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探索发现 · 交大智慧

上海交大金贤敏团队首次在国际上实现快速到达量子加速算法

10月29日,最新一期国际权威学术期刊《自然?光子学》(影响因子:37.85) 发表上海交通大学金贤敏研究团队最新研究成果,报道了首个基于光子集成芯片的物理系统可扩展的专用光量子计算方案,首次在实验上实现了“快速到达”问题的量子加速算法。该研究团队在飞秒激光直写制备的三维光量子集成芯片中成功构建了大规模六方粘合树并演示了量子快速到达算法内核,相比经典情形展示了平方级加速,而且最优效率提高十倍。该项研究提供了利用量子系统的维度和尺度作为全新资源研发专用光量子计算的路线图。

近年来,关于通用量子计算的新闻屡见于报端,IBM、谷歌、英特尔等公司争相宣告实现了更高的量子比特数纪录。但是业界共识是,即使做出几十个甚至更多量子比特数,如果没有做到全互连、精度不够并且无法进行纠错,通用量子计算仍然无法实现。即使以现在各种量子比特载体可以实现的极限操控精度,进行量子纠错,通用量子计算需要高达上百万个量子比特才能真正超越经典计算。

专用量子计算,由于可以直接构建量子系统,不需要依赖复杂的量子纠错,因而相对于通用量子计算具有更灵活的实现方式和更高的可行度。一旦能够制备和控制的量子系统达到全新尺度,将可以直接用于探索新物理和在特定问题上推进远超经典计算机的绝对计算能力。量子行走作为专用量子计算的重要内核,已经在许多优化算法中被理论预测具有明显量子加速效果。其中,对于粘合树结构上的快速到达(Fast Hitting)问题,量子行走的优势尤为突出。量子行走具有天然的叠加态特性,在面对分叉选择的时候,不是选择左或者右,而是可以选择左和右的叠加态,使得量子行走在粘合树结构上可以轻松“快速到达”,对优化、搜索等实际问题都有潜在的广泛应用前景。只是,常规的二叉粘合树的节点数目随着层数增加呈指数级增加,会迅速耗尽几何上的制备空间,因此是不可扩展的。

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图一:粘合树结构示意图

今年5月,金贤敏团队在美国《科学》杂志子刊Science Advances上发表了世界最大规模的光量子计算集成芯片,并演示了首个真正空间上的二维量子行走[Science Advances 4, eaat3174 (2018)]。这项工作通过增加量子演化维度和系统尺度的方式来提升量子态空间的尺度,提供了一种可行的非常有前景的量子计算和处理资源。在此基础上,金贤敏团队提出了一种具有充分可扩展性的六方粘合树结构,并通过飞秒激光直写技术成功映射到三维光量子集成芯片中。这种六方粘合二叉树结构,即使层数很大,都可以在芯片中很好地用三维波导来实现。

实验中首先根据理论预测的量子动态演化过程中最大的到达概率以及对应的最优演化长度,通过飞秒激光直写技术制备最优演化长度附近的若干组芯片样品。然后通过激光注入、CCD成像观测芯片输出的光强概率分布,确定不同层数结构的最优演化长度。注入单光子量子光源,用高精度单光子成像观测在最优“快速到达”情形下的演化图形。图二展示了量子算法可实现约90%的最优到达效率,最优演化长度约为25mm。而经典算法只能缓慢地达到最优演化情形,且最优到达效率只有6.25%,比量子行走小了十倍。这是经典随机行走的扩散传输本质导致的,出口节点达到的最优到达效率相当于1除以所有节点的数目。量子行走在复杂分叉结构时可以选择左和右的叠加态,从而在最优到达效率和最优演化长度都实现明显的优势。

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图二:2层六方粘合树“快速到达”的量子算法和经典算法结果对比

研究人员将六方粘合树的层数逐步增大到8层,结构复杂度不断提升。如图三所示,在几种不同层数结构中的最优到达情形中,出口波导都会聚了比大部分其他波导更高的光强,而经典情形是当出口节点达到最优时,所有节点的光强实现平均分配,因而最优到达效率非常低。

研究人员进一步分析了量子行走和经典随机行走在六方粘合树结构上的“快速到达”表现随着结构层数的量化关系。量子最优到达效率始终比经典最优到达效率高十倍。而且对于最优到达效率所对应的最优演化长度,量子算法和经典算法分别需要与粘合树层数呈线性及平方关系的演化长度。也就是说,量子算法对于“快速到达”问题在更大的任务尺寸上具有更大的优势。

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图三:结构复杂度不断增大的量子“快速到达”实验结果

金贤敏研究团队通过理论创新、高精度的芯片制备、单光子级的注入和成像等一系列努力,最终首次在复杂六方粘合树结构“快速到达”问题中成功实现量子加速优势。光量子集成芯片中的实验结果与理论结果在最优到达效率及最优演化长度两方面都吻合的很好,这与研究团队过去三年所发展的飞秒激光直写制备三维光量子集成芯片的精准工艺是分不开的。

金贤敏研究团队所发展的基于三维光子集成芯片的大规模量子演化系统,使得研发各种物理系统可扩展的专用光量子计算成为可能。同时,这种粘合树结构很容易让人联想到计算机科学中的二元树或决策树,若能将量子算法运用到计算机科学中的优化、管理、及信息搜寻等各种实际问题中去,有望极大地推动量子计算的实际应用。还有望用来解决许多跨学科交叉的科学问题并衍生新兴研究领域,比如与实验室天文学模拟、量子人工智能[Physical Review Letters 120, 240501 (2018)]、量子拓扑光子学、生物医药及成像等学科相互关联的综合性研究。

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s41566-018-0282-5

http://advances.sciencemag.org.junlonghu.com/content/4/5/eaat3174

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.120.240501

刘思聪
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