来源:科技日报
12月4日，中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队，与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作，构建了76个光子的量子计算原型机“九章”，实现了具有实用前景的“高斯玻色取样”任务的快速求解。
据现有理论，该量子计算系统处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快一百万亿倍，即“九章”一分钟完成的任务，超级计算机需要一亿年。
其速度也等效地比去年谷歌发布的53个超导比特量子计算原型机“悬铃木”快一百亿倍。
这一成果使得我国成功达到了量子计算研究的第一个里程碑：量子计算优越性（国外称“量子霸权”）。相关论文于12月4日在线发表在国际学术期刊《科学》上。
实现“量子霸权”的两种路径
由于量子计算机在原理上具有超快的并行计算能力，在一些具有重大社会和经济价值的问题方面相比经典计算机可实现指数级别的加速。当前，研制量子计算机已成为世界科技前沿的最大挑战之一，是欧美发达国家角逐的焦点。
这当中，量子计算研究的第一个阶段性目标，是实现“量子计算优越性”（亦译为“量子霸权”），即研制出量子计算原型机在特定任务的求解方面超越经典的超级计算机。
上面提到的量子计算“特定任务”，是指经过精心设计，非常适合于量子计算设备发挥其计算潜力的问题。这类问题包括随机量子线路采样、IQP线路、高斯玻色取样。而谷歌量子AI团队所针对的问题是随机量子线路采样。
所谓“玻色取样”问题，我们可以理解成一个量子世界的高尔顿板。
高尔顿板问题是由英国生物统计学家高尔顿提出来的，这个问题可以理解为小球从最上方被扔下，每经过一个钉板，都有一半的可能从左边走，一半的可能从右边走，当有很多个小球从上往下随机掉落时，落在下面的格子里的小球数量分布上会呈现一定的统计规律，这个模型可以用来直观地认识中心极限定理。
如果将“高尔顿钉板”发展出一个量子版本，即，由全同光子来代替小球，用分束器（当一束光通过分束器时会被分成两束强度较低的光，一束透射，另一束反射）来代替钉子，则这个游戏就变成“玻色取样”的量子模拟。一般来讲，“玻色取样”是指，在n个全同玻色子经过一个干涉仪后，对n个玻色子的整个输出态空间进行采样的问题。