（文章来源：教育新闻网）

滑铁卢大学的研究人员开发了一种方法，可以为建立用于测量量子计算机性能的通用标准铺平道路。这种称为循环基准测试的新方法使研究人员能够评估可扩展性的潜力，并将一个量子平台与另一个量子平台进行比较。

滑铁卢数学学院和量子计算研究所的助理教授乔尔·沃尔曼说：“这一发现对于建立性能标准和加强建立大规模实用量子计算机的努力将大有帮助。”“用于表征和纠正量子系统中错误的一致方法为评估量子处理器提供了标准化方法，可以公平地比较不同体系结构中的进展。”

周期基准测试提供了一种解决方案，可以帮助量子计算用户确定竞争硬件平台的相对价值，并提高每个平台针对其感兴趣的应用提供可靠解决方案的能力。突破是在量子计算竞赛迅速升温的同时，云量子计算平台和产品的数量也在迅速扩大。仅在过去的一个月中，微软，IBM和Google就发布了重要公告。

通过随机编译实现应用程序时，此方法确定在任何给定的量子计算应用程序下的总错误概率。这意味着循环基准测试提供了第一个跨平台的方法，用于测量和比较针对用户感兴趣的应用定制的量子处理器的功能。

IQC的教师约瑟夫·爱默生(Joseph Emerson)表示：“由于Google最近在量子至上方面取得了成就，我们现在处于所谓的“量子发现时代”的曙光。这意味着容易出错的量子计算机将为有趣的计算问题，但其解决方案的质量无法再由高性能计算机验证。

“我们很高兴，因为循环基准测试为在这个新的量子发现时代提供了改进和验证量子计算解决方案的急需解决方案。”艾默生和沃尔曼创立了IQC衍生公司Quantum Benchmark Inc.，该公司已经将该技术授权给了几家世界领先的量子计算提供商，包括Google的Quantum AI。

借助量子力学，量子计算机从根本上提供了更强大的计算方式。与传统或数字计算机相比，量子计算机可以更有效地解决某些类型的问题。但是，量子位(量子计算机中的基本处理单元)非常脆弱。系统中的任何缺陷或噪声源都可能导致错误，从而导致在量子计算下产生错误的解。

只有一个或两个量子位来获得对小型量子计算机的控制，这是更大，更雄心勃勃的努力的第一步。更大的量子计算机可能能够执行越来越复杂的任务，例如机器学习或模拟复杂的系统以发现新的药物。设计更大的量子计算机具有挑战性。随着量子位的增加和量子系统的扩展，误差路径的频谱变得更加复杂。

表征量子系统会产生噪声和误差的轮廓，指示处理器是在执行任务还是在执行计算。要了解任何现有量子计算机对复杂问题的性能，或者通过减少错误来扩展量子计算机，首先必须对影响系统的所有重要错误进行特征描述。

沃斯曼，爱默生和因斯布鲁克大学的一组研究人员确定了一种评估影响量子计算机的所有错误率的方法。他们在因斯布鲁克大学的离子阱量子计算机上实现了这项新技术，发现随着该量子计算机规模的扩大，错误率不会增加，这是非常有希望的结果。

Wallman说：“循环基准测试是可靠地检查您是否在正确的轨道上扩大量子计算机整体设计的第一种方法。”“这些结果非常重要，因为它们提供了一种表征所有量子计算平台中错误的综合方法。”
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