谷歌通过“量子回声”在超导量子处理器实现大规模多体系统干涉的测量突破

2025 年 10 月 22 日，谷歌量子AI团队在《自然（Nature）》期刊正刊发表文章《在量子遍历性边界观测到相长干涉（Observation of Constructive Interference at the Edge of Quantum Ergodicity）》，展示了他们使用超导量子处理器，通过一种名为“量子回声（Quantum Echoes）”的协议，在多体量子系统中测量二阶乱序时间相关函数 (Out-of-Time-Order Correlators, OTOC(2))” ，并观察到即使在系统高度纠缠、演化较长时间后，OTOC(2)依然对系统底层动力学保持敏感性。研究结果揭示了一种此前经典计算难以模拟的大规模量子干涉机制，并为实现实际量子优势提供了新的可行路径。

一、研究背景

1、量子多体系统与“信息打乱 (scrambling)”问题

多体量子系统的动力学通常通过空间与时间分离点的关联函数 (correlators) 来重构量子可观测量(quantum observables)。当系统产生快速纠缠 (fast entanglement) 之后，由于“信息弥散（scrambling）”效应，许多量子可观测量会在长时间尺度上变得不敏感于底层动力学细节 —— 这限制了我们通过传统测量方法捕捉系统复杂演化的信息。

2、时间反演 (time-reversal) 与量子回声 (Quantum Echoes)

为了克服信息弥散导致的信息丢失，已有提出了多次时间反演 (time-reversal) 的实验协议，以恢复对系统细节的敏感性。量子回声就是这种思路的一种实现路径。此前，这类方法在理论和小规模系统中被探索过，但尚缺乏大规模纠缠系统 的实验证明。

因此，将量子回声应用于拥有数十到上百量子比特的大型超导量子处理器，并测量OTOC，对检验量子计算机在真实复杂量子系统中是否具有超越经典计算机能力，具有重要意义。

二、研究内容与方法机制

实验平台与规模：研究使用了谷歌的超导量子处理器，系统规模达到103量子比特。在这个平台上，他们实现了量子回声协议，并测量系统在演化、扰动、再演化后的 OTOC(2) 值。

“量子干涉 (quantum interference)”原理：首先，研究对系统施加一系列量子门操作 (unitary evolution)，使系统按预定方式演化；然后对某一个或若干量子比特添加 “扰动 (perturbation)”，它们扮演类似“量子蝴蝶 (quantum butterfly)” 的角色；接着，按时间反向重新施加与之前对称 (reverse) 的量子操作序列 (即“回声”)；最后，对量子比特进行测量，分析其量子态变化，并计算 OTOC(2)。通过对比扰动前后的结果，研究团队发现 OTOC(2) 的数值出现了明显变化。研究结果表明，这种变化源于在海森伯 (Heisenberg) 表象中，不同 Pauli 字符串 (Pauli strings) 之间形成的大环路 (large loops) 的建设性干涉 (constructive interference)。这种干涉机制在经典计算模拟中极难复现。

复杂度与经典不可模拟性：实验与分析指出，OTOC(2) 的这种干涉机制使得其对经典算法的模拟复杂度非常高 — 简单测量、模拟或经典数值方法都难以捕捉这种大规模、多通路、多干涉路径所产生的复杂量子相关性。这意味着，在这一任务上，量子处理器可能实现对经典超级计算机不可比拟 (or 难以比拟) 的性能优势。

与传统经典模拟的对比：根据研究估计，用类似的任务在经典超级计算机 (如最强大型机) 上运行，将比量子处理器慢约13000倍。换句话说，这一实验在运行效率上具有极大优势。

局限性：尽管实验非常令人印象深刻，但当前版本仍属初步验证。文章指出，这只是第一步：要将其发展为可广泛使用、具备实际应用价值 (如材料设计、量子化学、复杂系统模拟) 的工具，还需要进一步提升量子比特数量、降低误差率、扩展协议至更复杂的哈密顿量(Hamiltonian)和更大的系统规模。

三、研究意义与前景

为实用量子优势提供新证据：本研究展示了量子计算机在复杂多体量子系统动力学模拟上的潜在优势，而不是仅仅解决人工构造、无实用意义的问题 — 这是迈向量子计算现实应用的重要里程碑。

为量子材料、量子化学及其他复杂系统研究打开新路径：借助OTOC测量 和量子回声协议，未来有可能模拟传统方法难以处理的强纠缠量子体系、复杂材料结构、量子混沌热化系统，以及量子化学中复杂哈密顿量动力学等，这对材料设计、药物研发、量子物理基础研究都有一定意义。 

推动量子算法与硬件协同发展：研究强调，量子优势不仅仅来自更多量子比特或更低噪声等更好的硬件条件，也来自创新协议，如研究提出的“量子回声”。本研究确立了一种“算法+硬件+实验验证”的范式，为未来量子计算器设计与应用铺路。

激励更多经典难以模拟的问题转向量子计算：当类似OTOC这样对经典计算复杂、但对量子系统天然适配的问题被证明可行，将吸引更多研究者关注量子计算在基础物理学、复杂系统模拟、量子统计与热化等领域的潜力。

该研究不仅为探索量子系统基础物理提供新工具，也为实现真正有意义的量子优势提供了令人信服的初步证据。未来若继续扩展系统规模与复杂度，有望在材料科学、量子化学、复杂系统模拟等多个领域产生重大影响。 

参考文献：

[1] Google Quantum AI and Collaborators. Observation of constructive interference at the edge of quantum ergodicity. Nature 646, 825–830 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09526-6.

[2] Emily Conover. Quantum ‘echoes’ reveal the potential of Google’s quantum computer[EB/OL]. ScienceNews. (2025-10-22)[2025-11-28]. https://www.sciencenews.org/article/quantum-echoes-google-computer.