合肥幺正量子成功研制离子阱量子计算机原型：稳定囚禁53个离子

合肥幺正量子成功研制离子阱量子计算机原型：稳定囚禁53个离子室温状态下已实现53个离子的长链稳定囚禁该原型机可实现相邻离子串扰低于0.001的双侧激光独立寻址操控，多离子独立量子测量，两离子纠缠保真度超过90%。它还能对超过50个离子一维链的稳定囚禁，使幺正量子稳居我国离子阱量子计算研发的第一方阵。值得一提的是，幺正量子曾获得本源量子投资，后者也将接入幺正量子的离子阱量子计算机。后续本源量子为用户提供包括超导量子计算、半导体量子计算和离子阱量子计算等在内的多种物理体系的量子计算云服务。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1393845.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1393845.htm

日本团队开发出“光量子计算机”运算纠错技术

日本团队开发出“光量子计算机”运算纠错技术日本东京大学等的研究团队日前在美国《科学》杂志上发表成果称，开发出能自行纠正“光量子计算机”运算错误的方法。“光量子计算机”是使用光的下一代计算机，这正是这种计算机所面临的最后课题。研究量子信息科学的东大教授古泽明表示：“原理层面的开发已完成。今后将迎来新的时代。”据悉，他们将在9月成立风险企业以推动成果转化。量子计算机使用信息的基本单位“量子比特”，即使是复杂的运算也能高速执行，但过程中容易出现运算错误。使用超导体或离子的计算机已开发出纠错功能，但需要大量量子比特和复杂的布线。此外还存在计算机体积变大和耗电量大的问题。团队此次开发出了高性能的光检测仪，成功创造出一种名为“GKP量子比特”的特殊光状态，它能在运算的同时纠错。包含大量光子的单个光信号工作原理与排列大量量子比特的状态相同，因此有望在计算机体积不增大的情况下提高运算能力。

克服量子的限制 研究人员找到一种控制电子自旋的新方法

克服量子的限制研究人员找到一种控制电子自旋的新方法罗切斯特大学的一个研究小组在物理学副教授约翰-尼科尔的领导下，在《自然-物理学》杂志上发表了一篇论文，概述了操纵硅量子点--微小的、纳米级的半导体，具有显著特性的电子自旋的新方法，作为操纵量子系统信息的一种方式。尼科尔说："这项研究的结果为基于半导体量子点中的电子自旋的量子比特的相干控制提供了一个有希望的新机制，这可能为开发一个实用的硅基量子计算机铺平道路。"罗切斯特大学的研究人员通过控制硅量子点中电子的自旋，开发了一种在量子系统中操纵信息的新方法。硅中的电子在其自旋（向上和向下箭头）和谷态（蓝色和红色轨道）之间经历了一种被称为自旋-谷态耦合的现象。当研究人员对硅中的电子施加电压（蓝色光芒）时，他们利用自旋-谷耦合效应，可以操纵自旋和谷态，控制电子自旋。资料来源：罗切斯特大学插图/MichaelOsadciw使用量子点作为量子比特一台普通计算机由数十亿个晶体管组成，称为比特。另一方面，量子计算机是基于量子比特，也被称为量子比特。与普通的晶体管不同，它可以是"0"（关闭）或"1"（打开），而量子比特受量子力学规律的支配，可以同时是"0"和"1"。科学家们早就考虑使用硅量子点作为量子比特；控制量子点中电子的自旋将提供一种操纵量子信息传输的方法。量子点中的每个电子都有内在的磁性，就像一个小小的条形磁铁。科学家把这称为"电子自旋"--与每个电子相关的磁矩--因为每个电子是一个带负电的粒子，其行为就像它在快速旋转一样，而正是这种有效的运动引起了磁性。电子自旋是在量子计算中传输、存储和处理信息的一个有希望的候选者，因为它提供了长的相干时间和高的门控保真度，并且与先进的半导体制造技术兼容。量子比特的相干时间是指量子信息因与噪声环境相互作用而丢失之前的时间；长相干时间意味着执行计算的时间更长。高的门控保真度意味着研究人员要进行的量子操作会完全按照他们的要求进行。然而，使用硅量子点作为量子比特的一个主要挑战是控制电子自旋。控制电子自旋控制电子自旋的标准方法是电子自旋共振（ESR），它涉及到对量子比特施加振荡的射频磁场。然而，这种方法有几个局限性，包括需要在低温环境下产生和精确控制振荡磁场，而大多数电子自旋量子比特是在低温环境下工作的。通常情况下，为了产生振荡磁场，研究人员通过电线发送电流，这就会产生热量，从而干扰低温环境。尼科尔和他的同事概述了一种控制硅量子点中电子自旋的新方法，该方法不依赖于振荡电磁场。该方法基于一种被称为"自旋-谷粒耦合"的现象，当硅量子点中的电子在不同的自旋和谷粒状态之间转换时，就会发生这种现象。电子的自旋态指的是它的磁性，而谷态指的是与电子的空间轮廓有关的另一种属性。研究人员应用一个电压脉冲来利用自旋-谷耦合效应，操纵自旋和谷态，控制电子自旋。"这种通过自旋-谷耦合进行相干控制的方法，可以实现对量子比特的普遍控制，并且可以在不需要振荡磁场的情况下进行，而振荡磁场是ESR的一个限制，"尼科尔说。"这使我们有了一条新的途径，可以使用硅量子点来操纵量子计算机中的信息。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1346405.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1346405.htm

我国科学家实现最大规模离子阱量子模拟计算

我国科学家实现最大规模离子阱量子模拟计算离子阱是通过电磁场将离子限定在有限空间内的设备，被认为是有望实现大规模量子计算的物理系统之一。如何把大量离子稳定“囚禁”于离子阱，再通过激光控制，制造量子计算的基本数据单元“量子比特”，是项国际性难题。中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院段路明教授团队30日在国际学术期刊《自然》上发表一项量子模拟计算方面的突破性成果。该团队首次利用二维离子阵列实现了目前已知国际最大规模、具有“单比特分辨率”的多离子量子模拟计算，为实现大规模量子计算提供了新路径。（新华社）

桑迪亚实验室制造出首批能够支持200个离子阱量子比特的设备

桑迪亚实验室制造出首批能够支持200个离子阱量子比特的设备在桑迪亚国家实验室微系统工程、科学与应用制造厂制造的"EnchiladaTrap"。资料来源：克雷格-弗里茨，桑迪亚国家实验室除了在桑迪亚运行的陷阱外，杜克大学也将使用几个陷阱来执行量子算法。杜克大学和桑迪亚大学是量子系统加速器的研究合作伙伴，量子系统加速器是能源部科学办公室资助的五个美国国家量子信息科学研究中心之一。离子阱是一种能容纳带电原子或离子的微型芯片。有了更多被俘获的离子或量子比特，量子计算机就能运行更复杂的算法。乔纳森-斯特克（JonathanSterk）指着桑迪亚国家实验室真空室内的离子阱特写镜头中被困离子量子比特移动的部分。资料来源：克雷格-弗里茨，桑迪亚国家实验室只要有足够的控制硬件，EnchiladaTrap就能利用受其前身RoadrunnerTrap启发而设计的由五个捕集区组成的网络，存储和传输多达200个量子比特。这两个版本都是在桑迪亚的微系统工程、科学和应用制造厂生产的。桑迪亚科学家兼量子系统加速器首席研究员丹尼尔-斯蒂克（DanielStick）认为，在解决有用问题方面，拥有多达200个量子比特和当前错误率的量子计算机不会超过传统计算机。不过，它将使研究人员能够测试一种具有许多量子比特的架构，这种架构未来将支持物理学、化学、数据科学、材料科学和其他领域更复杂的量子算法。斯蒂克说："我们正在为量子计算领域提供发展空间，探索更大的机器和更复杂的编程。"桑迪亚国家实验室电气工程师雷-哈特利（RayHaltli）在离子阱上放置金丝键之前优化参数。准备就绪后，机器自动运行，每秒最多可放置七根金丝。资料来源：克雷格-弗里茨，桑迪亚国家实验室前瞻性设计桑迪亚研究、制造和测试离子阱已有20年之久。为了克服一系列设计挑战，该团队将机构知识与新的创新技术相结合。首先，他们需要空间来容纳更多的离子，并需要一种方法来重新排列离子，以便进行复杂的计算。解决方案是建立一个电极网络，其分支类似于家族树或锦标赛支架。每个狭窄的分支都是存储和穿梭离子的地方。桑迪亚公司曾在以前的捕集器中试验过类似的结点。Enchilada捕集器以平铺的方式使用了相同的设计，因此可以探索较小捕集器的扩展特性。斯蒂克认为，分支结构是目前重新排列被困离子量子比特的最佳解决方案，并预计未来更大版本的陷阱也将采用类似设计。另一个令人担忧的问题是EnchiladaTrap上的电能耗散，这可能会产生大量热量，导致表面排气增加、电击穿风险增大以及电场噪声水平升高。为了解决这个问题，生产专家设计了新的微观特征，以降低某些电极的电容。桑迪亚公司的ZachMeinelt是该项目的主要集成商，他说："我们的团队总是着眼于未来。我们与科学家和工程师合作，了解他们在未来几年需要什么样的技术、功能和性能改进。然后，我们设计和制造疏水阀，以满足这些要求，并不断寻求进一步改进的方法。"这项研究由美国能源部资助。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1378741.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1378741.htm

研究人员让​学习量子过程变得更容易

研究人员让​学习量子过程变得更容易一项突破性的研究确定了一种新的方法，使量子计算机只用几个简单的例子就能理解和预测量子系统。这项研究使用了量子神经网络（QNNs），这是模仿量子系统行为的机器学习模型。与需要大量实例的传统学习模型相比，QNNs使用一些"直积态"，这是更简单和更容易管理的量子状态的形式。得益于ZoeHolmes教授和她在EPFL的团队领导的一项开创性研究，这种场景距离我们更接近于成为现实。他们与加州理工学院、柏林自由大学和洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员合作，发现了一种新的方法，可以教量子计算机如何理解和预测量子系统的行为，即使只有几个简单的例子。研究人员研究了"量子神经网络"（QNNs），这是一种机器学习模型，旨在利用受量子力学启发的原理学习和处理信息，以模仿量子系统的行为。就像人工智能中使用的神经网络一样，QNNs由相互连接的节点或"神经元"组成，用于进行计算。不同的是，在QNNs中，神经元根据量子力学的原理进行操作，使它们能够处理和操纵量子信息。"通常情况下，当我们教计算机一些东西时，我们需要大量的例子，"霍姆斯说。"但在这项研究中，只需几个简单的例子，称为'直积态'，计算机就能学会量子系统的行为方式，即使是在处理纠缠状态时也是如此，因为纠缠状态更加复杂，对理解也有挑战性。"科学家们使用的'直积态'指的是量子力学中的一个概念，它描述了一个量子系统的具体状态类型。例如，如果一个量子系统是由两个电子组成的，那么当每个单独的电子的状态被独立考虑，然后结合起来时，它的直积态就形成了。乘积态经常被用作量子计算和测量的起点，因为它们提供了一个更简单和更容易管理的框架来研究和理解量子系统的行为，然后再进入更复杂和纠缠的状态，其中粒子是相关的，不能被独立描述。研究人员证明，通过只用这些简单的例子训练QNN，计算机可以有效地掌握纠缠的量子系统的复杂动力学。霍姆斯解释说："这意味着也许能够用更小、更简单的计算机来学习和理解量子系统，比如我们在未来几年可能拥有的近期中间规模[NISQ]计算机，而不是需要大型和复杂的计算机，这可能是几十年后的事情。"这项工作还为使用量子计算机解决重要问题开辟了新的可能性，如研究复杂的新材料或模拟分子的行为。最后，该方法通过使创建更短和更抗错的程序来提高量子计算机的性能。通过学习量子系统的行为方式，我们可以简化量子计算机的编程，从而提高效率和可靠性。我们可以通过使量子计算机的程序更短、更不容易出错来使其变得更好。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1369181.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1369181.htm