维度网讯，美国能源部布鲁克海文国家实验室、东北大学、谷歌量子人工智能和德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员合作开发出一种被称为量子埃尔米特变换的量子算法，该算法能够突破当前量子计算机可执行有限操作数量的限制，使其性能超越经典系统。埃尔米特变换广泛应用于工程和物理学领域，用于描述量子谐振子的能级，同时也是机器学习和数据科学中常见高斯系统的基础，表明这项新能力具有广泛的应用前景。东北大学助理教授、同时兼任布鲁克海文国家实验室计算与数据科学局职务的鲍宁（Ning Bao）表示，量子埃尔米特变换是一种在量子态上实现埃尔米特变换的量子算法，该项目由美国能源部资助启动。

真正有用量子算法的开发仍是实现量子计算承诺的主要障碍，当前该领域缺乏足够数量的标准化操作来提供量子优势。这项创新不仅是经典数学工具的量子模拟，也是一种结构上不同的新原语，有望扩展量子计算在人工智能等领域的应用范围。研究团队通过设计一个具有对数开销的量子电路来克服以往在量子计算机上执行这些变换效率低下的问题，即使对于大型量子态也是一项重大改进。该电路利用埃尔米特函数的精确近似以及一种针对谐振子的技术，使量子计算机能够快速计算未来状态。结合配置量子比特的新方法，量子埃尔米特变换成为一种实用且精确的量子原语。鲍宁解释说，快速推进量子系统意味着直接计算其在特定时刻的状态，如果时间演化持续很长时间，这可以大幅减少制备量子态所需的时间。鲍宁强调，这项工作的意义在于量子计算目前缺乏足够的核心算法原语库，而这些原语对于更复杂的算法至关重要。

量子埃尔米特变换的开发解决了量子计算中可用基础算法数量有限这一关键瓶颈。现有方法通常依赖量子傅里叶变换等成熟技术的变体，限制了量子优势的范围，而量子埃尔米特变换提供了一种结构上不同的方法，有潜力解锁新的计算路径。该新算法能将物理和机器学习等领域使用的数学运算高效转移到量子硬件上。其关键创新在于能够以对数开销执行变换，这意味着所需计算步骤与问题大小的对数成比例，而非线性关系，从而为大型量子态带来指数级加速。研究团队还引入了一种使量子计算机能够直接计算系统未来状态的技术，绕过冗长的模拟。量子埃尔米特变换与正确初始配置量子比特的新方法相结合，创造了一种实用、高精度的原语，能够以新方式分析和表示数据。鲍宁表示，量子计算机很强大，但如果没有量子算法，这种力量的应用范围非常有限。量子埃尔米特变换的开发源于美国能源部资助的项目，这凸显了持续投资扩展量子计算算法基础以及拓宽其在科学学科中潜在影响的重要性。这种效率通过量子埃尔米特变换对量子系统的能力进一步增强，能够直接计算系统的未来状态，大幅减少准备时间。