基于光子的量子计算机完成了普通计算机可能永远完成不了的计算任务。

近期，中国科学技术大学潘建伟领衔的团队宣布，他们首次明确演示了“量子优越性”——利用量子力学的反直觉工作原理，处理在经典计算机上慢到可怕的计算任务。该团队利用激光束进行了一项在数学上被证明无法用普通计算机处理的任务。与谷歌2019年首次演示的量子优越性相反，他们的版本几乎是任何经典计算机都难以挑战的。该研究成果于2020年12月3日发表在《科学》杂志上。

“我们已经证明可以利用光子来实现超越经典计算机的量子计算能力。”潘建伟说。他表示，他们进行的计算被称为玻色采样问题，这个问题不仅便于演示量子优越性，还在图论、量子化学和机器学习方面具有潜在的应用。

伦敦帝国理工学院的物理学家伊恩 · 沃姆斯利（Ian Walmsley）说：“这绝对是一次杰出的实验，也是一个重要的里程碑。”

2019年，加州圣巴巴拉的谷歌量子计算实验室的研究人员宣布，他们首次实现了量子优越性：利用他们最先进的悬铃木（Sycamore）装置，该装置拥有53量子比特——这些量子比特由超低温下的超导电路制成。但一些量子研究人员对他们的说法提出了质疑，理由是可能存在一种比他们的量子算法更好的经典算法。IBM的研究人员也指出，其经典超级计算机原则上已经可以让现有算法在2.5天内完成同样的计算。

由潘建伟和陆朝阳领衔的团队选择了一个不同的问题来演示——玻色采样。这个问题是由当时在麻省理工学院任职的两位计算机科学家斯科特 · 阿伦森（Scott Aaronson）和亚历克斯 · 阿尔希波夫（Alex Arkhipov）于2011年设计的。它需要计算许多玻色子的概率分布，玻色子是包括光子在内的一类基本粒子，其量子波的相互干涉本质上能随机化粒子的位置。在特定位置探测到一个玻色子的概率可以通过多元一次方程算出。

但这里要计算的是一个“#P-hard问题”，它比众所周知的NP-hard难题还要难，解的数量会随变量数量的增加呈指数级增长。阿伦森和阿尔希波夫表明，对于数十种玻色子来说，没有经典捷径可以处理这种长到无法想象的计算。然而，量子计算机可以通过直接模拟量子过程——允许玻色子相互干涉并对产生的分布进行采样，从而避开暴力计算。为此，潘建伟和同事选择光子作为量子比特。他们让一台在室温下工作的光子量子计算机执行了这项任务。

研究人员从激光脉冲开始，先利用特定光子状态的空间位置和偏振（光子电磁场的方向）进行信息的编码，再将这些状态放在一起，互相干涉，产生表示输出的光子分布。团队随后使用能够对单光子进行计数的光电探测器来测量该分布，这一步实际上是在编码经典计算机“望尘莫及”的计算。

通过这种方法，潘建伟和同事在200秒内就得到玻色采样问题的解。他们估计，这在中国的太湖之光超级计算机上需要25亿年才能计算出来——约1014倍的量子优越性。

该研究团队成员陆朝阳表示，可以解决的问题包括预测蛋白质如何相互对接以及分子如何振动。

加拿大多伦多量子计算初创公司Xanadu首席执行官克里斯蒂安 · 韦德布鲁克（Christian Weedbrook）说：“这是第一次利用光或光子学实现量子优越性。”不过，韦德布鲁克也指出，目前看来，和谷歌的Sycamore相比，中国团队的光子电路是不可编程的，所以目前“还不能用于解决实际问题，但如果该团队能够研制一个足够高效的可编程芯片，那么就有望解决许多重要的计算问题”。他补充道：“光子量子计算的起步比其他方法晚，但它现在有望弯道超车。无论如何，量子计算机把经典计算机甩在身后，只是一个时间问题。”

沃姆斯利说，这种量子优越性的演示很有说服力：“因为实验严格遵循了原始的阿伦森-阿尔希波夫方案，所以不太可能找到更好的经典算法。”

资料来源 Nature