国际知名学术期刊《自然》最新发表一篇量子物理论文称，研究人员开展一项“逆转时间”探测量子动态的研究提出，通过逆转信息置乱的方式操控量子回路，或能探测量子计算机的特性并提升其性能。

这项研究由谷歌量子AI与合作者团队完成，他们在论文中报告了在超导量子处理器中测量非时序关联子(OTOC)的量，OTOC可作为理解量子计算机的工具，也即一种研究量子信息如何在多粒子量子系统中传播的工具，用于构建超越经典计算机性能的可验证演示。

本项研究成果相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

论文作者团队介绍，量子计算长期以来的目标，是打造性能足以实现量子优势的量子计算机，在特定和理想的实用任务中超越经典计算机。要实现这一目标，需要通过降低噪声和缺陷克服来解决一系列的难题；其中一个问题是探测系统中众多组件的量子动力学，以区分真实量子效应和经典噪声。

他们指出，这些系统可能难以研究，因为相互作用要素的行为不可预测且难以经时追踪，尤其是仅于特定时刻测量部分元件时。一个可能的解决方案涉及时间反演：扰动系统后，让扰动向外扩散，然后反演系统以尝试逆转信息置乱，从而获得整体系统的信息。

在本项研究中，谷歌量子AI与合作者团队在一个超导量子处理器中，使用时间反演方案测量了高阶OTOC。他们发现，实验可观察量在足够长的时间尺度下对真量子效应保持敏感，足以在传播与反演动态过程中采样处理器的很大部分。

同时，通过测量OTOC可揭示经典计算无法获取的量子系统微观特性，研究团队认为，这提升了未来使用此类多粒子测量实现稳健量子优势演示(如核磁共振)的可能性。

论文作者团队总结表示，本项研究演示中使用的回路属于简化模型，但其表明该方案可应用于真实物理系统。