中国的物理学家研究发现，两台不同的量子计算机，一台使用光，另一台使用超导电路，已经完成了远远超出传统计算机能力的计算。这些突破进一步鼓励人们相信，量子计算机很快就能解决在传统或 "经典 "计算机上无法实现的实际问题。

量子计算机是由中国科技大学合肥物理科学国家实验室的两个小组建造的。这两个小组都是由潘建伟领导。

这两个系统都被用来计算量子电路的输出概率。这些系统接受多个量子状态作为输入；让这些状态通过一个量子电路；然后将多个状态作为输出。一个例子是，单个光子被平行地输入到一个光学电路中，它们可以通过诸如分束器之类的组件相互干扰，然后从多个输出端口出现。

极其困难

计算的目标是计算出某种输入配置导致某种输出配置的概率。事实证明，如果量子电路有几十个以上的输入和输出，这个任务对经典计算机来说是非常困难的。

然而，量子计算机可以使用量子抽样技术来计算概率分布的随机实例，其时间比经典计算机短得多。因此，抽样实验是证明 "量子优势 "的一种方式，即量子计算机在解决某些问题时比经典计算机好得多。

巨大的速度提升

在《物理评论快报》的一篇论文中，潘建伟解释了他们如何使用一种叫做高斯玻色子采样的技术来分析一个144模式的光学干涉仪的输出。他们的系统有10^43个可能的结果，他们的实现可以比经典的超级计算机的输出采样速度快10^24倍。这一量子速度比该团队之前在2020年12月报告的10^14倍的结果有了巨大的提高。这一结果使得专门的经典算法极不可能被设计出来以匹配这一性能，从而确立了量子优势。

由潘建伟领导的另一个团队使用了一台量子计算机，该计算机由66个transmon超导量子比特组成，这些比特通过100个可调整的耦合器连接。他们的取样实验涉及使用56个量子比特，系统被置于20个量子逻辑循环中。

尽管他们的计算机只比谷歌公司的研究人员在2019年用来证明量子优势的53个量子比特系统多三个量子比特，但潘建伟和他的同事估计，他们的采样计算在经典计算机上的难度高达1000倍。因此，在他们的系统上需要大约一个小时的计算，在经典计算机上需要8年才能完成。