什么是邏輯量子比特？怎樣用其實現量子糾錯呢？

邏輯量子比特（Logical Qubit）由多個物理量子比特組成，可作為量子計算系統的基本計算單元，因其具有較強的糾錯性能而備受關注。

一、量子計算技術進步依賴于更強糾錯能力

（一）量子計算面臨更多的噪聲與錯誤，糾錯技術不可或缺

2019年10月，谷歌公司發布“Sycamore”量子計算原型機，一度引發轟動。自此，全球科學家不斷推出新的研究，將量子計算性能推向更高的水平。但是，Sycamore的原型機在執行隨機線路采樣中的保真度極低。這也引發了科研人員對于量子糾錯的思考和探索。

計算設備不可避免地會出現錯誤，包括經典計算機、量子計算機都是如此。經典計算機通過重傳糾錯、前向糾錯和糾錯碼等方式對運算中的錯誤進行糾正。而糾錯對于量子計算機而言，是與提升運算性能同等重要，甚至更重要的問題。由于量子計算機中的量子比特非常容易受到環境中的噪聲和干擾，因此它們的狀態非常不穩定，很容易失去量子特性，使用量子位的幾乎每個方面都容易出錯：設置初始狀態、狀態的維護、執行操作以及讀出狀態都可能引入錯誤，從而使量子算法無法產生有用的結果。因此，如何保持量子比特的穩定性和正確性，避免出現錯誤，是量子計算機發展中的一大挑戰。

為應對量子計算糾錯挑戰，研究人員一直在進行相關嘗試，2023年以來誕生了不少新成果：2023年3月，深圳量子研究院研究人員在基于超導量子線路系統的量子糾錯領域取得突破性的重大實驗進展，通過實時重復的量子糾錯技術延長了量子信息的存儲時間，在國際上首次超越盈虧平衡點；4月，美國耶魯大學通過機器學習技術調整量子糾錯過程，將量子比特的相干時間提高到1.8毫秒；6月，IBM公司通過對量子噪聲進行建模，開發出一種零噪聲外推（Zero Noise Extrapolation）算法來推算出沒有噪聲的計算結果；12月，亞馬遜AWS展示一種被動糾錯方法，將量子計算的錯誤率降低到原來的1/100。

（二）量子糾錯具有三條主要路線

量子糾錯的基本思想是使用一些額外的量子比特來檢測和糾正主要的量子比特中的錯誤，或是降低噪聲產生的影響等，主要有以下幾種路線：

一是量子糾錯碼：通過將多個物理量子比特編碼為一個或多個邏輯量子比特，然后通過測量和校正來檢測和修復錯誤。量子糾錯碼有很多種類，如表面碼、色碼、積碼、坦納碼等，它們各有優缺點，適用于不同的物理系統和量子任務，可以在主要的量子比特發生錯誤時，通過糾錯碼的檢測和糾正來修復這些錯誤。這樣，即使環境噪聲和干擾很強，也可以保證量子計算的正確性。

二是量子誤差緩解：通過重復實驗和數據后處理來降低測量結果的誤差。量子誤差緩解有多種方案，如外插法、準概率分解法、張量網絡法等，它們可以在不增加硬件資源的情況下，提高量子計算的精度和穩定性。

三是量子誤差校正：通過利用統計學和機器學習的技術，對量子系統的錯誤行為進行建模和估計，然后通過酉變換運算來消除或減少錯誤的影響。量子誤差校正有多種方法，例如零噪聲外推、錯誤消除、錯誤校正等，它們可以在不需要編碼和解碼的情況下，提高量子計算的效率和可靠性。

二、邏輯量子比特的糾錯方法展現出獨特優勢

中性原子架構是當前主流的量子比特類型之一，其優勢是中性原子的一致性高，可以在量子比特間實現大規?；ミB，這也是在同一個系統內容納280個物理量子比特、48個邏輯量子比特的關鍵。但是，也面臨原子損失和負載較大、可擴展性有限的挑戰。與標準量子比特不同，邏輯量子比特能夠更好地進行計算而不受錯誤的影響。

量子計算面臨的主要挑戰之一是維護和操作量子信息。為解決這個問題，研究人員開發了糾錯邏輯量子比特作為主要解決方案，通過多個物理量子比特構建邏輯量子比特，通過48個邏輯量子比特的系統實現了迄今為止最強大的糾錯性能，展示了7的代碼距離，能夠檢測和糾正糾纏邏輯門操作期間發生的任意錯誤。碼距越大意味著對量子錯誤的抵抗力越高。在使用多達280個物理量子比特的情況下，研究人員僅需編寫不到10個控制信號即可執行所有必要操作。相比之下，其他系統可能需要數百個控制信號來處理相同數量的量子比特。

邏輯量子比特示意圖 圖源：Nature

這個新成果為傳統觀點帶來新的挑戰，即開發容錯量子計算機不再需要數百萬個物理量子比特。

三、邏輯量子比特和大規模量子互連可能是容錯量子計算的未來

未來，量子計算機將朝著高算力、強拓展、強糾錯的方向發展。而量子糾錯技術的發展方向，可能是在嘈雜的系統上減少錯誤，或者在有限數量的糾錯量子比特上構建更大規模的量子計算系統。再加以構建各類邏輯門，最終實現通用量子計算機，展現出前所未有的強大性能，幫助人類走向更廣闊的星辰大海。






審核編輯：劉清