哈佛大学等合作观察到优化问题中的量子加速

哈佛大学和QuEra Computing、麻省理工学院、因斯布鲁克大学及其他机构的科学家合作，展示了中性原子量子处理器在解决实际应用问题方面的突破性应用。他们在哈佛的289 个量子比特的里德堡（Rydberg）原子阵列上，以模拟模式运行，展示了“最大独立集”问题的量子加速，其有效电路深度高达32。中性原子量子处理器此前已经被提出，并已有效地编码一些复杂的组合优化问题。而在这个工作中，作者不仅首次在此类量子处理器上部署实现了高效量子优化，还展示了前所未有的量子硬件能力。相关研究成果于5月5日发表在《科学》杂志上。组合优化在科学技术的许多领域都是普遍存在的。许多这样的问题已经被证明是计算困难的，并且构成了理解现代计算机科学中复杂类的基础。20多年来，人们一直在使用各种量子算法，从理论上探索如何使用量子机器来加速解决此类问题。通常，相关成本函数以量子哈密顿量编码，并且通过绝热演化或变分方法，通过闭合优化循环从通用初始态开始寻找其低能态。此类算法的计算性能已在具有浅量子电路的小型量子系统或缺乏多体相干特性的系统中进行了理论和实验研究。然而，这些研究对算法在涉及大尺寸系统和高电路深度时的