通过“时间反演”探测量子动态 科学家区分出真实量子效应和经典噪声

《自然》杂志22日发表的一项研究，报告了科学家通过“时间反演”方案来探测量子动态的新进展。谷歌“量子AI”团队与其合作者称，他们通过逆转信息置乱的方式操控量子回路，可以探测量子计算机的特性并提升其性能。

量子计算长期以来的目标，就是打造性能足以实现量子优势的量子计算机，在特定和理想的实用任务中超越经典计算机。要实现这一目标，需要通过降低噪声和克服缺陷来解决一系列难题。其中一个问题是探测系统中众多组件的量子动力学，以区分真实量子效应和经典噪声。这些系统可能难以研究，因为相互作用要素的行为不可预测且难以追踪，尤其是仅在特定时刻测量部分元件时。一个可能的解决方案涉及“时间反演”，即扰动系统后，让扰动向外扩散，然后反演系统以尝试逆转信息置乱，从而获得整体系统的信息。

此次，研究团队在一个超导量子处理器中，使用“时间反演”方案，测量了高阶非时序关联子（OTOC）。OTOC是量子物理中表征系统混沌行为的核心工具，也是研究量子信息如何在多粒子量子系统中传播的工具。他们发现，实验可观察量，在足够长的时间尺度下对真量子效应保持敏感，足以在传播与反演动态过程中采样处理器的很大部分。

研究团队说，通过测量OTOC可揭示经典计算无法获取的量子系统微观特性，他们认为，这提升了未来使用此类多粒子测量实现稳健量子优势演示（如核磁共振）的可能性。团队同时提出，演示中使用的回路属于简化模型，但其表明该方案可应用于真实物理系统。

总编辑圈点

这项研究在量子计算领域迈出了关键一步。通过“时间反演”，科学家得以在复杂量子系统中有效区分真实量子效应与经典噪声，这为解决量子纠错和系统验证提供了新思路。而其真正意义不仅在于深化对量子混沌动力学的理解，更在于为实际量子优势的验证开辟路径。例如，该方法有望应用于量子材料模拟或加密算法测试，推动量子计算从实验室演示走向实用场景。这种对微观量子信息的提取能力，或将成为未来实现可靠量子计算的重要基石。