量子计算在处理速度和效率方面取得了重大进步，但也面临着重大挑战，包括信息丢失。最近的研究表明，经过优化的经典算法可以有效地模拟量子计算，这表明经典计算的改进可能会缩小与量子计算潜力之间的差距。研究人员采用创新方法提高传统计算的速度和精度，这一发展凸显了实现量子优势的复杂性，并强调了实现计算进步的多方面方法。

量子计算被誉为一种在速度和内存使用方面都能超越经典计算的技术，有可能为预测以前不可能预测的物理现象开辟道路。

许多人认为，量子计算的出现标志着经典或传统计算模式的转变。传统计算机以数字比特（0 和 1）的形式处理信息，而量子计算机则采用量子比特（量子位），以 0 和 1之间的数值存储量子信息。在某些条件下，这种以量子位处理和存储信息的能力可用于设计量子算法，从而大大超越经典算法。值得注意的是，量子以 0 和 1 之间的数值存储信息的能力使得经典计算机很难完美地模拟量子计算机。

然而，量子计算机很不稳定，容易丢失信息。此外，即使可以避免信息丢失，也很难将其转化为经典信息，而经典信息是进行有用计算的必要条件。

经典计算机不存在这两个问题。此外，巧妙设计的经典算法可以进一步利用信息丢失和翻译这两个难题，以比以前想象的要少得多的资源模拟量子计算机--正如最近发表在《PRX Quantum》杂志上的一篇研究论文所报告的那样。

科学家们的研究结果表明，与最先进的量子计算机相比，经典计算可以通过重新配置来执行更快、更精确的计算。

这一突破是通过一种算法实现的，这种算法只保留了量子态中存储的部分信息--只够精确计算最终结果。

纽约大学物理系助理教授、论文作者之一德里斯-塞尔斯（Dries Sels）解释说："这项工作表明，改进计算的潜在途径有很多，包括经典方法和量子方法。此外，我们的工作还凸显了利用容易出错的量子计算机实现量子优势有多么困难。"

为了寻求优化经典计算的方法，塞尔斯和他在西蒙斯基金会的同事们把重点放在了一种能忠实呈现量子比特之间相互作用的张量网络上。这些类型的网络出了名的难处理，但该领域的最新进展使得这些网络可以借用统计推理的工具进行优化。

作者将该算法的工作与将图像压缩成 JPEG 文件进行了比较，JPEG 文件可以通过消除信息，在几乎感觉不到图像质量损失的情况下，使用更少的空间来存储大型图像。

"为张量网络选择不同的结构，就相当于选择不同的压缩形式，就像为图像选择不同的格式，"领导该项目的 Flatiron 研究所约瑟夫-廷德尔（Joseph Tindall）说。"我们正在成功开发用于处理各种不同张量网络的工具。这项工作反映了这一点，我们相信，我们很快就会进一步提高量子计算的标准。"

编译自:ScitechDaily