Analysis of asymmetric errors in NISQ experiments
本文通过证明与关于振幅阻尼的理论预测相反，Google 2019 年“量子霸权”数据所展现的零一分率仅由读取误差不对称性而非门误差决定（这一发现得到了在 IBM 和 Google 平台上的模拟实验的支持），从而扩展了以往对 NISQ 实验的统计分析。
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在构建能够解决当今计算机无法处理的问题之机器的竞赛中，科学家们正在研究一种被称为量子计算的脆弱新技术。这些机器使用被称为量子比特（qubits）的微小物质粒子，这些粒子可以同时处于“零”和“一”的状态，从而允许它们以传统计算机无法实现的方式处理信息。然而，这些量子比特对环境极其敏感。即使是最轻微的扰动也可能导致它们出错，这种现象被称为“噪声”。为了理解一台量子计算机是否真正按预期工作，研究人员必须仔细地将计算的信号从这些误差产生的静态噪声中分离出来。最近研究的一个重点是“读取错误”（readout errors），即当机器误读量子比特的最终状态，将零误认为一或反之亦然时发生的错误。了解这些错误的精确性质至关重要，因为这能告诉科学家，机器是在进行真正的量子计算，还是仅仅在产生随机噪声。
一组研究人员最近将注意力转向了一个关于这些误差如何表现的具体问题。他们想知道这些误差是纯粹随机的，还是具有某种隐藏的偏差。在一台完美平衡的机器中，一个本应为零的量子比特被读作一的概率，应该与一个本应为一的量子比特被读作零的概率相同。然而，一些理论研究表明，计算机的内部操作，特别是操纵量子比特的逻辑门，可能会引入单向偏差。该理论提出，随着机器的运行，它会自然而然地将结果推向更高数量的零，从而产生一种不只是简单的测量错误，而是数据基本漂移的失衡。
为了测试这一想法，研究人员检查了谷歌在2019年进行的著名的量子霸权实验中的数据，该实验使用了一个拥有53个量子比特的处理器。他们还查看了来自其他量子计算机的数据以及旨在模拟这些机器的计算机模拟数据。他们的目标是观察最终结果中“零”的比例是否高于仅由已知测量误差所能解释的范围。如果该理论正确，他们预期会在实验数据中发现显著过剩的“零”，且这种过剩会随着量子比特数量的增加而增长。
分析揭示了一个与理论预测相矛盾的清晰图景。当研究人员查看谷歌2协议2019年实验的实际数据（涵盖了从12到53个量子比特不等的电路范围）时，他们没有发现由内部逻辑门操作引起的这种额外的向零偏移的偏差证据。他们观察到的零与一之间的轻微不平衡，反映了已报告的读取误差的不对称性，尽管零与一之间的经验差异比仅根据报告的误差率所预期的差异低了大约10%-20%。换句话说，机器并没有因为其内部操作而秘密地将结果推向零；观察到的噪声与已知的物理测量误差是一致的，并没有出现理论所预测的额外偏斜。这一发现贯穿了在真实世界实验中所测试的所有量子比特数量范围。
当团队查看计算机模拟结果时，情况却有所不同。当他们在模拟的IBM量子计算机上运行类似的测试时，结果显示零与一之间的差距远大于物理误差率所能解释的范围。这表明模拟模型包含了并非存在于真实谷歌硬件中的效应，或者模拟过程捕捉到了真实机器成功避开的一种误差类型。研究人员还注意到，虽然真实的谷歌数据表现出稳定的平衡，但测量中“一”的比例随时间波动的方式表明，逻辑门本身在实验期间是不稳定的，而不是测量工具成为了漂移的来源。
最终，这项研究为当前量子硬件的行为提供了一次令人安心的检查。它证实了对于2019年的谷歌实验，计算机复杂的内部操作并未引入某些理论所预测的那种单向误差。机器的输出并未受到将结果推向零的隐藏力量的扭曲；其噪声反映了已知的非对称读取误差，而没有额外的逻辑门诱导偏差。虽然模拟显示了这种偏差的迹象，但现实世界的实验数据却没有，这表明物理设备的行为比某些理论模型预期的更加可预测。这种清晰度有助于科学家完善对这些机器运作方式的理解，并确保未来关于其能力的论断是建立在对误差实际行为的可靠、准确基础之上的。
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