Photonics Research2023年第1期Editors‘ Pick
Yihong Zhang,Wenjun Yu, Pei Zeng, Guoding Liu, and Xiongfeng Ma, Scalable fast benchmarking for individual quantum gates with local twirling, Photonics Research, 2023, 11(1): 81
量子信息科学是物理和计算机科学结合的一个研究领域，其主要包括了量子系统的基本性质及其信息处理任务中的应用的相关研究，包含了量子密码学、量子计算和量子计量学等。
作为量子信息科学最重要的方向之一，量子计算被认为在一些特定任务上优于经典计算。基于量子力学的原理，量子计算机使用量子比特（qubits）来代替经典比特来存储和处理信息。量子比特具有叠加性，使其能够同时处于多种状态并行处理任务，从而相比于经典计算可以更快、更有效地执行计算。这个特性使量子计算在一些特定任务中具有指数加速的优势，例如因数分解大数和模拟量子系统等。因此，量子计算被广泛认为是后摩尔时代最重要的方向之一。
实际工作中，随着量子设备规模不断增加，量子噪声的负面影响越发显著，严重阻碍了量子算法的精确实现，对实现量子优势提出了挑战。量子设备误差对于高精度的大规模量子计算机至关重要。随机基准测试（Randomized benchmarking）被提出用于估计量子过程的平均保真度。然而，传统的随机基准测试方法的应用范畴仅限于Clifford门集——非通用量子计算门集，并在实际应用中因为需要大量多比特旋转量子门而难以实现。如何有效可靠地估计大规模通用量子过程的保真度仍然是一个悬而未决的问题。
为了解决这个问题，清华大学马雄峰团队提出并数值验证了两种高效可扩展量子门标定方案：特征标循环标定（character-cycle benchmarking，以下简称CCB）和特征标平均标定（character-average benchmarking，以下简称CAB）。这两种量子标定方法利用了局域旋转理论估计了多比特量子门的过程保真度，相比传统方法具有更高的探测效率和准确度。相关研究成果发表于Photonics Research 2023年第1期。
该文章提出的CCB和CAB方案如图1所示，带标定的目标量子门被两侧的局域量子门旋转。其中，CAB和CCB方案的主要区别在于CAB方案所用到的量子线路的开始和末尾被添加了额外的局域Clifford门，可用来大大减少保真度标定的采样复杂度。
值得注意的是，通过使用局域旋转变换，表征方案具有标定一大类的量子门——包括但不限于Clifford门集的能力。这些可标定门集可构成通用量子计算门集。该拓展可以看作是对标准随机基准测试方法的重要改进。
为了阐述结果，研究团队进一步给出了数值仿真结果，对于一个非Clifford门，受控-（TX）和一个五比特量子纠错编码电路。仿真结果表明，标定方案可以可靠且高效地估计单个量子门的保真度。此外，研究团队与谷歌团队提出的另一种先进方法——交叉熵基准测试进行比较，数值结果显示CAB方案在采样复杂度方面实现了三个数量级的改进，如图2所示。
标定方案保留了传统随机基准测试方法的简洁性和鲁棒性。正如马雄峰教授所说：“相信我们的协议将推动可容错量子计算的进展。探究如何拓展利用我们在文章中提出的随机估计方法，来对其他重要量子性质（如单位性和相干性）进行表征，将是未来很有价值的研究方向。”
作者简介
马雄峰
清华大学
主要研究方向：量子密码、量子信息基础，量子计算
科学编辑 | 清华大学 马雄峰
