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与互联网安全相关的量子计算最新进展
几年前，总结使用逻辑量子计算进行因式分解的状态相对容易，因为该领域才刚刚起步 [Orm21]。有几个小组生产量子比特芯片用于演示，并且都使用基于超导传输量子比特的相同技术。今天，硬件的创新种类更多，扩展挑战更加明显。鉴于精通量子设备物理和工程的人才迅速增加，以及他们最近取得的成果，似乎更有可能在未来 5 到 10 年内出现有用的量子计算机。虽然 RSA 公钥系统并没有面临迫在眉睫的危险，但 10 年后可能会有具有足够原始量子比特的设备开始着手解决 2048 位数字的因式分解问题。到那时，我们应该知道量子设备是否会拥有成功所需的速度和可靠性。量子计算技术的进步速度开始看起来像许多经济实用制造业中看到的一般规律，其中生产率缓慢增加，
基于量子状态路由器的模块化量子计算机。
实现大规模量子处理器的核心挑战是设计和实现量子连接的设计和实现：我们必须能够在Qubits之间执行有效的大门，但防止连接破坏量子质量或禁止“调试”系统。在这项工作中，我们提出了一个微波量子状态路由器，该路由器实现了四个独立和可分离的超级传导量子器模块之间的全面耦合。每个模块由单个transmon，读取模式和通信模式组成，耦合到路由器。路由器设计集中在基于参数驱动的约瑟夫森 - 基于三波混合元件上，该元件在模块的通信模式之间生成光子交换。我们首先证明了四种通信模式之间的连贯的光子交换，平均全交换时间为760 ns，平均模块间栅极限制为0.97，受我们模式的连贯时间的限制。我们还展示了模块Qubits之间的光子传输和成对的纠缠，以及在路由器上同时交换的并行操作。此处展示的大门可以很容易地扩展到更快，更高的路由器操作，并缩放以支持较大的量子模块网络。
LC18362N 2 kmr
在量子电路的内部层内发生的测量（中路测量）是有用的量子计算原始的，最著名的是用于量子误差纠正。中路测量值同时具有经典和量子输出，因此它们可能会受到误差模式，这些模式对于终止量子电路的测量不存在。在这里，我们展示了如何使用一种称为量子仪器线性栅极组合层摄影（QILGST）的技术来表征由量子仪器建模的中路测量值。然后，我们将此技术应用于在多Qubit系统内的超导式传输矩形上表征分散测量。通过改变测量脉冲和随后的门之间的延迟时间，我们探讨了残留空腔光子群体对测量误差的影响。QILGST可以解决不同的误差模式并量化测量中的总误差；在我们的实验中，对于1000 ns以上的延迟时间，我们测量了总误差率（即半钻石距离）！！= 8.1±1.4％，读出97.0±0.3％的读数和输出量子态填充率分别为96.7±0.6％和93.7±0.7％，分别为0和1时。
用于即时单次状态分类的神经网络
为了部署基于神经网络的状态分类，我们使用了开源 PyTorch 库。21 该库面向计算机视觉和自然语言处理，包括实现深度神经网络的能力，并包含用于在图形处理单元 (GPU) 上进行数据处理的内置功能。GPU 集成使我们的管道足够快，可以执行即时数据分类，而无需将原始测量信号传输到硬盘驱动器。除其他优点外，它还允许实时监控读出分配保真度。由于神经网络的初始训练需要几分钟的时间，因此随后的网络权重重新训练需要几秒钟，并允许读出分配保真度返回到最佳值。更重要的是，本研究中使用的卷积神经网络可以设计和训练成能够适应某些实验参数漂移的方式。具体而言，我们提出了一种策略来消除由微波发电设备引起的局部相对相位漂移对读出分配保真度的影响。在我们的实验中，我们使用了电路量子电动力学平台的原始部分：耦合到读出腔的传输器。
相干的超导量子矩形量子量
Josephson隧道连接是几乎所有超导电子电路（包括Qubits）的核心。典型地，使用阴影蒸发技术制造了量子位的连接处，以减少超导纤维界面的介电损耗贡献。近年来，亚微米量表重叠连接开始引起人们的注意。与阴影蒙版技术相比，不需要角度依赖性沉积，也不需要独立的桥梁或重叠，这对于晶圆尺度处理而言是显着的局限性。这是以在制造过程中打破真空的成本，但简化了在多层电路中的集成，实现截然不同的连接尺寸，并可以在工业标准的过程中更大规模地制造。在这项工作中，我们证明了减法过程用于制造重叠连接的可行性。在一系列测试接触中，我们发现6个月内平均正常状态阻力的低老化仅为1.6％。我们通过将它们用于超导式的transmon量子位来评估连贯性。在时间域实验中，我们发现，最好的设备的量子寿命和相干时间平均大于20µs。最后，我们讨论了我们技术的潜在改进。这项工作铺平了迈向更标准化的过程，并具有材料和生长过程，这是大规模制造超导量子电路的重要步骤。
sq-cars：可扩展的量子控制和读数系统
摘要 - Qubits是量子处理器的基本构建块，量子处理器需要Giga Hertz频率范围内的电磁脉冲和纳秒频率的延迟，以进行控制和读数。在本文中，我们解决了与用于控制和测量超导码头的室温电子相关的三个主要挑战：可伸缩性，直接Mi-crowave合成和一个固定的用户界面。为了应对这些挑战，我们开发了基于ZCU111评估套件的系统。SQ-CARS设计为可扩展，可配置和相位同步，提供多数控制和读数功能。该系统提供了交互式Python框架，使其对用户友好。通过确定多个通道的确定性同步来实现对较大Qubits的可伸缩性。该系统支持从4到9 GHz的第二个Nyquist区域技术直接合成任意矢量微波脉冲。它还具有板载数据处理，例如可调的低通滤波器和可配置的旋转块，可实现锁定检测和量子实验的低延迟活动反馈。通过板载Python框架可以访问所有控制和读数功能。为了验证SQ-CARS的性能，我们进行了各种时间域测量值，以表征超导式的Transmon Qubit。我们的结果与类似实验中常用的传统设置进行了比较。通过确定控制和读取通道的确定性同步，以及用于编程的开源方法，SQ-CARS为具有超导码头的高级实验铺平了道路。
CNOT 门量子电路
受控 Pauli-X 门，也称为 CNOT 门，是量子电路中非常常见且有用的门。这种门涉及 -量子比特系统中的两个量子比特 i 和 j。两个量子比特中的一个（称为量子比特 i ）是目标量子比特，而另一个量子比特起控制作用。当控制量子比特 j 处于 | 1 ⟩ 状态时，将 Pauli-X 门（即非门）应用于目标量子比特 i ，该门会被翻转。当量子比特 j 处于 | 0 ⟩ 状态时，量子比特 i 不会发生任何事情。实际上，CNOT 门在量子计算和量子信息领域至关重要。事实上，单量子比特幺正门和 CNOT 门一起构成了量子计算的通用集：-量子比特系统上的任何任意幺正操作都可以仅使用 CNOT 门和单量子比特幺正门来实现（有关这一重要结果的完整证明，请参阅 [29，第 4.5.2 节]）。 因此，在当前的实验量子机中，许多多量子比特门都是使用 CNOT 门和其他单量子比特门实现的。 在图 3 中，我们给出了这种实现的几个经典示例：可以使用 3 个 CNOT 门模拟 SWAP 门，可以通过 2 个 Hadamard 单量子比特门和一个 CNOT 门实现受控 Pauli-Z 门。 例如，这些实现用于 IBM 超导 transmon 设备（www.ibm.com/quantum-computing/）。
![arXiv:2006.16862v2 [quant-ph] 2020 年 9 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\150a07bc29080313ee7cf270455abad7043aeeec.webp)
arXiv:2006.16862v2 [quant-ph] 2020 年 9 月 28 日
约瑟夫森隧道结是几乎所有超导电子电路（包括量子比特）的核心。通常，量子比特的结是使用阴影蒸发技术制造的，以减少超导薄膜界面的介电损耗贡献。然而，近年来，亚微米级重叠结开始引起人们的关注。与阴影掩模技术相比，它既不需要角度相关沉积，也不需要独立的桥或重叠，而这些是晶圆级加工的重大限制。这是以在制造过程中破坏真空为代价的，但简化了多层电路中的集成，实现了截然不同的结尺寸，并能够在工业标准化过程中进行更大规模的制造。在这项工作中，我们展示了减法工艺制造重叠结的可行性。在一系列测试接触中，我们发现平均正常状态电阻的老化率很低，在 6 个月内仅为 1.6%。我们通过将结用于超导传输量子比特来评估结的相干性。在时间域实验中，我们发现我们的最佳设备的量子比特寿命和相干时间平均都大于 20µs。最后，我们讨论了我们技术的潜在改进。这项工作为采用先进材料和生长工艺的更标准化工艺流程铺平了道路，并为大规模制造超导量子电路迈出了重要一步。
利用读出信号的实时反馈进行深度强化学习的快速量子门设计
高保真量子门的设计很困难，因为它需要优化两个相互竞争的效应，即最大化门速度和最小化量子比特子空间的泄漏。我们提出了一种深度强化学习算法，该算法使用两个代理同时解决超导传输量子比特的速度和泄漏挑战。第一个代理使用从奖励中学习到的策略构建量子比特同相控制脉冲，以补偿短门时间。在整个构建全长脉冲的中间时间步骤中获得奖励，使代理能够探索较短脉冲的前景。第二个代理确定异相脉冲以针对泄漏。这两个代理都使用来自嘈杂硬件的实时数据进行训练，从而提供适应不可预测的硬件噪声的无模型门设计。为了减少测量分类错误的影响，代理直接在探测量子比特的读出信号上进行训练。我们通过在 IBM 硬件上设计不同持续时间的 X 和 X 的平方根门来展示概念验证实验。仅经过 200 次训练迭代，我们的算法就能构建新的控制脉冲，速度比默认 IBM 门快两倍，同时在状态保真度和泄漏率方面与其性能相当。随着我们自定义控制脉冲的长度增加，它们开始超越默认门。门操作速度和保真度的改进为量子模拟、量子化学和近期及未来量子设备上的其他算法中更高的电路深度开辟了道路。
超导电路中量子稳定器的硬件实现
保护量子处理器中的脆弱信息需要某种形式的量子纠错 (QEC)。使用典型的“软件” QEC 技术（如表面代码 [1]），稳定单个逻辑量子位需要许多物理量子位，每个物理量子位通常实现为弱非线性振荡器。纠错和计算是通过一系列操作和测量实现的，这些操作和测量可以识别位翻转和相位翻转错误。另一种方法是直接在硬件中实现量子稳定器。在这里，纠错源自自然量子动力学，减少了对重复纠缠门、测量以及大量控制线和复杂的经典控制硬件的需要。在这种方法中，高度非平凡的哈密顿量会在巨大的希尔伯特空间内产生一个微小的受保护子空间。这两种方法都可以用错误抑制因子 Λ 来表征，Λ 是逻辑错误随系统规模减小的速率。当前 transmon 量子比特阵列每轮软件纠错所需的时间很长，这意味着 Λ 仅略大于 1 [2] 。在这项工作中，我们通过实验证明了使用哈密顿方法实现更大的 Λ ≳ 100 的潜力。代价是出现相对低能量模式，间隙 ≲ 1 GHz，这使得初始化具有挑战性；这些间隙可以通过参数优化提高。在使用硬件 QEC 构建可扩展逻辑量子比特之前，随着系统规模的增加，证明基于汉密尔顿工程的保护的有效性至关重要。在本信中，我们观察并量化了未受保护元素之间的稳定相互作用汉密尔顿量。我们进行具有局部通量控制的光谱测量，并观察汉密尔顿量中稳定剂项的特征。具体而言，我们发现能带相对于