量子計(jì)算的世界正經(jīng)歷著前所未有的發(fā)展，但有一個(gè)問(wèn)題一直困擾著研究人員：如何有效地將復(fù)雜的量子操作轉(zhuǎn)換成實(shí)際的量子電路？這項(xiàng)發(fā)表于2025年6月2日arXiv預(yù)印本平臺(tái)的研究，由因斯布魯克大學(xué)理論物理研究所的Florian Fürrutter和Gorka Munoz-Gil、NVIDIA公司量子算法工程團(tuán)隊(duì)的Zohim Chandani和Ikko Hamamura，以及因斯布魯克大學(xué)的Hans J. Briegel共同完成，為這一挑戰(zhàn)提供了一個(gè)全新的解決方案。研究論文編號(hào)為arXiv:2506.01666v1，感興趣的讀者可以通過(guò)GitHub倉(cāng)庫(kù)https://github.com/FlorianFuerrutter/genQC獲取相關(guān)代碼、模型和教程。

一、量子電路編譯：為什么這很重要又很困難？

想象一下，你想要烹飪一道復(fù)雜的菜肴，但你沒(méi)有詳細(xì)的食譜，只有最終菜肴應(yīng)該具有的味道和質(zhì)地。量子電路的編譯問(wèn)題就類(lèi)似于這個(gè)情境：科學(xué)家們知道他們想要實(shí)現(xiàn)的量子操作（相當(dāng)于菜肴的最終味道），但需要找出確切的步驟和材料（量子門(mén)和參數(shù)）來(lái)實(shí)現(xiàn)它。

在量子計(jì)算中，這個(gè)問(wèn)題尤為關(guān)鍵。目前，量子計(jì)算硬件正在不斷進(jìn)步，量子比特?cái)?shù)量增加，錯(cuò)誤率降低，我們正逐漸接近量子優(yōu)勢(shì)可能實(shí)現(xiàn)的階段。實(shí)際上，量子計(jì)算優(yōu)勢(shì)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛證明，比如Shor的因數(shù)分解算法、Grover的搜索算法，以及在優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用中。

然而，大多數(shù)這些算法都依賴(lài)于大型、容錯(cuò)的量子計(jì)算機(jī)，這仍然超出了我們目前的技術(shù)能力。盡管硬件有了顯著進(jìn)步，我們?nèi)蕴幱贜ISQ（嘈雜的中等規(guī)模量子計(jì)算）時(shí)代，有限的量子比特連接性和各種錯(cuò)誤源阻礙了量子計(jì)算的發(fā)展。

另一個(gè)實(shí)際挑戰(zhàn)來(lái)自量子計(jì)算范式的多樣性。從基于光子、超導(dǎo)體、中性原子和離子阱的門(mén)基量子計(jì)算機(jī)到基于測(cè)量的量子計(jì)算，這種多樣性雖然豐富了該領(lǐng)域，但也帶來(lái)了困難：每個(gè)平臺(tái)都有不同的原生門(mén)集和量子比特連接約束，這意味著同一量子操作的最優(yōu)編譯在不同架構(gòu)上可能差異很大。

二、現(xiàn)有方法與挑戰(zhàn)：為什么我們需要新的解決方案？

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，研究人員開(kāi)發(fā)了各種強(qiáng)大的編譯技術(shù)，通常涉及由多個(gè)模塊組成的復(fù)雜流程。雖然這些方法能夠輸出高精度的電路，但它們往往速度較慢，依賴(lài)于啟發(fā)式算法、搜索算法和基于梯度的優(yōu)化，導(dǎo)致運(yùn)行時(shí)間隨量子比特?cái)?shù)量增加而呈現(xiàn)出難以接受的擴(kuò)展性。

從基礎(chǔ)和理論角度來(lái)看，改進(jìn)電路合成依賴(lài)于更深入地理解量子電路以及不同門(mén)組合如何產(chǎn)生不同的計(jì)算。除了純理論研究外，實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要能夠不僅準(zhǔn)確而且高效地生成電路的方法，從而創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，當(dāng)結(jié)合量子信息和計(jì)算領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)時(shí)，可以發(fā)現(xiàn)更好的編譯策略。

想象一下，如果你是一位木匠，想要提高制作家具的技能。你不僅需要理論知識(shí)，還需要能夠快速?lài)L試不同的設(shè)計(jì)和方法，從中學(xué)習(xí)哪些有效，哪些無(wú)效。在量子電路編譯中，情況類(lèi)似：研究人員需要能夠快速生成和測(cè)試不同的電路設(shè)計(jì)，以便發(fā)現(xiàn)更有效的編譯策略。

三、多模態(tài)擴(kuò)散模型：一個(gè)優(yōu)雅的解決方案

這項(xiàng)研究的核心貢獻(xiàn)是開(kāi)發(fā)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的新方法，利用多模態(tài)擴(kuò)散模型同時(shí)生成量子電路的結(jié)構(gòu)（門(mén)類(lèi)型和分布）和連續(xù)參數(shù)。

如果你不熟悉擴(kuò)散模型，可以把它想象成一個(gè)逐漸"修復(fù)"被噪聲破壞的圖像的過(guò)程。在這項(xiàng)研究中，研究團(tuán)隊(duì)將這一概念應(yīng)用到量子電路上，通過(guò)學(xué)習(xí)如何從噪聲中恢復(fù)出有意義的電路結(jié)構(gòu)和參數(shù)。

該模型的關(guān)鍵創(chuàng)新在于它使用兩個(gè)獨(dú)立但協(xié)同工作的擴(kuò)散過(guò)程：一個(gè)處理離散任務(wù)（選擇門(mén)類(lèi)型），另一個(gè)提出相應(yīng)的連續(xù)門(mén)參數(shù)。這就像一個(gè)由兩人組成的團(tuán)隊(duì)：一個(gè)人決定使用哪種烹飪技術(shù)（例如煎、炒、煮），另一個(gè)人決定具體的溫度和時(shí)間參數(shù)。

更具體地說(shuō)，該模型將量子電路表示為兩種不同的模式：一種離散（分類(lèi)）模式編碼門(mén)類(lèi)型，另一種連續(xù)模式指定參數(shù)化門(mén)的值。然后，研究團(tuán)隊(duì)為擴(kuò)散模型設(shè)計(jì)了前向過(guò)程作為兩個(gè)獨(dú)立的擴(kuò)散過(guò)程，每個(gè)過(guò)程作用于其各自的數(shù)據(jù)模式。這種分離允許他們構(gòu)建針對(duì)每種數(shù)據(jù)類(lèi)型特性量身定制的模式特定嵌入。

四、克服技術(shù)挑戰(zhàn)：預(yù)學(xué)習(xí)噪聲調(diào)度

在開(kāi)發(fā)這個(gè)模型的過(guò)程中，研究團(tuán)隊(duì)面臨并解決了幾個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。其中之一涉及擴(kuò)散過(guò)程中的離散數(shù)據(jù)處理。

傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型主要設(shè)計(jì)用于處理連續(xù)數(shù)據(jù)，如圖像像素。但量子門(mén)的離散性質(zhì)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。研究團(tuán)隊(duì)提出了一種策略來(lái)預(yù)學(xué)習(xí)離散數(shù)據(jù)部分的噪聲調(diào)度，確保在整個(gè)前向擴(kuò)散過(guò)程中適當(dāng)混合離散類(lèi)別。

這就像學(xué)習(xí)在烹飪過(guò)程中何時(shí)以何種方式攪拌混合物，以確保所有成分均勻混合。對(duì)于量子電路生成來(lái)說(shuō)，這意味著確保模型能夠在整個(gè)生成過(guò)程中平衡地考慮所有可能的門(mén)類(lèi)型，而不是過(guò)早地固定在某些特定選擇上。

五、技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)：如何實(shí)現(xiàn)多模態(tài)擴(kuò)散？

從技術(shù)角度看，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的多模態(tài)擴(kuò)散模型利用了兩種不同的嵌入方式：

1. 離散令牌嵌入：門(mén)類(lèi)型被表示為離散令牌，并嵌入到一個(gè)正交基向量空間中，以確保所有嵌入等距且在擴(kuò)散過(guò)程中均勻混合。

2. 參數(shù)嵌入：連續(xù)參數(shù)嵌入到二維平面中，考慮到門(mén)旋轉(zhuǎn)角度的周期性質(zhì)。

研究團(tuán)隊(duì)還引入了一種技術(shù)來(lái)學(xué)習(xí)離散令牌的最佳噪聲調(diào)度。他們定義了一個(gè)類(lèi)似于平均漢明距離的量，即令牌從一個(gè)類(lèi)別翻轉(zhuǎn)到任何其他類(lèi)別的概率，并優(yōu)化噪聲系數(shù)以匹配所需的漢明距離目標(biāo)。

此外，研究團(tuán)隊(duì)還開(kāi)發(fā)了一種稱(chēng)為"門(mén)對(duì)編碼"的技術(shù)，類(lèi)似于自然語(yǔ)言處理中的字節(jié)對(duì)編碼。這種方法允許自動(dòng)提取來(lái)自生成電路的可重用子結(jié)構(gòu)（小工具），對(duì)應(yīng)于特定的量子操作。

六、實(shí)驗(yàn)結(jié)果：模型表現(xiàn)如何？

研究團(tuán)隊(duì)在多種實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中評(píng)估了他們的模型：

首先，他們?cè)陔S機(jī)酉矩陣上進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試，展示了該模型能夠成功編譯3到5個(gè)量子比特的電路，且不忠實(shí)度低。結(jié)果顯示，模型的準(zhǔn)確性在量子比特?cái)?shù)量增加時(shí)保持穩(wěn)定，但隨著門(mén)數(shù)量增加而顯著下降。有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)模型對(duì)參數(shù)化門(mén)的百分比不敏感，表明它能以相當(dāng)?shù)挠行蕴幚黼x散和連續(xù)門(mén)。

其次，他們?cè)u(píng)估了模型在實(shí)際設(shè)置中的性能，特別是在編譯哈密頓量演化酉矩陣方面。結(jié)果表明，該模型能夠在伊辛模型和海森堡XXZ模型的相空間中生成精確的電路。他們觀(guān)察到，在演化狀態(tài)表現(xiàn)出更高糾纏的相空間區(qū)域，不忠實(shí)度略有增加，這導(dǎo)致需要更深的電路。

最后，研究團(tuán)隊(duì)展示了如何利用模型的快速生成能力來(lái)提取有價(jià)值的結(jié)構(gòu)見(jiàn)解。例如，通過(guò)分析為量子傅里葉變換生成的電路，他們能夠恢復(fù)標(biāo)準(zhǔn)QFT編譯協(xié)議的構(gòu)建塊。類(lèi)似地，對(duì)于哈密頓量演化，他們發(fā)現(xiàn)模型能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)適合不同參數(shù)區(qū)域的不同電路結(jié)構(gòu)。

七、實(shí)際應(yīng)用與未來(lái)展望

這項(xiàng)研究的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是其生成效率，能夠快速生成大量候選電路。這不僅可以幫助研究人員更好地理解量子電路合成，還可以為實(shí)際應(yīng)用提供寶貴的見(jiàn)解。

例如，利用這種模型，研究人員可以快速為特定操作生成各種電路實(shí)現(xiàn)，分析它們的模式和結(jié)構(gòu)，從而發(fā)現(xiàn)新的優(yōu)化策略或編譯規(guī)則。這就像一個(gè)廚師通過(guò)嘗試多種食譜變體來(lái)發(fā)現(xiàn)制作特定菜肴的最佳方法。

該研究還展示了如何利用生成的電路數(shù)據(jù)集來(lái)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和提取"小工具"——可重用的電路子結(jié)構(gòu)，這些子結(jié)構(gòu)可以作為構(gòu)建更復(fù)雜量子算法的基本單元。

雖然該方法在準(zhǔn)確性上仍落后于完整的"搜索加梯度"流程，但其生成效率提供了一個(gè)重要的優(yōu)勢(shì)。研究團(tuán)隊(duì)指出，現(xiàn)有的流程可以利用該模型的采樣效率，從已經(jīng)相當(dāng)準(zhǔn)確的候選電路開(kāi)始進(jìn)一步優(yōu)化。

然而，仍然存在一些限制。量子問(wèn)題的本質(zhì)使得可擴(kuò)展性成為一個(gè)重要的瓶頸。例如，輸入酉矩陣的大小隨量子比特?cái)?shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)。未來(lái)的工作應(yīng)探索更好的條件設(shè)置，例如直接以文本形式輸入哈密頓量。

此外，雖然與處理數(shù)千像素的圖像的擴(kuò)散模型相比，這些電路在令牌數(shù)量上要小得多，但擴(kuò)展架構(gòu)是可行的。真正的挑戰(zhàn)是概念性的：更深的電路編碼更難的量子任務(wù)，很可能需要更智能的表示方法。

八、結(jié)論：為量子計(jì)算鋪平道路

這項(xiàng)研究通過(guò)引入一種能夠同時(shí)合成門(mén)序列和量子電路連續(xù)參數(shù)的多模態(tài)擴(kuò)散模型，在量子電路合成領(lǐng)域邁出了重要一步。通過(guò)利用兩個(gè)獨(dú)立的擴(kuò)散過(guò)程，該模型能夠有效地處理離散和連續(xù)數(shù)據(jù)，為量子操作生成高質(zhì)量的電路實(shí)現(xiàn)。

該方法不僅在各種測(cè)試場(chǎng)景中表現(xiàn)良好，還提供了一種有效的工具來(lái)探索和理解量子電路結(jié)構(gòu)，這對(duì)發(fā)展更好的編譯策略至關(guān)重要。雖然仍有改進(jìn)的空間，特別是在處理更深電路和擴(kuò)展到更多量子比特方面，但這項(xiàng)工作為未來(lái)的研究提供了一個(gè)有前途的方向。

正如研究團(tuán)隊(duì)所指出的，盡管該方法目前專(zhuān)注于酉矩陣編譯，但同樣的流程可以適應(yīng)其他任務(wù)，如狀態(tài)準(zhǔn)備、特征求解器、錯(cuò)誤校正解碼，或?yàn)楣庾雍突跍y(cè)量的平臺(tái)設(shè)計(jì)電路。

總的來(lái)說(shuō)，這項(xiàng)研究代表了量子電路合成中機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的重要進(jìn)展，有望加速量子算法的開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)，最終使量子計(jì)算更加實(shí)用和廣泛應(yīng)用。