风险投资和商业部门的作用:短期与长期资本市场在开发新技术中发挥着至关重要的作用。风险投资在量子计算中发挥着积极作用;然而,鉴于 NISQ 的固有局限性,其中许多投资的长期收益有限。这些商业驱动力不一定适用于 FTQC,因为 FTQC 寻求的是实现量子计算真正承诺所需的持续、长期耐心的资本投资。商业和风险投资部门普遍存在的短期思维正在推动量子计算发展专注于短期收益。这些短期收益与建立 FTQC 所需的发展之间的重叠越来越小——这不仅对技术本身而且对投资都是一种风险。
近年来,嘈杂中型量子计算 (NISQ) 占据了新闻头条,而容错量子计算 (FTQC) 的长期愿景则具有巨大的潜力,尽管目前资源成本和量子纠错 (QEC) 开销难以解决。对于感兴趣的问题,FTQC 将需要数百万个具有长相干时间、高保真度门和紧凑尺寸的物理量子位,才能超越经典系统。正如异构专业化在经典计算中提供了扩展优势一样,它同样在 FTQC 中引起了人们的兴趣。然而,由于设计空间巨大和物理约束多变,在 FTQC 系统的硬件或软件元素中系统地使用异构性仍然是一个严峻的挑战。本文通过介绍用于设计异构量子系统的工具箱 HetArch 并使用它来探索异构设计场景,应对了使异构 FTQC 设计实用化的挑战。我们使用分层方法,将量子算法依次分解为更小的操作(类似于经典应用内核),从而大大简化了设计空间和由此产生的权衡。我们专门针对超导系统,设计由各种超导设备组成的优化异构硬件,将物理约束抽象为设计规则,使设备能够组装成针对特定操作进行优化的标准单元。最后,我们提供了一个异构设计空间探索框架,将模拟负担减少了 10 4 倍或更多
最近,量子计算重新引起了人们的关注,因为已经报道了几台较大规模的量子计算机,例如 [1]。容错量子计算(FTQC)[2]被认为是实现大规模量子计算机必不可少的。FTQC 对量子纠错码(QECC)中的码字执行计算,而不将其解码为原始信息。量子纠错可以分为两大类,一类是经典信息(比特序列)的传输,另一类是量子信息。FTQC 依赖于后者,因为量子计算机的内存由量子信息组成。本综述也关注后者。我们假设读者熟悉传统纠错理论和初等代数。特别是,假设读者具备张量积的知识。熟悉这些知识后,本文就可以自洽地阅读了。虽然本综述只对量子信息做了最低限度的回顾,但我们仍推荐 [3] 作为一本不错的量子信息入门教材。传统的纠错码通过向原始信息中添加冗余来纠正经典信息中的错误。量子不可克隆定理 [4] 认为这种冗余的添加是不可能的,量子纠错也是如此。然而,Shor 通过明确提供 QECC 的例子推翻了这种天真的信念 [5] ,这引发了人们对 QECC 的广泛研究关注,当时提出了许多 QECC 的构造。
最近,量子计算重新引起了人们的关注,因为已经报道了几台较大规模的量子计算机,例如 [1]。容错量子计算(FTQC)[2]被认为是实现大规模量子计算机必不可少的。FTQC 对量子纠错码(QECC)中的码字执行计算,而不将其解码为原始信息。量子纠错可以分为两大类,一类是经典信息(比特序列)的传输,另一类是量子信息的传输。FTQC 依赖于后者,因为量子计算机的内存由量子信息组成。本综述也关注后者。我们假设读者熟悉传统纠错理论和初等代数。特别是,假设读者具备张量积的知识。熟悉这些知识后,本文就可以自洽地阅读了。尽管本综述只对量子信息做了最低限度的回顾,我们仍推荐 [3] 作为一本不错的量子信息入门教材。传统的纠错码是通过在原始信息中添加冗余来纠正经典信息中的错误。量子不可克隆定理 [4] 认为,这种冗余的添加是不可能的,量子纠错也是不可能的。然而,Shor 通过明确提供 QECC 的例子 [5] 推翻了这种天真的信念,这引发了人们对 QECC 的广泛研究关注,当时提出了许多 QECC 的构造方法。其中,QECC 的重要类别是所谓的 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码 [6],[7] 和稳定
摘要我们提出了一种使用耐故障(FT)栅极的差异量子本元素(VQE)算法,因此适合在未来错误校正的量子计算机上实现。VQE量子电路通常是为近期嘈杂的量子设备而设计的,并将连续的参数化旋转门作为中央构建块。另一方面,FT量子计算机(FTQC)只能实现一组离散的逻辑门,例如所谓的Clifford + T门。我们表明,VQE的能量最小化可以使用这样的FT离散门机执行,在此我们使用Ross-Selinger算法将连续旋转门移到可误差的Clifford + T GATE-SET。我们发现,与参数化电路之一相比,如果在VQE优化中使用了转移的自适应精度,则不会损失收敛性。使用VQE的状态制备仅需要适度的t -gate,具体取决于系统大小和转卸精度。我们在模拟器上证明了两个原型自旋模型,最多16个Quinbits。这是在新兴ft设置中整合VQE和更一般的变性算法的有希望的结果,在那里它们可以形成一般量子算法的构建块,这些算法将在FTQC中可以访问。
校正(QEC),横向和非转交逻辑门及其对普遍性的影响。然后,我将重点介绍Rydberg Atom阵列作为FTQC平台的特定优势和机会,并展示其独特功能(例如非本地连接性,平行的闸门动作,集体活动性,集体移动性以及本地多控制的Gates)如何使用诸如魔术和良好的魔术集合,以实现魔术,并在魔术中实现魔术,以实现魔术,并使用魔术。受控-z代码(https://arxiv.org/abs/2312.09111)。
建筑Paul Hilaire,Grégoirede Gliniasty,Pierre- Emmanuel Emeriau,Stephen Wein,Stephen Wein,Alexia Salavrakos,Shane Mansfield Quandela,7 RueLéonardde Vinci,Massy,Massy,Massy,France paul.hilaire@quandela eactormand paul and comply-distuts量子量子量子(FTRESMBLY量子) 噪音。实现此目的,需要仔细安排组件,以便易于故障的量子信息处理,而无需过多的硬件。光子技术显示出大规模量子计算的希望,但是当前有效的全光FTQC体系结构[1]具有较大的资源足迹,这是由于基于广泛的硬件多路复用的资源状态生成器的严重依赖。基于Quantum-Emitter的单光子源最近在单光子质量方面优于传统方法,它们的旋转充当量子记忆,从而增强了发射光的纠缠。当前最大的光子纠缠状态是用这种来源产生的[2-3]。我们提出了针对基于量子发射机的平台量身定制的自旋光量子计算(SPOQC)体系结构,从而大大降低了资源足迹和硬件复杂性而不依赖多路复用。它利用旋转的光子发射和有效的重复范围,直至成功范围,以处理量子信息。SPOQC的性能与全光音架构相匹配。它评估它是模块化的,可扩展的,并且可以实现任何稳定器量子误差纠正(QEC)代码。量子信息在量子发射器的旋转中编码,光子促进了长距离两旋式门,从而促进了高级QEC代码的实现
一个更好的例子来自 Nicholas Rubin 和 Ryan Babbush 撰写的《为未来纠错量子计算机上的物理模拟开发工业用例》,Quantum AI,2023 年 10 月,其中诚实地描述了解决各种物理模拟问题的各种 FTQC 用例。结果令人震惊。Nicholas C. Rubin、Ryan Babbush 等人撰写的《使用 Bloch 轨道的材料容错量子模拟》,PRX Quantum,2023 年 2 月至 10 月(52 页)提供了资源和时间估计,以数十万个逻辑量子比特和数千年为单位。Nicholas C. Rubin 等人撰写的《惯性聚变靶设计阻止本领的量子计算》,2023 年 8 月(37 页)列出了模拟各种设置(如质子和氘在核聚变中的相互作用)需要 5,650 到 33,038 个逻辑量子比特
本文通过引入Hetarch(用于设计异质量子系统的工具箱)来实现异质FTQC设计的挑战,并使用它来探索异性设计方案。使用分层方法,我们可以将量子算法分解为较小的操作(类似于经典应用程序内核),从而大大简化了设计空间和所得的权衡。专门针对超导系统,我们设计了由多种超导设备组成的优化异质硬件,将物理约束抽象成设计规则,使设备能够将设备组装到针对特定操作的标准单元中。最后,我们提供了一个异质的设计空间探索框架,该框架将模拟负担减少了10个或更多倍,并使我们能够将最佳的设计点提高。我们使用这些技术来设计用于纠缠蒸馏,误差校正和代码传送的超导量子模块,将错误率降低2。6×,10。7×和3。0×与均质系统相比。