引入纯度和范例注释、捕捉编程错误,MIT推出低开销量子编程说话Twist

研究者希望 Twist 为建立更多有助于编程人员更易面对量子估计挑战的说话铺平道路。

与运用比特的传统估计机不同,量子估计机运用量子比特(qubit)将信息编码为 0 或 1,或同时编码。再加上量子物理学的助力,这些冰箱大小的机器可以处理巨量的信息,但量子估计机远远称不上完美。就像典范估计机一样,我们需要合适的编程说话在量子估计机上进行估计。

对量子估计机进行编程需要了解胶葛(entanglement),它是用于各种量子比特的估计乘子,可以转化为强大的能量。当两个量子比特胶葛时,一个量子比特上的行为可以改变另一个量子比特的值,即使这两个量子比特在物理上是分离的,从而引出爱因斯坦的名言「鬼魅般的超距作用」。

但是,这种能力同样导致了弱点。在编程时,如果丢弃一个量子比特时没有考虑到它与另一个量子比特的胶葛,则会破坏另一个量子比特中存储的数据,进而危及顺序的正确性。

近日,MIT CSAIL 和 RLE(电子学研究实验室)的研究者在论文《Twist: Sound Reasoning for Purity and Entanglement in Quantum Programs》中建立了一种被称为 Twist 的量子估计编程说话。Twist 可以通过一种典范估计机编程人员理解的说话来描述和核实哪些数据在量子顺序中被胶葛。Twist 说话引入了一种被称为纯度(purity)的概念,这种概念导致胶葛强制缺失,生成了更直观易懂的顺序,并且在理想情况下 bug 更少

举例而言,编程人员可以运用 Twist 来说明:一个顺序生成的临时垃圾数据不与该顺序的答案胶葛在一起,因此可以安全地丢弃这些数据。

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论文地址:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3498691

论文一作、MIT CSAIL 编程体系组(Programming Systems Group)的博士生 Charles Yuan 表示,「通过显式地说明一个量子比特何时不得与另一个胶葛,Twist 编程说话使得开发人员可以编写更安全的量子顺序。并且,因为理解量子顺序需要事先了解胶葛,我们希望 Twist 为建立更多有助于编程人员更易面对量子估计独特挑战的说话铺平道路。」

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未来的重要一步是运用 Twist 建立更高级的量子编程说话。当前,大多数量子编程说话仍然属于汇编说话,将低级操作串在一起,没有注意到数据范例、函数以及典范软件工程中的典型事物等。

对于这项工作,芝加哥大学估计机科学教授、Super.tech 首席科学家 Fred Chong 说道,「量子估计机容易出错,并且编程起来很难。通过引入顺序代码中的纯度并对它进行推理,Twist 说话保证污浊代码中的量子比特无法被非代码中的比特所改变,进而朝着更容易的量子编程迈出了一大步。」

技术概览

本文中,研究者将纯度形式化为一个实现量子顺序中胶葛推理的核心工具。就一个污浊的表达式而言,它的评估不受不属于它的量子比特丈量结果的影响,这意味着在估计中不与任何其他表达式产生胶葛。然后,他们提出了首个以范例体系为特征的说话 ——Twist,用于对纯度做合理推理。这种范例体系使开发者可以运用范例注释识别污浊的表达式。

Twist 还引入了纯度断言操作符(assertion operator),说明量子门输入中没有胶葛。为了合理地检查这些断言,Twist 组合运用了静态分析和运行时考证。

研究者运用量子遥传(quantum teleportation)协议展现了纯度值和 Twist,以及胶葛的力量和门传递等技术的构建块。量子遥传协议通过传递两个典范信息比特,将一个量子比特中存储的信息传递到任意距离之外的接收器。下图 1 展现了一个用于遥传延迟丈量变体的量子电路,它将要被传递的量子比特 q^1 作为输入。

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下图 2 展现了图 1 中量子电路的顺序,它作为一个函数接受量子比特 q^1 并返回传递的输入,其中助手(helper)bell_pair 分配了一个贝尔对(Bell pair)。

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下图 3 展现了图 2 中的遥传顺序,运用 Twist 编写,并且纯度带有范例注释。在 Twist 顺序中,每个量子表达式都是污浊或混合的范例。其中,污浊表达式不受其他量子比特丈量影响,而混合表达式可能受到其他量子比特丈量的影响。

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下图 4 展现了 teleport 函数的实现,利用 Twist 的污浊断言来可靠地返回一个污浊输入。该顺序执行两个步骤以考证 q^3 没有与顺序中的任何其他量子比特胶葛在一起。

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最后,研究者对 Twist 的范例体系进行评估,并在模拟中分析了一组基准量子顺序,证明了 Twist 可以表达量子算法,捕捉编程错误,并支持现有量子编程说话不支持的顺序,同时产生的运行时考证开销低于 3.5%

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更多细节内容请参考原论文。

参考链接:https://techxplore.com/news/2022-01-language-quantum.html

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