研究核心观点 - 谷歌"量子AI"团队与合作者在《自然》杂志发表研究，报告通过"时间反演"方案操控量子回路，以探测量子计算机特性并提升其性能 [1] - 该方案通过测量高阶非时序关联子（OTOC），揭示了经典计算无法获取的量子系统微观特性 [2] - 研究提升了未来使用多粒子测量实现稳健量子优势演示（如核磁共振）的可能性 [2] 技术方法与原理 - 采用"时间反演"方案，即扰动系统后让扰动扩散，再反演系统以尝试逆转信息置乱，从而获得整体系统信息 [1] - 在一个超导量子处理器中测量了OTOC，OTOC是量子物理中表征系统混沌行为和量子信息传播的核心工具 [1] - 实验可观察量在足够长的时间尺度下对真量子效应保持敏感，足以在传播与反演动态过程中采样处理器的很大部分 [1] 应用前景与意义 - 该技术旨在解决区分真实量子效应和经典噪声的难题，这对于打造性能足以实现量子优势的量子计算机至关重要 [1] - 演示中使用的回路属于简化模型，但表明该方案可应用于真实物理系统 [2] - 研究方法有助于探测系统中众多组件的量子动力学，以应对相互作用要素行为不可预测且难以追踪的挑战 [1]