获得这些电路的可靠结果？
解决第一个问题不是我们能单独完成的。我们致力于与社区和行业专家合作，寻找可以用量子电路解决的问题，而这些问题是众所周知的难以用经典方法模拟的。正因为如此， IBM 量子网络建立了世界上最大的量子生态系统，由财富 500 强企业、学术机构、国家实体、初创企业和 Qiskit 社区组成，共同探索量子电路的问题空间，推动真正的应用和价值。
那么，我们该如何规划在实践中解决第二个问题的路径呢？
当前的量子硬件受到不同噪声源的影响，其中最著名的是量子比特退相干、单个栅极误差和测量误差。这些误差限制了我们所能实现的量子电路的深度。然而，即使是浅层电路，噪声也会导致错误估计。幸运的是，量子误差缓解提供了一系列工具和方法，即使在引入容错之前，我们也能从有噪声的浅深度量子电路中评估出精确的期望值。
——许多科学家们甚至认为，减少误差是在短期内实现实用量子计算机的关键。
IBM的团队正在探索和开发一系列不同的误差缓解技术。例如，概率误差消除是从一组电路中采样，平均模仿噪声反相通道来消除噪声。这个过程有点像降噪耳机的工作原理，但它是平均工作，而不是逐次消除噪音。零噪声外推法（ZNE）通过外推不同噪声强度下的量子电路测量结果来确定实际值，从而减少影响噪声量子电路测量结果的噪声。其他方法，如 M3 和扭转读出误差消除法（TREX），则专门用于降低量子测量的噪声。
值得注意的是，这些方法都有各自的开销，以及各自的精度水平。例如，这些技术中最强大的技术会带来指数级的开销：它们运行所需的时间会随着问题规模（由量子比特数和电路深度定义）的增加而呈指数级增长。有了多种方法组合，用户就能根据自己的精度要求和愿意接受的开销来选择哪种技术对他们的问题最有意义。
科学家之所以对误差缓解感到兴奋，是因为这些技术中最强大的技术允许计算无噪声（无偏）期望值。期望值可以编码各种属性或问题。例如，它们可以编码自旋系统的磁化或相关函数、分子构型的能量或成本函数。但是，它们通常并不代表找到特定量子态（如 |00110⟩）的概率。
尽管存在开销，但对于数百个量子比特和等效电路深度，误差缓解仍然具有实际意义。在数百个具有等效电路深度的量子比特之后，已有学者设想了潜在的混合量子纠错和误差缓解技术。
我们希望通过纠错来实现我们的终极目标：容错量子计算。在这种计算中，我们建立起冗余——这样即使有几个量子比特出现错误，系统仍能为我们在处理器上运行的任何尝试返回准确的答案。纠错是经典计算中的一项标准技术，通过冗余对信息进行编码，从而检查是否发生错误。
量子纠错是相同的理念，但需要注意的是，我们必须考虑到上述新型错误。此外，我们还必须仔细测量系统，以避免我们的状态崩溃。在量子纠错中，我们将单个量子比特值（称为逻辑量子比特）在多个物理量子比特之间进行编码，并实施门，将物理量子比特结构视为本质上无差错的逻辑量子比特。我们执行一组特定的操作和测量，合称为纠错码，以检测和纠正错误。根据阈值定理，我们知道在应用纠错之前，我们的硬件必须达到一个与硬件相关的最小错误率。
但纠错不仅仅是一个工程挑战，它还是一个物理和数学问题。目前领先的编码表面码，需要为每个单逻辑量子比特提供大量的物理量子比特 O(d^2)，其中 d 是编码的一个特征，称为其距离，与可纠正的错误数量有关。为使 QEC 代码能够纠正足够多的错误以实现容错，必须选择足够高的距离 d，使代码的纠错能力与量子设备的错误率相匹配。由于目前的量子设备噪声很大，误差率接近 1e-3，这意味着采用表面代码进行量子纠错所需的量子比特数量目前并不现实——每个逻辑量子比特需要太多的物理量子比特。为了向前迈进，我们既需要降低设备的物理错误率，比如说降低到 1e-4，又需要发现需要更少物理量子比特的新代码。
世界各地的理论家们仍在设计不同的纠错策略和量子比特布局，以确定哪些策略和布局对未来最有前景，他们已经取得了一些重大突破。
错误抑制、错误缓解和错误纠正听起来似乎差不多，但每种方法都需要各自的专业知识和考虑因素，而每种方法对于确保量子计算机带来真正的价值都至关重要。虽然我们知道我们希望量子计算机解决什么样的问题，但要真正解决这些问题，就必须以实用、可扩展的方式处理错误和噪声，而目前还不清楚如何实现这一点。
错误抑制、缓解和纠正领域的任何改进都会使实用量子计算更接近现实：这些领域协同工作，将为降低量子计算的开销提供一条连续的途径。
参考链接：[1]https://medium.com/qiskit/why-this-quantum-pioneer-thinks-we-need-more-people-working-on-quantum-algorithms-3020729c61e1[2]https://research.ibm.com/blog/quantum-error-suppression-mitigation-correction[3]https://research.ibm.com/blog/gammabar-for-quantum-advantage
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