2月16日，我校物理與電子科學2、量子效應及其應用協同創新中心郭楚教授，以第一作者及通訊作者身份，在物理學國際頂級期刊《Physical Review Letters》上發表了研究論文《Verifying Random Quantum Circuits with Arbitrary Geometry Using Tensor Network States Algorithm》。

隨著量子計算硬件技術的不斷提升，目前世界上已經實現了“有噪聲的中等規模的量子計算機”，這樣的量子計算機包含有數十到數百個有噪聲的量子比特。在研究和發展這樣的量子計算機技術時，一個核心的問題是，如何快速有效的衡量其正確性？同時，如何以經典計算機作為參考衡量其計算能力？要回答這兩個問題，就需要從一個切實的計算問題入手，用量子計算機和經典計算機加上已知最優的經典算法同時求解，借經典計算機來驗證和衡量量子計算機的正確性和計算性能。而隨機量子電路採樣問題正是一個足夠複雜，且又適合當前帶噪聲量子計算機求解的計算問題。

該論文引入並改進了凝聚態物理中的張量網絡算法，以用於在經典計算機上求解隨機量子電路採樣問題。同時，針對隨機量子電路採樣問題，做了一系列特定的優化。利用這一算法，該文模擬了2019年谷歌公司聲稱實現量子霸權（即量子計算機可以高效求解最強大的超級計算機無法求解的某一計算問題）的文章[Nature 2019, 505:510]中所採用的53量子比特隨機量子電路。本文發現對11深度以內的隨機量子電路，張量網絡算法比谷歌所採用的薛定諤-費曼算法效率要高出一到兩個數量級。同時，對較低深度的隨機量子電路，張量網絡算法在比特數增加時，其可擴展性遠好於薛定諤-費曼算法。因此，張量網絡算法有望在驗證近期“有噪聲的中等規模的量子計算機”上獲得廣泛的應用。

湖南師範大學是本文的第一署名單位。中國科技大學趙有為博士和黃合良博士後分別為本文的共同第一作者和共同通訊作者。該工作獲得了國家自然科學基金、中國博士後科學基金的資助。

相關論文鏈接：

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.126.070502 https://www.nature.com/articles/s41586-019-1666-5