混合算法使用經(jīng)典的量子計算機來計算基態(tài)能量。這將幫助研究人員為不同的應用開發(fā)新材料。圖片來源：妮可萊塔·巴羅里尼
科技日報實習記者 張佳欣
量子計算機變得越來越大，但仍然很少有實用的方法來利用它們額外的計算能力。為了克服這一障礙，研究人員正在設計算法以簡化從經(jīng)典計算機到量子計算機的過渡。在《自然》雜志16日發(fā)表的一項新研究中，美國研究人員公布的一種算法，可減少量子比特在處理化學方程式時產(chǎn)生的統(tǒng)計誤差或噪音。
該算法由哥倫比亞大學和谷歌量子人工智能項目研究人員共同開發(fā)，在谷歌53量子比特“懸鈴木”上使用多達16個量子比特來計算基態(tài)能量，即分子的最低能量狀態(tài)。哥倫比亞大學化學教授大衛(wèi)·賴希曼說：“這是有史以來在真正的量子設備上進行的最大規(guī)模的量子化學計算?！?/p>
準確計算基態(tài)能量的能力將使化學家能夠開發(fā)新材料，以加快農(nóng)業(yè)固氮和制造清潔能源的水解過程。
新算法使用了量子蒙特卡洛方法，這是一種計算概率的方法系統(tǒng)。研究人員使用該算法來確定三個分子的基態(tài)能量：使用8個量子比特計算滅螺旋劑；使用12個量子比特計算分子氮；使用16個量子比特計算固體鉆石。
基態(tài)能量受到變量的影響，例如分子中的電子數(shù)量、它們自旋的方向，以及它們圍繞原子核運行的路徑。這種電子能量被編碼在薛定諤方程中。隨著分子變大，在經(jīng)典計算機上求解該方程變得愈加困難。量子計算機如何規(guī)避指數(shù)縮放問題一直是該領域的一個懸而未決的問題。
原則上，量子計算機應該能夠處理指數(shù)級更大、更復雜的計算，比如求解薛定諤方程所需的計算，因為組成它們的量子比特利用了量子態(tài)。與由1和0組成的二進制數(shù)字不同，量子比特可同時以兩種狀態(tài)存在。然而，量子比特是脆弱的，容易出錯：使用的量子比特越多，最終答案就越不準確。此次開發(fā)的新算法利用經(jīng)典計算機和量子計算機的組合能力來更有效地求解化學方程，同時將量子計算機的錯誤降至最低。
之前求解基態(tài)能量的記錄使用了12個量子比特和一種稱為變分量子本征解算器的方法（VQE）。但VQE忽略了相互作用電子的影響，這是計算基態(tài)能量的一個重要變量。新的量子蒙特卡羅算法現(xiàn)在包括了這一變量。研究人員說，從經(jīng)典計算機中添加虛擬關聯(lián)技術可幫助化學家處理更大的分子。
研究發(fā)現(xiàn)，這一新的經(jīng)典—量子混合計算與一些經(jīng)典方法一樣準確。這表明，與沒有量子計算機相比，使用量子計算機可更準確、更快地解決問題，這是量子計算的一個關鍵里程碑。
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