量子优势受质疑 三箭齐发讨“九章”

最近，国际上出现了好几篇质疑“九章”取得量子优势的学术论文。其实中科大“九章”光学实验设备的报道一出现，立即受到了国外量子计算专家的批评和质疑[1]，现在这几篇论文只是把批评质疑进一步学术化、正规化和系统化，论文通过计算分析和结果对比为否定“九章”取得量子优势提供了确凿的科学依据，为这场争议写下了休止符。

本文将对其中的三篇论文作些科普性的解读，欲作深入了解的可阅读原文[2]。

第一篇论文《高斯玻色釆样实验的高效近似算法》，作者全是谷歌量子计算和量子人工智能研究团队中的精英分子，领头的就是名闻遐迩的 Sergio Boixo（谷歌量子计算理论部首席科学家）。该论文简直就是一篇针对中科大“九章”团队的檄文，文章明确指出，复杂度仅为二次方的经典近似算法比“九章”实验可以更精确地逼近理想的分布，这个事实足以否定“九章”取得了量子优势。【The fact that a quadratic classical algorithm obtained a better approximation to the ideal distribution questions the computational hardness of the experiments in Refs. Zhong et al. (2020, 2021). 】

请看论文中的图片3。图中的黑色点线和紫色虚划线分别对应于理想分布曲线和光学实验结果，颜色为兰、绿、橙、棕的直线分别为一级、二级和三级近似的经典计算结果。从图的上部可以看出，二级以上的近似计算结果更吻合理想的分布曲线，图片的下部显示各种方法得到的结果与理想分布的统计偏差曲线，从中不难看出“九章”实验结果与理想分布之间的偏差远大于二级近似的计算结果。

 

这第二篇论文《高斯玻色釆样取得量子优势的局限》的作者是英国和欧洲著名的高校和科研机构的学者专家，他们推出了针对高斯玻色釆样全新的的经典计算方法，极大地提高了计算速度和精度。

该算法把经典超级计算机精确计算出“九章”的实验结果的时间由6亿年缩短至72天，整整提高了9个数量级！如果把系统校正和参数输入所需时间统一计入评估体系，“九章”的量子优势就不成在。

 

 

前面提到的二篇论文分别出自美国和英国的科学家之手，他们是否让妒忌蒙蔽了双眼？为求公正平衡不妨再加上一篇论文，第三篇论文的作者是俄罗斯顶级学术机构的量子计算领域专家，中国铁杆盟友的科学家们又是如何看待“九章”所谓的量子优势呢？

遗憾的是，这篇题为《破解高斯玻色采样取得量子优势的门槛》的论文和美英科学家的观点是一致的，俄罗斯量子计算专家直言不违地否定“九章”取得量子优势。具体来讲，他们开发出高斯玻色釆样的近似算法，算法是多项式复杂度。他们的算法的4级近似可得到与“九章”一致的结果，而且算法可以在笔记本电脑上运行。【Keeping in mind imperfections of the up-to-day experimental realizations, we consider our 4-th order method as been fully sufficient to claim emulation of the existing GBS devices at their level of accuracy.】

从内容来看，美、英、俄这三篇论文又可分为两组。英国的论文是改进数值算法，让超级计算机在可以接受的时间中对大规模的高斯玻色釆样系统求得精确解；美、俄的论文属于另一个类型，他们都是研制近似模拟算法，在计算速度上碾压高斯玻色釆样物理实验，而在计算精度上等同或略优于实验方法；前者强调的是计算精度，后者突出的是计算速度，他们从前后两个方向夹击“九章”实验，真可谓“前有天堑，后有追兵。”在计算的精确度上“九章”根本无法接近前者的水平，在计算速度上又大幅落后于后者，“九章”实验弄虚作假的空间受到严重压缩，往后恐再难忽悠大众。

像“九章”之类的玻色釆样实验的理论计算复杂度其实就是近似采样的难度，而总偏差值是标准的验证手段 【The theoretical computational hardness of boson sampling is based on the difficulty of approximate sampling, for which total variation distance is a standard measure. 】。因此“九章”要取得量子优势的比较对象根本不应该是经典的精确数值算法，因为两者的计算精度完全不在同一个层面上。“九章”真正的竞争对手应该就是各种近似模拟算法，它们得到的数据都是近似值，可以通过统计学的总偏差值(total variation distance) 来判定所得数据的准确性。很明显，这些近似模拟算法得到的釆样结果在质量上略优于“九章”实验，而釆样的速度甩掉“九章”几条街，“九章”的量子优势究竟又在哪里？

其实“量子优势”本是个伪课题。量子计算机的理论基础至今没有得到科学家的广泛认可，四十年多年过去了，量子计算机在实际应用上是一筹莫展。如果量子计算机真能解决一个经典计算机对之朿手无策的数学问题，比如说，量子计算机真的破解了1024位的RSA公钥密码算法，这不全结了，用洪荒之力搞“量子优势”就是多此一举！说穿了，“量子优势”的炒作其实就是量子计算遭受严重挫折的映射和写照。

如果说量子计算研究人员像是体育界的专业博击运动员，那么量子优势研究团队就更像是江湖上的武林门派，他们热衷于花拳绣腿，喜欢在没有明确鉴别标准的场合下炫酷。但是时间长了终于有人忍不住了，一下子出来几篇论文，为高斯玻色釆样的速度和质量建立了量化标准，扫除了量子优势定义上的模糊和不确定性，这立即就把“九章”实验打回了原形，让所谓的“快亿亿亿倍”成为一个笑话！

关于这三篇质疑“九章”光量子实验的论文，还有以下几点值得关注。

1）英国学者提出的经典算法针对的是理想化高斯玻色釆样的物理过程，由此得到的结果远比“九章”之类的实验结果精确可靠。当然经典算法也可充分利用“九章”实验中“光子损失”、“光子可区分性”等等缺陷和漏洞，在保持计算精度优势的基础上进一步提升计算速度，让“九章”所谓的量子优势成为泡影。

2）英国学者在论文中特别指出，对于高斯玻色釆样物理实验，在检测端使用计数式受感器比增加阀值受感器数量更为有效，而且单纯通过增加受感器数量扩大GBS实验规模会导致实验数据质量的下降，是得不偿失的。但是好大喜功、追求新闻效果是中科大量子科研团队的一贯作风，这在量子通信工程化过程中已经表现得淋漓尽致，现在又在量子计算的研究中重蹈覆辙。

 

3）英国学者的研究成果具有不能忽视的另类意义。长期以来，所谓的GBS量子优势其实都是在自说自话，因为当光子数目大于60以后，经典超级计算机需要几年甚至更长时间才能得到结果，所以基本上一直处于无法验证的状态。现在情况有了根本性转变，英国学者研制的新算法使得直接验证“九章”大部分实验数据的正确性成为可能，丑媳妇总得要见公婆，宣称量子优势的某些人可能要坐卧不安了，没有计算正确性的量子优势一文也不值。

4）这三篇论文提出了多达5种适用于高斯玻色釆样的经典计算方法，这些经典算法各有所长，它们速度快、精度高、并且灵活多变可对各种特定的玻色采样实验系统作出数值模拟。利用玻色采样实验取得量子优势目前为止没有可能性。

5）英、美两篇论文的质疑包括“九章”原型机和“九章”的改进版。

 

更多批评质疑“九章”的文章可到 http://lingyu.blog/ 查询，谢谢。

 

参考资料

[1] https://lingyu.blog/2021/09/25/国外量子计算专家对九章实验结果的批评和质/

[2] 原始论文链接：

Efficient approximation of experimental Gaussian boson sampling

https://arxiv.org/pdf/2109.11525.pdf

The Boundary for Quantum Advantage in Gaussian Boson Sampling

https://arxiv.org/pdf/2108.01622.pdf 

Cracking the Quantum Advantage threshold for Gaussian Boson Sampling

https://arxiv.org/pdf/2106.01445.pdf

 

[洞庭東山人]

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[Hurstian]

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