Jul, 2016

近期量子设备中量子至高性的特征化

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TL;DR研究量子计算中的量子优越性，探讨基于（伪）随机量子电路输出分布的采样任务，指出在经典计算机上模拟需指数级时间，并在超级计算机模拟的基础上，得出了实现量子优越性所需的近 50 个超导量子位。引入交叉熵作为量子电路的评估标准，并提出基于交叉熵的量子优越性实验方案。
发现论文，激发创造
  • 量子霸权实验的复杂性理论基础

    本文针对量子计算机的性能和量子电路等问题，探讨了量子优越性、采样、复杂度等方面的理论基础及相关算法，并展示了量子优越性相对于多项式层次、BPP、BQP 等的可行性及其假设。

    Dec, 2016

  • 设备独立认证 “量子霸权” 的采样复杂度

    证明实现正确性是量子设备展示卓越计算能力的关键挑战之一，本文表明，所有足够平坦的分布样本都需要指数级的设备使用才能进行验证。

    Dec, 2018

  • 量子计算霸权

    量子算法是通过使用量子计算机加速计算问题的解决而发展的领域。量子霸权是一种超越任何经典计算机能力的计算任务，在该领域的关键里程碑是实现了通用量子计算。本文介绍了实现量子霸权的主要方案，并讨论了如何可靠地比较经典计算机和量子计算机的性能。

    Sep, 2018

  • 量子速度提升的最大割问题需要数百个量子比特的量子近似优化算法

    通过模拟 Quantum Approximate Optimization Algorithm，我们得出结论，除非可用几百个量子位，否则不可能实现量子加速度。

    Dec, 2018

  • 量子计算机的能力测量

    量子计算机可在某些特定问题上战胜超级计算机，但是目前硬件错误限制了其性能，我们提出了一种有效的方法来测试可编程量子计算机的能力，发现当前硬件存在复杂错误，导致结构化程序失败比无序的早一个数量级，因此我们提供了可靠和可扩展的基准测试，以便预测量子计算机在实际问题上的性能。

    Aug, 2020

  • 通过 60 比特 24 循环随机电路采样实现量子计算优势

    通过 Zuchongzhi 2.1 超导量子计算系统的展示，成功实现了一个系统规模为 60 个 qubits 和 24 个 cycle 的随机量子电路采样任务，该任务难度位于 Sycamore（2019）的经典模拟难度的 6 个数量级和 Zuchongzhi 2.0 的 3 个数量级之上，而经过传统计算机模拟，该任务需 28000 年的时间去完成，而 Zuchongzhi 2.1 只需 4.2 个小时。

    Sep, 2021

  • 关于线性光学量子复杂性的实验验证

    利用线性光学电路采样算法和观察 “波色云” 现象成功验证量子技术，为所有架构的量子技术提供了可行的验证方法。

    Nov, 2013

  • 量子计算机的争议

    本研究针对量子计算机的可行性进行了计算复杂度的论证，并且鉴定了一种由噪声中等规模量子计算机描述的非常低复杂度概率分布，解释了为什么它既不允许高质量的量子纠错，也不允许展示量子霸权。同时，我们还推导了一些关于噪声量子系统行为的一般性原理。这项工作支持 Pitowsky（1990）研究的 “物理教堂论文”，并遵循他利用有关计算的抽象思想来研究实际物理计算机的性能的愿景。

    Aug, 2019

  • 近期量子计算技术：Variational Quantum Algorithms、误差缓解、电路编译、基准测试和经典模拟

    这篇论文介绍了近期量子计算技术的各种方法，包括变分量子算法、误差缓解、量子电路编译和基准测试协议等，并指出了它们的应用前景和提高量子设备性能的潜力。

    Nov, 2022

  • 可编程超导量子比特的实验性量子对抗学习

    本文报道了第一个用可编程超导量子位的量子对抗学习实验，结果表明量子学习系统在对抗场景下存在一定的易受攻击性，并证明了对抗训练过程可以显著增强其抵御干扰性攻击的鲁棒性。

    Apr, 2022