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通用任意子、能源部路线图与早期宇宙模拟:量子计算的一周

研究人员证明,被称为非阿贝尔任意子的奇异粒子原则上可以运行任何量子算法。成果发表在《自然》杂志上,芝加哥大学在9月25日公布了消息。

科技分析林晓雯发布: 2026年9月28日4 分钟阅读资料来源 5
通用任意子、能源部路线图与早期宇宙模拟:量子计算的一周

研究团队在Quantinuum的H2离子阱处理器上用了54个纠缠量子比特,搭出一套他们称为通用门集合的东西。芝加哥大学普利兹克分子工程学院助理教授、论文合著者Ruben Verresen说:“我们展示了一套所谓的通用门集合,意思是,如果你把信息存储在这些夸克的涌现版本里,再让它们移动,你就能完成任何你想要的量子计算。”这番话引自ScienceDaily。

这个说法之所以重要,是因为量子纠错通常要付出取舍。受保护的逻辑量子比特能抵抗噪声,但保护机制本身并不提供通用机器所需的全部操作。缺口要靠魔法态来补,而制备魔法态在量子比特和时间上代价高昂。

非阿贝尔任意子走的是另一条路。自然界里找不到它们作为独立粒子存在。研究人员把许多普通量子比特纠缠成一个集体状态,这个状态表现得像一种遵循自身规则的新粒子。让一个任意子绕另一个任意子移动,这一过程称为编织,会改变这对任意子的内部状态,移动的顺序承载着信息。

Quantinuum慕尼黑办公室的董事总经理兼科学负责人、论文合著者Henrik Dreyer说:“非阿贝尔码是量子纠错竞赛中的一匹黑马。在这项工作里,我们展示了非阿贝尔码中的第一个通用门集合,证明容错计算原则上无需借助魔法态蒸馏或魔法态培育,而这两者是标准量子纠错码中代价最高的操作。”

新实验建立在部分相同研究人员2024年的工作之上,他们当时在Quantinuum的机器上造出了与D4对称群相关的任意子。光靠编织还不够。Verresen说:“我们创造的那个特定宇宙不够强大。”团队随后改用S3对称,也就是让等边三角形保持不变的旋转和反射。

华盛顿定下2028年目标

同一周,美国能源部发布了一份国家量子计算路线图。费米实验室在9月27日发布报告时表示,这份文件来自整个领域的共同努力,由科学办公室咨询委员会量子小组委员会牵头,费米实验室首席技术官Anna Grassellino担任主席,芝加哥大学教授Supratik Guha担任副主席。报告给出了一条以里程碑为驱动的路径:展示量子计算的科学实用性,并把量子系统与能源部实验室的研究基础设施、高性能计算和人工智能整合起来。

路线图设了一个三阶段框架。第一阶段从2026年运行到2028年,设立有竞争力的重大挑战项目,把国家实验室、大学和产业界配对起来。第二阶段计划建设能源部量子计算用户设施,报告称其为开放的科学仪器,而非商业云服务。第三阶段从2030年起,设想把量子协处理器、模拟器和传感器嵌入该部门现有的高性能计算与人工智能网络。公开目标是到2028年造出一台具有科学相关性、经过纠错的量子计算机。

更小的机器,不同的问题

另一项工作来自杜克大学。研究人员用一台13个离子的量子模拟器重现了弦断裂,这一过程与宇宙大爆炸后极端条件下粒子与反粒子的形成有关。研究于9月23日发表在《自然·物理》上,ScienceDaily在9月26日发布了消息。在杜克量子中心领导这项研究的Christopher Monroe说:“量子计算机模拟是研究物质形成等复杂问题的最佳平台,除非你亲眼见证了宇宙大爆炸本身。”

参与这项合作的机构包括马里兰大学、牛津大学、加州理工学院、康奈尔大学和鲁汶大学。研究人员表示,在这一规模上,经典计算的结果与量子结果一致,不过他们预计随着问题规模扩大,量子机器将接过计算任务。ScienceDaily指出,另外两项近期发表的研究在不同硬件上重现了类似的物理现象,说明这个结果并非孤例。

硬件厂商也在工程方面推进。IBM在8月19日表示,它已把两套模块化低温系统连接并冷却到同一环境中,温度降到15毫开尔文以下,这是其2029年实现容错机器路线图的一部分。ScienceDaily的网络在9月21日转载了这篇报道。IBM称,每个模块提供的布线空间最多可达其最广泛使用的量子系统的12倍,并计划今年晚些时候在这些模块中安装Nighthawk处理器。

有一点需要说明。任意子成果是在54个量子比特上的演示,并非一台可用的计算机;杜克的模拟运行在13个离子上。

能源部路线图本身把2028年定为展示科学实用性的目标,而非交付日期。Quantum Zeitgeist在9月26日、费米实验室在9月27日对路线图的报道在实质内容上一致,两者都没有声称机器已经存在。

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  3. 03DOE releases national quantum computing roadmap following field-wide effort led by SCAC subcommitteeEN
  4. 04IBM Connects Its First Modular Cryogenic Systems in Milestone Toward Fault-Tolerant Quantum ComputingEN
  5. 05AI-Driven Device Modeling For Next Generation Quantum ApplicationsEN

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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