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刚获得诺贝尔物理奖的谷歌量子团队，再登Nature封面：
提出“Quantum Echoes”（量子回声）新算法，算出来的结果还能重复验证，解决了之前量子计算结果难确认的问题。
经典超级计算机Frontier需要3.2年才能完成的计算，量子计算机仅用2.1小时就搞定，速度快了13000倍。
论文刚刚登上Nature，新晋诺奖得主、现任谷歌量子AI实验室硬件首席科学家Michel Devoret参与，还包括来自普林斯顿大学、加州大学伯克利分校、MIT等顶尖院校的研究人员，总计超过200位作者参与了这项研究。
在另一项研究中（稍后将上传到arXiv），新算法在探测原子和粒子的相互作用以及分子的结构中得到验证。
量子计算机得出的结果与传统核磁共振（NMR）的结果相符，并且揭示了通常无法从核磁共振中获得的信息。
正如望远镜和显微镜打开了新的世界的大门一样，这项实验朝着 “量子镜” 迈出关键一步，能够测量以前无法观测到的自然现象
量子计算增强的核磁共振技术有望成为药物研发领域的强大工具，助力确定潜在药物如何与其靶点结合；在材料科学领域，它也能用于表征聚合物、电池组件乃至构成量子比特的材料等新型材料的分子结构。
量子回声算法，一种可验证的量子优势
量子计算机的核心就是一种 “量子多体系统”（比如一堆纠缠的量子比特），但研究它有个大问题：
随着时间演化，量子信息会快速扩散到整个系统中，这种现象被称为”信息加扰”（scrambling）。
这时候再想通过常规方法，比如 “时序关联函数”（TOC）观察它的细节，信号会指数级消失，严重限制了人们探测量子信息的能力。
为了解决这个问题，谷歌团队提出“量子回声”算法：
先让系统正向演化，然后施加一个操作，再反向演化，如此反复。模拟时间倒流，把已经扩散的量子信息重新聚焦回来。
这次研究的主角 “非时序关联函数”（OTOC），就是这种思路的升级，它能把量子系统里不同 “演化路径” 的信号叠在一起，放大有用信息、抵消杂音。
