在快速演進的量子運算世界中,量子容量分數 (Quantum Volume Score) 作為評估量子系統整體效能的關鍵基準,正掀起陣陣浪潮。當我們站在被許多人譽為「下一場運算革命」的風口浪尖時,瞭解這些標準對於實務人員、研究人員和愛好者來說都是非常重要的。這篇博文的目的在於揭開量子容量分數的神秘面紗 - 闡明其定義、意義及其在量子領域中扮演的重要角色。準備好深入探索這個量子前沿領域,在這裡,比特轉換為量子比特,而計算則突飛猛進至未知的維度。
量子量得分是用來衡量量子電腦計算能力和效能的指標。它考慮到量子位元的數量以及量子系統的錯誤率。其計算方式包括以增加的深度執行隨機序列的量子電路,分析成功率,並決定成功率超過某個臨界值的最大深度。量子量得分越高,表示量子電腦越強大、越可靠。
量子容量分數的定義
的 量子容量分數 (QV) 是量子計算領域中的重要指標。它是量子電腦系統的計算能力和效能的指標。透過同時考慮量子系統內的量子位元數和錯誤率,QV 對量子系統的能力提供了寶貴的見解。
假設我們有兩台量子電腦:電腦 A 有 32 個量子位元,電腦 B 有 64 個量子位元。乍看之下,電腦 B 的功能可能比較強大。然而,當我們考慮錯誤率時,就會發現電腦 A 的錯誤率比電腦 B 低。量子容量分數會考慮所有這些因素,以提供量子電腦能力的全面評估。
既然我們已經瞭解量子體積分數所代表的意義,讓我們來探討一下為什麼它在量子運算領域中具有如此重要的意義。
- 截至 2023 年,IBM 擁有最高的量子分數 (Quantum Volume Score),達到 512 分,顯示他們的量子電腦具有很高的運算能力和效能。
- 使用 Rigetti 和 Oxford Quantum 等超導模型的公司已取得約 8 或 16 分的量子體積分數。
- 量子運算公司 Quantinuum 在最近的一份公佈中,報告了 2^15 的 QV 得分,大約等於 32,768 分,這歸功於 0.2% 兩量子位元閘誤差以及其系統中的全對全連結。
量子體積分數在量子運算中的重要性
Quantum Volume Score 對於研究人員、開發人員和參與量子運算發展的企業而言,扮演著極為重要的角色。 為什麼這個分數如此重要?
首先,QV 能讓我們在平等的基礎上比較不同平台的量子系統。它提供了一個標準化的衡量方法,可以幫助我們衡量在開發更強大、更穩健的量子電腦方面所取得的進展。
此外,QV 有助於識別需要改進的領域,以提高量子系統的整體性能和可擴展性。藉由找出特定的範疇,例如閘門保真度和錯誤率,研究人員可以將精力集中在有針對性的強化上,以進一步推進量子運算的邊界。
在實務層面上,QV 也能協助企業和組織根據其特定需求,就選擇哪個量子運算平台或供應商做出明智的決策。這可讓他們評估特定系統在計算能力和可靠性方面是否符合他們的需求。
當您在市場上購買汽車時,可將 QV 視為汽車的馬力和可靠性等級。您需要一個同時考慮馬力和性能的指標,以確保您買到最適合您需求的車輛。
現在我們瞭解了量子交易量分數的意義,讓我們仔細看看這個分數是如何計算出來的。
量子容量分數的計算方式
計算 量子體積 (QV) 得分 這涉及到考慮多項因素的複雜過程,包括量子位元的數量和量子系統的錯誤率。QV 分數是透過執行隨機基準程序來決定的,這需要以增加深度的方式執行一連串隨機量子電路,並分析執行這些電路的成功率。
在計算過程中,會產生一組具有特定深度的隨機量子電路,並記錄執行每個深度的成功率。成功率超過某個臨界值的最大深度決定了 QV 得分。值得注意的是,隨著量子位數的增加和錯誤率的降低,會獲得更高的 QV 得分。
在表示不同深度的 QV 得分值時,通常會使用二進位字串,其中每一個位元代表執行特定深度電路的成功或失敗。這種二進位表示法提供了一種簡明的方式,讓我們了解不同深度的成功率,並掌握在建立更強大的量子電腦方面所取得的進展。
- 量子容量 (QV) 分數是用來評估量子系統能力的量度標準,其中會考慮到量子位元數和錯誤率等因素。它是透過隨機化的基準測試程序來決定,包括以增加的深度執行隨機序列的量子電路,並分析成功率。量子位越多,錯誤率越低,QV 分數就越高。二進制字串通常用來表示不同深度的 QV 得分,提供簡潔的方式來了解成功率,並監控建構更強大量子電腦的進度。
量子位數和錯誤率對量子量得分的影響
量子位元的數量和錯誤率會顯著影響量子電腦的效能,反映在其 QV 分數上。當量子系統中加入更多的量子位元時,它的計算能力就會增加,並能處理更複雜的演算法。由於可以成功執行更大的電路,因此 QV 得分會更高。
同樣地,降低錯誤率對於提升量子電腦的能力也至關重要。錯誤率越低,閘極保真度就越高,也就是說,在運算過程中,雜訊越少,精確度越高。有了更低的錯誤率,就可以執行更可靠的計算,從而獲得更高的 QV 分數。
值得注意的是,造成量子位錯誤的因素有很多,例如量子位之間的串擾或系統工程時遇到的取捨問題。該領域的科學家正積極研究這些挑戰,希望在更高的閘極保真度、快速的多量子位元操作以及最小化誤差之間取得平衡。
例如,IBM 目前的 QV 得分最高,達到 512 分,而其他使用超導模型的公司如 Rigetti 和 Oxford Quantum 的得分則在 8 或 16 分之間。另一方面,離子系統因其有利的連接性和低錯誤率,展現出高 QV 得分。這顯示不同的技術可根據其具體特性達到不同的 QV 分數。
了解量子位元數和錯誤率對量子量得分的影響,對於評估和比較不同量子電腦的能力至關重要。透過考慮這些因素,研究人員和開發人員可以就特定量子計算系統是否適合解決複雜問題做出明智的決定。
比較不同量子電腦的量子體積分數
量子容量是比較各種量子電腦運算能力的標準化指標。它不僅量化系統中的量子位元數量,還計入錯誤率因素,提供機器效能的整體觀點。在比較不同量子電腦的量子體積分數時,可以明顯看出某些系統的表現明顯優於其他系統。舉例來說,Quantinuum 的 H1-1 系統最近展現了非凡的進展,達到了 524,288 的量子體積。考慮到這比下一個最好的報告成績高出 1000 倍,這是一個令人難以置信的壯舉。
量子體積的這種進展提出了一些問題,例如不同量子電腦之間的比較如何,以及這對量子運算的未來有何影響。量子容量分數越高,是否就代表效能越優異?雖然高量子容量顯示更強的運算能力,但必須考慮其他影響這些機器整體能力的因素。
量子量高分與低分的影響因素
要達到高量子容量分數,需要不斷努力減少錯誤並提昇效能。量子電腦的量子量得分有高有低,其中有幾個因素。其中一個關鍵因素是平均雙量子位元閘門錯誤率。錯誤率越低,表示執行操作的保真度越高,量子容量也就越大。就 Quantinuum 的 H 系列技術而言,他們的平均雙量子位元閘誤差只有 0.13%,在業界處於領先地位。
影響量子容量的另一個關鍵因素是 量子相干時間 - 量子位元在受到雜訊或退相干效應破壞之前,其量子狀態能維持多久。較長的相干時間可進行更複雜的計算,並最終產生較高的量子體積。
想像兩台不同的量子電腦,擁有相似的量子位元數,但相干時間不同。雖然由於量子位元數的關係,兩台電腦的量子體積可能相似,但在計算時間較長的任務上,電腦 B 的表現可能會優於電腦 A。
了解這些因素有助於我們掌握爭取高量子量分數的意義。這證明 Quantinuum 的科學家與工程師持續努力不懈地提升核心效能,並提供容錯的運算能力。
改善量子量測分數的挑戰與前景
量子體積分數是評估量子電腦能力與效能的重要指標。然而,改善這些分數會帶來幾項挑戰,並為量子運算領域的進步帶來美好的前景。
主要的挑戰之一在於擴大量子位元的數量,同時維持其品質與可靠性。量子系統非常脆弱,容易受到雜訊、退相干和其他環境因素的影響而出錯。隨著量子電腦中加入更多的量子位元,維持其穩定性就變得越來越困難,進而導致更高的錯誤率。要克服這個挑戰,就必須發展錯誤修正技術和更好的量子位元控制方法。
從這個角度來看,可以想像嘗試用越來越小的組件來建造一座橋。當您減小每個元件的尺寸時,維持結構的完整性就變得更具挑戰性。同樣地,在不影響品質的情況下增加量子位元的數量,也會造成重大的技術障礙。
另一項挑戰是減少量子閘誤差。在量子位元上執行的運算精確度對於達成可靠的運算至關重要。執行邏輯運算的量子閘門可能會因為硬體的缺陷或雜訊而產生錯誤。錯誤控制技術的進步,例如錯誤修正碼和容錯設計,都是為了解決這個挑戰,並改善量子系統的整體效能。
儘管面臨這些挑戰,未來仍有改善量子量測分數的美好前景。
拓樸量子位元和容錯量子架構等新興技術有可能減緩目前的一些限制。拓樸量子位元依賴於穩定的物理特性,而非針對個別粒子的精確控制,因此在增強量子位元穩定性的同時,也能將計算誤差降至最低。
此外,材料科學和製造技術的進步可能會創造出更堅固可靠的量子位元。研究人員正在探索各種平台,例如超導電路、滯留離子、光子學以及矽基系統,以開發出相干時間更長、錯誤率更低的量子位元。
將改善量子量測分數的進度想像成登山的旅程。這條路可能崎嶇陡峭,但是當我們往更高的地方攀登時,我們會發現新的工具、技術和技術,幫助我們克服挑戰,達到更高的境界。
隨著量子運算領域的持續發展,研究人員、學術機構和產業夥伴之間的合作變得越來越重要。透過促進跨學科合作與知識分享,研究人員可以匯集資源與專業知識,共同應付挑戰。
總括而言,雖然改善量子體積分數會帶來重大的挑戰,但也為量子運算的進步帶來無限的希望。要克服這些挑戰,需要結合創新的硬體設計、糾錯技術以及跨領域合作。量子運算的未來是光明的,而正是透過解決這些挑戰,我們才能為利用這項轉型技術的全部潛力鋪路。

Kristof GeorgeAI 策略師、金融科技顧問兼 QuantumAI.co 發行商
Kristof George 是一位經驗豐富的數位策略師和金融科技出版商,在人工智慧、演算法交易和線上金融教育的交叉領域擁有超過十年的經驗。身為 QuantumAI.co 的幕後推手,Kristof 已經策劃並發表了數百篇專家評論文章,探討量子增強交易、基於 AI 的市場預測系統以及次世代投資平台的興起。
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