近日，谷歌量子AI團(tuán)隊(duì)宣布了一項(xiàng)重大突破，他們?cè)谛卵邪l(fā)的量子芯片上實(shí)現(xiàn)了“低于表面碼閾值的量子糾錯(cuò)”(Quantum Error Correction Below the Surface Code Threshold)。這一里程碑式的成就不僅大幅降低了量子計(jì)算的錯(cuò)誤率，還顯著延長(zhǎng)了量子信息的存儲(chǔ)壽命，為未來(lái)實(shí)現(xiàn)具備實(shí)用價(jià)值的量子計(jì)算機(jī)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　量子計(jì)算的核心挑戰(zhàn)之一在于量子信息的脆弱性。由于量子態(tài)的敏感性，任何微小的擾動(dòng)都可能導(dǎo)致信息的丟失或錯(cuò)誤。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，量子糾錯(cuò)理論應(yīng)運(yùn)而生。該理論通過(guò)將量子信息分散到多個(gè)物理量子比特上，形成一種稱為“邏輯量子比特”的糾錯(cuò)編碼，從而在理論上提高了信息的抗噪能力。

　　然而，要使這種技術(shù)在實(shí)踐中發(fā)揮作用，就必須證明這種將信息分散到多個(gè)量子比特上的方法可以有效降低錯(cuò)誤率。谷歌團(tuán)隊(duì)在最新的研究中，通過(guò)表面碼糾錯(cuò)技術(shù)，成功實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)。

　　表面碼是一種拓?fù)浯a，具有良好的可擴(kuò)展性和工程實(shí)現(xiàn)價(jià)值，特別適合于超導(dǎo)量子芯片。谷歌團(tuán)隊(duì)在一片包含105個(gè)量子比特的芯片中實(shí)現(xiàn)了碼距為7(d=7)的表面碼糾錯(cuò)，同時(shí)在一片72量子比特芯片中實(shí)現(xiàn)了碼距為5(d=5)的表面碼糾錯(cuò)及其實(shí)時(shí)解碼。

　　在兩種情況下，編碼后的邏輯量子比特中的信息存儲(chǔ)壽命均高于所有參與編碼的物理量子比特的壽命，即超過(guò)了糾錯(cuò)的“盈虧平衡點(diǎn)”。具體來(lái)說(shuō)，碼距為7的邏輯量子比特壽命達(dá)到了291微秒，而所有參與編碼的量子比特平均壽命為85微秒，最高119微秒。這意味著量子糾錯(cuò)讓量子信息的存儲(chǔ)壽命延長(zhǎng)了2.4倍。

　　除了表面碼糾錯(cuò)技術(shù)的成功應(yīng)用，谷歌團(tuán)隊(duì)還首次在d=5的糾錯(cuò)流程中實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)時(shí)間的連續(xù)實(shí)時(shí)解碼。實(shí)時(shí)解碼對(duì)于實(shí)用的容錯(cuò)量子計(jì)算是必要的，因?yàn)樗试S系統(tǒng)在需要時(shí)立即糾正錯(cuò)誤。然而，由于超導(dǎo)量子體系中門執(zhí)行的速度非常快，解碼器必須在同樣短的時(shí)間內(nèi)完成解碼，這對(duì)解碼器的性能提出了極高的要求。

　　谷歌團(tuán)隊(duì)開發(fā)的解碼器在一百萬(wàn)個(gè)周期下，平均延時(shí)為63微秒，沒有表現(xiàn)出延時(shí)隨周期數(shù)逐漸增長(zhǎng)的情況。這一成就表明解碼器能夠跟上糾錯(cuò)碼的執(zhí)行節(jié)奏，為實(shí)現(xiàn)實(shí)用的容錯(cuò)量子計(jì)算提供了重要支持。

　　為了探索系統(tǒng)的錯(cuò)誤率背景極限，谷歌團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了碼距為29的“重復(fù)碼”。測(cè)試結(jié)果表明，在碼距達(dá)到大約25之后，邏輯錯(cuò)誤率就飽和了，約為百億分之一(10^-10)的水平。團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)這一背景錯(cuò)誤率來(lái)源于大約每小時(shí)發(fā)生一次的不明來(lái)源的關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤。這一發(fā)現(xiàn)為未來(lái)量子糾錯(cuò)技術(shù)的研究提供了新的方向。

　　谷歌的這項(xiàng)突破不僅展示了量子糾錯(cuò)技術(shù)的巨大潛力，還為未來(lái)量子計(jì)算機(jī)的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。通過(guò)不斷改進(jìn)糾錯(cuò)技術(shù)和提高量子芯片的性能，谷歌團(tuán)隊(duì)有望在未來(lái)實(shí)現(xiàn)更低的錯(cuò)誤率和更高的計(jì)算精度。這將使得量子計(jì)算機(jī)能夠解決目前無(wú)法解決的復(fù)雜問(wèn)題，并在科學(xué)發(fā)現(xiàn)、藥物研發(fā)、材料科學(xué)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

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