

关键词:超导量子计算,大规模簇态,祖冲之3.1
导 读
近日,中国科学技术大学潘建伟、朱晓波、彭承志、龚明团队与北京大学袁骁团队等合作,在《Nature Physics》发表题为《One- and two-dimensional cluster states for topological phase simulation and measurement-based quantum computation》的研究论文。本文基于 105 比特“祖冲之 3.1”超导量子处理器,实现了最高 95 比特一维簇态和 72 比特二维簇态的制备与验证,并进一步开展了对称性保护拓扑相探测和基于测量的量子计算实验。

论文地址:
https://doi.org/10.1038/s41567-026-03179-6
01
科研背景
簇态是量子信息中一类结构规则的多体纠缠态,也是基于测量的量子计算(MBQC)的重要资源。与通常的量子线路模型不同,MBQC 方案先制备大规模纠缠资源态,再通过单比特测量来完成计算。因此,能否在真实硬件上制备、验证并利用大规模簇态,一直是量子计算实验中的一个重要问题。
除了计算上的意义之外,簇态还和对称性保护拓扑相等多体物理问题有关。因此,如果能够在同一实验平台上同时完成簇态制备、物理性质探测和算法演示,就可以更完整地检验这类资源态的实际作用。
过去几年里,多种平台都已经展示过纠缠态和小规模簇态实验,但要同时做到规模较大、保真度较高,并能承载具体算法演示,难度仍然不小。本文正是在这一背景下展开,关注的核心问题是这些大规模簇态能否作为后续计算任务中的可用资源。
02
理论方案
实验平台是 105 比特的“祖冲之 3.1”超导量子处理器。相较此前版本,器件在相干性、读出链路和双比特门控制等方面都有提升:空闲态能量弛豫时间的中位数提升到 49.7 微秒,读出保真度中位数达到 99.35%,并行校准后的受控 Z 门中位保真度达到 99.50%。这些改进为后续的大规模簇态制备提供了硬件条件。
随着系统规模增大,并行双比特门和联合读出带来的相关误差会变得更加明显。为减小这类影响,本文发展了一种“动态关耦”方法:在执行双比特门和读出时,主动关闭不需要的残余耦合通道,从而降低并行操作带来的相关噪声。随后,实验通过并行受控 Z 门逐层构造一维和二维簇态,再结合稳定子随机采样以及不同读出修正方法,对簇态保真度进行估计和交叉验证。

图1. 祖冲之 3.1 处理器及其实验思路示意图:在同一平台上,本文把大规模簇态制备、拓扑性质探测与基于测量的量子计算实验联系起来
首先,在簇态制备与验证方面,本文在常规读出误差修正框架下验证了最高 95 比特一维簇态,其保真度为 0.5603±0.0084;同时实现了最高 72 比特二维三层图样簇态和 57 比特二维四层图样簇态,其保真度分别为 0.5519±0.0054 和 0.5104±0.0045。上述结果均超过多体真实纠缠判据中的 0.5 阈值,说明实验得到的簇态已经进入多体真实纠缠区域。
本文没有把簇态研究停留在制备和验证上,而是进一步考察这些簇态在具体任务中的表现。对于一维簇态,本文通过量子隐形传态实验来探测其对称性保护拓扑性质。结果表明,在加入不同类型的对称性破坏扰动后,不同输入态的传态保真度变化并不相同,说明这种传态行为和簇态的对称性质有关。
03
实验验证

图2. 论文 Fig. 3。不同一维、二维簇态布局及其保真度随规模变化的结果。实验中可验证的簇态达到 95 比特一维和 72 比特二维。
在算法层面,本文利用二维簇态实现了德意志-乔萨算法(Deutsch-Jozsa algorithm)的测量型版本。对于代表性的平衡函数,该实现最多涉及 20 比特输入、65 个物理比特。实验结果表明,随着输入规模增大,基于测量的实现仍保持较稳定的输出保真度;在 20 比特输入时,其输出态保真度达到 0.5643±0.0095,高于对应线路模型实现的结果。同时,在 99.9% 置信度下,它区分常函数与平衡函数所需的查询次数也优于经典方法。

图3. 论文 Fig. 5。二维簇态上的德意志-乔萨算法演示。图中比较了基于测量的实现与传统线路模型在不同输入规模下的输出保真度。
这项工作在超导量子计算平台上实现了更大规模的可验证簇态,并进一步完成了拓扑性质探测和测量型算法演示。因此,本文所讨论的内容并不局限于簇态的制备与验证,也涉及这类资源态在具体物理任务和计算任务中的实际作用。
对于基于测量的量子计算研究而言,本文在超导平台上提供了一组较为系统的实验结果。这些结果说明,簇态作为资源态的研究,已经可以从单纯的制备与验证进一步延伸到物理性质探测和具体算法实现。
论文信息
Jiang, T., Cai, J., Huang, J. et al. "One- and two-dimensional cluster states for topological phase simulation and measurement-based quantum computation." Nat. Phys. (2026).

图文 | 黄俊翔
PKU Qtheory Group
量子模拟和量子信息实验室
Quantum Simulation and Quantum Information Lab
量子模拟和量子信息实验室由袁骁博士于2020年创立。该实验室的研究方向包括量子算法设计、量子机器学习、量子计算实验。
The Quantum Simulation and Quantum Information Lab was founded by Dr. Xiao Yuan in 2020 at Peking University, focusing on quantum simulation and computing algorithms and quantum information theory. We are currently focusing on three research directions:
Quantum computing
Quantum algorithms for NISQ and universal quantum computers
Quantum error mitigation and quantum error correction
Quantum computing for realistic problems
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Efficient benchmarking and calibration of quantum hardware
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