近年來(lái)，量子計算的發(fā)展日新月異，為物理學(xué)、金融工程和機器學(xué)習等領(lǐng)域帶來(lái)了顛覆性的變革。在眾多量子算法中，如何高效地將概率分布加載到量子態(tài)是一個(gè)核心問(wèn)題，直接影響到量子計算的準確性與可行性。近期，一項革命性的技術(shù)突破引起了廣泛關(guān)注：微云全息(NASDAQ: HOLO)提出了一種基于矩陣積態(tài)（Matrix Product States, MPS）的新方法，能夠實(shí)現鏡像對稱(chēng)概率分布的高精度量子態(tài)制備。這項研究不僅減少了概率分布的糾纏，還顯著(zhù)提高了矩陣積態(tài)近似的精度，使得計算效率提升了兩個(gè)數量級。

這一新技術(shù)采用了淺量子電路設計，主要由最近鄰量子比特門(mén)組成，并且具有量子比特數的線(xiàn)性可擴展性，極大地提升了在當前嘈雜量子設備上的可行性。此外，研究發(fā)現，在張量網(wǎng)絡(luò )中，近似精度主要取決于鍵維數（bond dimension），而對量子比特數的依賴(lài)最小，為未來(lái)的規?；茝V奠定了基礎。這一研究不僅在理論上提供了創(chuàng )新性的優(yōu)化方法，同時(shí)在實(shí)驗測試中展現出了優(yōu)越的精度表現，預示著(zhù)量子計算在實(shí)際應用中的廣闊前景。

概率分布在量子計算中扮演著(zhù)關(guān)鍵角色。許多量子算法都依賴(lài)于概率分布的高效加載，例如量子蒙特卡洛方法、量子金融建模、量子機器學(xué)習等。然而，傳統的概率分布加載方式往往面臨較高的糾纏度，使得量子電路的深度迅速增長(cháng)，導致計算效率下降，并增加了量子噪聲的影響。

微云全息基于矩陣積態(tài)（MPS）構建量子態(tài)，并利用鏡像對稱(chēng)性（Mirror Symmetry）來(lái)優(yōu)化概率分布的加載方式。鏡像對稱(chēng)性意味著(zhù)概率分布在一定程度上可以通過(guò)對稱(chēng)變換來(lái)減少冗余信息，從而降低系統的糾纏度。這一優(yōu)化方法使得在淺量子電路中可以更高效地實(shí)現量子態(tài)制備，特別適用于當前中等規模的嘈雜量子計算機（Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ）。

MPS是一種常用于量子信息和計算的張量網(wǎng)絡(luò )模型，它能夠以低秩分解的形式表示高維概率分布，從而降低計算復雜度。通過(guò)利用鏡像對稱(chēng)性，該研究成功地減少了冗余參數，使得MPS的近似精度提升了兩個(gè)數量級。這意味著(zhù)，在相同的計算資源條件下，該方法可以比現有的MPS方法更精確地加載概率分布，從而提高量子算法的整體性能。

微云全息該方法的另一個(gè)核心優(yōu)勢在于其優(yōu)化后的淺量子電路設計。傳統的量子態(tài)制備方法通常需要深量子電路，涉及大量的全局門(mén)操作（global gate operations），導致噪聲積累，并對當前的NISQ設備造成嚴重挑戰。

該研究采用了一種新穎的量子電路設計，主要由最近鄰量子比特門(mén)（nearest-neighbor qubit gates）組成。這種設計方式具有以下優(yōu)勢：

降低電路深度：通過(guò)減少全局門(mén)操作，避免了復雜的非局部糾纏操作，使得電路更容易在當前的量子硬件上執行。

提高計算穩定性：由于嘈雜量子設備的誤差隨著(zhù)電路深度的增加而加劇，使用較淺的電路可以減少誤差積累，提高計算精度。

線(xiàn)性可擴展性：該方法的計算復雜度僅隨量子比特數線(xiàn)性增長(cháng)，使得該技術(shù)可以適應更大規模的量子系統。

該方法在同等硬件條件下，能夠比現有基于矩陣積態(tài)的量子態(tài)制備方法提高精度兩個(gè)數量級，且計算時(shí)間顯著(zhù)縮短，為大規模量子計算應用奠定了基礎。

利用MPS進(jìn)行量子態(tài)制備的核心思想是將高維概率分布表示為低秩張量分解，從而減少計算量并優(yōu)化存儲結構。

低糾纏度表示：由于量子態(tài)的糾纏度決定了計算難度，MPS方法通過(guò)低秩近似減少了計算復雜度，使得量子態(tài)更容易在量子硬件上實(shí)現。

適用于高維概率分布：MPS方法特別適用于高維概率分布的壓縮和存儲，使其成為量子金融、量子機器學(xué)習等領(lǐng)域的理想工具。

計算復雜度可控：相比于傳統的全局量子態(tài)制備方法，MPS方法能夠控制計算復雜度，并在不同的量子比特規模下維持較高的計算精度。

此外，微云全息該方法仍然面臨一些挑戰。例如，MPS的精度在一定程度上取決于鍵維數（bond dimension），而鍵維數的增加會(huì )帶來(lái)額外的計算成本。因此，在實(shí)際應用中，需要權衡計算精度和計算資源之間的關(guān)系，以獲得最佳性能。此外，不同的量子硬件架構可能對MPS方法的實(shí)現產(chǎn)生影響，因此未來(lái)的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化MPS的實(shí)現方式，使其適應更多類(lèi)型的量子計算平臺。

微云全息(NASDAQ: HOLO)提出的基于矩陣積態(tài)的鏡像對稱(chēng)概率分布量子態(tài)制備方法，通過(guò)減少糾纏度、優(yōu)化淺量子電路設計、提升MPS的近似精度，實(shí)現了比現有方法高兩個(gè)數量級的計算精度。這一突破性進(jìn)展不僅為當前的NISQ設備提供了更可行的量子態(tài)制備方案，同時(shí)也為未來(lái)更大規模的量子計算應用奠定了基礎。

未來(lái)的研究方向包括進(jìn)一步優(yōu)化矩陣積態(tài)的計算復雜度，提高其在不同量子硬件上的適配性，并探索更多可能的應用領(lǐng)域。此外，隨著(zhù)量子計算硬件的不斷進(jìn)步，該方法有望在真實(shí)量子設備上展現更強的計算能力，推動(dòng)量子計算邁向實(shí)用化的新階段。