研究人员没有试图详细研究单次操作中的噪声影响，而是在量子云上反复运行计算，让误差累积。

约翰·霍普金斯应用物理实验室（APL）的研究人员与约翰·霍普金斯大学的同行合作，为超导量子处理器开发了一个全面的量子噪声建模框架。这有望帮助制定更好的纠错策略，从而在未来实现容错量子计算机。

量子计算是计算领域的下一个重大飞跃，凭借指数级提升的计算速度，研究人员热切希望发展这一技术。与只有几百个量子比特的量子计算机相比，即便是世界上最快的超级计算机也远远落后。

然而，量子计算机目前尚未被用来解决现实世界中的问题。原因在于量子计算中的误差累积。量子比特天然容易受到噪声的干扰，温度、电场或磁场的变化都可能使误差不断累积，这就迫切需要构建鲁棒的纠错机制。

量子计算机中的噪声建模

由APL物理学家格雷戈里·基罗斯领导的研究团队决定研究多量子比特量子计算机在真实运行环境中的量子噪声。为此，他们接入了一个横跨7个超导器件、包含39个量子比特的量子云系统。

研究人员主要对transmon这种特殊的超导量子比特感兴趣，它因对电场噪声的敏感度较低而闻名。使用基于云的系统也带来了另一个挑战，因为研究人员无法从底层访问硬件。

不过，基罗斯指出，这个挑战与现实世界的仿真非常相似——在专有系统中，用户同样无法从底层访问硬件。他们没有试图详细研究单次操作中的噪声影响，而是在量子云上反复运行计算，让误差逐渐累积。

通过观察误差是如何累积的，以及计算结果与预期值的偏差有多大，研究人员获得了关于物理系统实际工作方式的宝贵洞见。

构建一个全面的模型

以往研究量子计算误差的尝试通常只关注单一类型的误差，要么是相干的，要么是非相干的。非相干误差会导致存储在量子比特上的信息丢失，而且几乎没有挽回的余地。

而相干误差则是由硬件缺陷引起的，因此是可以修复的。有趣的是，APL利用量子云进行研究的方法，让他们能够在同一个框架内同时研究非相干误差和相干误差。

与基罗斯合作构建该模型的博士后研究员安尾·奥达补充说：“我们能够将多种多样的误差整合到一个模型中，这个模型在参数上很简单，但在所能描述的现象类型上却很全面——甚至能预测小型量子算法的性能。这是我们最大的贡献。”

基罗斯在一份新闻稿中说：“现在我们有了这个低权重的噪声模型，就有机会把它应用到量子计算技术栈的各个层面，从硬件设计到算法设计，再到纠错环节。从这个模型获取的信息可以为量子计算技术栈的每一层提供指引。”

这项研究成果已发表在《PRX Quantum》期刊上。

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