耶鲁大学研究实现延长量子比特寿命1倍

发布时间：2023-04-13 09:26:05 所属栏目：外闻来源：

导读：量子计算是当前最热门的研究方向之一，它借助于量子力学中微观粒子的特殊性质，能够进行极其复杂的运算，解决传统计算机无法解决的问题。与此同时，量子计算机的发展同样也面临着许多挑战,其中一个挑战就是量子误差,

量子计算是当前最热门的研究方向之一，它借助于量子力学中微观粒子的特殊性质，能够进行极其复杂的运算，解决传统计算机无法解决的问题。与此同时，量子计算机的发展同样也面临着许多挑战,其中一个挑战就是量子误差,也就是怎样能够减少量子数的误差,从而使得系统能够更加的快速、稳定地解决这些问题。

研究背景

量子计算是一种通过利用量子力学中的特殊效应，例如超级位置和纠缠等，而非经典逻辑的运算来解决问题的计算形式。在量子计算的世界里，基本计算单位为量子比特（Qubit），而不是传统计算机中的位（bit）。量子比特可以存在于多种可能状态之间，而非仅仅是0和1两种状态，这为进行某些特殊计算，例如因式分解和搜索等，提供了潜在的优势。

但是，量子计算的发展依然面临着许多难题，包括如何利用量子纠错技术减少量子比特的误差，提高系统的纠错能力和稳定性。由于量子计算的计算基础十分脆弱,即便是很小的因素也可能导致计算结果存在巨大差异,所以解决该问题就显得尤为重要。

研究方法

耶鲁大学的研究人员在研究中使用了机器学习技术，通过改变量子纠错的过程来提高系统的冗余性和纠错能力，从而降低量子比特的误差。具体来说，他们将量子比特分成很多组，并将每组分配到不同的经典比特上。这样，每个量子比特都可以得到多个经典比特的支持，从而提高了系统的冗余性，增加了纠错的能力。

此外，为了提高系统的准确性和稳定性，研究人员还使用了“机器学习”的方法，即利用已有的数据来研究新数据的规律性和特征，从而提高系统的预测能力。通过对量子系统中的错误数据进行学习，研究人员可以预测出量子比特在未来演化中可能出现的错误，并主动纠正它们，在一定程度上缓解了量子比特的寿命问题。

研究成果

该研究的成果在《自然》（Nature）期刊上发表，题为“Improved coherence time through machine learning”.在该研究中，研究团队采用了一种改进后的系统，能够处理各种类型的量子误差。提出的技术能够主动检测并减少量子误差，从而提高系统的计算能力和精度。

此项研究的重要性在于，量子纠错是量子计算领域中的一大瓶颈，而耶鲁大学的研究通过机器学习技术，提高了系统的纠错能力和稳定性，从根本上改善了量子计算的可靠性，有望给量子计算领域带来革命性变革。这些新技术的出现，不仅能够解决传统计算机无法解决的问题，还能够大幅提高量子计算的运算速度，让量子计算机更加安全可靠。

未来展望

值得注意的是，研究还处于初步阶段，研究人员需要进一步探索该技术在更庞大的量子系统中的应用。另外，由于现有的量子计算设备非常昂贵且容易受到外部干扰，因此需要更好的制造技术和更可靠的纠错技术，以实现更大规模的量子计算。

在未来，研究人员有望通过引入更多的智能算法和机器学习技术，改进已有的量子纠错技术，提高系统的稳定性和效率，进一步推动量子计算的发展。此外，建立起更加完善的持续记录和分析系统表现的方法并不断完善计算系统的保护性设计，也是量子计算领域需要长久关注的議题。

（编辑：汽车网）

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