环境辅助的模拟量子搜索

在含噪中等规模量子计算机(NISQ)中观测量子优势的两个主要障碍是：由控制误差或无序引起的有限精度效应，以及由热涨落引起的退相干效应。已有研究表明，在理想化的完全工程化浴存在时，耗散量子计算是可能的。然而，一般来说，当内部浴自由度不可控时，NISQ能达到何种性能尚不清楚。在这项工作中，我们考虑了在静态无序和与环境非零耦合同时存在的情况下，在 $n$ 个节点的完全图上搜索标记节点的量子搜索任务。我们表明，给定固定且有限水平的无序和热涨落，存在一个最佳的浴温度范围可以显著提高算法的成功概率。值得注意的是，对于固定的无序强度 $\sigma$，在稳健的参数范围内，系统弛豫时间在较高温度下减小。特别地，我们证明了对于强无序，热浴的存在将成功概率从 $1/(n \sigma^2)$ 提高到至少 $1/2$。虽然渐近运行时间近似保持不变，但由于系统弛豫到吸收稳态，可以避免多次重复算法的需要以及与酉过旋转相关的问题。此外，我们讨论了在何种无序和浴参数机制下量子加速是可能的，并提及了在更一般的图族中可以观察到类似现象的条件。我们的工作强调，在存在静态无序的情况下，即使是未经工程化的环境相互作用也可能对量子算法有益。