南加州大学的研究人员已经在量子计算领域取得了一项里程碑式的成就，他们证明量子退火解决复杂优化问题的速度比传统方法更快。

凭借其先进的错误修正技术，它们在使用 D-Wave 量子处理器时击败了顶级的经典算法。

已证明量子优势

南加州大学的研究人员取得了重大突破，他们证明，在处理某些复杂问题时，量子计算机的表现甚至优于运行速度最快的超级计算机。

这一飞跃性的进步被称为量子优势，是通过一种名为量子退火的专门技术实现的。可以将其想象成一种更智能的方式，用以寻找复杂难题（传统计算机难以解决的难题）的最佳解决方案（不一定是完美方案）。研究结果最近发表在《物理评论快报》上。

“量子退火的工作原理是在量子系统中寻找低能态，这些低能态对应于所解决问题中的最优解或近似最优解，”该研究通讯作者、南加州大学维特比工程学院及南加州大学多恩西夫文理学院电气与计算机工程、化学、物理与天文学教授丹尼尔·利达尔说道。

转向近似优化

多年来，科学家们一直试图证明，随着问题规模的扩大，量子计算机能够继续扩展规模并保持对经典系统的优势。本研究采用了一种新方法，不再以寻找完美解决方案为重点，而是旨在获得近乎完美的答案，这在现实世界中通常已经绰绰有余。

这种“近似优化”在诸如金融、物流和机器学习等领域特别有用，在这些领域中，迅速接近最佳解决方案比花费大量时间追求完美更有价值。

通过使用量子退火，研究人员能够比最好的经典算法更快地找到高质量的答案，这标志着向实现现实世界的量子计算迈出了一大步。

量子退火是一种特定的量子计算，可利用量子物理原理为棘手的优化问题找到高质量的解决方案。该研究关注的并非寻找精确的最优解，而是在最优值的某一百分比（≥1%）范围内寻找解决方案。

近似答案的实际应用

许多实际问题并不需要精确解，这使得这种方法具有现实意义。例如，在确定哪些股票应纳入共同基金时，只需表现优于领先市场指数通常就足够了，而不必超越其他所有股票组合。

为了证明算法的量子扩展优势，研究人员使用了安装在南加州大学信息科学研究所的D-Wave Advantage量子退火处理器，这是一种专门类型的量子计算设备。与所有现有的量子计算机一样，噪声在破坏量子退火中的量子优势方面起着重要作用。

为了克服这个问题，该团队在D-Wave的处理器上实施了一种名为“量子退火校正（QAC）”的技术，创建了1300多个错误抑制逻辑量子比特。这种错误抑制是相对于等能团簇移动并行回火（PT-ICM，一种针对同类问题目前最高效的经典算法）取得优势的关键。

与自旋玻璃问题的基准测试

该研究运用多种研究方法证明了量子优势，并重点关注了一类具有高精度相互作用性的二维自旋玻璃问题。“自旋玻璃问题是一类复杂的优化挑战，源自无序磁性系统的统计物理模型，”利达尔（Lidar）说。研究人员没有寻求精确解，而是将“达到指定精度所需时间”的性能作为基准，衡量每种方法在最优答案的特定百分比范围内找到解决方案的速度。

面向未来的量子优化

研究人员旨在将他们的发现推广到更密集、更高维度的问题，并探索其在现实优化问题中的应用。利达尔表示，量子硬件和错误抑制的进一步改进可能会放大所观察到的优势。“这为量子算法在优化任务中的应用开辟了新途径，在这些任务中，近似最优解就足够了。”

参考文献：《利用量子退火在近似优化中的扩展优势》，作者：洪伯托·穆尼奥斯-鲍萨和丹尼尔·利达尔，发表于2025年4月23日，《物理评论快报》。DOI：10.1103/PhysRevLett.134.160601

关于该研究：该研究由美国国家航空航天局（NASA）艾姆斯研究中心的洪伯托·穆尼奥斯-鲍萨和利达尔共同撰写。

本研究得到了以下机构的支持：美国国防部高级研究计划局（DARPA）拨款HR00112190071和NASA-DARPA SAA2-403688，美国陆军研究办公室拨款W911NF2310255，以及美国国家航空航天局（NASA）的支持。

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