量子优势从根本上加速学习！丹麦学者利用可拓展光子平台实现量子增强学习

　　量子体系正在特定使命上可超出经典体系，这一律念被称为量子上风。只管先前有各类集中于计较加快方面的量子上风研究（即量子计较优胜性），但其上风会跟着经典算法的前进而静态变迁，经典体系无奈告竣的、具备可证实性的量子上风依然难以完成。最新的研究完成了一种进修效率或信息猎取效率上的量子上风，且任何经典机制正在从道理上都无奈达到，证明了量子计谋从底子上超出经典计谋的可行性。

　　比来，丹麦产业年夜学（DTU）的研究团队正在光子平台上胜利完成了量子进修上风^[1]。要懂得这一奔腾，必需先大白经典要领的底子瓶颈：海森堡没有肯定性道理。这个道理决议了任何丈量自身都带有一层无奈消弭的“量子迷雾”——即固有的量子噪声。关于经典要领而言，要丈量的强劲旌旗灯号彻底被这层浓雾所沉没。独一的前途就是“蛮力统计”：举行天文数字般的反复丈量，希冀经由过程海量数据的平均来让旌旗灯号从噪声中“呈现”进去。是以，跟着体系庞大性的增长，所需丈量的数目将呈指数级增加，为现实阐发以及校准形成了不成跨越的停滞。

　　这项研究的巧妙的地方正在于，它不试图“消弭”量子噪声，而是哄骗量子纠缠这条捷径间接绕过了它。研究职员哄骗EPR纠缠态以及持续变量Bell丈量，显著升高了对多模随机位移历程进修所需的采样庞大度，相比经典要领削减了11.8个数目级，并正在120模试验中展示了9.2个数目级的可证实量子上风。这一冲破性结果于9月25日颁发正在国际学术期刊《迷信》(Science)上，标记着基于光子平台的年夜范围量子进修上风成为可能，为高维量子计量学以及量子机械进修奠基了根蒂根基。

　　正在研究量子体系特征时，惯例计谋受固有量子噪声的限定，样本庞大度随体系范围呈指数级增加，招致惯例计谋正在某些进修使命中其实不合用。为此，研究职员提出量子进修计谋，哄骗量子相关性，经由过程团体量子丈量要领显著升高了样本庞大度^[2]。虽然此前有研究职员正在40量子比特超导电子平台演出示了量子进修上风^[3]，但正在更现实的场景中完成可扩大的量子进修上风还未能完成。

　　正在本研究中，研究职员正在可拓展的光子平台上，哄骗光学参量振荡器(OPO)操控量子涨降，发生特定压缩程度的两模压缩真空态(EPR纠缠态)。

　　图1 A：惯例多模进修计谋 B：惯例多时间进修计谋 C：量子加强进修计谋 D：压缩光的量子进修的完成 E：随机位移历程

　　处于纠缠状况的两路光束被错误称调配：一束充任与嘈杂体系彼此作用的探针，而另外一束则用作波动的参考。他们经由过程哄骗一个非均衡分束器将弱相关态注入探针光束，对探针光束施加随机位移的体式格局来摹拟体系的噪声。经由过程干预干与探针光束以及参考光束并举行零差探测来丈量所患上输入旌旗灯号的振幅以及相位正交重量，从而履行贝尔丈量。OPO正在贝尔丈量时期完成了高达68%的噪声功率升高，从而可以或许高精度地检测位移历程的效应。

　　他们经由过程哄骗贝尔丈量成果重修一类三峰位移历程的特性函数λ(β)，展示了进修使命的量子加强。关于100模位移历程，最强压缩(-4.48dB)下的样本庞大度坚持正在约10⁷,而经由过程指数拟合，无纠缠方案所需的样本庞大度高达7.3×10¹⁸，体现了11.8个数目级的前进。

　　《Science》期刊编纂Ian S. Osborne对此研究评估道：“这些成果标明，以后的光子技能可以完成年夜范围、可证实的量子上风，而且代表着量子计量以及机械进修中实用的量子加强进修和谈迈出了要害一步。”

　　这项事情标明量子纠缠可以从底子上加快信息猎取，并且这些上风可以经由过程实际的、可扩大的光子技能来完成，无望将量子传感以及机械进修推向新的高度。

　　参考材料

　　[1] Zheng-Hao Liu et al., Quantum learning advantage on a scalable photonic platform. Science 389, 1332-1335(2025).

　　[2] Huang H Y, Kueng R, Preskill J. Information-Theoretic Bounds on Quantum Advantage in Machine Learning[J]. Physical Review Letters, 2021, 126(19): 190505.

　　[3] Hsin-Yuan Huang et al. Quantum advantage in learning from experiments. Science 376, 1182-1186(2022).