研究人员成功开发了一种使用概率方法快速搜索量子计算机最佳量子门序列的技术。为了让量子计算机执行任务，它必须使用编译器将用编程语言编写的指令转换为量子位(简称量子位)的门操作序列。他们之前将最优控制理论(GRAPE算法)应用于穷举搜索，以开发一种识别理论上最优门序列的方法，但随着量子比特数量的增加，可能的组合数量也会增加。

随着数量呈爆炸式增长，彻底的搜索变得不可能。例如，如果我们要执行详尽的搜索来找到生成6个量子位的任意量子态任务的最佳门序列，则使用当前可用的最快的经典计算机将花费比宇宙年龄更长的时间。

因此，研究人员尝试开发一种使用概率方法搜索最佳量子门序列的方法，并取得了成功。使用超级计算机Fugaku，证实并证明了使用新的概率随机搜索方法，可以在几个小时内搜索到上述问题的最优量子门序列。

这种新方法有望加快量子计算机编译器的速度，成为实用量子计算机的有用工具，并提高量子计算机设备的性能。它还可以应用于优化量子中继节点的量子信息处理，因此有望为量子互联网的实现和减少环境影响做出贡献。

目前正在开发的量子计算机预计将对社会产生重大影响。它们的好处包括通过减少能源消耗来减轻环境负担、寻找医疗用途的新化学物质、加速寻找更清洁环境的材料等。量子计算机的一大问题是量子态对噪声非常敏感，因此很难长时间保持稳定(保持相干量子态)。

为了获得最佳性能，操作必须在允许量子态保持相干的时间内进行。然而，除了量子位数量非常少的特殊情况外，目前还没有好的方法来找到最佳的量子门序列。

人们正在等待一种解决方案，即使在大规模量子计算中，也可以避免可能的门序列数量爆炸性增加的困难，并允许在经典计算机上可以执行的时间和计算资源内进行有效的搜索。

研究团队引入概率方法来开发一种系统方法，可以在执行时间和计算资源内有效搜索最佳量子门序列。

当计算机存储和处理信息时，所有信息都会转换为值为0或1的比特串。量子门序列是经过转换后以人类可读语言编写的计算机程序，以便可以对其进行处理通过量子计算机。量子门序列由1量子位门和2量子位门组成。最好的序列是门数最少且性能最佳的序列。

他们的研究显示了使用最优控制理论算法GRAPE准备n个量子位状态时，在最快的经典计算机上对每个门排列进行搜索以优化保真度F时的估计计算时间。蓝色实线就是所谓的宇宙年龄(137亿年)。随着量子比特数量的增加，可能的组合数量呈爆炸式增长，因此在n=6时，总计算时间超过了宇宙的年龄。

对小量子比特数的所有可能序列的分析表明，存在许多最佳量子门序列。这表明可以扩展到大型量子任务并使用概率搜索方法而不是穷举搜索来找到最佳量子门序列。

他们还显示了用于准备由n=8量子位组成的状态的保真度F=1的序列的出现率(p)，这是使用超级计算机Fugaku进行研究的。速率p表示为序列中2量子位CNOT门(N)数量的函数。很明显，概率方法非常有效，因为当超过N的下限(N=124)时，F=1的出现率会迅速增加。

例如，在N=129(略高于N=124)处，F=1的出现率超过50%，因此如果您搜索两次门排列，您将找到F=1的量子序列平均至少一次。这样，已经发现，通过使用概率方法，可以比使用穷举搜索方法进行搜索时快几个数量级来搜索最佳量子门序列。

所开发的为量子计算机提供最佳量子门序列的系统和概率方法有望成为实用量子计算机的有用工具并加速量子计算机编译器。有望提高量子计算设备的性能，为量子互联网中量子节点的发展和减轻环境负担做出贡献。

未来，研究团队将把本研究的成果与机器学习方法相结合，应用于优化量子计算机的性能，旨在进一步加快量子编译器的速度，并创建最佳量子门序列的数据库。

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