IT之家 11 月 16 日动静，量纠谷歌量子野生智能（Google Quantum AI）率领团队，错领程碑在完美量子计较方面迈出了具备里程碑意思的域里一步。
今朝在制作靠得住的破谷量子计较机方面，此中一项挑衅便是歌研高量处理量子比特（qubits）的主要缺点：轻易在位翻转（bit-flip）和相位翻转（phase-flip）时呈现毛病。
今朝业内主推量子纠错（QEC）体例，发D幅提停止位翻转和相位翻转时呈现的计较机毛病。谷歌在论文中表现，靠性经由进程深切研讨其超导量子比特（transmon qubits），量纠发明量子比特的错领程碑IM电竞官网毛病更深条理缘由是泄露态（leakage states）。
泄露态在量子操纵中会净化四周的域里比特，出格是式突在普遍利用的 CZ 门操纵时代，致使操纵毛病，破谷障碍算法的歌研高量履行。
为了降服这个挑衅，im电竞研讨职员引入了一种称为 Data Qubit Leakage Removal（DQLR）的全新量子操纵。
DQLR 特地针对数据比特中的泄露态，并高效地将其转化为计较态（computational states）。
这个进程触及到两比特门--Leakage iSWAP，这是遭到 CZ 门开导，后续经由进程敏捷重置怀抱比特以消弭毛病。
该研讨标明，DQLR 明显下降了一切量子比特的均匀泄露态比重，从近 1% 下降到约 0.1%。主要的是，DQLR 避免了在实行之前察看到的数据量子比特泄露逐步增添。
研讨职员夸大，仅靠断根渗漏是不够的。他们停止了量子纠错（QEC）尝试，在每一个周期竣事时交织利用 DQLR，确保与逻辑量子态的保管兼容。成果显现，检测几率目标有明显改良。
另外，DQLR 的表现优于一种称为“丈量泄露去除”（MLR）的方式，该方式在有用削减泄露的同时，也擦除存储的量子态。
IT之家附上论文参考地点：Miao, K.C., McEwen, M., Atalaya, J. et al. Overcoming leakage in quantum error correction. Nat. Phys. (2023). //doi.org/10.1038/s41567-023-02226-w
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网友批评
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