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12月4日，中國科學技術大學潘建偉、陸朝陽等組成的研究團隊，與中科院上海微系統(tǒng)所、國家并行計算機工程技術研究中心合作，構建了76個光子的量子計算原型機“九章”，實現了具有實用前景的“高斯玻色取樣”任務的快速求解。
據現有理論，該量子計算系統(tǒng)處理高斯玻色取樣的速度比目前最快的超級計算機快一百萬億倍，即“九章”一分鐘完成的任務，超級計算機需要一億年。
其速度也等效地比去年谷歌發(fā)布的53個超導比特量子計算原型機“懸鈴木”快一百億倍。
這一成果使得我國成功達到了量子計算研究的第一個里程碑：量子計算優(yōu)越性（國外稱“量子霸權”）。相關論文于12月4日在線發(fā)表在國際學術期刊《科學》上。
“九章”量子計算原型機光路系統(tǒng)原理圖（來源：中國科學技術大學）
實現“量子霸權”的兩種路徑
由于量子計算機在原理上具有超快的并行計算能力，在一些具有重大社會和經濟價值的問題方面相比經典計算機可實現指數級別的加速。當前，研制量子計算機已成為世界科技前沿的最大挑戰(zhàn)之一，是歐美發(fā)達國家角逐的焦點。
這當中，量子計算研究的第一個階段性目標，是實現“量子計算優(yōu)越性”（亦譯為“量子霸權”），即研制出量子計算原型機在特定任務的求解方面超越經典的超級計算機。
上面提到的量子計算“特定任務”，是指經過精心設計，非常適合于量子計算設備發(fā)揮其計算潛力的問題。這類問題包括隨機量子線路采樣、IQP線路、高斯玻色取樣。而谷歌量子AI團隊所針對的問題是隨機量子線路采樣。
所謂“玻色取樣”問題，我們可以理解成一個量子世界的高爾頓板。
高爾頓板問題是由英國生物統(tǒng)計學家高爾頓提出來的，這個問題可以理解為小球從最上方被扔下，每經過一個釘板，都有一半的可能從左邊走，一半的可能從右邊走，當有很多個小球從上往下隨機掉落時，落在下面的格子里的小球數量分布上會呈現一定的統(tǒng)計規(guī)律，這個模型可以用來直觀地認識中心極限定理。
高爾頓板（來源：中國科學技術大學）
如果將“高爾頓釘板”發(fā)展出一個量子版本，即，由全同光子來代替小球，用分束器（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）來代替釘子，則這個游戲就變成“玻色取樣”的量子模擬。一般來講，“玻色取樣”是指，在n個全同玻色子經過一個干涉儀后，對n個玻色子的整個輸出態(tài)空間進行采樣的問題。
計算機科學家S.Aaronson和A.Arkhipov于2013年提出一種快速計算矩陣的常值方法，主要原理是對經過線性器件處理的玻色子的概率分布進行抽樣分析，從而可以很快的求出一個n x n維矩陣常值的方法。自然界中的粒子分為玻色子和費米子，而光子屬于玻色子，這樣就可以運用光子實現玻色取樣實驗。
從計算復雜度的角度來看，隨著光子數的增加求解步數呈指數上漲。對于這樣一個經典計算異常困難的問題，在中小規(guī)模下就可以打敗超級計算機。因此，“玻色取樣”這個問題被量子計算領域的科學家盯上了，準備拿它小試牛刀，挑戰(zhàn)經典計算機。
同樣，為什么隨機量子線路經典計算機很難模擬？舉個例子來說，比如一個50比特的隨機量子線路采樣，最終輸出的量子態(tài)的態(tài)空間的維度是250，如果使用經典計算機模擬，首先要存儲如此高維度的量子態(tài)是極其困難的，其次，在如此高維的計算空間上，模擬每一層的量子計算操作，直至輸出最終的計算結果，更是難上加難！
而利用超導量子比特實現隨機線路取樣和利用光子實現玻色取樣，是目前國際學術界公認的演示量子計算優(yōu)越性的兩大途徑。在第二種路線上，中科大團隊一直保持國際領先。2019年，他們實現了20光子輸入60×60模式干涉線路的玻色取樣量子計算，輸出狀態(tài)空間維數高達三百七十萬億，其復雜度相當于48個量子比特，逼近了“量子計算優(yōu)越性”。
此次，潘建偉團隊通過自主研制同時具備高效率、高全同性、極高亮度和大規(guī)模擴展能力的量子光源，同時滿足相位穩(wěn)定、全連通隨機矩陣、波包重合度優(yōu)于99.5%、通過率優(yōu)于98%的100模式干涉線路，相對光程10的負9次方以內的鎖相精度，高效率100通道超導納米線單光子探測器，成功構建了76個光子100個模式的高斯玻色取樣量子計算原型機“九章”，意為紀念中國古代最早的數學專著《九章算術》。
（文章有刪減，原文標題：里程碑式突破！中國量子計算原型機“九章”問世，實現“量子霸權”）
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