网友提问：
当前量子计算技术前沿是什么水平？
优质回答：
已经达到科学前沿的量子水平。
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而据来自《澎湃新闻》10月27日的报道，我国超导量子计算机“祖冲之二号（2.0版）”又有了最新进展：“祖冲之2.1（2.1版）”所完成任务的难度比“祖冲之2.0”又高出了3个数量级。
我们都知道祖冲之2.0版（祖冲之二号基本版）就已经很牛了，它是66比特的可编程超导量子计算原型机，比今年5月份推出的“祖冲之”号多出4个比特，这4个比特使量子计算性能实现质的提升，同等计算比目前最快的传统超算还要快一千万倍，并且实现了对“量子随机线路取样”任务的快速求解；而且它的计算复杂度比美国谷歌的同类型超导量子计算原型机“悬铃木”还高出了一百万倍，它的出现也标志着我国在超导量子计算X中全球领先。
而祖冲之2.1则又是祖冲之2.0的升级版，它实现了系统规模高达 60个量子比特的二维矩形超导量子位阵列和 24 个周期的随机量子电路采样（全部量子比特为66个）。
与2.0版相比，祖冲之2.1的读出性能大幅提升到了平均保真度97.74%，最高可达 99.1%，而单量子位门和双量子位门的平均保真度分别为99.84%和99.40%，这都是超导量子计算领域从未有过的读出保真度，这种性能的巨大改进，将在实现更大更深的随机量子电路采样方面发挥着关键作用。
祖冲之2.1采用了一种新的校准方法，专家称之为4-patch校准，是一种以基于双量子比特XEB获得的原始门参数来识别类iSWAP门的参数，这比以往的技术提高了辨识精度，实验表明所有保真度都得到了很大的提高，并且与预测的保真度十分匹配，表明等方法适应性更强，也更符合全电路模式。
祖冲之2.1在计算成本估算上则采用了张量网络算法，其在60个量子比特和24个周期的采样任务上比Sycamore上最难的任务高出了6个数量级，相比祖冲之2.0版则高出5000倍，产生的希尔伯特空间维数高达 2^60，量子计算技术代际之间超越的幅度简直让人瞠目结舌，如今最先进的超算进行经典模拟随机电路采样实验的时间要花费48，000年，而祖冲之2.1仅需约4.2小时，量子计算相比传统计算的超越性十分巨大。
目前量子计算距离实用化最需要解决的问题是量子纠错，祖冲之2.1的读取保真度目前最高，平均已达97.74%，某些方面数据更在99%以上，相对而言量子纠错也比较容易实现，预测量子计算机在特定领域实用化已经为时不远，它的极速计算性能将颠覆诸多领域的现有技术，打开新的技术革命的大门。
参考资料：
《澎湃新闻》2月27的文章《国盾量子披露“祖冲之2.1”：任务难度比2.0高3数量级》
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量子计算
当我们提到量子计算的时候，我们到底在谈论什么？
量子计算/量子计算机的概念是著名物理学家费曼于1981年首先提出的。从那时起，量子计算就开始了其不平凡的发展历程，一直到今天。量子计算注定了是一项会改变人类的技术。
量子计算实际上应该分为两部分：一部分是量子计算机的物理原理和物理实现，而另一部分则是量子算法。
量子计算机
量子计算机是一个相对闭合的系统；其计算几乎能够做到瞬时完成。基本上，量子计算机表现得十分“羞怯”：一经查看，计算就会被打断并停止。此外，量子计算机是非常复杂的系统，其涉及到多重前沿性技术。例如，量子计算机的存储单元、多个单元之间的通信、量子比特态的调制等，都需要用到激光器。就量子计算机的材料与制造工艺而言，其不仅代表着过去三四十年中诸多先进技术的集成，还涉及到各学科间的紧X作。
量子算法
Shor于1994年发现第一个量子算法，它可以有效地用来进行大数因子分解。大数因子分解是现在广泛用于电子银行、网络等领域的公开密钥X RSA安全性的依据。迄今在实验上被分解的最大数为129位，1994年在世界范围内同时使用1600个工作站花了8个月时间才成功地完成了这个分解。若用同样计算功能来分解250位的数则要用80万年，而对于1000位的数，则要有10^25年。然而，Shor算法可以在几分之一秒内实现1000位数的因子分解。量子算法对于传统算法在性能上是完全颠覆的。
前言技术
目前，量子计算发展迅速，捷报频传，许多成果令人振奋。
量子计算第一种高级编程语言 Silq
近日，苏黎世联邦理工学院的计算机科学界人士在编程语言领域取得了重要突破：计算机科学教授 Martin Vechev 与他的团队设计出了量子计算机领域内第一种高级编程语言 Silq，它能够像传统计算机语言一样简单、安全又可靠。
Silq 带来的最大创新和贡献，大概是消除了长期以来困扰着量子编程的错误源。在量子计算时，由于量子加密，X收集这个步骤比较棘手：先前计算的值可以与当前的值相互作用，因此会干扰到正确的计算。而 Silq 就能够自动识别并删除这些无用值。
首次实现了1250对超冷原子高保真度纠缠态的同步制备
中国科学技术大学潘建伟、苑震生等，在光晶格中首次实现了1250对超冷原子高保真度纠缠态的同步制备，将实验中所能操控的量子比特的纠缠数目大大提高，为规模化量子计算与模拟奠定了基础，国际著名学术期刊《科学》杂志在线发布了该研究成果。
以往的工作中，受限于量子比特纠缠对的品质等因素，目前人们所能制备的最大量子比特纠缠态距离实用化的量子计算和模拟所需的纠缠比特数和保真度还有很大差距。而囚禁在光晶格中的超冷原子因为具备良好的可升扩展性和高精度的量子操控性，是最有可能率先实现规模化量子比特纠缠的系统。
量子计算与机器学习的新联系
IBM的科学家们最近发表了两篇新的研究文章：一篇是在最近的《物理评论研究》上发表的、题为：“使用神经网络估计器精确测量量子可观察物”的论文；另一篇是在《自然通讯》上发表的、题为”从头开始的电子结构的铁电神经网络状态“的论文。
这些研究进一步加强经典计算科学与量子计算领域之间的相互互动。对于量子计算，这可能意味着量子模拟领域中的未来应用将越来越多地受益于通过机器学习技术对量子数据的处理。对于计算物理和计算化学，是开始可以从量子计算算法中研究和学习到知识的时候了。
总结
量子计算是一个蓬勃发展的X领域，其研究成果必将颠覆我们对于传统计算机的想象，彻底改变我们的生活，把人类的科技水平推向更高。
