潘建偉團隊量子科學實驗衛星?澎湃新聞記者 虞涵棋在200秒時間内，76個光子穿過中國科學技術大學潘建偉團隊精心構築的光學網絡，完成了5000萬個樣本的高斯玻色采樣而同樣一道數學題交給世界上最頂尖的超級計算機，需要6億年，下面我們就來說一說關于潘建偉團隊量子科學實驗衛星?我們一起去了解并探讨一下這個問題吧!

潘建偉團隊量子科學實驗衛星

澎湃新聞記者 虞涵棋

在200秒時間内，76個光子穿過中國科學技術大學潘建偉團隊精心構築的光學網絡，完成了5000萬個樣本的高斯玻色采樣。而同樣一道數學題交給世界上最頂尖的超級計算機，需要6億年。

這個于12月4日揭開面紗的光量子計算模型機名為“九章”，是世界上第二次達到加州理工學院教授普雷斯基爾提出的“量子霸權”（Quantum supremacy）标準的量子計算實驗。“量子霸權”亦稱為“量子優越性”（Quamtum advantage），即量子計算機在特定問題上超越世界上性能最好的經典計算機。

事實上，中科院院士潘建偉早在9月份的西湖大學公開課演講上就曾“劇透”過這一成果。他當時表示：“近期已經完成50個光子的高斯玻色采樣，按照現在的初步估計和數據分析，應該能夠比谷歌的量子優越性大概快100萬倍。”

世界上首個宣布實現量子優越性的是美國谷歌公司。2019年，谷歌使用了53個超導量子比特制作了一台名為Sycamore的處理器，運行随機量子線路進行采樣，耗時約200秒可進行100萬次采樣。而最強超算、 美國橡樹嶺國家實驗室Summit計算機得到同樣結果需要花上一年，差距約十億（10的9次方）倍。

而這次，潘建偉團隊構築的“九章”與頂級超算的差距超過了百萬億（10的14次方）倍。

當然，潘建偉團隊的光量子計算機和谷歌的超導量子計算機路徑不同，任務也各有所長。玻色采樣和随機路線采樣分别是兩者最擅長的問題，而且目前還不具備實際應用意義。

可以說，量子優越性是以量子計算機之長，比超算之短的“表演賽”，并不意味着經典計算機就要被淘汰了。不過，量子優越性确實是關鍵的裡程碑，為未來量子計算機走向實用性問題奠定基礎。

實現量子優越性也需許多理論與工程難題，相關知識技術更是具備豐富的潛在價值。那麼，玻色采樣究竟是一個怎樣的問題？潘建偉團隊如何取得了此次突破？

相關論文題為《基于光子的量子計算優越性》（Quantum computational advantage using photons）、于北京時間12月4日03：00發表在世界頂級學術期刊《科學》（Science）上。

論文摘要顯示，研究團隊将50全同單模壓縮态輸入100模式超低損耗幹涉線路，利用100個高效單光子探測器進行高斯玻色采樣，輸出态空間維度達到了10的30次方，采樣速率比最先進的超級計算機要快上10的14次方倍。

什麼是玻色采樣？

我們知道，在設計建築、飛機的時候，工程師們需要用計算機來進行各種計算和模拟。而如果我們要研究的是微觀世界的“量子建築”呢？

其中微觀粒子複雜的變化和相互作用，遠遠超過了經典計算機的能力範圍。最好，是用量子的方式來模拟量子問題。

這就是著名物理學家理查德·費曼在1980年代提出的量子計算機構想：“自然不是經典的，如果你想對自然進行模拟，那麼你最好把計算機給量子化。”

大家普遍認為，玻色采樣就是這樣一個适于量子計算機發揮的任務。它是将非經典光輸入線性光學網絡後，用單光子探測器來探測輸出光子的數量、路徑和糾纏态，其結果是高度随機的。

我們可以借助研究随機分布的“高爾頓釘闆”實驗來理解玻色采樣。

一顆直徑略小于兩顆釘子間距的小圓球在釘闆上向下滾落，碰到釘子後皆以1/2的概率向左或向右滾下，接着又碰到下一層釘子。如此繼續下去，直到從底闆的一個出口滾出為止。把許多同樣的小球不斷從入口處放下，隻要球的數目相當大，它們在底闆将堆成近似于正态的密度函數圖形，即中間高，兩頭低，呈左右對稱的古鐘型。

而在玻色采樣問題上，全同光子就是小球，分束器就是釘子，線性光學網絡就是釘闆。當一束光通過分束器時會被分成兩束強度較低的光，一束透射，另一束反射。計算在n個全同玻色子經過網絡後，特定一種輸出結果的概率（例如輸入3個光子後，分别在1号、3号、4号“出口”輸出），就是玻色采樣問題。

科學家們計算後認為，該問題的經典最優解法随着光子數的增加求解步數呈指數上漲。光量子計算機在中小規模下就可以打敗超級計算機。

那麼，谷歌超導量子計算所進行的随機線路采樣也是一個能充分展現量子優越性的問題，光子玻色采樣相較之下有何特别？

潘建偉團隊論文引述了一種觀點，即改進經典算法後，超算隻需要數天就能像Sycamore一樣進行100萬次随機線路采樣。這樣的話，如果樣本數量足夠大，比如到了10的10次方的話，入股有足夠的存儲空間，量子優勢将被逆轉。

而光量子計算機在玻色采樣上就不存在這種依賴于樣本大小的漏洞，因為經典算法針對玻色采樣存在一個固定的限制。除此之外，光子進行玻色采樣可以在室溫下工作，不容易受到幹擾。

攻克的關卡

根據實際需要，玻色取樣逐漸衍生出了各種變體。潘建偉團隊此次采用了一種高斯玻色采樣變體，它在一些圖形問題和量子化學領域有着潛在的應用。高斯玻色采樣使用所有處于壓縮态的光子，且允許使用更高的抽運功率，使得其同樣在事件發生率上具有指數優勢。

盡管這是一個為光量子計算機量身定制的挑戰，如何将玻色采樣的規模放大到一個計算上有意義的區間仍有許多挑戰。

論文提到了研究團隊需要攻克的五大“關卡”：

首先，它需要單模壓縮态同時具備足夠高的壓縮參數、光子全同性和采集效率；

其次，它需要大型幹涉儀同時具備完全連通性、矩陣随機性、近似完美波包重疊和相位穩定，以及近統一傳輸速率；

第三，它需要對單模壓縮态中的所有光子數狀态實現相位控制；

第四，它需要高效探測器采集輸出分布；

最後，從巨大的輸出态空間獲得的稀少樣本需要被驗證，并且表現要與超級計算機形成比較。

為此，潘建偉光量子計算團隊已經進行了多年的“打怪升級”。2013年，他們在國際上首創量子點脈沖共振激發，解決了單光子源的确定性和高品質這兩個基本問題；2016年， 産生了國際最高效率的全同單光子源，并于2017年初步應用于構建超越早期經典計算能力的針對波色取樣問題的光量子計算原型機，其取樣速率比國際上當時的實驗提高24000多倍。

2019年，中國科大研究組在實驗上同時解決了單光子源所存在的混合偏振和激光背景散射這兩個最後的難題：成功研制出了确定性偏振、高純度、高全同性和高效率的單光子源。在此基礎上，他們在國際上首次實現了20光子輸入60×60模式幹涉線路的玻色取樣量子計算，輸出态空間維數比國際同行之前的光量子計算實驗高百億倍，逼近量子優越性，完成了臨門一腳的預演。

責任編輯：李躍群

校對：張亮亮

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