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　　目前，量子计算已经成为一种强大的计算模式，解决了经典计算机无法解决的问题。然而，今日的量子计算机是嘈杂的，这对获得精确的结果提出了挑战。

　　近日，IBM量子公司Quantum的Samantha V. Barron， Stefan Woerner等，在Nature Computational Science上发文，探讨了噪声对量子计算的影响，重点关注从噪声量子计算机中采样比特串的挑战，以及对优化和机器学习的影响。

　　图1: N=6时的ZZ功能图。

　　图2: 50个量子比特的保真度估计。

　　图3: 40量子位的量子近似优化算法quantum approximate optimization algorithm，QAOA结果。

　　图4: 在127个量子比特上，随机硬件兼容的高阶伊辛模型(最小化组合优化问题)进行采样的量子近似优化算法QAOA结果。

　　参考文献：今日材料论文&苍产蝉辫;

　　从有噪声的量子计算机中提取好样本，正式量化了采样开销，并将关联层保真度(确定有噪声的量子处理器性能度量)。还利用噪声样本的条件值风险，确定了无噪声期望值的可证明界限。还讨论了如何在不同的算法中利用这些界限，在涉及多达127个量子比特的真实量子计算机上，通过实验证实了这一发现。结果表明与理论预测高度一致。