量子科技中心_量科网

量子计算机能够解决经典计算机需要指数级时间才能计算的棘手问题。随着宣称实现量子优势的大规模实验不断发展，一个关键问题随之浮现：这些误差是什么？它们如何影响所解决问题的复杂度？大规模高斯玻色取样（GBS）实验提供了生成随机数的典型案例——尽管具有经典计算难度，但仍存在可计算的基准来验证数据有效性。虽然还存在其他量子计算架构，但高斯玻色取样是唯一能在所有规模下进行验证的方案。目前已有多个开创性的大规模量子计算实验致力于探索量子优势。本文提出了一种高度可扩展的经典近似算法来解决GBS问题。该团队对输出计数数据的数值模拟结果（最高支持1152个模式）比现有实验数据更接近精确解，其性能超越所有现有经典近似算法，并能高效扩展至更大规模实验。研究结果表明，超出损耗效应之外的因素可能导致误差，从而使经典模拟成为可能。这项工作将催生更精确的算法，并为理解量子优势如何受底层物理效应影响迈出重要一步。