(相關(guān)資料圖)

8日，記者從中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲悉，該校由潘建偉、陸朝陽(yáng)、劉乃樂(lè)等組成的研究團(tuán)隊(duì)，基于“九章”光量子計(jì)算原型機(jī)完成了對(duì)“稠密子圖”和“Max-Haf”兩類(lèi)圖論問(wèn)題的求解，通過(guò)實(shí)驗(yàn)和理論研究了“九章”處理這兩類(lèi)圖論問(wèn)題為搜索算法帶來(lái)的加速，以及該加速對(duì)于問(wèn)題規(guī)模和實(shí)驗(yàn)噪聲的依賴(lài)關(guān)系。該研究成果系首次在具有量子計(jì)算優(yōu)越性的光量子計(jì)算原型機(jī)上開(kāi)展的面向具有應(yīng)用價(jià)值問(wèn)題的實(shí)驗(yàn)研究。相關(guān)論文日前以“編輯推薦”的形式發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《物理評(píng)論快報(bào)》上，并被物理網(wǎng)站專(zhuān)題報(bào)道。

國(guó)際學(xué)術(shù)界對(duì)量子計(jì)算的實(shí)驗(yàn)發(fā)展制定了三步走的路線圖，其中第一步是實(shí)現(xiàn)“量子計(jì)算優(yōu)越性”，即通過(guò)高精度地操縱近百個(gè)物理比特，高效求解超級(jí)計(jì)算機(jī)無(wú)法在合理時(shí)間內(nèi)解決的特定的高復(fù)雜度數(shù)學(xué)問(wèn)題。這一步的意義在于首次從實(shí)驗(yàn)上確鑿地證明量子計(jì)算加速，并挑戰(zhàn)“擴(kuò)展的丘奇—圖靈論題”。因此，國(guó)際學(xué)術(shù)界下一階段的一個(gè)重要科研目標(biāo)是探索利用量子計(jì)算原型機(jī)演示具有實(shí)用價(jià)值的問(wèn)題的求解。

近期，潘建偉團(tuán)隊(duì)在繼續(xù)發(fā)展更高質(zhì)量和更強(qiáng)拓展性的光量子計(jì)算原型機(jī)的同時(shí)，開(kāi)展了將“九章”所執(zhí)行的高斯玻色采樣任務(wù)應(yīng)用于圖論問(wèn)題的研究探索。圖論起源于著名的“哥尼斯堡七橋問(wèn)題”，被廣泛用于描述事物之間的關(guān)系，例如社交網(wǎng)絡(luò)、分子結(jié)構(gòu)和計(jì)算機(jī)科學(xué)中的許多問(wèn)題均可對(duì)應(yīng)到圖論問(wèn)題。高斯玻色采樣與圖論問(wèn)題具有緊密的數(shù)學(xué)聯(lián)系，通過(guò)將高斯玻色采樣設(shè)備的每個(gè)輸出端口映射到圖的頂點(diǎn)，將每個(gè)探測(cè)到的光子映射到子圖的頂點(diǎn)，研究人員可以利用實(shí)驗(yàn)得到的樣本加速搜索算法尋找具有更大密度或Hafnian的子圖的過(guò)程，從而幫助這兩類(lèi)圖論問(wèn)題的求解。這兩類(lèi)圖論問(wèn)題在數(shù)據(jù)挖掘、生物信息、網(wǎng)絡(luò)分析和某些化學(xué)模型研究等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。

此次研究中，研究人員首次利用“九章”執(zhí)行的高斯玻色采樣來(lái)加速隨機(jī)搜索算法和模擬退火算法對(duì)圖論問(wèn)題的求解。研究人員在實(shí)驗(yàn)中使用了超過(guò)20萬(wàn)個(gè)80光子符合計(jì)數(shù)樣本，相比全球最快超級(jí)計(jì)算機(jī)使用當(dāng)前最優(yōu)經(jīng)典算法精確模擬該實(shí)驗(yàn)的速度快約1.8億倍。

(中國(guó)科大供圖)

關(guān)鍵詞：