防蝴蝶效应使量子计算机性能的新基准成为可能

本阎，如图所示，尼古拉·西尼琴和约瑟夫·哈里斯开发了一种新方法，可以确定从量子系统到退相干丢失了多少信息，以及通过信息加扰保存了多少信息。图片来源：洛斯阿拉莫斯国家实验室

利用量子“反蝴蝶效应”的研究解决了物理学中一个长期存在的实验问题，并建立了一种对量子计算机性能进行基准测试的方法。

“使用我们开发的简单，强大的协议，我们可以确定量子计算机可以有效处理信息的程度，它也适用于其他复杂量子系统中的信息丢失，”洛斯阿拉莫斯国家实验室的量子理论家Bin Yan说。

Yan是一篇关于基准信息混乱的论文的通讯作者，该论文今天发表在《物理评论快报》上。“我们的协议量化了量子系统中扰乱的信息，并明确地将其与量子退相干引起的嘈杂背景中的假阳性信号区分开来，”他说。

退相干形式的噪声会消除复杂系统（如量子计算机）中的所有量子信息，因为它与周围环境相结合。另一方面，在量子混沌中扰乱的信息在整个系统中传播信息，保护它并允许它被检索。

相干性是一种量子状态，可实现量子计算，而退相干是指当信息泄漏到周围环境时，该状态的丧失。

“我们的方法借鉴了我们两年前发现的量子反蝴蝶效应，在单个循环中向前和向后演化了一个系统，因此我们可以将其应用于任何具有时间反转动力学的系统，包括量子计算机和使用冷原子的量子模拟器，”Yan说。

洛斯阿拉莫斯团队在IBM基于云的量子计算机上通过模拟演示了该协议。

无法区分退相干和信息混乱阻碍了对这一现象的实验研究。信息加扰最初是在黑洞物理学中研究的，已被证明与广泛的研究领域相关，包括多体系统中的量子混沌，相变，量子机器学习和量子计算。用于研究信息加扰的实验平台包括超导体，捕获离子和基于云的量子计算机。

量子反蝴蝶效应的实际应用

Yan和合著者Nikolai Sinitsyn在2020年发表了一篇论文，证明在量子计算机上向后演化的量子过程以破坏模拟过去的信息，当返回到现在时，几乎没有变化。相比之下，经典物理系统在来回时间循环中不可恢复地涂抹信息。

基于这一发现，Yan，Sinitsyn和合著者Joseph Harris，爱丁堡大学的研究生，作为洛斯阿拉莫斯量子计算暑期学校的参与者参与了目前的论文，开发了该协议。它准备一个量子系统和子系统，在时间上向前演化整个系统，在不同的子系统中引起变化，然后在相同的时间内向后演化系统。测量两个子系统之间的信息重叠显示加扰保留了多少信息，以及退相干损失了多少信息。