河北
约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室（APL）的研究人员与约翰斯·霍普金斯大学的同行合作，开发了一个综合框架，用于模拟超导量子处理器的量子噪声。这一框架有望推动更优纠错策略的开发，为未来实现容错量子计算机铺平道路。
量子计算是研究人员眼巴巴盼着的下一个计算大跨越，因为其计算速度呈指数级增长。即使是世界上最快的超级计算机，与仅有几百个量子比特的量子计算机相比，简直不够看。
然而，量子计算机尚未被用于解决现实世界的问题。问题就出在量子计算里错误会越攒越多。量子比特（qubits）天然容易受到噪声的影响，温度、电场或磁场的改变都可能导致错误累积，这逼着咱们得搞出靠谱的纠错机制。
量子计算机中的噪声建模
APL物理学家Gregory Quiroz带领的研究团队打算研究多比特量子计算机在真实运行环境里的量子噪声。于是，他们用了由39个量子比特组成、分布在七个超导设备上的量子云计算平台。
研究人员特别想研究transmons，这是一种特殊的超导量子比特，以对电场噪声不太敏感而出名。不过，用这种云系统还有个麻烦，因为研究人员没法直接碰硬件。
然而，基罗斯指出，这个挑战其实很像现实世界的模拟，在专有系统里，用户也没法直接碰底层硬件。研究人员没打算死磕噪声对单个操作的影响，而是在量子云上反复跑计算，把误差攒起来。
他们看误差是怎么攒出来的，答案跟预期差多远，就能摸清物理系统咋运作的，收获了不少干货。
构建全面模型
传统上，研究量子计算中的错误时，人们往往只关注一种类型的错误，不是相干错误，就是非相干错误。后者指的是量子比特上存储的信息丢失，这类错误通常难以补救。
不过，相干错误源于硬件缺陷，因此是可以修复的。有趣的是，APL 通过量子云的方法，得以在同一框架下同时研究非相干和相干错误。
我们能把各种错误都归拢到一个模型里，这模型参数不多，但能描述的现象类型挺全——甚至能预测小规模量子算法的性能，”和Quiroz一起搞这个模型的博士后研究员小田康夫补充道。“这是咱们最大的贡献。”
“既然我们有了这个轻量级噪声模型，我们就能把它用到量子计算的各个层面，从硬件设计到算法设计，再到纠错，”Quiroz在新闻稿里表示。“我们从模型中获取的信息能帮到量子计算的每一层。”
这项研究结果发表在《PRX Quantum》期刊上。
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