图1:再现了Google对三个图族的理想无噪声数据，(I)硬件网格图(蓝色)，(ii)3-正则图(橙色)，以及(iii) SK模型或完全图(绿色)。每个数据点代表深度p = 3 QAOA在100个随机生成实例的统计上的平均性能。我们观察到，当将成功概率作为度量(底部)时，可以清楚地观察到密度相关性对QAOA性能的影响。另一方面，使用谷歌的近似比率(上图)，它仍然被视觉抑制。信用:DOI:10.22331/q-2021-08-30-532 CPQM的量子信息处理实验室与CDISE超级计算团队“Zhore s”合作，模拟谷歌的量子处理器。按照与谷歌最近的实验相同的统计数据再现无噪声数据，该团队能够指出隐藏在谷歌数据中的微妙影响。这种效应被称为可达性缺陷，是由Skoltech团队在过去的工作中发现的。数字证实，谷歌的数据处于所谓的密度相关雪崩的边缘，这意味着未来的实验将需要更多的量子资源来执行量子近似优化。研究结果发表在该领域的主要期刊《量子》上。从数值计算的早期开始，量子系统似乎非常难以模拟，尽管其确切原因仍是一个积极研究的主题。尽管如此，经典计算机模拟量子系统的这种明显固有的困难促使一些研究人员推翻了这种说法。
理查德·费曼和尤里·马宁等科学家在20世纪80年代初推测，似乎使量子计算机难以用经典计算机模拟的未知成分本身可以用作计算资源。例如，量子处理器应该擅长模拟量子系统，因为它们受相同的基本原理支配。
这样的早期想法最终导致谷歌和其他科技巨头创造了期待已久的量子处理器的原型版本。这些现代设备容易出错，它们只能执行最简单的量子程序，每次计算都必须重复多次，以平均误差，从而最终形成近似值。
这些当代量子处理器中研究最多的应用是量子近似优化算法，或称QAOA(发音为“kyo-AY-oh-AY”)。在一系列戏剧性的实验中，谷歌使用其处理器，使用23个量子比特和三个可调程序步骤来探测QAOA的性能。
简而言之，QAOA是一种在由经典计算机和量子c-o处理器组成的混合环境中近似解决优化问题的方法。典型的量子处理器，如谷歌的Sycamore，目前被限制执行嘈杂和有限的操作。使用混合设置，希望减轻一些这些系统限制，并仍然恢复量子行为来利用，使像QAOA这样的方法特别有吸引力。
Skoltech的科学家们最近有了一系列与QAOA相关的发现，例如，请看这里的报道。其中最突出的是从根本上限制了QAOA的适用性。他们表明，优化问题的密度——即约束和变量之间的比率——是获得近似解的主要障碍。就运行在量子协处理器上的操作而言，需要额外的资源来克服这一性能限制。这些发现是用纸笔和非常小的仿真完成的。他们想看看他们最近发现的效果是否在谷歌最近的实验研究中得到体现。
Skoltech的量子算法实验室随后向Oleg Panarin领导的CDISE超级计算团队寻求模拟谷歌量子芯片所需的大量计算资源。量子实验室成员、高级研究科学家伊戈尔·扎卡里夫博士与其他几个人合作，将现有的仿真软件转换成一种允许在Zhores上并行计算的形式。几个月后，该团队设法创建了一个仿真，输出与谷歌相同统计分布的数据，并显示了一系列实例密度，这使得QAOA的性能急剧下降。他们进一步透露，谷歌的数据处于这个范围的边缘，超过这个范围，目前的技术水平不足以产生任何优势。
Skoltech团队最初发现可达性缺陷——问题的约束与变量之比导致的性能限制——存在于一种称为最大约束可满足性的问题中。然而，谷歌考虑了图形能量函数的最小化。由于这些问题属于同一个复杂性类，这给了团队概念上的希望，即这些问题以及后来的影响可能是相关的。这种直觉证明是正确的。数据产生了，结果清楚地表明可达性缺陷产生了一种雪崩效应，将谷歌的数据置于这种快速转变的边缘，超过这种转变，更长、更强大的QAOA电路成为必要。
Skoltech的数据和信息服务经理Oleg Panarin评论道:“我们非常高兴看到我们的计算机被推向了这个极端。这个项目漫长而富有挑战性，我们与量子实验室密切合作开发了这个框架。我们相信这个项目为将来使用Zhores进行这种类型的演示设定了一个基准。”
Skoltech的高级研究科学家Igor Zacharov补充道:“我们从这项研究的第一作者阿克谢·维斯瓦那坦那里获取了现有的代码，并将其转化为一个并行运行的程序。当数据最终出现时，对我们所有人来说无疑是一个激动人心的时刻，我们拥有与谷歌相同的统计数据。在这个项目中，我们创建了一个软件包，现在可以模拟各种最先进的量子处理器，有多达36个量子位和十几层深。”
斯科尔泰克的博士生阿克谢·维斯瓦那坦总结道:“在当时，通过QAOA中的几个量子位和层是一项极具挑战性的任务。我们开发的内部仿真软件只能处理玩具模型案例，我最初觉得这个项目虽然是一个令人兴奋的挑战，但几乎是不可能的。幸运的是，我在一群乐观和意气风发的同行中，这进一步激励我坚持到底，重现谷歌无声的数据。当我们的数据与谷歌的数据相匹配时，这无疑是一个非常令人兴奋的时刻，我们最终能够从中看到这种效应的存在。”
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