由國際專家組成的團隊開發了一種新的量子電腦基準測試方法，利用數學物理學從隨機資料序列中推導出有意義的效能指標。這種工具可以描述量子操作的特徵，並將其與傳統計算進行比較，只需對數較少的數據就能獲得更深入的見解。

量子計算領域正在迅速發展，但隨著量子電腦的規模和複雜性的增加，它們不再像一種工具，而更像一個神秘的”黑盒子”。現在，一個利用數學物理學的團隊已經打開了這個黑盒子，成功地從看似隨機的資料序列中提取出了具體的指標。這些指標可作為評估量子電腦效能的基準。

柏林亥姆霍茲中心、柏林自由大學、阿姆斯特丹Qusoft 研究中心、哥本哈根大學和阿布達比技術創新研究所的專家參與了這項工作，研究成果現已發表在《自然-通訊》上。

量子運算的效率

量子電腦可用於更有效率地計算量子系統和解決材料研究等方面的問題。然而，量子電腦越大、越複雜，得出結果的過程就越不透明。因此，我們需要合適的工具來描述這些量子操作，並對量子電腦與經典運算能力在相同任務中的能力進行公平的比較。延斯-艾塞特（Jens Eisert）教授和英戈-羅斯（Ingo Roth）領導的團隊現在已經開發了這樣一種具有驚人才能的工具。

量子電腦（此處為阿布達比技術創新研究所的一項實驗）在極低的溫度下工作，以盡量減少噪音和不必要的干擾。利用新開發的數學工具，現在可以透過隨機測試數據評估量子電腦的性能，並診斷可能存在的錯誤。圖片來源：Roth/量子研究中心，TII

來自隨機測試序列的啟示

目前正在阿布達比技術創新研究所（Technology Innovation Institute）成立一個小組的埃佐克-羅斯（Ezoic Roth）解釋說：”從隨機測試序列的結果中，我們現在可以提取出不同的數字，這些數字顯示了統計平均運算與所需運算的接近程度。這樣，我們就能從相同的資料中學到比以前更多的東西。最關鍵的是：所需的資料量不是線性成長，而是對數成長。”

這意味著：要學習一百倍的知識，只需要兩倍的資料量。這是一個巨大的進步。該團隊利用數學物理學的方法證明了這一點。

艾瑟特是柏林亥姆霍茲中心和柏林自由大學理論物理聯合研究小組的負責人，”我們已經展示瞭如何利用隨機數據來校準此類系統。這項工作對量子計算機的發展非常重要”。