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前沿 | 详解量子控制的发展与应用

光子盒研究院

在量子控制中，量子理论与控制理论和先进技术相结合，利用量子系统的特性，如叠加和纠缠，从而实现量子计算、量子通信和精密测量。科学家们旨在通过开发最先进的控制技术和实验协议来实现量子系统的潜力，从而推动信息处理、密码学和传感领域的进步。据预测，量子技术将有可能改变各行各业，并拓展量子领域的可能性极限。

根据量子公司 Q-CTRL 的说法，“量子控制是一门解决以下问题的学科：如何才能有效地操纵遵守量子力学定律的系统，使其产生所需的行为？归根结底，量子控制关注的是经典世界如何与量子设备相互作用。”

/目录/

一、什么是量子控制?

二、经典控制 V.S. 量子控制

三、量子控制技术惠及多个领域……

四、……挑战仍存

五、业内主要商业公司

六、结合量子纠错，开创全新纪元

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在量子控制中，量子系统被设计和引导以实现预期结果。具体来说，量子系统由外部场或控制引导，以增强其功能和改善其行为，从而达到各种目的。
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在量子力学中，电子和光子等粒子能够处于多种概率状态。它们就像量子比特，与经典比特不同，经典比特一次只能处于一种状态；量子控制涉及操纵这些量子特性来完成特定任务。这其中，包括控制量子系统的动态、抑制不必要的效应、增强系统的特性或引导系统进入特定状态或可操作性的演变。量子控制技术可以控制的量子系统有很多，包括原子、离子、分子、固态设备、超导量子比特和量子点。
根据具体系统和所需操作的不同，量子控制有不同的形式。常用的技术包括：
– 通过哈密顿工程，人们可以设计系统的哈密顿（其动力学的基本数学模型），通过调整其与外部场的相互作用和能级来实现所需的操作或状态。
– 对量子系统进行实时测量可以提供有关其状态的信息，从而进行实时调整以实现所需的结果。为了根据测量结果持续监控和调整系统，可以使用反馈控制回路。
– 另一种可应用的技术是最优控制理论，它利用数学优化技术来设计控制场和序列，以驱动量子系统达到所需的状态或完成特定的功能。
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经典控制和量子控制是控制理论的两个不同分支，它们处理不同尺度的系统，并遵循不同的原理。以下是量子控制与经典控制的一些主要区别：
1）系统描述：物理学家将经典控制系统描述为遵循经典定律并以经典物理学为基础。利用微分方程和经典力学，可以描述这些系统的行为。
而量子控制则与量子力学系统有关。在量子力学中，波和算子被用来描述量子粒子或量子系统等系统。
2）运行原理：根据初始条件和输入，经典控制的工作原理是确定性，即预测系统的状态和演变。因此，它依靠反馈和前馈技术来操纵系统并实现所需的结果。
相比之下，量子控制基于量子不确定性概念。量子系统本身具有概率性，如果不引入不确定性，就无法精确测量或预测其状态。在量子控制中，应用控制场或操作来操纵不同结果的概率。
3）状态表示：在经典控制系统中，状态变量具有确定的值。这些变量可以直接测量，其演变可以用经典运动方程来描述。
另一方面，在量子控制系统中，波函数代表系统的量子状态。值得注意的是，这些波函数具有概率性质，携带着不同状态的概率信息。薛定谔方程和单元变换描述了量子系统的演化过程。
4）控制方法：经典控制方法包括 PID（比例-积分-导数）、状态空间控制和最优控制。这些方法在控制经典系统中的各种应用已经确立并得到广泛应用。
与经典控制不同，量子控制方法中使用了量子优化控制、量子反馈控制和相干控制等技术。在这些方法中，控制场或操作被映射为优化特定目标，如最大化纠缠或完成所需的量子态。
5）应用：经典控制有许多应用，包括工程、机器人、自动化和航空航天。在它的帮助下，经典系统得以调节和稳定，性能得以提高，目标得以实现。
量子控制的众多应用包括量子技术、量子信息处理、量子计算和量子通信。其目标包括制备量子态、操作量子门，以及通过操纵和利用量子现象纠正量子错误。
一般来说，量子控制与经典控制的区别主要体现在基本原理、系统描述以及控制和操纵系统的方法上。经典控制系统受确定性法则支配，而量子控制系统则受概率法则支配。
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量子控制技术可惠及多个领域。现在，我们将逐一介绍这些技术，并提及它们的主要优势：
1）提高精确度和灵敏度
通过量子控制可以精确地操纵和控制量子系统。与经典方法相比，量子力学使测量和操纵更加精确和灵敏，这种精度的提高在原子钟、传感器技术和光谱学等领域有大量应用。
2）量子信息处理
量子控制发挥重要作用的另一个领域是量子信息处理，它使量子比特或量子比特（量子计算机中的基本信息单位）的操纵成为可能。在某些计算任务中，可以通过仔细控制和操纵量子比特的量子态来执行量子算法。
3）量子模拟
量子模拟包括模拟和研究复杂的量子系统，这些系统在经典计算机上很难模拟，需要量子控制技术。通过精确控制量子粒子之间的相互作用，可以模拟分子、材料和其他量子系统的行为。因此，可以设计新药，优化化学反应，更有效地理解基本量子现象。
4）量子计量与传感
通过量子控制可以开发高灵敏度的测量设备和传感器。利用量子控制技术可以制造出能够探测极弱磁场或电场的量子传感器。这类传感器可用于医学成像、地球物理勘探和机场安检。
5）量子通信与密码学
量子通信和密码学在很大程度上依赖于量子控制。通过控制光子等粒子的量子态，可以建立确保信息传输无条件安全的通信信道。此外，量子控制还允许实施量子密钥分发协议，从而实现安全加密和解密，确保量子安全。
6）量子纠错
环境噪声和硬件缺陷会导致量子系统出现错误。因此，利用量子控制技术实现纠错码以保护量子信息不出错至关重要。利用精确的控制操作可以检测和纠正错误，从而提高量子系统的可靠性和稳健性。
7）基础研究与发现
最后，量子控制可以极大地促进量子力学的重要研究和发现。通过操纵和控制量子系统，研究人员可以深入了解量子现象，检验理论预测并发现新的物理现象，为潜在的新发现提供可能性。
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尽管量子控制领域取得了长足进步，但仍存在一些挑战和限制。下面我们将简要介绍其中最大的障碍：
1）退相干
在量子系统中，由于与周围环境的相互作用，当相干性丧失，量子态变成经典态时，就会发生退相干现象。量子态的保真度和量子控制操作的持续时间受到退相干的限制。
2）噪声与误差
热波动、控制缺陷以及与不受控制的环境自由度的耦合会导致量子系统出现噪声和误差。量子设备可能会受到这些误差的不利影响，在量子控制操作中引入不准确性。
3）有限的可控性
量子系统的控制能力往往受到技术限制。例如，随着系统量子比特数的增加，精确操纵量子态和对单个量子比特执行操作变得更具挑战性。
4）复杂性与优化
量子控制问题通常涉及实现所需量子态或动态的优化控制策略。由于高度非线性的优化景观具有许多局部最优点，因此很难确定全局解决方案。
5）可扩展性
随着量子系统规模的扩大，控制和操纵越来越多的量子比特变得更具挑战性。
6）对初始条件的敏感性
根据初始条件的不同，量子系统对最小的干扰也会高度敏感。因此，由于这种敏感性，很难长期保持稳健可靠的控制。
7）缺乏完整知识
在量子控制中，通常需要知道描述量子系统动态的哈密顿。虽然在实践中并不总能获得系统的完整知识，但不确定性可能会影响控制策略的有效性。
8）量子控制的复杂性
执行量子控制操作需要先进的控制技术和专用硬件，这可能具有挑战性且耗费时间。这给设计和实施实用的量子控制系统带来了诸多挑战。
当务之急是解决这些挑战和限制，以推进量子控制技术，使量子技术尽可能有效。退相干和噪声缓解技术、稳健的控制策略和纠错方法是该领域目前正在进行的研究工作。
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虽然像 IBM、谷歌和微软这样的大公司都有自己专注于量子控制的研究团队，但我们将跳过这些公司，只重点介绍一些初创企业和私营公司，其中一些公司在内部管理其控制栈：
– Q-CTRL
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Q-CTRL 是悉尼大学教授Michael Biercuk领导的一家澳大利亚初创公司，该公司正在为量子计算机开发一个固件框架，以解决误差控制问题。Q-CTRL 的首款软件产品名为 Black Opal，是一款硬件无关的控制软件程序，可减少物理层的退相干和错误。
– QBLOX
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Qblox 是量子研究所 QuTech 的衍生产品，它设计的低延迟量子比特控制设备具有可扩展性，旨在为世界各地的科学家提供支持。该公司的产品是用于量子计算机的量子控制堆栈，可与客户的系统集成；堆栈中没有平移噪声，可使用任意控制流以低延迟方式执行任意控制流。
– QRUISE
借助优化器、模拟器、机器学习工具等算法和其他软件组件，Qruise 提供了旨在加速量子技术发展和加强其应用的算法。通过使用 ML 和量子优化控制，Qruise 的首款产品解决了控制当前一代含噪声量子计算机（NISQ 设备）的障碍。
– Quantum Machines
Quantum Machines拥有基于数字信号处理、算法、FPGA、芯片设计、射频/微波工程、编程、优化、机器学习和量子物理等广泛领域的集成技术，专注于创建能够实现量子计算潜力的硬件和软件。
– 苏黎世仪器公司
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作为罗德史瓦兹公司的子公司，苏黎世仪器公司开发并销售带有动态信号分析软件的先进测试与测量仪器。公司成立于 2008 年，在瑞士苏黎世、上海和波士顿设有办事处。苏黎世仪器公司于2018年推出了首个商用量子计算控制系统（QCCS），旨在控制100多个超导和自旋量子比特。
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几十年来，量子纠错研究的很大一部分都致力于量子比特编码和高效检测编码集错误的数学策略。然而，直到最近，研究人员才开始研究如何在实际硬件中实现全自动量子纠错反馈回路。量子计算界越来越意识到，通过将量子纠错与控制理论相结合，新的革命性方法可能指日可待，从而开创量子计算的新纪元。
Q-CTRL 的创始人、量子控制专家Michael Biercuk在接受悉尼大学采访时也认可这一观点：“识别和抑制量子硬件性能衰减源的能力，对于基础研究和工业界构建量子传感器和量子计算机都至关重要。”
可以预见的是，量子控制在机器学习的辅助下，为这些系统的实际应用提供了一条途径，并将大大加快研发进度。
参考链接：
[1]https://thequantuminsider.com/2023/07/19/quantum-control/
[2]https://thequantuminsider.com/2023/05/24/quantum-computing-applications/
[3]https://www.qblox.com/

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