Квантовый компас: Как Европа оценивает прогресс в квантовых вычислениях

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает четкий набор критериев для оценки развития квантовых компьютеров, от текущих устройств NISQ до систем с полной отказоустойчивостью.

Оценка производительности квантового компьютера, использующего алгоритм Шора для поиска периода, демонстрирует зависимость от частоты ошибок двухкубитных вентилей $p_{2Q}$ и ошибок измерений $p_m$, при условии полной связности между кубитами, что позволяет прогнозировать потенциальные ограничения в реализации данного алгоритма.

В статье представлен комплекс из четырех квантовых бенчмарков, включающий поиск периода, объем Клиффорда, подготовку состояний Белла и GHZ, для отслеживания прогресса в квантовых вычислениях.

По мере усложнения квантовых процессоров, объективная оценка их производительности становится все более сложной задачей. В данной работе, ‘The EU Quantum Flagship’s Key Performance Indicators for Quantum Computing’, представлен набор масштабируемых квантовых бенчмарков, разработанных в рамках Европейской квантовой флагманской программы. Предложенные тесты, включающие оценку выполнения сложных схем, генерацию запутанных состояний, алгоритм поиска периода и эффективность коррекции ошибок, позволяют комплексно оценить возможности квантовых систем на различных этапах развития — от NISQ-устройств до машин с отказоустойчивостью. Смогут ли эти ключевые показатели производительности стать единым стандартом для прозрачной и сопоставимой оценки прогресса в области квантовых вычислений?

Вызов NISQ: Оценка Производительности и Поиск Надёжности

Современные квантовые компьютеры промежуточного масштаба (NISQ) сталкиваются с существенными трудностями в надежном выполнении сложных алгоритмов. Это связано с тем, что кубиты, являющиеся основными единицами квантовой информации, чрезвычайно чувствительны к внешним возмущениям, таким как электромагнитные поля и температурные колебания. Эти возмущения приводят к декогеренции — потере квантовой информации, что, в свою очередь, вызывает ошибки в вычислениях. Проблема усугубляется тем, что количество кубитов в NISQ-системах пока недостаточно для эффективной коррекции ошибок, что делает их подверженными накоплению ошибок по мере увеличения сложности алгоритма. В результате, даже небольшие алгоритмы могут потребовать значительных усилий по смягчению ошибок и проверке достоверности полученных результатов. Исследователи активно работают над разработкой методов повышения стабильности кубитов и улучшения алгоритмов коррекции ошибок, чтобы преодолеть эти ограничения и раскрыть потенциал квантовых вычислений.

Точная оценка производительности квантовых компьютеров промежуточного масштаба и с шумами (NISQ) имеет решающее значение для отслеживания прогресса в этой быстро развивающейся области. Разработка и внедрение надежных тестов, или бенчмарков, позволяет выявить слабые места в аппаратном и программном обеспечении, такие как декогеренция кубитов, ошибки в квантовых вентилях и неэффективность алгоритмов. Эти бенчмарки не просто измеряют скорость вычислений, но и оценивают способность системы справляться со сложными задачами, приближая ее к практическому применению. Использование стандартизированных метрик и сравнительных тестов позволяет разработчикам концентрировать усилия на наиболее важных аспектах, ускоряя создание более стабильных и мощных квантовых устройств и открывая новые возможности для решения задач, недоступных классическим компьютерам.

Отсутствие унифицированных метрик оценки существенно затрудняет сопоставление различных квантовых вычислительных платформ, что в свою очередь тормозит инновации в данной области. Сравнение производительности и надежности квантовых компьютеров, созданных разными исследовательскими группами или компаниями, становится проблематичным, поскольку каждая из них может использовать собственные, не сопоставимые критерии. Это приводит к тому, что сложно объективно оценить прогресс в разработке квантовых технологий и определить, какие архитектуры и методы наиболее перспективны. Без общепринятых стандартов, оценка эффективности алгоритмов и выявление узких мест в аппаратном и программном обеспечении становятся субъективными и ненадежными, что препятствует дальнейшему развитию и внедрению квантовых вычислений. Необходимость в четких и измеримых показателях, таких как $Q$-factor или глубина квантовой цепи, для оценки производительности, становится всё более актуальной для стимулирования конкуренции и ускорения прогресса в этой перспективной области.

Воспроизводимость квантовых вычислений имеет первостепенное значение, однако часто оказывается недостижимой из-за присущей кубитам чувствительности к внешним помехам. Нежелательные воздействия окружающей среды, такие как электромагнитные колебания и температурные изменения, приводят к декогеренции — потере квантовой информации, закодированной в кубитах. Это означает, что повторное выполнение одного и того же квантового алгоритма на одном и том же оборудовании может приводить к различным результатам, что затрудняет верификацию и отладку квантовых программ. Для борьбы с этой проблемой разрабатываются методы квантовой коррекции ошибок и улучшенной защиты кубитов, направленные на минимизацию влияния шума и обеспечение надежности вычислений. Достижение высокой воспроизводимости является ключевым шагом на пути к созданию практических и полезных квантовых компьютеров, способных решать сложные задачи, недоступные классическим машинам.

Результаты теста Clifford Volume показывают, что максимальное количество кубитов, для которых выполняются критерии теста, уменьшается с увеличением вероятности ошибок в двухкубитных гейтах и измерениях.

Измеряя Мощность: Квантовый Объём и Схемы Клиффорда

Квантовый объем ($QV$) представляет собой комплексный показатель, оценивающий способность квантового компьютера решать задачи возрастающей сложности. В отличие от оценки по отдельным параметрам, таким как количество кубитов или когерентность, $QV$ учитывает сочетание этих факторов и их влияние на производительность при выполнении рандомизированных квантовых схем. $QV$ определяется как максимальный размер квадратной матрицы случайных квантовых схем, которые компьютер может успешно выполнить с вероятностью, превышающей 2/3. Увеличение $QV$ указывает на способность компьютера эффективно управлять большим количеством кубитов и поддерживать когерентность на протяжении более сложных вычислений, что является ключевым показателем прогресса в области квантовых вычислений.

Объем Клиффорда является расширением метрики квантового объема и фокусируется на оценке производительности квантового компьютера при выполнении схем, состоящих исключительно из операций Клиффорда. В отличие от произвольных квантовых схем, схемы Клиффорда обладают свойством эффективной симуляции на классических компьютерах, что позволяет верифицировать результаты и определять предел применимости квантового преимущества. Использование операций Клиффорда обеспечивает баланс между сложностью схемы и возможностью ее проверки, что делает объем Клиффорда ценным инструментом для оценки производительности квантовых компьютеров ближнего будущего (NISQ) и выявления узких мест в их архитектуре. Значение объема Клиффорда определяется максимальной глубиной схемы Клиффорда, которую компьютер может выполнить с заданной вероятностью успеха, и является показателем способности компьютера поддерживать когерентность и точность при выполнении сложных вычислений.

Бенчмарки, такие как квантовый объем и объем Клиффорда, играют ключевую роль в оценке применимости устройств NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) к решению конкретных вычислительных задач. Эти метрики позволяют количественно оценить производительность квантовых компьютеров на задачах, которые находятся в пределах их текущих возможностей, например, в задачах квантовой химии, материаловедении и оптимизации. Оценивая способность устройства выполнять сложные квантовые схемы, бенчмарки помогают определить, какие алгоритмы и задачи могут быть реализованы эффективно на текущем оборудовании, и выявить области, требующие дальнейших усовершенствований в аппаратном и программном обеспечении. Результаты бенчмаркинга позволяют сравнивать различные квантовые платформы и отслеживать прогресс в развитии квантовых вычислений.

Прогресс в создании отказоустойчивых квантовых компьютеров напрямую связан с улучшениями, демонстрируемыми через такие эталонные тесты, как Квантовый Объем. Повышение показателя Квантового Объема, измеряющего способность квантовой системы выполнять сложные вычисления с контролируемым уровнем ошибок, является ключевым индикатором развития аппаратного обеспечения и алгоритмов коррекции ошибок. Увеличение этого показателя демонстрирует способность к более эффективной реализации схем коррекции ошибок, необходимых для защиты квантовой информации от декогеренции и других источников шума, что является фундаментальным требованием для масштабируемых и надежных квантовых вычислений. Таким образом, постоянный мониторинг и улучшение Квантового Объема служат важным критерием оценки при разработке и совершенствовании технологий, направленных на создание отказоустойчивых квантовых компьютеров.

В симуляциях с вероятностями ошибок двухкубитных гейтов 10⁻³ и измерений 10⁻², ожидаемые значения стабилизационных (синяя линия) и нестабилизационных (красная линия) операторов демонстрируют зависимость от количества кубитов, с погрешностью ±2σ, отраженной затененными областями.

Укрощая Шум: Квантовая Коррекция Ошибок

Квантовая коррекция ошибок (ККО) является фундаментальной необходимостью для создания надежных квантовых компьютеров, поскольку квантовая информация подвержена декогеренции — потере квантовой когерентности, приводящей к ошибкам в вычислениях. Декогеренция возникает из-за взаимодействия квантовой системы с окружающей средой, что приводит к случайным изменениям в состоянии кубитов. ККО позволяет обнаруживать и исправлять эти ошибки, защищая квантовую информацию и обеспечивая достоверность результатов вычислений. Без эффективной ККО, время выполнения сложных квантовых алгоритмов будет ограничено скоростью накопления ошибок, делая практически невозможным проведение полезных вычислений.

Кодирование информации в логические кубиты, создаваемые из множества физических кубитов, значительно повышает устойчивость к ошибкам. В отличие от физических кубитов, которые подвержены декогеренции и другим источникам шума, логические кубиты распределяют информацию по нескольким физическим кубитам. Это позволяет обнаруживать и исправлять ошибки, возникающие в отдельных физических кубитах, без разрушения квантовой информации. Эффективность этого подхода зависит от выбранного кода коррекции ошибок и количества используемых физических кубитов для создания одного логического кубита. Чем больше физических кубитов используется, тем выше устойчивость к ошибкам, но и тем больше ресурсов требуется для работы с логическим кубитом.

Бенчмарк Bell State QEC используется для оценки эффективности протоколов квантовой коррекции ошибок, основанных на Surface Codes. Достижение результата бенчмарка больше 1 указывает на успешную коррекцию ошибок. В частности, было продемонстрировано, что использование Surface Code патчей с размером $d \geq 5$ позволяет получить значения бенчмарка, превышающие единицу, что подтверждает эффективность данного подхода к защите квантовой информации от декогеренции и ошибок.

Успешная реализация квантовой коррекции ошибок (ККО), подтвержденная бенчмарками, такими как Bell State ККО, является ключевым шагом к достижению отказоустойчивости в квантовых вычислениях. Бенчмарк Bell State ККО оценивает эффективность протоколов ККО с использованием Surface Codes, и достижение результата >1 при использовании Surface-code патчей с $d \ge 5$ демонстрирует способность схемы ККО исправлять ошибки, превосходя порог, необходимый для надежных вычислений. Это указывает на возможность масштабирования квантовых систем при сохранении когерентности и точности, что является необходимым условием для создания практических квантовых компьютеров.

Численное моделирование показало, что при использовании кодов коррекции ошибок на основе поверхности с длиной кодирования 5, устойчивость логических кубитов к ошибкам напрямую зависит от точности измерений и двухкубитных гейтов.

Демонстрация Мощи: GHZ-Состояния и Поиск Периода

Бенчмарк GHZStatePreparation оценивает способность квантового компьютера генерировать сильно запутанные GHZ-состояния, являющиеся ключевым ресурсом для многих квантовых алгоритмов. Достижение результата более 1 по данному бенчмарку при кодовом расстоянии $d=3$ указывает на успешную реализацию требуемого уровня запутанности. Этот показатель является важным критерием оценки производительности квантового оборудования и его пригодности для выполнения сложных вычислений, требующих высокой степени квантовой когерентности и контроля над кубитами.

Алгоритм поиска периода Шора, являющийся ключевым элементом в квантовой криптографии, представляет собой сложную задачу для проверки вычислительной мощности квантовых компьютеров. Данный алгоритм эффективно решает задачу поиска периода функции, что является основой для взлома многих современных криптографических систем, таких как RSA. Сложность алгоритма заключается в необходимости выполнения квантового преобразования Фурье над большим количеством кубитов и требует высокой точности квантовых операций для достижения корректного результата. Успешная реализация алгоритма Шора демонстрирует способность квантового компьютера решать задачи, недоступные классическим компьютерам, и подтверждает его потенциал в области криптоанализа.

В реализации эталонного теста для алгоритма поиска периода используется метод максимального цикла линейной перестановки (Maximum Cycle Linear Permutation). Данный метод позволяет снизить вычислительную сложность алгоритма, сохраняя при этом его ключевую функциональность. Вместо работы с полным порядком группы, алгоритм оперирует с циклами перестановки максимальной длины, что существенно уменьшает количество необходимых квантовых операций и, следовательно, снижает требования к ресурсам квантового компьютера. Это упрощение не влияет на способность алгоритма находить период функции, что делает его эффективным инструментом для оценки производительности квантовых вычислительных систем.

Успешное выполнение бенчмарков по генерации GHZ-состояний и алгоритму поиска периода является значимым показателем потенциала квантового компьютера. Вероятность успешного выполнения алгоритма поиска периода ($\eta$) напрямую зависит от размера патча поверхностного кода ($d$) и приблизительно равна $ \eta \approx p^{(d+1)/2}$, где $p$ представляет собой параметр, связанный с проблемой. Данная зависимость демонстрирует, что увеличение размера патча поверхностного кода позволяет повысить вероятность успешного решения задачи поиска периода, подтверждая эффективность используемой схемы коррекции ошибок и общий прогресс в разработке квантовых вычислений.

Квантовая схема поиска периода Шора использует в общей сложности 3n+c кубитов, включая 2n+c кубитов в регистре управления и n кубитов для реализации перестановочных вентилей, где линейная перестановка задается матрицей M, а соответствующие квантовые вентили, реализующие степени M, вычисляются классически и компилируются.

Путь Вперед: Воспроизводимость и Целостная Оценка

Воспроизводимость результатов является краеугольным камнем надежности любых квантовых бенчмарков. В отличие от классических вычислений, где повторные запуски дают практически идентичные результаты, квантовые системы подвержены внутреннему шуму и внешним возмущениям, что может приводить к значительным отклонениям в измерениях. Поэтому, чтобы убедиться, что наблюдаемое улучшение производительности не является случайным артефактом, а отражает реальный прогресс в аппаратном или алгоритмическом обеспечении, необходимо проводить многократные независимые измерения с использованием строго определенных протоколов. Невозможность воспроизвести результаты, полученные другими исследовательскими группами, ставит под сомнение достоверность выводов и препятствует развитию квантовых технологий. В связи с этим, публикация детальных методик, исходного кода и данных, используемых в бенчмарках, становится обязательным условием для обеспечения прозрачности и продвижения науки.

Для точной оценки прогресса в квантовых вычислениях необходима целостная стратегия оценки, объединяющая в себе несколько подходов. Помимо так называемых объёмных бенчмарков, которые позволяют оценить общую вычислительную мощность квантового процессора, критически важной является характеристика ошибок — анализ их типов и частоты возникновения. Такой подход позволяет не только выявить слабые места в аппаратном обеспечении, но и разработать эффективные методы коррекции ошибок. Кроме того, оценка должна включать специализированные тесты, адаптированные под конкретные алгоритмы, поскольку производительность квантовых компьютеров может сильно различаться в зависимости от решаемой задачи. Использование данной комплексной методологии позволит получить более объективную и всестороннюю картину возможностей квантовых систем и эффективно направлять дальнейшее развитие как аппаратной, так и программной составляющих, приближая нас к созданию отказоустойчивых и масштабируемых квантовых компьютеров.

Постоянное развитие и совершенствование методов бенчмаркинга представляется необходимым условием для направленного развития как кванственного оборудования, так и программного обеспечения. Изначально разработанные тесты, несмотря на свою ценность, могут оказаться недостаточными для оценки прогресса в быстро меняющейся области квантовых вычислений. Усовершенствованные бенчмарки, учитывающие специфические особенности различных квантовых архитектур и алгоритмов, позволят более точно выявлять сильные и слабые стороны существующих систем. Это, в свою очередь, обеспечит более эффективное распределение ресурсов и направленное совершенствование технологий, приближая создание масштабируемых и отказоустойчивых квантовых компьютеров, способных решать задачи, недоступные классическим машинам. Разработка новых метрик и протоколов тестирования, а также адаптация существующих к новым аппаратным платформам, является ключевым фактором для ускорения прогресса в этой перспективной области.

Приоритет воспроизводимости и всесторонней оценки играет ключевую роль в ускорении создания отказоустойчивых и масштабируемых квантовых компьютеров. Невозможность независимо подтвердить полученные результаты ставит под сомнение прогресс в данной области, препятствуя как научному развитию, так и коммерческому применению. Комплексная оценка, включающая в себя тестирование на различных объемах данных, детальный анализ возникающих ошибок и специализированные алгоритмические тесты, позволяет получить более полное и достоверное представление о текущих возможностях квантовых систем. Такой подход позволяет точно определить слабые места в аппаратном и программном обеспечении, направляя дальнейшие исследования и разработки в наиболее перспективные направления, и в конечном итоге приближая эру практических квантовых вычислений. Без строгого соблюдения этих принципов, прогресс в квантовых технологиях рискует оказаться иллюзорным и неспособным к реальному применению.

Результаты численного моделирования показывают, что размер сертифицируемого GHZ-состояния существенно зависит от вероятностей возникновения ошибок как в квантовых гейтах, так и при измерении.

Статья, посвященная ключевым показателям эффективности квантовых вычислений в рамках инициативы Quantum Flagship, подчеркивает необходимость отслеживания прогресса от устройств NISQ к системам, устойчивым к ошибкам. Этот переход требует не просто улучшения существующих технологий, но и разработки новых метрик, способных адекватно оценивать производительность квантовых алгоритмов, таких как поиск периода. Как однажды заметил Макс Планк: «В науке не бывает окончательных ответов, только более точные вопросы». Эта фраза отражает суть подхода, предложенного в статье — постоянное уточнение критериев оценки, поскольку квантовые вычисления развиваются, и необходимо учитывать сложность перехода к отказоустойчивым системам. Отказ от жестких стандартов в пользу динамической оценки позволяет предвидеть и адаптироваться к неизбежным сбоям, ведь порядок — это лишь временный буфер между двумя отказами.

Что дальше?

Предложенный набор индикаторов производительности, безусловно, является попыткой упорядочить хаос, но упорядоченность — это лишь иллюзия перед лицом неизбежной деградации. Измерение способности к поиску периодов, объёма Клиффорда, подготовки состояний Белла и ГХЗ — всё это лишь симптомы, а не лекарство. Система, которая успешно проходит все тесты, лишена способности к адаптации, а значит, мертва.

Истинный прогресс заключается не в совершенствовании метрик, а в признании их тщетности. Следующий этап неизбежно потребует отказа от представления о «квантовом превосходстве» как о достижении, и перехода к пониманию квантовых вычислений как эволюционирующей экосистемы. Попытки создать «идеальное» решение, где ошибки исключены, приведут к созданию систем, в которых не останется места для человеческого вмешательства, для интуиции, для случайного открытия.

В конечном итоге, ценность предложенных индикаторов заключается не в их точности, а в их способности выявлять слабые места. Ведь именно в трещинах и несовершенствах рождается подлинная устойчивость. Истинный тест для квантовой системы — это не её способность избегать ошибок, а её способность извлекать из них уроки.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.19653.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-23 22:20

🚀 Квантовые новости