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來源：IEEE電氣電子工程師

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利用谷歌的Sycamore量子處理器，科學(xué)家們進(jìn)行了迄今為止涉及量子計(jì)算機(jī)的最大規(guī)模的化學(xué)模擬。他們采用了一種新技術(shù)，可能有助于抵抗量子電路中常見的噪聲。

量子計(jì)算機(jī)理論上可以實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)勢(shì)，在那里他們可以找到經(jīng)典計(jì)算機(jī)無法解決的問題的答案。量子計(jì)算機(jī)擁有的被稱為量子比特的組件越多，其計(jì)算能力就可以以指數(shù)方式增長(zhǎng)。

量子計(jì)算機(jī)最接近的術(shù)語應(yīng)用或可是化學(xué)，例如，模擬分子反應(yīng)，可能產(chǎn)生對(duì)下一代電池或新藥的見解。隨著分子變得越來越大，執(zhí)行這類模擬變得越來越復(fù)雜，這對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算來說可能是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，但也將是量子計(jì)算機(jī)可以克服的。

在這項(xiàng)新的研究中，來自谷歌Quin AI，哥倫比亞大學(xué)和加利福尼亞大學(xué)伯克利的研究小組使用了一種蒙特卡洛（Monte Carlo）算法，它本質(zhì)上把問題當(dāng)作游戲，通過許多隨機(jī)模擬來解決。具體來說，他們依賴于為費(fèi)米子（一類包含電子的粒子）的量子物理模型設(shè)計(jì)的蒙特卡羅算法。

通常，在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的費(fèi)米子量子蒙特卡羅算法無法很好地模擬大分子。研究人員發(fā)現(xiàn)，結(jié)合經(jīng)典計(jì)算和量子計(jì)算的混合方法可以幫助他們的費(fèi)米子量子蒙特卡羅算法克服這一障礙。

在實(shí)驗(yàn)中，研究人員在谷歌的53量子位量子計(jì)算機(jī)上使用了多達(dá)16個(gè)量子位來計(jì)算分子的基態(tài)，即它們能量最小的基態(tài)。分子的基態(tài)受一些因素的影響，比如它所擁有的電子數(shù)，以及這些電子繞原子核運(yùn)行時(shí)的路徑。

研究人員模擬了分子H4、分子氮和固體鉆石。這些涉及多達(dá)120個(gè)軌道，即一個(gè)或多個(gè)電子在原子或分子中形成的電子密度模式。這是迄今為止在量子計(jì)算機(jī)幫助下進(jìn)行的最大規(guī)模的化學(xué)模擬。

一臺(tái)經(jīng)典計(jì)算機(jī)實(shí)際上可以處理大部分費(fèi)米子量子蒙特卡羅模擬。量子計(jì)算機(jī)在最后一個(gè)計(jì)算最復(fù)雜的步驟中介入，計(jì)算量子計(jì)算機(jī)和經(jīng)典計(jì)算機(jī)對(duì)基態(tài)的估計(jì)之間的差異。

之前的量子計(jì)算化學(xué)模擬記錄使用了12個(gè)量子位和一種稱為變分量子本征解算器（variational quantum eigensolver，VQE）的混合算法。然而，與這種新的混合方法相比，VQE有許多局限性。例如，當(dāng)一個(gè)人想要從VQE中得到非常精確的答案時(shí)，即使量子電路中的少量噪聲“也會(huì)在我們對(duì)能量或其他性質(zhì)的估計(jì)中造成足夠大的誤差”，該研究的合著者、加州Mountain View谷歌量子人工智能的量子物理學(xué)家William Huggins說。

此外，該研究的合著者、紐約哥倫比亞大學(xué)量子物理學(xué)家Joonho Lee說，“VQE也可能需要很長(zhǎng)時(shí)間來進(jìn)行足夠的測(cè)量，以獲得非常精確的答案。除此之外，我們經(jīng)常需要優(yōu)化量子電路的參數(shù)，以準(zhǔn)備一個(gè)良好的基態(tài)近似值，這可能會(huì)給整個(gè)過程增加更大的復(fù)雜性。”

這種方法的一個(gè)潛在問題是量子比特很脆弱，容易出錯(cuò)。然而，盡管VQE在量子電路中需要非常小的噪聲才能獲得非常精確的基態(tài)估計(jì)，但這種新技術(shù)卻不需要，這意味著“我們有時(shí)可以避開更多的噪聲，”Huggins表示，“我們已經(jīng)超越了人們有史以來最大的VQE，我們認(rèn)為，即使在如今嘈雜的量子計(jì)算機(jī)上，我們也可以將其做得更大。”

“事實(shí)上，我們?cè)谡撐闹刑峁┑淖C據(jù)表明，即使是我們最大的實(shí)驗(yàn)，芯片上的噪聲也不是限制因素，”Lee說，“相反，我們對(duì)近似基態(tài)的電路設(shè)計(jì)不夠雄心勃勃。這告訴我們，即使不開發(fā)新的理論工具，我們也有機(jī)會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大我們目前的方法，考慮到在嘈雜的設(shè)備上精確計(jì)算量子化學(xué)是多么困難，這是一個(gè)真正的希望燈塔。”

這項(xiàng)新技術(shù)的準(zhǔn)確度幾乎與目前最好的經(jīng)典方法相當(dāng)。Huggins說，“未來，他們希望能夠取得足夠的進(jìn)展，使對(duì)經(jīng)典算法構(gòu)成挑戰(zhàn)的問題的攻擊變得切實(shí)可行。不過，歸根結(jié)底，我們預(yù)計(jì)，利用我們今天甚至明天的嘈雜量子計(jì)算機(jī)，獲得量子化學(xué)的實(shí)際優(yōu)勢(shì)將是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。”

Lee說，“研究人員的下一步是進(jìn)行更大的實(shí)驗(yàn)，隨著我們?cè)陂_發(fā)和理解新算法方面取得進(jìn)展，我們也期待著硬件和控制它的軟件方面的新進(jìn)展將使我們的工作更加輕松。”

研究人員在3月16日的《自然》雜志上詳細(xì)介紹了他們的發(fā)現(xiàn)。

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總結(jié)

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