谷歌“量子人工智能”制造的兩代懸鈴木處理器。每個處理器都有兩個黏合在一起的芯片，一個包含量子位,，一個包含量子位和外部世界之間的線路。圖片來源：谷歌”量子人工智能”

據(jù)英國《自然》雜志22日報道,，谷歌科學家團隊改善了量子計算機的糾錯能力，演示了隨著糾錯規(guī)模增加,，錯誤率反而降低的量子計算,。這項工作意味著人們向可擴展的量子糾錯更進一步，使量子計算機達到以足夠低的錯誤率運行可用量子算法的水平,。

量子計算機和經(jīng)典計算機一樣,，容易發(fā)生其背后物理系統(tǒng)“噪音”(或干擾)導致的錯誤，實現(xiàn)其潛能需要降低錯誤率,。一種量子糾錯方法是用所謂“糾錯碼”,，即使用一組物理量子位(量子信息單位，相當于經(jīng)典計算機的比特)形成一個邏輯量子位,。這個系統(tǒng)稱為表面碼邏輯量子位，可以檢測和糾正錯誤而不影響信息,，但擴展這樣的系統(tǒng)意味著操作更多量子位,，這可能引入更多邏輯錯誤。為使邏輯性能隨著編碼規(guī)模增加而改善,，總體的糾錯需超過增加的邏輯錯誤,。

谷歌“量子人工智能”團隊研究人員哈姆特·耐文及其同事，此次展示了一種邏輯量子位表面碼,，可以在系統(tǒng)規(guī)模增大時降低錯誤率,。他們建造了一個72個量子位的超導量子處理器，用兩種不同表面碼做了測試：一種稱為distance-5 邏輯量子位(基于49個物理量子位),，另一種是較小的distance-3邏輯量子位(基于17個物理量子位),。較大表面碼展現(xiàn)出能夠?qū)崿F(xiàn)更好的邏輯量子位性能(每周期2.914%邏輯錯誤)，優(yōu)于較小的表面碼(每周期3.028%邏輯錯誤),。

研究團隊指出,，還需要更多研究實現(xiàn)有效計算所需的邏輯錯誤率，但目前這項工作,，向人們展示出未來量子算法開發(fā)的基本要求,。

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