刚拿诺奖就登Nature封面！谷歌“量子回声”算法计算提速13000倍，可重复验证结果

梦晨
2025-10-22
23:40:18

来源：量子位

梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

刚获得诺贝尔物理奖的谷歌量子团队，再登Nature封面：

提出“Quantum Echoes”（量子回声）新算法，算出来的结果还能重复验证，解决了之前量子计算结果难确认的问题。

经典超级计算机Frontier需要3.2年才能完成的计算，量子计算机仅用2.1小时就搞定，速度快了13000倍。

论文刚刚登上Nature，新晋诺奖得主、现任谷歌量子AI实验室硬件首席科学家Michel Devoret参与，还包括来自普林斯顿大学、加州大学伯克利分校、MIT等顶尖院校的研究人员，总计超过200位作者参与了这项研究。

在另一项研究中（稍后将上传到arXiv），新算法在探测原子和粒子的相互作用以及分子的结构中得到验证。

量子计算机得出的结果与传统核磁共振（NMR）的结果相符，并且揭示了通常无法从核磁共振中获得的信息。

正如望远镜和显微镜打开了新的世界的大门一样，这项实验朝着 “量子镜” 迈出关键一步，能够测量以前无法观测到的自然现象

量子计算增强的核磁共振技术有望成为药物研发领域的强大工具，助力确定潜在药物如何与其靶点结合；在材料科学领域，它也能用于表征聚合物、电池组件乃至构成量子比特的材料等新型材料的分子结构。

量子回声算法，一种可验证的量子优势

量子计算机的核心就是一种 “量子多体系统”（比如一堆纠缠的量子比特），但研究它有个大问题：

随着时间演化，量子信息会快速扩散到整个系统中，这种现象被称为”信息加扰”（scrambling）。

这时候再想通过常规方法，比如 “时序关联函数”（TOC）观察它的细节，信号会指数级消失，严重限制了人们探测量子信息的能力。

为了解决这个问题，谷歌团队提出“量子回声”算法：

先让系统正向演化，然后施加一个操作，再反向演化，如此反复。模拟时间倒流，把已经扩散的量子信息重新聚焦回来。

这次研究的主角 “非时序关联函数”（OTOC），就是这种思路的升级，它能把量子系统里不同 “演化路径” 的信号叠在一起，放大有用信息、抵消杂音。

研究团队用超导量子处理器（最多用到 65 个量子比特）做了两类关键实验，得出两个核心结论：

第一，OTOC能长时间观测量子系统的细节，比传统方法强太多

传统的TOC信号，演化9个周期后就弱到几乎测不到（标准差＜0.01）；但测的OTOC（尤其是二阶 OTOC，记为 OTOC⁽²⁾），就算演化20个周期，信号依然清晰（标准差＞0.01）。

第二，二阶OTOC里藏着 “大循环干涉”（large-loop interference）的现象，经典计算机算不出来

量子系统演化时，会产生很多 “泡利字符串”（可以理解为量子状态的 小单元），这些字符串会形成 “大循环”，并且这些大循环的信号会相互加强出现：“相长干涉”。

这种“大循环干涉”让经典计算机很难模拟。他们用最强超级计算机Frontier尝试模拟 65 个量子比特的 OTOC⁽²⁾信号，需要约 3.2 年；而量子处理器测一次只需要 2.1 小时，速度差了1.3万倍。

就算用更快的经典模拟方法如蒙特卡洛，算出来的信号信噪比（1.1）也远不如量子实验（3.9）。

证明了 “实用量子优势” 的可能

所谓“量子优越性” 不只是量子计算机比经典计算机快就行，还得做到“有用”。

这一次团队还演示了OTOC(2)在实际问题中的应用——学习量子系统的哈密顿量（Hamiltonian learning）。

在许多物理系统中，需要确定系统哈密顿量的未知参数。传统方法往往受限于量子态的快速退相干。而OTOC(2)由于其缓慢衰减的特性和对动力学细节的高度敏感性，成为了理想的探测工具。

研究人员设计了一个单参数学习实验：先模拟一个 “未知规则的量子系统”，再用 OTOC⁽²⁾测这个系统的信号，然后通过调整参数、让量子模拟的信号和实测信号匹配，最终精准找到了那个未知的相位（误差很小）。

这说明OTOC⁽²⁾不只是 “能测到特殊现象”，还能用来解决实际问题，比如分析真实的量子材料（像固态核磁共振系统）、反推它们的内部作用规律。

这次突破也依赖Willow芯片的硬件优势：去年它就通过 “随机电路采样” 测试证明了处理复杂量子状态的能力，如今能支持”量子回声“算法，关键在于其极低的出错率”和“高速运算”两大特质，既满足算法对计算复杂度的要求，也保证了结果精度。

发布后持续改进到今天，当前一代 Willow 芯片在规模化方面实现了一流的性能。在整个105个量子比特阵列中，单量子比特门的保真度高达99.97%，纠缠门的保真度高达99.88%，读出的保真度高达99.5%，所有操作均以数十至数百纳秒的速度运行。

对于未来规划，谷歌量子团队表示接下来他们将聚焦研发 “长寿命逻辑量子比特”，为构建更大规模、可纠错的实用量子计算机打基础。

论文地址：

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09526-6

参考链接：

[1]https://blog.google/technology/research/quantum-hardware-verifiable-advantage/

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