ĐÁNH GIÁ TOÀN DIỆN VỀ ĐIỆN TOÁN LƯỢNG TỬ SIÊU DẪN: TỪ NỀN TẢNG ĐIỆN ĐỘNG LỰC HỌC LƯỢNG TỬ MẠCH ĐẾN KIẾN TRÚC CHỊU LỖI
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2025.727Keywords:
: điện toán lượng tử siêu dẫn, điện động lực học lượng tử mạch (cQED), qubit transmon, fluxonium, mất kết hợp lượng tử, hệ hai mức (TLS), chuẩn hạt, Sửa lỗi lượng tử, tính toán lượng tử chịu lỗi (FTQC), logic lượng tử từ thông đơn (SFQ).Abstract
Bài báo này cung cấp một bài đánh giá toàn diện và chuyên sâu về lĩnh vực điện toán lượng tử siêu dẫn, một trong những nền tảng phần cứng hứa hẹn nhất cho việc hiện thực hóa các máy tính lượng tử quy mô lớn. Trọng tâm của bài đánh giá là kiến trúc Điện động lực học Lượng tử Mạch (circuit QED - cQED), một mô hình đã trở thành trụ cột cho việc điều khiển và đo lường các bit lượng tử (qubit) siêu dẫn. Chúng tôi sẽ phân tích các thành phần cốt lõi, bắt đầu từ qubit transmon, vốn là "con ngựa thồ"của lĩnh vực, và các biến thể tiên tiến hơn như fluxonium và gatemon, so sánh các đặc tính và sự đánh đổi của chúng. Bài báo đi sâu vào các cơ chế vật lý của việc điều khiển cổng lượng tử và đọc trạng thái, bao gồm các công nghệ tiên tiến như logic Lượng tử Từ thông Đơn (Single Flux Quantum - SFQ) và những thách thức cố hữu trong quá trình đo lường, đặc biệt là sự xuất hiện của Hỗn loạn Lượng tử Tiêu tán (Dissipative Quantum Chaos - DQC). Một phần quan trọng của bài báo được dành để phân tích các cơ chế mất kết hợp chính—các Hệ hai mức (Two-Level Systems - TLS) và sự nhiễm độc bởi chuẩn hạt (quasiparticle poisoning)—vốn là những rào cản cơ bản đối với hiệu suất của qubit. Cuối cùng, chúng tôi thảo luận về các khuôn khổ mô phỏng, các ứng dụng thuật toán trong kỷ nguyên Lượng tử Nhiễu Loạn Quy mô Trung bình (Noisy Intermediate-Scale Quantum - NISQ), và vạch ra lộ trình chiến lược hướng tới các kiến trúc chịu lỗi (fault-tolerant), nơi các mã sửa lỗi lượng tử hiệu quả về phần cứng đang định hình tương lai của lĩnh vực.
References
[1]. Arute, F., Arya, K., Babbush, R., Bacon, D., Bardin, J. C., Barends, R., Biswas, R., Boixo, S., Brandao, F. G. S. L., Buell, D. A., Burkett, B., Chen, Y., Chen, Z., Chiaro, B., Collins, R., Courtney, W., Dunsworth, A., Farhi, E., Foxen, B., ... Martinis, J. M. (2019). Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature, 574(7779), 505–510. https://doi.org/10.1038/s41586- 019-1666-5
[2]. Asfaw, A., Blais, A., Temme, K., Córcoles, A., & Cross, A. (2020). Learn quantum computation using Qiskit. Qiskit. https://qiskit.org/textbook/
[3]. Blais, A., Grimsmo, A. L., Girvin, S. M., & Wallraff, A. (2021). Circuit quantum electrodynamics. Reviews of Modern Physics, 93(2), 025005. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.93.025005
[4]. Breuckmann, N. P., & Eberhardt, J.N. (2021). Quantum Low-Density Parity-Check Codes. PRX Quantum, 2(4), 040101. https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040101
[5]. de Visser, P. J., Vesterinen, V., Rodrigues, B., Tuominen, S., Torgovkin, A., Sclafani, M., Ihme, T., Lehtinen, T., Kiviranta, M., Gunnarsson, D., & Grönberg, L. (2021). Gatemonium: A superconducting qubit with a hybrid gatemon-fluxonium structure. PRX Quantum, 2(3), 030335. https://doi. org/10.1103/PRXQuantum.2.030335
[6]. Fowler, A. G., Mariantoni, M., Martinis, J. M., & Cleland, A. N. (2012). Surface codes: Towards practical large- scale quantum computation. Physical Review A, 86(3), 032324. https://doi. org/10.1103/PhysRevA.86.032324
[7]. Google Quantum AI. (2023). Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit. Nature, 614(7949), 676–681. https://doi. org/10.1038/s41586-022-05434-1
[8]. Gottesman, D., Kitaev, A., & Preskill, J. (2001). Encoding a qubit in an oscillator. Physical Review A, 64(1), 012310. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.64.012310
[9]. Krantz, P., Kjaergaard, M., Yan, F., Orlando, T. P., Gustavsson, S., & Oliver, W. D. (2019). A quantum engineer’s guide to superconducting qubits.
Applied Physics Reviews, 6(2), 021318. https://doi.org/10.1063/1.5089550
[10]. Leghtas, Z., Kirchmair, G., Vlastakis, B., Schoelkopf, R. J., Devoret, M. H., & Mirrahimi, M. (2013). Circuit quantum electrodynamics with a nonlinear resonator. Physical Review A, 87(4), 042315. https://doi.org/10.1103/ PhysRevA.87.042315
[11]. Lu, Y., Chakram, S., Leung, N., Earnest, N., McKay, D. C., Koch, J., & Schuster, D. I. (2021). Universal stabilization of a parametrically-driven qubit. Physical Review Letters, 126(14), 140502. https://doi.org/10.1103/ PhysRevLett.126.140502
[12]. Mascherpa, F., Smirne, A., D’Arrigo, A., Fazio, R., Palma, G. M., & Maniscalco, S. (2020). A quantum algorithm for the quantum simulation of the dynamics of open quantum systems. npj Quantum Information, 6(1), 22. https://doi. org/10.1038/s41534-020-0255-y
[13]. McRae, C. R. H., et al. (2025). Mitigating material-related loss in superconducting qubits. arXiv. https:// arxiv.org/abs/2503.08767
[14]. Mukhanov, O., et al. (2023). SFQ-based digital control of superconducting qubits in a multi-chip module. arXiv. https://arxiv.org/abs/2301.05696
[15]. Ni, Z., Li, S., Li, L., Han, J., Mei, Z., & Ma, Y., et al. (2025). Comparative study of crosstalk in transmon and fluxonium quantum processors. arXiv. https://arxiv.org/abs/2504.10298
[16]. Oliver, W. D., & Welander, P. B. (2023). Superconducting qubits: Current state of play. Annual Review of Condensed Matter Physics, 14, 317–346. https://doi.org/10.1146/annurev- conmatphys-031622-103323
[17]. Santos, I. B., et al. (2025). Dissipative quantum chaos and its impact on dispersive readout of a transmon qubit. Physical Review Research, 7(1), 013276. https://doi.org/10.1103/ PhysRevResearch.7.013276
[18]. Somoroff, A., Ficheux, Q., Mencia, R. A., Xiong, H., Kuzmin, R. V., & Manucharyan, V. E. (2023). Millisecond coherence in a superconducting qubit. Nature Communications, 14(1), 3351. https://doi.org/10.1038/s41467-023- 38706-6
[19]. Winkel, P., et al. (2024). Direct absorption of high-energy photons in a superconducting qubit. Physical Review Letters, 132(1), 017001. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.132.017001
