量子计算实用化迈出关键步伐
在近期召开的量子信息处理年度会议（QIP 2022）上，某中心量子计算团队发布两项突破性研究：新型统计相位估计方法可大幅降低量子比特需求，而噪声量子实验学习框架首次实现对含噪声量子系统的准确表征。
减少资源需求的相位估计技术
论文《统计相位估计的随机量子算法》提出创新方案，用于计算量子计算机模拟分子的基态能量。与传统方法相比，该技术：
- 减少表示分子所需的量子比特数量
- 降低量子门操作次数
- 采用重要性采样优先处理强原子相互作用
该方法通过随机选择泡利算符和泡利旋转序列（如右图所示），多次采样量子波函数相位。虽然可能增加采样次数，但对于仅能实现100量子比特的近量子设备，远比需要1000量子比特的方案更可行。
噪声量子系统的准确表征
《噪声量子实验学习基础》论文证明：只要量子系统支持特定操作集（如Hadamard门和Toffoli门），即使实验者不知系统内部配置，也能通过量子希尔伯特空间的完整探索来精确表征系统噪声特性。
研究团队提出两种具体应用：
- 神经网络量子系统建模：使用网络分层模拟连续量子操作，通过梯度下降和反向传播训练网络
- 高噪声环境下的计算加速：即使无法严格表征，仍能保证某些计算相对经典计算机获得加速
技术意义与应用前景
这两项技术特别适用于：
- 量子比特数量有限的近量子计算机
- 存在噪声问题的量子设备
- 量子力学现象物理研究
- 化学模拟和材料科学研究
研究表明，只要量子系统噪声低于特定阈值，就能建立 rigorous 系统模型，为量子计算的实际应用扫除关键障碍。
相关研究成果已发表于QIP 2022会议，技术细节可参考原始论文