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在超导量子比特上实现量子计算
量子计算利用量子力学进行计算，超导量子比特是目前实现量子计算机的更成熟的技术。在本文中，我们描述了量子处理器单元 (QPU) 的实现，该单元用于通过使用信号发生器在超导量子比特设备上以微波脉冲的形式执行指令并执行量子比特读出。我们进一步扩展 QPU 作为执行量子比特表征任务（例如光谱和退相干测量）的平台，以确定和优化执行量子门操作的工作参数。我们还展示了 QPU 在执行量子比特实验中的用途，例如高斯和因式分解以确定整数的因数和贝尔不等式测试以检查一对量子比特之间的纠缠强度。我们在将量子电路编译成微波脉冲序列以供 QPU 执行时弥合了量子计算和量子比特硬件之间的鸿沟。讨论了编译过程以及硬件限制和编译前优化程序。最后，我们展示了一个执行变分量子算法的示例，并将该示例分解为从用户提供的量子电路到将在 QPU 上执行的脉冲序列的所有层。
IBM 对量子信息科学的 RFI 回应
Jerry M. Chow、Jay M. Gambetta、Mark Ritter 摘要 IBM 研究部门长期以来一直支持行业对量子信息科学 (QIS) 的追求。早在上世纪 80 年代初，IBM 就赞助了一次具有开创性的会议，在会上，Richard Feynman 讨论了利用量子力学为新一代计算机提供动力的可能性。从那时起，IBM 的主要成就包括首次演示量子密钥分发 (Bennett, Smolin 1989)、首次在 NMR 系统中实现 Shor 因式分解算法 (Almaden, 2001)，以及最近在可扩展的超导量子比特晶格中实现任意量子误差检测 (2015)。IBM 致力于推动采用量子纠错的容错量子计算，并为此积极与美国联邦政府合作。例如，TJ Watson 研究中心的 IBM 量子计算团队自 2010 年底以来一直致力于 IARPA 赞助的多量子比特相干操作计划，并将在有机会取得进一步进展时继续开展互补工作。这里我们介绍了我们对量子信息科学现状、该领域的应用以及我们对行业角色的愿景的一些想法。
流体的量子计算
引言：量子计算是现代科学中最热门的话题之一，它所有望实现的惊人应用远远超出了传统电子计算机的能力范围，至少在某些应用领域是如此 [1]。量子计算的宣言可以追溯到理查德·费曼 (Richard Feynman) 的划时代论文，他在论文中提出了著名的观点：物理学“不是经典的”，因此应该在量子计算机上进行模拟 [2]。根据费曼的观察，量子计算的早期理论工作是在 20 世纪 80 年代进行的，例如 Deutsch 关于量子理论、通用量子计算机和丘奇-图灵原理之间联系的研究 [3]。随后，随着 20 世纪 90 年代中期 Shor 的整数因式分解算法和 Grover 的搜索算法的发表，该研究领域在理论工作和量子计算硬件方面都获得了显著的发展势头。从那时起，量子计算的研究领域一直在持续增长 [4–6]。在量子计算机的应用方面，量子多体系统的模拟最受关注，因为它具有科学和工业应用价值，而且与量子硬件的联系相对紧密，正如费曼最初的提议一样。然而，在本期《观点》中，我们将重点关注一条鲜为人知的领域，即使用量子计算机模拟经典流体 1 。为此，让我们参考由以下四个象限定义的物理计算平面：
![arXiv:2212.13938v1 [quant-ph] 2022 年 12 月 28 日](/simg/1\1612f5e6f2ab3daecafd31d7f5e99329217dc742.webp)
arXiv:2212.13938v1 [quant-ph] 2022 年 12 月 28 日
量子纠缠作为物理资源在量子信息处理中发挥着重要作用[1–3]。它广泛应用于各种量子信息处理任务，如量子计算[4]、隐形传态[5]、密集编码[6]、密码学[7]和量子密钥分发[8]。量子相干性是量子计量[9,10]和纠缠产生[11,12]的强大资源，也是量子光学[13–16]、量子信息[2]、固体物理[17]和热力学[18,19]中许多具有广泛影响的有趣现象的根源。量子算法的代表是Shor因式分解[20]和Grover搜索[21]算法。几年前，另一种称为 Harrow Hassidim-Lloyd (HHL) 算法的算法被开发出来。它可以计算稀疏矩阵的逆。HHL 算法在矩阵求逆任务中是最优的。Grover 算法是一种在量子计算机上运行的非结构化搜索算法，是量子计算的典型算法之一。Grover 算法或 HHL 算法 [22] 中研究了量子纠缠。在本文中，我们研究一个问题：“Grover 算法或 HHL 算法中的相干性、不一致性和 GM 如何变化？”。为了探讨这个问题，我们首先集中研究 Grover 算法。我们在子节 III A 中计算相干性。我们分别在引理 4、5、6 和 7 中的每一步计算不一致性。我们分别在引理 8、9、10 和 11 中的每一步计算 GM。然后，我们分别在表 I、表 II 和表 III 中展示了一致性、不一致性和 GM 的表格。我们
DOI:10.1587/transele.2021SEP0007 ...
超导量子电路是实现大规模量子计算机的有前途的平台。尽管固态量子比特存在各种退相干问题，但过去二十年来，材料和设计方面的不断努力已经提高了超导量子比特的性能。最先进的超导量子比特的相干时间即使在多量子比特设备中也已达到 100 毫秒以上 [1]。双量子比特门的保真度现已超过 99% [2]，而多量子比特的集成已引起越来越多的关注，以实现更高的计算功能。超导设备中的量子比特数量一直在迅速增加，一些研究小组已经运行了 10-100 量子比特的处理器 [3]–[7]。多量子比特处理器的最新重大成就之一是谷歌展示的所谓量子计算霸权 [3]。他们的研究结果显示了量子计算机在特定计算任务上优于传统超级计算机的优势。然而，这并没有直接导致量子计算机加速任何实际计算。我们仍处于构建具有错误恢复能力的量子计算机的早期阶段，用于运行诸如因式分解 [8] 和数据库搜索 [9] 等基本算法。量子纠错使量子计算机中的这种容错计算成为可能 [10]。固态设备量子纠错码最有希望的候选者是表面码 [11]，[12]。它只需要二维量子比特阵列中的最近邻相互作用，同时具有相对较高的错误阈值 ∼ 0.1% [13]。实现量子计算机的下一个里程碑可能是展示
支持量子声明宣言的图论论证
1981 年 5 月，费曼在一次会议演讲中提出了“用计算机模拟物理”的想法。在那次演讲中，他提出了使用量子计算机模拟传统计算机难以模拟的量子系统的想法。他的演讲发表在 [ 1 ] 上，被认为是量子计算研究领域的一次大爆炸。从那时起，学术界和企业界都为开发有用的量子计算机付出了很多努力。尽管有许多利益相关者加入了这项任务，但这条路还远未完成。最大的问题之一是制造问题：创建和保存量子位。量子位相当于量子环境中的比特，但它们不像传统比特那么容易保存。它们必须在非常低的温度下储存以保持一致性——任何基于不相干量子位的计算都会导致错误。尽管这项任务成本高昂，但还是有少数公司能够构建出可以运行的量子计算机。受量子力学规则的限制，量子计算模型仅通过幺正运算来操纵量子比特，幺正运算是线性算子的一个子集。投影是线性算子的另一个子集，它允许读取量子比特的内容，尽管不可避免地会改变它们的状态。因此，每个量子算法都必须开发为一系列幺正算子和投影。诸如 Shor 的因式分解 [ 2 ] 和
基于电路的量子算法实现的复杂性详细说明
量子计算利用量子力学的独特性质（如叠加和纠缠），以不同于传统计算机的方式执行计算任务 [1]。20 世纪 80 年代初，理查德·费曼 (Richard Feynman) 认为量子架构是模拟自然界中实际量子系统的合适方法 [2]，自此以后，人们对量子系统在计算任务中的应用给予了极大关注。量子信息和量子计算最伟大、最著名的成就包括超密集编码 [3]、密码系统的量子公钥分发的 BB-84 算法 [4]、Shor 的整数因式分解算法 [5]、Grover 的数据库搜索算法 [6]，以及其他同样重要或相关的示例。这些进展也已触及数学和自然科学的重要领域，量子算法和电路设计已被开发用于完成线性代数任务，如矩阵的特征值[7,8]和奇异值[9,10]分解、求解线性方程组[11]、求解线性[12-14]和非线性[15]微分方程、偏非齐次线性微分方程[16]，以及其他潜在应用。当前，噪声中尺度量子 (NISQ) 设备取得了一些进展，例如，任何经典浅电路都无法在合理时间内解决的问题，但事实证明可以通过浅量子电路解决 [17]、谷歌团队利用超导量子处理器架构实现的量子霸权 [18]、使用玻色子采样实现的量子优势 [19]，以及在 D-Wave 系统中通过基于量子的架构模拟量子系统 [20]。一般来说，量子算法的实现基于许多步骤，包括数据预处理、输入量子态的准备、输入信息的处理
通过程序合成发现量子电路组件
几十年来，人们一直认为量子计算机可以比传统计算机更有效地执行任务 [1]。例如，Shor 的因式分解算法 [2]、Grover 的搜索算法 [3]、变分量子特征值求解器 [4] 或其他量子机器学习算法 [5]，这些算法都可以对重要问题产生重大影响。尽管这些算法前景广阔，值得当前在开发大规模量子计算机方面做出的努力 [6]，但很难自动利用量子计算的优势。事实上，每一种算法都是为其解决的任务而专门发明的，而且它们的原理往往不易推广到其他任务。目前存在的算法仅仅有两百种 [7]。尽管有强有力的证据表明量子优势 [8]，即量子计算机可以比经典计算机更强大，并且近期设备上的这一优势已在特定用途设计的任务中得到实验证明 [9-11]，但我们无法自动利用叠加或纠缠等量子原理来加速经典算法：每个算法都必须从头开始设计，并且无法事先知道是否存在相应的更快量子算法。与经典算法相比，量子力学通常是违反直觉的，因此需要付出巨大的努力和想象力来构思量子算法。因此，一种理解量子世界规律并找到在量子计算机上解决给定任务的有效方法的技术将成为开发新量子算法和一般原理的宝贵工具，从而可以实现量子加速。这个长期目标目前遥不可及，但值得探索以开发可能用于此目的的成分。
![arXiv:2207.10770v1 [quant-ph] 2022 年 7 月 21 日](/simg/6\6ab36c79c785bee67ff787c84b500730a8291ac0.webp)
arXiv:2207.10770v1 [quant-ph] 2022 年 7 月 21 日
和科学领域的任何其他进步一样，量子计算的概念也是应运而生的。经典计算不足以模拟复杂的量子系统，主要是因为将量子系统的状态存储为经典信息所需的内存会随着系统规模的扩大而呈指数增长。为了更好地模拟这类系统，Richard Feynman 提出了使用量子计算机，即使用量子系统存储和处理数据的计算机 [1, 2]。不久之后，人们注意到了使用这种信息处理方法的其他优势。首先，使用一些专门设计的问题展示了量子计算相对于经典计算的优越性 [3–6]。然后 Shor 证明了使用量子计算机在多项式时间内解决古老的因式分解问题的可能性 [7]。几年后，Grover 表明另一个经典问题，即搜索问题，可以使用量子算法在更短的时间内解决 [8, 9]。搜索问题是在无序集合内查找满足某些条件的元素的问题。经典方法是尝试集合中的每个元素，直到找到解决方案。 Grover 算法通过对某个初始量子态进行连续旋转，直到将其转换为所需状态。初始状态是集合中所有元素以相等系数的叠加，而所需的最终状态则是仅有解的叠加。 Grover 算法无法在多项式时间内解决搜索问题，但它大大减少了所需的试验次数。在单个解的情况下（这是我们在本文中研究的唯一情况），搜索一组 N 个元素经典地需要 O ( N ) 次试验。 Grover 算法仅用 O ( √
量子计算专利/投资对其发明者/投资者来说毫无价值
2021 年 7 月 4 日 摘要：量子计算 ( 量子 计 算 ) 物理学令人着迷，工程学也很有趣。特别是如果你用别人的钱做其中一项或两项。但这些人是投资者或管理者，他们希望从资助你的创新中获得资本回报，通常要求你获得专利。然而，鉴于跨国方法专利执行几乎不可能、跨国量子计算交易的通信负担微不足道、去量化、联邦司法机构对计算专利的敌意以及针对所有这些专利的专利防御保险的可用性——所有现有/未来的量子计算专利都可以保证一文不值。而且这些投资不会受到专利保护。目录 为什么量子计算软件专利毫无价值（ClearConnect 诉 Align Tech） 为什么量子计算硬件专利毫无价值（实数不存在） 为什么量子解密 / 因式分解专利毫无价值（后量子协议） 为什么量子网络安全专利毫无价值（以上三个原因） 企业 / 大学所有者的毫无价值的量子计算专利 为什么许多量子计算专利因无效而毫无价值 对多核 / 张量核处理器专利的影响 专利制度讨厌“抽象” / 软件发明，而量子既是抽象又是软件发明（Alice，KSR） 专利制度具有严苛的语义 - 量子是语义混乱（Chef America） 为什么大多数专利律师都不具备量子能力 对外国量子计算研发的建议 量子计算专利防御政策 - （无限覆盖约 1,000,000 美元） 为什么所有量子计算专利 / 投资价值都不足 1,000,000 美元无用的法律评论文章关于无用的量子计算机专利结论