量子運算在處理速度和效率方面取得了重大進步，但也面臨重大挑戰，包括資訊遺失。最近的研究表明，經過最佳化的經典演算法可以有效地模擬量子計算，這表明經典計算的改進可能會縮小與量子計算潛力之間的差距。研究人員採用創新方法來提高傳統運算的速度和精確度，這一發展凸顯了實現量子優勢的複雜性，並強調了實現計算進步的多方面方法。

量子計算被譽為一種在速度和記憶體使用方面都能超越經典計算的技術，有可能為預測以前不可能預測的物理現象開闢道路。

許多人認為，量子計算的出現標誌著經典或傳統計算模式的轉變。傳統計算機以數位位元（0 和1）的形式處理訊息，而量子計算機則採用量子位元（量子位元），以0 和1之間的數值儲存量子資訊。在某些條件下，這種以量子位元處理和儲存資訊的能力可用於設計量子演算法，從而大大超越經典演算法。值得注意的是，量子以0 和1 之間的數值儲存資訊的能力使得經典電腦很難完美地模擬量子電腦。

然而，量子計算機很不穩定，容易遺失資訊。此外，即使可以避免資訊遺失，也很難將其轉化為經典訊息，而經典資訊是進行有用計算的必要條件。

經典計算機不存在這兩個問題。此外，巧妙設計的經典演算法可以進一步利用資訊遺失和翻譯這兩個難題，以比以前想像的要少得多的資源模擬量子計算機–正如最近發表在《PRX Quantum》雜誌上的一篇研究論文所報告的那樣。

科學家的研究結果表明，與最先進的量子電腦相比，經典計算可以透過重新配置來執行更快、更精確的計算。

這項突破是透過一種演算法實現的，這種演算法只保留了量子態中儲存的部分資訊–只夠精確計算最終結果。

紐約大學物理系助理教授、論文作者之一德里斯-塞爾斯（Dries Sels）解釋說：「這項工作表明，改進計算的潛在途徑有很多，包括經典方法和量子方法。此外，我們的工作也凸顯了利用容易出錯的量子電腦實現量子優勢有多麼困難。”

為了尋求優化經典計算的方法，塞爾斯和他在西蒙斯基金會的同事們把重點放在了一種能忠實呈現量子比特之間相互作用的張量網絡上。這些類型的網路出了名的難處理，但該領域的最新進展使得這些網路可以藉用統計推理的工具進行最佳化。

作者將該演算法的工作與將影像壓縮成JPEG 檔案進行了比較，JPEG 檔案可以透過消除訊息，在幾乎感覺不到影像品質損失的情況下，使用更少的空間來儲存大型影像。

「為張量網路選擇不同的結構，就相當於選擇不同的壓縮形式，就像為圖像選擇不同的格式，”領導該計畫的Flatiron 研究所約瑟夫-廷德爾（Joseph Tindall）說。 “我們正在成功開發用於處理各種不同張量網路的工具。這項工作反映了這一點，我們相信，我們很快就會進一步提高量子運算的標準。”

編譯自: ScitechDaily