基于悬铃木与祖冲之量子处理器的随机量子采样统计分析

随机量子采样——从随机量子电路采样比特串的任务——被认为是即便存在噪声量子比特也能展示量子计算机优越性的合适基准任务之一。近来，随机量子采样已在 53 量子比特的悬铃木（Sycamore）量子处理器 [Nature 574, 505 (2019)] 和 56 量子比特的祖冲之（Zuchongzhi）量子处理器 [Phys. Rev. Lett. 127, 180501 (2021)] 上实现。在此，我们分析并比较悬铃木与祖冲之随机量子采样输出的统计性质。利用 Marchenko-Pastur 定律和 Wasserstein 距离，我们发现祖冲之的量子随机采样比悬铃木的更接近于经典均匀随机采样。部分祖冲之的比特串通过了随机数测试，而悬铃木与祖冲之在比特串热图中显示出相似模式。研究表明，随着随机量子电路深度的增加，两种随机量子采样的统计性质变化甚微。我们的发现对噪声量子处理器可能为同一随机量子采样任务产生统计上不同输出的计算可靠性提出了疑问。