如何评价中科大潘建伟团队在「祖冲之号」量子计算原型机上展示的量子计算优越性？这是怎样实现的？
中科大潘建伟团队在「祖冲之号」量子计算原型机上展示的量子计算优越性，是量子计算领域一项里程碑式的成就，具有极其重要的科学和技术意义。
总的来说，这是一次成功的“量子优越性”或“量子霸权”展示，表明在特定计算任务上，现有的量子计算机已经能够超越最强大的经典超级计算机。
评价可以从以下几个方面进行：
科学意义：
验证了量子计算的潜力： 这是对量子力学基本原理在计算应用上强大能力的直接证明。它不仅是理论的验证，更是将理论转化为可运行硬件的实际体现。
推动了量子计算研究的进程： 这项成果极大地激发了全球对量子计算研究的热情，进一步推动了理论和实验的协同发展，吸引了更多人才和资源投入到这个领域。
为后续发展奠定基础： 「祖冲之号」的成功为建造更大规模、更稳定的量子计算机提供了宝贵的经验和技术路径，是通往通用量子计算的重要一步。
技术意义：
展示了高精度和高相干性的量子比特操控能力： 要实现量子优越性，需要精确控制大量的量子比特，并保持其相干性。潘建伟团队在这方面取得了显著进展。
证明了量子算法的实际可执行性： 「祖冲之号」能够高效地执行特定的量子算法，验证了理论设计的可行性。
克服了工程上的巨大挑战： 量子计算硬件的建造和运行涉及极其复杂的物理和工程技术，包括超导电路的设计与制造、精确的微波控制、极低的运行温度等。「祖冲之号」的成功证明了团队在这些方面的强大工程能力。
局限性与挑战：
特定任务的优越性： 「祖冲之号」展示的优越性是针对一个特定且精心设计的计算任务（如采样问题）。它并不意味着「祖冲之号」可以解决所有传统计算机无法解决的问题，例如 Shor 算法（分解大数）或 Grover 算法（搜索）等通用算法的实际应用，还需要更大量的、更稳定的量子比特。
容错性问题： 目前的量子计算机仍然是“噪声中等规模量子”（NISQ）设备，容易受到环境干扰和操作误差的影响，缺乏量子纠错能力。这意味着其计算结果的准确性需要谨慎对待，并且在执行复杂任务时会面临更大的挑战。
可扩展性： 尽管「祖冲之号」拥有 66 个量子比特，但要解决实际有用的复杂问题，可能需要数百万甚至数十亿个量子比特，并具备极高的容错性。如何实现量子比特数量的指数级增长，同时保持其性能，是量子计算面临的核心难题。
总而言之，潘建伟团队在「祖冲之号」上的成就是一次了不起的科学和技术突破，是量子计算发展历程中的一个重要里程碑。它有力地证明了量子计算的巨大潜力，并为未来的研究指明了方向，但同时也清晰地认识到，实现真正意义上的通用量子计算仍有很长的路要走。
「祖冲之号」量子计算原型机如何实现量子计算优越性？
「祖冲之号」量子计算原型机实现量子计算优越性，主要体现在其在特定高斯玻色子采样问题（Gaussian Boson Sampling, GBS）上的表现。下面我们将详细阐述其实现过程和原理：
1. 高斯玻色子采样问题 (GBS)
什么是玻色子采样问题？ 玻色子采样是一个著名的量子计算难题。想象一下，你将一定数量的玻色子（一种基本粒子，如光子）以某种方式输入到一个由光学元件（如分束器、相位片）组成的复杂网络中。当这些玻色子通过网络时，它们会发生相互作用和干涉。最终，我们观察这些玻色子从网络的输出端出来时的分布情况。玻色子采样问题就是要根据输入玻色子的状态和光学网络的结构，预测输出玻色子统计分布的概率。
为什么它很难？ 对于经典计算机而言，精确计算出这种概率分布的复杂度会随着玻色子数量的增加而呈指数级增长。换句话说，随着玻色子数量的增加，经典计算机需要的时间会以惊人的速度增长，很快就会变得无法计算。
高斯玻色子采样 (GBS) 的特殊之处？ GBS 是玻色子采样问题的一个变种。它指的是使用高斯态（一种量子态）的玻色子作为输入，并假设光学网络的相互作用也可以用高斯操作来描述。GBS 的特点在于其输出概率可以用一个与输入和网络结构相关的矩阵的行列式来计算。虽然行列式的计算对于经典计算机来说也并非易事，但其计算量相比于一般玻色子采样问题仍然有显著的降低。然而，即使是 GBS，当玻色子数量足够大时，经典计算机的计算仍然会变得异常困难。
2. 「祖冲之号」的设计与实现
潘建伟团队设计的「祖冲之号」是一个基于超导量子比特的量子计算原型机。要实现 GBS 任务，需要以下关键要素：
大量的量子比特： 「祖冲之号」拥有 66 个超导量子比特，这是当时世界上规模最大的超导量子计算原型机之一。量子比特数量是实现量子优越性的重要前提，因为问题复杂度与量子比特数量呈指数关系。
高保真度的量子门操作： 为了精确执行量子算法，需要对量子比特进行高保真度的单比特门和双比特门操作。潘建伟团队在超导量子比特的操控技术上取得了显著进展，能够实现非常精确的量子门操作，从而降低了计算误差。
长相干时间： 量子比特的相干性是指其能够维持量子叠加和纠缠态的时间。相干时间越长，越能执行更复杂的量子算法，减少因退相干导致的错误。超导量子比特的相干性是关键技术之一。
量子纠缠的生成与维持： 量子计算的强大能力来源于量子纠缠。在 GBS 任务中，量子比特之间的纠缠是实现特定概率分布的关键。团队需要能够有效地生成和维持量子比特之间的纠缠。
高效的量子算法实现： 团队需要设计并实现能够将 GBS 问题映射到量子比特上的量子电路。这涉及到如何将玻色子通过光学网络的过程转化为量子比特上的操作序列。
3. 如何实现量子优越性？
潘建伟团队在「祖冲之号」上通过以下方式展示了量子优越性：
执行大规模 GBS 任务： 团队在「祖冲之号」上成功地执行了具有 56 个量子比特参与的 GBS 采样任务。这意味着他们能够模拟一个包含 56 个玻色子通过一个复杂光学网络的场景。
与经典计算机进行比较： 为了证明量子优越性，他们将「祖冲之号」的计算结果与理论预测进行比对，并估算了用全球最强大的经典超级计算机模拟相同任务所需的时间。
计算量的指数级差异： 实验结果表明，对于「祖冲之号」所执行的 56 量子比特 GBS 采样任务，要用经典计算机完成，其计算量是极其庞大的，可能需要数千年甚至更长的时间才能完成。而「祖冲之号」量子计算机则可以在几分钟或几小时内完成。
克服了工程难题： 这一成就的背后是克服了巨大的工程挑战，包括设计和制造高品质的超导量子比特，精确控制这些量子比特的操作，并最大限度地减少噪声和退相干效应。
4. 量子优越性与通用量子计算的区别
需要强调的是，「祖冲之号」展示的是量子优越性（Quantum Advantage），而不是通用量子计算（Universal Quantum Computing）。
量子优越性： 指的是在某个特定问题上，量子计算机的计算能力超越了最强大的经典计算机。这个特定问题通常是经过精心设计的，以凸显量子计算的优势。GBS 就是一个这样的问题。
通用量子计算： 指的是一台能够高效地执行所有经典计算机可以执行的算法，并且还能解决一些经典计算机无法解决的“有用的”问题（如 Shor 算法用于大数分解，Grover 算法用于搜索）。要实现通用量子计算，需要更大规模、更稳定、并且具备量子纠错能力的量子计算机。
总结「祖冲之号」实现量子优越性的关键：
「祖冲之号」通过其规模化的超导量子比特数量（66个）和高保真度的量子门操作能力，成功地在高斯玻色子采样（GBS）这一特定问题上，实现了比当前最强大的经典超级计算机指数级更快的计算速度。这项成就直接证明了量子计算在解决某些特定难题上的巨大潜力，为量子计算的进一步发展奠定了坚实基础。
网友意见
当陆老师的九章出来的时候，我觉得这个工作很强，但九章似乎不能做除了取样之外的工作，究竟有多大的意义还不好说。
当朱老师的祖冲之1.0出来的时候，我激动过后又稍微有点失落：数目非常高，但没有给出门的数据，这个系统的具体性能不好说。
当朱老师的祖冲之2.0出来的时候，我开始不敢相信自己的眼睛：无论是比特数、门保真度还是相干时间，都超过了 Google的已发表的水平。
Qubits 数目：Google：53；中科大：56
2-Qubit Fidelity：Google：99.38%；中科大：99.41%
T1 lifetime：Google：16 us；中科大：30 us
单看这三个指标，基本可以宣布朱老师的超导系统是当之无愧的国内 Top 1，在世界上甚至可以排进 Top 3，直接对标 Google、IBM这些工业巨头的量子计算机。
之前潘组的九章和祖冲之1.0都受到了不小的质疑，这些质疑主要涉及这些系统能否做出有效的逻辑门，现在这些质疑基本可以烟消云散了。果然面对外界的质疑的最好方式就是拿出硬实力予以反击，干得漂亮。
朱老师从刚来到中科大到现在也才不过五六年的时间，却走完了Google Quantum Lab 原老板 John Martinis 十多年的路。朱老师团队在不到 Google 1/2的时间，不足Google的人数和远不如 Google的经费的条件下，仍然能做到超越 Google的水平，确实应该为国内有这样一支有超强执行力的团队而感到高兴。
认真答题了。
这个工作仔细看过了，确实是很牛的，scirate上现在看是65个赞，在理论点赞占多的scirate上获得这么多赞是很流弊的，反正个人至今没有拿到过两位数的赞。从获得众多科学家点赞数来看是正刊级别的工作了，即使不是，至少子刊/PRL是跑不了了。当然了，潘组正刊都数不过来，子刊/PRL闹着玩一样，我觉得这个工作贴出来不仅仅是为了发个文章而已吧。刚才又数了下PDF页数，整整22页，不至于只是为了发篇文章吧。可能对于他们文章发哪也不重要，重要的应该是展示出来吧。
以个人粗浅的多年文献阅读经验来看，从补充材料的厚度其实是比较能判断出作者的诚意和用心程度的，因为文章发表其实主要看正文，补充材料写再多也就只是补充而已，没必要写太多，当然作为读者是非常希望你多写。补充材料主要写的还是技术和实现的细节，帮助其他后来者理清思路跟随上来，从这里也可以看出这回的工作也是诚意满满，细节得分很高，基本就是手把手教你做实验了。当然，也不是说人人都能做，毕竟你还得先有个超净间和制冷机不是么。
从工作来看，66个比特都是活的，且都可以做单双比特门，这点就很神奇了，毕竟谷歌是54还死了一个，这整整多了一打啊，真正的当时无双，牛逼克拉斯。至于最后为什么选了56个做，我猜测是为了保真度满足显著大于0的条件，毕竟比特越多保真度越低。当然，有人说最后的保真度只有万分之六是不是太低了，我想这都是相对的概念，毕竟如果误差只有万分之一甚至更低的话，已经满足显著非零的定义了。虽然有人会觉得这他么真的不是作弊么？不过反过来想一想，如果空间维度达到了50多比特，随机猜测的正确概率只有1e-15，这么一想，正确率似乎是真的他瞄的高了呀，有木有。
技术细节上，这次的祖冲之二代用了倒桩焊工艺，这高科技国内居然都搞得定，开了眼界了。在此基础上的一对四可调耦合结构，这个也是重点中的重点，牛逼中的牛逼。这两点其实谷歌是没有透露过细节的，如果能自己琢磨出一模一样的工艺，那就不仅仅是"copy ninja"了，是真真正正的技术创新，谷歌只是提供了一个启发而已。另外的三维引线技术应该是较为成熟的，比较神奇的一点是在这么小的片子上做这么多的引线，串扰还能压制住，说明倒桩焊着实牛逼，简直逆天。
另外一点要说的是，这次的工作其实重点不在于超过谷歌多少倍，而是证明了中国人也可以，从0到1也没有那么难嘛，缺钱，缺资源，一样可以想办法解决问题嘛。我预计，不用多久，国内的其他团队就也都可以取得突破了，毕竟在中国做超导的可行性已经验证过了。
看了圈评论，还有人拿模拟机出来说事的，我也是拜托了您内。模拟机也有量子纠缠么？没有量子纠缠，哪来的量子加速呢？没有量子加速，搞这破量子计算机玩呢？或者再换种思路吧，流体动力学的模拟，够难吧，那世界上任何一条河的任何一个秒钟的水分子的运动轨迹，那一样是难度超越了任何经典计算机的，可是有意义么？为什么没意义？因为他不可控啊。所以在一个可控的量子计算机上做的可控的线路采样，难度超越超算，这就是量子的胜利，其意义大概能等价于人类掌握核能，未来无可限量。
当然了，无法否认的是量子计算是否真的有美好的未来这一问题，真的是难以回答，毕竟数百万比特的物理比特实现路径，大家都只是嘴上说说，没有实际的路线。从历史来看，超导22年从1增加到66，增加66倍，那22年后能到66*66就可以烧高香了，没错，我就是这么悲观，但这是整个人类都面对的问题，也许还有更大的机会在中等规模量子芯片上就完全可以实现，比如材料模拟，或者就是单纯的量子模拟，毕竟费曼老先生当年也没说要做通用量子计算不是。
最后，我还想说一点，我想科大的这帮人还是挺有情怀的，红专并进，理实交融，老校训又红又专真的是到位。在这个时间点，一个肯定是有献礼的意味吧，一个是在国际纷争的大背景下，这个工作确实很长国人志气，我很佩服，希望国内涌现更多强大的科研团队吧，或者不仅仅局限在科研，在工业界，产业界，都需要更多努力拼搏埋头苦干的团队站出来勇挑重担，扛着中国往前冲，毕竟，这场已经开始的战役，我们没有输的机会。
加油＾０＾~
我看不懂，但是很受震撼。
这个东西如果弄好了，比特币是不是就完蛋了？比特币就是最基础的计算啊。
只能说，牛逼。
就像两个侠客过招，谷歌先出招，科大先用自己国际领先的光量子抵挡了一招，然后再用对手的一模一样的招，以其人之道还制其人之身。
谷歌：53比特0.2%保真度。祖冲之，完全follow谷歌路线：56比特0.066%保真度.
九章最让人激动人心的是中国的科学原创，一路领先。祖冲之号让人激动的是，中国赶超水平令人惊叹。科大帮组建和支持团队看起来很不错。
作者实在太多，除了第一个作者Wu Yulin和最后四个senior作者潘建伟、朱晓波、彭承志、陆朝阳，其他人都按照字母排列。量子领域中国第一篇按字母排列的论文终于来了，之前量子卫星这样的工程都没有按字母排。
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