弱驱动的量子行走用于内存受限的保利信道学习

量子噪声的精确表征(以泡利信道为例)是构建容错量子计算机的基石。最近一项结合信道级联与量子存储的协议(PRX Quantum 6, 020323 (2025))实现了泡利信道估计中测量复杂度的指数级降低。然而,该效率依赖于使用对数级量子存储器来抑制假设检验误差。该研究团队提出了一种名为“弱驱动量子行走”的机制来降低对高质量量子存储的需求:通过利用量子行走在偏置驱动与无偏驱动下的不同动力学特性,该算法将量子存储开销降至常数级,同时保持测量复杂度的指数优势。类比弱测量技术,该工作提出的“弱驱动”概念能在经典概率信息驱动下保持指针相干性,这一原理或将为资源受限场景下的量子算法设计和弱信号量子传感提供新思路。

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