公司技术研究核心观点 - 公司通过构建多模型量子电路框架，对量子通道的低成本实现进行了深入研究，揭示了C-NOT门数量的优化边界，为高效量子通道设计提供了理论支持[1] - 研究建立了集成了“测量-经典反馈-量子操作”的电路设计新范式，打破了传统量子电路仅依赖幺正操作的局限，通过经典信息的动态调控显著提升了量子通道实现的资源效率[5] - 研究阐明了量子通道实现的C-NOT门成本边界，其中MeasuredQCM的高效分解方案为低资源量子通道设计提供了理论基础，推动了量子计算从实验室走向实际应用的进程[7] 量子电路模型框架 - 第一层模型为量子电路模型，其基本结构由单量子比特门和C-NOT门的有序序列构成，确保了量子通道的确定性实现，但自由度有限[2] - 第二层模型在QCM基础上引入外部经典随机性，允许在门序列设计中进行概率性操作，为减少C-NOT门数量提供了新的自由度，在处理概率性量子通道时展现出优势[2] - 第三层模型进一步引入了测量操作和条件控制，允许在电路执行过程中测量量子比特并根据结果动态调整后续操作，其“测量-反馈”机制显著增强了电路灵活性[2] C-NOT门数量边界与分解方案 - 通过对三种模型下C-NOT门数量的下界进行严格证明，公司表明对于任何从m个量子比特到n个量子比特的量子通道，其电路分解所需的C-NOT门数量存在一个基本下界，该下界由通道的纠缠能力和量子比特维度共同决定[3] - 在QCM模型中，通过优化单量子比特门的组合序列和量子比特路由策略，将C-NOT门数量控制在理论下界的1.5倍以内[4] - 在RandomQCM模型中，利用经典随机性对门序列进行概率优化，将C-NOT门数量与理论下界的差距进一步缩小至1.2倍[4] - 在MeasuredQCM模型中，利用测量操作提供的经典信息反馈，对高复杂度通道实现了“简化分解”，在多数场景下C-NOT门数量接近理论下界[4] 公司业务与战略投资 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计以及全息车辆智能视觉技术[8][9] - 公司还为客户提供全息数字孪生技术服务，并构建了专有的全息数字孪生技术资源库，通过结合其软件、数字内容、空间数据科学、全息数字云算法和全息3D捕获技术，以3D全息形式捕捉形状和物体[9] - 公司专注于量子计算和量子全息技术的开发，并计划在尖端技术领域投资超过4亿美元，投资领域包括比特币相关区块链开发、量子计算技术开发、量子全息技术开发以及人工智能和增强现实领域的衍生品与技术开发[9]