量子计算通过随机数据进行性能基准测试

随着规模和复杂性的增加，量子计算机变成了一种黑匣子。使用数学物理学的方法，一个团队现在已经成功地从随机数据序列中推导出具体数字，这些数字可以作为量子计算机系统性能的基准。来自柏林亥姆霍兹中心、柏林自由大学、阿姆斯特丹 Qusoft 研究中心、哥本哈根大学和阿布扎比技术创新研究所的专家参与了这项工作，该工作现已发表在《自然通讯》上。

例如，量子计算机可用于更有效地计算量子系统并解决材料研究中的问题。然而，量子计算机变得越大、越复杂，产生结果的过程就越不透明。因此，需要合适的工具来表征此类量子操作，并公平地将量子计算机的能力与执行相同任务的经典计算能力进行比较。Jens Eisert 教授和 Ingo Roth 教授领导的团队现已开发出这样一种具有惊人才能的工具。

罗斯目前正在阿布扎比技术创新研究所组建一个小组，他解释说：“从随机测试序列的结果中，我们现在可以提取不同的数字，以显示操作在统计平均值上与所需操作的接近程度。这使我们能够从相同的数据中学到比以前更多的知识。最重要的是：所需的数据量不会线性增长，而是呈对数增长。” 这意味着：要学习一百倍的知识，只需要两倍的数据。一个巨大的进步。该团队能够使用数学物理学的方法证明这一点。

“这是关于量子计算机的基准测试，”艾塞特说，他是柏林亥姆霍兹中心和柏林自由大学理论物理联合研究小组的负责人。“我们已经展示了如何使用随机数据来校准此类系统。这项工作对于量子计算机的发展非常重要。”