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该研究团队展示了一种基于光学处理器的变分量子过程层析量子类比实验。该方法利用经典独热编码和酉矩阵分解，在光子平台上实现了变分量子算法。研究人员首次建立了变分量子过程层析基准，将光学处理器的量子类比实验性能与多个公开可用的量子计算平台进行对比评估，包括IBM的127量子位Sherbrooke处理器、QuTech的5量子位Tuna-5处理器以及Quandela的12模式Ascella量子光学处理器。通过过程保真度、成本函数收敛性及每次迭代处理时间等指标，该工作评估了量子电路深度d=3和d=6时的各方法性能。 结果表明，光学处理器在保真度和收敛行为方面优于超导处理器——经过9次迭代后保真度可达0.8，尤其在较高深度时，退相干和相位消逝噪声对超导处理器的影响更为显著。该团队进一步研究了量子光学效应对经典独热编码的影响，过程保真度数据显示：相移器中的（经典）热噪声影响超过了单光子源中的模式失配与暗计数等其他光学缺陷。基准框架与实验结果共同证明，光子处理器在近期量子算法部署（特别是混合变分场景）中具有显著优势。该分析不仅对状态及过程层析有重要价值，也为基于变分量子电路的各类算法应用提供了参考。