💡这项突破是什么?
我校郭光灿院士团队李传锋、陈耕等人与复旦大学周游、意大利那不勒斯费德里克二世大学Alioscia Hamma等人合作，在基于测量的量子计算（measurement-basedquantumcomputation,MQC）的魔术资源理论研究中取得重要进展。团队首次提出了‘注入魔术资源’（invested magic resources）和‘潜在魔术资源’（potential magic resources）两个核心概念，如同为量子计算过程配备了精确的‘标尺’和标准的‘量杯’，揭示了量子计算优势的积累过程。该理论为理解和量化量子计算的计算能力提供了全新的视角，并为设计更高效的量子算法指明方向。相关成果于10月16日以‘Invested and Potential Magic Resources in Measurement-Based Quantum Computation’为题发表在国际知名期刊Physical Review Letters上。
量子计算之所以能够超越经典计算，其核心优势之一在于它能够利用独特的‘魔术’（magic）资源——由Kitaev等人提出的T态或门操作。然而在计算过程如何实现‘魔术’资源以达到最大量子优势，一直是量子计算领域的核心问题。基于测量的量子计算（MQC）是一种极具潜力的计算范式，它巧妙地从一个本身不具备‘魔术’的纠缠图态（graph state）出发，通过一系列‘非泡利测量’来执行运算。这暗示了测量过程是注入‘魔术’的关键。然而这些测量是如何一步步注入‘魔术’的，以及不同的纠缠结构能够承载多少‘魔术’，一直是该领域悬而未决的关键问题。
针对这一挑战，研究团队创新性地建立了一个全新的理论框架来解决这些问题。他们引入了一个生动的‘倒水入杯’模型，将量子优势的积累过程形象化：非泡利测量是‘水’，测量过程就像是向系统中‘倒水’，代表了为实现某个量子算法所必须投入的‘注入魔术资源’（Invested Magic Resources）。而量子系统本身的纠缠结构，则像一个‘杯子’，其容量决定了系统能够容纳和有效利用的‘魔术’上限，这被称为‘潜在魔术资源’（Potential Magic Resources）。一个结构更优、维度更高的纠缠图态，就像一个更大的杯子，拥有更大的‘潜在魔术资源’。
实际的量子优势是‘杯中水’：最终留在杯中的水，即‘存留魔术资源’（Reserved Magic Resources），才是算法最终获得的、真正有效的量子优势。如果注入的‘魔术’（水）超过了‘杯子’的容量，多余的部分就会溢出，造成资源浪费。
示意图：采用倒水入杯模型类比展示注入魔术资源（M）、潜在魔术资源（P）与存留魔术资源（R）之间的关系。
这个框架清晰地表明，要获得强大的量子计算能力，高效的测量（源源不断的水）和优质的纠缠结构（足够大的杯子）缺一不可。研究团队还从理论上证明，高维度的纠缠图态（更大的杯子）能够支持超线性乃至指数级的量子优势，为设计更高效的量子算法指明方向。
为了验证这一理论，团队在一个高品质的四光子量子计算平台上进行了实验演示。实验结果精确地展示了在生成关键量子态（如T态和量子傅里叶变换态）的过程中，‘注入魔术’和‘存留魔术’如何随着每一步测量而变化。实验清晰地观测到，当‘注入魔术资源’总量超过由纠缠结构决定的‘潜在魔术资源’上限时，‘魔术’资源便会不可避免地被浪费。这为‘倒水入杯’模型提供了强有力的实验证据。同时实验还观察到，使用基于测量的量子计算，魔术资源的浪费非常小；证明了基于测量的量子计算是一个十分节约资源的量子计算平台。
这项工作不仅首次从理论和实验上清晰揭示了量子优势在计算过程中的动态积累机制，也为未来优化量子算法、减少资源浪费、推进容错量子计算的发展提供了关键的理论工具和实验指导。审稿人对该工作给予了高度评价，认为其‘为连接基于测量的量子计算与资源理论做出了重大贡献’（makes a significant contribution to bridging MQC and resource theory），并称赞该工作‘挑战了量子计算领域的传统观念，同时提供了全新的视角’（challenges assumptions in quantum computation while offering a fresh perspective）。
论文的第一作者为中国科学技术大学博士生李恭初。该研究得到了科技部、合肥国家实验室、国家自然科学基金委、安徽省以及中国科学技术大学等的资助。
文章链接：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/4yyv-hggz
（量子网络安徽省重点实验室、物理学院、苏州高等研究院、中国科学院量子信息和量子科技创新研究院、科研部）
