难以衡量的保真度
当我们进入原子级尺度时，会出现很多奇异的物理现象。物理学家一直希望量子计算机能帮助我们很好地模拟自然界的这些量子效应。然而，由于我们离全面的量子计算机还有一段距离，因此许多物理学家都在试图用“模拟量子仿真器”（analog quantum simulator）来揭示、利用和控制这些奇怪的量子效应。
模拟量子仿真器是为了解决特定问题而设置的量子系统，它们可被用来模拟高温超导体等量子材料，解决一些在经典计算机上难以解决的问题。然而，量子仿真器非常容易出错，而且要识别这些错误也非常困难。这就让科学家在使用量子仿真器时遇到挑战，因为他们希望从量子仿真器中获得的任何结果，都是经过了验证的、确保正确的结果。
实现这一点的一个基础是，这些量子设备必须是可信任的，换句话说，这些量子设备必须具有高“保真度”，能够准确地反映量子行为。但一直以来，科学家都缺乏一种可靠的方法来衡量量子模拟仿真器的保真度。
在一项新发表于《自然》杂志的研究中，一组物理学家发展了一种衡量量子设备的保真度的新方法，这种方法的关键在于一种与“随机性”有关的量子现象：他们发现原子的量子涨落存在一定的随机性，而这种随机行为会表现出一种普遍的、可预测的统计模式，利用这种既随机又可预测的特性，就可以很好地衡量一个模拟量子仿真器的保真度。
来自“悬铃木”的启示
在经典计算机中，计算单元是以0或1的形式存在的“比特”；而量子计算机中的计算单位则是“量子比特”，它们能以多种状态的叠加形式存在。当多个量子比特相互作用时，理论上它们可以在比任何经典计算机都短得多的时间内完成一些计算。
2019年9月，美国谷歌公司的研究人员推出了一个有着53个超导比特的量子计算机原型机——“悬铃木”，它可以用200秒的时间来完成用世界上最好的超级计算机需1万年才能实现的计算。
不仅如此，谷歌的研究团队还证明，“悬铃木”可以量化系统的保真度。他们表示，通过随机改变单个量子比特的状态，再将得到的53个量子比特的状态与由量子力学预测的状态进行比较，就能够测量系统的准确性。
这启发了新研究的作者们，他们想知道，是否可以用一种类似的随机方法来衡量模拟量子仿真器的保真度。
随机的自然演化
但在探索这个问题时，一个必须克服的障碍是，“悬铃木”是一个数字量子仿真器（digital quantum simulator）。与之相比，模拟量子仿真器中的单原子和其他量子比特非常难以操纵，因此难以对其进行随机控制。
但通过进行理论建模，研究人员发现，通过让量子比特自然演化，就可以在模拟量子仿真器中，再现在“悬铃木”中单独操纵量子比特的集体效应。
以一个由5个量子比特组成的量子系统为例：每个量子比特可以同时以0或1的形式存在，直到对其进行测量，量子比特就会坍缩成0或1。这5个量子比特的状态有32中不同的构型方式，任何一次测量，它们都会是这32种构型中的其中一种，比如0-0-0-0-0，0-0-0-0-1等等。这32种构型会呈一定的概率分布，物理学家认为，这种分布应该与统计物理学的预测相似。
研究结果表明，平均而言，它们的分布的确与预测一致，但还有些偏差和涨落表现出了一种普遍的随机性，这种随机性看起来就像运行悬铃木时的那些随机操作一样。
通过比较来验证
接着，研究人员又想到，如果能开发出一种可精确描述一个模拟量子仿真器的动态和随机涨落的数值模型，就可以将预测结果与仿真器的实际结果进行比较。这两种结果越是接近，就表明这个模拟量子仿真器越精确。
为了验证这一想法，研究人员在实验中设计了一个多达25个量子比特（原子）的模拟量子仿真器。他们使用激光来集体性地激发原子，再让这些量子比特自然地发生相互作用。
为了发现是否出现了错误，研究人员对每个量子比特的状态进行了数千次的测量，总共收集到了10,000个测量值。与此同时，他们还开发了一个数值模型来描述实验中的原子的量子动态，在这个模型中，包含了一个他们推导出来的用于预测随机涨落的方程。
通过观察量子比特如何随时间的推移而演化，他们可以识别看似随机的行为中的模式。接着，通过将观察到的实验测量结果与模型的预测结果进行比较，就可以发现二者之间的偏差并发现错误。
最终，研究人员发现他们所得到的两种结果非常接近，强有力地证明了他们的量子仿真器是一个可以被信任的量子设备。
广泛适用的方法
在量子混沌的作用下，一个单独的微观错误，都可以导致量子设备产生完全不同的宏观结果。新研究通过理论和实验验证，证实了通过分析一个量子仿真器的随机涨落，可以确定这个量子仿真器的保真度。
这是一个广泛适用的可用于描述几乎现有的任何模拟量子仿真器的方法。通过这种方法，科学家就可以知道他们所使用的系统是否值得信赖。从理论的层面来看，这种听起来矛盾的既随机又可预测的行为，表明了在混沌量子系统的随机性背后，还存在着比我们之前所认为的更深层的理论结构。
参考来源：
https://news.mit.edu/2023/quantum-simulator-randomness-0118
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05442-1
https://www.caltech.edu/about/news/randomness-in-quantum-machines-helps-verify-their-accuracy
封面图 & 首图：Adam Shaw/Caltech
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