量子計算機正在變得越來越大，但利用它突出的計算能力的實用方法仍然少之又少。研究人員已經在現有的量子計算機上嘗試了一些簡單的模拟，比如谷歌的量子處理器懸鈴木（Sycamore）已經進行了有關化學鍵、高溫超導和納米線的模拟，甚至還模拟出了時間晶體等奇異物質相。
另一方面，科學家也越來越意識到經典計算機的局限，尤其是，當量子力學定律被轉化為經典計算機可運作的程式時，經常會出現運作時間或記憶體量與模拟的實體系統大小“比例完全失調”。
為了克服這這些障礙，研究人員開始設計特殊的算法，讓經典計算機到量子計算機的過渡變得更加簡單自然。近日，在《自然》上發表的新研究中，一組研究團隊公布了一種新的算法，它能有效地減少量子比特在處理化學方程時産生的統計錯誤，并降低噪聲。
這種算法由化學家和量子計算機方面的研究人員共同開發，在谷歌53個量子比特的量子計算機懸鈴木上使用了多達16個量子比特，來計算基态能量，也就是一個分子的最低能量态。這是有史以來在真正的量子裝置上進行的最大量子化學計算。
經典-量子混合計算
基态能量受各種變量的影響，比如分子中電子的數量、它們自旋方向以及它們圍繞原子核運作時的路徑。這種電子能量被編碼在薛定谔方程中。随着分子越來越大，在經典計算機上解這個方程的難度呈指數級增長。
從原理上來說，量子計算機有能力處理複雜程度和體量呈指數級變化的計算，比如解薛定谔方程所需的那些計算，因為它們的量子比特恰恰利用了量子态的獨特優勢。與由1或0組成的比特不同，量子比特可以同時存在于0和1的疊加狀态。但問題是，量子比特也非常脆弱，很容易出錯。使用的量子比特越多，最後的答案就越不準确。
新研究中的這種新算法，則利用了經典計算機和量子計算機的結合力量，進而更有效地解化學方程，并最大限度地減少量子計算機的錯誤。
這一算法使用了量子蒙特卡羅技巧，當有大量未知的随機變量在起作用時，這是一個計算機率的方法系統。研究人員使用了他們的算法來确定三種分子的基态能量，包括使用8個量子比特對H 的計算，12個量子比特進行的N 分子的計算，以及16個量子比特對一個固體金剛石晶體中兩個碳原子能量的計算。
一台經典計算機可以處理算法中大部分量子蒙特卡羅模拟，懸鈴木則加入計算最複雜的步驟：計算試驗波函數（由量子計算機執行的對基态能量的數學描述的猜測）與樣本波函數之間的重疊，這是蒙特卡羅統計過程的一部分。這種重疊為蒙特卡羅抽樣提供了一組限制條件，也就是所謂的邊界條件，它確定了計算的統計效率。
經典計算機和量子處理器之間的這種分工，幫助團隊最好地利用了兩種資源。研究已經證明，即使在量子計算機上使用基态的低分辨率近似（僅僅幾個編碼電子位置的量子比特），經典計算機也能有效地解出一個更高分辨率的版本（電子位置更現實化的結果）。
完善量子計算化學
先前解決基态能量的紀錄使用了12個量子比特和一種叫作變分量子本征求解器（VQE）的方法。但VQE忽略了互相作用的電子的影響，這其實是計算基态能量的一個重要變量，而新研究中的量子蒙特卡羅算法則囊括了這一變量。
這項新工作中的經典-量子混合計算與一些最好的經典方法一樣精确。這表明，使用量子計算機可以幫助更準确、快速地解決問題，這是量子計算的一個關鍵裡程碑。
研究人員相信，增加經典計算機的虛拟關聯技術可以幫助化學家處理更大的分子。他們希望繼續調整算法，讓計算效率不斷提升，同時工程師也将努力建造更好的量子硬體，利用已經擁有的工具和最先進的量子資訊科學來完善量子計算化學。
掌握了準确計算基态能量的能力，就能幫助化學家開發新型材料。這一算法的應用前景非常廣泛，比如設計材料、加速農業固氮、水解獲得清潔能源等等，實作更多可持續性的目标。
#創作團隊：
編譯：Takeko
排版：雯雯
#參考來源：
https://news.columbia.edu/news/toward-quantum-computer-calculates-molecular-energy
https://ai.googleblog.com/2022/03/hybrid-quantum-algorithms-for-quantum.html
#圖檔來源：
封面圖：Nicoletta Barolini/Columbia
首圖：Erik Lucero, Research Scientist and Lead Production Quantum Hardware