革新，两种新方法确保量子计算机不会“带来噪音”
近日，美国能源部（DOE）西北太平洋国家实验室（PNNL）的科学家开拓了两种全新的方法来降低量子计算机的噪音，一种是通过杨-巴克斯特方程方程，另一种是通过哈密顿矩法。
二者均通过 IBM 量子计算机进行了验证，并取得了完美的结果。
01. 错误的产生
一直以来，无论是研究界还是工业界，量子计算始终面临着一个巨大的挑战，那便是纠错。
提及量子纠错，最重要的一个便是克服“噪声”，许多量子系统本身对外部环境高度敏感，噪声的产生是因为物理系统和自然系统并不是孤立存在的，它们仅仅是一个更大环境中的一部分，该环境内有许多粒子，且每个粒子都在不同的、未知的方向上运动，这种随机性会产生热波动。
也就是说，量子比特在运行时设备中的噪声已经存在。
在处理测量计算时，噪声影响，使计算结果表现出误差。例如，图像识别算法中的噪声可能导致程序将一辆手推车误认为自行车。所以，我们所说的消除“噪声”或者误差，即是消除存储在设备中的数据的随机波动。
02. 传统解决纠错的方法
噪声的存在将削弱量子计算机的大量计算能力。而传统的减少噪声的方法是通过捕获噪声产生的各种可能性以通过相关的算法或添加更多的量子辅助比特来降低噪声产生的误差。
但是，算法的开发将耗费大量的资源，而通过添加量子辅助比特则可能需要数千个标准量子比特才能创建一个高度可靠的逻辑量子比特（Logic Qubits）。
03. 杨-巴克斯特方程
美国能源部（DOE）西北太平洋国家实验室（PNNL）的科学家Bo Peng团队开拓了一种全新的方法来减小量子计算机的噪音问题，即通过应用杨-巴克斯特方程（Yang-Baxter）方程，压缩量子线路。并在 IBM 的量子计算机上验证了其可靠性。
图｜Yang-Baxter（来源：维基）
量子比特是传统计算比特的量子版本，其可以有多种形式，如光子、超导、离子阱等。
在Peng的研究中，Peng 专注于超导线路。该线路计算量子系统如何随时间变化。
假设你想看看一个量子系统（如一个原子阵列）在受到磁踢（Magnetic Kick）后是如何反应的。描述原子的量子演化所需的步骤越多，表示它所需的线路就越长，并且需要更多的线路层来适应长度。
不幸的是，更多的层数意味着更嘈杂的量子比特。Peng和他的团队为自己设定了一个挑战，即在不牺牲精度的情况下将线路的功能压缩到更少的层中。
Peng的团队包括阿贡的科学家Yuri Alexeev和Sahil Gulania以及PNNL的科学家Niri Govind。
他们克服了这一挑战。他们的解决方案在于一个被称为杨-巴克斯特方程的基本数学关系。通过应用这个方程，他们能够构建层数较少的线路。
这种压缩线路使他们能够在嘈杂的量子设备上有效地进行系统的时间演化。
更重要的是，压缩线路产生的保真度比多层线路高得多。
图｜Bo Peng（来源：太平洋西北国家实验室）
Peng表示：在提高了最终量子态的保真度的同时，增加了模拟的准确性。我们在数学上表明，你最终得到完全相同的结果的层数与所代表的量子比特的数量呈线性增长，这意味着与我们开始时相比，层数明显减少。
使用杨-巴克斯特方程可能是压缩量子比特线路几种数学方法之一。
Peng表示，杨-巴克斯特方程可能只是这个伟大压缩故事的起点。可能还有其他关系，我们可以用来做其他类型的压缩。
我们可能还可以在其他领域应用这一点，例如优化问题，您可以在其中找到完成某些任务的最佳路径。
04. 哈密顿矩法纠错
Peng 的另一项纠错方法称为哈密顿矩法（Hamiltonian moments method），同样的技术在 IBM 量子计算机上产生了完美的结果，在运行分子中的能量问题时得到了正确的能量值。
当我们考虑计算一个分子中的能量问题。首先，用所有必要的规范编写它的数学描述。然后，以一种可以在量子设备上计算其能量的方式对这一描述进行编码。
该设备发出了它的响应，但它是有噪音的，这意味着结果要么是错误的，要么是不太精确而没有用途。
Peng发现，通过将一些高等代数应用于设备的响应，可以对其进行改进，就像是在粗略的测量中使其精化到小数位。
哈密顿矩方法使科学家能够接近分子的真实能量，而不必满足于怎样处理量子设备最初的嘈杂、错误的读数。
该方法是量子计算的量子经典混合方法的一个例子。Peng 将量子设备的计算能力（分子模型编码在量子设备上）与久经考验的传统计算方法（以数学方法修正设备的响应）相结合。
这也是对通常的纠错方法的一种替代，这些方法是在量子设备本身进行的。
Peng表示，有很多经典计算方法可以用来减少量子误差，我们正在集思广益不同的方法。我们不应该将自己局限于传统的方式，人们习惯于思考的方式。
05. 新事物，新思物
使用量子设备来观察量子系统如何随时间变化，使用杨-巴克斯特关系来压缩量子比特线路，这些都是量子科学的新兴领域。
从经典计算转向量子计算研究意味着彻底改变计算的思考方式。
Peng于2016年从华盛顿大学获得理论化学博士学位，并于当年加入PNNL，成为著名的Linus Pauling博士后研究员。他开始研究多个物体相互作用的动力学，或称多体理论。然而，计算多体相互作用需要比许多学生接受的单体建模更密集的计算。
Peng表示，我们不得不用多体理论刷新我们的想法，从不同的角度思考相同的现象，这对我来说是一个非常自然的过渡，从传统的物理化学到计算科学，我们把这些多体理论放到软件里。
这也是通往量子模拟研究的一个自然的垫脚石，这需要把自己的思维从经典模式转向量子计算模式。
无论是自学成才的专家还是在量子信息科学领域开辟新天地的自学研究者，都必须不断地重新思考自然界是如何运作的。
Peng表示，我在经典计算中接受了大部分培训，所以我倾向于以传统的方式思考某些现象。
有了量子，新事物就会出现，然后你的大脑就会发生冲突，迫使你学习新事物。
这就像婴儿学习新事物时，对他们来说可能更容易。
但对于成年人来说，要学习新东西，我们必须摆脱一些旧的思维方式。
引用：
[1]https://www.anl.gov/article/bo-peng-ensures-quantum-computers-dont-bring-in-da-noise